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PYTHON72

Python - Random 정수/소수점/리스트 이해 Random 함수를 통해 숫자 랜덤을 쉽게 구현할 수 있다. 특정 범위 혹은 리스트에서 임의의 값을 선택해야 할 때 유용하므로 자주 사용된다. 여기에서는 가장 많이 사용되는 정수와 소수점, 리스트에 대해 알아보고자 한다. 리스트 - choice >>> import random >>> my_list = ['a', 'b', 'c'] >>> random.choice(my_list) 'c' 정수 - randint >>> import random >>> random.randint(1,10) 10 >>> random.randint(1,10) 5 소수점 - unifrom >>> import random >>> random.uniform(0.2, 0.7) 0.38972597256511843 >>> >>> random... 2024. 3. 14.
Django - django-admin을 찾지 못할때 django 패키지를 설치했는데 django-admin을 찾지 못한다면, path 경로에 문제가 있을 수 있다. 먼저 자신이 설치한 pip 혹은 pip3의 버전 정보를 통해 python이 동작한 디렉토리를 확인한다. pip -version 확인해보면 아래와 같이 현재 동작한 경로 정보를 알 수 있다. 패키지에서 사용하는 파일은 윈도우 기준으로 위 디렉토리 하위에 LocalCache\local-packages\Python버전 명\Scripts 위치한다. 해당 경로로 이동하여 LocalCache 디렉토리가 있는지 확인한후 따라 들어가도록 하자. PS C:\Users\Han\AppData\Local\Packages\PythonSoftwareFoundation.Python.3.10_qbz5n2kfra8p0> l.. 2024. 3. 14.
Python - Regex 개인정보(주민등록번호,전화번호,휴대폰번호,이메일) 패턴 Python의 정규식 표현을 이용해서 개인정보를 탐지할 수 있는데, 다양한 정보를 비교해본 결과 필자 기준으로 적용한 내용들을 정리해본다. 각 탐지 기준은 한국에 맞도록 구성되어 있음을 미리 밝힌다. 그리고 각 탐지 조건은 아래 사이트에서 테스트가 가능하다. https://regex101.com regex101: build, test, and debug regex Regular expression tester with syntax highlighting, explanation, cheat sheet for PHP/PCRE, Python, GO, JavaScript, Java, C#/.NET, Rust. regex101.com 1. 주민등록번호 주민등록 번호를 탐지하기 위해서는 2가지 정도의 패턴을 고민했.. 2024. 3. 11.
Django - django-admin을 찾지 못할때 django 패키지를 설치했는데 django-admin을 찾지 못한다면, path 경로에 문제가 있을 수 있다. 먼저 자신이 설치한 pip 혹은 pip3의 버전 정보를 통해 python이 동작한 디렉토리를 확인한다. pip -version 확인해보면 아래와 같이 현재 동작한 경로 정보를 알 수 있다. 패키지에서 사용하는 파일은 윈도우 기준으로 위 디렉토리 하위에 LocalCache\local-packages\Python버전 명\Scripts 위치한다. 해당 경로로 이동하여 LocalCache 디렉토리가 있는지 확인한후 따라 들어가도록 하자. PS C:\Users\Han\AppData\Local\Packages\PythonSoftwareFoundation.Python.3.10_qbz5n2kfra8p0> l.. 2024. 3. 10.
Python - Datetime 특정 시간 간격으로 나누기 DateTime을 특정 시간으로 나누어 실행해야 하는 경우 유용한 함수이다. 방식은 시간의 차이를 계산한 후 이를 나누어야 하는 타임값으로 나누어 저장하는 방식이라고 할 수 있다. 코드는 아래와 같다. import datetime def split_time_range(start_time, end_time, interval): # 시작 시간과 종료 시간을 UTC로 변환 start_time = datetime.datetime.combine(start_time.date(), start_time.time(), tzinfo=datetime.timezone.utc) end_time = datetime.datetime.combine(end_time.date(), end_time.time(), tzinfo=dateti.. 2024. 3. 10.
Python - Databse BLOB 란? 사용법 BLOB(blob)는 Binary Large Object의 약자로써, 보통 기본적으로는 사진과 파일과 같은 블록형 데이터를 저장하는 용도이다. 따라서 Database의 자료 형태 역시 Byte를 기본으로 하고 있어서, 이러한 자료를 저장하는데 최적화 되어 있다고 할 수 있다. 그렇다면 Python에서는 어떻게 사용할 수 있을까? 가장 쉽게는 SQLachemy를 이용하는 방법이 있을 것이다. 1. BLOB 데이터 입력하기 데이터를 입력하기 위해서는 먼저 SQLachemy 는 LargeBinary 라는 타입으로 선언해주는 것이 좋다. 아래는 클래스를 선언하는 예시이다. from sqlalchemy import LargeBinary, MetaData class User(Base): __tablename__ =.. 2024. 3. 7.
Python - HTTP Keep-alive 를 통한 성능 향상 HTTP Keep-Alive를 이용하면, TCP 세션을 연결하는 작업을 하지 않고 추가적인 데이터를 보낼 수 있기 때문에 많은 장점을 가지게 된다. Nginx에서도 Keep-alive를 활성화 할 경우 50%이상의 성능을 더 올릴 수 있기 때문에 만약 웹 요청을 진행해야 하는 경우 Keep-alive 사용 가능 유무를 추후 꼭 체크하는 것이 좋다. 파이썬을 통한 일반적인 요청은 아래와 같다. import requests import time import logging logging.basicConfig(level=logging.DEBUG) url = "https://httpbin.org" start = time.perf_counter() requests.get(url) requests.get(url) r.. 2024. 3. 7.
Python - AWS S3 Select 와 Atena 차이점, 기본 사용법 AWS를 이용하면 S3에 저장되어 있는 데이터를 확인해야 한 경우가 종종 발생한다. 이띠, Atena와 Select를 이용해서 S3에 저장되어 있는 자료를 검색해 부분적으로 가져올 수 있는 기능을 통해 원하는 자료만 빠르게 검색할 수 있다. 먼저 S3 Select와 Atena의 기본적이 차이를 알아보도록 하자. S3 Select 와 Atena 차이점 AWS Select: 가장 비용을 효율적으로 원하는 S3와 Glacier 에서 데이터를 검색할 수 있는 방법이다. AWS Athena: ANSI SQL 방식으로 완전한 SQL 쿼리를 사용할 수 있다. - group by, having, window, geo in SQL DDL and DML등 따라서 검색 위주로 사용하는 경우 S3 Select, Atena는 .. 2024. 3. 7.
Python - 딕셔너리(dict) 리스트 정렬 하기(sort) Python 에서는 sort를 이용하여 리스트를 정렬하는 기능을 제공하고 있다. 간편하게 sort라는 내장 함수를 이용하면, 손쉽게 정렬이 가능한데, 일반적인 List 리스트는 이렇게 진행할 수 있다. >>> int_list = [3,5,6,9,2] >>> int_list [3, 5, 6, 9, 2] >>> int_list.sort() >>> int_list [2, 3, 5, 6, 9] >>> int_list.reverse() >>> int_list [9, 6, 5, 3, 2] 한글 역시 가능하며, reversed 내장 함수를 이용하면 추가적인 조작도 가능해진다. 그런데 Key와 Value가 있는 경우에는 리스트 내장함수로는 어렵고 sorted 라는 별도의 내장함수를 이용하여 Lamda로 처리하여야 한다.. 2024. 3. 6.
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