새로운세계

오늘은 특별한 여정을 함께 떠나려 합니다. 바로 Python의 마법과 텔레그램(Telegram)의 강력한 API를 결합하여 여러분만의 지능적인 디지털 비서, 그러니까 '봇'을 창조하는 비밀에 대해 알아볼 거예요. 이 여정은 코드 한 줄, 아이디어 하나가 어떻게 실시간으로 소통하는 디지털 생명체로 변신하는지 지켜보는 흥미진진한 모험이 될 것입니다!텔레그램은 단순한 메신저가 아니라 개발자들의 놀이터입니다. 256비트 암호화로 무장한 보안성, 클라우드 기반의 빠른 응답 속도, 그리고 무엇보다 개발자 친화적인 API가 여러분의 상상력을 현실로 구현할 수 있는 완벽한 환경을 제공합니다. 전 세계 7억 명 이상의 사용자와 소통할 수 있는 플랫폼, 그 중심에 여러분의 봇이 자리할 수 있다고 상상해 보세요!여러분은 이..

FastAPI는 Python으로 RESTful API를 빠르고 쉽게 구현할 수 있는 현대적인 프레임워크로, 비동기 지원과 자동 Swagger UI 같은 강력한 기능을 제공합니다. 아래에서 이를 구체적으로 설명하고, 독립적인 예제를 통해 사용 방법을 보여드리겠습니다.FastAPI란?FastAPI는 Python 3.6 이상에서 동작하며, Starlette(비동기 웹 프레임워크)과 Pydantic(데이터 검증 및 직렬화)을 기반으로 설계되었습니다. Flask와 달리 비동기 처리를 기본으로 지원하며, API 문서 자동 생성과 타입 힌트를 활용한 코드 가독성이 큰 장점입니다.주요 특징: 비동기 지원과 자동 Swagger UI1. 비동기 지원FastAPI는 Python의 asyncio와 async/await 구문을..

Python의 경량 프레임워크 Flask를 사용해 Django 없이 간단한 RESTful API를 구현하는 방법을 소개합니다. GET, POST, PUT, DELETE 메서드로 아이템을 관리하며, Vue.js 프론트엔드와 연동 시 발생할 수 있는 CORS 문제를 flask-cors로 해결합니다. 메모리 내 데이터로 동작하는 기본 예제와 Oracle DB 연결 옵션을 제공하며, 특정 출처와 메서드를 제한하는 CORS 설정도 다룹니다. Vue.js에서 Flask API를 호출하는 간단한 예제 포함. Python으로 Django를 사용하지 않고 간단한 RESTful API를 구현하려면, Flask나 FastAPI 같은 가벼운 프레임워크가 적합합니다. 여기서는 초경량 프레임워크인 Flask를 사용해 간단한 예제..

안녕하세요! 이번 포스트에서는 Git 저장소에서 상대방이 push를 하면 즉시 알림을 받고, 이를 Windows 시스템 트레이에 아이콘으로 표시하며, 내가 pull해서 병합할 때까지 1분 주기로 팝업 알림을 띄우는 Python 프로그램을 만들어 보겠습니다. 이 과정에서 주기적 체크를 통해 Git 상태를 모니터링하고, 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하는 방법을 단계별로 설명하겠습니다. 목표Git 저장소 모니터링: 로컬 Git 저장소에서 원격 저장소의 push 여부를 주기적으로 확인.Windows 트레이 아이콘: 시스템 트레이에 아이콘을 띄워 프로그램이 실행 중임을 표시.주기적 팝업: 1분마다 팝업으로 알림을 띄우고, 병합이 완료될 때까지 반복.Python 기반: 간단하고 확장 가능한 코드를 작성.준비물P..

Jupyter Notebook은 데이터 분석, 머신러닝 등 다양한 분야에서 널리 사용되는 대화형 컴퓨팅 환경입니다. 특정 셀을 자동으로 실행하면 반복적인 작업을 줄이고 생산성을 높일 수 있습니다. 이 글에서는 Jupyter Notebook에서 특정 셀을 자동 실행하는 다양한 방법과 각 방법의 장단점을 자세히 설명합니다.1. custom.js를 이용한 자동 실행Jupyter Notebook의 설정 파일인 custom.js를 수정하여 특정 셀이 실행되도록 하는 방법입니다.장점:Notebook 전반에 적용되는 설정이므로, 여러 Notebook에서 동일한 설정을 사용할 수 있습니다.JavaScript를 사용하여 다양한 커스터마이징이 가능합니다.단점:Jupyter Notebook의 버전이나 설정에 따라 작동하지 ..

