Goooooood

Python에서 MongoDB를 사용하려면 **pymongo**라는 라이브러리를 사용합니다. pymongo는 MongoDB와 Python 간의 상호작용을 쉽게 해주는 라이브러리입니다. MongoDB는 NoSQL 데이터베이스로, JSON 형식의 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용됩니다.아래는 Python과 MongoDB를 연동하여 데이터를 CRUD(Create, Read, Update, Delete)하는 예제 코드입니다. 이 예제에서는 pymongo 라이브러리를 사용하여 MongoDB와 상호작용하는 방법을 단계별로 설명합니다.1. pymongo 설치먼저 pymongo 라이브러리를 설치해야 합니다. 터미널에서 아래 명령어를 실행하세요.pip install pymongo2. MongoDB에 연결하기MongoD..

Python의 sleep() 함수는 프로그램을 지정한 시간만큼 일시적으로 멈추게 하는 함수입니다. 이 함수는 주로 시간 지연이 필요한 작업에서 유용하게 사용됩니다. 예를 들어, 서버와의 연결을 기다리거나 반복 작업 사이에 일정 간격을 두고 싶을 때 사용됩니다.time.sleep() 함수는 time 모듈에 포함되어 있으며, 이 함수를 사용하면 코드의 실행을 지정한 시간(초 단위)만큼 중단시킬 수 있습니다.사용법import time# 시간 지연을 위해 sleep() 함수 사용time.sleep(초 단위의 시간) 여기서 초 단위의 시간은 실수로도 입력할 수 있습니다. 예를 들어, 1.5를 입력하면 1.5초 동안 대기하게 됩니다.예시 코드import timeprint("프로그램 시작")# 2초 동안 일시 중지t..

statistics 모듈은 Python 내장 모듈로, 통계 계산을 위한 다양한 함수들을 제공합니다. 이를 통해 평균, 중앙값, 분산 등과 같은 기본적인 통계 계산을 손쉽게 할 수 있습니다. 아래에 statistics 모듈의 주요 함수들을 사용한 예시 코드를 3가지와 함께 설명해드리겠습니다.1. 평균 (Mean)mean() 함수는 데이터 집합의 산술 평균을 계산합니다.import statistics# 데이터 집합data = [2, 4, 6, 8, 10]# 평균 계산mean_value = statistics.mean(data)print(f"Mean: {mean_value}") 설명:statistics.mean() 함수는 주어진 데이터의 평균을 계산합니다.예시에서는 [2, 4, 6, 8, 10]이라는 리스트에..

Python의 requests 모듈은 HTTP 요청을 쉽게 처리할 수 있도록 도와주는 라이브러리입니다. requests를 사용하면 API와 상호작용하거나 웹 페이지에서 데이터를 가져오는 작업이 간편해집니다. 아래는 requests 모듈을 사용하는 3가지 예시와 함께 설명입니다.1. GET 요청 예시GET 요청은 웹 서버로부터 정보를 받아오는 데 사용됩니다. 예를 들어, 특정 URL에서 데이터를 요청할 때 사용됩니다.import requests# GET 요청을 보낼 URLurl = "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/1"# GET 요청 보내기response = requests.get(url)# 응답 상태 코드 출력print("Status Code:", respon..

Python에서 MySQL을 다루는 방법을 보여주는 3가지 예시 코드와 설명을 드리겠습니다. Python에서 MySQL을 다루기 위해 주로 사용되는 라이브러리는 mysql-connector-python, PyMySQL, MySQLdb 등이 있습니다. 여기서는 mysql-connector-python 라이브러리를 사용하여 예시를 보여드리겠습니다.먼저, mysql-connector-python을 설치해야 합니다. 이를 위해 아래 명령어를 사용할 수 있습니다: pip install mysql-connector-python  1. MySQL 데이터베이스 연결 및 데이터 조회 import mysql.connector# MySQL 서버와 연결conn = mysql.connector.connect( host="..

Matplotlib은 Python에서 데이터 시각화를 위한 가장 널리 사용되는 라이브러리입니다. 데이터를 그래프나 차트 형태로 시각화하는 데 사용되며, 다양한 유형의 차트를 지원합니다. 여기서는 Matplotlib을 사용하여 자주 사용되는 3가지 차트 예시를 소개하고 각각의 코드와 함께 설명해 드리겠습니다.1. 선 그래프 (Line Plot)선 그래프는 데이터의 추세를 시각적으로 표현하는 데 유용합니다. 일반적으로 시간에 따른 변화를 나타내거나 연속적인 데이터를 시각화할 때 사용됩니다.예시 코드:import matplotlib.pyplot as plt# 데이터 생성x = [0, 1, 2, 3, 4, 5]y = [0, 1, 4, 9, 16, 25]# 선 그래프 그리기plt.plot(x, y, label="..

파이썬에서 lambda는 이름 없는 간단한 함수를 정의할 때 사용하는 구문입니다. 주로 일회성 함수나 간단한 연산을 할 때 유용하게 사용됩니다. lambda 함수의 기본 문법은 다음과 같습니다:lambda arguments: expression arguments: 함수에 전달할 인자들expression: 함수가 반환할 값 (여기서의 expression은 한 줄로만 작성 가능) 예제 1: 두 수의 합을 구하는 함수# lambda를 사용하여 두 수의 합을 구하는 함수sum = lambda a, b: a + b# 사용result = sum(3, 5)print(result) # 8 이 예제는 lambda를 사용하여 두 수 a와 b의 합을 구하는 함수입니다. lambda는 함수를 정의하는 짧은 방법으로, 여기서..

파이썬에서 이터레이터(Iterator) 는 컬렉션의 요소들을 순차적으로 접근할 수 있는 객체입니다. 이터레이터는 두 가지 주요 기능을 제공합니다:__iter__(): 이 메서드는 이터레이터 객체 자신을 반환합니다. 이 메서드는 이터러블 객체에서 호출되며, 객체가 이터러블한지 확인하는 역할을 합니다.__next__(): 이 메서드는 순차적으로 다음 값을 반환하며, 더 이상 값이 없으면 StopIteration 예외를 발생시킵니다. 예시 코드 1: 간단한 이터레이터 구현class MyIterator: def __init__(self, start, end): self.current = start self.end = end def __iter__(self): re..

Python에서 정규 표현식(Regular Expression, 줄여서 regex)은 문자열을 검색, 매칭, 수정하는 데 매우 유용한 도구입니다. Python에서는 re 모듈을 사용하여 정규 표현식을 다룰 수 있습니다.아래에서 re 모듈을 사용한 세 가지 예시를 통해 정규 표현식의 사용 방법을 설명하겠습니다.1. 패턴을 사용하여 문자열 찾기 (re.search)이 예시에서는 re.search() 함수로 주어진 문자열에서 정규 표현식에 해당하는 부분을 찾습니다.import retext = "My phone number is 123-456-7890."pattern = r"\d{3}-\d{3}-\d{4}" # 3개의 숫자, - , 3개의 숫자, - , 4개의 숫자match = re.search(pattern..

Python에서 pandas 라이브러리를 사용하면 DataFrame을 쉽게 처리할 수 있습니다. 여기서는 DataFrame을 다루는 주요 기능 3가지에 대해 예시 코드와 함께 설명해드리겠습니다. 1. DataFrame 생성DataFrame을 생성하는 가장 기본적인 방법은 리스트나 딕셔너리와 같은 자료형을 사용하여 만드는 것입니다.import pandas as pd# 딕셔너리를 사용하여 DataFrame 생성data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35], 'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']}df = pd.DataFrame(data)print(df)# 출력 Name..