여러 가지 데이터 타입의 값을 저장할 수 있는, 변경 불가능(immutable)한 순서가 있는 컬렉션입니다.

(값을 바꿀 수 없음)

1. 생성

tu1 = (1,) # 요소를 튜플로 하나만 저장할 때는 끝에, 컴마를 넣어줌
print(tu1)
print(type(tu1)) #데이터에 컴마를 찍지 않고 숫자 하나만 입력할 경우 튜플이 아닌 숫자에 괄호를 입힌걸로 인식

# 데이터 변경 불가
tu1[0] = 100 #TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

tu2 = (1, 3, 5, 7)
print(tu2)

tu3 = 1, 3, 5, 7
print(tu3)
print(type(tu3))

tu4 = ('푸바오', '아이바오',('가','나','다'))
print(tu4)
print(tu4[0])
print(tu4[2][0])
print(type(tu4))
print(type(tu4[2]))
print(type(tu4[2][0]))

tu5 = ('푸바오', '아이바오',['가','나','다'])
print(tu5)
print(tu5[2][0])
print(type(tu5))
print(type(tu5[2]))
print(type(tu5[2][0]))

#tu5[0] = '러바오' #튜플은 값 변경 불가 TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
tu5[2][0] = '후이바오'
print(tu5)

2. 인덱싱

tu1 = (1, 2, '푸바오', '러바오')
print(tu1[0])
print(tu1[-1])

3. 슬라이싱

tu1 = ( 1, 2,'푸바오', '러바오')
print(tu1[1:])
print(tu1[1:3])

4. 연산

#튜플 간의 + 연산으로 리스트를 결합할 수 있고, * 연산으로 리스트를 반복할 수 있습니다.

tu1 = (10, 20, 30)
tu2 = (40, 50, 60)

print(tu1 + tu2)
print(tu2 + tu1)

tu1 = tu1 + (40, 50)
print(tu1)

print(tu1 * 3)

5. 언패킹

튜플의 항목들은 변수들에 할당될 수 있습니다. (리스트도 가능)

Lebao, Aibao = ('Fubao', 'Luibao')
print(Lebao)
print(Aibao)

6. 멤버십 테스트

in 연산자를 사용하여 튜플에 특정 값이 있는지 확인할 수 있습니다. (리스트도 가능)

print(2 in (2, 4, 6, 8, 10)) # 데이터 안에 2가 있다면 True 없다면 False
print(9 in (2, 4, 6, 8, 10))

7. 튜플의 정렬

튜플은 sort() 메서드를 제공하지 않습니다. sorted() 함수를 사용합니다.

tu1 = (1, 3, 2, 0)
tu1 = sorted(tu1) # sorted의 반환형은 리스트
print(tu1) #리스트로 출력

8. 변환

튜플을 리스트로, 리스트를 튜플로 변환할 수 있습니다.

tu1 = (1, 2, 3, 4)
print(type(tu1))

# 튜플 -> 리스트 변환
li1 = list(tu1)
print(type(li1))

#리스트 -> 튜플 변환
tu2 = tuple(li1)
print(type(tu2))

• 사용자(개발자)에게 데이터를 입력받을 수 있는 함수
• 데이터는 항상 문자형으로 입력됩니다.

# prompt: 선택 사항입니다. 사용자에게 입력을 유도하기 위한 메시지 또는 프롬프트를 나타내는 문자열입니다.

input([prompt])

name = input()
print(name)

name = input('이름 입력')
print(f'{name}님 안녕하세요')

name, age, weight = '푸바오', 3, 100
print(name)
print(age)
print(weight)

name, age, weight = input('이름, 나이, 체중을 차례대로 입력해주세요.').split(',') #푸바오,3,100 이런식으로 입력
print(name)
print(age)
print(weight)

name = input('이름 입력 : ')
age = input('나이 입력 : ')
weight = input('무게 입력 : ')

print(name)
print(age)
print(weight)

num1 = input('첫번째 숫자를 입력하세요')
num2 = input('두번째 숫자를 입력하세요')
print('결과: ', num1 + num2) # str타입이므로 숫자가 이어서 나옴

# int(): 문자열을 숫자(정수)타입으로 변환

num1 = input('첫번째 숫자를 입력하세요 : ')
num2 = input('두번째 숫자를 입력하세요 : ')
print('결과: ', int(num1) + int(num2))

