쵸코쿠키의 연습장

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'..

데이터를 정렬하는 것은 Python에서 작업할 때 가장 일반적인 작업 중 하나입니다. 예를 들어 팀 구성원 목록을 이름별로 정렬하거나 프로젝트 목록을 우선순위 순으로 정렬할 수 있습니다. 이 문서에서는 Python 에서 목록을 정렬하는 방법에 대해 설명합니다. Python sort() 및 sorted() 파이썬에서는 내장 list.sort() 메소드 또는 내장 정렬() 함수를 사용하여 목록을 정렬할 수 있습니다. sorted() 함수는 정렬된 목록을 새로 만들고 list.sort() 메서드는 목록을 제자리에 정렬합니다. 보관할 경우 정렬되지 않은 목록은 정렬된() 함수를 사용합니다. 또 다른 차이점은 정렬된 함수가 반복 가능한 객체에 대해 작동한다는 것입니다. sort() 및 sorted()의 구문은 다..

Python 범위 유형은 범위의 시작점과 끝점을 정의하여 일련의 정수를 생성합니다. 일반적으로 for 루프와 함께 일련의 숫자에 대해 반복하는 데 사용됩니다. range()는 Python 2와 3에서 다르게 작동합니다. Python 2에서는 일련의 정수를 생성할 수 있는 두 가지 함수인 범위와 xrange가 있습니다. 이러한 함수는 매우 유사하며, 주된 차이점은 범위는 목록을 반환하고 xrange는 xrange 개체를 반환한다는 것입니다. 파이썬 3에서 xrange 함수가 삭제되었으며 범위 함수는 파이썬 2 xrange와 유사하게 동작합니다. 파이썬 3 범위는 함수가 아니라 불변의 수열을 나타내는 유형입니다. 이 글에서는 Python 3 레인지 타입의 기본에 대해 알아보겠습니다. Python range(..

루프는 프로그래밍 언어의 기본 개념 중 하나입니다. 루프는 특정 코드 블록을 지정된 조건이 충족될 때까지 여러 번 반복하려는 경우에 유용합니다. 파이썬에는 for 루프와 while 루프라는 두 가지 기본 루프 구조가 있습니다. 이 튜토리얼에서는 Python의 while 루프에 대한 기본 사항을 다룹니다. 또한 else 절과 break and continue 문장의 사용법도 알려드리겠습니다. Python while Loop while 루프는 주어진 조건이 true로 평가되는 한 알 수 없는 횟수만큼 해당 문을 실행합니다. Python while loop는 다음과 같은 형태를 취합니다. while EXPRESSION: STATEMENT(S) while 문은 while 키워드로 시작하고 조건식으로 시작합니다...

의사 결정은 컴퓨터 프로그래밍의 가장 근본적인 개념 중 하나입니다. Python은 일부 수정사항과 함께 다른 언어로 된 공통 흐름 제어 문을 지원합니다. if control 문은 특정 조건에 따라 코드를 실행하는 데 사용되는 가장 기본적이고 잘 알려진 문 중 하나입니다. 파이썬의 if 문장의 기본 사항에 대해 살펴보겠습니다. 파이썬 if 문 파이썬에서 if 문의 가장 기본적인 형식은 다음과 같습니다. if EXPRESSION: STATEMENT if 문은 if 키워드로 시작하고 조건식으로 시작합니다. EXPRESSION은 (:) 콜론 뒤에 와야 합니다. EXPRESSION이 True로 평가되면 STARTE가 실행됩니다. EXPRESSION이 False를 반환하면 아무 일도 일어나지 않고 문이 무시됩니다...

파이썬에는 파일 및 디렉터리를 삭제할 수 있는 몇 가지 기본 제공 모듈이 있습니다. 이 튜토리얼에서는 OS, pathlib 및 shutil 모듈에서 함수를 사용하여 파일 및 디렉토리를 삭제하는 방법에 대해 설명합니다. 파일을 삭제 파이썬에서는 os.remove(), os.unlink(), pathlib을 사용할 수 있습니다.단일 파일을 삭제하려면 Path.link()를 해제합니다. OS 모듈은 운영 체제와 상호 작용하는 휴대용 방법을 제공합니다. 이 모듈은 파이썬 2와 3 모두에서 사용할 수 있습니다. os.remove()인 단일 파일을 삭제하려면 다음 인수로 파일에 경로를 전달합니다. import os file_path = '/tmp/file.txt' os.remove(file_path) os.remo..

