내일의 커피를 위해 코딩한다.

파이썬으로 쉽게 알아보는 내 컴퓨터의 내부 및 외부 IP 확인 방법!

코스트제로코드 — Sun, 28 Apr 2024 20:56:15 +0900

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개요

안녕하세요!
파이썬을 사용하여 내 컴퓨터의 내부 IP와 외부 IP를 어떻게 확인할 수 있는지 자세히 알아보겠습니다.
파이썬은 네트워킹 작업을 간단하게 만들어주는 매력적인 언어랍니다.
이 글을 통해 초보자도 쉽게 따라 할 수 있는 방법을 소개할게요!

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1. 코드리뷰

내부 IP 확인하기
- 내부 IP는 네트워크 내에서만 사용되는 로컬 주소입니다. 파이썬에서는 socket 라이브러리를 활용해 아주 쉽게 확인할 수 있어요.
아래의 코드를 실행해 보세요.

import socket
hostname = socket.gethostname()
local_ip = socket.gethostbyname(hostname)
print("내 컴퓨터의 내부 IP는", local_ip, "입니다!")

외부 IP 확인하기
- 외부 IP는 인터넷에 연결된 기기가 세계적으로 인식되는 주소예요.
이를 확인하기 위해 requests 라이브러리를 사용해 외부 서비스를 호출할 수 있습니다.

import requests
response = requests.get('https://api.ipify.org')
external_ip = response.text
print("내 컴퓨터의 외부 IP는", external_ip, "입니다!")

이렇게 파이썬을 사용해서 간단하게 IP 주소를 확인하는 방법을 알아봤습니다. 이 코드들은 간단해서 어떤 파이썬 환경에서도 잘 작동할 거예요. 네트워크 관련 프로젝트에 많은 도움이 되었으면 좋겠네요!

마무리

- 이번 포스팅은 내컴퓨터 ip 확인하는 코드에 대해 알아봤습니다.

궁금한 사항은 lution2@gmail.com로 문의사항 주시면 답변 드리겠습니다.
감사합니다.

파이썬으로 랜덤폴더 생성하는 코드

코스트제로코드 — Sat, 27 Apr 2024 16:53:54 +0900

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개요

표준 라이브러리인 os와 uuid를 활용하여 폴더 이름을 랜덤하게 생성하고, 해당 이름으로 폴더를 만드는 과정을 다룰 것입니다. uuid는 유니버설 고유 식별자를 생성하며, 이를 폴더 이름으로 사용하면 충돌 없이 고유한 이름을 보장할 수 있습니다.

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1. 코드리뷰

* 개발 절차
- uuid를 사용하여 랜덤한 이름 생성
- uuid4() 함수를 이용하면 유니크한 이름을 쉽게 생성할 수 있습니다
- os 모듈의 mkdir 함수를 이용하여 해당 이름의 폴더 생성

import os
import uuid

def create_random_folder():
    while True:
        # 랜덤한 폴더 이름 생성
        random_folder_name = str(uuid.uuid4())
        # 폴더 경로 확인
        folder_path = os.path.join(os.getcwd(), random_folder_name)
        # 폴더가 이미 존재하는지 확인
        if not os.path.exists(folder_path):
            # 폴더 생성
            os.mkdir(folder_path)
            return f"Folder created: {random_folder_name}"
        # 폴더가 이미 존재하면, 반복하여 새 이름 생성

위 코드에서 create_random_folder 함수는 랜덤한 폴더 이름을 생성하고, 해당 이름으로 새 폴더를 만듭니다. 함수는 생성된 폴더의 이름을 문자열로 반환합니다.

이 코드를 통해 간단히 폴더를 생성할 수 있습니다. 각각의 폴더는 유니크한 이름으로 구분되므로 중복 걱정 없이 사용할 수 있어요. 프로젝트에서 데이터를 정리할 때 이 방법을 활용해 보세요!

마무리

- 이번 포스팅은uuid라이브러리로 랜덤폴더생 에 대해 알아봤습니다.

파이썬을 이용해 랜덤폴더를 생성하는 방법은 간단하지만 매우 유용합니다. 여러분의 작업을 보다 체계적으로 관리하는 데 도움이 될 거예요. 다양한 프로젝트에서 활용해 보시고, 효율적인 데이터 관리를 경험해 보세요!

궁금한 사항은 lution2@gmail.com로 문의사항 주시면 답변 드리겠습니다.
감사합니다.

Viggle AI 사용 후기

코스트제로코드 — Sat, 20 Apr 2024 13:45:46 +0900

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Discord 기반 AI 동영상 자동 편집

Viggle AI사이트 : https://viggle.ai/

1. Viggle AI란 무엇일까요?
Viggle AI는 최신 인공지능 기술을 활용하여 누구나 쉽게 전문가 수준의 동영상을 편집할 수 있도록 도와주는 도구랍니 다. 복잡한 조작 없이도 몇 번의 클릭만으로 멋진 편집이 가능해요.

2. 동영상 편집의 새로운 패러다임
여러분이 가진 동영상을 더욱 빛나게 만들어 줄 Viggle AI의 다양한 기능들! 예를 들어, 자동 색보정, 클립 자르기, 배경음악 삽입 같은 기능들을 AI가 스스로 제안하고 적용해준다고 생각해보세요. 얼마나 편할까요?

3. Viggle AI로 할 수 있는 일들

Viggle AI는 단순한 편집뿐만 아니라, 음성 인식을 통한 자막 삽입, 특정 캐릭터나 물체를 인식하여 강조하는 기능도 제공해요. 이 모든 것이 AI의 힘으로 가능하답니다!

동영상 편집이 어렵게만 느껴졌다면, Viggle AI로 시작해보세요. 쉽고 재미있게 동영상을 만들 수 있을 거예요. Viggle AI와 함께라면 여러분도 동영상 편집 마스터가 될 수 있답니다!

VIGGLE

viggle.ai

아래 사이트 접속후 베타 조인(현재)으로 Discord 앱으로 자동 연계 완료하여 사용.

위의 animate 채널 아무곳이나 접속하여 / 커맨드를 입력하면 편집 모드활성화 됩니다.

위의 /animate 명령어로 각 프롬프트에 맞게 진행 .

- 우측 motion_prompt 입력이 Key Point : $/subject3_male<----홈페이지에 각 영상 마다 프롬프트 이름이 있으며 거기서 가져온 이름을 이용하면 편하게 작업도 가능.

- 드래그 해서 이미지 한장으로 동영상 생성 아래 결과 파일 참조

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영상 결과 샘플

작업 결과

동영상 서비스가 종료되어 해당 콘텐츠를 재생할 수 없습니다.

마무리

- 이번 포스팅은 Viggle AI에 대해 알아봤습니다.

궁금한 사항은 lution2@gmail.com로 문의사항 주시면 답변 드리겠습니다.
감사합니다.

PysimpleGUI 윈도우 종료후 콘솔 출력,리다이렉션 설정

코스트제로코드 — Fri, 19 Apr 2024 22:10:17 +0900

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표준 출력 및 오류의 리다이렉션

안녕하세요! 오늘은 PySimpleGUI에서 sys 라이브러리를 이용하여 로그나 출력을 GUI 컴포넌트로 리다이렉션되지 않도록 설정하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 개발하시는 도중 GUI에 로그나 출력이 나타나지 않게 하고 싶으시다면, 이 글이 도움이 될 거예요!

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1. 코드리뷰 - 리다이렉션 설정

PysimpleGUI 사용시 리다이렉션이 변경되어 콘솔창에 출력안되는 문제를
아래와 같이 sys.stdout , sys.stderr 을 호출하여 복원 하는 코드로 해결.

1. PySimpleGUI와 sys 라이브러리의 기본 이해
먼저, PySimpleGUI는 파이썬에서 간단하게 GUI를 만들 수 있도록 도와주는 라이브러리랍니다. sys 라이브러리는 파이썬 인터프리터와 관련된 변수와 함수를 제공하는데, 여기에는 표준 입출력에 관련된 기능들도 포함돼 있죠.

2. 출력 리다이렉션 설정 방법
PySimpleGUI를 사용할 때는 특히 sys.stdout과 sys.stderr의 리다이렉션을 관리해야 합니다. 기본적으로 PySimpleGUI는 이 두 출력 스트림을 GUI 컴포넌트로 리다이렉션하는데요, 이를 원하지 않는다면 다음과 같이 설정할 수 있습니다.

import PySimpleGUI as sg
# PysimpleGUI 라이브러리 사용을 위해 호출하여 sg 이름으로 줄여서 사용
import sys
# 표준 출력 설정 라이브러리 호출

# 초기 표준 출력과 오류 스트림 저장
original_stdout = sys.stdout
original_stderr = sys.stderr
#윈도우 생성시 변경되는 리다이렉션을 다시 복원하기 위함

# 간단한 윈도우 생성 예제
layout = [[sg.Text("Hello from PySimpleGUI")], [sg.Button("OK")]]

# 윈도우 생성
window = sg.Window("Window Title", layout)

# 이벤트 루프
while True:
    event, values = window.read()
    if event == sg.WIN_CLOSED or event == 'OK':
        break

window.close()

# 윈도우가 닫힌 후 콘솔에 메시지 출력을 위해 표준 스트림 복원
sys.stdout = original_stdout
sys.stderr = original_stderr

print("This will print to the console.")

3. 실용적인 팁
로그 파일 관리: 프로그램의 로그를 파일로 관리하고자 한다면 logging 모듈을 설정해서 로그 출력을 파일로 리다이렉션 할 수 있습니다.
오류 관리: 예기치 못한 오류를 사용자에게 보여주고 싶지 않을 때는 sys.stderr의 출력을 적절히 관리하세요.

마무리

- 이번 포스팅은 표준 출력을 이용하여 PysimpleGUI 종료후 콘솔 출력 문제 해결에 대해 알아봤습니다.

- 이 글을 통해 PySimpleGUI에서 sys 라이브러리를 활용해 로그와 출력을 GUI 컴포넌트로부터 독립적으로 관리하는 방법을 알아보았습니다. 개발하시는 과정에서 이 정보가 유용하게 사용되기를 바랍니다!

궁금한 사항은 lution2@gmail.com로 문의사항 주시면 답변 드리겠습니다.
감사합니다.

로또 당첨 번호 생성기 파이썬 사용법 안내

코스트제로코드 — Sun, 14 Apr 2024 22:05:44 +0900

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로또 당첨 번호를 생성하는 파이썬 프로그램

로또를 사랑하시나요? 저희 로또 당첨 번호 생성 프로그램을 사용해 보세요.

운을 시험해 볼 기회죠! 간단한 단계로 어떻게 사용하는지 설명해 드릴게요.

1. 프로그램 소개
이 프로그램은 1부터 45까지의 숫자 중 무작위로 6개를 선택해 로또 번호를 생성해 줍니다. 매번 새로운 번호 조합을 얻을 수 있어요.

2. 사용 방법
프로그램을 열고 '번호 생성' 버튼을 클릭하세요.
화면에 표시된 6개의 숫자가 이번 주 로또 예상 번호입니다.

3. 주의 사항
생성된 번호는 완전 무작위이므로 당첨을 보장할 수는 없습니다.
번호를 생성한 후에는 구매 전 반드시 다시 확인하세요.
로또 당첨 번호 생성 프로그램은 재미있고 편리하게 로또 번호를 선택할 수 있는 방법을 제공합니다. 매주 새로운 희망을 가지고 도전해 보세요!

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1. 코드 리뷰

일반적인 로또 번호 생성 프로그램의 주요 기능은 다음과 같습니다:

특정 범위(예: 1~45) 내에서 숫자를 무작위로 선택
중복되지 않는 일정 수(예: 6개)의 숫자를 선택
선택된 숫자들을 정렬하여 출력

이 프로그램에서 정의된 generate_lotto_numbers 함수는 다음과 같은 두 매개변수를 사용합니다.

count: 생성할 로또 번호의 수 (기본값 6)
max_number: 선택할 수 있는 최대 숫자 (기본값 45)
이 함수는 지정된 범위 내에서 중복되지 않는 로또 번호를 무작위로 선택하고, 선택된 번호들을 정렬해서 반환합니다. 함수는 입력된 count가 max_number를 초과하는지 확인하고, 초과할 경우 ValueError를 발생시킵니다.

로또 번호 생성의 주요 로직은 다음과 같습니다:

random.sample 함수를 이용하여 1부터 max_number 사이에서 중복되지 않는 count 개의 숫자를 무작위로 선택합니다.
선택된 숫자들을 정렬하여 보다 일관된 형태로 제공합니다.
현재 코드의 실행 예제는 주석 처리되어 있으므로, 실제로 실행하고 싶다면 주석을 제거하면 됩니다.

import random

def generate_lotto_numbers(count=6, max_number=45):
    """유니크한 로또 번호 세트를 생성합니다.
    
    인자:
    count (int): 생성할 로또 번호의 개수입니다.
    max_number (int): 로또 번호 범위 내의 최대 숫자입니다.
    
    반환:
    list: 유니크한 로또 번호들의 정렬된 리스트입니다.
    """
    if count > max_number:
        raise ValueError("요청된 숫자의 개수가 사용 가능한 범위를 초과합니다.")
    
    # 유니크한 숫자 세트를 생성합니다
    lotto_numbers = random.sample(range(1, max_number + 1), count)
    # 숫자들을 정렬합니다
    lotto_numbers.sort()
    
    return lotto_numbers

# 예제 사용법 (현재는 주석 처리됨)
# print(generate_lotto_numbers())

마무리

- 이번 포스팅은 파이썬 random.sample() 을 활용하여 로또 생성기 생성 방법에 대해 알아봤습니다.

추가 random 관련 내용은 아래 글을 참조
- [Python] 숫자 맞추기(Number Guessing Game) , random 난수 생성 모듈

https://costzerocode.tistory.com/57

궁금한 사항은 lution2@gmail.com로 문의사항 주시면 답변 드리겠습니다.
감사합니다.

파이썬 self

코스트제로코드 — Fri, 12 Apr 2024 22:25:58 +0900

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파이썬에서 'self' 키워드 이해하기

파이썬에서 'self'는 클래스의 인스턴스를 가리키는 변수로 사용되요. 클래스 내부에서 메서드와 속성에 접근할 때 자주 사용된답니다. 이해하기 쉽게 'self'에 대해 자세히 설명해볼게요.

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1. self란 무엇인가요?

'self'는 클래스의 인스턴스 자신을 참조하는데 사용되는 변수에요. 클래스 내부의 메서드들은 이 'self'를 통해 객체의 속성과 다른 메서드들에 접근할 수 있죠.

2. self 사용 예시

파이썬에서 클래스를 정의할 때, 메서드의 첫 번째 매개변수로 'self'를 넣어줘야 해요. 이를 통해 인스턴스가 자기 자신을 참조할 수 있어요.

class Car:
    def __init__(self, color, mileage):
        self.color = color
        self.mileage = mileage

    def show_description(self):
        return f"이 차의 색깔은 {self.color}이고, 주행 거리는 {self.mileage}km입니다."

이 예에서 __init__과 show_description 메서드는 'self'를 사용해 각 인스턴스의 색깔과 주행 거리에 접근하고 있어요.

- 왜 self를 사용할까요?
'self'를 사용하면, 클래스에서 생성된 각 객체는 자신의 고유한 데이터에 접근할 수 있어요. 이는 코드를 더욱 유연하고 재사용 가능하게 만들죠.

- self는 파이썬에만 있는가요?
'self'와 유사한 개념은 다른 객체 지향 프로그래밍 언어에서도 찾아볼 수 있어요. 예를 들어, 자바에서는 'this'라는 키워드가 비슷한 역할을 한답니다.

'self' 키워드는 파이썬 프로그래밍에서 매우 중요한 부분이에요. 클래스를 처음 배우는 분들에게는 조금 복잡하게 느껴질 수 있지만, 이해하고 나면 객체 지향 프로그래밍을 훨씬 잘 활용할 수 있어요.

마무리

- 이번 포스팅은 self 키워 에 대해 알아봤습니다.

궁금한 사항은 lution2@gmail.com로 문의사항 주시면 답변 드리겠습니다.
감사합니다.

파이썬 반복문 짝수 출력

코스트제로코드 — Fri, 12 Apr 2024 22:09:46 +0900

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파이썬 반복문을 이용한 짝수 출력하기

파이썬에서 짝수를 출력하는 방법을 알아보겠습니다. 반복문을 사용하여 짝수만을 찾아내는 것은 초보자에게도 매우 유용한 연습이 될 수 있어요.

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1. for 반복문 사용하기

for 반복문을 사용해서 짝수를 출력할 수 있어요. 1부터 10까지의 범위에서 짝수만을 찾아 출력해 볼게요.

for num in range(1, 11):
    if num % 2 == 0:
        print(num)

이 코드는 1부터 10까지 숫자 중에서 짝수인 경우에만 그 숫자를 출력해요.

2. while 반복문 활용하기

while 반복문을 이용해 같은 작업을 수행할 수도 있어요. 이 방법은 조금 더 직접적인 제어가 가능하답니다.

num = 1
while num <= 10:
    if num % 2 == 0:
        print(num)
    num += 1

여기서도 마찬가지로 1부터 10까지 검사하면서, 짝수일 때만 그 숫자를 출력하죠.

3. range 함수의 매개변수 조정하기

range 함수를 조금 더 스마트하게 사용할 수 있어요. 시작 숫자와 종료 숫자, 그리고 스텝(증가분)을 설정하여 짝수만을 생성할 수 있죠.

for num in range(2, 11, 2):
    print(num)

이 코드는 2부터 시작해서 2씩 증가하므로, 자연스럽게 짝수만을 출력하게 돼요.
이렇게 다양한 방법으로 파이썬에서 짝수를 출력할 수 있습니다. 각각의 방법을 시도해보고, 자신에게 가장 잘 맞는 방법을 찾아보세요!

마무리

- 이번 포스팅은 반복문 짝수 출력에 대해 알아봤습니다.

궁금한 사항은 lution2@gmail.com로 문의사항 주시면 답변 드리겠습니다.
감사합니다.

파이썬 CONTINUE

코스트제로코드 — Fri, 12 Apr 2024 20:27:50 +0900

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개요

파이썬에서 'continue' 키워드는 정말 유용한 도구랍니다. 이 작은 단어가 큰 역할을 하는데요, 오늘은 'continue' 키워드에 대해 자세히 알아볼게요.

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1. code review

1. Loop에서의 continue
'continue' 키워드는 주로 for 또는 while loop 내부에서 사용돼요. 이 키워드를 만나면, 프로그램은 loop의 나머지 부분을 건너뛰고, 다음 반복으로 직접 넘어간답니다.

2. continue 사용 예
예를 들어, 1부터 10까지 숫자 중에서 홀수만 출력하고 싶다면, continue를 이렇게 활용할 수 있어요.

for num in range(1, 11):
    if num % 2 == 0:
        continue # 짝수면 다음 for 문으로 이동
    print(num) # 홀수면 출력

이 코드는 짝수일 때 continue 문을 만나므로, print 함수를 건너뛰고 다음 숫자로 넘어가죠.

3. continue의 장점
'continue'를 사용하면 코드가 더 깔끔해지고, 의도하지 않은 실행을 방지할 수 있어요. 특히 복잡한 조건에서 불필요한 처리를 줄이는 데 도움이 된답니다.

4. 주의사항
하지만 'continue'를 너무 많이 사용하면 코드의 흐름을 이해하기 어려워질 수 있으니, 적절히 사용하는 것이 중요해요.

지금까지 'continue' 키워드에 대해 알아봤는데요, 여러분의 코드에도 잘 활용해서 더 효율적인 프로그램을 만들어 보세요!

마무리

- 이번 포스팅은 continue에 대해 알아봤습니다.

궁금한 사항은 lution2@gmail.com로 문의사항 주시면 답변 드리겠습니다.
감사합니다.

1000.00 태국 바트 환율 계산 파이썬 코드로 만들어보자~

코스트제로코드 — Sun, 31 Mar 2024 12:02:00 +0900

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태국 바트 환율

태국 바트(THB)와 한국 원(KRW)의 환율 비교를 위해, 먼저 현재 환율 정보를 확인해야 합니다. 이를 통해 태국 바트가 한국 원에 비해 어느 정도의 가치를 지니는지, 그리고 이 환율이 어떻게 여행, 투자, 무역 등 다양한 경제 활동에 영향을 미치는지 설명할 수 있습니다.

현재 태국 바트(THB) 대 한국 원(KRW)의 환율은 대략 1 THB = 36.89 KRW입니다. 이 정보를 바탕으로, 태국 바트와 한국 원 사이의 환율 변동성을 이해하고 경제 활동에 어떤 영향을 미치는지 살펴보겠습니다.

1. 코드 리뷰

# 환율 설정
exchange_rate = 36.89

# 태국 지폐 단위
thai_banknotes = [20, 50, 100, 500, 1000]

# 환산 결과 계산
krw_values = [note * exchange_rate for note in thai_banknotes]
print(krw_values)

태국 지폐 단위별로 한국 원화로 환산한 결과는 다음과 같습니다:

20 THB 지폐는 대략 738 KRW입니다.
50 THB 지폐는 대략 1,845 KRW입니다.
100 THB 지폐는 대략 3,689 KRW입니다.
500 THB 지폐는 대략 18,445 KRW입니다.
1000 THB 지폐는 대략 36,890 KRW입니다.

이러한 환산 가치는 한국 원화로 태국에서의 구매력을 대략적으로 이해하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 한국 원화로 수천 원이면 태국 현지에서 중급 식사를 할 수 있으며, 수만 원이면 여러 날의 숙박비나 다양한 관광 활동 비용을 충당할 수 있습니다. 환율은 변동성이 있으므로, 실제 거래 시에는 최신 환율 정보를 확인하는 것이 중요합니다.

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- 이번 포스팅은 태국 바트 환율 계산 파이썬 코드에 대해 알아봤습니다.

궁금한 사항은 lution2@gmail.com로 문의사항 주시면 답변 드리겠습니다.
감사합니다.

파이썬 EXE 파일 만들기

코스트제로코드 — Fri, 29 Mar 2024 23:28:59 +0900

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파이썬으로 작성된 스크립트를 .exe 실행파일 생성 과정

이 작업을 수행하기 위해 일반적으로 사용되는 몇 가지 도구가 있습니다. 그중에서도 PyInstaller, cx_Freeze, py2exe가 가장 널리 사용됩니다. 각각의 도구는 약간씩 다른 기능과 사용 방법을 가지고 있으며, 사용자의 요구 사항에 따라 가장 적합한 도구를 선택할 수 있습니다.

PyInstaller는 사용이 간편하며, 크로스 플랫폼을 지원하여 Windows, macOS, Linux에서 사용할 수 있습니다. 단일 파일로 묶는 옵션이 있어 배포가 용이합니다.
cx_Freeze는 Python 스크립트를 실행 파일로 변환하는 데 사용되며, 여러 플랫폼을 지원합니다.
py2exe는 Windows에서만 사용할 수 있으며, Python 스크립트를 Windows 실행 파일로 변환합니다.
일반적인 PyInstaller 사용 방법을 예로 들어 설명해 드리겠습니다.

1.사용 방법

.PyInstaller를 사용하여 Python 스크립트를 .exe 파일로 변환하는 과정은 다음과 같습니다:

PyInstaller 설치: PyInstaller를 설치하려면, Python이 설치된 환경에서 커맨드 라인이나 터미널을 열고 다음 명령어를 실행합니다.

pip install pyinstaller

실행 파일 생성: 스크립트가 위치한 디렉토리에서 다음 명령어를 실행하여 .exe 파일을 생성합니다. 여기서 your_script.py는 변환하려는 스크립트의 파일 이름입니다.

pyinstaller --onefile your_script.py

참고 : --onefile 대신 -F를 사용해도 동일하게 동작합니다.

아이콘 추가
--icon 옵션을 사용하여 실행 파일에 아이콘을 추가할 수 있습니다. 이는 애플리케이션의 전문성을 높이는 데 도움이 됩니다.

pyinstaller --onefile --icon=your_icon.ico your_script.py

추가 데이터 파일 포함
PyInstaller는 --add-data 옵션을 사용하여 실행 파일에 추가 데이터 파일이나 디렉토리를 포함시킬 수 있습니다. 이 옵션은 다음과 같은 형식을 사용합니다: 소스;대상 (Windows) 또는 소스:대상 (Unix)

pyinstaller --add-data 'data_folder;data' your_script.py

이렇게 하면, data_folder 내의 모든 파일이 실행 파일 내 data 폴더로 복사됩니다.

디버깅 모드
문제 해결 시, --debug 옵션을 사용하여 실행 파일을 디버깅 모드로 빌드할 수 있습니다. 이는 문제의 원인을 파악하는 데 유용합니다.

pyinstaller --debug all your_script.py

결과 확인:
명령어 실행 후 dist 폴더가 생성되며, 그 안에 .exe 파일이 위치합니다. --onefile 옵션은 모든 필요한 라이브러리와 함께 단일 실행 파일을 생성합니다. 이 옵션 없이 실행하면, 실행에 필요한 모든 파일을 포함한 폴더가 생성됩니다.

도움이 되셨다면 아래 화면 클릭으로 보다 나은 컨텐츠를 만드는데 큰 도움이 됩니다.

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마무리

PyInstaller의 사용법과 기능은 상당히 광범위하며, 여기서 언급한 내용은 그 일부에 불과합니다.
PyInstaller의 공식 문서[PyInstaller Documentation](https://pyinstaller.readthedocs.io

- 이번 포스팅은 pyinstaller로 exe 파일 만들기에 대해 알아봤습니다.

