'파이썬' 카테고리의 글 목록

1. 시험환경

˙ 윈도우

˙ python, venv, pip

2. 목적

˙ 프로젝트 별 패키지 버전을 관리 하기 위해 파이썬 가상화 환경에서 개발한다.

˙ venv 관련 명령어 및 패키지 관리법에 대하여 알아보자.

3. 적용

① 파이썬이 설치되어 있어야 한다.

- 참고 : https://languagestory.tistory.com/31

Window 파이썬(python) 설치하기

1. 시험환경 ˙ 윈도우 ˙ 파이썬 2. 목적 ˙ 윈도우 운영체제에서 파이썬을 설치한다. 3. 적용 ① 파이썬 공식 사이트에 접속하여 "Downloads" 메뉴를 클릭한다. - https://www.python.org/ ② 설치 프로그램이

languagestory.tistory.com

② 생성 : 가상환경을 생성하면 "가상환경-이름"으로 하위폴더가 생성된다.

- python -m venv [가상환경-이름]

- 보통, [가상환경-이름]은 .venv로 지정하는 것이 관례이다.

③ 활성화 : 커맨드라인 맨 왼쪽에 (가상환경-이름)이 붙는 것을 확인하면 활성화 모드로 진입한다.

- [가상환경-이름]/Scripts/activate.bat

④ 활성화 모드에서 "deactivate" 명령어를 입력하면 비활성화 된다.

⑤ 가상환경 내에서 패키지 설치/삭제

- 가상환경 활성화 상태에서 "pip install" 명령어로 패키지 설치
- 가상환경 활성화 상태에서 "pip uninstall" 명령어로 패키지 삭제

- 가상환경 생성 폴더 내에서 작업한 것에 유의한다.

⑥ 설치 패키지를 확인하고 다른 환경에서도 동일한 패키지를 일괄 설치할 경우의 명령어를 실행한다.

- pip freeze
- pip freeze > requirements.txt
- pip install -r requirements.txt

⑦ 가상환경 및 관련 패키지 삭제

- 폴더를 삭제한다 : [가상환경-이름] 폴더

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1. 시험환경

˙ 윈도우

˙ 파이썬

2. 목적

˙ 윈도우 운영체제에서 파이썬을 설치한다.

3. 적용

① 파이썬 공식 사이트에 접속하여 "Downloads" 메뉴를 클릭한다.

- https://www.python.org/

② 설치 프로그램이 다운로드 완료되면 실행한다.

③ "Add Python 3.10 to PATH"를 체크하는 것이 사용에 편리하다.

④ 설치가 진행된다.

4. 결과

˙ ③ "Add Python 3.10 to PATH"를 체크한 경우, 시스템 변수 PATH에 자동 등록 되었다.

˙ 기본 설치 경로 : C:\Users\[사용자]\AppData\Local\Programs\Python

- python x32, x64 중 하나만 사용할 수 있다.

- python x32를 설치한 경우, "-32"로 끝나는 폴더가 생성된다.

- python x32를 설치한 경우, python library 사용에 제약이 있을 수 있다.

˙ CLI에서 "python"을 입력하여 동작하는지 확인한다.

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1. 시험환경

˙ python

˙ pandas

2. 목적

˙ excel 파일을 읽어서(load) dataframe을 생성한다.

˙ dataframe을 excel 파일로 저장한다.

3. 적용

① 파이썬을 이용하여 읽어 올 엑셀(excel) 파일을 준비한다.

read.xlsx

0.01MB

② 엑셀(excel) 파일을 읽어서 데이터를 추가한 후 엑셀(excel) 파일로 저장하는 파이썬 예제 코드이다.

- 첫번째 행에 'idx' 컬럼 생성 후 index 값을 추가한다.

- 마지막 행에 'extra' 컬럼 생성 후 모든 행에 'appended_column'을 추가한다.

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import pandas as pd
 
if __name__ == '__main__':
 
    # 데이터프레임 생성 (load from excel)
    data_frame = pd.read_excel('./RawData/read.xlsx', engine='openpyxl', sheet_name='Sheet1')
 
    row_list = []
 
    for index, row in data_frame.iterrows():
        row_list.append([index, row['Language'], row['Money'], row['Nation'], row['Population'], 'appended_column'])
 
    print(row_list)
 
    # 데이터프레임 생성 (save to excel)
    df = pd.DataFrame(row_list, columns=['idx', 'Language', 'Money', 'Nation', 'Population', 'extra'])
 
    # Excel 파일로 저장
    df.to_excel('./RawData/write.xlsx', index=False, sheet_name='Sheet2')
 
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4. 결과

˙ 프로그램 실행 콘솔로그

˙ 프로그램 실행 후 생성된 엑셀 파일 (추가된 컬럼)

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1. 시험환경

˙ Python

˙ JSON

2. 목적

˙ python을 이용하여 JSON 파일 Parsing 하는 코드를 작성한다.