JupyterLab은 데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어 등 데이터를 다루는 많은 사람들에게 필수적인 도구입니다. 다양한 데이터를 분석하고 시각화하며, 코드를 실행하는 통합 개발 환경을 제공합니다. 하지만 JupyterLab을 실행할 때마다 같은 디렉토리로 이동하는 것은 번거롭습니다. 이번 글에서는 JupyterLab의 초기 진입 경로를 원하는 디렉토리로 설정하는 방법을 자세히 알아보고, 더욱 효율적인 작업 환경을 구축하는 방법을 소개합니다.왜 초기 진입 경로를 설정해야 할까요?편의성 향상: 매번 디렉토리를 변경하지 않아도 원하는 프로젝트에 바로 접근할 수 있습니다.작업 효율성 증대: 자주 사용하는 데이터 파일이나 코드를 한 곳에 모아 관리할 수 있습니다.프로젝트 관리: 각 프로젝트별로 별도의 디렉토리를 ..

Python에서 yield 키워드는 특별한 기능을 제공하여 프로그래머에게 강력한 도구를 제공합니다. yield는 함수를 특별한 종류의 이터레이터로 만들어주는데, 이를 제너레이터라고 합니다. 제너레이터는 필요한 순간에 값을 생성하고 반환하는 특징을 가지고 있어, 메모리 효율성이 뛰어나고 다양한 데이터 처리 방식을 가능하게 합니다.1. yield의 개념과 동작 원리yield는 함수 내에서 호출될 때마다 값을 반환하고, 다음 호출 시 이전에 중단된 지점부터 실행을 재개하는 역할을 합니다. 이는 마치 함수가 여러 번 호출되는 것처럼 보이지만, 실제로는 함수의 상태가 유지되면서 필요한 값만 생성하는 것입니다.제너레이터와 일반 함수의 차이점:메모리 효율성: 제너레이터는 모든 값을 한꺼번에 메모리에 할당하지 않고, ..

데이터 분석 과정에서 시각화는 데이터의 특징을 파악하고 인사이트를 얻는 데 필수적인 요소입니다. IPython Notebook은 파이썬 코드와 시각화 결과를 하나의 문서에 통합하여 효율적인 데이터 분석 환경을 제공합니다. 특히, ipywidgets 라이브러리를 활용하면 IPython Notebook에서 다양한 GUI 요소를 추가하여 데이터와 상호작용하며 분석하는 인터랙티브 환경을 구축할 수 있습니다. IPython Notebook에서 GUI를 구현하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 주로 사용하는 방법은 ipywidgets 라이브러리를 활용하는 것입니다. 이를 통해 슬라이더, 버튼, 드롭다운 메뉴 등 다양한 GUI 요소를 추가할 수 있습니다.1. 필수 라이브러리 설치pip install ipywidgets..

웹 개발의 발전과 함께, 웹 기술을 활용하여 데스크톱 애플리케이션을 개발하는 방법에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 특히 Python과 Electron의 조합은 이러한 트렌드를 잘 보여주는 예시입니다. Python의 강력한 백엔드 기능과 Electron의 웹 기술 기반 데스크톱 애플리케이션 개발 환경을 결합하여, 효율적이고 유연한 데스크톱 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.왜 Python과 Electron을 함께 사용하는가?빠른 개발: 웹 개발 경험을 활용하여 빠르게 프로토타입을 제작하고, 다양한 플랫폼(Windows, macOS, Linux)에서 동작하는 앱을 개발할 수 있습니다.풍부한 생태계: Python과 JavaScript 생태계를 모두 활용할 수 있어 다양한 라이브러리와 도구를 사용할 수 있습니..

아래는 Puppeteer, Scrapy, Cheerio 등 주요 웹 크롤링 프레임워크를 비교한 내용입니다. 각각의 도구는 목적과 사용 사례에 따라 장단점이 다르므로, 프로젝트의 요구 사항에 맞는 도구를 선택하는 것이 중요합니다.1. Puppeteer구글에서 제공하는 Node.js 기반 헤드리스 브라우저 제어 라이브러리입니다.장점브라우저 기반 동작: Chromium을 직접 제어하므로 JavaScript로 렌더링되는 SPA(Single Page Application) 페이지를 크롤링할 수 있습니다.정확한 데이터 추출: 실제 브라우저와 동일한 환경에서 동작하여 반봇 메커니즘을 우회하기 용이합니다.풍부한 기능: PDF 생성, 스크린샷, UI 테스트 등 크롤링 외 다양한 기능 제공.단점리소스 요구량: 브라우저를 ..