# 국어 영어 수학 점수를 한꺼번에 입력받아 총점과 평균을 구하는 프로그램을 작성

# 입력방법 : 100/80/85

# EX1

kor, eng, math = input('점수를 입력하세요 : ').split('/')
print('국어 : ',kor)
print('영어 : ',eng)
print('수학 : ',math)

all = (int(kor) + int(eng) +int(math))
av = all//3

print('총점 :' ,all)
print('평균 : ', av)

# EX2

kor, eng, math = input('국어, 영어, 수학점수를 차례대로 입력하세요 ').split('/')
print(f'총점: {int(kor) + int(eng) + int(math)}')
print(f'평균: {(int(kor) + int(eng) + int(math))/3}')
print('평균: %.2f' % ((int(kor) + int(eng) + int(math))/3))

여러 개의 데이터 항목을 하나의 단위로 관리할 수 있게 해주는 데이터 구조를 의미합니다. 이것은 여러 개의 데이터를 하나의 변수에 저장하고, 관리할 수 있게 해줍니다. 파이썬에서는 리스트, 튜플, 세트, 딕셔너리 등이 기본적인 컬렉션 타입에 속합니다.

여러 값들을 하나의 변수에 저장하고 관리할 수 있게 해주는 순차적인 자료구조입니다.

(여러개의 저장공간이 나열되어 있는 것)

리스트의 사용 목적

1. 여러 번 선언하지 않고, 한번만 선언하기 위해 사용

2. 규칙성이 없는 값에 규칙성을 부여하기 위해 사용 (순서가 필요하면 리스트에 담는다.)

1. 생성

리스트는 대괄호 [ ]를 사용하여 생성하며, 내부에 포함된 각 항목들은 쉼표로 구분됩니다.

list 선언
       list명 = [값, 값2, ...]                   # 어떤 값을 넣을 지 알 때
       list명 = [값] * 칸수                       # 값은 모르지만, 칸 수는 알 때
       list명 = []                              # 어떤 값인지도 모르고, 칸 수도 모를때
       list명 = list(range(start, end, step))

li1 =[1, 3, 5, 7, 9]
print(li1)
print(type(li1))

li2 = list([1, 3, 5, 7, 9])
print(li2)
print(type(li2))

li3 = ['푸바오', '아이바오', '러바오']
print(li3)

li4 = [1, 50.5, '푸바오', True]
print(li4)

print('=====리스트 안에 있는 개체들 타입 알기======')
print(type(li4[0]))
print(type(li4[1]))
print(type(li4[2]))
print(type(li4[3]))

li1 = [1, 3, 5, 7, 9]
print(li1)
print(li1[0])
print(li1[-1])
print(li1[0] + li1[-1])

2. 인덱싱

리스트의 각 항목은 위치(인덱스)를 가지고 있으며, 인덱스를 사용하여 접근할 수 있습니다. 인덱스는 0부터 시작합니다.

li2 = [1, 2, '파이썬', ['푸바오', '아이바오']] # 리스트 안에 리스트 : 2차원
print(li2)

print("======인덱싱=======")
print(li2[0])
print(li2[3])
print(li2[3][0])

li3 = ['푸바오', '아이바오', '러바오', ['🐼','🍎','⚽️','☕️']]
print(li3)
print(li3[-1])
print(li3[-1][2])

li4 = [1,2,3,['푸바오', '아이바오', '러바오', ['🐼','🍎','⚽️','☕️']]]
print(li4)
print("=======인덱싱=====")
print(li4[2])
print(li4[-2])
print(li4[-1][-2])
print(li4[-1][-1][-1])

3. 슬라이싱

리스트의 일부분만을 추출할 수 있습니다.

li1 = [10, 20, 30, 40 ,50]
print(li1)
print(li1[0:3]) # 인덱스 [0]부터 [2]까지 출력

1. 인덱싱하면 차원 하나 벗겨짐
2. 슬라이싱하면 차원 유지

4. 변경 가능

리스트의 항목들은 변경할 수 있습니다. 즉, 리스트의 항목들을 수정, 추가, 삭제할 수 있습니다.

li2 = li1
print(li2)
li2[0] = 100 # [0]의 요소를 100으로 변경
print(li1)
print(li2)

li3 = [10, 20, 30,['푸바오', '아이바오', '러바오'], 40, ['🐼','🍎','⚽️','☕️']]
print(li3[2:6])

print(li3[5][:1])