˙ JSON 파일로부터 읽어들인 내용을 출력하는 코드를 작성한다.

3. 적용

① json 샘플파일은 공공 데이터 포털에서 획득한 아파트 실거래가 정보이다.

sample.json

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{
    "response":{
       "header":{
          "resultCode":"00",
          "resultMsg":"NORMAL SERVICE."
       },
       "body":{
          "items":{
             "item":[
                {
                   "거래금액":"250,000",
                   "거래유형":"중개거래",
                   "건축년도":"2010",
                   "년":"2022",
                   "도로명":"소공로",
                   "도로명건물본번호코드":"00046",
                   "도로명건물부번호코드":"00000",
                   "도로명시군구코드":"11140",
                   "도로명일련번호코드":"05",
                   "도로명지상지하코드":"0",
                   "도로명코드":"3101004",
                   "법정동":"회현동2가",
                   "법정동본번코드":"0087",
                   "법정동부번코드":"0000",
                   "법정동시군구코드":"11140",
                   "법정동읍면동코드":"12200",
                   "법정동지번코드":"1",
                   "아파트":"쌍용남산플래티넘",
                   "월":"1",
                   "일":"31",
                   "일련번호":"11140-1123",
                   "전용면적":"177",
                   "중개사소재지":"서울 중구",
                   "지번":"87",
                   "지역코드":"11140",
                   "층":"23",
                   "해제사유발생일":"None",
                   "해제여부":"None"
                },
                {
                   "거래금액":"59,500",
                   "거래유형":"직거래",
                   "건축년도":"1982",
                   "년":"2022",
                   "도로명":"퇴계로50길",
                   "도로명건물본번호코드":"00042",
                   "도로명건물부번호코드":"00000",
                   "도로명시군구코드":"11140",
                   "도로명일련번호코드":"01",
                   "도로명지상지하코드":"0",
                   "도로명코드":"4103357",
                   "법정동":"묵정동",
                   "법정동본번코드":"0011",
                   "법정동부번코드":"0002",
                   "법정동시군구코드":"11140",
                   "법정동읍면동코드":"13600",
                   "법정동지번코드":"1",
                   "아파트":" 충무",
                   "월":"1",
                   "일":"27",
                   "일련번호":"11140-16",
                   "전용면적":"54.18",
                   "중개사소재지":"None",
                   "지번":"11-2",
                   "지역코드":"11140",
                   "층":"1",
                   "해제사유발생일":"None",
                   "해제여부":"None"
                },
                {
                   "거래금액":"25,000",
                   "거래유형":"직거래",
                   "건축년도":"2020",
                   "년":"2022",
                   "도로명":"동호로33길",
                   "도로명건물본번호코드":"00015",
                   "도로명건물부번호코드":"00000",
                   "도로명시군구코드":"11140",
                   "도로명일련번호코드":"00",
                   "도로명지상지하코드":"0",
                   "도로명코드":"4103109",
                   "법정동":"오장동",
                   "법정동본번코드":"0145",
                   "법정동부번코드":"0001",
                   "법정동시군구코드":"11140",
                   "법정동읍면동코드":"15400",
                   "법 정동지번코드":"1",
                   "아파트":"오렌지카운티을지로",
                   "월":"1",
                   "일":"1",
                   "일련번호":"11140-1355",
                   "전용면적":"14.37",
                   "중개사소재지":"None",
                   "지번":"145-1",
                   "지역코드":"11140",
                   "층":"14",
                   "해제사유발생일":"22.01.21",
                   "해제여부":"O"
                },
                {
                   "거래금액":"25,000",
                   "거래유형":"직거래",
                   "건축년도":"2020",
                   "년":"2022",
                   "도로명":"동호로33길",
                   "도로명건물본번호코드":"00015",
                   "도로명건물부번호코드":"00000",
                   "도로명시군구코드":"11140",
                   "도로명일련번호코드":"00",
                   "도로명지상지하코드":"0",
                   "도로명코드":"4103109",
                   "법정동":"오장동",
                   "법정동본번코드":"0145",
                   "법정동부번코드":"0001",
                   "법정동시군구코드":"11140",
                   "법정동읍면동코드":"15400",
                   "법정동지번코드":"1",
                   "아파트":"오렌지카운티을지로",
                   "월":"1",
                   "일":"1",
                   "일련번호":"11140-1355",
                   "전용면적":"14.37",
                   "중개사소재지":"None",
                   "지번":"145-1",
                   "지역코드":"11140",
                   "층":"15",
                   "해제사유발생일":"22.02.03",
                   "해제여부":"O"
                }
             ]
          },
          "numOfRows":"1000",
          "pageNo":"1",
          "totalCount":"19"
       }
    }
 }
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② 동일 폴더에 있는 sample.json 파일 Parsing 및 출력 코드를 작성한다.