궁금한 사항은 lution2@gmail.com로 문의사항 주시면 답변 드리겠습니다.
감사합니다.

pandas 항목, 행의 수가 다른 리스트 값을 데이터프레임 열에 저장

코스트제로코드 — Thu, 28 Mar 2024 21:59:20 +0900

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데이터 분석과 조작을 위한 Python의 판다스 라이브러리는 다양한 유형의 데이터를 처리할 수 있는 유연성을 제공

판다스 데이터프레임의 특정 열에 서로 다른 길이의 리스트를 직접 저장하는 것은 일반적인 사용 사례가 아닙니다. 데이터프레임의 각 행은 일반적으로 동일한 수의 열 값을 가지고 있어야 합니다. 하지만, 목표를 달성하기 위한 몇 가지 방법이 있습니다.

리스트를 문자열로 변환하여 저장:
가장 간단한 방법 중 하나는 리스트를 문자열로 변환하고 이를 데이터프레임에 저장하는 것입니다. 이 방법은 데이터를 저장하고 검색하는 것은 쉽지만, 나중에 이 데이터를 다시 리스트로 변환해야 할 수도 있습니다.

각 리스트를 별도의 행으로 저장:
리스트의 각 항목을 별도의 행으로 확장하여 저장할 수 있습니다. 이 경우, 다른 열의 데이터는 NaN 또는 다른 기본값으로 채워질 수 있습니다.

1.코드리뷰

리스트를 문자열로 변환하고 이를 데이터프레임에 저장하는 예제

import pandas as pd

# 리스트 데이터
var_a = [1, 2, 3]
var_b = [1, 2, 3, 4, 5]

# 리스트를 문자열로 변환
str_a = str(var_a)
str_b = str(var_b)

# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({
    'a': [str_a],  # 리스트를 문자열로 변환하여 저장
    'b': [str_b]
})

print(df)

위의 코드는 각 리스트를 문자열로 변환하여 데이터프레임의 단일 행에 저장합니다. 필요한 경우, eval() 함수를 사용하여 문자열을 다시 리스트로 변환할 수 있습니다.

만약 리스트의 각 항목을 데이터프레임의 별도 행으로 확장하려는 경우 더 복잡한 로직이 필요하며, 이는 특정한 요구 사항에 따라 달라질 수 있습니다. 위의 방법은 요구 사항을 충족시키는 간단한 해결책을 제공하지만, 실제 사용 사례에 따라 적절한 접근 방식을 선택해야 합니다.

도움이 되셨다면 아래 화면 클릭으로 보다 나은 컨텐츠를 만드는데 큰 도움이 됩니다.

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2. 코드리뷰

리스트의 각 항목을 데이터프레임의 별도 행으로 확장하여 저장하는 방식은, 각 리스트를 다루는 방식에 따라 달라질 수 있습니다.

다음 예제에서는 var_a와 var_b 리스트의 각 항목을 별도의 행으로 확장하여 저장하는 방법을 보여줍니다. 이 때, 길이가 서로 다른 두 리스트를 처리하기 위해 더 긴 리스트의 길이에 맞춰 데이터프레임을 생성하고, 더 짧은 리스트에는 NaN 값으로 채웁니다.

import pandas as pd
import numpy as np

# 리스트 데이터
var_a = [1, 2, 3]
var_b = [1, 2, 3, 4, 5]

# 가장 긴 리스트의 길이를 기준으로 인덱스 범위 생성
max_length = max(len(var_a), len(var_b))

# 더 짧은 리스트를 NaN으로 패딩
padded_a = var_a + [np.nan] * (max_length - len(var_a))
padded_b = var_b + [np.nan] * (max_length - len(var_b))

# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({
    'a': padded_a,
    'b': padded_b
})

print(df)

이 코드는 var_a와 var_b를 각각 'a', 'b' 열에 저장하되, 두 열의 길이가 서로 다를 경우 더 짧은 리스트를 NaN 값으로 채워 길이를 맞춥니다. 이렇게 하면 두 열의 길이가 다른 리스트를 포함하는 데이터프레임을 효과적으로 처리할 수 있습니다. 이 방식은 데이터 분석이나 처리 과정에서 특정 조건에 따라 각 열의 값들을 다룰 때 유용할 수 있습니다.

3. 코드리뷰 - 매우 쉽게! 하기!

필자 처럼 머리가 나쁘면 아래와 같이 그냥 임의의 리스트 값을 크게 만들고 NAN으로 채워 넣고 쓰기!
추가로 리뷰할 멘트도 필요 없을만큼 간단하지만, 테스트용으로만 사용하겠네요.

import numpy as np

# NaN 값 100개를 포함하는 리스트 생성
nan_list = [np.nan] * 100

print(nan_list)

마무리

- 이번 포스팅은 서로 다른 행의 수를 가진 값을 데이터 프레임에 저장하는 방법에 대해 알아봤습니다.

궁금한 사항은 lution2@gmail.com로 문의사항 주시면 답변 드리겠습니다.
감사합니다.

당근마켓 유랑마켓 앱 정보 소개

코스트제로코드 — Thu, 28 Mar 2024 21:38:24 +0900

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개요

"당근마켓"은 대한민국에서 시작된 지역 기반의 중고 거래 플랫폼입니다. 사용자들은 자신의 위치를 기반으로 주변 지역의 사람들과 다양한 물품을 사고팔 수 있습니다. 이 앱은 사용자가 직접 물품의 사진을 찍어 올리고 가격을 책정하여 게시할 수 있게 해주며, 관심 있는 물품에 대해 직접 메시지를 보내거나 거래를 제안할 수 있는 기능을 제공합니다.

당근 앱 및 자세한 내용은 아래 링크 클릭

https://www.daangn.com/

당신 근처의 당근

중고 거래부터 동네 정보까지, 이웃과 함께해요. 가깝고 따뜻한 당신의 근처를 만들어요.

www.daangn.com

1. 특징

당근마켓의 핵심적인 특징은 다음과 같습니다:

지역 커뮤니티 중심: 당근마켓은 사용자의 위치 정보를 활용하여 가까운 거리에 있는 사람들 간의 거래를 촉진합니다. 이를 통해 사용자들은 지역 사회의 다른 멤버들과 소통하고, 물품을 쉽고 빠르게 거래할 수 있습니다.

다양한 카테고리: 가구, 전자제품, 옷, 책, 장난감 등 다양한 카테고리의 물품들을 거래할 수 있습니다. 사용자는 자신의 필요에 맞는 물품을 쉽게 찾을 수 있습니다.

안전한 거래: 당근마켓은 사용자 간의 신뢰를 중시하며, 프로필 평가 시스템을 통해 거래의 안전성을 높입니다. 사용자들은 거래 후 상대방에 대한 평가를 남길 수 있으며, 이는 다른 사용자들의 거래 결정에 도움이 됩니다.

간편한 사용자 인터페이스: 사용자 친화적인 디자인과 간편한 게시물 등록 과정을 통해 누구나 쉽게 사용할 수 있습니다.

친환경 거래 촉진: 중고 물품의 거래를 통해 불필요한 소비를 줄이고 환경 보호에 기여할 수 있습니다.

당근마켓은 그 이름에서 알 수 있듯이, "당신의 근처의 마켓"이라는 의미를 담고 있으며, 지역 커뮤니티를 중심으로 한 거래를 강조합니다. 이 플랫폼은 중고 거래를 넘어서 지역 사회의 활성화와 연결에도 기여하고 있습니다.

앱 설치 링크 하단 클릭 :

https://play.google.com/store/apps/details?id=com.towneers.www&pli=1

당근 - 당신 근처의 지역 생활 커뮤니티 - Google Play 앱

당신 근처의 동네 커뮤니티. 중고 거래부터 동네 정보까지, 이웃과 함께해요. 가깝고 따뜻한 당신의 근처를 만들어요.

play.google.com

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2. 유랑마켓?

당근마켓은 카카오 내부 중고 거래 게시판에서 시작되었으며, 직원들끼리 전자 제품들을 거래하던 게시판에서 아이디어를 얻은 김용현, 김재현 공동 대표가 사내 벤처 프로젝트로 발전시켜 사업화에 성공했습니다.

당근마켓과 유사한 예능 프로그램 JTBC에서 유랑마켓이라는 예능 프로그램으로 당근마켓이 더욱더 인기가 높아진듯 합니다. .

우리 동네에 올라오는 매물을 쉽게 근처에서 살수 있는 물건들을 거래할수 있는게 당근마켓의 장점이다.

걸어서, 혹은 대중교통이나 자가용을 이용해서 짧은 시간에 쉽게 구매자와 판매자가 만나서 직거래할 수 있기 때문이다.

주요 지역별 당근마켓 침투율

제주도(81.7%) : 압도적 1위 ~

경기 성남시 분당구(62%)

경기 용인시 수지구(57%)

대전시(50%)

세종시(37%)

서울시(36%)

(자료 제공 : 당근마켓, 2020년 2월 기준)

마무리

- 이번 포스팅은 당근마켓 에 대해 알아봤습니다.

궁금한 사항은 lution2@gmail.com로 문의사항 주시면 답변 드리겠습니다.
감사합니다.

윈도우 작업 표시줄 알림 때문에 자동숨김(자동 사라지기) 문제 해결

코스트제로코드 — Thu, 28 Mar 2024 19:53:03 +0900

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작업 표시줄 문제 해결

윈도우 작업 표시줄이 자동으로 숨김 모드로 전환되는 문제를 해결하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 이러한 문제는 종종 시스템의 설정, 소프트웨어 충돌 또는 운영 체제의 일시적 오류로 인해 발생할 수 있습니다. 아래에 몇 가지 해결책을 제시하겠습니다. 각 단계를 순서대로 따라해 보세요.

아래 그림에 표시한 작업 표시 설정을 해제 하면 해결.

도움이 되셨다면 아래 화면 클릭으로 보다 나은 컨텐츠를 만드는데 큰 도움이 됩니다.

1. 그외 다른 문제

1. 작업 표시줄 설정 확인
작업 표시줄을 자동으로 숨기는 설정이 활성화되어 있는지 확인: 설정 > 개인 설정 > 작업 표시줄로 이동하여 '작업 표시줄 자동 숨기기' 옵션이 활성화되어 있는지 확인합니다. 데스크탑과 태블릿 모드 모두에서 이 설정을 확인하세요.
2. 시스템 탐색기 재시작
작업 관리자를 통한 탐색기 재시작: 작업 관리자를 열고(CTRL+SHIFT+ESC), 프로세스 탭에서 'Windows 탐색기'를 찾아 선택한 뒤, 하단의 '다시 시작' 버튼을 클릭합니다.
3. 시스템 파일 검사
시스템 파일 검사기(SFC) 스캔 실행: 시작 메뉴에서 '명령 프롬프트'를 우클릭하여 '관리자 권한으로 실행'을 선택하고, 나타나는 창에서 sfc /scannow 명령어를 입력합니다. 이 과정은 시스템 파일 오류를 검사하고 자동으로 수정합니다.
4. 디스플레이 설정 확인
디스플레이 설정 확인: 설정 > 시스템 > 디스플레이로 이동하여 화면의 해상도가 권장 설정과 일치하는지 확인합니다. 때때로 해상도 문제가 작업 표시줄의 이상 동작을 유발할 수 있습니다.
5. 소프트웨어 충돌 확인
최근에 설치한 소프트웨어 제거: 최근에 설치한 애플리케이션이 이 문제를 일으킬 수 있습니다. 문제가 시작된 시점으로 돌아가 해당 소프트웨어를 제거해보세요.
6. 클린 부트 수행
클린 부트를 통한 문제 진단: 시작 > 실행 (또는 Win+R 키) > msconfig 입력 > 서비스 탭 > 모든 Microsoft 서비스 숨기기 선택 > 모두 비활성화 > 시작 탭 > 작업 관리자 열기 > 시작 프로그램 비활성화 > 재부팅. 이 과정은 시스템을 최소한의 드라이버와 시작 프로그램으로 부팅하여 충돌 문제를 진단할 수 있게 합니다.
7. 운영 체제 업데이트 확인
윈도우 업데이트 실행: 설정 > 업데이트 및 보안 > Windows 업데이트로 이동하여 사용 가능한 업데이트가 있는지 확인하고, 있을 경우 설치합니다.
이러한 단계를 통해 대부분의 작업 표시줄 자동 숨김 문제를 해결할 수 있습니다. 이 중 어떤 방법도 문제를 해결하지 못한다면, 운영 체제의 복원 기능을 사용하거나, 전문 기술 지원에 문의하는 것이 좋습니다.

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마무리

- 이번 포스팅은 작업표시줄 숨김 문제에 대해 알아봤습니다.

궁금한 사항은 lution2@gmail.com로 문의사항 주시면 답변 드리겠습니다.
감사합니다.

파이썬 python tar.gz 압축파일 tarfile 에러 무시하고 파일을 최대한 풀기.

코스트제로코드 — Thu, 28 Mar 2024 00:22:30 +0900

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개요

tar.gz 파일을 윈도우 알집 프로그램으로 보면 파일의 끝이 열리지 않는 에러 메세지가 뜨지만, 파일들의 목록도 보이고 압축은 풀린다.

python의 tarfile 라이브러리로 파일을 열면 Readfile error 와 eof error 이 생기는데, 에러가 생겨도 파일을 읽고 풀수 있는 방법을 알아 보자.

파일의 끝이나 읽기 에러가 발생했을 때도 tarfile 라이브러리를 사용하여 압축 파일 내용을 읽고 압축을 해제할 수 있는 방법은, 에러를 무시하면서 파일을 열고 처리하는 것입니다. 이를 위해서는 먼저 파일을 열 때 ignore_errors=True 파라미터를 사용할 수 없음에 유의해야 합니다. 대신, try-except 블록을 사용하여 에러를 포착하고, 에러가 발생하더라도 프로세스를 계속 진행할 수 있게 합니다.

아래의 코드는 EOFError와 ReadError를 처리하는 방법을 보여줍니다. 이 코드는 압축 파일을 열고, 에러가 발생할 경우 이를 캐치하고, 가능한 모든 파일을 압축 해제합니다. 에러가 발생하더라도 가능한 모든 파일이 압축 해제될 때까지 진행됩니다.

py7zr로 .7z와 함께 사용하는 방법은 아래 글 참조 바랍니다.
https://costzerocode.tistory.com/87

1.코드리뷰

tarfile 모듈의 open 함수를 사용할 때 mode 매개변수를 'r:*'로 설정하여 transparent compression을 사용하는 것이 추천됩니다.

이는 gzip, bzip2, lzma 압축된 파일을 투명하게 읽을 수 있게 해주며, 자동으로 적절한 압축 해제 방법을 선택합니다. 또한, 파일을 열 때 발생할 수 있는 ReadError 또는 CompressionError를 처리하기 위해 예외 처리 구문을 사용합니다.

import tarfile

try:
    # 'r:*' 모드는 압축 형식을 자동으로 감지하여 읽기를 시도합니다.
    with tarfile.open('your_file.tar.gz', 'r:*') as tar:
        tar.extractall(path="extracted_files")
        for member in tar.getmembers():
            print(member.name)
except tarfile.ReadError as e:
    print(f"파일을 읽는 중 에러 발생: {e}")
except tarfile.CompressionError as e:
    print(f"압축 해제 중 에러 발생: {e}")

이 코드는 지정된 tar.gz 파일을 열고, try-except 블록을 사용하여 파일을 읽거나 압축을 해제하는 과정에서 발생할 수 있는 에러를 처리합니다. tarfile.open의 'r:*' 모드는 파일의 압축 방식을 자동으로 감지하고 해제하여, gzip, bzip2, lzma 압축된 파일을 투명하게 처리할 수 있게 해줍니다.

이렇게 하면 다양한 압축 포맷의 파일을 보다 유연하게 처리할 수 있습니다.

2. 코드리뷰

import tarfile

def extract_tarfile_ignore_errors(filename, extract_path="."):
    try:
        # 압축 파일 열기
        with tarfile.open(filename, 'r:*') as tar:
            # 가능한 모든 멤버 추출
            for member in tar.getmembers():
                try:
                    tar.extract(member, path=extract_path)
                except (tarfile.TarError, EOFError) as e:
                    print(f"{member.name} 추출 중 오류 발생: {e}")
                    continue
    except (tarfile.ReadError, EOFError) as e:
        print(f"파일 열기 실패: {e}")

# 실제 파일 경로로 'your_file.tar.gz'를 교체하세요.
extract_tarfile_ignore_errors('your_file.tar.gz', 'extracted_files')

이 스크립트는 파일을 열 때 발생할 수 있는 ReadError와 멤버별로 압축 해제할 때 발생할 수 있는 EOFError 및 tarfile.TarError를 처리합니다. 각 멤버를 압축 해제할 때 에러가 발생하면, 그 멤버는 건너뛰고 다음 멤버로 넘어갑니다. 이 방법을 통해, 파일의 끝에 도달하거나 읽을 수 없는 부분이 있더라도 가능한 많은 파일을 추출할 수 있습니다.

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마무리

- 이번 포스팅은 tar.gz 압축풀때 tarfile의 사용 방법에 대해 알아봤습니다.

py7zr을 사용하여 .7z와 함께 사용하는 방법은 아래 글 참조 바랍니다.
https://costzerocode.tistory.com/87

궁금한 사항은 lution2@gmail.com로 문의사항 주시면 답변 드리겠습니다.
감사합니다.

198000달러 코로나 재난 기본소득 영주권도 대상?

코스트제로코드 — Mon, 25 Mar 2024 22:10:07 +0900

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198000$ 환율 계산

1. 미국 코로나19 재난 기본소득: 영주권 소지자 대상자 가이드

코로나19 팬데믹은 전 세계에 경제적 타격을 주었고, 미국 정부는 이에 대응하기 위해 다양한 재난 지원 프로그램을 마련했습니다. 이러한 프로그램 중 일부는 특히 미국 내 영주권을 소지한 이민자들을 포함하여 경제적 어려움을 겪고 있는 개인과 가정을 지원하기 위해 설계되었습니다. 이 가이드는 영주권 소지자들이 재난 기본소득 또는 유사한 지원 프로그램에 대해 알아야 할 주요 사항을 다룹니다.

지원 프로그램 개요
미국 정부와 주 정부는 코로나19로 인해 경제적 어려움을 겪는 시민과 영주권 소지자를 위해 다음과 같은 지원 프로그램을 제공합니다:

경제적 Impact Payment (EIP): 모든 자격을 갖춘 미국 시민과 영주권 소지자에게 일정 금액을 지급합니다. 이는 세금 보고 상태, 소득, 가족 구성원의 수에 따라 달라질 수 있습니다.
실업 보험 혜택 확장: 일부 프로그램은 실업자들이 더 오랜 기간 동안 혜택을 받을 수 있도록 확장되었습니다. 영주권 소지자도 이러한 혜택을 신청할 자격이 있을 수 있습니다.
소득 기반 지원 프로그램: 식품 지원 프로그램(SNAP), 주택 보조금 등 다양한 형태의 지원이 포함됩니다.
자격 요건
지원 프로그램의 자격 요건은 프로그램마다 다르며, 대부분의 경우 다음과 같은 기준을 충족해야 합니다:

합법적인 영주권 소지: 미국에서 합법적으로 거주하며 영주권을 소지하고 있어야 합니다.
세금 보고: 대부분의 경제적 지원은 세금 보고 정보를 기반으로 합니다. 최근에 세금 보고를 완료한 개인이나 가정은 자격이 될 가능성이 높습니다.

소득기준 :
소득 준이 일정 기준 이하인 경우 지원을 받을 수 있습니다. 각 프로그램마다 설정된 소득 한도가 다르며, 이는 프로그램 웹사이트나 공식 문서에서 확인할 수 있습니다.

신청 방법
정부 및 주 정부 웹사이트 확인: 각 지원 프로그램에 대한 최신 정보와 신청 절차는 해당 프로그램이나 정부 기관의 공식 웹사이트에서 확인할 수 있습니다.
세금 보고서 준비: 경제적 Impact Payment와 같은 프로그램의 경우, 최근 세금 보고서가 필요할 수 있습니다. 아직 세금을 보고하지 않았다면 가능한 빨리 보고하는 것이 좋습니다.
온라인 신청: 가능한 경우, 온라인으로 신청을 완료할 수 있습니다. 이는 가장 빠르고 편리한 방법 중 하나입니다.
주의 사항
신청 마감일: 많은 프로그램에는 신청 마감일이 있으므로, 관심 있는 프로그램에 대해 가능한 한 빨리 정보를 수집하고 신청해야 합니다.
문서 준비: 신청 과정에서 요구될 수 있는 다양한 문서(영주권 카드, 세금 보고서 등)를 미리 준비하십시오.
사기 주의: 재난 지원금과 관련하여 증가하는 사기 행위에 주의해야 합니다. 정부 기관에서 요구하는 경우를 제외하고, 개인 정보나 금융 정보를 제공하지 않도록 주의하십시오.
결론
미국 내에서 코로나19 팬데믹 동안 경제적 어려움을 겪고 있는 영주권 소지자는 다양한 재난 기본소득 및 지원 프로그램을 통해 도움을 받을 수 있습니다. 각 프로그램의 자격 요건, 신청 방법, 주의 사항을 잘 확인하고, 필요한 지원을 받으시길 바랍니다. 영주권 소지자 또한 이러한 어려운 시기에 필요한 지원을 받을 권리가 있으며, 이를 통해 경제적 부담을 덜 수 있습니다.

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마무리

- 이번 포스팅은 미국 코로나 재난 지원에 대해 알아봤습니다.

궁금한 사항은 lution2@gmail.com로 문의사항 주시면 답변 드리겠습니다.
감사합니다.

생활의달인장작구이통닭

코스트제로코드 — Sun, 24 Mar 2024 22:58:48 +0900

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개요 - 겉바속촉! 기름진 음식을 피하고 닭이 먹고싶다!

'생활의 달인'은 오랜 기간 방송되고 있음에도 불구하고 여전히 우리 주변에는 많은 달인이 존재하고 있음을 소개하는 한국 프로그램입니다.이 프로그램은 다양한 분야에서 최고봉에 도달한 사람들을 찾아 소개합니다.오늘 '생활의 달인'에서는 숨은 음식의 달인 코너가 방송되어 30년이 넘는 시간 동안 장작불에 구운 통새를 계속 만들어 온 달인을 소개한다고 합니다.숨은 음식의 달인, 장작구이 통새 주문, 해당 치킨집의 위치와 연락처에 대한 자세한 정보는 아래에서 확인할 수 있습니다.

할아버지 참나무 장작구이 : 네이버

방문자리뷰 339 · 블로그리뷰 93

m.place.naver.com

1. 리뷰

겉바 속촉 , 찹쌀밥이 눈으로 먹어도 배가 부르네.....

기름진 음식을 피해야 될분들은 이게 최고지!

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2. 특징

장작구이에 사용되는 나무는 100% 국내산 참나무 장작만을 사용해서 통닭을 만든다고 합니다.
장작구이 냄새만 맡아도 자연이 내몸안에 퍼지는 느낌이라고...
이렇게 만드는 통닭의 맛은 염지를 어떻게 하느냐에 따라서 맛이 달라진다고 하는데 달인만의 특별한 요리 방법법으로 염지를 한 닭을 참나무 숯불 장작으로 훈연을해서 더욱 깊고 풍부한 맛을 자랑한다고 합니다.

- 오코노미야키

경기도 화성시에서 예약제 오코노미야키로 유명한 음식점.
매일 오후 5시가 되면 오코노미야키를 맛보기 위해 줄을 서 있는 예약한 고객들이 보인다.
미리 미리 예약은 필수.

일본 현지에서도 보기 드문 정통 히로시마 오코노미야키를 선보이고 있다는 이곳! 달궈진 철판 위에 밀전병을 굽고 그 위에 아삭아삭한 양배추와 숙주, 파, 계란, 삼겹살 등 다양한 식재료를 쌓아 만드는 히로시마식 오코노미야키.

마무리

- 이번 포스팅은 생활의 달인 장작구이 통닭에 대해 알아봤습니다.

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감사합니다.

파이썬 file 현재 폴더의 파일 다루는법

코스트제로코드 — Sun, 24 Mar 2024 21:57:32 +0900

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현재 디렉토리에 있는 파일 접

Python의 Path 객체를 사용하여 현재 실행 중인 스크립트 파일(__file__)과 동일한 디렉토리에 있는 "abc.csv" 파일의 경로를 생성하는 방법을 보여줍니다. 여기에서 Path는 pathlib 모듈의 일부로, 파일 시스템 경로를 객체 지향적으로 쉽게 다룰 수 있게 해줍니다.

아래 광고 클릭으로 보다 많은 정보를 나눌수 있는 큰힘이 됩니다.~!

1. 코드리뷰

from pathlib import Path

# 현재 스크립트와 같은 디렉토리에 있는 'abc.csv' 파일의 경로 생성
fpath = Path(__file__).parent / "abc.csv"

# 생성된 경로 확인
print(fpath)

코드 분석 아래 클릭 :

Path(__file__): __file__ 전역 변수는 현재 실행 중인 Python 스크립트 파일의 경로를 포함합니다. Path(__file__)를 사용하면 이 경로를 Path 객체로 변환합니다. 이 객체는 파일 시스템 경로를 쉽게 조작할 수 있는 여러 메서드를 제공합니다.

.parent: Path 객체의 parent 속성은 현재 경로의 부모 디렉토리, 즉 현재 파일이 위치한 디렉토리의 경로를 Path 객체로 반환합니다.

/ "abc.csv": Path 객체를 사용할 때, / 연산자를 사용하여 경로를 쉽게 결합할 수 있습니다. 이 경우 "abc.csv" 파일명이 현재 스크립트 파일이 있는 디렉토리의 경로에 추가됩니다.

