쵸코쿠키의 연습장

이메일 수신함을 관리하는 것은 특히 수많은 구독 이메일을 처리할 때 번거롭고 시간이 많이 소요되는 작업입니다. 프로모션 이메일 속에 숨겨진 구독 취소 링크를 하나하나 클릭하는 것은 매우 귀찮은 일이며, 수백에서 수천 개에 달하는 원치 않는 이메일이 쌓여 있다면 더욱 그렇습니다. 이 과정을 자동화하면 귀중한 시간을 절약하고 이메일 관리 효율성을 높일 수 있습니다. 이 가이드에서는 파이썬을 사용해 메일링 리스트에서 효과적으로 구독을 취소하는 자동화 프로젝트를 구축하는 방법을 단계별로 설명합니다. 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 깊이 있는 설명을 제공하면서 이메일 관리 문제를 해결하는 솔루션을 제공합니다.  프로젝트 개요이 파이썬 자동화 스크립트는 이메일 서버에 연결하고, 수신함에서 원치 않는 이메일을 검색하..

파이썬 F-스트링은 버전 3.6에서 도입되어 개발자들이 문자열을 포맷하는 방식을 혁신적으로 바꾸었습니다. F-스트링은 간단하고 읽기 쉬우며 더 강력한 기능을 제공하므로, 아직 F-스트링의 모든 잠재력을 활용하지 않고 있다면 지금이 배울 때입니다. 이 종합 가이드에서는 파이썬 F-스트링의 기본 사용법부터 고급 포맷팅 옵션까지 유용한 트릭들을 탐구할 것입니다. 이러한 기술들은 코드의 가독성을 높이고, 더 깔끔하고 효율적인 코드를 작성하는 데 도움이 될 것입니다.  파이썬 F-스트링의 기본F-스트링 이전에 파이썬에서 문자열을 포맷하는 전통적인 방법은 .format() 메서드를 사용하거나 더 오래된 % 포맷팅을 사용하는 것이었습니다. F-스트링을 사용하면 문자열 포맷팅이 훨씬 간단하고 직관적이 됩니다. F-스트..

파이썬 백엔드 개발자가 되기 위한 완벽 가이드파이썬 백엔드 개발은 복잡한 웹사이트나 모바일 앱, 다양한 플랫폼의 뒷단에서 핵심적인 역할을 하는 기술이에요. 요즘 숙련된 파이썬 백엔드 개발자에 대한 수요가 급증하고 있어서, 이 역할에 대해 잘 이해하고 필요한 기술들을 제대로 익히는 게 정말 중요해요. 그래서 이번 가이드에서는 파이썬 백엔드 개발자가 되기 위해 꼭 알아야 할 기술과 지식을 쉽게 풀어서 정리해봤어요.  파이썬 백엔드 개발자는 어떤 일을 하나요?파이썬 백엔드 개발자는 서버에서 돌아가는 로직, 데이터베이스, 그리고 API 같은 걸 만들고 관리하는 사람이라고 보면 돼요. 주로 데이터를 저장하거나 보안을 유지하고, 사용자의 요청에 응답하면서 애플리케이션의 프론트엔드와 백엔드가 원활하게 소통하도록 해주..

현대의 웹사이트는 사용자가 상호작용할 수 있는 다양한 동적 콘텐츠로 가득 차 있으며, 이를 통해 더욱 매력적이고 직관적인 사용자 경험을 제공합니다. 이러한 동적인 웹 요소 중 하나가 특정 작업에 의해 새 창 또는 탭이 열리는 기능입니다. 자동화 테스트를 진행하는 테스트 엔지니어에게는 여러 개의 창이나 탭을 다뤄야 하는 상황이 자주 발생합니다. 이때, 동적 창을 제대로 관리하지 못하면 테스트 실패로 이어지기 쉽습니다.이러한 문제를 방지하고 정확한 자동화 테스트를 실행하기 위해서는, Selenium을 사용하여 창 전환 및 관리 기능을 잘 활용하는 것이 필수적입니다. 그러나 작은 실수로 인해 NoSuchWindowException이 발생할 수 있으며, 이로 인해 테스트 스크립트가 불안정해질 수 있습니다. 특히..

소셜 미디어가 우리 삶의 중요한 일부가 된 오늘날, 트위터의 추천 알고리즘은 많은 사람들의 관심을 받고 있습니다. 트위터에서 추천되는 콘텐츠는 단순한 임의의 선택이 아닌, 사용자 맞춤형 알고리즘을 통해 결정됩니다. 이 알고리즘의 동작 원리를 이해하는 것은 개인이나 기업이 트위터 상에서 더 나은 콘텐츠를 만들고, 그에 따라 노출을 극대화하는 데 큰 도움이 될 수 있습니다.본 포스트에서는 LangChain, Activeloop, 그리고 DeepInfra를 활용하여 트위터의 추천 알고리즘을 역설계하는 과정을 다루겠습니다. 이를 통해 알고리즘의 코드 베이스를 분석하고, 어떻게 하면 트위터에서 더 나은 콘텐츠를 제작할 수 있을지에 대한 인사이트를 제공할 것입니다.  1. LangChain 개요LangChain은 ..

