Python17 Python Pandas 베하~! BTC_녹차공원 팀의 하동녹차 입니다. 이번주는 Python Pandas 에 대해 알아 보겠습니다. Python Pandas Pandas는 Python에서 데이터 분석과 처리를 위한 라이브러리 입니다. 주로 테이블 형태의 데이터를 처리하고 분석하는데 사용되며, 빠르고 유연한 데이터 구조를 제공하며 특히, 빅 데이터를 처리하거나 복잡한 데이터 분석 작업을 수행할 때 효과적입니다. Pandas 주요 특징 1. 데이터 구조 Pandas의 핵심 데이터 구조는 Series와 DataFrame입니다. Series: 1차원 배열과 유사한 자료구조로, 인덱스를 갖습니다. DataFrame: 2차원 테이블 형태의 자료구조로, 여러 개의 Series를 포함하며, 각 열은 다른 데이터 타입을 가질 수 있다. 2. .. 2024. 1. 2. App Engine과 각 언어 환경 베하. 다들 추운 날씨에 고생이 많으십니다! 서울은 지금 눈이 쌓여있네요. 제 자취방은 창문에서 일어나는 결로 현상 때문에 창틀에 물이 흥건합니다. 다들 더 추워질 겨울 대비 잘하시구요.. 오늘의 포스팅 주제는 GCP가 제공하는 Service 중 하나인 App Engine과 App Engine에서 사용되는 각 언어 환경의 차이점에 대해 알아보겠습니다. 먼저, App Engine이 무엇인지 알아보아야겠죠? App Engine이란 Web Application을 개발하고 호스팅하기 위한 완전 관리형 서버리스 플랫폼입니다. 사용되는 개발 언어, Library, Framework 중에서 선택하여 App을 개발한 후 App Engine에서 Provisioning Server를 관리하고 필요에 따라 App Insta.. 2023. 12. 22. Python Flask 란? 베하~! BTC_녹차공원 팀의 하동녹차 입니다. 이번주는 Python Flask 에 대해 알아 보겠습니다. Python Flask Python은 다양한 라이브러리와 프레임워크 덕분에 많은 개발 영역에서 사용되고 있습니다. 특히, 웹 개발 분야에서는 Django, Flask 등 여러 프레임워크가 주목을 받고 있는데요, 이번 포스트에서는 그 중에서도 Flask에 대해 알아 보겠습니다. Flask의 개요 Flask는 2010년에 Armin Ronacher에 의해 개발되었으며, Python으로 작성된 경량화 웹 애플리케이션 프레임워크입니다. 특징 및 장점 마이크로 프레임워크 Flask는 기본적인 기능만을 제공하며, 필요한 확장 기능은 개발자가 선택하여 추가할 수 있습니다. Jinja2 템플릿 엔진 동적 웹 페이.. 2023. 12. 22. Python의 Generators Python의 제너레이터(generator)는 반복자(iterator)를 생성하는 간단하고 효율적인 방법입니다. 큰 데이터를 처리할 때 메모리 사용을 최적화하고 코드의 간결성을 높일 수 있습니다. 이번 글에서는 제너레이터의 기본 개념과 사용 방법, 그리고 장점에 대해 살펴보겠습니다. 제너레이터의 기본 개념 제너레이터는 이터레이터를 반환하는 함수로, yield 표현식을 사용합니다. 함수가 yield를 만나면, 현재 함수의 상태를 기억하고, 다음 호출시에 다시 그 상태부터 실행을 계속합니다. 특징 상태 유지: 제너레이터는 마지막으로 실행된 지점과 그 상태를 기억합니다. Lazy Evaluation: 제너레이터는 필요할 때까지 값이 생성되지 않습니다. 이는 메모리를 효율적으로 사용하는 데 도움이 됩니다. 코드.. 2023. 12. 