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파이썬 콘솔 출력 결과를 콘솔에 출력하면서 텍스트 파일로 콘솔결과를 저장하는 방법

uniqueone — Fri, 13 Mar 2026 10:18:38 +0900

'sys라이브러리를 이용해서 파이썬 출력 결과를 출력도 하면서 텍스트 파일로 저장하는 방법을 알려줘'

import os
import sys

scriptname = os.path.basename(__file__)

class Tee:
    def __init__(self, filename, mode='w'):
        self.terminal = sys.stdout  # 원래 터미널 출력
        self.file = open(filename, mode, encoding='utf-8')

    def write(self, message):
        self.terminal.write(message)  # 터미널에 출력
        self.file.write(message)  # 파일에 저장

    def flush(self):
        self.terminal.flush()
        self.file.flush()

    def close(self):
        self.file.close()

# 사용법
sys.stdout = Tee('cmdResult_' + scriptname[:-3] + '.txt')

print("안녕하세요!")
print("이 내용은 터미널에도 출력되고 파일에도 저장됩니다.")

# 원래 stdout 복원 (선택사항)
sys.stdout.close()
sys.stdout = sys.stdout.terminal

import os
import sys
from datetime import datetime

scriptname = os.path.basename(__file__)
timestamp = datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')

class Tee:
    def __init__(self, filename, mode='w'):
        self.terminal = sys.stdout  # 원래 터미널 출력
        self.file = open(filename, mode, encoding='utf-8')
    def write(self, message):
        self.terminal.write(message)  # 터미널에 출력
        self.file.write(message)  # 파일에 저장
    def flush(self):
        self.terminal.flush()
        self.file.flush()
    def close(self):
        self.file.close()

# 사용법
timestamp = datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')
sys.stdout = Tee('cmdResult_' + scriptname[:-3] + '_' + timestamp + '.txt')

print("안녕하세요!")
print("이 내용은 터미널에도 출력되고 파일에도 저장됩니다.")

# 원래 stdout 복원 (선택사항)
sys.stdout.close()
sys.stdout = sys.stdout.terminal

Evaluate expression to the main debugger toolbar (new ui)

uniqueone — Wed, 4 Jun 2025 14:02:25 +0900

파이참 메인화면 아래 디버깅 창 테두리 마우스 오른쪽 클릭 -> Add Actions ( Go to ⋮ | Add actions ) --> Evaluate Expression 클릭 ( Pick "Evaluate expression" ) 후 OK 버튼 누르면

디버깅 시 Evaluate Expression 버튼이 보인다.

windows11에 nvdiffrast 설치하는 법

uniqueone — Wed, 4 Jun 2025 10:55:08 +0900

아래 reddit 내용을 참고하여 설치하였다.

1. 윈도우 커맨트 창에서 파이썬 가상환경virtual environment을 activate시킨 뒤 다음을 입력한다.
'pip install ninja'

2. https://github.com/NVlabs/nvdiffrast을 zip으로 다운받아 압축을 푼다.

3. 윈도우 커맨트 창에서 압축을 푼 폴더로 이동한다. 'cd C:\Project\nvdiffrast-main'

4. 'pip install . ' 을 입력하여 설치한다.

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https://www.reddit.com/r/comfyui/comments/1bmdzil/installing_nvdiffrast_eli5/

Incase anyone is still looking for an answer.

From your comfyui virtual environment run the following:git clone https://github.com/NVlabs/nvdiffrast cd nvdiffrast pip install .
pip install ninja
Verify nvdiffrast is installed
pip show nvdiffrast

[기울어진 사각형을 직사각형으로 펴기] 이미지(사진) 와핑 Perspective Transform 하기 좋은 사이트

uniqueone — Tue, 17 Oct 2023 11:03:44 +0900

https://www4.lunapic.com/editor/?action=perspective

LunaPic.com Photo Editor Perspective tool

Free and Easy to use online image effects. Try the Perspective effect.

www4.lunapic.com

빨간색 점 4개를 마우스로 드래그하면 원하는 사각형을 만들 수 있다.

대표사진 삭제

사진 설명을 입력하세요.

tensorflow/keras에 입력영상채널개수를 3채널이 아닌 다른 채널수(예: 6개)로 입력시켜주는 방법

uniqueone — Thu, 7 Sep 2023 14:34:19 +0900

vgg = vgg16.VGG16(include_top=False, weights='imagenet', input_shape=(224, 224, 3))
단일 컬러영상(3채널)을 입력시킬 때는 보통 위와 같이 vgg16아키텍처를 불러오고 이미지넷 웨이트도 복사해온다.