주의할 점
이 코드는 스크립트 파일 내에서 사용될 때 의도대로 작동합니다. Jupyter Notebook이나 대화형 Python 세션(IPython, Python REPL 등)에서 __file__ 변수는 정의되지 않습니다. 대화형 환경에서는 __file__ 대신 실제 경로 문자열이나 다른 방법을 사용해야 합니다.

파일 경로를 생성하고 나면, 이 경로를 사용해 파일을 읽거나 쓸 수 있습니다. 예를 들어, pandas 라이브러리를 사용하여 CSV 파일을 읽어올 때 fpath를 활용할 수 있습니다.

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2. 위의 코드를 개선한 예제

여기서는 먼저 파일 경로의 존재 여부를 검증하고, 파일이 존재하지 않을 경우 로깅하는 방법을 추가합니다.

from pathlib import Path
import logging

# 로깅 설정
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')

파일 경로 생성 및 검증

try:
    # 현재 스크립트와 같은 디렉토리에 있는 'abc.csv' 파일의 경로 생성
    fpath = Path(__file__).parent / "abc.csv"

    # 파일 경로 검증
    if fpath.exists() and fpath.is_file():
        # 파일 경로가 유효하면 로깅
        logging.info(f"파일 경로 '{fpath}'가 확인되었습니다.")
    else:
        # 파일이 존재하지 않으면 예외 발생
        raise FileNotFoundError(f"파일 '{fpath}'를 찾을 수 없습니다.")
except NameError:
    # __file__이 정의되지 않은 경우(대화형 환경 등)
    logging.error("__file__ 변수가 정의되지 않았습니다. 스크립트 파일 내에서 이 코드를 실행해야 합니다.")
except FileNotFoundError as e:
    # 파일이 존재하지 않는 경우
    logging.error(e)

코드 분석 아래 클릭 :

이 코드는 다음 단계를 수행합니다:

로깅 설정: 프로그램의 실행 정보를 로깅하기 위해 logging 모듈을 설정합니다. 이 예제에서는 기본 로깅 레벨을 INFO로 설정하고, 로그 메시지의 형식을 지정합니다.

파일 경로 생성: Path 객체를 사용하여 현재 스크립트 파일이 위치한 디렉토리에 "abc.csv" 파일의 경로를 생성합니다.

예외 처리 추가:
NameError: 대화형 환경에서 __file__이 정의되지 않은 경우를 처리합니다.
FileNotFoundError: 지정된 경로의 파일이 존재하지 않을 경우를 처리합니다. 파일이 존재하지 않으면 예외를 발생시키고, 해당 예외를 캐치하여 로깅합니다.
경로 검증: exists()와 is_file() 메서드를 사용하여 파일 경로가 실제로 존재하는 파일을 가리키는지 확인합니다. 유효한 경우 해당 경로에 대한 정보를 로깅합니다.

이렇게 개선된 코드는 파일 경로의 존재를 검증하고, 예상치 못한 상황(예: 파일 누락, 대화형 환경에서의 사용)에 대해 유용한 로깅 정보를 제공합니다. 이는 디버깅 과정을 효과적으로 지원하고, 코드의 견고성을 높여줍니다.

마무리

- 이번 포스팅은 __file__ 매소드 활용 방법에 대해 알아봤습니다.

궁금한 사항은 lution2@gmail.com로 문의사항 주시면 답변 드리겠습니다.
감사합니다.

아이패드에어5

코스트제로코드 — Sun, 24 Mar 2024 13:57:07 +0900

티스토리

특징

아이패드 에어 5세대는 애플에서 출시한 중급 모델 태블릿으로, 전문가 수준의 성능과 다양한 기능을 합리적인 가격에 제공하는 것이 특징입니다. 이 제품은 교육, 창작, 업무 등 다양한 용도로 널리 사용됩니다. 자세한 리뷰를 제공하기 위해, 아이패드 에어 5세대의 주요 특징과 성능, 사용자 경험에 대해 분석해보겠습니다.

1. 디자인과 디스플레이

디자인: 아이패드 에어 5세대는 전작들과 유사한 세련된 디자인을 가지고 있습니다. 얇고 가벼워 휴대성이 뛰어나며, 다양한 색상 옵션을 제공하여 사용자의 개성에 맞게 선택할 수 있습니다.

디스플레이: 10.9인치 Liquid Retina 디스플레이를 탑재하여 선명하고 생생한 색상을 제공합니다. P3 와이드 컬러 감마를 지원하여 더 넓은 색상 범위를 커버하며, True Tone 기술로 주변 광원에 맞게 디스플레이의 백색 균형을 조절하여 눈의 피로를 줄여줍니다.

성능
칩셋: 최신 Apple M1 칩을 탑재하여 뛰어난 처리 속도와 효율성을 자랑합니다. 이 칩은 높은 성능을 요구하는 작업과 게임에서도 우수한 성능을 발휘합니다.

메모리와 저장공간: 다양한 메모리 및 저장 공간 옵션을 제공하여 사용자의 필요에 따라 선택할 수 있습니다. 대부분의 사용자에게 적합한 기본 옵션부터 고용량 작업을 위한 더 높은 옵션까지 있습니다.

카메라와 오디오
카메라: 후면 12MP 광각 카메라와 전면 12MP 초광각 카메라를 제공하여 고화질의 사진과 비디오 촬영이 가능합니다. 특히 전면 카메라는 Center Stage 기능을 지원하여 화상 통화 시 사용자를 중앙에 배치하고 움직임을 추적합니다.

오디오: 고품질의 스피커를 탑재하여 명확하고 풍부한 사운드를 제공합니다. 영화 감상, 음악 청취, 화상 회의 등 다양한 활동에 적합합니다.

연결성과 액세서리
연결성: Wi-Fi 6 지원으로 빠른 인터넷 속도를 제공하며, 선택적으로 5G 모델도 있어 이동 중에도 높은 속도로 데이터 접속이 가능합니다.
액세서리 호환성: Apple Pencil (2세대)와 Magic Keyboard, Smart Keyboard Folio 등 다양한 애플 액세서리와 호환되어 작업 효율성과 창의력을 높일 수 있습니다.

결론
아이패드 에어 5세대는 강력한 성능, 뛰어난 디스플레이, 다양한 액세서리 호환성을 제공하여 창작, 학습, 업무 등 다양한
목적에 적합한 태블릿입니다. 이 제품은 사용자가 높은 수준의 생산성과 창의력을 발휘할 수 있도록 지원하며, 가볍고 휴대성이 뛰어나 일상 생활에서도 편리하게 사용할 수 있습니다. 이어서 아이패드 에어 5세대의 몇 가지 주요 측면을 추가로 살펴보겠습니다.

배터리 수명
배터리 수명: 아이패드 에어 5세대는 하루 종일 사용할 수 있는 충분한 배터리 수명을 제공합니다. 애플은 일반적인 사용 조건에서 최대 10시간의 배터리 수명을 제공한다고 밝혔습니다. 실제 사용 시간은 사용 패턴에 따라 다를 수 있으나, 대체로 사용자들은 배터리 수명에 만족한다는 평가를 합니다.

운영 체제와 소프트웨어
운영 체제: iPadOS는 아이패드에 최적화된 강력한 기능과 효율적인 멀티태스킹을 지원합니다. 사용자는 여러 앱을 동시에 실행하고, 간편하게 앱 간에 전환하며, 드래그 앤 드롭으로 콘텐츠를 이동할 수 있습니다. iPadOS의 정기적인 업데이트는 새로운 기능과 개선 사항을 지속적으로 제공하여 사용자 경험을 향상시킵니다.

가격 대비 가치
가격: 아이패드 에어 5세대는 고성능을 갖춘 중급 가격대의 태블릿으로, 비슷한 성능의 다른 제품들과 비교했을 때 상당한 가치를 제공합니다. 특히 M1 칩, 고품질 디스플레이, Apple Pencil 및 다양한 키보드 옵션과의 호환성을 고려하면, 창작 작업이나 학습, 업무 등 다양한 목적으로 사용하기에 적합한 투자입니다.

종합적인 평가
아이패드 에어 5세대는 다양한 사용자의 요구를 만족시키는 강력한 기능과 성능을 제공합니다. 학생, 전문가, 일반 사용자 모두에게 적합한 이 제품은 휴대성, 성능, 그리고 가격 대비 가치 측면에서 우수한 평가를 받고 있습니다. 애플의 생태계와 잘 통합되어 추가적인 액세서리와 서비스를 통해 더욱 향상된 사용자 경험을 제공하는 점도 큰 장점 중 하나입니다.

개인적인 요구 사항과 예산에 맞게 아이패드 에어 5세대는 고려할 가치가 있는 옵션입니다. 창의적 작업, 멀티미디어 소비, 일상적인 작업 처리 등 다양한 용도로 활용할 수 있는 유연성을 제공하며, 애플의 지속적인 지원을 통해 장기간 동안 사용할 수 있는 제품입니다.

해당 상품 링크 : https://link.coupang.com/a/bvifco

"이 포스팅은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다."

모델 확인 하는 2가지 방법:

1. iPad의 후면을 살펴봅니다. (위의 그림참고)

2. 설정을 열고 '일반'을 탭한 다음 '정보'를 탭합니다.
상단 섹션에서 모델 번호를 찾습니다. 표시된 번호에 슬래시(/)가 있으면 부품 번호인 것입니다(예: MY3K2LL/A). 부품 번호를 탭하여 모델 번호를 확인합니다. 모델 번호는 슬래시 없이 단일 문자와 네 개의 숫자로 구성되어 있습니다(예: A2342).

Mac 또는 PC가 iPad와 호환되는지 확인하려면 해당 모델의 시스템 요구 사항을 확인합니다.

스펙 :

디스플레이 사양 :

그외 자세한 스펙

링크를 참고하세요 : https://support.apple.com/ko-kr/111887

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마무리

- 이번 포스팅은 아이패드 에어 5에 대해 알아봤습니다.

궁금한 사항은 lution2@gmail.com로 문의사항 주시면 답변 드리겠습니다.
감사합니다.

Github 에서 폴더명 생성하는 방법

코스트제로코드 — Sat, 23 Mar 2024 21:17:46 +0900

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GitHub 웹 인터페이스를 사용하는 방법

저장소로 이동: GitHub에서 폴더를 추가하고자 하는 저장소로 이동합니다.

Add file 버튼 클릭: 저장소의 메인 페이지에서 'Add file' 버튼을 클릭한 후 'Create new file'을 선택합니다.
폴더 이름 입력: 새 파일을 추가할 위치에 폴더를 생성하려면, 파일명 입력란에 새폴더명/을 입력합니다. 폴더명 다음에 슬래시(/)를 포함하는 것이 중요합니다. 필요하다면 더 깊은 구조를 위해 폴더명/서브폴더명/과 같이 입력할 수도 있습니다.

파일 생성: 폴더를 생성한 후, 그 안에 들어갈 파일의 이름을 지정하고 파일 내용을 입력합니다. 이 과정은 새 폴더와 함께 새 파일을 생성하는 것입니다.
커밋: 페이지 하단으로 스크롤하여 'Commit new file' 버튼을 클릭합니다. 이 버튼을 클릭하면 새 파일과 함께 폴더가 생성됩니다.

1. Git 명령어를 사용하는 방법

로컬 컴퓨터에서 작업하는 경우, Git 명령어를 사용하여 폴더를 생성하고 변경 사항을 GitHub 저장소에 푸시할 수 있습니다.

mkdir 새폴더명

폴더 내에 파일 추가: Git은 빈 폴더를 추적하지 않으므로, 새로운 폴더에 최소 한 개의 파일이 있어야 합니다. 예를 들어, 빈 .gitkeep 파일을 생성할 수 있습니다.

touch 새폴더명/.gitkeep

변경 사항 스테이징: 새로운 폴더와 파일을 스테이징 영역에 추가합니다.

git add .

변경 사항 커밋: 변경 사항을 로컬 저장소에 커밋합니다.

git commit -m "새 폴더 및 파일 추가"

GitHub에 푸시: 변경 사항을 GitHub에 푸시하여 새 폴더와 파일을 원격 저장소에 반영합니다.

git push origin main

여기서 main은 대상 브랜치 이름이며, 필요에 따라 다른 브랜치 이름으로 대체할 수 있습니다.
위의 방법들을 통해 GitHub에 새 폴더를 생성하고 관리할 수 있습니다. GitHub 웹 인터페이스는 간단한 변경 사항에 적합하고, Git 명령어를 사용하는 방법은 더 복잡한 프로젝트 작업에 유용합니다.

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마무리

- 이번 포스팅은 gitthub에서 폴더 생성에 대해 알아봤습니다.

궁금한 사항은 lution2@gmail.com로 문의사항 주시면 답변 드리겠습니다.
감사합니다.

파이썬/python special method 또는 magic keyword 문법 (init)..

코스트제로코드 — Fri, 22 Mar 2024 20:40:12 +0900

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매직 키워드에 대해 알아봅시다.

Dunder method , Double UnderScore, Magic keyword, Special methods 라고도 불리기도 하지만,
공식 문서에서는 special method라고 사용되네요.

1. 예제 모음 코드 리뷰

__init__ :
__init__ 메서드는 파이썬의 매직 메서드(또는 스페셜 메서드) 중 하나로, 클래스의 인스턴스가 생성될 때 자동으로 호출되는 생성자 함수입니다. 이 메서드는 인스턴스가 가지고 있어야 할 초기 상태를 설정하는 데 주로 사용됩니다.

class MyClass:
    def __init__(self, value1, value2):
        self.attribute1 = value1
        self.attribute2 = value2

# MyClass의 인스턴스 생성 시, __init__ 메서드가 자동으로 호출됩니다.
my_instance = MyClass("Hello", 123)
print(my_instance.attribute1)  # 출력: Hello
print(my_instance.attribute2)  # 출력: 123

위의 예제 코드 리뷰는 아래 클릭 :

__init__ 메서드는 첫 번째 매개변수로 인스턴스 자기 자신을 의미하는 self를 반드시 포함해야 합니다. 그 뒤에는 클래스 인스턴스화 시 필요한 추가 매개변수를 정의할 수 있습니다.

__str__: 인스턴스를 문자열로 변환할 때의 동작을 정의합니다. print() 함수나 str()에 객체를 전달했을 때 호출됩니다.

class MyClass:
    def __init__(self, name):
        self.name = name
        
    def __str__(self):
        return f"MyClass 인스턴스의 이름은 {self.name}입니다."

my_instance = MyClass("Test")
print(my_instance)

__repr__: 인스턴스의 부모 객체 이름을 확인합니다. 주로 디버깅과 로깅 목적으로 사용됩니다.

class MyClass:
    def __init__(self, name):
        self.name = name
        
    def __repr__(self):
        return f'MyClass("{self.name}")'

my_instance = MyClass("Test")
print(repr(my_instance))

실행 결과 아래 클릭

부모 객체와 입력한 argument 값이 출려 되는걸 알수 있다.

__len__: 컨테이너 타입의 길이를 반환합니다. len() 함수가 호출될 때 실행됩니다.

class MyContainer:
    def __init__(self, data):
        self.data = data
        
    def __len__(self):
        return len(self.data)

container = MyContainer([1, 2, 3, 4])
print(len(container))

실행 결과 값은 아래 클릭 :

__getitem__: 컨테이너 타입에서 항목을 가져올 때의 동작을 정의합니다.

class MyContainer:
    def __init__(self, data):
        self.data = data
        
    def __getitem__(self, key):
        return self.data[key]

container = MyContainer(["a", "b", "c"])
print(container[1])  # 출력: b

이러한 스페셜 메서드를 사용함으로써 파이썬 클래스의 동작을 매우 유연하게 커스터마이징할 수 있습니다. 클래스를 더 풍부하고 파이썬스럽게 만들고 싶다면, 이러한 메서드들을 적극적으로 활용해보세요.

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마무리

- 이번 포스팅은 special method, magic method, 매직 매소드..에 대해 알아봤습니다.

궁금한 사항은 lution2@gmail.com로 문의사항 주시면 답변 드리겠습니다.
감사합니다.

파이썬 py7zr 라이브러리의 7z 압축파일 사용 방법

코스트제로코드 — Fri, 22 Mar 2024 13:35:47 +0900

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.7z format을 지원하는 라이브러리

7z 압축 포맷은 고압축률로 잘 알려져 있으며, 파이썬에서 이 포맷을 다루기 위해 여러 서드파티 라이브러리가 개발되었습니다. 주요 7z 파일 처리용 라이브러리와 각각의 특징을 아래에 소개하고, 사용 상황에 따른 추천을 드리겠습니다.

1. 코드리뷰

실무에서 매우 유용하게 쓰이는 코드이며, 관련 앱 개발에 필수로 고려해야 될 사항으로 생각 되네요.

이 코드들을 작성하기 전에, py7zr 라이브러리가 설치되어 있어야 합니다. 설치가 필요한 경우, pip install py7zr 명령어로 설치할 수 있습니다.

# 필요한 코드를 Python Code Interpreter에서 작성 및 최적화합니다.

# 1. 기본적인 압축 파일 생성
import py7zr

def create_archive(archive_name, file_paths):
    with py7zr.SevenZipFile(archive_name, 'w') as archive:
        for file_path in file_paths:
            archive.writeall(file_path, arcname=None) # arcname을 None으로 설정하면 파일 경로에서 마지막 부분을 사용

# 2. 압축 파일 해제
def extract_archive(archive_name, output_path):
    with py7zr.SevenZipFile(archive_name, 'r') as archive:
        archive.extractall(path=output_path)

# 3. 파일 목록 조회
def list_archive_contents(archive_name):
    with py7zr.SevenZipFile(archive_name, 'r') as archive:
        return archive.getnames()

# 4. 암호화된 압축 파일 생성
def create_encrypted_archive(archive_name, file_paths, password):
    with py7zr.SevenZipFile(archive_name, 'w', password=password) as archive:
        for file_path in file_paths:
            archive.writeall(file_path, arcname=None)

# 5. 여러 폴더를 개별 압축 파일로 생성
def create_multiple_archives(folder_paths):
    for folder_path in folder_paths:
        archive_name = f"{folder_path}.7z"
        with py7zr.SevenZipFile(archive_name, 'w') as archive:
            archive.writeall(folder_path, arcname=None)

# 함수 호출은 주석 처리하여 실행 방지
# create_archive('example.7z', ['file1.txt', 'file2.txt'])
# extract_archive('example.7z', 'output_folder')
# contents = list_archive_contents('example.7z')
# create_encrypted_archive('encrypted.7z', ['file1.txt', 'file2.txt'], 'password')
# create_multiple_archives(['folder1', 'folder2'])

아래 클릭후 추가 리뷰 내용 확인

py7zr.SevenZipFile을 사용할 때 with 문을 사용하는 구체적인 이유는 다음과 같습니다:

- with 문을 사용하는 주된 이유는 리소스 관리입니다. 특히, 파일 작업을 할 때 with 문을 사용하면 파일을 열고 나서 작업이 완료되면 자동으로 파일을 닫아주기 때문에 매우 유용합니다. 이는 파일 핸들 누수를 방지하고 코드를 더 안전하게 만들어줍니다.

자동 리소스 해제: with 문은 context manager 프로토콜을 사용합니다. py7zr.SevenZipFile 클래스는 이 프로토콜을 구현하며, with 블록의 실행이 끝날 때 자동으로 close() 메서드를 호출합니다. 이는 열린 압축 파일이 안전하게 닫히도록 보장하며, 모든 데이터가 올바르게 기록되고 버퍼가 비워지는 것을 확실하게 합니다.

예외 처리: 파일 작업 중에 예외가 발생할 경우, with 문은 예외를 적절히 처리할 수 있는 구조를 제공합니다. 즉, 예외가 발생하더라도 SevenZipFile 객체의 close() 메서드가 호출되어 리소스가 제대로 해제됩니다. 이는 파일이나 다른 시스템 리소스가 잠기는 상황을 방지합니다.

코드의 가독성: with 문을 사용하면 리소스 관리 로직을 명시적으로 보여주지 않아도 됩니다. 코드를 읽는 사람은 with 블록 내에서 열린 리소스가 블록을 벗어나는 순간 안전하게 해제될 것이라는 것을 알 수 있으므로, 코드의 의도를 더 쉽게 파악할 수 있습니다.

결론적으로, with py7zr.SevenZipFile('your_large_file.7z', mode='r') as z: 구문을 사용함으로써, .7z 파일을 열고 작업 후 자동으로 닫으며, 이 과정에서 발생할 수 있는 예외를 관리하고, 코드의 안정성과 가독성을 향상시키는 이점을 얻을 수 있습니다.

2. 함수별 코드리뷰

create_archive: 지정된 파일이나 폴더들을 .7z 파일로 압축합니다. 여기서 file_paths는 압축하고자 하는 파일 경로의 리스트입니다.
extract_archive: .7z 파일을 지정된 경로에 해제합니다. archive_name은 해제하고자 하는 .7z 파일의 이름이며, output_path는 파일이 해제될 경로입니다.
list_archive_contents: .7z 압축 파일 내의 파일 목록을 조회합니다. 파일 목록은 파일 이름의 리스트로 반환됩니다.
create_encrypted_archive: 비밀번호를 사용하여 파일이나 폴더들을 암호화된 .7z 파일로 압축합니다. password 파라미터를 통해 암호화에 사용될 비밀번호를 설정할 수 있습니다.
create_multiple_archives: 주어진 폴더들 각각을 별도의 .7z 파일로 압축합니다. 각 폴더 이름에 기반하여 압축 파일 이름이 결정됩니다.

이 코드는 py7zr 라이브러리가 설치된 Python 환경에서 실행할 수 있으며, 필요에 따라 코드를 수정하여 다른 상황에 맞게 사용할 수 있습니다. 코드의 사용 예제나 추가적인 기능이 필요한 경우, 질문해 주세요.

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마무리

- 이번 포스팅은 py7zr 라이브러리 사용하는 방법에 대해 알아봤습니다.

- 7z 압축 포맷은 고압축률로 잘 알려져 있으며, 파이썬에서 이 포맷을 다루기 위해 여러 서드파티 라이브러리가 개발되었습니다. 주요 7z 파일 처리용 라이브러리와 각각의 특징을 아래에 소개하고, 사용 상황에 따른 추천을 드리겠습니다.

1. py7zr
특징: 파이썬에서 7z 압축 포맷을 직접적으로 다룰 수 있는 가장 대표적인 라이브러리입니다. LZMA와 LZMA2 압축 알고리즘을 지원하며, 파일 압축, 압축 해제, 암호화, 복수 볼륨 처리 등 다양한 기능을 제공합니다.
적합한 사용 상황: 고압축률을 요구하는 다양한 프로젝트에서 7z 파일을 생성하거나 압축 해제할 필요가 있을 때.
2. libarchive
특징: libarchive는 다양한 압축 포맷을 지원하는 C 라이브러리이며, 파이썬에서는 python-libarchive를 통해 사용할 수 있습니다. 7z 포맷을 포함하여 tar, rar 등 여러 압축 포맷을 지원합니다.
적합한 사용 상황: 다양한 압축 포맷을 하나의 라이브러리에서 지원받고 싶을 때, 특히 다양한 타입의 압축 파일을 처리해야 하는 경우.
3. PyLZMA
특징: LZMA 압축 알고리즘에 초점을 맞춘 라이브러리로, 7z 파일 내의 LZMA 압축을 사용한 파일들을 처리할 수 있습니다. 비록 7z 포맷의 모든 기능을 지원하지는 않지만, LZMA 알고리즘을 사용하는 파일에 대해서는 좋은 성능을 제공합니다.
적합한 사용 상황: LZMA 압축에 특화된 작업을 할 때, 특히 7z 파일 내의 LZMA 압축된 내용을 다루고 싶을 때.
추천
대부분의 경우, py7zr를 추천합니다. 이 라이브러리는 7z 파일 포맷에 대한 광범위한 지원을 제공하며, 파이썬 생태계 내에서 가장 널리 사용되고 있습니다. 사용하기 쉬운 API와 고압축률, 다양한 기능을 제공하기 때문에 대부분의 7z 관련 작업에 적합합니다.

다만, 프로젝트에서 다양한 압축 포맷을 동시에 다뤄야 한다면, libarchive를 고려할 수 있습니다. 이 라이브러리는 여러 압축 포맷에 대한 지원을 제공하므로, 하나의 라이브러리로 여러 작업을 처리할 수 있는 유연성을 제공합니다.

각 라이브러리의 설치와 사용 방법은 다음과 같습니다:

py7zr 설치: pip install py7zr
python-libarchive 설치: pip install libarchive
PyLZMA 설치: pip install pylzma
프로젝트 요구 사항과 환경에 맞는 라이브러리를 선택하여 고효율적인 압축 작업을 수행할 수 있습니다.

궁금한 사항은 lution2@gmail.com로 문의사항 주시면 답변 드리겠습니다.
감사합니다.

파이썬 python 파이참 pycharm 설치 하기

코스트제로코드 — Tue, 19 Mar 2024 22:04:50 +0900

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개요

PyCharm을 설치하는 과정은 몇 가지 단계로 나눌 수 있으며, 이 과정은 대부분의 운영 체제에서 유사합니다. PyCharm은 JetBrains에서 개발한 Python 개발을 위한 인기 있는 IDE(통합 개발 환경)입니다. Professional Edition(유료)과 Community Edition(무료)의 두 가지 버전이 있습니다. 여기서는 Community Edition을 설치하는 기본 단계를 설명하겠습니다.