# 슬라이싱을 이용하여 리스트 데이터를 추가한 경우 리스트에 데이터만 포함

# 차원 유지

# 슬라이싱을 이용하여 리스트 데이터를 추가한 경우 리스트에 데이터만 포함
li4 = [10, 20, 30, 40, 50]
li4[1:2] = ['★','●','▲']
print(li4)
#차원 유지

# 인덱싱을 이용하여 리스트 데이터를 추가한 경우 리스트에 데이터만 포함

# 차원 증가

# 인덱싱을 이용하여 리스트 데이터를 추가한 경우 리스트 안에 리스트를 포함
li4 = [10, 20, 30, 40, 50]
li4[1] = ['★','●','▲']
print(li4)
#차원 증가

li5 = [10, 20, 30, 40, 50]
print(li5[1:3])
li5[1:3] = [] # 빈 리스트를 저장하면 요소가 삭제됨
print(li5)
del li5[2] # 변수 지우기 del
print(li5)

5. 연산

리스트 간의 + 연산으로 리스트를 결합할 수 있고, * 연산으로 리스트를 반복할 수 있습니다.

# 리스트 병합

#리스트 병합
li6 = [10, 20, 30]
li7 = [40, 50, 60]
print(li6 + li7)
print(li6[2] + li7[1])

li6 = [10, 20, 30]

# inplace 연산
# li6 = li6 + [100,200] # li6 += [40, 50]
li6 += [500,600]
print(li6)

li6 = [10, 20, 30]
print(li6 * 3)
print(li6[0] + li6[2])

li6[1] = '푸바오'
print(li6)
#print(li6[0] + li6[1]) # 같은 타입이 아니면 연산이 안됨 
#TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'

6. 함수와 메서드

리스트를 다루기 위한 여러 함수와 메소드들이 있습니다.

# len(): 객체의 길이(항목의 개수)를 반한하는 내장 함수

# len(): 객체의 길이(항목의 개수)를 반한하는 내장 함수
print(len(li6))

# append(): 리스트에 사용되며, 리스트의 끝에 새로운 항목을 하나만 추가하는 메서드

# append(): 리스트에 사용되며, 리스트의 끝에 새로운 항목을 하나만 추가하는 메서드
li6= [10, 20, 30]
print(li6)

li6.append(40)
print(li6)
li6.append([200,300])
print(li6)

# extend(): 리스트에 iterable(반복 가능한 객체 : 순서를 부여받는 객체)의 모든 항목을 추가하는 메서드

# extend(): 리스트에 iterable(반복 가능한 객체 : 순서를 부여받는 객체)의 모든 항목을 추가하는 메서드
li6 = [10, 20 ,30]
print(li6)
li6.extend([50])
print(li6)
li6.extend([1000,2000]) # 여러 개 추가
print(li6)

# pop(): 리스트에서 항목을 삭제하고, 삭제된 항목을 반환하는 메서드

# pop(): 리스트에서 항목을 삭제하고, 삭제된 항목을 반환하는 메서드
li6 = [10, 20, 30]
print(li6)
print(li6.pop()) #인플레이스 연산
print(li6)

li6 = [10, 20, 30]
result = li6.pop()
print(result)

# insert(): 리스트의 특정 인덱스에 항목을 추가하는 메서드

# insert(): 리스트의 특정 인덱스에 항목을 추가하는 메서드
li6 = [10, 20, 30]
li6.insert(1, 100) # 인덱스 1에 100추가 원래 인덱스1에 있던 요소는 2로 밀림
print(li6)

li6.insert(1,[1000,2000])
print(li6)

# index(): 리스트에서 특정 값의 인덱스를 반환하는 메서드. 특정 값의 인덱스가 없다면 에러발생

# index(): 리스트에서 특정 값의 인덱스를 반환하는 메서드. 특정 값의 인덱스가 없다면 에러발생
li6 = [10, 20, 30]
print(li6.index(20))  # 괄호요소의 인덱스 위치를 알려줌
#print(li6.index(40)) #없는 값은 에러 ValueError : 40 is not i list

# reverse(): 리스트의 항목들의 순서를 뒤집는 메서드

# reverse(): 리스트의 항목들의 순서를 뒤집는 메서드
li7 = [10, 13, 20, 30, 5]
li7.reverse()
print(li7)

li7 = ['푸바오', '아이바오', '러바오', '루이바오', '후이바오']
li7.reverse()
print(li7)

- 값 삭제
            list명.remove(값)             # 중복 시 먼저 나온 값(낮은 인덱스 값)이 삭제

            del(list명[인덱스])            # 인덱스로 삭제
            del list명[인덱스]

            list명.clear()               # 모든 값 삭제

※ 슬라이싱을 사용하여 리스트의 순서를 뒤집는 방법

슬라이싱(slicing)은 파이썬에서 시퀀스 타입의 객체(예: 리스트, 문자열, 튜플 등)의 일부를 추출하는 방법입니다. 슬라이싱의 기본 구조는 [start:stop:step]입니다.