아래 코드는 3채널이 아닌 영상의 아키텍처를 불러올 때 사용한다.

vgg = vgg16.VGG16(include_top=False, weights=None, input_shape=(224, 224, 6))

위 코드는 vgg16의 아키텍처의 입력영상의 채널수가 6일 경우이다. 이렇게 하면 에러가 나지 않고 아키텍처가 생성된다. weights=None이라고 입력해주는 게 중요하다. 이 옵션을 넣지 않으면 에러가 발생한다. 대신 weights=None을 설정하면 imagenet에서 학습된 웨이트는 복사되지 않는다. 아래의 레이어 정보를 보면 입력영상의 채널이 6개이다. 0번 레이어만 shape이 (채널수가) 다르고 나머지 레이어는 원래 vgg16과 같은 shape의 레이어들이다.

[공개][np.stack설명] 넘파이numpy의 stack에 대한 graphical 설명

uniqueone — Thu, 15 Jun 2023 18:02:39 +0900

넘파이의 3차원에서 axis는 아래 그림과 같이 axis=0은 깊이, axis=1은 세로축, axis=2는 가로축이다.

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])

일 때

1. np.stack((a, b), axis=0)

np.stack((a, b), axis=0)
# array([[[1, 2],
#         [3, 4]],

#        [[5, 6],
#         [7, 8]]])

그림은 아래와 같다. axis=0이므로 reshape에서 1번째에 1이 추가된다.

2. np.stack((a, b), axis=1)

np.stack((a, b), axis=1)
# array([[[1, 2],
#         [5, 6]],

#        [[3, 4],
#         [7, 8]]])

그림은 아래와 같다. axis=1이므로 reshape에서 2번째에 1이 추가된다.

3. np.stack((a, b), axis=2)

np.stack((a, b), axis=2)
# array([[[1, 5],
#         [2, 6]],

#        [[3, 7],
#         [4, 8]]])

그림은 아래와 같다. axis=2이므로 reshape에서 3번째에 1이 추가된다.

참고로, 아래 그림은 np.reshape을 이용해 shape=(2,3,2) --> shape=(2,3,2)으로 바뀌는 과정을 나타낸다. 가장 바깥쪽(3번째 axis)이 먼저 unrolling되고, rolling될 때도 가장 바깥쪽(3번째 axis)이 먼저 rolling된다. (https://towardsdatascience.com/np-reshape-in-python-39b4636d7d91 참조)

pip install cusignal 에러 시 설치방법

uniqueone — Thu, 2 Mar 2023 15:54:48 +0900

https://stackoverflow.com/questions/63746066/installing-cusignal-on-windows-10 조언대로

git clone https://github.com/rapidsai/cusignal.git
cd cusignal
build.sh

실행하니 해결됨.

'pip install cupy'로 설치되지 않을 때

uniqueone — Thu, 2 Mar 2023 15:39:49 +0900

'pip install cupy'로 설치하려니 설치되지 않고 계속 진행중이라고만 나온다.

검색해보니 https://twitter.com/mitmul/status/986171511873523712?lang=en 및 https://github.com/cupy/cupy/issues/1643#issuecomment-420896839, https://docs.cupy.dev/en/latest/install.html#install-cupy

에서 'pip install cupy'로 설치가 안되면 'pip install cupy-cuda112' (cuda버전이 11.2일때) 이런식으로 설치해보라해서 하니 설치됨.

cuda버전 확인방법은 윈도우에서는 명령프롬프트 창에 'nvcc --version'

[공개] 대용량 데이터셋 다운로드 받는 코드(인터넷 끊길 때 이용하면 좋음)

uniqueone — Tue, 7 Feb 2023 16:14:48 +0900

대용량 파일 다운 받는 중 끊기면 처음부터 다시 받아야하는 번거로움이 있다. 이때 쓰면 좋은 코드.
여러 세그멘트 단위로 분할하여 다운받는 방식인듯.

https://github.com/spaceromany/resume_download_for_scamps

resume_download_for_scamps
SCAMPS (https://github.com/danmcduff/scampsdataset) consists of many video files. But download URL link does not provide resume download support. Our code is for downloading SCAMPS dataset using python and provides resume function.

[arxiv.org에 올라온 논문을 pdf가 아닌 잘 정돈된 1 column의 텍스트 페이지로 볼 수 있는 방법] 주소 창에서 arxiv의 x를 숫자 5로 바꾸면 pdf가 아닌 텍스트 페이지로 나옴

uniqueone — Mon, 17 Oct 2022 16:03:53 +0900

https://www.facebook.com/groups/TensorFlowKR/posts/1868875980120118/

Arxiv에서 x를 5로 바꾸면...

논문 찾을 때 arxiv.org 많이 이용하게 되는데요, 주소 창에서 arxiv의 x를 숫자 5로 바꾸면 재밌는 걸 보실 수 있습니다 (pdf가 아닌 텍스트 페이지로 나옴)

예를 들면 Transformer 논문 주소가

https://arxiv.org/abs/1706.03762 인데 이걸

https://ar5iv.org/abs/1706.03762 이렇게 바꾸는거죠

논문 볼 때 아주 유용하게 쓸 수 있을 것 같네요

홈페이지는 여기입니다

https://ar5iv.org/