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객체지향 프로그래밍 - 컴퓨터 프로그래밍의 패러다임 중 하나 - 여러개의 독립된 단위, 즉 "객체"들의 모임으로 파악하고자 하는 것 - 프로그램을 유연하고 변경이 용이하게 만들기 때문에 대규모 소프트웨어 개발에 많이 사용 - 프로그램 개발과 유지보수가 간편하고 직관적인 코드 분석이 가능 - 추상화, 캡슐화, 정보은닉, 상속, 다양성, 동적 바인딩, 오버로딩 등의 특성을 가짐 객체지향 프로그래밍을 할 때의 주의점 같은 코드를 반복하지 않음 한번 작성한 코드는 언제든 바뀔 수 있다는 것을 생각 절차지향 프로그래밍 - 위에서 아래, 순서대로 실행 - 프로그램이 유기적으로 연결 - 대표적으로는 C언어가 있음 - 장점은 순서대로 실행되기때문에 실행 속도가 빠름 - 단점은 유지보수가 어려우며 코드의 재사용이 어려움
API (Application Programming Interface)응용 프로그램에서 사용 할 수 있도록 운영체제나 프로그래밍 언어가 제공하는 기능을 제어할 수 있게 만든 인터페이스API를 통해 소스 및 DB에는 접근하지 못하게 하고 해당 프로그램을 사용할 수 있도록 기능을 제공하게 하는 것RestFul APIREST(Representational State Transfer)서버나 서비스에 존재하는 모든 자원(이미지, 동영상, DB)에 고유한 URI를 부여해 활용하는 것자원을 정의하고 자원에 대한 주소를 지정하는 방법론통신을 위한 REST 구성자원(Resource) : http://service.com/users라는 는 형태의 URI행위(Method) : GET/POST/DELETE/PUT과 같은 메소..
명령어 느낌표(!) 파이썬에서 리눅스의 명령어를 사용 가능하게 해주는 명령어 wget 인터넷에서 파일을 다운로드 할 수 있게 해주는 리눅스 명령어 파일 다운로드 !wget : 리눅스의 wget 명령어 수행, 주어진 인터넷 주소의 파일 다운로드 download_url : 해당 url의 파일을 다운로드 -O output_path : 파일 저장 위치 !wget download_url -O output_path 웹서버에 접근 할 경우 인증서가 유효하지 않다는 이유로 에러가 출력 될 경우 --no-check-certificate 옵션 추가 !wget --no-check-certificate 'URL' -O 'path/filename'
zipfile 모듈이란? zip 파일 형식은 흔히 쓰이는 압축 표준 이 모듈은 zip 파일을 만들고 읽기, 쓰기, 추가, 나열하는 도구를 제공 최대 4Gb까지의 압축 파일을 처리 파이썬 압축 풀기 zipfile.ZipFile('경로/파일이름') : 해당 파일을 읽어옴, 디폴트 값이 'r' (읽기 모드) ZipFile.extractall('경로') : 해당 경로에 압축 해제 ZipFile.close() : 할당된 시스템 자원 반환 # zip_folder 폴더에 test.zip 압축 해제 zip_ref = zipfile.ZipFile('test.zip') zip_ref.extractall('/zip_folder') zip_ref.close() # 같은 의미 # zipfile.ZipFile('test.zip'..
FuncAnimation matplotlib의 시각화된 자료를 동적(애니메이션)으로 보여주게 하는 함수 필요한 라이브러리 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.animation as animation 함수 사용 방법 animation.FuncAnimation(fig, func, frame=N, fargs(x, y, ax), interval=N, repeat=False) fig : matplotlib의 figure 객체 func: 프레임마다 특정 기능을 수행 할 함수 호출 frames : 애니메이션이 실행 될 총 프레임 수 fargs : 애니메이션이 실행 될 때 전달 받을 값 interval : 애니메이션이 실행될 프레임 간격의 주기, 기본값은 200(0..
Conditional kernel density estimate seaborn components used: set_theme(), load_dataset(), displot() import seaborn as sns sns.set_theme(style="whitegrid") # Load the diamonds dataset diamonds = sns.load_dataset("diamonds") # Plot the distribution of clarity ratings, conditional on carat sns.displot( data=diamonds, x="carat", hue="cut", kind="kde", height=6, multiple="fill", clip=(0, None), palet..