7. Python의 데코레이터 데코레이터는 Python의 가장 강력한 기능 중 하나로, 메타프로그래밍을 가능하게 합니다. 함수나 메소드의 동작을 변경하거나 확장할 수 있는 데코레이터를 통해 코드의 재사용성과 가독성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 본 게시물에서는 Python의 데코레이터에 대한 기본적인 이해와 활용 방법을 알아보겠습니다. 데코레이터란? 데코레이터는 다른 함수를 감싸는 함수로, 감싸진 함수의 동작을 변경하거나 확장할 수 있습니다. 이를 통해 기존 함수의 코드를 수정하지 않고도 새로운 기능을 추가할 수 있습니다. Python의 데코레이터는 기본적으로 함수나 메소드를 인자로 받는 함수입니다. 이 함수는 래핑된 함수에 추가적인 기능을 부여하거나 수정하고, 이를 반환합니다. 데코레이터는 @ 기호를 사용하여 적용됩니다. 이는 해당.. 2023. 11. 24. Python의 타입 힌트 Python의 유연성은 많은 개발자에게 사랑받는 이유 중 하나지만, 크고 복잡한 코드베이스에서는 종종 버그를 야기할 수 있습니다. 타입 힌트(Type Hinting)와 정적 타입 검사(Static Type Checking)는 이러한 문제를 해결하기 위한 강력한 도구입니다. 현대의 Python 개발 환경에서 타입 힌트는 코드의 가독성과 유지 보수성을 크게 향상시킵니다. Python은 기본적으로 동적 타입 언어지만, Python 3.5 이상부터 타입 힌트(type hint) 기능을 통해 변수, 함수의 인자, 그리고 반환 값에 대한 타입 정보를 제공할 수 있게 되었습니다. 이번 게시물에서는 Python에서 타입 힌트를 사용하는 방법과 그것이 개발 프로세스에 어떻게 도움이 되는지를 알아보도록 하겠습니다. 타입 .. 2023. 11. 10. Python에서의 비동기 프로그래밍 베하~ 안녕하세요! 현상수배범입니다. 오늘은 Python에서의 비동기 프로그래밍에 대해 알아보도록 하겠습니다. 비동기 프로그래밍은 현대 소프트웨어 개발에서 중요한 개념 중 하나입니다. 특히 I/O 바운드 작업, 예를 들어 API 요청, 파일 입출력 등에서 비동기 처리는 프로그램의 효율성을 크게 높일 수 있습니다. Python에서는 asyncio 라이브러리를 통해 비동기 프로그래밍을 쉽게 구현할 수 있습니다. 본 글에서는 Python의 asyncio와 aiohttp 라이브러리를 사용하여 비동기 프로그래밍을 어떻게 구현하는지 자세히 알아보겠습니다. 비동기 프로그래밍이란? 비동기 프로그래밍은 말 그대로 '비동기적'으로 동작하는 코드를 작성하는 것을 의미합니다. 이는 프로그램의 여러 부분이 독립적으로, 또는 병.. 2023. 10. 12. Pandas & Numpy 베하~ 안녕하세요! 현상수배범입니다. 이번 시간에는 Python의 라이브러리인 Pandas와 Numpy에 대해서 알아보도록 하겠습니다. Python의 pandas와 numpy 라이브러리는 데이터 분석과 관련된 다양한 작업을 수행할 수 있게 해줍니다. 둘 다 오픈 소스이며, 데이터 처리, 변형, 분석을 위한 다양한 기능을 제공합니다. 다음은 이 두 라이브러리의 주요 특징 및 비교입니다. Pandas Pandas는 Python에서 데이터 분석을 위한 고수준의 라이브러리입니다. Pandas의 핵심 구조는 Series와 DataFrame입니다. - 특징 Series: 1차원 배열과 유사한 구조로, 인덱스를 가지고 있습니다. DataFrame: 2차원 테이블로, 열마다 다른 타입의 데이터를 가질 수 있습니다. P.. 2023. 9. 27. 이전 1 2 3 다음
