logging이란? logging은 오류의 발생위치 및 종류를 확인하는 도구이다. 사용자별로 필요한 오류의 종류에 맞게 logging의 객체를 만들고 확인하고 싶은 위치에 logging코드를 추가한다. 그럼 해당 위치에서 사용자가 지정한 오류를 확인할 수 있다. 아래의 예시와 같이 쓴다. (example) 전체 flow 먼저 전체 플로우를 미리 보면 아래와 같다 아래에서 구체적인 과정을 설명한다. 사진에 보이는 순서와 번호대로 매핑했다. logging 과정 1. logging 객체 생성 logging의 객체를 생성하고 레벨을 설정한다. 레벨은 아래에서 설명한다. #1.logger 객체 logger = logging.getLogger("brave_log") #객체 생성 logger.setLevel(logg..

설명 파이참 환경에서 직접 만든 package, module을 import해서 쓰는법을 알아본다. module : 함수, 변수들로 구성된 단위 package : 여러 모듈들로 구성된 단위 디렉토리 상태 "test"라는 폴더에 파이참으로 프로젝트를 만들고 그 아래 다음과 같이 디렉토리를 구성하였다. 함수는 파일 이름에 f를 붙였다 그리고 test.py에서 각 모듈 및 패키지를 import한다 같은디렉토리에 있는 모듈 임포트 같은 디렉토리에 있는 모듈을 임포트 할때는 다음과 같이 한다 test.py from plusminus import plusf,minusf print(plusf(3,4)) print(minusf(3,4)) 같은디렉토리에 있는 폴더(패키지) 임포트 같은 디렉토리에 있는 폴더(패키지)를 임포..

1. 파일 다운로드 s3.download_file('버켓이름','버켓하위 경로를 포함한 s3속 파일이름',"로컬에 저장할때 파일이름") * 예시 import boto3 s3=boto3.client('s3') s3.download_file('presentation-storage','UserPowerpoint/test6.txt',"down_file.txt") 2. 저장안하고 바로 열기 s3.Object("버켓이름","버켓 하위경로 포함한 파일이름") * 예시 s3=boto3.resource('s3') obj=s3.Object('presentation-storage','UserPowerpoint/test6.txt') myBody=obj.get()['Body'].read() print(type(myBody)) ..

1. 개요 내가 만든 모듈을 import해서 쓰는 방법이다. 같은 디렉토리안에 넣고, a.py모듈을 b.py에서 쓰고싶으면 b.py에서 import a를 하면된다. 즉 아래와 같이 쓸 수 있다. # b.py파일 import a 2. 예시 - 디렉토리 구성 basic_nodes라는 모듈을 만들고, 이를 test2에서 불러 오려고 한다. 디렉토리 구성은 아래와 같다. - basic_node.py import numpy as np class mean_node: def __init__(self): self._x=None self._z=None def forward(self, x): self._x = x self._z = np.mean(self._x) return self._z def backward(self, ..

time.sleep()이라는 함수를 이용해서 프로그램을 원하는 시간(초)동안 정지시킬 수 있다. import time print(time.time()) time.sleep(5) print(time.time()) 1603299754.9303198 1603299759.930472 Process finished with exit code 0 * time.time() : 1970년 1월 1일 0시 0분 0초 부터 경과한 시간(초). 현재도 계속 흐르고 있다.

파이썬에서 product라는 모듈을 이용하여 종복순열을 구현할 수 있다. 1. 모듈 불러오기 from itertools import product 2. 사용법 (1) 예시1 a=list(product([0,1,2],[0,1,2])) print(a) [(0, 0), (0, 1), (0, 2), (1, 0), (1, 1), (1, 2), (2, 0), (2, 1), (2, 2)] (2) 예시2 *같은 모양은 repeat 파라미터를 이용할 수도 있다. a=list(product([0,1,2],repeat=2)) print(a) [(0, 0), (0, 1), (0, 2), (1, 0), (1, 1), (1, 2), (2, 0), (2, 1), (2, 2)] (3) 예시3 a=list(product([0,1,2]..

qcut은 데이터의 개수를 기준으로 데이터를 나누고 cut은 데이터의 수치를 기준을 데이터를 나눈다. 아래에 코드와 자세한 예시가 있다. 실제 데이터 예시는 타이타닉 네모카드 하나가 데이터이고, 적힌 숫자가 그 데이터의 값. 1. qcut 데이터를 나누고싶은 구역에 모두 똑같은 개수가 들어가도록 나눈다 (한구역에 7개씩) pd.qcut(temp['Age'], 10) 2. cut 데이터를 데이터값을 기준으로 일정하게 자른다.(3씩) pd.cut(temp['Age'], 10)

구글 드라이브에 파일을 저장해놓고, 코랩에서 코드를 통해 파일을 읽어올 수 있다.내 구글 드라이브에 접근하기 위해 코랩에서 구글 드라이브 라이브러리를 다운받아야 한다. (1) 아래의 코드를 코랩에서 실행시킨다.from google.colab import drive drive.mount('/gdrive', force_remount=True) (2) 구글드라이브를 연동할 계정 인증하기(1)을 실행시키면 빈칸과 링크가 뜨고 그 빈칸에 인증코드를 입력하라는 안내문이나온다. 링크를 타고들어가서 코랩과 연동 할 구글계정으로 로그인 하면 인증코드가 나온다그 코드를 복사해서 빈칸에 붙여넣기하면 아래와 같이 마운트된다. (3) 드라이브의 경로드라이브의 경로는 '/gdrive/My Drive/' 부터 시작이다.여기서 da..