replace() 을 사용하여 파이썬에서 문자열 내의 하위 문자열을 교체하는 방법에 대해 설명합니다. .replace() 메서드 파이썬에서 문자열은 불변 str 개체로 표시됩니다. str 클래스는 문자열을 조작할 수 있는 여러 메서드와 함께 제공됩니다. .replace() 메서드는 다음 구문을 사용합니다. str.replace(old, new[, maxreplace]) str - 작업 중인 문자열 old – 교체할 하위 문자열 new – 기존 하위 문자열을 대체하는 하위 문자열 maxreplace – 선택적 인수입니다. 바꾸려는 이전 하위 문자열의 일치 수입니다. 일치 항목은 문자열의 시작 부분부터 계산됩니다. 메소드는 srt 문자열의 복사본을 반환하고 하위 문자열의 일부 또는 전체 일치 항목이 new로..

enumerate()는 반복 가능한 반복 중에 자동 카운터를 사용할 수 있는 파이썬의 내장 함수입니다. 파이썬 enumerate() 함수 enumerate() 함수는 다음 형식을 취합니다. enumerate(iterable, start=0) 함수는 두 개의 인수를 허용합니다. iterable - 반복을 지원하는 개체입니다. start - 카운터가 시작되는 번호입니다. 이 인수는 선택 사항입니다. 기본적으로 카운터는 0부터 시작합니다. enumerate()는 파이썬 2에서 __next__()(또는 다음()) 메서드를 호출하여 카운트와 허용 가능한 현재 값을 포함하는 튜플을 가져올 수 있는 열거 개체를 반환합니다. 다음은 목록()을 사용하여 튜플 목록을 작성하는 방법과 반복 가능한 방법에 대한 예입니다. d..

정수와 문자열을 포함한 파이썬의 모든 데이터 유형은 개체입니다. 파이썬 코드를 작성할 때 데이터 유형을 다른 형식으로 변환해야 하는 경우가 많습니다. 예를 들어 문자열로 표시되는 숫자에 대해 수학 연산을 수행하려면 정수로 변환해야 합니다. 파이썬 문자열을 정수로 변환하는 방법을 보여드리겠습니다. Python int() 함수 기본 제공 int() 함수는 지정된 숫자 또는 문자열에서 10진수 정수 개체를 반환합니다. 다음과 같은 형식을 취합니다. int(x, base=10) 함수는 두 개의 인수를 허용합니다. x - 정수로 변환할 문자열 또는 숫자입니다. base - 첫 번째 인수의 숫자 체계를 나타냅니다. 값은 0과 2-36이 될 수 있습니다. 이 인수는 선택 사항입니다. 기본값이 지정되지 않은 경우 기본..

파이썬은 세계에서 가장 인기 있는 프로그래밍 언어 중 하나입니다. 웹 사이트 개발, 스크립트 작성, 기계 학습, 데이터 분석 등에 사용됩니다. 명령줄을 사용하여 운영 체제에 설치된 Python 버전을 확인하는 방법을 설명합니다. 이 기능은 특정 버전의 Python이 필요한 응용 프로그램을 설치할 때 유용합니다. 또한 Python 스크립트가 실행 중인 시스템에 설치된 Python 버전을 프로그래밍 방식으로 확인하는 방법도 알려드립니다. 예를 들어, Python 스크립트를 작성할 때 스크립트가 사용자 시스템에 설치된 Python 버전을 지원하는지 확인해야 합니다. Python Versioning Python은 시멘틱 버전 관리를 사용합니다. 프로덕션 지원 릴리스는 다음과 같은 방식으로 버전이 지정됩니다. M..

Python 스크립트를 작성할 때 파일 또는 디렉토리가 존재하는지 여부에 관계없이 특정 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어 구성 파일에 데이터를 읽거나 쓰거나 파일이 없는 경우에만 파일을 생성할 수 있습니다. Python에서는 파일의 존재 여부를 확인하고 파일 유형을 확인하는 다양한 방법이 있습니다. 파일의 존재 여부를 확인하는 세 가지 방법을 보여 줍니다. 파일이 있는지 확인 파일이 있는지 확인하는 가장 간단한 방법은 파일을 열어 보는 것입니다. 이 방식은 모듈을 가져올 필요가 없으며 Python 2와 3 모두에서 작동합니다. 파일을 열고 몇 가지 작업을 수행하려면 이 방법을 사용하십시오. 다음 조각에서는 단순 try-except 블록을 사용합니다. filename.txt를 열고, 파일이 존재하지 ..

