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목록Python/Python ETC (53)
달나라 노트
DataFrame을 xlsx 파일로 생성하려면 to_excel() method를 사용합니다. import pandas as pd df_test = pd.DataFrame({ 'item_id': [1, 2, 3, 4, 5], 'name': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'] }) print(df_test) dir = 'output/df_test.xlsx' df_test.to_excel(dir, index=False, sheet_name='test') 이런 식이죠. 이렇게 하면 제가 지정한 'output/df_test.xlsx'라는 경로에 파일이 생성됩니다. import pandas as pd df_test_1 = pd.DataFrame({ 'item_id': [1, 2, 3, 4, 5], 'na..
아래와 같은 DataFrame이 있다고 생각해봅시다. import pandas as pd from io import StringIO dict_test = { 'id': [1, 2, 3, 4, 5], 'name': ['banana', 'apple', 'melon', 'peach', 'grape'], 'price': [3500, 16000, 15000, 25000, 5800] } df_test = pd.DataFrame(dict_test) print(df_test) -- Result id name price 0 1 banana 3500 1 2 apple 16000 2 3 melon 15000 3 4 peach 25000 4 5 grape 5800 만약 위 DataFrame을 comma(,)로 나눠진 csv ..
이번에는 URL과 URL을 통한 요청 그리고 GET, POST 등의 방식에 대해 그냥 매우 간단하고 알기 쉽게 알아볼겁니다. (그냥 단순히 컨셉을 이해하는게 목표이므로 그 내부에 숨겨진 정말 자세한 내용까지는 다루지 않습니다.) 우리가 URL을 통해 서버에 뭔가를 요청하면 서버는 그에 대한 답을 줍니다. 서버로부터 오는 답이 보통 HTML 형태의 데이터이고, 우리는 HTML 코드를 보기좋게 해석해서 표시해주는 웹 브라우저가 있죠. 그래서 웹 브라우저에 우리가 URL을 입력하면 그 요청을 받은 서버는 요청에 대한 결과를 웹 브라우저에 전송합니다. 웹 브라우저는 서버로부터 전송받은 HTML 코드를 유저가 보기 좋게 해석해서 표시해주게되죠. 내가 어떤 쇼핑몰을 들어간다고 해봅시다. 쇼핑몰의 URL은 아래와 같..
Python으로 API(Application Programming Interface)를 만드는 방법을 알아봅시다. 여러 방법이 있지만 본 글에서는 크게 FastAPI 또는 Flask를 이용하는 방법 두 가지를 알아볼겁니다. 일단 본격적으로 API를 구현해보기 전에 API가 어떻게 작동하는지를 살짝 알아봅시다. (이 내용이 필요없으신 분은 모두 넘긴 후 코드 관련 부분만 보면 됩니다.) (자세히 설명하면 설명할 내용이 굉장히 많고 지금부터 설명한 내용 중 살짝 실제 상황과 맞지 않는 경우가 있을 수 있습니다만, 여기서는 아주 아주 간단하게 그냥 대략적인 감만 잡을 수 있도록 상당히 간추려서 설명할 것이니 대략적인 느낌만 파악하고 넘어가면 됩니다.) 먼저 상황을 가정하여 API를 사용하는 과정을 생각해봅시다..