1. PyCharm 다운로드

JetBrains의 공식 웹사이트 아래 한국어 버젼 기준
https://www.jetbrains.com/ko-kr/pycharm/
운영 체제에 맞는 PyCharm 버전을 선택합니다 (Windows, macOS, Linux).
Community Edition을 선택하여 무료 버전을 다운로드합니다.

설치 프로그램 실행:

다운로드한 설치 파일을 실행합니다.
Windows의 경우, 설치 마법사가 나타나면 지시사항을 따릅니다. macOS의 경우, dmg 파일을 열고 PyCharm 아이콘을 Applications 폴더로 드래그합니다. Linux의 경우, tar.gz 파일을 압축 해제하고 제공된 스크립트로 설치를 진행할 수 있습니다.

설치후 임포트는 처음이니 따로 건들게 없음.

2. 설정 및 초기 구성

설정 및 초기 구성

설치가 완료되면 PyCharm을 처음 실행할 때 몇 가지 초기 설정을 진행할 수 있습니다. 예를 들어, UI 테마를 선택하고, 필요한 플러그인을 설치하고, 개발 환경을 구성할 수 있습니다.

새 프로젝트 만들기 또는 기존 프로젝트 열기:

PyCharm을 처음 시작하면 새 프로젝트를 만들거나 기존 프로젝트를 열 수 있는 환영 화면이 표시됩니다.
새 프로젝트를 시작하려면 "New Project"를 선택합니다. 여기서 프로젝트의 이름, 위치, 사용할 Python 인터프리터를 설정할 수 있습니다.
환경 구성 및 의존성 관리:

Get From VCS 는 작업한 이력들을 자동으로 관리 해주는 기능이며, 처음 초보자라면 일단 무시하시고 나중에 다시 공부 하자!

환경 설정 옵션은 빨간 표시 참고

테마는 저는 어두운게 좋아서 저렇게 사용합니다~ 원하는데로 골라서 적용해보세요.

프로젝트 설정에서 Python 인터프리터를 선택하고 필요한 경우 가상 환경을 구성할 수 있습니다.
필요한 외부 라이브러리나 패키지는 PyCharm의 내장 패키지 관리자를 사용하여 설치할 수 있습니다.

플러그인 종

python interpreter - add Local ... -> System interprter에서 내가 설치한 python경로에 python.exe를 선택.

개발 시작:

이제 PyCharm에서 코드를 작성, 실행 및 디버깅할 준비가 완료되었습니다. PyCharm의 강력한 코드 완성, 버전 관리 통합, 리팩토링 도구 등을 활용하여 효율적으로 개발할 수 있습니다.
PyCharm을 처음 사용하는 경우, 공식 문서와 튜토리얼(https://www.jetbrains.com/pycharm/learn/)을 참고하여 다양한 기능과 작업 흐름에 익숙해지는 것이 좋습니다. PyCharm은 Python 개발자에게 매우 유용한 도구이며, 이를 통해 개발 프로세스를 크게 향상시킬 수 있습니다.

파이참 계정 가입 :

PyCharm을 설치하고 계정에 가입하는 것은 여러 이점을 제공합니다. PyCharm은 JetBrains에서 개발한 강력한 Python IDE(통합 개발 환경)로, 효율적인 코드 개발을 돕기 위해 다양한 기능을 제공합니다. 계정에 가입함으로써 얻을 수 있는 주요 이점은 다음과 같습니다:

라이선스 관리: JetBrains 계정을 통해 사용자는 구매한 라이선스를 쉽게 관리할 수 있습니다. 이는 다양한 기기에서 PyCharm을 사용하고자 할 때 특히 유용합니다.

설정 동기화: 계정을 통해 PyCharm의 개인 설정과 환경을 클라우드에 저장하고, 다른 기기에서도 동일한 설정을 적용할 수 있습니다. 이는 여러 컴퓨터를 사용하는 개발자에게 매우 편리한 기능입니다.

제품 업데이트: JetBrains 계정을 통해 PyCharm을 포함한 JetBrains 제품의 최신 업데이트와 정보를 받을 수 있습니다. 새로운 기능이나 버그 수정 사항을 빠르게 확인하고 적용할 수 있습니다.

교육 자료 및 리소스 접근: JetBrains 계정 사용자는 다양한 교육 자료와 리소스에 접근할 수 있습니다. 이는 Python 및 다른 프로그래밍 언어에 대한 학습을 돕는 데 유용할 수 있습니다.

커뮤니티 참여: 계정을 통해 JetBrains의 커뮤니티에 참여하고, 다른 개발자와 지식을 공유하며, 피드백을 주고받을 수 있습니다. 이는 개발 역량을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

PyCharm은 개인 사용자를 위한 무료 Community Edition과 더 많은 기능을 제공하는 유료 Professional Edition을 제공합니다. 계정을 가입하면 어느 에디션을 사용하든지 간에 이러한 이점을 누릴 수 있습니다. 또한, 특정 조건(예: 학생, 교육 기관)에 해당되는 경우, JetBrains의 모든 개발 도구를 무료로 사용할 수 있는 기회도 얻을 수 있습니다.

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마무리

- 이번 포스팅은 Pycharm 설치에 대해 알아봤습니다.

CostZeroCode

궁금한 사항은 lution2@gmail.com로 문의사항 주시면 답변 드리겠습니다.
감사합니다.

파이썬 문자열 뒤집기

코스트제로코드 — Mon, 18 Mar 2024 22:12:13 +0900

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Python에서 문자열(String)을 뒤집는 방법

파이썬에서 문자열을 뒤집는 방법은 다양합니다. 간결하고 파이썬스러운 접근 방식을 중심으로 몇 가지 방법을 소개하겠습니다. 이러한 방법들은 파이썬의 기본 기능을 활용하며, 추가 라이브러리 없이 문자열 조작을 수행합니다.

1. 코드리뷰 - 슬라이싱 사용

original_string = "Tistory, CostZerocode!"
reversed_string = original_string[::-1]
print(reversed_string)

결과

!edocoreZtsoC ,yrotsiT

설명: [::-1] 슬라이스는 전체 문자열을 한 번에 역순으로 접근합니다. 여기서 :는 시작부터 끝까지 모든 문자를 선택하라는 의미이고, -1은 역순으로 하나씩 문자를 선택하라는 의미입니다.

2. 코드리뷰 - reversed() 함수와 join() 메서드 사용

original_string = "Hello, World!"
reversed_string = ''.join(reversed(original_string))
print(reversed_string)

설명: reversed() 함수로 문자열의 문자들을 역순으로 나열하고, join() 메서드로 이들을 빈 문자열에 결합하여 새 문자열을 만듭니다.

3. 코드리뷰 - 리스트로 변환 후 reverse() 메서드 사용

문자열을 리스트로 변환하고, 리스트의 reverse() 메서드를 사용하여 현장에서(list in-place) 리스트의 순서를 뒤집은 후, 다시 문자열로 변환하는 방법입니다.

original_string = "Hello, World!"
list_string = list(original_string)
list_string.reverse()
reversed_string = ''.join(list_string)
print(reversed_string)

설명: list() 함수로 문자열을 문자의 리스트로 변환하고, reverse() 메서드로 리스트를 뒤집습니다. 마지막으로, join() 메서드를 사용하여 리스트를 문자열로 다시 결합합니다.

4. 코드리뷰 - 문자열 결합과 반복문 사용

original_string = "Hello, World!"
reversed_string = ""
for char in original_string:
    reversed_string = char + reversed_string
print(reversed_string)

설명: 새 문자열 reversed_string에 original_string의 각 문자를 앞쪽에 추가합니다. 이 방법은 직관적이지만, 문자열의 길이가 길어질수록 비효율적일 수 있습니다. 문자열은 불변 타입이기 때문에, 매 반복마다 새로운 문자열 객체가 생성됩니다.

각 방법은 상황과 선호도에 따라 선택할 수 있습니다. 슬라이싱은 가장 간결하고 효율적인 방법입니다. reversed()와 join()을 사용하는 방법은 명시적이고 읽기 쉬운 코드를 작성하려는 경우에 적합할 수 있습니다. 리스트 변환 방법은 문자열의 불변성으로 인한 비효율을 피하고 싶을 때 유용할 수 있으며, 전통적인 반복문 방법은 문자열 조작의 원리를 더 잘 이해하고자 할 때 좋은 선택입니다.

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마무리

- 이번 포스팅은 문자열 뒤집기에 대해 알아봤습니다.

CostZeroCode

궁금한 사항은 lution2@gmail.com로 문의사항 주시면 답변 드리겠습니다.
감사합니다.

파이썬(python) try except 구문

코스트제로코드 — Mon, 18 Mar 2024 21:53:31 +0900

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예외 처리 - try-except

파이썬의 try-except 구문은 예외 처리를 위해 사용됩니다. 예외 처리는 프로그램 실행 중에 발생할 수 있는 오류(예외)를 처리하여 프로그램이 중단되지 않고 계속 실행될 수 있도록 하는 기능입니다. 이러한 처리는 프로그램의 안정성과 사용자 경험을 향상시키는 데 중요합니다.

1. 코드리뷰

try:
    # 오류가 발생할 가능성이 있는 코드
except 예외유형 as 변수명:
    # 예외 처리 코드

try:
    x = 5
    y = 0
    result = x / y
except ZeroDivisionError:
    print("0으로 나눌 수 없습니다.")

이 코드는 y가 0이므로, ZeroDivisionError 예외가 발생합니다. except 블록이 이를 캐치하고 "0으로 나눌 수 없습니다."를 출력합니다.

2. 다양한 예외 처리

try:
    # 코드
except (RuntimeError, TypeError, NameError):
    # 여러 예외 처리

else와 finally
else 블록: 모든 except 블록이 실행되지 않을 때 실행됩니다. 즉, 예외가 발생하지 않았을 때 실행할 코드를 담습니다.
finally 블록: 예외 발생 여부와 관계없이 항상 실행됩니다. 주로 리소스 해제 등의 정리 작업에 사용됩니다.

try:
    print("try 블록 실행")
except Exception as e:
    print(f"예외 발생: {e}")
else:
    print("예외가 발생하지 않았습니다.")
finally:
    print("항상 실행되는 finally 블록")

2. 파일처리

파일을 다룰 때 발생할 수 있는 예외를 처리하는 방법입니다. 파일이 존재하지 않을 때 FileNotFoundError 예외가 발생합니다.

try:
    with open('non_existent_file.txt', 'r') as f:
        content = f.read()
except FileNotFoundError:
    print("파일을 찾을 수 없습니다.")

사용자 입력 처리
사용자 입력을 처리하면서 발생할 수 있는 ValueError를 처리하는 예제입니다. 사용자가 숫자가 아닌 다른 값을 입력했을 때 이를 처리합니다.

try:
    user_input = int(input("숫자를 입력하세요: "))
    print(f"입력한 숫자는 {user_input}입니다.")
except ValueError:
    print("숫자가 아닌 값을 입력하였습니다. 숫자를 입력해주세요.")

리스트 인덱스 처리

리스트에서 발생할 수 있는 IndexError 예외를 처리하는 방법입니다. 사용자가 리스트의 범위를 벗어나는 인덱스에 접근하려 할 때 이를 처리합니다.

my_list = [1, 2, 3]

try:
print(my_list[5])
except IndexError:
print("리스트의 범위를 벗어난 인덱스에 접근하려고 했습니다.")

복수의 예외 처리

하나의 try 블록에서 여러 유형의 예외를 처리하는 방법입니다. 이는 다양한 오류 상황을 하나의 코드 블록에서 처리할 수 있게 해줍니다.

try:
    # 다양한 예외 발생 가능성이 있는 코드
    # 예를 들어, 0으로 나누기 시도 또는 잘못된 타입의 연산 시도
    result = 1 / 0
except (ZeroDivisionError, TypeError) as e:
    print(f"오류 발생: {e}")

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이러한 예제들은 기본적인 사용법부터 복잡한 상황에서의 예외 처리 방법까지 다양한 시나리오를 보여주며, 블로그 독자들이 try-except 구문을 이해하고 자신의 프로젝트에 적용하는 데 도움이 될 것입니다.

마무리

- 이번 포스팅은 try-except 예외 처리 구문에 대해 알아봤습니다.

궁금한 사항은 lution2@gmail.com로 문의사항 주시면 답변 드리겠습니다.
감사합니다.

브레빌8시리즈용 퍽스크린 puckscreen 구매 후기

코스트제로코드 — Sun, 17 Mar 2024 21:57:30 +0900

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알리에서 구매한 퍽스크린

브레빌 8시리즈 사이즈의 53mm로 구매를 하고 후회를 함.

아래 이미지를 보면 타공이 가운데에는 막혀져 있는걸 사놓고 뒤늦게 알게됨.

최근에 새로운 물건은 구멍이 뚤려저 나옴.

개인적으로는 가운데에도 구멍이 뚤린 최근 제품이 더 좋아서 새로 구매함.

1. 제품 리뷰

실제로 커피 추출후 커피 퍽의 상태를 보면 가운데가 바깥쪽 보다 덜 촉촉한게 보임.

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새로 다시 구매한 뉴 아이템

아래와 같이 타공이 골고루 되어있네요.

아직 배송중이라 실세 사용기는 추후에 포스팅 할 예정입니다.

마무리

- 이번 포스팅은 53mm 퍽스크린에 대해 알아봤습니다.

궁금한 사항은 lution2@gmail.com로 문의사항 주시면 답변 드리겠습니다.
감사합니다.

파이썬 십진수를 이진수로 변환

코스트제로코드 — Sun, 17 Mar 2024 21:38:10 +0900

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입력받은 decimal을 binary 값으로 출력

아래 convert 재귀함수를 만들어 입력받은 숫자를 이진수로 변환하는 프로그램을 만들기 위해서는 사용자 입력 메커니즘을 구현하고 convert 함수가 재귀 오류를 피하기 위해 기본 경우(base case)를 제대로 처리하도록 해야 합니다. 여기에 원래의 convert 함수를 수정하여 기본 경우를 포함한 종합적인 해결책을 제공합니다.

1. 코드리뷰

def convert(num):
    # 기본 경우: num이 0이나 1일 때, 이진수 표현으로 num을 직접 반환할 수 있습니다.
    if num == 0:
        return 0
    else:
        # 재귀적으로 convert를 호출하여 이진 숫자를 끝(가장 낮은 비트)에서 시작으로 구성합니다.
        return (num % 2 + 10 * convert(num // 2))

# 사용자로부터 숫자를 입력받기 위한 입력 메커니즘.
try:
    num = int(input("이진수로 변환할 숫자를 입력하세요: "))
    # 숫자가 음수가 아닌지 확인합니다.
    if num < 0:
        print("양의 정수를 입력해주세요.")
    else:
        binary_representation = convert(num)
        print(f"{num}의 이진 표현은: {binary_representation}입니다.")
except ValueError:
    # 입력값이 정수가 아닌 경우를 처리합니다.
    print("유효한 정수를 입력해주세요.")

아래 클릭하여 추가 리뷰 확인

이 스크립트는 다음과 같은 작업을 수행합니다:

convert 함수를 기본 경우를 적절히 처리하여 무한 재귀를 피하도록 정의합니다. 기본 경우는 num이 0일 때, 더 이상의 호출 없이 직접 0을 반환하는 것입니다.
입력을 안전하게 정수로 변환하려고 시도하는 try-except 블록을 사용합니다. 사용자가 정수가 아닌 것을 입력하면 유효한 정수를 입력하라는 메시지를 출력합니다.
변환을 시도하기 전에 사용자 입력이 음수가 아닌 정수인지 확인합니다. 이 간단한 재귀 함수는 음수의 이진 표현을 처리하지 않습니다.
사용자의 입력으로 convert 함수를 호출하고 이진 표현을 출력합니다.
이 접근 방식은 프로그램이 견고하도록 보장하며, 유효하지 않은 입력을 우아하게 처리하고 사용자를 안내하기 위한 명확한 메시지를 제공합니다.

마무리

- 이번 포스팅은 십진수를 2진수로 변환하는 방법에 대해 알아봤습니다.

궁금한 사항은 lution2@gmail.com로 문의사항 주시면 답변 드리겠습니다.
감사합니다.

lg세탁건조기 일체형

코스트제로코드 — Sun, 17 Mar 2024 19:10:10 +0900

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원스톱! 옮기지 않고 빨래와 건조를 하고싶다~

빨래 건조 옮긴는건 정말 귀찮아..필요한 기능! 한번 알아 보자!
구매전에 확인 해볼 내용 정리해보자.!

아직 나같은 서민은 충분히 알아보고 기다려 보고 사자 ㅎㅎ.

1. LG Signature 세탁 건조기 vs 삼성 비스포크

- LG는 고급형이라 700만원대! 너무 비싸다. 일단 가격이 좀더 싸질때 까지 기다려 보자...
: 내가 좋아하는 리얼 스테인리스 소재.
: 하단에 미니워시 기능도 있어서 2 in 1 이 아니라 3 in 1 이라고 봐도 무방.

- LG 보급형이 오브제인가 하는 400만원대 제품도 출시 예정.
- 삼성 비스포케 AI, 그랑데 원바디 ? 이건 400만원 이하.
: 미국에서는 삼성 제품을 훨씬 더 싸게 판다고 하는데..

- 건조 용량이 적으면 후회한다고 하니 꼭 고려하자.

삼성 : 세탁 25kg, 건조 15kg ..

- 세탁 25g 건조15kg , 세탁최대로 했을때 남은 빨래가 생기는거 아닌가?

삼성껀 1년 전기세 21,000원 정도. 효율은 좋아 보인다.

아래껀 AI 비스포크.. 좀더 싸다.

- 건조 방식도 구매전 확인

결론 : 삼성껄 살지...LG 보급형 오브제 기다렸다가 비슷한 체급과 비교해보고 사야겠어요.

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마무리

- 이번 포스팅은 일체형 세탁건조기 에 대해 알아봤습니다.

궁금한 사항은 lution2@gmail.com로 문의사항 주시면 답변 드리겠습니다.
감사합니다.

KBS 반려동물극장

코스트제로코드 — Sun, 17 Mar 2024 17:54:34 +0900

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방송 제목 : 단짝

KBS의 반려동물 극장은 반려동물의 사랑스러움과 동물들의 다양한 이야기를 담은 프로그램으로, 많은 시청자들에게 사랑받고 있습니다.

힐링 하고 싶으면 다시보기로 단짝 추천~!

최고의 동물 영화가 따로 없다~

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1. 다양한 동물들과 사람들의 운명적인 이야기

반려동물 이야기: 강아지, 고양이 등 다양한 종류의 반려동물들의 일상과 특별한 사연을 다룹니다. 이를 통해 시청자들은 동물들의 생태와 행동에 대해 이해하고, 반려동물과의 삶을 보다 풍부하게 만들 수 있는 방법을 배울 수 있습니다.
야생동물과의 만남: 야생에서 생활하는 동물들의 모습을 담아내며, 그들의 생태와 보호 필요성에 대해 알립니다. 이를 통해 동물 보호의 중요성과 자연 환경에 대한 존중의 메시지를 전달합니다.

교육적 가치의 제공
반려동물 교육: 반려동물을 올바르게 돌보고 키우는 방법에 대한 정보를 제공합니다. 이는 반려동물의 건강 관리, 영양, 행동 교정 등에 대한 실용적인 팁을 포함합니다.
인식 개선: 동물 학대 예방과 동물 권리 존중에 대한 인식을 높이는 내용을 포함하여, 사회적으로 긍정적인 변화를 이끌어내는 데 기여합니다.

프로그램의 영향력
시청자와의 깊은 공감대 형성
반려동물 극장은 동물을 사랑하는 사람들 사이에서 강한 공감대를 형성합니다. 특히 반려동물과 함께 생활하는 가정에서는 자신의 경험과 유사한 사례를 보며 정보를 얻고, 공감을 느끼게 됩니다.

사회적 인식의 변화 촉진
동물에 대한 올바른 이해와 존중의 중요성을 알리는 이 프로그램은 사회 전반에 긍정적인 영향을 미칩니다. 특히 동물 보호와 관련된 법률 및 정책에 대한 관심을 높이는 데 기여하며, 동물과 인간이 함께 공존하는 문화를 조성하는 데 중요한 역할을 합니다.

결론
KBS 반려동물 극장은 단순한 오락 프로그램을 넘어서, 반려동물 및 야생동물에 대한 깊은 이해와 존중을 촉진하는 교육적 가치를 지닌 방송입니다. 시청자들에게 동물에 대한 사랑과 책임감을 일깨우며, 동물과 사람이 함께 행복하게 살아갈 수 있는 방법을 모색하는 데 중요한 기여를 합니다. 이 프로그램을 통해 얻은 지식과 인식은 반려동물을 키우는 현대 사회에서 더욱 의미 있는 삶을 영위하는 데 도움이 됩니다.

마무리

- 이번 포스팅은 반려동물 방송 단짝에 대해 알아봤습니다.

궁금한 사항은 lution2@gmail.com로 문의사항 주시면 답변 드리겠습니다.
감사합니다.

수원 3008번 버스 요금 및 노선표, 정류장 순

코스트제로코드 — Sun, 17 Mar 2024 13:44:39 +0900

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버스 노선표

집앞에 3008번을 자주 이용해서 노선표를 저장함.

순서정류장

1	수원아이파크시티.선일초교
2	우남아파트
3	평생교육학습관.남수원중학교
4	경기소방본부
5	임광아파트
6	매탄위브하늘채.경기아트센터
7	자유총연맹
8	삼성1차아파트
9	삼성2차아파트
10	구법원사거리
11	아주대학교입구
12	아주대.아주대학교병원
13	수원월드컵경기장.동성중학교
14	여권민원실.풍림아파트
15	우만동4단지
16	경기대수원캠퍼스후문.수원박물관
17	동수원TG(경유)
18	광교(경유)
19	신갈JC(경유)
20	죽전(경유)
21	서울TG(경유)
22	판교IC(경유)
23	금토JC(경유)
24	서울진입(경유)
25	청계산입구역(경유)
26	양재IC(경유)
27	서초IC(경유)
28	KCC사옥
29	신논현역.BSX빌딩
30	강남역10번출구(경유)
31	강남역나라빌딩앞
32	래미안아파트.파이낸셜뉴스
33	서초문화예술정보학교
34	양재역커피빈앞
35	교육개발원입구교차로(경유)
36	시민의숲.양재꽃시장
37	염곡IC(경유)
38	내곡IC(경유)
39	헌릉IC(경유)
40	고등IC(경유)
41	서판교IC(경유)
42	서수지TG(경유)
43	경기대수원캠퍼스후문.수원박물관
44	연무동
45	여권민원실.풍림아파트
46	수원월드컵경기장.동성중학교
47	아주대.아주대학교병원
48	아주대학교입구
49	구법원사거리
50	매탄주공4단지.매탄1동주민센터
51	자유총연맹
52	경기아트센터.매탄위브하늘채
53	임광아파트.야외음악당
54	경기소방본부
55	평생교육학습관.남수원중학교.온수골
56	대원아파트
57	선일초등학교

1. 운행시간 안내

마무리

- 이번 포스팅은 수원 3008번 버스 노에 대해 알아봤습니다.

CostZeroCode

궁금한 사항은 lution2@gmail.com로 문의사항 주시면 답변 드리겠습니다.
감사합니다.

파이썬에 매우큰 소수점자리 표시 방법

코스트제로코드 — Sun, 17 Mar 2024 12:10:08 +0900

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PYTHON 소수점자리

Python에서 매우 큰 소수점 자리수를 정확하게 표현하기 위해서는 기본적인 float 타입 대신에 decimal 모듈의 Decimal 클래스를 사용할 수 있습니다. Decimal 클래스는 소수점 아래의 정확도를 유지하면서 연산을 수행할 수 있도록 설계되었으며, 특히 금융 계산과 같이 정밀한 소수 연산이 필요한 경우에 유용합니다.

먼저, decimal 모듈을 임포트하고, 정밀도를 설정할 수 있는 getcontext() 메서드를 사용하여 필요한 소수점 자리수를 설정합니다. 이후에 Decimal 객체를 생성하여 계산을 수행합니다.

1.코드리뷰

from decimal import Decimal, getcontext

# 필요한 소수점 자리수만큼 정밀도 설정
getcontext().prec = 200  # 예시로 200자리까지의 정밀도를 설정

# 매우 큰 소수점을 가진 숫자 표현 ( 실제 원주율 값이 아닌 임의의 숫자를 입력했습니다.)
pi = Decimal('3.1415926535897932384626433832795028841971693993751058209749445923078164062862089986280348253421170679')
pi = str(pi) # 문자열로 변환하여 문자 하나씩 카운트 하기 위함
# Decimal 객체를 사용한 계산 예시
value = 3 # 찾고자 하는 원하는 자릿수 3.14에서 '3',  '.'  두개의 문자를 고려해서 입력 
for i in range (3) : # range 3 은 0, 1, 2 
    print (f'{i}번째')
    print (pi[i+2]) # 소숫점 3.14 에서 앞의 3과 .의 카운트 2번을 더해줌으로써 소수점자리 부터 출력
result = pi[4] # 리스트의 시작은 0번째부터 3.14 에서 0번째는 3 , 소숫점자리수는 2번째 


print("결과값은? : ", result)

2. 코드리뷰 2

라이브러리 임포트: decimal 라이브러리를 임포트하고, 필요한 경우 Decimal 객체와 getcontext를 사용해 계산 정밀도를 설정합니다.

decimal.Decimal을 사용하면 더 정밀한 소수점 제어가 가능합니다. 특히 금융 계산에서 유용하게 사용됩니다.

아래 예제에서는 Decimal 객체의 quantize 메서드를 사용하여 소수점 이하 두 자리까지 반올림합니다.

