파이썬 문서화(Python Documentation)

가독성은 파이썬 개발자의 기본적인 관심사입니다. 이는 프로젝트와 코드 문서화 모두 해당됩니다. 몇 가지 간단한 우수 사례를 따라해봅시다. 당신 뿐 아니라 다른 모두의 시간을 절약해줄 것입니다. 프로젝트 문서화 최상위 디렉토리의 README 파일에는 해당 프로젝트의 사용자와 유지보수 담당자 모두에게 도움이 되는 일반적인 정보가 있어야 합니다. 순수한 텍스트로 작성하시거나, 읽기 아주 쉬운 마크업 문서로 작성하세요. reStructuredText 나 마크다운 같은 것이면 됩니다. 여기에는 반드시 프로젝트나 라이브러리(사용자가 이 프로젝트의 모든 것을 알고 있을거라고 생각하면 안됩니다)의 목적을 설명하는 몇 줄의 글, 소프트웨어를 위한 주요 소스의 URL, 몇 가지 기본적인 신용 정보를 포함해야 합니다. LI..

• format_list_bulleted 백엔드 프레임워크 & 언어/Python
• · 2023. 7. 12.
• textsms

Selenium - find_element_by_css_selector는 대체

버전바뀌면서 없어짐 앞으로는 find_element_by_css_selector 를 사용하지 않고 find_element 메소드를 사용해야함

• format_list_bulleted 백엔드 프레임워크 & 언어/Python
• · 2023. 7. 12.
• textsms

Selenium을 활용한 웹 브라우저 테스트 자동화

00. Selenium 브라우저에 대해 자동화하는 일종의 라이브러리로 주로 웹 어플리케이션 테스트 자동화에 쓰이는 도구 웹기반 관리작업을 자동화하는데도 사용될수 있음 01. 준비 (라이브러리 및 프로그램 설치) 1-1. 파이썬, 크롬 브라우저 활용 1-2. Selenium 설치 1-3. Web Driver 설치 (크롬버전과 일치해야 함) https://sites.google.com/a/chromium.org/chromedriver/downloads c:\chromedriver\chromedirver.exe 에 압축 품

• format_list_bulleted 백엔드 프레임워크 & 언어/Python
• · 2023. 7. 12.
• textsms

[프로젝트]성능개선-파이썬 머신러닝을 통한 삼성전자 주가 예측(12)

목표 1. 크롤링을 통해 네이버 금융주가 주가 가져오기 2. 머신러닝알고리즘을 적용해 주가 예측 모델 만들기 3. 성능 좋은 모델을 만들기 3-2. 딥러닝을 통한 예측 시계열 데이터에서 사용하는 순차 신경망(RNN) 을 이용한 예측. RNN부터 학습하고 와야겠다~ 1. 데이터 가져오기 import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split import numpy as np from tensorflow import keras df = pd.read_excel('samsung.xlsx') print(df) 2. 필요한 데이터 필드 가져오기 (문제지와 정답지 만들기) dfx = df[['종가','시가','고가','저가','거래량']] ..

• format_list_bulleted 백엔드 프레임워크 & 언어/Python
• · 2023. 7. 10.
• textsms

[프로젝트]데이터분석-머신러닝을 통한 삼성전자 주가 예측(10)

목표 1. 크롤링을 통해 네이버 금융주가 주가 가져오기 2. 머신러닝알고리즘을 적용해 주가 예측 모델 만들기 3. 성능 좋은 모델을 만들기 2-1. 분류를 통한 주가 등락 예측 지난시간에는 KNeighborsRegressor와 LinearRegression를 통해 주가 예측을 살펴 보았다. 강의주제의 저자 말로는 일일주가변동폭이 크지 않기 때문에, 주가 예측율이 99%이긴 하지만 , 실제로 등락폭 예측이 더 좋은 방법이라 한다. 엑셀의 주가데이터를 df 데이터로 다시 읽어 오기 df = pd.read_excel('samsung.xlsx') df 분류를 통해 주가 등락 예측을 해보자. 내일 주가의 등락여부를 판별해보자 data = df[['종가','시가','고가','저가','거래량']] data 주가 오르..

• format_list_bulleted 백엔드 프레임워크 & 언어/Python
• · 2023. 7. 10.
• textsms

[프로젝트]데이터분석-머신러닝을 통한 삼성전자 주가 예측(9)

목표 1. 크롤링을 통해 네이버 금융주가 주가 가져오기 2. 머신러닝알고리즘을 적용해 주가 예측 모델 만들기 3. 성능 좋은 모델을 만들기 2-1. 데이터 분석을 위한 라이브러리 설정 머신러닝을 위한 라이브러리를 임포트 한다. - K-최근접이웃- 선형회귀 import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor from sklearn.linear_model import LinearRegression import numpy as np 2-2. 데이터 불러오기 저장해 두었던 samsung.xlsx를 df 로 불러오기 df = pd.read_exce..

• format_list_bulleted 백엔드 프레임워크 & 언어/Python
• · 2023. 7. 10.
• textsms