sched = BlockingScheduler(misfire_grace_time=3600, coalesce=True) sched.add_jobstore('mongodb', collection='my_jobs') @sched.scheduled_job('cron', hour=3, id='validation') def validation(): rep = Myclass() rep.run() if __name__ == '__main__': sched.start() 위와 같이, 파이썬에서 제공해주는 스케쥴러 라이브러리를 활용하고 있습니다. 서버에서 필요할 때마다 스케쥴러를 짜서, 호출 시켜 활용하고 있습니다. 하지만, 서버가 성능이 상대적으로 낮거나, 프로세스가 많은 경우, 스케쥴러를 실행시키지 못하고 넘어가는 경..

https://gamefaqs.gamespot.com/ps3/652686-the-last-of-us/faqs/68485 The Last of Us - Game Script - PlayStation 3 - By Shotgunnova - GameFAQs gamefaqs.gamespot.com 위 사이트에서 해당 게임 대사 스크립트를 받아 올 수 있습니다. 해당 데이터를 활용해, RNN을 활용해, 대사를 주고 받을 수 있는 인공지능을 만들어 보도록 하겠습니다. %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np from keras.layers import * from keras.models import..

https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/ozone+level+detection UCI Machine Learning Repository: Ozone Level Detection Data Set Ozone Level Detection Data Set Download: Data Folder, Data Set Description Abstract: Two ground ozone level data sets are included in this collection. One is the eight hour peak set (eighthr.data), the other is the one hour peak set (onehr.data). Those dat archive.ics.uci..

%matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt from keras.applications import vgg16, inception_v3, resnet50, mobilenet from keras.preprocessing.image import load_img from keras.preprocessing.image import img_to_array from keras.applications.imagenet_utils import decode_predictions import numpy as np 필요한 라이브러리를 임포트합니다. vgg_model = vgg16.VGG16(weights='imagenet') filename = 'squid.jpg' org = l..

%matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd from keras.layers import * from keras.models import * from keras.utils import * from sklearn.preprocessing import * import seaborn as sns 먼저 필요한 라이브러리들을 임포트 합니다. from keras.datasets import cifar10 (X_train, Y_train) , (X_test, Y_test) = cifar10.load_data() X_train.shape fig = plt.figure(figsize=(20,5)) for ..

https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/concrete+compressive+strength UCI Machine Learning Repository: Concrete Compressive Strength Data Set Concrete Compressive Strength Data Set Download: Data Folder, Data Set Description Abstract: Concrete is the most important material in civil engineering. The concrete compressive strength is a highly nonlinear function of age and ingredients. Data Set Cha..

https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris UCI Machine Learning Repository: Iris Data Set Data Set Characteristics: Multivariate Number of Instances: 150 Area: Life Attribute Characteristics: Real Number of Attributes: 4 Date Donated 1988-07-01 Associated Tasks: Classification Missing Values? No Number of Web Hits: 3093005 Source: Creator: R. archive.ics.uci.edu 인기있는 데이터인 iris 데이터를 활용하여 딥러닝을 진..

http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Adult UCI Machine Learning Repository: Adult Data Set Adult Data Set Download: Data Folder, Data Set Description Abstract: Predict whether income exceeds $50K/yr based on census data. Also known as "Census Income" dataset. Data Set Characteristics: Multivariate Number of Instances: 48842 Area: Social Attrib archive.ics.uci.edu 실습에 필요한 데이터는 위 사이트에서 받아 올 수 있습..

원격 실행 가이드 데스크톱 GUI 테스트에서는 일반적으로 마우스 커서를 이동하고 일부 키를 포커스 창에 입력하기 위해 활성 데스크톱이 필요합니다. 그러면 로컬 컴퓨터가 정상적인 사용으로부터 완전히 차단됩니다. 즉, 원격에서 테스트를 실행하는 것은 오류가 나타날 수 있습니다. GUI 테스트로 원격 시스템을 제어하기 위해 알려진 문제와 해결 방법을 수집했습니다. Windows 원격 데스크톱 기능 RDP(원격 데스크톱)는 윈도우즈 OS가 설치된 원격 시스템에 가상 활성 데스크톱을 제공합니다. 두 가지 잠재적인 문제가 있습니다. RDP 창이 최소화되면 기본적으로 원격 PC에는 활성 데스크톱이 없습니다. RDP 연결이 끊어지면 데스크톱이 잠깁니다. 따라서, 원하는 동작을 실행시킬 수 없고, 오류가 발생합니다. 다..