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파이썬으로 이미지 크롤링하기 (requests, selenium) 파이썬으로 이미지 크롤링하기 (requests, selenium) 웹사이트 펙셀 (pexel)에 등록된 이미지를 자동으로 다운로드하는 코드를 작성합니다. 라이브러리 1 2 import requests from selenium import webdriver cs 변수 설정 1 2 3 max_count = 50 keyword = 'korea' url = f"https://www.pexels.com/ko-kr/search/{keyword}/" cs max_count = 다운로드할 이미지의 최대 개수 keyword = 다운로드하고 싶은 이미지의 검색어, 키워드 브라우저 설정 1 2 3 browser = webdriver.Chrome() browser.maximize_window() brower.get(url) .. 2022. 4. 3.
Weather API 튜토리얼 (날씨 정보 API) Weather API 튜토리얼 (날씨 정보 API) 날씨 정보를 API로 호출해서 도시 별 구체적인 실시간 날씨 정보를 알아보자. Website http://api.openweathermap.org Weather API - OpenWeatherMap Please, sign up to use our fast and easy-to-work weather APIs for free. In case your requirements go beyond our freemium account conditions, you may check the entire list of our subscription plans. You can read the How to Start guide and enjoy using our po o.. 2022. 4. 1.
[Python] 언제 은퇴할 수 있을까를 계산 [Python] 언제 은퇴할 수 있을까를 계산 FIRE Movement FIRE 운동이란, “경제적 자립과 조기 퇴직(financial independence, retire early)”의 영문 첫 글자를 결합한 합성어입니다. 마치 나방이 불빛을 향해 모여들듯이 이런 삶을 꿈꾸는 사람들이 늘어나고 있습니다. Libraries 라이브러리 1 2 3 4 5 # Import the libraries import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.style.use('fivethirtyeight') cs 변수 세팅 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 # Get your savings rate .. 2022. 3. 27.
블록체인의 기본 원리: 투명성(Transparency) with Python 블록체인의 기본 원리: 투명성 with Python 블록체인의 투명성이란 블록체인 (Blockchain)의 투명성은 블록체인 시스템에서는 모든 정보를 공유하므로, 정보를 정확히 확인할 수 있는 특성입니다. 이 특성은 거래 장부는 모든 참여자에게 공유되는 개방성과 참여자는 거래 관련 정보를 객관적으로 알 수 있는 추적성으로 구성되어 있습니다. 대부분의 블록체인은 완전히 오픈 소스 소프트웨어입니다. 이것은 누구나 코드를 볼 수 있다는 것을 의미합니다. 이를 통해 감사인은 보안을 위해 Bitcoin과 같은 암호화 화폐를 검토할 수 있습니다. 튜토리얼 필요 라이브러리 1 import hashlib cs 혼밥코인 클래스 1 2 3 4 5 6 7 class HonbobCoinBlock: def __init__(se.. 2022. 3. 26.
간단한 파이썬 멀티쓰레딩 예제들 간단한 파이썬 멀티쓰레딩 예제들 예제 #01 1 2 3 4 5 6 7 import threading def helloworld(): print("Hello World!") t1 = threading.Thread(target=helloworld) t1.start() cs 예제 #02 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 # import threading def function1(): for x in range(10000): print("1") def function2(): for x in range(10000): print("2") function1(); function2(); cs (threading을 적용하지 않았을 때) 예제 #03 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13.. 2022. 3. 25.
