언어/Python (142) 썸네일형 리스트형 [ Python ] MySQL에 연결해서 데이터 가져오기 Python에서 MySQL에서 데이터를 가져오는 방법은 여러 가지가 있지만, 일반적으로 mysql-connector-python 또는 PyMySQL 같은 라이브러리를 사용합니다. 아래에 두 가지 방법을 설명하겠습니다.1. mysql-connector-python 사용설치:pip install mysql-connector-python예제 코드:import mysql.connector# MySQL 서버 연결conn = mysql.connector.connect( host="localhost", user="your_username", password="your_password", database="your_database")cursor = conn.cursor()# SQL 실행cursor.. [ Python ] REST API 사용시 디버깅을 위해 외부/직접 호출 구분해서 실행하기 Python에서 코드가 직접 실행되었을 때와 모듈로 import 되었을 때를 구분하는 방법은 if __name__ == "__main__": 구문을 사용하는 것입니다.REST API로 호출 시 함수를 직접 import 후 함수를 호출함으로 파일에 포함되어 있는 코드가 실행되지 않습니다.직접 호출 시에는 파일에 포함된 코드가 실행 됨으로 Local에서 바로 호출해서 실행할 수 있습니다.🔹 원리__name__ 변수는 Python의 모든 스크립트에서 자동으로 설정됩니다.스크립트를 직접 실행하면 __name__의 값이 "__main__"이 됩니다.모듈로 import 되면 __name__은 해당 모듈의 파일명이 됩니다.🔹 예제my_module.py (import될 수도 있고, 직접 실행될 수도 있는 파일)de.. [ Python ] REST API 기능 제공하기 Python에서 REST API 서비스를 제공하려면 보통 FastAPI 또는 Flask 같은 웹 프레임워크를 사용합니다. 각각의 특징과 사용법을 간략히 설명하겠습니다.1. FastAPI (추천)FastAPI는 비동기 방식(Async)을 지원하며 속도가 빠르고 자동 문서화(Swagger UI, ReDoc)를 제공하는 강력한 프레임워크입니다.🔹 설치pip install fastapi uvicorn🔹 기본 예제app.py에 저장합니다.from fastapi import FastAPIapp = FastAPI()@app.get("/")def read_root(): return {"message": "Hello, FastAPI!"}@app.get("/items/{item_id}")def read_item(.. [ Python ] Requests - Rest API 사용하기 Python에서 REST API를 사용하는 방법은 매우 간단하며, 주로 Requests 라이브러리를 사용합니다. Requests는 HTTP 요청을 쉽게 보낼 수 있도록 도와주는 Python의 표준 라이브러리입니다. 아래는 REST API를 사용하는 기본적인 방법을 단계별로 설명한 예제입니다.1. Requests 설치먼저 Requests 라이브러리를 설치해야 합니다.pip install requests2. GET 요청 보내기GET 요청은 서버에서 데이터를 가져오는 데 사용됩니다.import requests# URL 설정url = "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts"# GET 요청response = requests.get(url)# 응답 확인if response.s.. [ Python ] 상위 폴더에 있는 모듈 import 시 경로 설정하기 Python에서 상위 폴더에 위치한 모듈을 import하려면 일반적인 import문만으로는 작동하지 않습니다. Python의 import 시스템은 기본적으로 현재 스크립트가 실행되는 디렉토리와 sys.path에 포함된 경로에서만 모듈을 찾기 때문입니다.상위 폴더의 모듈을 import하는 방법은 여러 가지가 있으며, 아래에서 대표적인 방법들을 설명하겠습니다.1. sys.path에 상위 디렉토리 추가Python의 sys.path는 모듈을 찾을 경로들의 리스트입니다. 여기에 상위 디렉토리를 추가하여 모듈을 import할 수 있습니다.import sysimport os# 상위 디렉토리를 sys.path에 추가sys.path.append(os.path.abspath(".."))# 상위 디렉토리에 있는 모듈 imp.. [ Python ] Pandas 기본 사용하기 Pandas는 Python에서 데이터를 조작하고 분석하는 데 매우 유용한 라이브러리입니다. 주로 구조화된 데이터를 처리하는 데 사용되며, 특히 데이터 프레임(DataFrame)과 시리즈(Series)를 사용한 데이터 분석 작업에 탁월한 성능을 제공합니다. 아래는 Pandas에 대한 주요 개념과 특징입니다.1. Pandas의 주요 데이터 구조Series: 1차원 배열로, 인덱스를 가지고 있습니다. 리스트나 1차원 배열과 유사합니다. import pandas as pd s = pd.Series([1, 2, 3, 4]) print(s)DataFrame: 2차원 구조로, 행(row)과 열(column)을 가지며, 테이블 형식의 데이터를 다룰 수 있습니다. data = {'Name': ['Alice', '.. [ Python ] 설치하기 (특정 버전) Ubuntu에서 apt를 사용하여 Python 3.10을 설치하려면 다음 단계를 따르세요:1. 패키지 리스트 업데이트먼저 시스템의 패키지 리스트를 업데이트합니다.sudo apt update2. 필수 패키지 설치Python 3.10은 기본적으로 최신 Ubuntu 릴리스에서 제공되지만, 이전 릴리스에서는 직접 추가해야 할 수도 있습니다. 필요한 도구를 설치합니다.sudo apt install -y software-properties-common3. deadsnakes PPA 추가Python 3.10은 deadsnakes PPA(타사 패키지 저장소)에서 제공합니다. 이를 추가하려면 다음 명령을 실행하세요:sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa명령 실행 후 Enter 키를 .. [ Python ] 파이썬을 지원하는 다양한 종류의 Framework 알아보기 Python은 다양한 종류의 프레임워크를 지원하며, 이들은 주로 애플리케이션의 유형과 목적에 따라 분류됩니다. 아래는 대표적인 Python 프레임워크와 그 특징입니다.1. 웹 개발 프레임워크웹 애플리케이션과 API를 개발할 때 사용됩니다.풀스택 프레임워크Django: 특징: 배터리 포함, ORM, 관리자 인터페이스, 인증 등 내장 기능이 풍부함.용도: 대규모 웹 애플리케이션.TurboGears: 특징: 빠른 개발을 위해 여러 라이브러리를 통합.용도: 유연성과 성능을 중시하는 프로젝트.마이크로 프레임워크Flask:특징: 가볍고 확장 가능한 구조.용도: 소규모 프로젝트, REST API 개발.FastAPI:특징: 빠르고 현대적인 API 구축, 자동 문서화 지원.용도: REST 및 GraphQL API 개발... 이전 1 2 3 4 ··· 18 다음
