판다스(Pandas) 판다스(Pandas)는 파이썬에서 데이터 조작과 분석을 위한 라이브러리로, 특히 표 형식의 데이터를 다루기에 용이하다. 판다스의 주요 자료구조인 데이터프레임(DataFrame)은 행과 열로 이루어진 테이블 형식의 데이터를 다루기 위한 자료구조로 데이터를 다룰 때 자주 사용된다. 데이터프레임 생성 import pandas as pd # 2차원 리스트로 데이터프레임 생성 data = [ ['Alice', 25, 'New York'], ['Bob', 30, 'San Francisco'], ['Charlie', 35, 'Los Angeles'] ] df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age', 'City']) 판다스의 pd.DataFrame() 함수를..

데이터 파일이 콤마나 탭으로 구분된 csv, tsv 등의 파일 형태이면, pd.read_csv(file_path) 또는 pd.read_table(file_path, sep='\t') 을 파일을 읽어 바로 데이터프레임으로 사용할 수 있다. 하지만, 간혹 비정형 데이터를 테이블 형태로 가공 후 데이터프레임으로 변환하고 싶을 때가 있는데, 생각보다 매우 간단하다. pd.DataFrame()을 사용하고, columns 만 지정해주면 된다. 2차원 리스트 → 데이터프레임 변환 예시 import pandas as pd # 2차원 리스트 data = [ ['Alice', 25, 'New York'], ['Bob', 30, 'San Francisco'], ['Charlie', 35, 'Los Angeles'] ] # ..

구글 검색 결과 이미지를 파이썬으로 크롤링하는 방법을 정리한다. Selenium 우선 웹크롤링/스크래핑을 하는 경우 주로 Selenium이라는 패키지를 사용하기에 간단히 알아보고 지나가자. Selenium은 웹 애플리케이션을 테스트하거나 자동화하는 데 사용되는 프레임워크이다. 주로 웹 브라우저와 상호 작용하며, 웹 페이지를 제어하고 테스트하는 데 유용한 도구로, 다양한 프로그래밍 언어로 지원되며, 웹 페이지의 요소를 찾고 조작할 수 있어 웹 스크래핑 또는 웹 자동화에 활용된다. from selenium import webdriver # 웹 드라이버 설정 driver_path = "경로/chromedriver" # 다운로드한 ChromeDriver의 경로 driver = webdriver.Chrome(ex..

FastAPI를 이용한 API 생성 from typing import List from pydantic import BaseModel from fastapi import FastAPI, Depends, File, Request import uvicorn app = FastAPI() class InputData(BaseModel): data: str @app.on_event("startup") async def load_ai_model(): global model model = My_Model() print("AI Model Loaded") async def parse_body(request: Request): data: bytes = await request.body() return data @app.p..

curl 커맨드 curl은 명령 줄 인터페이스를 통해 URL을 통해 데이터를 전송하거나 받는 기능을 제공하는 도구이다. 다양한 프로토콜을 지원하며, HTTP, HTTPS, FTP, SFTP, SMTP, POP3 등 다양한 프로토콜을 사용하여 데이터를 전송할 수 있다. 가끔 curl 커맨드 형태의 api를 파이썬 등의 다른 프로그래밍 언어로 사용하고 싶을 때가 있는데, 아래 사이트에서 curl 커맨드를 다양한 언어로 바로 변환해줘서 굉장히 편리하다. Convert curl commands to code GitHub is matching all contributions to this project on GitHub Sponsors. Contribute Now curlconverter.com 빨간 박스에 cu..

반복문을 사용하다 보면 예기치 않은 에러가 발생하여 프로그램이 중단되는 경우가 많아요. 이러한 상황에서 Python의 try-except 블록을 활용하면 에러를 효과적으로 처리하고 프로그램의 안정성을 높일 수 있는데요. 이 포스트에서는 try-except 블록을 사용하여 반복문 내부에서 발생하는 에러를 처리하는 방법에 대해 알아볼게요 !왜 try-except 블록을 사용할까요?반복문 내에서 예외가 발생하면 프로그램이 중단되기 때문에, 나머지 반복문을 실행하지 못해요. 예외 처리를 통해 이러한 문제를 방지하고, 예외 상황을 적절히 처리할 수 있습니다.  try-except 블록 사용 예제for i in range(10): try: # 에러가 발생할 가능성이 있는 코드 resu..