1. start: 슬라이스의 시작 인덱스입니다. 이 인덱스의 요소는 슬라이스에 포함됩니다. start를 생략하면, step이 양수이면 0, step이 음수이면 -1로 간주됩니다.

2. stop: 슬라이스의 끝 인덱스입니다. 이 인덱스의 요소는 슬라이스에 포함되지 않습니다. stop을 생략하면, step이 양수이면 시퀀스의 끝, step이 음수이면 시퀀스의 시작으로 간주됩니다.

3. step: 슬라이스의 스텝(증감) 값입니다. step을 생략하면 1로 간주됩니다.

li8 = ['푸바오', '아이바오', '러바오', '루이바오', '후이바오']
print(li8[::]) # 데이터 그대로 출력
print(li8[::-1]) # start와 stop을 생략하고 step을 -1로 설정한 슬라이싱

#[start : stop : step]
# start를 생략하면 -1로 간주. 즉, 시퀀스의 마지막 요소부터 시작
# stop을 생략하면 0으로 간주. 즉, 시퀀스의 시작까지 진행
# step이 -1이므로, 시퀀스의 요소를 뒤에서부터 앞으로 하나씩 건너뛰어서 슬라이싱

# sort(): 리스트의 항목들을 정렬하는 메서드.

# inplace 연산을 수행 변수에 담지 않아도 오름차순으로 저장이 됨

# sort(): 리스트의 항목들을 정렬하는 메서드. inplace 연산을 수행
li7 = [10, 13, 20, 30, 5]
li7.sort() # 오름차순
print(li7) # inplace연산이므로 재저장 오름차순대로 저장이됨

# sort(reverse=True) #내림차순

#sort(reverse=True) #내림차순
li7 = [10, 13, 20, 30, 5]
li7.sort(reverse=True)
print(li7)

li2 = ['Apple', 'apple', 'orange', 'banana', 'melon']
li2.sort() #아스키코드에 따라 오름차순
print(li2)

li8 = ['푸바오', '아이바오', '러바오', '루이바오', '후이바오']
li8.sort() #유니코드에 따라 오름차순
print(li8)

# sorted():  iterable(반복 가능한 객체)의 모든 항목들을 정렬한 후, 그 결과를 새로운 리스트에 담아 반환하는 함수

# inplace연산이 아니기 때문에 변화된 모습으로 남지않음, 따라서 변환값을 변수에 담아야함

# ✔ 비교
# sorted():  iterable(반복 가능한 객체)의 모든 항목들을 정렬한 후, 그 결과를 새로운 리스트에 담아 반환하는 함수
li10 = [ 10, 40, 30, 100, 90, 50]
print(sorted(li10)) #오름차순
print(sorted(li10, reverse=True)) #거꾸로
print(li10) #inplace연산이 아니기 때문에 변화된 모습으로 남지않음, 따라서 변환값을 변수에 담아야함

li10 = sorted(li10) # 반환값 변수에 담음
print(li10)

# count(): 리스트에서 특정 값의 개수를 반환하는 메서드

# count(): 리스트에서 특정 값의 개수를 반환하는 메서드
li11 = [10, 20, 30, 50, 20, 40, 30, 20]
print(li11.count(20)) #데이터 안에 똑같은 데이터가 몇개가 있는지 개수를 세줌
print(li11.count(16))

• 파이썬에서 문자열은 텍스트 데이터를 다루는 데 사용되는 중요한 데이터 타입입니다. 문자열은 작은 따옴표(')나 큰 따옴표("), 세 개의 따옴표(''', """)로 둘러싸인 텍스트로 표현됩니다.

str1 = '오늘도 즐거운 파이썬 수업'
print(str1)
str2 = "오늘도 즐거운 파이썬 수업"
print(str2)
str3 = '''푸바오:
오늘도 맛있는
    1 2 죽순
'''
print(str3)

a = 'hello'
b = 'hello'
c = 'hello'
print(a is b)
print(a is c)

