지식의 추월차선

glob 모듈은 파일 경로를 사용하여 파일을 검색하는 데 사용되는 함수를 제공합니다. 이 모듈은 파일 이름 패턴을 사용하여 파일을 검색하므로, 파일 이름이나 경로를 일일이 지정하지 않아도 파일을 검색할 수 있습니다. glob 모듈의 glob() 함수는 파일 이름 패턴을 사용하여 파일을 검색합니다. 이 함수는 지정된 패턴과 일치하는 모든 파일의 리스트를 반환합니다. 패턴은 *와 ?와 같은 와일드카드 문자를 사용하여 지정할 수 있습니다. 예를 들어, *.txt 패턴은 현재 디렉토리에서 모든 .txt 파일을 검색합니다. **/*.txt 패턴은 현재 디렉토리와 그 하위 디렉토리에서 모든 .txt 파일을 검색합니다. 다음은 glob 모듈을 사용하여 현재 디렉토리에서 모든 .txt 파일을 검색하는 예시 코드입니다 ..

Google Colab을 사용하는 방법은 다음과 같습니다: 웹 브라우저에서 Google Colab 웹사이트(https://colab.research.google.com)를 엽니다. Google 계정으로 로그인하거나, 계정이 없다면 새로운 계정을 생성합니다. 새로운 Colab 노트북을 만들기 위해 "새 노트북" 버튼을 클릭합니다. Colab 노트북이 열리면, 코드를 작성할 수 있는 셀(Cell)이 나타납니다. 각 셀은 코드를 실행할 수 있는 단위입니다. 코드를 작성하려는 셀에 Python 코드를 입력합니다. 셀의 코드를 실행하려면 셀 왼쪽에 있는 실행 버튼을 클릭하거나, Shift + Enter 키를 누릅니다. 코드 실행 결과가 셀 아래에 나타납니다. 필요한 경우 새로운 셀을 추가하려면 "+" 버튼을 클릭..

Colab은 "Google Colaboratory"의 줄임말로, 무료로 사용할 수 있는 클라우드 기반의 Jupyter 노트북 환경입니다. Jupyter 노트북은 데이터 분석과 머신 러닝 등의 작업을 할 때 매우 유용한 도구입니다. Colab은 Google이 제공하는 서비스로, 웹 브라우저 상에서 Jupyter 노트북을 실행하고 공유할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 로컬 컴퓨터에 별도의 개발 환경을 설정하지 않고도 Python 코드를 작성하고 실행할 수 있습니다. Colab은 다음과 같은 주요 기능을 제공합니다: 무료 GPU 및 TPU 사용: Colab은 머신 러닝 작업에 사용되는 GPU(Graphic Processing Unit)와 TPU(Tensor Processing Unit)를 무료로 사용할 수..

먼저, BeautifulSoup 모듈을 사용하기 위해서는 bs4 라이브러리를 설치해야 합니다. bs4 라이브러리는 pip 명령어를 사용하여 설치할 수 있습니다. pip install bs4 BeautifulSoup 모듈은 HTML, XML 등의 마크업 언어를 파싱하는 데 사용됩니다. BeautifulSoup 객체를 생성하고, 원하는 데이터를 추출하는 방법은 다음과 같습니다. from bs4 import BeautifulSoup # HTML 코드를 파싱합니다. html = "ExampleSome text." soup = BeautifulSoup(html, "html.parser") # 태그를 이용하여 데이터를 추출합니다. title = soup.h1.text text = soup.p.text # 추출한 데..

이 코드는 requests 라이브러리를 사용하여 https://www.example.com 웹 페이지의 HTML 코드를 가져옵니다. 그리고 BeautifulSoup 라이브러리를 사용하여 HTML 코드를 파싱합니다. title 변수에는 웹 페이지의 타이틀을 저장하고, links 변수에는 웹 페이지의 모든 링크를 리스트로 저장합니다. soup.find_all("a")는 HTML 코드에서 모든 태그를 찾아서 리스트로 반환합니다. link.get("href")는 태그에서 href 속성의 값을 가져옵니다. 데이터 파싱은 데이터를 분석하고 원하는 정보를 추출하는 과정을 말합니다. 예를 들어, 웹 페이지에서 특정한 정보를 추출하거나, 로그 파일에서 특정한 이벤트를 추출하는 등의 작업이 데이터 파싱에 해당합니다. 데이..