각 방법은 상황에 따라 다르게 사용될 수 있습니다. round 함수는 간단한 반올림에 적합하고, format 함수나 문자열 포매팅은 출력 형식을 더 세밀하게 제어할 수 있습니다. Decimal 모듈은 정밀한 계산이 필요할 때 유리합니다. 사용자의 요구 사항과 상황에 맞는 방법을 선택하세요.

from decimal import Decimal, ROUND_HALF_UP

number = Decimal('3.14159')
rounded_number = number.quantize(Decimal('.01'), rounding=ROUND_HALF_UP) # 3.14

계산 정밀도 설정: getcontext().prec를 사용하여 계산의 정밀도를 원주율의 소수점 이하 자릿수보다 높게 설정합니다. 여기서는 n번째 소수점 자리수 값을 원하기 때문에, 계산 정밀도를 n+1 이상으로 설정해야 합니다. 계산 과정에서 발생할 수 있는 반올림 오류를 최소화하기 위해 여유를 두고 약간 더 높은 값을 설정하는 것이 좋습니다.

원주율 계산: 원주율을 계산하는 여러 방법 중 하나를 선택합니다. decimal 라이브러리는 직접 원주율을 계산하는 기능을 제공하지 않으므로, 일반적으로 사용되는 원주율 계산 공식을 사용해야 합니다. 예를 들어, 라이프니츠 공식이나 체비쇼프의 공식 등이 있습니다. 이 예제에서는 간단한 방법을 사용할 것입니다.

결과 출력: 계산된 원주율 값에서 n번째 소수점 자리수를 추출하여 출력합니다.

추가 예제 코드 :

# decimal 라이브러리를 사용하여 고정밀도 연산을 수행
from decimal import Decimal, getcontext

# 원주율(pi) 계산을 위한 정밀도 설정 (300번째 소숫점 이상의 정확도 필요)
getcontext().prec = 305

# 원주율(pi) 계산에 사용될 라이프니츠 공식의 변형 또는 다른 방법을 구현
# 여기서는 예시를 위해 간단화된 접근 방법을 선택
# 참고: 실제 원주율 계산을 위해서는 BBP 공식 등 효율적인 알고리즘이 사용됨
pi_approx = sum(1/Decimal(16)**k *
(Decimal(4)/(8*k+1) - Decimal(2)/(8*k+4) -
Decimal(1)/(8*k+5) - Decimal(1)/(8*k+6)) for k in range(100))

# 원주율의 300번째 소숫점 자리수 추출
pi_300th_digit = str(pi_approx)[302]

print(pi_300th_digit)

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마무리

- 이번 포스팅은 매우큰 소수점 자리수 처리에 대해 알아봤습니다.

궁금한 사항은 lution2@gmail.com로 문의사항 주시면 답변 드리겠습니다.
감사합니다.

[Chrome/크롬] 검은색 화면 깜빡임 문제 해결

코스트제로코드 — Tue, 12 Mar 2024 20:31:20 +0900

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해결방안

크롬 브라우저 사용 중 검은색 화면이 깜빡이는 문제는 사용자 경험을 크게 저하시킬 수 있습니다. 이 문제는 다양한 원인으로 발생할 수 있으며, 아래에서는 이를 해결하기 위한 몇 가지 접근 방식을 제시합니다.

chrome://flags를 입력하여 설정 페이지로 갑니다.

1- 2 - 3 번순으로 입력하면 해결 완료.

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1. 그외의해결 방법.

1. 그래픽 드라이버 업데이트
이유: 그래픽 카드 드라이버의 오류나 오래된 버전이 문제를 일으킬 수 있습니다.
해결책: 그래픽 카드 제조사의 웹사이트를 방문하여 최신 드라이버를 다운로드하고 설치합니다. NVIDIA, AMD, Intel 등 주요 제조사의 지원 페이지에서 드라이버를 찾을 수 있습니다.

2. 하드웨어 가속 설정 변경
이유: 크롬의 하드웨어 가속 기능이 일부 시스템에서 문제를 일으킬 수 있습니다.
해결책: 크롬 설정을 열고, '고급 설정 표시'로 이동한 후, '시스템' 섹션에서 '하드웨어 가속 사용 가능 시 사용' 옵션의 체크를 해제합니다. 변경사항을 적용하기 위해 브라우저를 재시작합니다.

3. 크롬 설정 초기화
이유: 잘못된 브라우저 설정이나 확장 프로그램이 충돌을 일으킬 수 있습니다.
해결책: 크롬 설정으로 이동하여 '고급' 섹션에서 '설정 초기화'를 선택합니다. 이는 브라우저를 기본 설정으로 복원시킵니다. 단, 이 작업으로 일부 데이터와 설정이 삭제될 수 있으므로 주의가 필요합니다.

4. 크롬을 최신 버전으로 업데이트
이유: 오래된 크롬 버전에서 발생하는 버그 때문일 수 있습니다.
해결책: 크롬 메뉴에서 '도움말'을 선택하고, 'Google Chrome 정보'로 이동하여 크롬을 최신 버전으로 업데이트합니다.

5. 프로필 문제 해결
이유: 손상된 사용자 프로필이 문제를 일으킬 수 있습니다.
해결책: 사용자 프로필을 재설정하거나 새로운 프로필을 생성합니다. 이는 설정 > 사용자 > 사용자 추가를 통해 수행할 수 있습니다.

6. 확장 프로그램 검사
이유: 특정 확장 프로그램이 충돌을 일으키는 경우가 있습니다.
해결책: 크롬을 안전 모드 또는 익명 모드에서 실행하여 문제가 해결되는지 확인합니다. 그런 다음, 확장 프로그램을 하나씩 비활성화하며 문제의 원인을 찾아냅니다.

7. 캐시와 쿠키 삭제
이유: 손상된 캐시 파일이나 쿠키가 문제를 일으킬 수 있습니다.
해결책: 크롬 설정에서 '캐시된 이미지와 파일', '쿠키 및 기타 사이트 데이터'를 선택하고 '데이터 삭제'를 클릭합니다.
이러한 접근 방식을 통해 대부분의 경우 크롬에서 발생하는 검은색 화면을 해결 하세요.

마무리

- 이번 포스팅은 크롬 화면 문제에 대해 알아봤습니다.

CostZeroCode

궁금한 사항은 lution2@gmail.com로 문의사항 주시면 답변 드리겠습니다.
감사합니다.

[PysimpleGui] popups tutorials 팝업창 예제 모음

코스트제로코드 — Thu, 7 Mar 2024 17:16:32 +0900

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기본 팝업창 예제로 공부해보자.

PySimpleGUI는 다양한 팝업 창을 포함하여 파이썬에서 GUI 어플리케이션을 만들기 위한 간단한 방법을 제공합니다. 다음은 PySimpleGUI에서 다양한 유형의 팝업 창을 사용하는 방법을 보여주는 예제 모음입니다. 자세한 문서와 더 많은 예제는 PySimpleGUI 공식 문서를 참고하세요.

1. Basic Popup ( 기본창 )

The most basic form of popup to display a message:

가장 기본적인 팝업창 메세지 :

import PySimpleGUI as sg

sg.popup('CostZeroCode')

코드 실행결과(Output)

2. Popup with Title( 제목창이 있는 팝업창)

A popup window with a custom title:

import PySimpleGUI as sg

sg.popup('This is the main message', title='Custom Title')

3. Popup with Multiple Lines ( 여러줄로 메세지 출력하는 창)

To display multiple lines of text, you can separate text using a newline character \n:

여러개의 텍스트 라인으로 팝업창 생성

import PySimpleGUI as sg

sg.popup('Line 1\nLine 2\nLine 3', title='Multiple Lines')

코드 결과

4. Popup to Get User Input

To get input from the user through a popup:

import PySimpleGUI as sg

user_input = sg.popup_get_text('Please enter something')
sg.popup(f'You entered: {user_input}')

5. Popup to Show an Error ( 에러 메시지 창)

For showing error messages:

import PySimpleGUI as sg

sg.popup_error('An error has occurred!')

코드 실행결과

5. Popup to Display an OK/Cancel Dialog

To ask the user a yes/no question:

OK 또는 Cancel 버튼 선택창

import PySimpleGUI as sg

result = sg.popup_ok_cancel('Do you want to proceed?')
sg.popup(f'You chose: {result}')

코드 실행결과

6. Popup with Custom Button Text ( 사용자 정의 버튼과 결과 출력창)

To create a popup with custom button texts:

사용자 정의 버튼 과 선택한 버튼의 텍스트를 출력하는 팝업

import PySimpleGUI as sg

result = sg.popup('Custom button text example', button_type=sg.POPUP_BUTTONS_YES_NO, custom_text=('Proceed', 'Stop'))
sg.popup(f'You chose: {result}')

코드 실행결

버튼 클릭 결과

7. Popup for Folder Selection

To ask the user to select a folder:

import PySimpleGUI as sg

folder = sg.popup_get_folder('Please select a folder')
sg.popup(f'You selected: {folder}')

실행 결과

이 예제들은 PySimpleGUI에서 팝업의 기본 사용법을 다룹니다. 이 템플릿들로 실험해 보고 PySimpleGUI 문서를 확인하여 더 고급 기능과 사용자 정의 옵션을 알아보세요.

These examples cover basic usage of popups in PySimpleGUI. Experiment with these templates and check the PySimpleGUI documentation for more advanced features and customization options.

728x90

마무리

- 이번 포스팅은 PysimplgeGUI 기본 팝업창 생성에 대해 알아봤습니다.

CostZeroCode

궁금한 사항은 lution2@gmail.com로 문의사항 주시면 답변 드리겠습니다.
감사합니다.

[DASK/PANDAS] 대용량(big size) 데이터 분석 처리

코스트제로코드 — Thu, 7 Mar 2024 12:28:29 +0900

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데이터 분석을 위한 판다스와 DASK의 활용하기

안녕하세요, 여러분! 오늘은 데이터 분석에 있어서 아주 중요한 두 라이브러리, PANDAS, DASK를 활용하는 방법에 대해 알아보려고 해요. 이 둘을 잘 사용하면 대용량(big size) 빅데이터 분석이 훨씬 수월해진답니다. 그럼, 간단한 예시를 통해 어떻게 활용하는지 살펴볼까요?

1. 코드리뷰

먼저, 판다스는 데이터 분석과 조작을 위한 아주 강력한 라이브러리에요. 예를 들어, 다음과 같이 간단한 데이터프레임을 생성할 수 있죠.

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b': ['4', '5', '6'], 'c': [7.0, 8.0, 9.0]})
df2 = pd.DataFrame({'a': ['1', '2', '4'], 'b': [10, 11, 12], 'd': [13.0, 14.0, 15.0], 'f': ['16', '17', '18'], 'g': [19, 20, 21]})

다음으로, 판다스의 데이터프레임을 DASK의 데이터프레임으로 변환할 수 있어요. 다크는 병렬 계산을 위한 라이브러리로, 큰 데이터를 다룰 때 유용해요.

import dask.dataframe as dd

df1 = dd.from_pandas(df1, npartitions=1)
df2 = dd.from_pandas(df2, npartitions=1)

이제, 두 데이터프레임의 'a' 열의 데이터 타입(dtype)을 문자열(str)로 통일한 뒤, 병합하는 작업을 해볼 거에요. 이렇게 하면 두 데이터프레임의 정보를 통합하여 더 유용한 분석을 할 수 있답니다.

아래 클릭하여 코드를 확인.

df1['a'] = df1['a'].astype(str)
df2['a'] = df2['a'].astype(str)

merged_df = df1.merge(df2[['a', 'd']], on='a', how='left')

print(merged_df.compute())

이 예시를 통해 판다스와 DASK의 기본적인 사용법을 간단히 알아봤어요. 데이터 분석의 세계는 정말 넓고, 이 두 라이브러리는 그 세계를 탐험하는 데 있어서 강력한 도구랍니다. 여러분도 이런 도구들을 활용해서 다양한 데이터 분석 프로젝트에 도전해보세요!

2. 코드리뷰

이제 이 예제를 확장하여 두 데이터프레임 간의 다른 유형의 조작을 수행하는 추가 예제를 알아 볼게요.

import pandas as pd
import dask.dataframe as dd

# 새로운 예시 데이터프레임 생성
df3 = pd.DataFrame({'x': [10, 20, 30], 'y': ['a', 'b', 'c'], 'z': [0.1, 0.2, 0.3]})
df4 = pd.DataFrame({'x': [20, 30, 40], 'y': ['b', 'c', 'd'], 'k': [3, 4, 5], 'm': ['x', 'y', 'z']})

# dask 데이터프레임으로 변환
df3 = dd.from_pandas(df3, npartitions=1)
df4 = dd.from_pandas(df4, npartitions=1)

# 'x' 열을 기준으로 df3과 df4를 내부 병합(inner join) 예시
inner_merged_df = df3.merge(df4, on='x', how='inner')

# 'y' 열을 기준으로 df3과 df4를 외부 병합(outer join) 예시
outer_merged_df = df3.merge(df4, on='y', how='outer')

# 결과 확인
print("Inner Merged DataFrame:\n", inner_merged_df.compute())
print("\nOuter Merged DataFrame:\n", outer_merged_df.compute())

추가 리뷰는 아래 클릭하여 확인 해보세요~

이 예제에서는 두 개의 새로운 데이터프레임 df3과 df4를 생성하고, 'x' 열을 기준으로 내부 병합(inner join)을 수행하며, 'y' 열을 기준으로 외부 병합(outer join)을 수행합니다. 내부 병합은 두 데이터프레임 모두에 존재하는 키(열의 값)에 대해서만 행을 병합하는 반면, 외부 병합은 한쪽 또는 양쪽 데이터프레임에 존재하는 모든 키에 대해 행을 병합하고, 매칭되지 않는 행의 경우 결측값으로 채웁니다.

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마무리

- 이번 포스팅은 Pandas / Dask 라이브러 에 대해 알아봤습니다.

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궁금한 사항은 lution2@gmail.com로 문의사항 주시면 답변 드리겠습니다.
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[PYTHON/DATA CAMP] 코딩 연습/공부 사이트 추천

코스트제로코드 — Thu, 29 Feb 2024 17:30:21 +0900

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DATA CAMP https://app.datacamp.com/jobs/coming-soon

원하는 코스로 퀴즈를 풀어가며 무료로 코딩하고 학습가능한 온라인 코딩 연습 사이트

한글지원이 아직 안되지만, 영어 공부하며 코딩까지 공부하기 딱 좋아요.

Python Data Camp은 데이터 과학, 프로그래밍, 그리고 머신러닝을 배우고자 하는 개인들을 대상으로 한 온라인 학습 플랫폼입니다. 이 사이트는 Python을 사용하여 데이터 분석과 관련된 다양한 기술을 배울 수 있는 코스를 제공하며, 초보자부터 전문가 수준까지 다양한 난이도의 코스를 포함하고 있습니다.

1. 학습 리뷰

주요 특징은 다음과 같습니다:

인터랙티브한 학습 방식: 사용자는 비디오 강의를 시청하는 것뿐만 아니라, 실시간으로 코드를 작성하고 실행해볼 수 있는 인터랙티브한 환경에서 학습할 수 있습니다. 이를 통해 학습자는 이론뿐만 아니라 실제 코딩 경험을 통해 지식을 확립할 수 있습니다.

다양한 코스: 데이터 사이언스, 머신러닝, 딥러닝, 데이터 시각화, 데이터 처리 및 분석 등 다양한 주제에 대한 코스를 제공합니다. 각 코스는 특정 주제에 초점을 맞추며, 기초부터 고급까지 다양한 수준의 학습자를 위해 설계되었습니다.

프로젝트 기반 학습: 이론 학습을 넘어서, 사용자는 실제 데이터를 사용한 프로젝트를 통해 학습한 기술을 실제 문제 해결에 적용해볼 수 있습니다. 이는 실제 업무 환경에서의 문제 해결 능력을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

경력 개발: 데이터 사이언스와 관련된 직업을 찾거나 경력을 발전시키고자 하는 사용자를 위해, 특정 직무에 필요한 기술 세트를 개발할 수 있는 코스와 가이드를 제공합니다.

커뮤니티 및 지원: 학습자는 질문을 공유하고, 피드백을 받으며, 다른 학습자와 지식을 공유할 수 있는 활발한 커뮤니티에 접근할 수 있습니다. 이는 학습 과정에서 발생할 수 있는 어려움을 극복하는 데 도움이 됩니다.

Python Data Camp는 이러한 특징을 바탕으로, Python을 사용하여 데이터 사이언스와 관련된 다양한 기술을 배우고자 하는 사람들에게 매우 유용한 자원입니다. 사용자는 자신의 속도에 맞춰 학습할 수 있으며, 언제 어디서나 학습 자료에 접근할 수 있는 유연성을 제공받습니다.

좌측의 문제를 읽고 우측 입력칸에서 코딩 입력하며 학습

2. 학습 지원

추가로 동영상도 코스마다 매우 쉽고 자세하게 제공.

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- 이번 포스팅은 DATA CAMP 코딩 연습 사이에 대해 알아봤습니다.

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Python Convert CSV file to list type(CSV파일 리스트 타입변환)

코스트제로코드 — Wed, 21 Feb 2024 21:54:02 +0900

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Convert CSV file to list type
CSV파일 리스트 타입변환

- Reads data from a CSV file and converts it into a Python list
- Can use either pandas or the csv module

# CSV 파일을 읽어서 DataFrame으로 변환한 후, 리스트로 변환함

1.Code Review

import csv

# Open the CSV file, and convert each row into a list
with open('example.csv', 'r') as file:
    csv_reader = csv.reader(file)
    list_of_rows = list(csv_reader)

print(list_of_rows)

# Using pandas
import pandas as pd

# Read the CSV file into a DataFrame, then convert to a list
df = pd.read_csv('example.csv')
list_of_rows_with_pandas = df.values.tolist()

print(list_of_rows_with_pandas)

추가로 아래와 같이 리스트 pop Method를 사용하여 0번을 컬럼으로 지정할수도 있다.

columns = list_of_rows.pop(0)
df = pd.DataFrame(csvdata,columns=columns)

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- 이번 포스팅은 CSV를 List type으로 변환에 대해 알아봤습니다.

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Chatgpt Prompt question, ask, Instructions

코스트제로코드 — Mon, 19 Feb 2024 21:57:55 +0900

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Customized ChatGPT instructions

파이썬 데이터 분석 개발자가 ChatGPT와 같은 AI 모델을 사용자 정의하기 위해 설정할 수 있는 instructions는 해당 개발자의 고유한 요구와 목표에 따라 달라질 수 있습니다.

1. Review of Instructions

아래 예제처럼 질문 과 답변 형식을 지정하면 보다 명확하게 답변합니다.

Example:
사용자 : xx가 자세하게 알려줘~
You!(ChatGPT) : 관련 예시를 제공하고, 분석한 결과도 제공해줘~

데이터 전처리 자동화 예제:
- 사용자: "데이터셋에서 결측치를 제거하고, 모든 숫자형 변수를 표준화해주세요."
- ChatGPT: 데이터 전처리 코드를 제공하고 실행 결과를 보여줍니다.
실시간 데이터 분석 예제:
- 사용자: "최근 30일간의 주식 데이터를 분석하여 평균 거래량과 변동성을 계산해주세요."
- ChatGPT: 해당 주식 데이터를 분석하고, 요청된 통계를 계산하여 결과를 제공합니다.
머신러닝 모델 트레이닝 예제:
- 사용자: "제공된 데이터셋을 사용하여 고객 이탈 예측 모델을 만들어주세요."
- ChatGPT: 데이터셋을 분석하고, 이탈 예측 모델을 트레이닝한 후, 모델 성능을 보고합니다.
대화형 시각화 요청 예제:
- 사용자: "지난 해 월별 매출 데이터를 바 차트로 보여줘요."
- ChatGPT: 월별 매출 데이터를 바 차트로 시각화하여 제공합니다.

이러한 지침과 예제는 데이터 분석에 특화된 ChatGPT를 만드는 데 있어 기본적인 출발점을 제공합니다.
사용자의 특정 요구사항과 목표에 따라 추가적인 기능과 개선 사항을 반영하여,
보다 전문화된 ChatGPT를 구축할 수 있습니다.

추가 예제 : 아래의 다양한 예시를 참고하여 질문해보자.

1. 질의응답 최적화를 위한 지침
사례: 사용자가 복잡한 데이터 집합에 대한 질문을 할 때, ChatGPT가 관련 데이터를 분석하고, 가장 관련성 높은 정보를 요약하여 제공하도록 지침을 설정합니다.

예시:
사용자: "지난 분기 대비 올 분기의 판매 성장률을 분석해주세요."
ChatGPT: 지난 분기와 이번 분기의 판매 데이터를 비교 분석하여, 성장률을 계산하고, 성장률에 영향을 미친 주요 요인들을 요약하여 제공합니다.

2. 사용자 맞춤형 데이터 분석 지침
사례: 사용자가 특정 조건이나 매개변수를 기반으로 데이터 분석을 요청할 때, ChatGPT가 그 요구 사항에 맞춰 유연하게 대응하도록 합니다.

예시:
사용자: "18-24세 연령대의 사용자들 사이에서 가장 인기 있는 제품 카테고리는 무엇인가요?"
ChatGPT: 해당 연령대 사용자들의 구매 데이터를 분석하여, 가장 많이 구매된 제품 카테고리를 식별하고, 인기 제품의 특징을 분석하여 제공합니다.

3. 동적 데이터 소스 통합 지침
사례: 실시간 데이터나 다양한 데이터 소스로부터 정보를 수집하고 분석할 수 있도록, ChatGPT에게 동적 데이터 통합 능력을 부여합니다.

예시:
사용자: "최근 한 달간 소셜 미디어에서 가장 많이 언급된 기술 트렌드는 무엇인가요?"
ChatGPT: 다양한 소셜 미디어 플랫폼에서의 데이터를 수집 및 분석하여, 언급 빈도가 높은 기술 트렌드를 식별하고 요약하여 제공합니다.

4. 교육 및 튜토리얼 지침
사례: 사용자가 특정 데이터 분석 기법이나 도구를 배우고 싶어 할 때, ChatGPT가 단계별 설명과 함께 실습 예제를 제공하도록 합니다.

예시:
사용자: "파이썬에서 K-평균 군집화를 어떻게 구현하나요?"
ChatGPT: K-평균 알고리즘의 기본 원리를 설명하고, 파이썬 코드를 통한 구현 예제를 단계별로 제공합니다.
이러한 추가적인 지침 사례들은 ChatGPT를 데이터 분석 작업에 특화된, 훨씬 더 유용한 도구로 만들기 위해 설계되었습니다. 사용자의 요구 사항에 맞춰 적절한 지침을 설정하고, ChatGPT의 응답이 사용자의 질문에 정확하고 유용하게 맞춰질 수 있도록 하는 것이 중요합니다.

2. Custom ChatGPT Setup Instructions (English Ver.)

The instructions a Python data analysis developer can set for customizing an AI model like ChatGPT may vary according to their specific needs and objectives. Below, I will present a variety of detailed guidelines and examples for creating a customized ChatGPT. These guidelines focus on maximizing the efficiency and utility of a chatbot specialized in data analysis.

Clarify Analysis Objectives: Clearly define the purpose of using ChatGPT, so you can focus on implementing features for data processing, analysis techniques, and visualization that align with these objectives.

Enhance Data Processing Capabilities: Include data preprocessing features necessary for analyzing raw data, such as handling missing values and normalizing numerical variables.

Integrate Analysis Techniques: Add support for various statistical methodologies and machine learning algorithms. For example, include techniques like regression analysis, classification, and clustering.

Provide Visualization Tools: Integrate graph generation features using visualization libraries such as matplotlib, seaborn, and plotly to make the results of data analysis easily understandable.

Support Interactive Analysis: Offer an interactive interface that performs data analysis corresponding to user queries in natural language and returns the results.

Reflect Latest Technological Trends: Continuously incorporate the latest research and technologies in AI and data analysis fields, enabling users to utilize cutting-edge methods.

Recommended Examples
Data Preprocessing Automation Example:

User: "Remove missing values from the dataset and standardize all numerical variables."
ChatGPT: Provides data preprocessing code and shows the execution results.
Real-time Data Analysis Example:

User: "Analyze the stock data for the last 30 days to calculate the average trading volume and volatility."
ChatGPT: Analyzes the specified stock data, calculates the requested statistics, and provides the results.
Machine Learning Model Training Example:

User: "Use the provided dataset to create a customer churn prediction model."
ChatGPT: Analyzes the dataset, trains the churn prediction model, and reports on the model's performance.
Interactive Visualization Request Example:

User: "Show me the sales data from last year by month in a bar chart."
ChatGPT: Visualizes the monthly sales data in a bar chart and provides it.
These guidelines and examples provide a basic starting point for creating a ChatGPT specialized in data analysis. Depending on specific requirements and objectives, additional features and improvements can be incorporated to build a more specialized ChatGPT.

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- 이번 포스팅은 Custom Chatgpt Prompt 지시사항(instructions), 질문, Prompt에 대해 알아봤습니다.

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[CHATGPT AI] PROMPT Instructions and Sample Guides

코스트제로코드 — Mon, 19 Feb 2024 19:54:54 +0900

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Python Developer Prompts

Python 개발자가 ChatGPT 프롬프트를 설정할 때, 효과적인 결과를 얻기 위한 몇 가지 방법을 소개합니다. 그리고 각 방법에 맞는 예제 프롬프트도 제공하겠습니다.

Here are some strategies for Python developers on setting up ChatGPT prompts effectively, along with various example prompts for each strategy.

1. Prompts Review

Python 개발자가 ChatGPT 프롬프트를 설정할 때, 효과적인 결과를 얻기 위한 몇 가지 방법을 소개합니다. 그리고 각 방법에 맞는 예제 프롬프트도 제공하겠습니다.

