AWS Data Catalog(Glue)에 등록된 워크플로(Workflow)를 더 이상 사용하지 않을 때는 boto3 라이브러리를 이용해 손쉽게 삭제할 수 있습니다. 이 글에서는 Python과 boto3를 사용해 AWS 계정에 존재하는 워크플로를 삭제하는 방법을 단계별로 살펴보겠습니다.예제 시나리오목표 – 계정에서 test라는 이름의 워크플로를 삭제합니다.문제 정의 – Python의 boto3 라이브러리를 사용하여 계정에 등록되어 있는 특정 워크플로를 삭제하는 함수를 작성합니다.문제 해결 접근 방식1단계 – boto3와 botoco

문제 정의Python의 boto3 라이브러리를 사용하여 AWS Glue 데이터 카탈로그의 마이그레이션 작업이 진행 중인지, 아니면 이미 완료되었는지 그 상태를 조회하는 방법을 알아보겠습니다.예시 − 현재 로그인된 계정에서 진행 중이거나 마지막으로 완료된 카탈로그 마이그레이션 작업의 상태를 확인합니다.문제 해결 접근 방식 및 알고리즘1단계 − boto3와 botocore의 예외 처리 모듈(ClientError)을 임포트하여 발생 가능한 오류를 처리합니다.2단계 − 상태를 확인하고자 하는 catalog_id를 파라미터로 전달합니다. 이

문제 상황Python의 boto3 라이브러리를 사용하여 AWS Glue 데이터 카탈로그에 등록된 분류자(Classifier)의 세부 정보를 조회해 보겠습니다. 예를 들어, xml-test라는 이름의 분류자 정보를 가져오는 것이 목표입니다.해결 접근 방식1단계 – boto3와 botocore 예외 처리 모듈을 임포트합니다.2단계 – 조회하려는 분류자의 이름을 classifier_name 매개변수로 전달합니다.3단계 – boto3 라이브러리를 사용하여 AWS 세션을 생성합니다. 기본 프로파일에 region_name이 설정되어 있는지 확

문제 상황Python의 boto3 라이브러리를 사용하여 AWS Glue 데이터 카탈로그에 등록된 모든 분류자(Classifier)의 세부 정보를 조회하는 방법을 알아보겠습니다. 예를 들어, 사용자 계정에 존재하는 전체 분류자 목록과 각 분류자의 상세 정보를 한 번에 가져오는 것이 목표입니다.해결 접근 방식 및 알고리즘1단계 – 예외 처리를 위해 boto3와 botocore의 예외 모듈을 임포트합니다.2단계 – 이 작업에는 별도의 요청 파라미터가 필요하지 않습니다.3단계 – boto3 라이브러리로 AWS 세션을 생성합니다. 기본 프로

문제 상황Python의 boto3 라이브러리를 사용하여 AWS Glue 데이터 카탈로그(Data Catalog)에 등록된 연결(Connection)의 세부 정보를 조회하는 방법을 알아보겠습니다.예제 − aurora-test라는 이름의 연결 정의 세부 정보를 가져옵니다.해결 접근 방식 및 알고리즘1단계 − boto3와 botocore의 예외 처리 모듈(ClientError)을 임포트합니다.2단계 − 정의를 확인하려는 연결 이름(connection_name)을 매개변수로 전달합니다.3단계 −

문제 상황Python의 boto3 라이브러리를 사용하여 AWS Glue 데이터 카탈로그에 등록된 모든 연결(Connection)의 세부 정보를 조회하는 방법을 알아보겠습니다.예시AWS Glue 데이터 카탈로그에 정의된 모든 연결의 세부 정보를 가져오는 것이 목표입니다.해결 접근 방식 및 알고리즘1단계 − 예외 처리를 위해 boto3와 botocore.exceptions를 임포트합니다.2단계 − 이 함수에는 별도의 매개변수가 필요하지 않습니다.3단계 − boto3 라이브러리를 사용하여 AWS 세션을 생성합니다. 기본 프로필(defau