딕셔너리는 파이썬에서 가장 많이 사용되는 데이터 타입 중 하나입니다. 딕셔너리는 키(key)와 값(value)으로 이루어진 쌍(pair)들의 집합입니다. 각각의 키는 유일(unique)하며, 값은 중복될 수 있습니다. 딕셔너리는 중괄호({})를 사용하여 생성하며, 각각의 키와 값은 콜론(:)으로 구분합니다. 예를 들어, 다음과 같은 딕셔너리를 생성할 수 있습니다. 이 딕셔너리는 name, age, city라는 세 개의 키를 가지고 있으며, 각각의 값은 "John", 30, "New York"입니다. 딕셔너리의 각 항목은 쉼표(,)로 구분합니다. 딕셔너리의 항목에 접근하려면, 해당 항목의 키를 사용하여 인덱싱합니다. 예를 들어, my_dict["name"]은 "John"을 반환합니다. 딕셔너리에 존재하지 ..

import json json_string = ''' { "name": "John", "age": 30, "city": "New York", "pets": [ { "name": "Fluffy", "species": "cat" }, { "name": "Fido", "species": "dog" } ] } ''' python_obj = json.loads(json_string) print(python_obj["name"]) # 출력 결과: John print(python_obj["pets"][0]["name"]) # 출력 결과: Fluffy json.loads() 함수는 JSON 문자열을 파이썬 객체로 변환합니다. 이 예시에서는 파이썬 딕셔너리를 반환합니다. pets 키의 값은 파이썬 리스트이며, 각 항목은..

JSON 파싱은 파이썬에서 매우 쉽습니다. json 모듈을 사용하여 JSON 문자열을 파이썬 객체로 변환할 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같은 JSON 문자열이 있다고 가정해 봅시다. { "name": "John", "age": 30, "city": "New York" } 이 JSON 문자열을 파이썬 객체로 변환하려면 다음과 같이 코드를 작성할 수 있습니다. import json json_string = '{"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}' python_obj = json.loads(json_string) print(python_obj["name"]) # 출력 결과: John json.loads() 함수는 JSON 문자열을 파이썬 객체로 변환합니다...

self는 파이썬에서 클래스의 인스턴스를 참조하는 데 사용되는 특별한 매개변수입니다. 클래스의 메서드에서는 첫 번째 매개변수로 self를 사용해야 합니다. self 매개변수는 클래스의 인스턴스를 참조하기 위해 사용됩니다. 클래스의 인스턴스를 생성하면, self 매개변수는 해당 인스턴스를 참조하게 됩니다. 이를 통해 클래스의 메서드에서 인스턴스 변수에 접근하거나, 다른 메서드를 호출할 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같이 Person 클래스를 정의하고, __init__() 메서드에서 self 매개변수를 사용하여 인스턴스 변수 name과 age를 초기화할 수 있습니다. class Person: def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age ..

__init__() 메서드는 클래스의 인스턴스가 생성될 때 자동으로 호출되는 특별한 메서드입니다. 이 메서드를 사용하여 인스턴스 변수를 초기화할 수 있습니다. 당연히 클래스를 정의하지 않고 __init__() 메서드만 사용한다면, __init__() 메서드는 단순히 함수로서 동작하게 됩니다. 클래스가 없으므로, self 매개변수를 사용할 수 없으며, 인스턴스 변수를 정의할 수도 없습니다. 예를 들어, 다음과 같이 Person 클래스를 정의하고, __init__() 메서드를 사용하여 인스턴스 변수 name과 age를 초기화할 수 있습니다. class Person: def __init__(self, name, age): self.name = name self.age = age person1 = Person(..