# id() : 객체의 고유한 메모리 주소를 반환
text = 'Hello'
print(id(text))

text = 'Python' #재할당
print(id(text)) # 새로운 문자열 객체의 메모리 주소 출력

3. 문자열 함수와 연산자

문자열의 길이를 반환

text = 'Hello, Fubao!'
print(len(text)) # 띄워쓰기 포함 합

두 문자열을 합쳐 새로운 문자열을 생성

name = '푸바오'
age = '3살'
msg = name + '는 ' + age
print(msg)

문자열을 여러 번 반복하여 새로운 문자열을 생성

apple = '🍎' * 10
print(apple)

Panda = '🐼' * 2
print(Panda)

문자열 내부와 문자 인덱스를 사용하여 접근하거나 슬라이스함

str1 = '문자열 내부의 문자 인덱스를 사용하여 접근하거나 슬라이스함'
print(str1)

# 인덱싱
print(str1[0])
print(str1[1])
print(str1[3])
print(str1[-12])
print(str1[-11])
print(str1[12])

# 슬라이싱
print(str1[0:6]) # 인덱스 0부터 6직전까지
print(str1[:15]) # 인덱스 0부터 15직전까지
print(str1[8:])  # 인덱스 8부터 끝까지
print(str1[:])   # 처음부터 끝까지

print("============================================")
print(str1[3:-7])
print(str1[3:-8])
print(str1[3:-9])

• 문자열 메서드는 문자열 객체에 적용되는 함수로, 문자열을 조작하거나 변환하는 다양한 작업을 수행할 수 있게 해줍니다.

대문자 또는 소문자로 변환

text = "Fubao"
print(text.upper())
print(text.lower())

특정 문자열의 등장 횟수 확인

text = 'Fubao Aibao Lebao'
print(text.count('o'))
print(text.count('ba'))
print(text.count('fu')) # 대소문자 구분, 찾지 못하면 0

특정 부분 문자열의 첫 번째 등장 위치(인덱스)를 확인

text = 'Fubao Aibao Lebao'
print(text.find('b'))
print(text.find('Ai'))
print(text.find('!')) # 찾지 못하면 -1
print(text.rfind('L')) #뒤에서 부터 찾기 (뒤에서 부터 먼저나오는 텍스트의 인덱스 출력)
print(text.find('o',5)) #인덱스 번호 5이후 부터 찾기

문자열 대체

text = 'Fubao Aibao Lebao'
new_text = text.replace('Fubao', 'Panda')
print(new_text)

문자열의 양쪽 공백 제거

text = '     Hello, Fubao!       '
print(text)
print(text.strip())

문자열을 분리

text = '푸바오 아이바오 러바오 루이바오 후이바오'
names = text.split()
print(names) # 리스트

text = '푸바오,아이바오,러바오,루이바오,후이바오'
names = text.split(',') # ','을 기분으로 분리
print(names)

특정 문자와의 결합

text = 'Fubao'
print('🐼'.join(text))

접두사와 접미사 확인

text = 'Hello, Python!'
starts_with_hello = text.startswith('Hello')
ends_with_world = text.endswith("World!")

print(starts_with_hello)
print(ends_with_world)

• 변수는 프로그래밍에서 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용되는 중요한 개념입니다. 변수는 이름이 붙은 메모리 공간으로, 값을 저장하거나 참조할 때 사용됩니다.

name = '푸바오'
age = 3
weight = 100

print('%s 의 나이는 %d살 체중은 %dkg' %(name, age, weight))

name = '러바오'
print('%s의 나이는 %d살 체중은 %dkg' %(name, age, weight))

name = input(str("이름 :"))
age = input(str("나이 :"))
print('%s의 나이는 %s살' %(name, age))

2.변수 이름 작성하는 방법

• 파이썬 변수는 대소문자를 구분하며, 예약어 (예: if, while, for 등)는 변수 이름으로 사용할 수 없습니다. 변수 이름은 알파벳으로 시작해야 하며, 숫자나 특수문자는 첫 글자로 올 수 없습니다. 변수 이름은 의미있고 알아보기 쉬운 이름으로 지정하는 것이 좋습니다.

num1 = 10
num2 = 3
print('%d/%d = %4.2f' %(num1,num2, num1/num2))