AWS Glue 크롤러(Crawler)는 S3 버킷, JDBC 데이터베이스, DynamoDB 등 다양한 데이터 소스를 자동으로 탐색하여 스키마를 추론하고 데이터 카탈로그에 테이블을 등록하는 중요한 구성 요소입니다. 운영 환경에서 크롤러의 상태나 설정 정보를 프로그래밍 방식으로 확인해야 할 때 Python의 boto3 라이브러리를 활용하면 매우 편리합니다.문제 정의목표 − Python의 boto3 라이브러리를 사용하여 특정 크롤러의 상세 정보를 조회합니다.예시 − crawler_for_s3_file_job이라는 이름의 크롤러 상세 정

문제 개요Python의 boto3 라이브러리를 사용하여 AWS Glue 데이터 카탈로그에 등록된 특정 크롤러(또는 여러 크롤러)의 지표(metrics)를 조회하는 방법을 알아보겠습니다.예시 – crawler_for_s3_file_job이라는 이름의 크롤러에 대한 지표를 조회합니다.문제 해결 접근 방식1단계 – boto3와 botocore 예외 처리 모듈을 임포트하여 발생할 수 있는 오류를 처리합니다.2단계 – crawler_names는 필수 파라미터입니다. 리스트(list) 형태이므로 한 번에 하나 또는 여러 개의 크롤러 이름을 전

이 글에서는 Python의 boto3 라이브러리를 사용해 AWS Glue Data Catalog의 보안 구성 및 암호화 설정을 조회하는 방법을 단계별로 살펴봅니다.문제 개요목표 − boto3 라이브러리를 활용하여 카탈로그(Catalog)의 보안 구성/암호화 설정 정보를 가져옵니다.문제 해결 접근 방식1단계 − 예외 처리를 위해 boto3와 botocore.exceptions를 임포트합니다.2단계 − catalog_id는 선택적(optional) 파라미터입니다. 값을 지정하지 않으면 기본적으로 사용자의

문제 개요Python에서 boto3 라이브러리를 사용하여 AWS Glue Data Catalog에 등록된 특정 데이터베이스의 정의(세부 정보)를 조회하는 방법을 알아보겠습니다.예시: QA-test라는 이름의 데이터베이스 정의를 조회합니다.해결 접근 방식다음 단계를 따라 문제를 해결할 수 있습니다.1단계: boto3와 botocore 예외 처리 모듈(ClientError)을 임포트하여 예외 상황을 처리합니다.2단계: database_name은 필수 매개변수입니다. 이 값을 통해 지정한 데이터베이스의 정의를 가져옵니다.3단계: boto

문제 개요Python의 boto3 라이브러리를 활용하여 AWS 계정에 등록된 모든 데이터베이스의 정의(Definition)를 한 번에 조회하는 방법을 알아보겠습니다.예시 시나리오AWS Glue Data Catalog에 존재하는 전체 데이터베이스의 이름, 생성 시간, 설명, 위치 URI 등의 메타데이터를 가져오고자 합니다.해결 접근 방식 및 알고리즘1단계: 예외 처리를 위해 boto3와 botocore.exceptions 모듈을 임포트합니다.2단계: 이 작업에는 별도의 입력 파라미터가 필요하지 않습니다.3단계: boto3 라이브러리로

예제 — AWS Glue Data Catalog에서 북마크된 작업 book-job의 세부 정보를 조회합니다.문제 정의 — Python에서 boto3 라이브러리를 사용하여 AWS Glue Data Catalog에 북마크된 작업의 세부 정보를 가져와야 합니다.문제 해결 접근 방식 및 알고리즘1단계 — 예외 처리를 위해 boto3와 botocore.exceptions를 임포트합니다.2단계 — bookmarked_job_name은 필수 매개변수입니다. 이미 북마크되어 있는 job_name을 지정해야 하며, 그렇지 않으면 EntityNotF

문제 정의 − Python에서 boto3 라이브러리를 사용하여 지정된 Glue Job의 모든 실행(Job Run) 상태를 조회해 보겠습니다.예시 − run_s3_file_job이라는 이름의 Glue Job에 대한 모든 실행 기록과 상태를 가져오는 것이 목표입니다.문제 해결 접근 방식 및 알고리즘1단계 − boto3와 botocore 예외 처리 모듈을 임포트하여 오류 상황을 관리할 수 있도록 준비합니다.2단계 − job_name은 필수 매개변수입니다. 이 함수는 해당 작업 이름에 대한 세부 정보를 가져옵니다.3단계 − boto3 라이

