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파이썬 학습 과정

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1주차 [5일차 파이썬]: 리스트와 딕셔너리 Day 5: 리스트와 딕셔너리 파이썬의 데이터를 조직하고 관리하는 데 있어 리스트와 딕셔너리는 매우 중요한 컬렉션 타입입니다. 이들은 데이터를 효율적으로 저장하고, 접근하며, 수정할 수 있는 유연한 구조를 제공합니다. 오늘은 이 두 가지 기본 컬렉션 타입의 사용 방법을 배우고, 실제 프로그램에서 어떻게 활용할 수 있는지 살펴보겠습니다. 리스트 리스트는 여러 값을 순서대로 저장하는 데 사용되며, 대괄호([])를 사용하여 생성합니다. 리스트의 각 항목은 인덱스를 통해 접근할 수 있으며, 0부터 시작합니다. 리스트의 생성, 인덱싱, 슬라이싱 생성: my_list = [1, 2, 3, 4] 인덱싱: my_list[0]은 첫 번째 항목인 1을 반환합니다. 슬라이싱: my_list[1:3]은 두 번째와 세 번째 항..
나만의 웹 만들기: Flask와 Django로 웹 애플리케이션 개발하기 웹 개발에 첫발을 디딘다는 것은 매우 흥미로운 여정의 시작입니다. Python 기반의 두 가장 인기 있는 웹 프레임워크인 Flask와 Django를 사용하여 이 여정을 시작해보세요. 이 두 프레임워크는 각기 다른 철학과 기능을 제공하며, 개발자가 효율적이고 강력한 웹 애플리케이션을 만들 수 있도록 돕습니다. 이 블로그 포스트에서는 Flask와 Django의 기본 개념, 장단점, 그리고 각각을 사용하여 간단한 웹 애플리케이션을 개발하는 방법을 소개합니다. Flask: 경량화된 자유도 Flask는 "마이크로" 프레임워크로 분류됩니다. 이는 기본적인 기능만 포함하고 있어 필요에 따라 추가적인 확장을 통해 기능을 증대시킬 수 있다는 의미입니다. Flask는 단순성, 유연성, 미니멀리즘을 지향합니다. 따라서 초보..
1주차 [4일차 파이썬]: 반복문 Day 4: 반복문프로그래밍에서 반복문은 특정 조건을 만족하는 동안 같은 코드 블록을 여러 번 실행할 수 있게 해주는 강력한 도구입니다. 파이썬에서는 주로 for 반복문과 while 반복문을 사용하여 반복 작업을 수행합니다. 오늘은 이 두 가지 반복문의 사용법을 배우고, 반복문을 제어하는 방법에 대해서도 알아보겠습니다. 반복문과 Iterable 객체for 반복문은 리스트, 튜플, 문자열과 같은 iterable 객체를 순회할 때 사용됩니다. 이를 통해 iterable의 각 항목에 대해 코드 블록을 실행할 수 있습니다. fruits = ["apple", "banana", "cherry"] for fruit in fruits: print(fruit) 위 코드는 fruits 리스트의 각 항목을 순회하며, 해당 ..
AI 시대의 시작: 이미지 인식 및 텍스트 분석으로 머신 러닝 실습하기 인공지능(AI) 기술이 우리 생활의 많은 부분을 변화시키고 있습니다. 특히, 이미지 인식과 텍스트 분석은 AI의 가장 중요한 응용 분야 중 하나로, 다양한 산업에서 활용되고 있습니다. 본 블로그 포스트에서는 Python과 머신 러닝 라이브러리를 사용하여 기본적인 이미지 인식과 텍스트 분석 프로젝트를 실습하는 방법을 안내합니다. 이미지 인식 시작하기 이미지 인식은 컴퓨터가 이미지 내의 객체, 패턴, 특징 등을 인식하고 이해하는 기술입니다. Python에서는 TensorFlow나 PyTorch와 같은 라이브러리를 사용하여 이미지 인식 모델을 구축할 수 있습니다. 필요한 도구 Python 3.6 이상 TensorFlow 또는 PyTorch Matplotlib (이미지 시각화를 위해) 첫 번째 프로젝트: 손글씨..