최근 몇 년 동안 의료 산업에서는 머신러닝 기술이 급격히 발전하면서 환자의 결과를 개선하고, 비용을 절감하며, 임상 워크플로우를 효율적으로 관리하는 데 큰 도움을 주고 있습니다. Python과 R은 의료 산업에서 머신러닝을 구현하는 데 가장 널리 사용되는 두 가지 프로그래밍 언어로, 각각 고유한 장점과 활용 분야가 있습니다. 하지만 이번 글에서는 Python이 왜 의료 산업에서 머신러닝을 구현하는 데 있어 더 우수한 선택지로 평가되는지, 그 이유를 상세하게 살펴보겠습니다.    Python: 의료 산업에서의 활용과 장점Python은 배우기 쉽고 사용하기 간편한 고수준 프로그래밍 언어로, 특히 데이터 과학자들과 머신러닝 엔지니어들 사이에서 의료 분야에서 인기를 끌고 있습니다. Python이 의료 산업에서 ..

디지털 시대에 문서 생성은 다양한 산업 및 분야에서 중요한 역할을 합니다. 문서 생성의 효율성과 정확성은 비즈니스 프로세스, 생산성, 고객 만족도에 큰 영향을 미칩니다. 특히, 자동화된 문서 생성은 기업이 시간을 절약하고 일관된 문서를 신속하게 생성할 수 있도록 도와줍니다.템플릿 기반 문서 생성은 문서 생성을 간소화하고 효율성을 극대화할 수 있는 강력한 방법입니다. 템플릿은 문서의 레이아웃과 형식을 사전에 정의해 둔 틀로, 일정한 포맷과 콘텐츠 배치를 유지하면서 문서 생성을 표준화할 수 있습니다. 이러한 템플릿을 사용하면, 데이터를 쉽게 대체하여 맞춤형 문서를 신속하게 생성할 수 있습니다.그러나 템플릿 기반 문서 생성의 잠재력은 여기서 끝나지 않습니다. 자연어 처리(NLP)와 인공지능(AI) 기술을 결합..

최근 데이터 엔지니어링과 머신러닝 분야에서 Python과 Kafka의 조합이 주목받고 있습니다. 그러나 현재의 Kafka 생태계는 Java 중심으로 구성되어 있어 Python을 주로 사용하는 데이터 엔지니어에게는 불편함이 따릅니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 Quix Streams는 Python 사용자에게 강력한 스트림 처리 기능을 제공하여 데이터 엔지니어링과 머신러닝 파이프라인을 더욱 효율적으로 구현할 수 있도록 돕습니다.  Python과 Apache Kafka의 결합이 필요한 이유Python은 데이터 엔지니어와 데이터 과학자들 사이에서 널리 사용되는 고급 프로그래밍 언어입니다. R과 같은 다른 언어들도 있지만, Python은 그 표현력과 유연성 덕분에 특히 데이터 변환이나 복잡한 처리가 필요..

금융 시장은 복잡하고 예측하기 어렵습니다. 투자자들의 감정과 시장의 뉴스는 주식 가격에 큰 영향을 미칩니다. 이런 맥락에서, 감정 분석은 주식 가격의 움직임을 예측하는 데 중요한 도구가 되었습니다. 최근 연구에서는 파이썬과 Jupyter Notebook을 활용하여 FinBERT와 VaderSentiment, 두 가지 주요 감정 분석 알고리즘을 비교 분석함으로써 더 정확한 시장 뉴스 감정 분석을 달성하는 방법을 탐구했습니다. 이 블로그 포스트에서는 해당 연구의 방법론과 결과, 그리고 코드의 구조를 개선하기 위해 적용된 SOLID 원칙에 대해 논의하겠습니다. FinBERT와 VaderSentiment 감정 분석 감정 분석은 텍스트의 감정적 색채를 파악하여 긍정적, 중립적, 또는 부정적으로 분류하는 과정입니다..