문제 상황Python에서 boto3 라이브러리를 활용하여 사용자의 AWS Glue Data Catalog에 등록된 모든 Glue 작업(Job)의 정의를 한 번에 조회하는 방법을 알아보겠습니다.예를 들어, AWS Glue Data Catalog에 존재하는 전체 Glue 작업의 정의(이름, 역할, 생성일, 실행 속성, 스크립트 위치 등)를 가져오고자 하는 경우가 이에 해당합니다.해결 접근 방식 및 알고리즘1단계예외 처리를 위해 boto3와 botocore.exceptions를 임포트합니다.2단계이 함수에는 별도의 파라미터가 필요하지 않

이 글에서는 Python의 boto3 라이브러리를 사용하여 AWS Glue Security에 등록된 특정 보안 구성(Security Configuration)의 세부 정보를 조회하는 방법을 단계별로 살펴봅니다. 문제 상황 AWS Glue Security에는 S3 암호화, CloudWatch Logs 암호화, 작업 북마크(job bookmark) 암호화 등과 같은 보안 관련 설정이 포함된 여러 보안 구성이 저장되어 있습니다. 여기서는 그중 job-security-settings라는 이름의 보안 구성 세부 정보를 가져오는 것을 목표로

문제 상황 − Python에서 boto3 라이브러리를 사용하여 AWS Glue에 등록된 모든 보안 구성(Security Configuration)의 세부 정보를 조회해야 합니다.예시 − AWS Glue에 존재하는 모든 보안 구성의 상세 정보를 가져와 보겠습니다.문제 해결 접근 방식1단계 − boto3와 botocore 예외 처리 모듈을 임포트하여 예외 상황을 처리합니다.2단계 − 이 작업에는 별도의 파라미터가 필요하지 않습니다. 사용자의 AWS Glue 계정에 존재하는 모든 보안 구성을 자동으로 가져옵니다.3단계 − boto3 라이

문제 상황 − Python에서 boto3 라이브러리를 사용하여 특정 데이터베이스에 속한 테이블의 정의(스키마 정보)를 조회하고자 합니다.예시 − QA-test라는 데이터베이스에서 security라는 이름의 테이블 정의를 가져와 보겠습니다.해결 접근 방식 및 알고리즘1단계 − 예외 처리를 위해 boto3와 botocore.exceptions 모듈을 임포트합니다.2단계 − database_name과 table_name은 필수 매개변수입니다. 이 두 값을 통해 해당 테이블의 정의를 조회합니다.3단계 − boto3 라이브러리로 AWS 세션

문제 상황 − Python의 boto3 라이브러리를 사용하여 AWS Glue Data Catalog에 등록된 데이터베이스 내 테이블 정의를 특정 버전 기준으로 조회해야 합니다.예시 − QA-test라는 데이터베이스의 security 테이블에 대해 버전 2에 해당하는 테이블 정의를 가져오는 것이 목표입니다.문제 해결 접근 방식1단계 − 예외 처리를 위해 boto3와 botocore.exceptions 모듈을 임포트합니다.2단계 − database_name(데이터베이스 이름), table_name(테이블 이름), version_id(버

tkinter.ttk는 tkinter 위젯에 스타일을 적용하기 위해 사용되는 모듈입니다. HTML 요소를 꾸밀 때 CSS를 사용하는 것처럼, tkinter에서도 tkinter.ttk를 활용하면 위젯의 색상과 테마를 손쉽게 다듬을 수 있습니다. tkinter와 tkinter.ttk의 주요 차이점 위젯 종류: 기본 tkinter 위젯은 버튼(Button), 레이블(Label), 텍스트(Text), 스크롤바(Scrollbar) 등을 추가할 때 사용됩니다. 반면 tkinter.ttk는 Combobox, Treeview, Notebook

Tkinter 윈도우 객체에서 destroy() 메서드를 호출하면 mainloop 프로세스가 종료되고, 창 안에 있는 모든 위젯이 함께 제거됩니다. 즉, Tkinter의 destroy() 메서드는 백그라운드에서 실행 중인 인터프리터를 종료하고 프로그램 자체를 완전히 끝내는 역할을 합니다.반면 quit() 메서드는 mainloop() 함수 이후의 프로세스만 중지할 때 사용합니다. 두 메서드의 동작 차이는 버튼 객체를 만들어 직접 확인해 볼 수 있습니다.핵심 차이점 요약destroy(): mainloop를 종료하고 모든 위젯을 파괴하며