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ORM(Object-Relational Mapping)은 객체 지향 프로그래밍 언어와 관계형 데이터베이스 간의 호환성을 높이기 위한 기술입니다. ORM은 데이터베이스의 테이블을 프로그래밍 언어의 클래스로 매핑하고, 테이블의 레코드를 해당 클래스의 객체로 표현합니다. 이를 통해 개발자는 SQL 쿼리를 작성하지 않고도 데이터베이스를 조작할 수 있으며, 코드의 가독성과 유지 보수성이 향상됩니다. 파이썬에서는 SQLAlchemy와 같은 ORM 라이브러리를 사용하여 객체 지향적으로 데이터베이스를 다룰 수 있습니다. SQLAlchemy는 다양한 데이터베이스 시스템과 호환되며, 파이썬 객체를 사용하여 데이터베이스 작업을 처리할 수 있게 해줍니다. 기본적인 SQLAlchemy 사용법: 설치: pip install sq..
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파이썬에서 NoSQL 데이터베이스와 연동하는 경우 MongoDB와 같은 데이터베이스를 사용할 수 있습니다. MongoDB는 유연한 스키마를 가진 문서 지향 데이터베이스로, JSON 형식의 데이터를 저장하고 조회할 수 있습니다. 파이썬에서 MongoDB와 연동하기 위해서는 pymongo 라이브러리를 사용합니다. 설치: pip install pymongo 예시 코드: from pymongo import MongoClient # MongoDB에 연결 client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/') # 데이터베이스 선택 db = client['example_db'] # 컬렉션 선택 (컬렉션은 MongoDB의 테이블과 유사한 개념입니다) users = db['users'..
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파이썬에서 SQL 데이터베이스와 연동하기 위해 일반적으로 sqlite3 또는 MySQL Connector, psycopg2(PostgreSQL) 등의 라이브러리를 사용합니다. 이 예시에서는 SQLite를 사용하여 SQL 데이터베이스와 연동하는 방법을 설명합니다. SQLite는 서버 설치가 필요 없는 경량화된 데이터베이스로, 파이썬 표준 라이브러리에 포함되어 있습니다. 예시 코드: import sqlite3 # 데이터베이스에 연결 (또는 데이터베이스 파일이 없으면 새로 생성) conn = sqlite3.connect('example.db') # 커서 객체 생성 cursor = conn.cursor() # 테이블 생성 cursor.execute(''' CREATE TABLE IF NOT EXISTS user..
데이터 시각화는 데이터를 이해하고 분석하는 데 중요한 역할을 합니다. 파이썬에서는 Matplotlib, Seaborn 등의 라이브러리를 사용하여 다양한 차트와 그래프를 그릴 수 있습니다. Matplotlib Matplotlib는 파이썬에서 가장 널리 사용되는 데이터 시각화 라이브러리입니다. 기본적인 선 그래프, 막대 그래프, 히스토그램 등 다양한 차트를 그릴 수 있습니다. 설치: pip install matplotlib 예시 코드: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 데이터 생성 x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x) # 선 그래프 그리기 plt.plot(x, y) plt.xlabel('X-axis') plt...
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판다스(Pandas)는 데이터 처리와 분석을 위한 파이썬 라이브러리로, 효율적인 데이터 구조인 DataFrame과 Series를 제공합니다. 이를 통해 데이터 정제, 변형, 집계 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 판다스 설치 pip install pandas 판다스 라이브러리 불러오기 import pandas as pd 데이터 생성 및 불러오기 판다스에서 직접 데이터를 생성할 수 있으며, 외부 파일을 읽어올 수도 있습니다. 가장 일반적인 파일 형식은 CSV와 엑셀 파일입니다. # 직접 데이터 생성 data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]} df = pd.DataFrame(data) print(df) # CSV 파일 읽기 df_from_csv ..
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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 numpy NumPy 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 생성 arr1 = np.array([1, 2,..
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, ..