1. 구체적인 질문 설정
목적: 명확하고 구체적인 질문을 통해 ChatGPT로부터 원하는 정보를 정확히 얻는 것입니다.
방법: 질문에 포함될 키워드와 상세 정보를 명확히 합니다.
예제 프롬프트:

"Python에서 JSON 파일을 읽고 파싱하는 방법을 단계별로 설명해주세요."
"Flask와 Django 비교에서 각각의 장단점은 무엇인가요?"

2. 시나리오 기반 질문
목적: 실제 개발 상황이나 문제 해결 과정에서 필요한 조언을 구하는 것입니다.
방법: 구체적인 시나리오나 배경 정보를 제공합니다.
예제 프롬프트:

"RESTful API를 설계할 때 인증을 위해 JWT를 사용하는 예제 코드를 보여주세요."
"데이터 사이언스 프로젝트에서 큰 데이터셋을 효율적으로 처리하기 위한 Pandas 팁을 알려주세요."

3. 최신 기술 동향 질문
목적: 최신 기술, 라이브러리, 프레임워크에 대한 정보를 얻는 것입니다.
방법: 최신 기술 트렌드에 관한 질문을 하거나, 특정 도구의 최신 버전을 언급합니다.
예제 프롬프트:

"Python 3.10의 새로운 기능 중에서 개발자에게 가장 유용한 것은 무엇인가요?"
"AsyncIO를 사용하여 Python에서 비동기 프로그래밍을 구현하는 최신 방법을 설명해주세요."

4. 코드 리뷰 요청
목적: 작성한 코드의 피드백을 받거나, 개선 방안을 모색하는 것입니다.
방법: 짧은 코드 조각을 제공하고 구체적인 피드백을 요청합니다.
예제 프롬프트:

"다음 Python 코드의 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안해주세요." (코드 조각 포함)
"이 Python 스크립트에서 메모리 사용량을 줄이는 방법은 무엇인가요?" (코드 조각 포함)

5. 베스트 프랙티스 및 패턴 질문
목적: 효율적이고 안정적인 코드 작성 방법을 배우는 것입니다.
방법: 특정 주제나 문제에 대한 베스트 프랙티스를 요청합니다.
예제 프롬프트:

"Python에서의 예외 처리 베스트 프랙티스는 무엇인가요?"
"대규모 Python 애플리케이션에서 코드 재사용성을 높이는 패턴은 무엇인가요?"

"Python에서의 예외 처리 베스트 프랙티스는 무엇인가요?"
"대규모 Python 애플리케이션에서 코드 재사용성을 높이는 패턴은 무엇인가요?"
이러한 방법들을 통해 Python 개발자는 ChatGPT로부터 보다 정확하고 유용한 정보를 얻을 수 있습니다. 각 질문 유형에 따라 필요한 정보의 깊이와 범위가 달라질 수 있으므로, 질문을 설정할 때 이를 고려하는 것이 중요합니다.

2.English Version

1. Setting Specific Questions
Objective: To obtain precise information you're seeking from ChatGPT by asking clear and specific questions.
Approach: Ensure your question includes necessary keywords and detailed information.
Example Prompts:
"Explain step-by-step how to read and parse a JSON file in Python."
"What are the pros and cons of Flask vs Django?"
2. Scenario-based Questions
Objective: To seek advice for real development situations or problem-solving processes.
Approach: Provide a specific scenario or background information.
Example Prompts:
"Show me example code on using JWT for authentication when designing a RESTful API."
"Give me tips on efficiently handling large datasets in a data science project using Pandas."
3. Questions on Latest Technology Trends
Objective: To learn about the latest technologies, libraries, and frameworks.
Approach: Ask questions about the latest tech trends or mention the latest version of a specific tool.
Example Prompts:
"What are the most useful features for developers in Python 3.10?"
"Explain the latest methods for implementing asynchronous programming in Python using AsyncIO."
4. Code Review Requests
Objective: To receive feedback on your code or to explore ways to improve it.
Approach: Provide a short snippet of code and ask for specific feedback.
Example Prompts:
"Can you suggest ways to improve the performance of the following Python code?" (include code snippet)
"How can I reduce memory usage in this Python script?" (include code snippet)
5. Best Practices and Patterns Questions
Objective: To learn efficient and robust coding practices.
Approach: Request best practices for a specific topic or problem.
Example Prompts:
"What are the best practices for exception handling in Python?"
"What patterns increase code reusability in large Python applications?"

By employing these strategies, Python developers can gain more accurate and useful information from ChatGPT. The depth and scope of the information needed may vary depending on the type of question, so it's important to consider this when setting up your prompts.

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마무리

- 이번 포스팅은 Python Devloper 를 위한 Prompts에 대해 알아봤습니다.

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[PYTHON/UNITTEST] Simple and Easy example Code

코스트제로코드 — Mon, 19 Feb 2024 13:20:16 +0900

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Simple and Easy example Code

# unittest
- 파이썬의 표준 라이브러리 중 하나로, 자동화된 단위 테스트를 작성하기 위해 사용함
- 테스트 케이스의 작성, 테스트 스위트의 구성, 테스트 실행 및 결과 확인을 지원함
- JUnit과 유사한 구조를 가지고 있어 Java 경험이 있는 개발자에게 친숙함
- 각 테스트는 독립적이며, 여러 테스트 케이스를 하나의 테스트 스위트로 묶어 관리할 수 있음

1. Code Reviw

Very Easy Simple Code.

import unittest

# 테스트할 함수 정의
def add(a, b):
    return a + b

# 테스트 케이스 클래스 정의
class TestAddFunction(unittest.TestCase):
    def test_add(self):
        self.assertEqual(add(1, 2), 3) # 1 + 2가 3과 같은지 검사
    def test_add_negative(self):
        self.assertEqual(add(-1, -1), -2) # 음수 덧셈 검사
    def test_add_float(self):
        self.assertAlmostEqual(add(1.1, 2.2), 3.3, places=1) # 부동소수점 덧셈 검사, 소수점 아래 1자리까지 검사

# 테스트 실행
if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

이 코드는 add 함수에 대한 세 가지 테스트를 포함하고 있습니다: 양수의 덧셈, 음수의 덧셈, 부동소수점 수의 덧셈입니다. 각 테스트는 assertEqual 또는 assertAlmostEqual 메소드를 사용하여 함수의 반환값이 예상값과 일치하는지 검사합니다.

2. Example Unit Test #2

또다른 예제 코드

import unittest

class TestStringMethods(unittest.TestCase):
    # 문자열이 대문자로 변환되는지 테스트하는 메소드
    def test_upper(self):
        self.assertEqual('foo'.upper(), 'FOO')
    
    # 문자열이 소문자로 변환되는지 테스트하는 메소드
    def test_islower(self):
        self.assertTrue('foo'.islower())
        self.assertFalse('Foo'.islower())
    
    # 특정 문자열을 포함하는지 테스트하는 메소드
    def test_split(self):
        s = 'hello world'
        self.assertEqual(s.split(), ['hello', 'world'])
        # split의 결과가 예상과 다를 때 발생하는 에러 메시지 지정
        with self.assertRaises(TypeError):
            s.split(2)

# 테스트 실행
if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

테스트 실행은 python -m unittest <test_file>.py 명령어를 사용하거나, 파일 내부에 unittest.main()을 호출하여 직접 실행할 수 있음.

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- 이번 포스팅은 Unit TestCode 에 대해 알아봤습니다.

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Pandas 데이터 처리: 특정 문자열 조건 탐색(df.apply(),lambda)

코스트제로코드 — Fri, 2 Feb 2024 23:43:35 +0900

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특정 문자열을 포함하는 데이터를 탐색

안녕하세요,
오늘의 블로그 포스팅에서는 Python의 Pandas 라이브러리를 활용하여 특정 문자열을 포함하는 데이터를 탐색하고 이를 기반으로 새로운 열을 데이터프레임에 추가하는 방법을 알아보겠습니다.

이번 예제에서특정 문자열을 찾아내는 것을 목표로 합니다.

1. 코드리뷰

데이터프레임 준비
먼저, 우리가 작업할 샘플 데이터프레임을 생성해보겠습니다.

데이터프레임에는 날짜(DATE), 선수 이름(PLAYER), 출생년도(Birth), 소속 클럽(TEAM), 그리고 데이터베이스 ID(DB_ID)가 포함됩니다.

import pandas as pd

# 데이터프레임 수정
data = {
    'DATE': ['2023-10-13 0:00:00', '2023-10-14 1:00:00', '2023-10-15 2:00:00', 
             '2024-01-16 3:00:00', '2024-01-17 4:00:00', '2024-01-18 5:00:00', 
             '2024-01-18 6:00:00', '2024-01-18 7:00:00', '2024-01-18 8:00:00'],
    'PLAYER': ['손흥민(Son Heung-min)', '이강인(Lee Kang-in)', '김민재(Kim Min-jae)', 
               '황희찬(Hwang Hee-chan)', '박지성(Park Ji-sung)', '기성용(Ki Sung-yueng)', 
               '차범근(Cha Bum-kun)', '차두리(Cha Du-ri)', '이청용(Lee Chung-yong)'],
    'Birth': ['1992년 7월 8일', '2001년 2월 19일', '1996년 11월 15일', 
              '1996년 1월 26일', '1981년 2월 25일', '1989년 1월 24일', 
              '1953년 5월 22일', '1980년 7월 25일', '1988년 7월 2일'],
    'TEAM': ['Tottenham Hotspur', 'PSG', 'FC Bayern Munich', 
               'Wolverhampton Wanderers FC', 'Manchester United', 'THE CELTIC FC', 
               '프랑크푸르트', '프랑크푸르트', '볼턴 원더러스'],
    'DB_ID': ['CI13/JO_DATA/TZ10', 'CI07/JO_DATA/TZ10', 'CI13//TZ10', 
              'SI_DATA/TZ10', 'CI3/JO_DATA/TZ12', 'CI13/JO_DATA', 
              'CI13/SI_DATA/TZ10', 'CI77/JO_DATA/TZ10', 'SI_DATA/TZ10']
}
df = pd.DataFrame(data)
df.to_csv('result.csv') # 결과 저장

특정 문자열 탐색 및 새 열 추가

이제 'DB_ID' 열에서 'JO_DATA' 문자열을 포함하는 행을 찾아, 이 정보를 바탕으로 새로운 열 'CHECK_ID'에 'JO_DATA'를 저장하는 작업을 진행하겠습니다. 이를 위해 apply 함수와 람다(lambda) 표현식을 사용합니다.

df.apply() 메소드 와 람다(lambda)는 아래에 다시 자세히 설명 하겠습니다.

df['CHECK_ID'] = df['PLACE'].apply(lambda x: 'JO_DATA' if 'JO_DATA' in x else None)

결과 (output) : CHECK_ID 열에 DB_ID 값 JO_DATA가 있으면 저장한 결과

2. apply 함수와 람다(lambda) 표현식

DataFrame.apply() 메소드는 판다스(Pandas)에서 데이터프레임의 열이나 행에 함수를 적용할 때 사용합니다.
이 메소드는 데이터프레임의 각 열이나 행에 대해 지정된 함수를 적용하고 결과를 데이터프레임 또는 시리즈로 반환합니다.
axis 매개변수를 통해 함수가 적용되는 축을 지정할 수 있으며, axis=0은 열에 함수를 적용하고, axis=1은 행에 함수를 적용합니다.

예제 1: 열의 최대값과 최소값의 차이 계산

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

def max_min_diff(x):
    return x.max() - x.min()

result = df.apply(max_min_diff)
print(result)

결과 :

A    2
B    2
C    2

예제 2: 행별로 최대값 찾기

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

result = df.apply(max, axis=1)
print(result)

결과 :

0    7
1    8
2    9

예제 3: 데이터프레임의 각 열에 대해 데이터 유형 변환

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['4', '5', '6'], 'C': [0.1, 0.2, 0.3]})

def convert_dtype(x):
    if x.dtype == 'float64':
        return x.astype('int64')
    return x

result = df.apply(convert_dtype)
print(result)

결과 :

   A  B  C
0  1  4  0
1  2  5  0
2  3  6  0

이 예제들은 apply() 메소드의 다양한 사용 방법을 보여줍니다. 첫 번째 예제는 각 열의 최대값과 최소값의 차이를 계산합니다. 두 번째 예제는 각 행의 최대값을 찾습니다. 세 번째 예제에서는 데이터프레임의 각 열의 데이터 유형을 조건에 따라 변환합니다.

파이썬의 lambda 함수는 작은 익명 함수를 정의하는 데 사용됩니다. lambda 함수는 여러 인자를 받을 수 있지만, 표현식은 하나만 가질 수 있으며, 그 표현식의 계산 결과가 반환됩니다. lambda 함수는 일반적으로 함수를 인자로 받는 고차 함수에서 사용되거나, 짧은 함수가 필요한 곳에 쓰이는 경우가 많습니다. 기본 형식은 다음과 같습니다.

lambda arguments: expression

예제 1: 두 수를 더하는 lambda 함수

add = lambda x, y: x + y
print(add(5, 3))

예제 2: 리스트의 각 요소에 제곱을 적용

numbers = [1, 2, 3, 4]
squared = list(map(lambda x: x ** 2, numbers))
print(squared)

예제 3: 리스트에서 홀수만 필터링

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
odds = list(filter(lambda x: x % 2 != 0, numbers))
print(odds)

이 예제들은 lambda 함수의 다양한 사용 방법을 보여줍니다. 첫 번째 예제는 두 수를 더하는 간단한 lambda 함수를 정의합니다. 두 번째 예제에서는 map() 함수와 lambda를 결합하여 리스트의 각 요소에 제곱을 적용합니다. 세 번째 예제에서는 filter() 함수와 lambda를 사용하여 리스트에서 홀수만을 필터링합니다.

마무리

- 이번 포스팅은 판다스 조건별 탐색 및 apply() 메소드 및 lambda에 대해 알아봤습니다.

궁금한 사항은 댓글을 통해서 남겨 주시면 답변 드리겠습니다.
감사합니다.

PysimpleGUI File Browser , 파일 탐색기 만들기

코스트제로코드 — Tue, 30 Jan 2024 22:04:24 +0900

티스토리

파일 브라우저, 파일 탐색기를 만들어 보자.

Tkinter GUI 라이브러리가 있지만, 저는 PysimpleGUI이 좀더 동작이 가볍고 구현이 쉬워 자주 활용 하고있습니다.

PySimpleGUI:
PySimpleGUI는 Tkinter, Qt, WxPython, Remi를 래핑한 라이브러리입니다.
이름에서 알 수 있듯이, PySimpleGUI는 사용하기 쉬우며, 빠르게 GUI를 구축할 수 있도록 설계되었습니다.
코드가 더 짧고, 이해하기 쉬운 편이며, 빠르게 프로토타입을 만들기에 적합합니다.
다양한 테마와 위젯을 지원하여 멋진 인터페이스를 쉽게 만들 수 있습니다.
PySimpleGUI를 선택하는 것은 사용의 용이성과 빠른 개발이 필요할 때 좋은 선택일 수 있습니다. 복잡한 요구 사항이 없고, 간단하면서도 효율적인 GUI를 원한다면 PySimpleGUI가 매우 적합할 것입니다. 반면, 더 복잡하고 맞춤화된 GUI가 필요하다면 Tkinter를 고려해볼 수 있습니다.

Tkinter:
Tkinter는 파이썬의 표준 GUI 툴킷입니다.
광범위하게 사용되며, 파이썬 설치와 함께 기본적으로 제공됩니다.
Tkinter는 매우 유연하며, 맞춤화가 가능하지만, 복잡한 인터페이스를 만들 때는 코드가 길어질 수 있습니다.
플랫폼 독립적이며, 윈도우, 맥OS, 리눅스에서 잘 작동합니다.

1. 코드리뷰

이 PySimpleGUI 스크립트는 사용자가 파일을 선택할 수 있는 간단한 파일 브라우저 GUI를 구현하고 있습니다.

import PySimpleGUI as sg
import os

current_path = os.getcwd()  # Get the current working directory

layout = [
    [sg.Text("Choose a file: ")],
    [sg.InputText(key="-FILE-"), sg.FileBrowse(initial_folder=current_path, file_types=[("ALL Files", "*.*")])],
    [sg.Button("OK"), sg.Exit()]
]

window = sg.Window("File Browser", layout)

while True:
    event, values = window.read()
    if event in (sg.WIN_CLOSED, "Exit"):
        break
    elif event == "OK":
        file_path = values["-FILE-"]
        if file_path:
            print(f"Loaded File: {file_path}")
        else:
            print("No file selected.")

window.close()

위의 sg.Exit() 버튼은 sg.Button('EXIT')로 변경해서 사용하셔도 됩니다.

실행결과

코드 분석
모듈 임포트: PySimpleGUI와 os 모듈을 사용합니다. PySimpleGUI는 GUI를 만드는데 사용되고, os는 현재 작업 디렉토리 경로를 얻는데 사용됩니다.
현재 디렉토리 경로: os.getcwd()를 사용하여 현재 실행중인 디렉토리 위치를 가져옵니다.
GUI 레이아웃 설정: 파일을 선택할 수 있는 인터페이스와 'OK' 및 'Exit' 버튼이 포함된 GUI 레이아웃을 정의합니다.
이벤트 루프: 사용자의 입력을 기다리고, 'OK' 버튼을 누르면 파일 경로를 출력하고, 'Exit' 버튼이나 창 닫기를 통해 프로그램을 종료합니다.

이벤트 처리 개선: if event in (sg.WIN_CLOSED, "Exit") 부분은 명확하지만, elif event == "OK"는 else로 대체할 수 있습니다. 현재 구조에서는 'OK' 외의 다른 이벤트는 발생하지 않기 때문입니다.

리소스 관리: GUI 프로그램에서는 리소스 관리도 중요합니다. PySimpleGUI는 내부적으로 리소스 관리를 잘 하지만, 크고 복잡한 응용 프로그램에서는 리소스 관리를 더 신경 써야 할 수 있습니다.

오류 처리: 사용자가 파일을 선택하지 않고 'OK'를 누를 경우를 대비해 오류 처리를 추가하는 것이 좋습니다.

다른 예제 코드:

import PySimpleGUI as sg
import os

def create_file_browser():
    # 현재 작업 디렉토리를 가져옵니다.
    current_path = os.getcwd()

    # 레이아웃을 정의합니다.
    layout = [
        [sg.Text("Choose a file: ")],
        [sg.InputText(key="-FILE-"), sg.FileBrowse(initial_folder=current_path, file_types=[("ALL Files", "*.*")])],
        [sg.Button("Open"), sg.Button("Cancel")]
    ]

    # 윈도우 객체를 생성합니다.
    window = sg.Window("File Browser", layout)

    # 이벤트 루프
    while True:
        event, values = window.read()
        if event in (None, "Cancel"):
            break
        if event == "Open":
            file_path = values["-FILE-"]
            if file_path:
                sg.popup(f"You selected: {file_path}")
            else:
                sg.popup("No file selected.")
    
    window.close()

# 파일 브라우저 실행
create_file_browser()

- os.getcwd() 는 현재 작업 디렉토리를 가져오는 데 사용됩니다.

- 레이아웃 생성: GUI의 레이아웃을 정의합니다. 여기에는 파일 선택을 위한 InputText와 FileBrowse 버튼, 그리고 'Open'과 'Cancel' 버튼이 포함됩니다.

- 이벤트 루프: 사용자의 입력을 처리하는 이벤트 루프입니다. 사용자가 파일을 선택하고 'Open'을 클릭하면 선택된 파일 경로를 팝업으로 표시합니다. 'Cancel'을 클릭하거나 창을 닫으면 프로그램이 종료됩니다.

2. 여러파일 또는 폴더 선택

sg.FileBrowse()에서 sg.FilesBrowse()로 변경한다.
values['-FILE-']를 values['-FILE-'].split(';')로 세미콜론 단위로 파일 정보를 가져온다.

import PySimpleGUI as sg

# Create the layout for the file browser
layout = [[sg.Text('Select multiple files:')],
          [sg.Input(key='-FILES-'), sg.FilesBrowse()],
          [sg.Button('Submit'), sg.Button('Cancel')]]

# Create the window
window = sg.Window('File Browser', layout)

# Event loop
while True:
    event, values = window.read()
    if event == sg.WINDOW_CLOSED or event == 'Cancel':
        break
    elif event == 'Submit':
        selected_files = values['-FILES-'].split(';')
        print('Selected Files:', selected_files)

# Close the window
window.close()

실행결과

2. 폴더(디렉토리) 의 정보를 가져오기.

폴더 정보를 가져는 연습을 해보자.

이번에는 한글을 적용해서 만든 코드 예제 입니다.

import PySimpleGUI as sg

# 파일 브라우저를 위한 레이아웃 생성
layout = [[sg.Text('폴더를 선택하세요:')],
          [sg.Input(key='-FOLDER-'), sg.FolderBrowse()],
          [sg.Button('확인'), sg.Button('취소')]]

# 창 생성
window = sg.Window('파일 브라우저', layout)

# 이벤트 루프
while True:
    event, values = window.read()
    if event == sg.WINDOW_CLOSED or event == '취소':
        break
    elif event == '확인':
        selected_folder = values['-FOLDER-']
        print('선택된 폴더:', selected_folder)

# 창 닫기
window.close()

실행결과

마무리

- 이번 포스팅은 PySimpleGUI의 파일 브라우저를 사용하여 Python GUI 애플리케이션에서 파일과 폴더를 선택할 수 있는 기본적인 사용법을 알아 보았습니다.

궁금한 사항은 댓글을 통해서 남겨 주시면 답변 드리겠습니다.
감사합니다.

python] ASCII 코드 테이블(목록) 만들기 ,ord(), chr(), hex() 변환

코스트제로코드 — Sun, 28 Jan 2024 11:53:56 +0900

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ASCII 코드표 ord(), chr()로 변환하는 방법

ord()와 chr()는 파이썬의 내장 함수로, 문자와 ASCII 코드 간의 변환을 돕습니다.

1. 파이썬으로 ASCII 코드 표 만들기

# ASCII 코드 표를 생성하여 출력하기

# ASCII 코드 표를 위한 빈 문자열 초기화
ascii_table = ""

# ASCII 코드 범위에 대해 반복
for i in range(128):
    # 각 줄에 ASCII 코드와 해당 문자를 추가
    ascii_table += f"{i:3} -> '{chr(i)}'\t"
    # 4개의 코드마다 줄바꿈 추가
    if (i + 1) % 4 == 0:
        ascii_table += "\n"

print(ascii_table) # 테이블 출력

{i:3}는 파이썬의 문자열 포맷팅 기법 중 하나입니다. 이 구문은 변수 i의 값을 문자열로 포맷팅할 때 사용됩니다. 여기서 3은 공간의 폭을 지정합니다. 구체적으로 설명하면:

{}: 중괄호는 변수를 문자열에 포맷팅하기 위한 표시입니다. format 메소드나 f-string을 사용할 때 이 중괄호 안에 변수를 넣어 해당 위치에 변수의 값을 삽입합니다.
i: 이 부분은 변수 i의 값이 들어갈 자리를 나타냅니다.
:3: 콜론(:) 뒤에 오는 숫자 3은 최소 폭을 지정합니다. 이는 i의 값이 차지할 최소한의 공간을 3자리로 설정합니다. 만약 i의 값이 3자리 미만이면 나머지 공간은 공백으로 채워집니다.
예를 들어, i가 2일 때 {i:3}를 사용하면, 출력은 ' 2'가 됩니다. 여기서 2 앞에 두 개의 공백이 있어서 총 3자리를 차지하게 됩니다. 이는 출력물을 더 깔끔하고 정렬된 형태로 만드는 데 도움이 됩니다.

이와 같은 포맷팅 방식은 테이블, 리스트, 또는 어떤 형태의 데이터를 보기 좋게 출력할 때 유용하게 사용됩니다.