main.py

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import json
 
 
if __name__ == '__main__':
 
    jsonFile = './sample.json'
    with open(jsonFile, encoding='UTF-8') as f:
        data = json.load(f)
 
    aptDealList = list()
    if data['response']['header']['resultCode'] == '00':
        aptDealList = data['response']['body']['items']['item']
 
    for item in aptDealList:
        print(item)
    
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4. 결과

˙ 코드 실행 결과 json 파일을 Parsing하여 출력한다.

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1. 시험환경

˙ python

˙ configparser

2. 목적

˙ configparser 라이브러리를 import하고 사용법을 학습한다.

˙ DB connection 데이터를 별도 파일로 만들고 configparser 라이브러리를 이용하여 설정 정보를 획득한다.

3. 적용

① DB 접속 정보를 config 파일에 저장한다.

- 파일명 : config.ini

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[DB]
dbUser  = account
dbPw    = password
dbIp    = 127.0.0.1
dbPort  = 3306
dbName  = sample

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② configparser 라이브러리를 import하고 config.ini 데이터를 획득하여 dict 자료형에 저장한다.

- 파일명 : getConfig.py

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import configparser
 
 
properties = configparser.ConfigParser()
properties.read('./config.ini', encoding="utf-8")
 
def getDbConfig():
    configDb = properties["DB"]
 
    ### MariaDB Connection Info.
    respCnf = dict()
    respCnf["dbUser"]   = configDb["dbUser"]
    respCnf["dbPw"]     = configDb["dbPw"]
    respCnf["dbIp"]     = configDb["dbIp"]
    respCnf["dbPort"]   = int(configDb["dbPort"])
    respCnf["dbName"]   = configDb["dbName"]
    return respCnf
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③ 획득한 데이터를 출력한다.

- 파일명 : main.py

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import getConfig
 
 
def main():
    cfg = getConfig.getDbConfig()
    print(cfg["dbUser"], cfg["dbPw"], cfg["dbIp"], cfg["dbPort"], cfg["dbName"])
    
 
if __name__ == "__main__":
    main()
 
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4. 결과

˙ config.ini 데이터가 출력되는 것을 확인한다.

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1. 시험환경

˙ 파이썬

˙ 카카오 Map API

2. 목적

˙ 카카오 Map API를 이용하는 방법을 알아보자.

˙ 파이썬 코드에서 위경도(입력값)를 주소(출력값)로 변환하는 코드를 작성한다.

3. 적용

① 카카오 API를 사용하기 위해 kakao developers 사이트에 계정 등록한다.

- https://developers.kakao.com/

Kakao Developers

카카오 API를 활용하여 다양한 어플리케이션을 개발해보세요. 카카오 로그인, 메시지 보내기, 친구 API, 인공지능 API 등을 제공합니다.

developers.kakao.com

② 애플리케이션을 추가하고 발급된 "키"을 확인한다.

- Python 코드에서 사용하기 위해 REST API 키를 사용하면 된다.

③ 카카오 API를 이용하여 "위경도"(wgs84)를 "주소" 데이터로 변환한다.

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import json
import requests
 
api_key = "발급키입력"
 
def coord_to_addr(lon, lat):
    url = 'https://dapi.kakao.com/v2/local/geo/coord2regioncode.json?x={longitude}&y={latitude}'.format(longitude=lon,latitude=lat)
    headers = {"Authorization": "KakaoAK " + api_key}
    result = json.loads(str(requests.get(url, headers=headers).text))
    match_first = result['documents'][0]['address_name']
    return str(match_first)
 
 
if __name__ == "__main__":
    addr = coord_to_addr(127.09102, 37.46997)
    print(addr)
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4. 결과

˙ 변환 결과를 확인한다.

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1. 시험환경

˙ 파이썬

˙ 카카오 Map API

2. 목적

˙ 카카오 Map API를 이용하는 방법을 알아보자.

˙ 파이썬 코드에서 주소(입력값)를 위경도(출력값)로 변환하는 코드를 작성한다.

3. 적용

① 카카오 API를 사용하기 위해 kakao developers 사이트에 계정 등록한다.

- https://developers.kakao.com/

Kakao Developers

카카오 API를 활용하여 다양한 어플리케이션을 개발해보세요. 카카오 로그인, 메시지 보내기, 친구 API, 인공지능 API 등을 제공합니다.

developers.kakao.com

② 애플리케이션을 추가하고 발급된 "키"을 확인한다.