모든 중요 이벤트가 기록되는지 확인하는 데 사용되는 코드 검토 솔루션 도구의 당면 과제, 솔루션 기능 및 주요 이점을 제시합니다. 코드 검토 솔루션은 모든 중요 이벤트가 필요한 정보와 함께 기록되고 모범 사례를 따르는지 확인하는 도구입니다. 이 낮은 코드 유틸리티는 사용자 입력 응용 프로그램 코드를 사용하여 예외 보고서를 생성합니다. 코드 검토 과제 각 로거 문을 수동으로 검토하는 것은 시간이 많이 걸리는 작업이며 사람의 실수를 초래할 위험이 있습니다. 로그의 데이터 품질 문제: 응용 프로그램 로그에 포함될 것으로 예상되는 문제 해결에 필요한 중요한 정보가 있습니다. LOB의 API 간에 서로 다른 애플리케이션 레벨 로깅 패턴은 통합 모니터링 대시보드를 활성화하고 문제 분석을 지연시키는 주요 과제 중 하..

루프는 프로그래밍 언어의 기본 개념 중 하나입니다. 루프는 특정 조건이 충족될 때까지 반복 작업을 수행하는 데 사용됩니다. Python에는 코드 블록을 반복적으로 반복할 수 있는 두 가지 주요 루프 구조가 있습니다. for 루프와 while 루프입니다. Python의 for 루프에 대한 기본 사항에 대해 설명합니다. 또한 범위 유형을 사용하여 일련의 숫자를 생성하고, 그렇지 않으면 중단 및 계속 문을 사용하여 루프의 흐름을 변경하는 방법을 보여 줍니다. Python for Loop Python의 for 루프는 시퀀스의 항목에 대해 반복되며 문 블록을 반복적으로 실행합니다. Python for loop은 다음 형식을 사용합니다. for item in sequence: statements for 문은 for..

Python에는 조직적이고 효율적인 방식으로 데이터 모음을 저장할 수 있는 몇 가지 순차적 데이터 유형이 있습니다. 기본 시퀀스 유형은 문자열, 목록, 튜플 및 범위 개체입니다. Python 튜플의 기본 사항에 대해 설명합니다. 튜플 생성, 요소 액세스, 튜플 언팩 등의 방법을 보여드리겠습니다. 튜플은 목록과 유사하며, 주된 차이점은 목록은 변경할 수 있지만 튜플은 변경할 수 없다는 것입니다. 이것은 생성 후 튜플을 변경할 수 없음을 의미합니다. 튜플은 이기종 및 동종 데이터를 모두 저장할 수 있지만 일반적으로 이기종 요소의 컬렉션을 저장하는 데 사용됩니다. 튜플 생성 튜플은 쉼표로 구분된 둥근 괄호() 쌍 안에 항목을 배치하여 만들어집니다. 다양한 유형의 항목이 포함될 수 있습니다. 다음은 예입니다. ..

Python에는 몇 가지 기본 제공 데이터 유형이 있습니다. 때때로 Python 코드를 작성할 때 한 데이터 유형을 다른 데이터 유형으로 변환해야 할 수 있습니다. 예를 들어, 문자열과 정수를 연결하려면 먼저 정수를 문자열로 변환해야 합니다. 이 자료에서는 Python 정수를 문자열로 변환하는 방법을 설명합니다. Python str() 함수 Python에서는 내장 str() 함수를 사용하여 정수 및 기타 데이터 유형을 문자열로 변환할 수 있습니다. str() 함수는 지정된 개체의 문자열 버전을 반환합니다. 다음과 같은 형태를 취합니다. class str(object='') class str(object=b'', encoding='utf-8', errors='strict') object - 문자열로 변환할..

Python의 디렉터리에 있는 파일을 처리할 때는 항상 절대 경로를 사용하는 것이 좋습니다. 그러나 상대 경로로 작업하는 경우, 현재 작업 디렉토리의 개념과 현재 작업 디렉토리를 찾거나 변경하는 방법을 이해해야 합니다. 절대 경로는 루트 디렉토리에서 시작하는 파일 또는 디렉토리 위치를 지정하고 상대 경로는 현재 작업 디렉토리에서 시작합니다. Python 스크립트를 실행하면 현재 작업 디렉토리가 스크립트가 실행되는 디렉토리로 설정됩니다. ospython 모듈은 운영 체제와 상호 작용할 수 있는 휴대용 방법을 제공합니다. 모듈은 표준 Python 라이브러리의 일부이며 현재 작업 디렉터리를 찾고 변경하는 방법을 포함합니다. Python에서 현재 작업 디렉토리 가져오기 Python의 os 모듈의 getcwd()..