1. 들여쓰기 설정, 다크모드 설정 처음에 기본설정으로 테마는 화이트에 들여쓰기는 2로되어있는데, 들여쓰기는 4로하는게 편하고, 고수들은 모두 ide를 검은색으로 해놓고 쓰기 때문에 우리도 검은색으로 바꾸도록 한다. (1) 오른쪽 위에 설정버튼을 누른다 (2) 편집기 탭으로 들어가서 색상은 default dark로 바꿔주고, 들여쓰기는 4로 해준다. 2. 파일만들기 (1) 파일-새노트를 누르면 새 파일이 열린다. (2) 새 파일을 만들면 구글 드라이브에 colab Notebooks라는 파일이 생기고 거기에 저장이 된다. 형식은 ipynb.

1. 라이브러리 로드 import pickle 2. 피클형식으로 데이터 저장하기 user={'dong':29,'sung':19} #데이터 저장하기 # =>user.pickle라는 파일로 저장이 된다 with open('user.pickle','wb') as fw: pickle.dump(user, fw) 3. 피클형식의 데이터 파일 불러오기 # load data # =>user_loaded라는 변수에 저장이 된다 with open('user.pickle', 'rb') as fr: user_loaded = pickle.load(fr)

1) 특정문자(들)을 어떠한 다른 문자로 바꾸기 re.sub('패턴', '바꿀문자열', '문자열', 바꿀횟수) ex) apple or orange 를 fruit로 바꾸기 import re re.sub('apple|orange','fruit','apple box orange tree')

1. ord() : 문자열 -> 아스키코드 ord("A") #65 2. chr() : 아스키코드 -> 문자열 chr(65) #A

sen=input("문자열을 입력하시오: ") d={'digit':0, 'space':0, 'alpha':0} for i in sen: if i.isalpha(): #모두 문자이면 true d['alpha']+=1 elif i.isdigit(): #모두 숫자이면 true d['digit']+=1 else: #공백이면 true d['space']+=1 print(d) i가 문자열타입일때 i.isalpha() => i가 모두 문자이면 true i.isdigit() => i가 모두 숫자이면 true i.isspace() => i가 모두 공백이면 true

세가지 입력형식을 다음과 같이 만들 수 있다. t=int(input()) for i in range(t): a,b=map(int,input().split()) print() #1 print("Case #"+str(i+1)+": "+str(a)+" + "+str(b)+" = "+str(a+b)) #2 print(f"Case #{i+1}: {a} + {b} = {a+b}") #3 print("Case #%d: %d + %d = %d"%(i+1,a,b,a+b)) Case #1: 1 + 1 = 2 Case #2: 2 + 3 = 5 Case #3: 3 + 4 = 7 Case #4: 9 + 8 = 17 Case #5: 5 + 2 = 7

1. 쓰기 import json resp_json=(딕셔너리자료형) with open('./파일이름','w') as outfile: json.dump(resp_json,outfile) 2. 읽기 import json file_path='파일경로' with open(file_path, "r") as json_file: json_data = json.load(json_file) # json_data는 딕셔너리 자료형

1. 설명 리스트를 입력했을 때 빈도를 측정해주는 함수이다. 다음과 같은 word 리스트가 있다고 하자. ['존경', '국민', '여러분', '경자년庚子年', '독립운동', '임시정부', '수립', '년', '해', '올해', '혁명', '주년', '민주화운동', '주년', '년', '전', '촛불', '민주공화국', '숭고', '정신', '정의', '안전', '평화', '행복', '나라다운', '나라', '국민', '준엄한', '명령', '우리', '정부', '과감', '변화', '선택', '경제', '사회', '구조', '근본적', '변화', '개혁', '우리', '사회', '만연한', '반칙', '특권', '청산', '불평등', '양극화', '극복', '노력'] 아래와 같은 코드를 이용하여 coun..

dir(객체) 를 하면 객체가 속해있는 클래스의 내장함수들을 확인할 수 있다. * string 클래스 a="string" print(dir(a)) ['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__getnewargs__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__init_subclass__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mod__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce_..

파이썬에선 클래스 내의 변수는 일단 static 변수로 생각하면된다. 따라서 각 객체에서 접근하면 메모리 위치가 같다. class myClass: staticValue=0 def __init__(self,x,y): self.x=x self.y=y e=myClass(10,20) f=myClass(20,30) print(id(e.staticValue)) print(id(f.staticValue)) 4548777056 4548777056 또한 변수를 수정했을때도 반영된다. ( class.staticvalue 형태로 접근한다 ) myClass.staticValue=100 print(e.staticValue) print(f.staticValue) 100 100 여기서 객체를 통해 staticValue를 수정하면,..