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파이썬48

Python Visualization 라이브러리 파이썬에서 데이터 시각화를 위해 사용할 수 있는 여러 도구와 라이브러리가 있습니다. 여기 몇 가지 주요 옵션을 소개하겠습니다:Matplotlib: 파이썬에서 가장 널리 사용되는 데이터 시각화 라이브러리 중 하나로, 다양한 플롯과 그래프를 만드는 데 유용합니다. 선 그래프, 막대 그래프, 히스토그램, 산점도 등을 쉽게 생성할 수 있습니다.Seaborn: Matplotlib을 기반으로 하여 보다 현대적이고 시각적으로 아름다운 그래픽을 만드는 데 초점을 맞춘 라이브러리입니다. 통계적 데이터 시각화에 특화되어 있어 복잡한 데이터 구조를 보다 쉽게 해석할 수 있습니다.Pandas Visualization: Pandas 데이터 구조를 직접 시각화할 수 있는 기능을 제공합니다. 이는 데이터 처리와 시각화를 동시에 할.. 2024. 5. 24.
[추가자료] 2.2 변수와 자료형 리스트(list) 슬라이싱 리스트의 일부분을 다루는 작업을 "슬라이싱(slicing)"이라고 합니다. 파이썬에서 슬라이싱을 사용하면 리스트의 특정 부분만을 쉽게 추출할 수 있습니다. 슬라이싱은 리스트[start:end:step] 형식으로 사용되며, start는 시작 인덱스, end는 종료 인덱스(하지만 이 인덱스의 요소는 포함되지 않음), step은 요소들 사이의 간격을 지정합니다.다음은 파이썬 리스트 슬라이싱을 사용한 몇 가지 예시입니다: 예시 코드 1: 기본 슬라이싱# 리스트 생성numbers = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]# 리스트의 일부 추출subset = numbers[2:6]print("기본 슬라이스:", subset) # [2, 3, 4, 5] 예시 코드 2: 스텝 지정# 스텝을 이용해 리.. 2024. 5. 24.
Scrapy, logging Scrapy에서 로그를 작성하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 로깅 시스템을 사용하면 크롤링 프로세스의 세부 사항을 기록하여 디버깅을 쉽게 하고 문제를 빠르게 해결할 수 있습니다. Scrapy 로깅 설정Scrapy는 Python의 내장 logging 라이브러리를 사용하여 로그를 관리합니다. 기본적으로 Scrapy는 다양한 로그 레벨(INFO, WARNING, ERROR 등)로 메시지를 출력합니다. 기본 로그 설정Scrapy의 settings.py 파일에서 로그 레벨을 설정할 수 있습니다. 예를 들어, 로그 레벨을 DEBUG로 설정하면 다음과 같이 할 수 있습니다:LOG_LEVEL = 'DEBUG'이렇게 하면 DEBUG 레벨 이상의 모든 로그가 출력됩니다. 로그 파일 설정로그 메시지를 파일에 저장하고 싶다.. 2024. 5. 16.
Scrapy, A multi-page website into An Excel file 여러 페이지로 구성된 웹사이트에서 크롤링된 데이터를 Excel 파일로 저장하도록 Scrapy 스파이더를 수정하기 위해 pandas 라이브러리를 사용하여 데이터 프레임을 처리하고 이를 .xlsx 파일로 저장합니다. 이전에 제공된 다중 페이지 크롤러 예제를 조정하여 데이터를 Excel 파일에 저장하는 방법은 다음과 같습니다. 필수 Libraries 설치하기시작하기 전에 필요한 Python 라이브러리가 설치되어 있는지 확인해야 합니다. 아직 설치하지 않았다면 pip를 사용하여 설치할 수 있습니다.pip install scrapy pandas openpyxlopenpyxl is needed as it is a dependency for writing Excel files with pandas. 1단계: 새 Sc.. 2024. 5. 16.
Scrapy 프레임워크 Scrapy는 웹 크롤링 및 데이터 스크래핑을 위해 사용되는 오픈 소스 파이썬 프레임워크입니다. 웹 사이트에서 데이터를 추출하고 파싱하는 데 필요한 모든 도구를 제공합니다. Scrapy는 비교적 쉽게 사용할 수 있으며, 강력한 성능을 제공하여 대규모 웹 사이트의 데이터를 효율적으로 수집할 수 있습니다. 주요 특징유연성과 확장성: Scrapy는 사용자의 요구에 맞게 확장할 수 있는 구조를 갖추고 있습니다. 사용자는 필요에 따라 새로운 기능을 추가하거나 기존 기능을 수정할 수 있습니다.데이터 추출: Scrapy는 XPath와 CSS 선택자를 사용하여 HTML 및 XML에서 데이터를 추출할 수 있습니다. 이를 통해 원하는 데이터를 정확하고 효율적으로 선택할 수 있습니다.비동기 처리: Twisted, 비동기 네.. 2024. 5. 16.
18.3 마무리 멘트 지금까지 여러분께 파이썬에 대한 다양한 정보와 주제를 소개해드렸습니다. 파이썬은 프로그래밍 언어의 세계에서 가장 인기 있는 언어 중 하나로, 그 활용 범위는 끊임없이 확장되고 있습니다. 인공 지능, 데이터 과학, 웹 개발, IoT 등 다양한 분야에서 파이썬이 큰 역할을 차지하게 되면서, 앞으로도 계속해서 성장할 것으로 기대됩니다. 파이썬을 배우고 싶다면, 지금이 시작하기에 가장 좋은 시기입니다. 다양한 자료와 커뮤니티가 여러분을 지원할 준비가 되어 있습니다. 파이썬의 세계에 발을 들여 다양한 프로젝트와 도전에 참여하면서, 여러분의 개발 역량을 키워나가길 바랍니다. 앞으로 파이썬이 겪을 흥미로운 변화와 발전을 지켜보면서, 여러분도 이 멋진 언어를 통해 성공적인 개발 경력을 이루기를 기원합니다. 감사합니다! 2023. 5. 8.
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