Python을 사용한 유방암 검출 튜토리얼 (Breast Cancer Detection with Python) Python을 사용한 유방암 검출 튜토리얼 Breast Cancer Detection with Python 파일럿 프로젝트를 진행함에 앞서 우리 조는 프로젝트 주제를 도전할 가치가 있고, 사회적으로 기여할 수 있는 것이면 좋겠다는 공통 의견을 모았다. 의료 분야라면 도전적 가치·사회 모두 만족할 것이라 생각해 의료 분야를 큰 주제로 선정했다. 그럼 다양한 의료 분야중 어떤 세부 주제를 선택할 것인가 현대 인 간 삶의 수준이 향상됨에 따라 건강한 삶의 욕구 및 관심도가 증가하고 있다. 하지만 건강에 대한 욕구와 다르게 환경적·유전적 요인 등 다양한 요인에 의해 암 발병률이 높아지고 있는 추세다. 그중 유방암은 전 세계적으로 여성암 1위 를 차지할 정도로 발병률이 높다. 관련 자료를 조사하면서 유방암 의심 .. 2022. 3. 23.
Python에서의 실제 콜센터 프로세스 시뮬레이션 Python에서의 실제 콜센터 프로세스 시뮬레이션 Simulating Real-Life Call Center Processes in Python Simpy SimPy는 표준 Python을 기반으로 하는 프로세스 기반 이산 이벤트 시뮬레이션 프레임워크입니다. 이벤트 디스패처는 Python의 제너레이터를 기반으로 하며 비동기 네트워킹이나 멀티 에이전트 시스템 구현에도 사용할 수 있습니다. 라이브러리 1 2 3 4 5 6 7 # pip install simpy # pip install numpy import random import simpy import numpy as np cs 1. Environment 클래스 선언 1 2 3 import numpy env = simpy.Environment() cs 2... 2022. 3. 23.
Python으로 전처리 파이프라인 설계하기 Python으로 전처리 파이프라인 설계하기 파이프라인 이란 파이프라인(영어: pipeline)은 한 데이터 처리 단계의 출력이 다음 단계의 입력으로 이어지는 형태로 연결된 구조를 가리킨다. 이렇게 연결된 데이터 처리 단계는 한 여러 단계가 서로 동시에, 또는 병렬적으로 수행될 수 있어 효율성의 향상을 꾀할 수 있다. 각 단계 사이의 입출력을 중계하기 위해 버퍼가 사용될 수 있다. 이번 포스트에서는 간단히 데이터 셋을 로드하고 난 이후에 자동적으로 전처리가 가능한 간단한 전처리 파이프라인 (preprocessing pipeline)을 작성해 볼 예정입니다. 라이브러리 1 2 3 4 import pandas as pd from sklearn.imput import SimpleImputer from sklea.. 2022. 3. 22.
성공과 투자 성공과 투자 성공하는 법 구글에 그냥 성공하는 법을 검색해봤는데 의외로 정돈된 형태로 성공하는 방법에 대한 글이 많이 있었다. 특히 위키하우가 설명하는 "성공하는 법"은 놀라웠다. 성공하는 사람들의 공통점을 나열한 수준이지만 큰 동기부여가 되는 데에는 부족함이 없었다. 어떻게 보면 너무 당연한 이야기지만 실천하기는 어려운 것들이었다. 뻔한 내용이지만 실천하기에는 어려운. - 운동을 하라, - 건강을 챙겨라, - 건강한 정신을 유지하라, - 자신의 목표를 알아라, - 자신이 현재 하는 일을 알아라, - 열정적인 사람이 되어라, - 우선순위를 매겨라, - 불편해라, - 장기에 투자하라, - 보상을 뒤로 미루어라, - 실패로부터 배워라, - 주도적인 인생을 살아라, - 성공한 사람들로 자신을 둘러 싸라, - .. 2022. 3. 20.
카운터와 딕셔너리의 차이 in Python 카운터와 딕셔너리의 차이 in Python 예제 01) - 딕셔너리와 랜덤 함수를 이용하여 딕셔너리의 밸류 생성하기 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 import random from collections import Counter obj_list = ["A", "B", "C", "D", "E"] dct = {} for obj in obj_list: dct[obj] = 0 for _ in range(100): recv_obj = random.choice(obj_list) dct[recv_obj] = dct[recv_obj] + 1 print(dct) #### Result #### {'A': 21, 'B': 19, 'C': 21, 'D': 18, 'E':.. 2022. 3. 20.
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