• 파이썬은 동적 타이핑(dynamic typing) 언어로, 변수의 타입을 선언할 필요 없이 값을 할당할 때 자동으로 타입을 추론합니다. 이는 프로그래머가 변수의 타입을 직접 명시할 필요 없이 더 유연하게 코드를 작성할 수 있는 장점을 제공합니다. 그렇지만 이로 인해 잘못된 타입의 값이 변수에 할당되는 상황도 발생할 수 있습니다.

name = '푸바오'
print(type(name))

age = 3
print(type(age))

weight = 50.5
print(type(weight))

isLover = True #False
print(type(isLover))

• 변수를 삭제하기 위해 del 문을 사용할 수 있습니다. del 문은 지정된 변수를 제거하고 해당 메모리 공간을 해제합니다. 변수가 삭제되면 해당 이름으로 변수에 더 이상 접근할 수 없습니다.

isLober = False
print(isLover)
del isLover
print(isLover)

True

---------------------------------------------------------------------------

NameError                                 Traceback (most recent call last)

<ipython-input-10-c7ba738eede6> in <cell line: 4>()
      2 print(isLover)
      3 del isLover
----> 4 print(isLover)

NameError: name 'isLover' is not defined

name1 = '푸바오'
name2 = name1

del name1
print(name2)

1. print()

• print() 함수는 파이썬의 기본 출력 함수로, 터미널이나 콘솔 창에 텍스트나 데이터를 출력하기 위해 사용

print('Hello', 'Python')

print('Hello', 'Python', 'Hi', 'Python')

print('Hello', end='.....')
print('Python')

print('Hello', end = ' ')
print('Python')

print('Hello', end='❤ ')
print('Python')

2. 파이썬의 escape 문자

• 파이썬에서 이스케이프 문자는 문자열 안에서 특별한 의미를 가지는 문자들을 나타내기 위해 사용됩니다. 이스케이프 문자는 백슬래시()로 시작하며, 문자열 내에서 특정한 동작이나 특수 문자를 표현하기 위해 사용됩니다.

​

print("Hello\nPython")
print("Name\t푸바오")
print("푸바오는 죽순이 맛있어 : \\")
print("푸바오. \"훅!\"")

• print() 함수는 문자열뿐만 아니라 숫자와 연산 결과도 출력할 수 있습니다.

print("덧셈 :", 10 + 3)
print("뺄셈 :", 10 - 3)
print("곱셈 :", 10 * 3)
print("나눗셈 :", 10 / 3)
print("정수 나눗셈 :", 10 // 3)
print("나머지 :", 10 % 3)
print("거듭제곱 :", 10 ** 3)

print(10 + 5)
print(10 - 5)
print(10 * 5)
print(10 / 5)
print('10 + 5')
#print('10' + 5) #TypeError: can only concatenate str (not "int") to str

• 파이썬 주석은 코드 내에 프로그래머가 작성한 설명이나 메모를 포함하는데 사용됩니다. 주석은 코드를 이해하고 다른 개발자와 협업하는 데 도움이 되며, 코드의 기능과 목적을 명확하게 설명할 수 있습니다. 주석은 프로그램 실행 중에 무시되므로 코드 실행에 영향을 미치지 않습니다.

print('파이썬 출력하기') # 문자열 출력은 작은따옴표 '' 또는 큰따옴표 ""를 사용함

'''
이것은 여러 줄 주석입니다.
여러 줄 주석은 큰따옴표 세 개 또는 작은따옴표 세 개 사이에 작성됩니다.
여러 줄에 걸쳐 설명을 적을 수 있습니다.
'''
print('파이썬 출력하기')

print('정수 : %d' %100)
print(f'정수 : {100}')
print('정수 : %d' %100.5)
print('실수 : %f' %100.5)
print('실수 : %f' %100)
print('문자열: %s' % 'Python')
print('문자열: %s' % 100)

print('5 + 3 = 8')
print('%d + %d = %d' %(5, 3, 5+3 ))

print('%5d' %100)
print('%5d' %100)
print('%05d' %100)

print('%.2f' %22222)
print('%6.2f' %123.45) # 6 : 총 자리수(점 포함), 2 : 소수 자리
print('%6.2f' %123.4) # 남은 자리는 0으로 채움

# 5 / 3 = ?
print ('%d / %d = %d' %(5, 3, 5/3))
print ('%d / %d = %f' %(5, 3, 5/3))
print ('%d / %d = %4.2f' %(5, 3, 5/3))

