기억을 지배하는 기록

판다스(Pandas)는 데이터 분석을 위해 사용되는 파이썬 라이브러리로, 효율적인 데이터 구조와 데이터 조작 도구를 제공합니다. 판다스의 주요 자료구조는 Series, DataFrame, Index입니다. 이 자료구조들은 다양한 데이터 유형을 효율적으로 저장하고 조작할 수 있도록 설계되었습니다.1. SeriesSeries는 일련의 데이터를 1차원 배열 형태로 저장하는 자료구조입니다. 각 데이터 항목은 유니크한 인덱스로 표시됩니다. 기본적으로 인덱스는 0부터 시작하는 정수이지만, 문자열이나 날짜 등 다른 타입으로도 설정할 수 있습니다.특징:동질의 데이터 타입을 저장합니다.데이터에 대한 빠른 접근을 제공합니다.Numpy 배열과 비슷하지만 인덱스를 가진다는 점에서 차이가 있습니다.2. DataFrameData..

NumPy는 파이썬의 과학 계산 라이브러리로, 다차원 배열 객체와 이러한 배열 작업을 위한 다양한 도구를 제공합니다. NumPy를 사용하면 수치 연산을 빠르게 수행할 수 있으며, 파이썬 기본 리스트에 비해 효율적으로 작동합니다. NumPy 설치 먼저 NumPy를 설치해야 합니다. 터미널이나 명령 프롬프트에서 다음 명령을 실행하여 설치하세요. pip install numpyNumPy 임포트 NumPy를 사용하려면 먼저 코드에서 NumPy를 임포트해야 합니다.import numpy as np NumPy 배열 생성 NumPy에서 가장 기본적인 객체는 다차원 배열입니다. 이 배열은 동일한 유형의 값들로 구성되며, 차원을 축(axis)라고 합니다.# 1차원 배열 생성arr1 = np.array([1, 2, 3])..

파이썬 웹 프레임워크는 웹 애플리케이션 개발을 더 쉽게 만들어주는 도구입니다. 일반적으로 HTTP 요청 처리, URL 라우팅, 데이터베이스 연동, 보안 및 세션 관리 등과 같은 웹 개발에 필요한 기능을 제공합니다. 대표적인 파이썬 웹 프레임워크로는 Flask, Django, FastAPI 등이 있습니다. 프레임워크의 기능과 특징에 대해 좀 더 자세히 설명하겠습니다. 1. Flask: Flask는 마이크로 프레임워크로, 웹 애플리케이션을 개발하는 데 필요한 기본 기능만 제공합니다. 이는 코드 베이스를 작게 유지하고 필요한 기능만 추가하여 애플리케이션을 작성할 수 있음을 의미합니다. Flask는 다양한 확장을 지원하여 필요한 기능을 쉽게 추가할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터베이스 작업을 위해 Flask-..

파이썬을 사용하여 웹 개발 및 API를 구축하려면 Flask 또는 Django와 같은 웹 프레임워크를 사용합니다. 여기에서는 Flask를 사용하여 간단한 RESTful API를 구축하는 방법을 설명하겠습니다. 먼저 Flask를 설치해야 합니다. 다음 명령어를 사용하여 설치합니다. pip install Flask API를 구축하기 위해 간단한 Flask 애플리케이션을 작성해 봅시다. app.py라는 파일을 만들고 다음 코드를 작성합니다. from flask import Flask, jsonify, request app = Flask(__name__) @app.route('/api/test', methods=['GET']) def test(): return jsonify({'message': 'Hello, ..

웹 스크래핑에 대해 좀 더 상세하게 설명하겠습니다. 웹 스크래핑의 주요 단계는 다음과 같습니다. 웹 페이지 요청: requests 라이브러리를 사용하여 웹 페이지의 내용을 가져옵니다. HTML 파싱: BeautifulSoup 라이브러리를 사용하여 웹 페이지의 HTML을 파싱하고, 필요한 데이터를 추출합니다. 데이터 처리 및 저장: 추출한 데이터를 처리하고 원하는 형식으로 저장합니다. 여기서는 웹 페이지에서 제품 이름과 가격 정보를 추출하는 예제를 살펴보겠습니다. 먼저 필요한 라이브러리를 설치합니다. pip install requests beautifulsoup4 예제: 가상의 온라인 쇼핑몰에서 제품 이름과 가격 정보 가져오기 import requests from bs4 import BeautifulSou..

파이썬은 다양한 유용한 라이브러리를 제공하며, 이 중 일부는 아래에 나열되어 있습니다. NumPy: 과학 계산을 위한 라이브러리로, 다차원 배열 및 행렬 연산, 난수 생성, 선형 대수 등의 기능을 제공합니다. Pandas: 데이터 분석 및 조작을 위한 라이브러리로, 데이터프레임(DataFrame) 객체를 제공하여 대용량 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다. Matplotlib: 시각화 라이브러리로, 선 그래프, 히스토그램, 산점도 등 다양한 차트와 그래프를 생성할 수 있습니다. Scikit-learn: 머신러닝 라이브러리로, 분류, 회귀, 클러스터링, 차원 축소 등 다양한 머신러닝 알고리즘을 제공합니다. TensorFlow: 머신러닝 및 딥러닝 라이브러리로, 신경망 모델을 쉽게 구축하고 훈련시킬 수 ..

파이썬의 logging 모듈은 프로그램 실행 중 발생하는 이벤트를 기록하는 데 사용되는 표준 라이브러리입니다. 로깅은 디버깅, 문제 해결, 감사 및 시스템 모니터링과 같은 목적으로 중요합니다. logging 모듈은 로그 메시지를 다양한 출력 대상(파일, 콘솔, 이메일 등)으로 전송할 수 있으며, 메시지의 중요도에 따라 로그 레벨을 설정할 수 있습니다. 로깅 레벨은 다음과 같습니다. DEBUG: 디버깅에 도움이 되는 세부 정보 INFO: 정상적인 진행 상황 메시지 WARNING: 문제가 될 가능성이 있는 이벤트 ERROR: 프로그램이 일부 기능을 수행하지 못하는 상황 CRITICAL: 프로그램이 전체적으로 실패한 상황 기본적인 로깅 설정 및 사용법 예시: import logging # 기본 로깅 설정 lo..

파이썬에서 정규 표현식(regular expression)을 사용하려면 re 모듈을 사용합니다. 정규 표현식은 문자열을 검색, 치환, 분리하는 데 사용되는 강력한 패턴 매칭 도구입니다. 다음은 re 모듈의 주요 기능과 예시 코드입니다. 1. search: 문자열에서 정규 표현식과 일치하는 부분을 검색합니다. import re pattern = r'\d+' # 숫자를 찾는 정규 표현식 text = "My phone number is 123-456-7890." match = re.search(pattern, text) if match: print("Found:", match.group()) # Found: 123 else: print("Not found") 2. findall: 문자열에서 정규 표현식과 일치..