머신 러닝 첫발: Scikit-learn으로 예측 모델 만들기 머신 러닝은 데이터로부터 학습하여 예측이나 결정을 자동으로 개선하는 알고리즘과 기술의 집합입니다. 이 과정에서는 데이터를 분석하고, 모델을 구축하여 미래의 결과나 추세를 예측합니다. 오늘은 이렇게 중요한 머신 러닝의 세계에 첫발을 딛는 여정에 있어, 가장 널리 사용되는 라이브러리 중 하나인 Scikit-learn을 이용해 예측 모델을 만드는 기초적인 방법에 대해 알아보겠습니다. Scikit-learn 소개 Scikit-learn은 Python 프로그래밍 언어로 작성된, 무료 소프트웨어 머신 러닝 라이브러리입니다. 간단한 및 효율적인 도구로 데이터 마이닝 및 데이터 분석을 가능하게 하며, 누구나 사용할 수 있는 오픈 소스입니다. 이 라이브러리는 다양한 머신 러닝 알고리즘을 제공하며, 이를 통해 분류, 회귀..
웹의 보물 찾기: Beautiful Soup와 Scrapy로 웹 스크래핑 시작하기 웹 스크래핑은 인터넷에서 유용한 정보를 자동으로 추출하는 과정입니다. 파이썬은 웹 스크래핑을 위한 강력한 도구인 Beautiful Soup과 Scrapy를 제공하여, 이 과정을 누구나 쉽게 시작할 수 있도록 합니다. 이 블로그 포스트에서는 웹 스크래핑의 기초를 소개하고, Beautiful Soup와 Scrapy를 사용하는 방법을 단계별로 안내합니다. 웹 스크래핑이란? 웹 스크래핑(Web Scraping)은 웹 페이지에서 데이터를 추출하는 기술입니다. 기업에서는 경쟁사 가격 모니터링, 시장 조사, 소셜 미디어 분석 등 다양한 목적으로 웹 스크래핑을 활용합니다. 개인 사용자의 경우, 관심 있는 주제의 데이터 수집이나 일상 생활의 자동화에 사용할 수 있습니다. Beautiful Soup 소개 Beautiful..
웹의 보물 찾기: Beautiful Soup와 Scrapy로 웹 스크래핑 시작하기 웹 스크래핑은 인터넷에서 유용한 정보를 자동으로 추출하는 과정입니다. 파이썬은 웹 스크래핑을 위한 강력한 도구인 Beautiful Soup과 Scrapy를 제공하여, 이 과정을 누구나 쉽게 시작할 수 있도록 합니다. 이 블로그 포스트에서는 웹 스크래핑의 기초를 소개하고, Beautiful Soup와 Scrapy를 사용하는 방법을 단계별로 안내합니다. 웹 스크래핑이란? 웹 스크래핑(Web Scraping)은 웹 페이지에서 데이터를 추출하는 기술입니다. 기업에서는 경쟁사 가격 모니터링, 시장 조사, 소셜 미디어 분석 등 다양한 목적으로 웹 스크래핑을 활용합니다. 개인 사용자의 경우, 관심 있는 주제의 데이터 수집이나 일상 생활의 자동화에 사용할 수 있습니다. Beautiful Soup 소개 Beautiful..
데이터 분석의 첫걸음: Pandas로 데이터 처리하기 데이터 분석은 현대 비즈니스와 연구 분야에서 중요한 역할을 차지하고 있습니다. 이 분야에서의 첫걸음으로, Python의 Pandas 라이브러리는 데이터 처리와 분석을 위한 강력하고 편리한 도구를 제공합니다. 이 포스팅에서는 Pandas의 기본 사용법을 소개하고, 간단한 데이터 분석을 수행하는 방법을 알아보겠습니다. Pandas란? Pandas는 Python으로 작성된, 고수준의 데이터 구조와 빠르고, 유연한 데이터 분석 도구를 제공하는 오픈 소스 라이브러리입니다. 주로 DataFrame이라는 2차원 데이터 구조를 사용하여, Excel의 스프레드시트와 유사한 방식으로 데이터를 쉽게 조작할 수 있습니다. Pandas 설치하기 Pandas를 사용하기 전에, 먼저 설치해야 합니다. Python이 이미 설치되어 ..

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