Python에서 목록을 작업할 때 목록의 요소를 반대로 사용해야 하는 경우가 있습니다. 목록의 반대 방향은 목록의 첫 번째 요소가 마지막 요소가 되고, 두 번째 요소가 두 번째에서 마지막으로 되고, 마지막 요소가 첫 번째 요소가 된다는 의미입니다. Python에서는 수행하려는 작업에 따라 몇 가지 다른 방법으로 목록을 반전시킬 수 있습니다. reverse() 메소드 reverse(역방향)는 목록의 요소를 제자리에 반대로 적용하는 목록 데이터 유형 메서드입니다. 이 메서드는 새 목록을 만드는 대신 원래 목록을 수정합니다. reverse() 메서드의 구문은 다음과 같습니다. list.reverse() 역행렬은 인수를 받아들이지 않습니다. 예를 들어 보겠습니다. capitals = ['Oslo', 'Skopj..

map()은 주어진 반복 가능의 모든 요소에 함수를 적용하는 Python의 기본 제공 함수입니다. 루프를 사용하지 않고 간단하고 깨끗한 코드를 작성할 수 있습니다. Python map() 함수 map() 함수는 다음과 같은 형식을 취합니다. map(function, iterable, ...) 다음 두 가지 필수 인수를 사용할 수 있습니다. function - 반복 가능한 모든 요소에 대해 호출되는 함수입니다. iterable - 반복을 지원하는 하나 이상의 개체입니다. 목록, 사전 및 튜플과 같은 Python의 기본 제공 개체는 대부분 반복 가능합니다. Python 3에서 map()은 전달된 반복 가능한 개체와 크기가 동일한 맵 개체를 반환합니다. python 2에서는 함수가 목록을 반환합니다. 이제 m..

Python 코드를 작성할 때는 항상 코드를 깨끗하고 쉽게 이해할 수 있도록 만드는 것이 좋습니다. 코드를 구성하고 변수와 함수를 설명하는 이름을 지정하는 것이 이를 위한 여러 가지 방법입니다. 코드의 가독성을 향상시키는 또 다른 방법은 주석을 사용하는 것입니다. 주석은 코드를 설명하는 데 사용되는 사람이 읽을 수 있는 설명 또는 주석입니다. 예를 들어, 복합 정규식을 작성한 경우 코드가 수행하는 작업을 설명하는 주석을 추가합니다. Python 코드에 주석을 추가하면 나중에 코드를 살펴볼 때 많은 시간과 노력을 절약할 수 있습니다. 당신이 몇 달 또는 몇 년 전에 쓴 대본을 바꾸고 싶다고 가정해 보겠습니다. 코멘트를 추가하지 않으면 복잡한 코드를 작성한 이유를 기억하지 못할 가능성이 있습니다. 또한 코멘..

JSON은 사람이 읽을 수 있는 텍스트 기반 데이터 형식입니다. 언어 독립적이며 응용 프로그램 간의 데이터 교환에 사용됩니다. 이 문서에서는 Python에서 JSON 데이터를 구문 분석하는 방법에 대해 설명합니다. 파이썬 JSON JSON 데이터를 인코딩 및 디코딩할 수 있는 json 모듈은 Python 표준 라이브러리의 일부입니다. JSON은 데이터를 나타내는 문자열입니다. 인코딩 또는 직렬화는 Python 객체를 파일에 저장하거나 네트워크를 통해 전송할 수 있는 JSON 문자열로 변환하는 것을 의미합니다. JSON 문자열이 Python 개체로 변환되는 인코딩의 역방향 프로세스를 디코딩하거나 디시리얼화합니다. 아래 표는 Python 개체와 이에 상응하는 JSON 표현을 보여줍니다. Python JSON..

모듈로 연산은 한 숫자를 다른 숫자로 나눈 나머지를 구하는 산술 연산입니다. 나머지는 연산의 계수라고 불립니다. 예를 들어, 5를 3으로 나누면 1이고 나머지는 2, 8을 4로 나누면 2이고 나머지는 0입니다. Python Modulo 연산자 파이썬에서 모듈로 연산자는 백분율 기호(%)로 표시됩니다. 구문은 다음과 같습니다. num1 % num2 다음은 예입니다. 5 % 4 # 1 제수(두 번째 인수)가 0이면 ZeroDivisionError가 발생합니다. 5 % 0 # ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero 모듈로 연산자는 또한 부동 숫자를 인수로 받아들입니다. 6.8 % 3.4 # 0.0 문자열 형식을 지정할 때 % 문자는 보간 연산자를 나타냅..

파이썬에서 목록을 작업할 때 새 요소를 목록에 추가하려는 경우가 많습니다. Python 목록 데이터 유형에는 요소를 추가하는 세 가지 방법이 있습니다. append - 목록에 단일 요소를 추가합니다. extends - 목록에 반복 가능한 요소를 추가합니다. insert - - 목록의 지정된 위치에 단일 항목을 삽입합니다. 세 가지 방법 모두 목록을 수정하고 없음을 반환합니다. Python List append() append() 방법은 목록 끝에 단일 요소를 추가합니다. add() 메서드의 구문은 다음과 같습니다. list.append(element) 여기서, 요소는 리스트에 추가할 요소입니다. 다음은 예입니다. characters = ['Tokyo', 'Lisbon', 'Moscow', 'Berlin'..