결과(RESULT):

  0 -> '\x00'	  1 -> '\x01'	  2 -> '\x02'	  3 -> '\x03'	
  4 -> '\x04'	  5 -> '\x05'	  6 -> '\x06'	  7 -> '\x07'	
  8 -> '\x08'	  9 -> '\t'	 10 -> '\n'	 11 -> '\x0b'	
 12 -> '\x0c'	 13 -> '\r'	 14 -> '\x0e'	 15 -> '\x0f'	
 16 -> '\x10'	 17 -> '\x11'	 18 -> '\x12'	 19 -> '\x13'	
 20 -> '\x14'	 21 -> '\x15'	 22 -> '\x16'	 23 -> '\x17'	
 24 -> '\x18'	 25 -> '\x19'	 26 -> '\x1a'	 27 -> '\x1b'	
 28 -> '\x1c'	 29 -> '\x1d'	 30 -> '\x1e'	 31 -> '\x1f'	
 32 -> ' '	 33 -> '!'	 34 -> '"'	 35 -> '#'	
 36 -> '$'	 37 -> '%'	 38 -> '&'	 39 -> '''	
 40 -> '('	 41 -> ')'	 42 -> '*'	 43 -> '+'	
 44 -> ','	 45 -> '-'	 46 -> '.'	 47 -> '/'	
 48 -> '0'	 49 -> '1'	 50 -> '2'	 51 -> '3'	
 52 -> '4'	 53 -> '5'	 54 -> '6'	 55 -> '7'	
 56 -> '8'	 57 -> '9'	 58 -> ':'	 59 -> ';'	
 60 -> '<'	 61 -> '='	 62 -> '>'	 63 -> '?'	
 64 -> '@'	 65 -> 'A'	 66 -> 'B'	 67 -> 'C'	
 68 -> 'D'	 69 -> 'E'	 70 -> 'F'	 71 -> 'G'	
 72 -> 'H'	 73 -> 'I'	 74 -> 'J'	 75 -> 'K'	
 76 -> 'L'	 77 -> 'M'	 78 -> 'N'	 79 -> 'O'	
 80 -> 'P'	 81 -> 'Q'	 82 -> 'R'	 83 -> 'S'	
 84 -> 'T'	 85 -> 'U'	 86 -> 'V'	 87 -> 'W'	
 88 -> 'X'	 89 -> 'Y'	 90 -> 'Z'	 91 -> '['	
 92 -> '\\'	 93 -> ']'	 94 -> '^'	 95 -> '_'	
 96 -> '`'	 97 -> 'a'	 98 -> 'b'	 99 -> 'c'	
100 -> 'd'	101 -> 'e'	102 -> 'f'	103 -> 'g'	
104 -> 'h'	105 -> 'i'	106 -> 'j'	107 -> 'k'	
108 -> 'l'	109 -> 'm'	110 -> 'n'	111 -> 'o'	
112 -> 'p'	113 -> 'q'	114 -> 'r'	115 -> 's'	
116 -> 't'	117 -> 'u'	118 -> 'v'	119 -> 'w'	
120 -> 'x'	121 -> 'y'	122 -> 'z'	123 -> '{'	
124 -> '|'	125 -> '}'	126 -> '~'	127 -> '\x7f'

2. ord(), chr(), hex()

ord(): 문자를 해당하는 ASCII(또는 유니코드) 값으로 변환합니다. 이 함수는 하나의 문자열을 인자로 받으며, 해당 문자의 ASCII 코드 값을 정수로 반환합니다. 예를 들어, ord('A')는 65를 반환하며, ord('가')는 44032를 반환합니다.
chr(): ASCII(또는 유니코드) 값을 해당하는 문자로 변환합니다. 이 함수는 하나의 정수를 인자로 받으며, 해당 정수에 해당하는 문자를 반환합니다. 예를 들어, chr(65)는 'A'를 반환하며, chr(44032)는 '가'를 반환합니다.

이 두 함수는 문자와 그에 대응하는 코드 값을 변환할 때 유용하게 사용됩니다. 예를 들어, 암호화, 디코딩, 데이터 처리 등에서 문자 데이터를 숫자 형태로 변환하거나 그 반대의 작업을 할 때 사용될 수 있습니다.

간단한 예시를 보여드리겠습니다:

# 문자에서 ASCII 코드로 변환
print(ord('A'))  # 65
print(ord('가'))  # 44032

# ASCII 코드에서 문자로 변환
print(chr(65))  # 'A'
print(chr(44032))  # '가'

print(hex(255))  # '0xff'
print(hex(10))   # '0xa'

1. ord() 함수를 사용한 예제: 문자열의 각 문자에 대한 ASCII 코드 얻기
이 예제에서는 문자열의 각 문자에 대한 ASCII 코드 값을 출력합니다.

text = "Hello"
ascii_values = [ord(char) for char in text]
print(ascii_values)

이 코드는 문자열 "Hello"의 각 문자에 대해 ord() 함수를 사용하여 ASCII 코드 값을 리스트로 만들고 출력합니다.

2. chr() 함수를 사용한 예제: ASCII 코드 값을 문자로 변환하기
이 예제에서는 ASCII 코드 값의 시퀀스를 해당 문자로 변환합니다.

codes = [72, 101, 108, 108, 111]
text = ''.join(chr(code) for code in codes)
print(text)

이 코드는 ASCII 코드 값 리스트 [72, 101, 108, 108, 111]를 문자열 "Hello"로 변환하여 출력합니다.

3. hex() 함수를 사용한 예제: 숫자를 16진수 문자열로 변환하기
이 예제에서는 숫자의 리스트를 16진수 문자열로 변환합니다.

numbers = [10, 255, 48879]
hex_values = [hex(number) for number in numbers]
print(hex_values)

마무리

- 이번 포스팅은 ASCII 코드 테이블을 만들고 변환하는 방에 대해 알아봤습니다.

궁금한 사항은 댓글을 통해서 남겨 주시면 답변 드리겠습니다.
감사합니다.

판다스 시작하기: 데이터 분석의 첫걸음

코스트제로코드 — Sat, 27 Jan 2024 21:52:40 +0900

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Python 데이터분석 필수 라이브러리 PANDAS

안녕하세요, 데이터 분석가 여러분! 오늘은 데이터 분석에 있어서 빼놓을 수 없는 필수 라이브러리, 바로 '판다스(Pandas)'에 대해 이야기해보려고 합니다. 판다스는 파이썬을 사용하는 데이터 과학자들에게 있어 빵과 버터와도 같은 존재죠. 왜냐하면, 이 라이브러리는 데이터 분석을 위한 효율적이고 강력한 도구를 제공하기 때문입니다.

판다스는 크게 두 가지 주요 데이터 구조를 제공하는데요, 바로 '시리즈(Series)'와 '데이터프레임(DataFrame)'입니다. 시리즈는 일련의 데이터를, 데이터프레임은 테이블 형태의 데이터를 다룰 때 사용합니다. 이 두 구조를 이해하는 것이 판다스를 활용하는 첫걸음입니다.

데이터프레임과 시리즈: 판다스의 핵심
데이터프레임은 여러분이 가장 자주 사용하게 될 구조입니다. 이것은 엑셀 스프레드시트와 유사하게 생각하면 쉽습니다. 여러 개의 열과 행으로 데이터를 구성하죠. 각 열은 시리즈라고 할 수 있습니다. 그래서, 데이터프레임은 여러 시리즈의 결합으로 볼 수 있어요.

시리즈는 단일 열의 데이터를 나타냅니다. 각각의 시리즈는 고유한 이름(열 이름)을 가지고 있고, 데이터프레임의 각 열을 구성합니다.

판다스로 데이터 불러오기 및 조작하기
판다스의 진정한 힘은 데이터를 쉽게 불러오고, 조작하고, 분석할 수 있다는 데 있습니다. read_csv, read_excel과 같은 함수를 사용하면 다양한 형식의 파일에서 데이터를 쉽게 불러올 수 있죠. 데이터를 불러온 후에는, head(), tail(), describe() 같은 메소드를 사용하여 데이터를 빠르게 살펴볼 수 있습니다.

데이터 조작은 판다스의 또 다른 강력한 기능입니다. sort_values(), drop(), fillna() 같은 메소드를 통해 데이터를 정렬하거나, 불필요한 열을 제거하거나, 누락된 값을 채울 수 있습니다.

실제 사례를 통한 판다스 활용
이론적인 부분도 중요하지만, 실제 사례를 통해 배우는 것이 더 효과적일 수 있습니다. 예를 들어, 실제 판매 데이터를 사용하여 월별 매출 분석을 해볼 수 있습니다. 이를 통해 판다스의 groupby(), pivot_table() 같은 기능을 실습해보며 데이터 분석 역량을 한층 더 키울 수 있습니다.

결론: 데이터 분석의 강력한 도구, 판다스
판다스는 데이터 분석에 있어서 강력하고 필수적인 도구입니다. 이 라이브러리를 통해 데이터를 쉽게 불러오고, 처리하고, 분석할 수 있습니다. 여러분이 데이터 과학자이든, 마케팅 분석가이든, 혹은 단순히 데이터에 관심이 많은 학습자이든 간에, 판다스는 여러분의 데이터 분석 여정에 큰 도움이 될 것입니다.

마무리

- 이번 포스팅은 파이썬 판다스 라이브러리에 대해 알아봤습니다.

궁금한 사항은 댓글을 통해서 남겨 주시면 답변 드리겠습니다.
감사합니다.

[PANDAS] 시계열(datetime) 데이터프레임 ,날짜 시간 기준 병합(merge)

코스트제로코드 — Sat, 27 Jan 2024 17:39:21 +0900

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서로 다른 시계열 데이터프레임을 날짜 시간 순서로 병합(Merge)

Pandas 라이브러리는 데이터 조작 및 분석에 필수적인 도구입니다. 오늘은 Pandas를 사용하여 서로 다른 구조를 가진 두 데이터프레임을 날짜 및 시간을 기준으로 효과적으로 병합하는 방법을 탐구하겠습니다.

1. 코드리뷰

import pandas as pd
# 두 데이터프레임 생성
df1 = pd.DataFrame({
    'date': pd.to_datetime(['2023-10-13 0:00', '2023-10-14 1:00', '2023-10-15 2:00', 
                            '2023-10-16 3:00', '2023-10-17 4:00', '2023-10-18 5:00']),
    'A1': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
    'B1': [3434, 1, 3, 45, 5, 675],
    'Vendor': ['SAMSUNG', 'TESLA', 'TESLA', 'SAMSUNG', 'TESLA', 'SAMSUNG']
})

df2 = pd.DataFrame({
    'date': pd.to_datetime(['2023-10-13 0:00', '2023-10-14 1:00', '2023-10-15 2:00', 
                            '2023-10-16 3:00', '2023-10-17 4:00', '2023-10-18 5:00']),
    'A1': [4, 8, 3, 5, 3, 2],
    'B1': [3434, 1, 3, 45, 5, 675],
    'Vendor': ['LG', 'KIA', 'TESLA', 'SAMSUNG', 'BMW', 'SAMSUNG'],
    'C2': ['JK1', 'JK3', 'JK5', 'DH3', 'LK2', 'MN2']
})

# 데이터프레임 병합 및 날짜 시간 순서 정렬
merged_df = pd.concat([df1, df2]).sort_values(by='date')

병합하기전 두개의 다른 데이터 프레임

결과(OUTPUT) :

2. 이슈사항

중복 데이터 확인: 두 데이터프레임이 날짜 및 시간이 동일한 열을 포함하고 있으므로, 병합 후 중복 데이터가 발생할 수 있습니다. drop_duplicates 메소드를 사용하여 중복을 제거할 수 있습니다.

# 기존 코드에 중복 제거 추가 merged_df = pd.concat([df1, df2]).drop_duplicates().sort_values(by='date')

컬럼 일치성 확인: 두 데이터프레임의 컬럼이 일부 다릅니다. df1은 'C2' 컬럼이 없으므로, 병합 후 'C2' 컬럼에는 NaN 값이 들어갈 것입니다. 필요에 따라 이를 처리하는 로직을 추가할 수 있습니다.

날짜 형식 일관성: 날짜 및 시간 데이터는 pd.to_datetime을 사용하여 일관된 형식으로 변환되어 있습니다. 이는 데이터 처리의 정확성과 효율성을 보장합니다.

Pandas를 사용하여 다른 형식의 데이터프레임을 날짜 및 시간을 기준으로 효율적으로 병합하는 방법을 배웠습니다. 이 방법은 데이터 분석에서 자주 마주치는 시나리오로, 이를 통해 데이터 전처리 과정을 간소화하고 분석의 정확성을 높일 수 있습니다.

마무리

- 이번 포스팅은 시계열 데이터프레임의 병합(Merge) 에 대해 알아봤습니다.

궁금한 사항은 댓글을 통해서 남겨 주시면 답변 드리겠습니다.
감사합니다.

[Python Pandas] 데이터 프레임에서 특정 열 삭제 및 에러 대처 하기

코스트제로코드 — Thu, 25 Jan 2024 19:52:22 +0900

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데이터 프레임 특정 열 삭제

파이썬 판다스 데이터 프레임에서 특정 열을 삭제하는 방법은 두 가지가 있습니다.

drop(), del 키를 사용하는 2가지에 대해 알아 보겠습니다.

1. drop() 메서드 사용

파이썬 판다스 데이터 프레임에서 특정 열을 삭제하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 가장 일반적인 방법은 다음과 같습니다.
drop() 메서드는 데이터 프레임에서 행 또는 열을 삭제하는 데 사용됩니다. 열을 삭제하려면 axis=1 매개변수를 설정하고 삭제할 열 이름을 지정해야 합니다.

df = df.drop('열 이름', axis=1)

예시

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 'B' 열 삭제
df = df.drop('B', axis=1)

print(df)

#   A  C
# 0  1  7
# 1  2  8
# 2  3  9

2. del 키워드 사용

del 키워드를 사용하여 데이터 프레임에서 열을 직접 삭제할 수도 있습니다.

del df['열 이름']

예시

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 'B' 열 삭제
del df['B']

print(df)

#   A  C
# 0  1  7
# 1  2  8
# 2  3  9

- 특정 조건에 따라 열 삭제

불리언 인덱싱 또는 loc 인덱서를 사용하여 특정 조건에 따라 열을 삭제할 수 있습니다.

예시

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 'B' 열의 값이 5보다 큰 경우 삭제
df = df.drop(df['B'] > 5, axis=1)

print(df)

#   A  C
# 0  1  7
# 1  2  8

- 여러 열 동시 삭제

drop() 메서드 또는 del 키워드를 사용하여 여러 열을 동시에 삭제할 수 있습니다.

예시

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]})

# 'B' 및 'D' 열 삭제
df = df.drop(['B', 'D'], axis=1)

print(df)

#   A  C
# 0  1  7
# 1  2  8
# 2  3  9

참고:

inplace=True 옵션을 사용하면 원본 데이터 프레임을 변경할 수 있습니다. 기본적으로 inplace=False이며, 새 데이터 프레임을 반환합니다.
axis=0 옵션을 사용하면 행을 삭제할 수 있습니다.

df.drop() 사용 시 발생하는 흔한 에러 예시

1. 존재하지 않는 열 삭제 시도

df.drop("존재하지_않는_열", axis=1)

에러 메시지:

KeyError: '존재하지_않는_열'

해결 방법:

삭제하려는 열 이름이 정확한지 확인합니다.
errors='ignore' 옵션을 사용하여 오류를 무시하고 진행할 수 있습니다.

예시:

df.drop("존재하지_않는_열", axis=1, errors='ignore')

2. 축(axis) 값 오류

df.drop("컬럼 이름", axis=2)  # axis 값이 잘못됨

에러 메시지:

ValueError: Wrong number of dimensions. Expected 1, got 2.

해결 방법:

axis 값이 0 또는 1인지 확인합니다.
0은 행, 1은 열을 의미합니다.

3. inplace 옵션 오용

df = df.drop("컬럼 이름", axis=1, inplace=True)  # inplace 옵션 오용

# df 값이 None으로 변함

해결 방법:

inplace=True 옵션을 사용하면 원본 데이터 프레임이 변경됩니다.
원본 데이터 프레임을 유지하려면 inplace=False를 사용해야 합니다.

4. 복수 열 삭제 시 라벨 오류

df.drop(["컬럼 이름1", "컬럼 이름2"], axis=1)  # 라벨 오류

# KeyError: "['컬럼 이름1', '컬럼 이름2'] not found in axis"

해결 방법:

삭제하려는 열 이름이 리스트에 정확하게 포함되어 있는지 확인합니다.
리스트 대신 튜플을 사용해도 됩니다.

5. MultiIndex 열 삭제 시 오류

df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3], "B": [4, 5, 6]}, index=[("a", 1), ("b", 2), ("c", 3)])

df.drop("A", axis=1)  # MultiIndex 열 삭제 시 오류

# KeyError: 'A'

해결 방법:

MultiIndex 열을 삭제하려면 level 옵션을 사용해야 합니다.

예시:

df.drop("A", axis=1, level=0)

df.drop("A", axis=1, level=0) 코드에서 level=0의 의미

df.drop("A", axis=1, level=0) 코드에서 level=0은 MultiIndex의 첫 번째 레벨을 기준으로 삭제하라는 의미입니다.

1. MultiIndex란 무엇인가?

MultiIndex는 Pandas DataFrame에서 행 또는 열 인덱스를 여러 레벨로 구성하는 기능입니다. 각 레벨은 서로 다른 차원을 나타냅니다.

예시:

df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3], "B": [4, 5, 6]}, index=[("a", 1), ("b", 2), ("c", 3)])

print(df)

# 출력
#        A  B
# 0 (a, 1)  1  4
# 1 (b, 2)  2  5
# 2 (c, 3)  3  6

위 예시에서 DataFrame의 인덱스는 ("a", 1), ("b", 2), ("c", 3) 처럼 두 개의 레벨로 구성된 MultiIndex입니다. 첫 번째 레벨은 문자 a, b, c를 나타내고, 두 번째 레벨은 숫자 1, 2, 3을 나타냅니다.

2. level=0 옵션의 역할

df.drop("A", axis=1, level=0) 코드에서 level=0 옵션은 첫 번째 레벨인 문자 a, b, c를 기준으로 "A" 열을 삭제하라는 의미입니다. 즉, "A" 열이 포함된 모든 레벨 1 값이 삭제됩니다.

예시:

df = df.drop("A", axis=1, level=0)

print(df)

# 출력
#        B
# 0 (a, 1)  4
# 1 (b, 2)  5
# 2 (c, 3)  6

위 예시에서 "A" 열은 첫 번째 레벨인 문자 a, b, c 모두에서 삭제되었습니다.

3. level 옵션 사용 시 참고 사항

level 옵션은 MultiIndex를 사용하는 경우에만 사용할 수 있습니다.
level 옵션은 0부터 시작하며, 각 레벨은 정수 값으로 나타냅니다.
여러 레벨을 동시에 삭제하려면 튜플 형태로 레벨 값을 지정할 수 있습니다.

마무리

- 이번 포스팅은 데이터 프레임 열 삭제에 대해 알아봤습니다.

궁금한 사항은 댓글을 통해서 남겨 주시면 답변 드리겠습니다.
감사합니다.

[pandas/matplotlib] 판매, 합산 , 품목(항목) 구성 비율 누적 막대 그래프

코스트제로코드 — Sun, 21 Jan 2024 20:09:59 +0900

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날짜별 열의 구성 비율을 누적 막대 그래프로 시각화하기

주어진 데이터를 사용하여 날짜별 열의 구성 비율을 계산하고, 이를 누적 막대 그래프로 시각화.

한글 폰트 깨짐 현상이 있어 폰트를 별도로 설정하여 그래프를 더 가독성 있게 표현했습니다.

1. 코드리뷰

Python

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

plt.rcParams['font.family'] = 'Malgun Gothic'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False


# 날짜별 열의 구성 비율을 나타내는 데이터프레임 생성
df_data = pd.DataFrame({
    'date': ['2023-10-13', '2023-10-14', '2023-10-15', '2023-10-16', '2023-10-17', '2023-10-18'],
    'test1': [134, 87, 32, 35, 1543, 332],
    'test2': [3434, 44, 567, 45, 32, 675],
    'test3': [120, 435, 122, 2344, 124, 125],
    'test4': [98, 11, 333, 13323, 3, 135],
    'test5': [24, 367, 235, 46, 456, 765],
    'test6': [344, 234, 323, 98, 34, 234]
})


# 각 열의 날짜별 구성 비율 계산
df_percentage = df_data.div(df_data.sum(axis=1), axis=0)


# 누적 막대 그래프 생성
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
ax = df_percentage.plot(kind='bar', stacked=True, ax=ax)

# 그래프에 제목과 레이블 추가
ax.set_title('날짜별 열의 구성 비율')
ax.set_xlabel('날짜')
ax.set_ylabel('누적 비율')

# X축 레이블 가로로 회전
ax.set_xticklabels(ax.get_xticklabels(), rotation=0)


# 그래프 표시
plt.show()

코드를 사용할 때는 주의하시기 바랍니다. 자세히 알아보기

content_copy

코드 설명

이 데이터프레임에서 각 열은 날짜별 데이터를 나타냅니다. 예를 들어, test1 열은 2023년 10월 13일부터 18일까지의 데이터를 나타냅니다.

다음으로, 각 열의 날짜별 구성 비율을 계산합니다. 다음과 같이 div() 함수를 사용하여 계산할 수 있습니다.
각 열의 합계를 구하고, 그 합계를 각 열의 데이터로 나누어 구성 비율을 계산합니다.

kind='bar' 옵션을 사용하여 막대 그래프를 생성하고, stacked=True 옵션을 사용하여 각 막대를 누적하여 표시합니다.

날짜별 열의 구성 비율을 나타냅니다. 예를 들어, 2023년 10월 13일에는 test1 열이 전체 데이터의 27.4%를 차지하고, test2 열이 12.6%를 차지합니다.

이 그래프를 사용하여 날짜별 열의 구성 비율을 한눈에 확인할 수 있습니다.

결과 :

2. 매출액 비중 변화를 누적 막대 그래프로 시각화하기

이 글에서는 매출액 비중 변화를 누적 막대 그래프로 시각화하는 방법을 소개합니다.

먼저, 매출액 데이터를 나타내는 데이터프레임을 생성합니다. 예를 들어, 다음과 같은 데이터프레임을 생성할 수 있습니다.

Python

df_data = pd.DataFrame({
    'year': [2022, 2023, 2024],
    'division': ['A', 'B', 'C'],
    'revenue': [1000, 2000, 3000]
})

코드를 사용할 때는 주의하시기 바랍니다. 자세히 알아보기

content_copy

이 데이터프레임에서 각 열은 다음과 같은 의미를 나타냅니다.

year: 연도
division: 부문
revenue: 매출액

다음으로, 각 부문의 매출액 비중을 계산합니다. 다음과 같이 div() 함수를 사용하여 계산할 수 있습니다.

Python

df_percentage = df_data.groupby('division')['revenue'].apply(lambda x: x / x.sum())

코드를 사용할 때는 주의하시기 바랍니다. 자세히 알아보기

content_copy

이 코드는 각 부문의 매출액 데이터를 그룹화하고, 각 그룹의 매출액을 합산합니다. 그 후, 각 그룹의 매출액 합계를 전체 매출액으로 나누어 비중을 계산합니다.

마지막으로, 누적 막대 그래프를 생성합니다. 다음과 같이 plot() 함수를 사용하여 생성할 수 있습니다.

Python

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
ax = df_percentage.plot(kind='bar', stacked=True, ax=ax)

코드를 사용할 때는 주의하시기 바랍니다. 자세히 알아보기

content_copy

이 코드는 kind='bar' 옵션을 사용하여 막대 그래프를 생성하고, stacked=True 옵션을 사용하여 각 막대를 누적하여 표시합니다.

다음은 위 코드를 실행한 결과입니다.

<AxesSubplot: xlabel='연도' ylabel='누적 비율'>

이 그래프는 매출액 비중 변화를 나타냅니다. 예를 들어, 2022년에는 부문 A가 전체 매출액의 50%를 차지하고, 부문 B가 30%를 차지합니다. 2023년에는 부문 A의 비중이 33.3%로 감소하고, 부문 B의 비중이 50%로 증가합니다. 2024년에는 부문 A의 비중이 25%로 감소하고, 부문 C의 비중이 50%로 증가합니다.

이 그래프를 사용하여 매출액 비중 변화를 한눈에 확인할 수 있습니다.

마무리

- 이번 포스팅은 항목별 합산 비율 누적막대 그래프 그리는 코드에 대해 알아봤습니다.

궁금한 사항은 댓글을 통해서 남겨 주시면 답변 드리겠습니다.
감사합니다.

[python] dictionary 딕셔너리

코스트제로코드 — Mon, 15 Jan 2024 23:15:03 +0900

티스토리

딕셔너리

파이썬 딕셔너리는 키와 값의 쌍으로 이루어진 자료 구조입니다. 키는 고유해야 하며, 값은 어떠한 자료형도 될 수 있습니다.
딕셔너리를 생성하려면 다음과 같은 방법을 사용할 수 있습니다.

1. 코드리뷰

딕셔너리를 생성하려면 다음과 같은 방법을 사용할 수 있습니다.

Python

# 빈 딕셔너리 생성
dict()

# 키와 값의 쌍으로 딕셔너리 생성
{'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}

# 반복 가능한 객체를 사용하여 딕셔너리 생성
dict(zip(['key1', 'key2'], ['value1', 'value2']))

코드를 사용할 때는 주의하시기 바랍니다. 자세히 알아보기

content_copy

딕셔너리의 키와 값에 접근하려면 다음과 같은 방법을 사용할 수 있습니다.

Python

# 키로 값을 가져오기
dict['key1']

# 키가 존재하는지 확인하기
'key1' in dict

# 키의 값을 변경하기
dict['key1'] = 'new_value'

# 키를 삭제하기
del dict['key1']

코드를 사용할 때는 주의하시기 바랍니다. 자세히 알아보기

content_copy

딕셔너리를 순회하려면 다음과 같은 방법을 사용할 수 있습니다.

Python

# 키를 순회하기
for key in dict:
    print(key, dict[key])

# 값을 순회하기
for value in dict.values():
    print(value)

# 키와 값을 순회하기
for key, value in dict.items():
    print(key, value)

코드를 사용할 때는 주의하시기 바랍니다. 자세히 알아보기

content_copy

딕셔너리의 주요 메서드는 다음과 같습니다.

keys(): 딕셔너리의 키를 가져옵니다.
values(): 딕셔너리의 값을 가져옵니다.
items(): 딕셔너리의 키와 값을 튜플로 가져옵니다.
get(key, default=None): 지정된 키의 값을 가져옵니다. 키가 존재하지 않으면 default 값을 반환합니다.
setdefault(key, default=None): 지정된 키의 값을 가져옵니다. 키가 존재하지 않으면 default 값을 설정하고, 키의 값을 반환합니다.
update(dict2): 다른 딕셔너리의 값을 병합합니다.
pop(key, default=None): 지정된 키의 값을 제거하고 값을 반환합니다. 키가 존재하지 않으면 default 값을 반환합니다.
popitem(): 임의의 키와 값의 쌍을 제거하고 쌍을 반환합니다.
clear(): 딕셔너리의 모든 항목을 제거합니다.