- Python 코드에서 사용하기 위해 REST API 키를 사용하면 된다.

③ 카카오 API를 이용하여 "주소"를 "위경도"(wgs84) 데이터로 변환한다.

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import requests
from urllib.parse import urlparse
 
 
address = "서울시 강남구 자곡로 3길 22"
url = f"https://dapi.kakao.com/v2/local/search/address.json?query={address}"
 
result = requests.get(urlparse(url).geturl(), headers={"Authorization": "KakaoAK 발급키입력"}).json()

print(json.dumps(result, indent=4, ensure_ascii=False))

lat = result['documents'][0]['x']
lng = result['documents'][0]['y']
 
print("lat=",lat, ", lng=", lng)
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4. 결과

˙ 변환 결과를 확인한다.

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1. 시험환경

˙ python

˙ mariadb

˙ excel

2. 목적

˙ pandas를 이용하여 엑셀(xlsx) 데이터를 추출하여 dataframe을 생성한다.

˙ dataframe에서 열 단위 데이터를 추출한다.

˙ 추출한 열 단위 데이터를 DB에 저장한다.

3. 적용

① 엑셀(xlsx) 샘플 파일

- 파일명 : sample.xlsx

- Sheet명 : Sheet1

sample.xlsx

0.01MB

② DB 설정 파일에서 설정 정보를 입력한다.

- 파일명 : rdb.py

- DB 설정정보 : user(계정), password(계정 비밀번호), host(DB IP), port(DB Port), database(스키마)

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import mariadb
import sys
 
def connection():
    try:
        conn = mariadb.connect(
            user="root",
            password="1q2w3e",
            host="127.0.0.1",
            port=3307,
            database="sample"
        )
 
    except mariadb.Error as e:
        print(f"Error connecting to MariaDB Platform: {e}")
        sys.exit(1)
 
    return conn
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cs

③ 데이터 처리 코드를 작성한다.

- pandas를 이용하여 엑셀(xlsx) 데이터를 추출하여 dataframe을 생성한다.

- dataframe에서 열 단위 데이터를 추출한다.

- 추출한 열 단위 데이터를 DB에 저장한다.

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import mariadb
import pandas as pd
import rdb
 
file = './input/sample.xlsx'
 
def readXlsx(_file):
    return pd.read_excel(_file, engine='openpyxl', sheet_name='Sheet1')
 
 
def insertColData(_cursor, _col_1_list, _col_2_list, _col_3_list, _col_4_list):
    for i in range(len(_col_1_list)):
        print(_col_1_list[i], _col_2_list[i], _col_3_list[i], _col_4_list[i])
 
        try:
            _cursor.execute("INSERT INTO world VALUES (?, ?, ?, ?)",
                            (str(_col_1_list[i]).strip(),
                             str(_col_2_list[i]).strip(),
                             str(_col_3_list[i]).strip(),
                             str(_col_4_list[i]).strip()))
        except mariadb.Error as e:
            print(f"Error: {e}")
 
 
if __name__ == '__main__':
    print('1. xlsx 파일 읽기')
    df = readXlsx(file)
    print(df)
    print()
 
    print('2. dataframe으로부터 열단위 데이터 추출')
    col_1_list = df.iloc[:,0].values.tolist()   # 1열
    col_2_list = df.iloc[:,1].values.tolist()   # 2열
    col_3_list = df.iloc[:,2].values.tolist()   # 3열
    col_4_list = df.iloc[:,3].values.tolist()   # 4열
    print(col_1_list)
    print(col_2_list)
    print(col_3_list)
    print(col_4_list)
 
    print('3. DB Insert')
    conn = rdb.connection()
    cursor = conn.cursor()
    insertColData(cursor, col_1_list, col_2_list, col_3_list, col_4_list)
    conn.commit()
    conn.close()
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④ 파일 구조

- input/sample.xlsx : 입력 데이터 샘플

- rdb.py : DB 설정 파일

4. 결과

˙ 콘솔 출력

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1. xlsx 파일 읽기
    Nation  Language   Money  Population
0  America   English  Dollar        5000
1    Spain   Spanish    Euro        4000
2    Italy   Italian     NaN        3000
3    Japan  Japanish   Japan       20000
 
2. dataframe으로부터 열단위 데이터 추출
['America', 'Spain', 'Italy', 'Japan']
['English', 'Spanish', 'Italian', 'Japanish']
['Dollar', 'Euro', nan, 'Japan']
[5000, 4000, 3000, 20000]
 
3. DB Insert
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˙ DB 테이블 저장

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