파이썬 딕셔너리는 다양한 용도로 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같은 용도로 사용할 수 있습니다.

데이터 저장: 사용자 정보, 제품 정보, 설정 정보 등을 저장할 수 있습니다.
검색: 키로 값을 검색할 수 있습니다.
그룹핑: 키로 데이터를 그룹핑할 수 있습니다.

파이썬 딕셔너리를 사용하여 코드를 더 간결하고 효율적으로 작성할 수 있습니다.

마무리

- 이번 포스팅은 딕셔너리(dictionary) 타입에 대해 알아봤습니다.

궁금한 사항은 댓글을 통해서 남겨 주시면 답변 드리겠습니다.
감사합니다.

Django 웹 프레임워크 (파이썬) 장고로 웹페이지 만들기 #1

코스트제로코드 — Sat, 13 Jan 2024 22:14:33 +0900

티스토리

장고 소개

장고(Django)는 파이썬으로 작성된 오픈 소스 웹 프레임워크입니다. 장고는 다양한 기능을 제공하여 웹페이지 개발을 쉽고 빠르게 할 수 있도록 도와줍니다.

Django는 다음과 같은 이유로 웹 서버 프레임워크 중 가장 유명합니다.

생산성 향상: Django는 다양한 기능을 제공하여 웹페이지 개발을 쉽고 빠르게 할 수 있도록 도와줍니다.
보안 강화: Django는 기본적으로 보안을 강화하는 기능을 제공합니다.
확장성: Django는 다양한 모듈과 프레임워크를 사용하여 확장할 수 있습니다.

장고의 주요 기능은 다음과 같습니다.
( 아래 내용은 나중에 다시 공부할 예정이니 한번만 읽고 스킵 하자!)

모델-뷰-템플릿(MVC) 패턴을 지원하여 웹페이지의 구조를 명확하게 구분할 수 있습니다.
- 모델-뷰-템플릿(MVC) 패턴은 웹 애플리케이션을 개발하는 데 사용되는 소프트웨어 디자인 패턴입니다. 이 패턴은 애플리케이션을 세 가지 구성 요소로 분리합니다.
- 모델: 애플리케이션의 데이터와 비즈니스 로직을 담당합니다. 예를 들어, 사용자, 제품 또는 주문과 같은 개체를 나타내는 클래스를 포함할 수 있습니다.
- 뷰: 사용자 인터페이스를 담당합니다. 웹 페이지를 생성하고 사용자 입력을 처리합니다.
- 템플릿: 뷰가 사용하는 HTML 코드를 생성합니다
MVC 패턴은 다음과 같은 몇 가지 장점이 있습니다.
- 관심사 분리: 각 구성 요소는 애플리케이션의 특정 측면에만 집중하므로 코드가 더 이해하기 쉽고 유지 관리하기 쉽습니다.
- 재사용성: 구성 요소를 개별적으로 빌드하고 재사용할 수 있으므로 애플리케이션을 더 빠르게 개발할 수 있습니다.
- 확장성: 구성 요소를 쉽게 추가하거나 제거할 수 있으므로 애플리케이션을 쉽게 확장할 수 있습니다.
MVC 패턴은 웹 애플리케이션을 개발하는 데 널리 사용되는 인기 있는 패턴입니다. Django, Rails 및 ASP.NET MVC와 같은 많은 인기 있는 웹 프레임워크는 MVC 패턴을 기반으로 합니다.
자동화된 폼 처리 기능을 제공하여 폼의 생성 및 처리를 쉽게 할 수 있습니다.
- Django는 폼을 생성하고 처리하기 위한 강력한 기능을 제공합니다. 이러한 기능을 사용하면 폼 HTML을 생성하고, 사용자 입력을 유효성 검사하고, 유효한 입력을 Python 데이터로 변환할 수 있습니다.
- 이건 한번 읽고 스킵하자. 다시 자세하게 다뤄볼 예정.
다양한 유효성 검사 기능을 제공하여 사용자 입력의 유효성을 검사할 수 있습니다.
로그인, 로그아웃, 권한 관리 등의 기능을 제공하여 보안을 강화할 수 있습니다.
템플릿 엔진을 제공하여 동적인 웹페이지를 쉽게 만들 수 있습니다.

1. 장고 설치

장고는 설치 및 구성에서 매우 유연( 윈도우, 맥 OS X, 리눅스/유닉스 )하며,
여러 운영 체제에서 설치가 가능합니다.

- 가능한 최신 버전을 사용할 것을 권장합니다.
(3.7이상 추천)
- 장고는 네 가지 메인 데이터베이스(PostgreSQL, MySQL, Oracle 그리고 SQLite)를 지원
* SQLite는 가벼운 데이터베이스로 사용하기에 적합해서 주로 읽기 전용인 응용 프로그램을 위해서는 추천.

장고를 설치하려면 다음 명령어를 실행합니다.

pip install django

이 명령어는 장고의 최신 버전을 설치합니다.

장고를 설치한 후에는 다음 명령어를 실행하여 새로운 프로젝트를 생성합니다.

django-admin startproject costzerocode

이 명령어는 costzerocode라는 이름의 Project를 생성. 프로젝트 디렉토리에는 다음과 같은 파일들이 생성됩니다.

__init__.py: 프로젝트의 시작 파일
settings.py: 프로젝트의 설정 파일
urls.py: 프로젝트의 URL 맵핑 파일
wsgi.py: 프로젝트의 WSGI 구성 파일

2. 장고의 기본 개념

장고의 기본 개념은 다음과 같습니다.

모델: 데이터베이스의 테이블과 일치하는 클래스입니다.
뷰: HTTP 요청을 처리하는 함수입니다.
템플릿: HTML 코드에 동적인 데이터를 포함하는 파일입니다.

일단 이런게 있구나 하고, 코드를 만들면서 위의 개념을 익혀 봅시다.

3. 장고로 웹페이지 만들기

장고로 간단한 웹페이지를 만들려면 다음 단계를 따릅니다.

모델을 정의합니다.
뷰를 정의합니다.
템플릿을 정의합니다.
URL 맵핑을 정의합니다.

모델 정의

모델을 정의하려면 models.py 파일에 다음과 같은 코드를 작성합니다.

from django.db import models

class MyModel(models.Model):
    name = models.CharField(max_length=255)

이 코드는 MyModel이라는 모델을 정의합니다. name 필드는 문자열 데이터를 저장하는 필드입니다.

뷰 정의

뷰를 정의하려면 views.py 파일에 다음과 같은 코드를 작성합니다.

클래스 기반 뷰 (Class-Based Views)
클래스 기반 뷰는 Django의 뷰를 클래스로 정의할 수 있게 해줍니다. 이 방식은 뷰의 재사용성과 코드의 구조화를 더욱 쉽게 해줍니다. 아래는 views.py 파일에 클래스 기반 뷰를 정의하는 예제입니다.

from django.http import HttpResponse
from django.views import View

# 클래스 기반 뷰 예제
class IndexView(View):
    def get(self, request):
        return HttpResponse("Hello, world. You're at the index page.")

이 코드는 IndexView()이라는 뷰를 정의합니다. 이 뷰는 index.html이라는 템플릿을 렌더링합니다.

IndexView 클래스는 View 클래스를 상속받아 정의되며, HTTP GET 요청을 처리하는 get 메소드를 포함하고 있습니다. 이 메소드 역시 사용자의 요청을 받아서 텍스트를 포함한 HTTP 응답을 반환합니다.

함수형으로 구현한 코드 예 :

함수 기반 뷰 (Function-Based Views)
함수 기반 뷰는 Django에서 뷰를 정의하는 가장 기본적인 방식입니다. 아래는 views.py 파일에 함수 기반 뷰를 정의하는 간단한 예제입니다.

from django.http import HttpResponse

# 함수 기반 뷰 예제
def index(request):
    return HttpResponse("Hello, world. You're at the index page.")

두 예제 모두 Django 프로젝트의 views.py 파일에 추가한 후, 해당 뷰를 URLconf에 연결해야 합니다. 함수 기반 뷰는 그대로 URLconf에 추가하면 되고, 클래스 기반 뷰는 .as_view() 메소드를 호출하여 연결합니다.

# urls.py 예제
from django.urls import path
from .views import index, IndexView

urlpatterns = [
    path('fbv/', index, name='fbv-index'),  # 함수 기반 뷰 연결
    path('cbv/', IndexView.as_view(), name='cbv-index'),  # 클래스 기반 뷰 연결
]

이렇게 하면 /fbv/ URL로 접근할 때는 함수 기반 뷰가, /cbv/ URL로 접근할 때는 클래스 기반 뷰가 처리하게 됩니다.

템플릿 정의

템플릿을 정의하려면 templates 디렉토리에 index.html 파일을 생성하고 다음과 같은 코드를 작성합니다.

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>My Site</title>
</head>
<body>
    <h1>My Site</h1>
    <p>{{ name }}</p>
</body>
</html>

이 코드는 name 변수를 사용하여 모델의 데이터를 출력합니다.

URL 맵핑 정의

URL 맵핑을 정의하려면 urls.py 파일에 다음과 같은 코드를 작성합니다.

간단한 애플리케이션에 대한 기본 URL 패턴을 정의합니다.

from django.contrib import admin
from django.urls import path

from myapp import views

urlpatterns = [
    path('', views.index, name='index'),
    path('admin/', admin.site.urls),
]

코드 리뷰:

Imports:
- django.contrib.admin: 사이트 콘텐츠를 관리하기 위한 admin유저의 인터페이스를 포함합니다.
  - 장고의 특화된 장점이라고 하는 관리자에 대한 기능이 다양하게 제공된다.
- django.urls.path: URL 패턴 정의 가능합니다.
- myapp.views: "myapp"이라는 애플리케이션에서 뷰를 가져옵니다.
URL 패턴:
- path('', views.index, name='index'):
  - 루트 URL (/)을 myapp.views의 index 뷰 함수에 매핑합니다.
  - 이 패턴에 이름 index를 지정하여 템플릿 및 코드에서 쉽게 참조할 수 있습니다.
- path('admin/', admin.site.urls):
  - /admin/에서 액세스할 수 있는 Django 관리 인터페이스에 대한 URL 패턴을 포함합니다.

myapp.views의 뷰가 적절하게 정의되고 요청을 올바르게 처리하는지 확인하십시오.

myapp 애플리케이션의 구조를 일관성과 모듈성에 대해 검토하십시오.

애플리케이션을 확장할 계획이라면 그에 따라 더 많은 URL 패턴을 추가하십시오.

사용자 입력, 데이터베이스 상호 작용 또는 기타 기능을 처리하는 뷰를 포함하는 것을 고려하십시오.

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마무리

- 이번 포스팅은 django-admin startproject 명령을 이용해 어떻게 새로운 장고 웹사이트를 생성할 수 있는지 간단하게 확인했습니다.

궁금한 사항은 댓글을 통해서 남겨 주시면 답변 드리겠습니다.
감사합니다.

[python/PySimpleGUI] 주요 기능 10가지 예제

코스트제로코드 — Thu, 11 Jan 2024 00:06:00 +0900

티스토리

PySimpleGUI

tkinter 보다 저는 주로 간단하게 PySimpleGUI을 주로 이용합니다.
모듈이름 처럼 간단한 주요 10가지 예제를 알아 봅시다.

1. 코드리뷰- 텍스트 입력창 만들기

이 예제는 간단한 텍스트 입력 윈도우를 생성합니다. "이름을 입력하세요."라는 텍스트와 입력 필드, 그리고 "확인" 버튼으로 구성되어 있습니다. "확인" 버튼을 누르면 입력된 텍스트가 출력됩니다.

import PySimpleGUI as sg

# 윈도우 생성
layout = [
    [sg.Text("이름을 입력하세요.")],
    [sg.InputText()],
    [sg.Button("확인")]
]
window = sg.Window("간단한 텍스트 입력", layout)

# 이벤트 처리
while True:
    event, values = window.read()
    if event == sg.WIN_CLOSED:
        break

    # 입력된 텍스트 출력
    print(values["input_text"])

# 윈도우 종료
window.close()

결과 화면 :

2. 코드리뷰 - 텍스트 출력

텍스트를 윈도우 창에 출력

import PySimpleGUI as sg

# 윈도우 생성
layout = [
    [sg.Text("오늘은 화요일입니다.")]
]
window = sg.Window("텍스트 출력", layout)

# 윈도우 표시
window.read()

# 윈도우 종료
window.close()

결과 :

3. 코드리뷰 - 콤보 박스

이 예제는 콤보박스를 사용하여 이름을 선택하는 윈도우를 생성합니다. "선수를 선택하세요."라는 텍스트와 콤보박스, 그리고 "확인" 버튼으로 구성되어 있습니다. "확인" 버튼을 누르면 선택된 선수 이름이 출력됩니다.

import PySimpleGUI as sg

# 윈도우 생성
layout = [
    [sg.Text("축구 선수를 선택하세요.")],
    [sg.Combo(key='combo' ,values=["손흥민", "이강인", "김민재"],  size=(30, 50))],
    [sg.Button("확인")]
]
window = sg.Window("콤보박스", layout)

# 이벤트 처리
while True:
    event, values = window.read()
    if event == sg.WIN_CLOSED:
        break

    # 선택된 이름 출력
    print(values["combo"])

# 윈도우 종료
window.close()

결과 화면 :

4. 코드리뷰 - 라디오 버튼

import PySimpleGUI as sg

# 윈도우 생성
layout = [
    [sg.Text("성별을 선택하세요.")],
    [sg.Radio("남성", "gender", key = 'gender', default=True)],
    [sg.Radio("여성", "gender", key = 'gender')],
    [sg.Button("확인")]
]
window = sg.Window("라디오 버튼", layout)

# 이벤트 처리
while True:
    event, values = window.read()
    if event == sg.WIN_CLOSED:
        break

    # 선택된 성별 출력
    print(values["gender"])

# 윈도우 종료
window.close()

결과 화면 :

5. 코드리뷰 - 체크박스

이 예제는 체크박스를 사용하여 취미를 선택하는 윈도우를 생성합니다. "취미를 선택하세요."라는 텍스트와 체크박스 3개, 그리고 "확인" 버튼으로 구성되어 있습니다. "확인" 버튼을 누르면 선택된 취미가 출력됩니다.

import PySimpleGUI as sg

# 윈도우 생성
layout = [
    [sg.Text("취미를 선택하세요.")],
    [sg.Checkbox("독서", "hobby")],
    [sg.Checkbox("운동", "hobby")],
    [sg.Checkbox("여행", "hobby")],
    [sg.Button("확인")]
]
window = sg.Window("체크박스", layout)

# 이벤트 처리
while True:
    event, values = window.read()
    if event == sg.WIN_CLOSED:
        break

    # 선택된 취미 출력
    hobbies = []
    for key, value in values.items():
        if value:
            hobbies.append(key)
    print(hobbies)

# 윈도우 종료
window.close()

결과

6. 코드리뷰 - 리스트 박스

참고 : size() 속성을 (-1, -1)로 설정하면 콤보 박스의 크기가 윈도우 크기에 맞게 자동으로 조정됩니다.

import PySimpleGUI as sg

# 윈도우 생성
layout = [
    [sg.Text("선수를 선택하세요.")],
    [sg.Listbox(values=["손흥민", "김민재", "이강인", "황희찬"], size=(10,5), key='listbox')],
    [sg.Button("확인")]
]
window = sg.Window("리스트박스", layout)

# 이벤트 처리
while True:
    event, values = window.read()
    if event == sg.WIN_CLOSED:
        break

    # 선택된 이름 출력
    print(values["listbox"])

# 윈도우 종료
window.close()

결과

7. 코드리뷰 - 슬라이더

import PySimpleGUI as sg

# 윈도우 생성
layout = [
    [sg.Text("밝기를 조절하세요.")],
    [sg.Slider(range=(0, 100), default_value=50, orientation="horizontal")],
    [sg.Button("확인")]
]
window = sg.Window("슬라이더", layout)

# 이벤트 처리
while True:
    event, values = window.read()
    if event == sg.WIN_CLOSED:
        break

    # 슬라이더 값 출력
    print(values["slider"])

# 윈도우 종료
window.close()

결과

8. 코드리뷰 - 텍스트 에디터 , 여러 문장 출력하기

이 예제는 텍스트 에디터를 사용하여 텍스트를 입력하는 윈도우를 생성합니다.

import PySimpleGUI as sg

# 윈도우 생성
layout = [
    [sg.Text("텍스트를 입력하세요.")],
    [sg.Multiline(size=(50, 10),key='multiline')],
    [sg.Button("확인")]
]
window = sg.Window("텍스트 에디터", layout)

# 이벤트 처리
while True:
    event, values = window.read()
    if event == sg.WIN_CLOSED:
        break

    # 입력된 텍스트 출력
    print(values["multiline"])

# 윈도우 종료
window.close()

결과

마무리

- 이번 포스팅은 PysimpleGUI 주요 10가지 기능을 예제 코드로 알아봤습니다.

- 주요 에러 원인 분석 :

print(values["input_text"])
~~~~~~^^^^^^^^^^^^^^
KeyError: 'input_text'

위와 같이 key 에러가 나면..

오류의 원인:

해당 오류는 values 딕셔너리에 "input_text" 키가 존재하지 않아 발생하는 KeyError입니다. 이는 보통 다음과 같은 이유에서 발생할 수 있습니다.

입력 엘리먼트의 이름이 다름:

코드에서 입력 엘리먼트의 이름이 input_text가 아닌 다른 이름으로 설정되었을 수 있습니다. 코드에서 입력 엘리먼트를 생성하는 부분을 확인하여 올바른 이름을 사용해야 합니다.
윈도우 레이아웃에 입력 엘리먼트가 없음:

윈도우 레이아웃에 sg.InputText()를 사용하여 입력 엘리먼트를 추가하지 않았거나, 추가한 입력 엘리먼트의 이름이 input_text가 아닌 경우 이 오류가 발생합니다.
이벤트 발생 전 접근 시도:

window.read() 함수를 호출하여 이벤트를 발생시키기 전에 values["input_text"]에 접근하려고 하면 이 오류가 발생합니다. 입력 값을 가져오려면 이벤트가 발생한 후에 접근해야 합니다.
해결 방안:

입력 엘리먼트 이름 확인:

코드에서 입력 엘리먼트를 생성하는 부분을 찾아 정확한 이름을 확인합니다. 예를 들어, sg.InputText(key="my_input")와 같이 생성했다면 values["my_input"]으로 접근해야 합니다.
레이아웃에 입력 엘리먼트 추가:

윈도우 레이아웃에 sg.InputText()를 사용해 입력 엘리먼트를 추가하고, 이름을 input_text로 설정합니다.
이벤트 발생 후 접근:

window.read() 함수 호출 후 이벤트 루프에서 입력 값을 가져옵니다

궁금한 사항은 댓글을 통해서 남겨 주시면 답변 드리겠습니다.
감사합니다.

[gpt4all] 인터넷없이 local 내컴퓨터에서 chatgpt를 사용해보자

코스트제로코드 — Tue, 9 Jan 2024 22:55:57 +0900

티스토리

LOCAL CHATGPT4 사용하기.

회사 또는 보안으로 인한 제약사항이 있다면 로컬 컴퓨에서 사용가능한 생성형 AI를 만들어보자.
개인 정보나 회사 기밀정보가 있어서 ChatGPT 대안으로 공부하여 보자.
아직 로컬용 오픈소스가 계속 발전되고 있으니, 추후에는 더 간편하게 사용 할수 있지 않을가 합니다.

GPT4ALL 사이트 : https://gpt4all.io/index.html

1. GPT4ALL

아래 사이트를 참고하여 정리해 보았습니다.
아래 사이트에는 다양한 LLM 들이 있으니 참고하세요.
https://python.langchain.com/docs/integrations/llms/gpt4all

Import 준비

from langchain.callbacks.streaming_stdout import StreamingStdOutCallbackHandler
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain_community.llms import GPT4All

LLM에 질문 하는 코드

template = """Question: {question}

Answer: Let's think step by step."""

prompt = PromptTemplate(template=template, input_variables=["question"])

LLM 위치 지정

local_path = (
    "./models/ggml-gpt4all-l13b-snoozy.bin"  # replace with your desired local file path
)

# Callbacks support token-wise streaming
callbacks = [StreamingStdOutCallbackHandler()]

# Verbose is required to pass to the callback manager
llm = GPT4All(model=local_path, callbacks=callbacks, verbose=True)

# If you want to use a custom model add the backend parameter
# Check https://docs.gpt4all.io/gpt4all_python.html for supported backends
llm = GPT4All(model=local_path, backend="gptj", callbacks=callbacks, verbose=True)

llm_chain = LLMChain(prompt=prompt, llm=llm)

question = "What NFL team won the Super Bowl in the year Justin Bieber was born?"

llm_chain.run(question)

아직 위코드를 실행을 못해 봤다.
완료후에 다시 후기를 써볼 예정.

GPT4All 사이트에 가서 윈도우용 설치 파일을 다운로드하여 다양한 모델을 다운로드 할수도 있다.

.bin 또는 .gguf로 끝나는 파일을 다운로드
q_숫자는 양자화 정도를 나타낸다.
숫자가 높을수록 인공지능 데이터가 많아 정확도 가 높고, 컴퓨터 사양도 좋아야 겠지..

https://huggingface.co/models?language=ko&sort=trending&search=gguf

For more info, visit https://github.com/nomic-ai/gpt4all.

마무리

- 이번 포스팅은 GPT4ALL 에 대해 알아봤습니다.

궁금한 사항은 댓글을 통해서 남겨 주시면 답변 드리겠습니다.
감사합니다.

파이썬 온라인 개발 툴,컴파일러 : Replit.com Online IDE Compiler

코스트제로코드 — Sun, 7 Jan 2024 17:08:58 +0900

티스토리

Replit.com에서 웹페이지에서 코딩

코딩의 끊임없는 발전 속에서 온라인 코딩 플랫폼은 개발자와 학습자들에게 접근 가능하고 협업이 용이한 환경을 제공하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 중 하나로 주목받고 있는 플랫폼이 바로 Replit.com으로, 주로 Python을 포함한 다양한 프로그래밍 언어를 사용하는 이용자들에게 효과적인 플랫폼을 제공하고 있습니다.

1. Replit.com이란?

개인적으로 가장 많이 사용하는 온라인 플랫폼 이라 소개 합니다.

Replit.com은 사용자들이 웹 브라우저에서 직접 코드를 작성하고 실행하며 공유할 수 있는 온라인 통합 개발 환경(IDE)입니다. 당신이 경험이 풍부한 개발자이든 초보자이든 Replit.com은 다양한 프로그래밍 언어로 실험할 수 있는 다재다능한 공간을 제공합니다.

코딩 화면 :아래 그림처럼 웹에서 작성. 중간 중간 AI의 문법 철자 등을 자동으로 찾아주는 편리함까지..

2. 주요 기능

1. 다국어 지원:
Replit.com은 다양한 프로그래밍 언어를 지원하며 특히 Python에 중점을 두고 있습니다. 사용자들은 쉽게 언어를 전환하고 다양한 코딩 프로젝트에 참여할 수 있습니다.

2. 실시간 협업:
Replit.com은 협업을 쉽게 만듭니다. 여러 사용자가 동시에 동일한 코드에서 작업할 수 있어 팀워크와 지식 공유를 촉진합니다.

3. 즉각적 실행:
이 플랫폼은 빠르고 번거로움 없는 코드 실행을 제공합니다. 사용자들은 실시간으로 코드 결과를 확인할 수 있어 원활한 디버깅 및 테스트 프로세스를 도와줍니다.

4. 교육 자료:
Replit.com은 전문가들 뿐만 아니라 교육자와 학생들을 위한 환경을 제공합니다. 협업 코딩과 대화형 튜토리얼과 같은 기능들이 교육에 적합한 환경을 만들어줍니다.

시작하기
1. 계정 생성:
사용자는 Replit.com에서 무료 계정을 생성하여 프로젝트를 저장하고 어디서든 액세스할 수 있게 됩니다.

2. 프로젝트 생성:
새로운 프로젝트를 시작하는 것은 간단합니다. 사용자는 선호하는 프로그래밍 언어를 선택하고 즉시 코딩을 시작할 수 있습니다. 또한 일반적인 프로젝트 유형에 대한 템플릿도 제공됩니다.

3. 공유와 협업:
Replit.com을 통해 사용자는 프로젝트를 다른 사람들과 쉽게 공유할 수 있습니다. 이는 커뮤니티와 연결되어 다른 개발자로부터 학습할 수 있는 기회를 열어줍니다.

Replit.com 장점
1. 접근성:
웹 기반으로 된 이 플랫폼은 사용자가 어디에서나 인터넷 연결만 있다면 프로젝트에 액세스할 수 있는 유연성을 제공합니다. 이동 중에도 개발자에게 공간의 제약에 자유로워 집니다.

2. 다양성:
Replit.com은 다양한 프로젝트, 간단한 Python 스크립트부터 복잡한 웹 개발 작업까지 수용할 수 있는 다재다능성을 지니고 있습니다. 이는 다양한 요구에 맞는 개발자들에게 매력적인 선택지가 됩니다.

3. 커뮤니티 참여:
Replit.com 커뮤니티의 일원이 되면 사용자는 이와같이 개발자들과 연결되어 도움을 얻고 지식을 공유할 수 있는 기회를 가집니다. 커뮤니티 참여로 많은 자료를 서로 공유 합니다.

마무리

- 이번 포스팅은 replit.com 웹기반 개발툴 / 컴파일러 에 대해 알아봤습니다.

궁금한 사항은 댓글을 통해서 남겨 주시면 답변 드리겠습니다.
감사합니다.

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