#'{} {}'.format('푸바오', '아이바오')
#인덱스 : 0부터 순서대로 진행되는 정수
print('{} - {}'.format('푸바오', '아이바오'))
print('{0} - {1}'.format('푸바오', '아이바오'))
print('{1} - {0}'.format('푸바오', '아이바오'))

print('이름 :  %s, 나이 : %d' %('푸바오', 3))
print('체중 : %2.f ' %96.3333)
print('판다 : {} {}'.format('아이바오','푸바오'))

Streamlit

• 파이썬으로 데이터 분석을 위한 웹앱을 쉽게 개발할 수 있게 도와주는 라이브러리
• https://streamlit.io/

# 설치

# window
pip install streamlit

# mac
pip3 install streamlit

# 설치 확인 및 데모 확인

streamlit hello

#실행

- 터미널에서 입력

streamlit run 파일명

import streamlit as st

st.title('hi streamlit')
st.write('텍스트 구간')

'''
# 여기는 제목입니다.
### 여기는 작은 제목입니다.
- 첫번째 요소
- 두번째 요소
- 세번째 요소
'''

text = st.text_input('여기에 입력')
st.write(text)

selected = st.checkbox('개인정보 사용에 동의하시겠습니까?')
if selected:
    st.success('동의했습니다')

market = st.selectbox('시장',('코스닥','코스피','나스닥'))
st.write(f'선택된 market : {market}')

options = st.multiselect('종목',['카카오', '네이버','삼성','엘지'])
st.write(','.join(options))

st.metric(label='카카오', value= '40,000원', delta= '-1,000원')

# 실행 화면

1. 이미지 수집하기

* [픽사베이](https://pixabay.com/ko/)

import chromedriver_autoinstaller
import time
from selenium import webdriver
from urllib.request import Request, urlopen
import ssl
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context


driver = webdriver.Chrome()
url = 'https://pixabay.com/ko/images/search/음식/'
driver.get(url)

# 이미지가 있는 주소창 xpath
image_area_xpath = '/html/body/div[1]/div[1]/div/div[2]/div[3]/div'

# 예시용 하나의 이미지 xpath
image_xpath = '/html/body/div[1]/div[1]/div/div[2]/div[3]/div/div/div[1]/div[1]/div/a/img'

# 예시용 하나의 이미지 url가져오기

image_url = driver.find_element('xpath',image_xpath).get_attribute('src')
print('image_url:', image_url)

# 예시용 하나의 이미지를 나의 컴퓨터 파일안에 저장하기

- 사진을 pic.jpg 라는 이름으로 저장

image_byte = Request(image_url, headers={'User-Agent':'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64)'})
f = open('pic.jpg','wb') # w: write, r: read, a: append, b: binary, t: text
f.write(urlopen(image_byte).read()) 
f.close()

2. 여러개 이미지 수집하기

from selenium.webdriver.common.by import By

driver = webdriver.Chrome()
url = 'https://pixabay.com/ko/images/search/음식/'
driver.get(url)
time.sleep(3)


image_area_xpath = '/html/body/div[1]/div[1]/div/div[2]/div[3]/div'
image_area = driver.find_element(By.XPATH, image_area_xpath)
image_elements = image_area.find_elements(By.TAG_NAME, 'img')

image_urls = [] #내용을 담을 빈 리스트

for image_element in image_elements:
    image_url = image_element.get_attribute('data-lazy-src')
    if image_url is None: # 주소가 없을시 src로 주소 뽑기
        image_url = image_element.get_attribute('src')
    print(image_url)
    image_urls.append(image_url) # image_urls 리스트에 주소 추가

from urllib import parse
import os

for i in range(len(image_urls)):
    image_url = image_urls[i]
    url = parse.urlparse(image_url) # 이미지 경로를 가져옴 / parse: 접속해서 데이터를 가져온후 저장까지 해줌 
    name, ext = os.path.splitext(url.path) #파일이름, 확장명

    image_byte = Request(image_url, headers={'User-Agent':'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64)'})
    f = open(f'pic{i}.jpg','wb') # w: write, r: read, a: append, b: binary, t: text
    f.write(urlopen(image_byte).read()) 
    f.close()

3. 함수로 리팩토링

• crawl_and_save_image(keyword, pages)
• os.mkdir('음식') /open('음식/파일이름.jpg', 'wb')

def crawl_and_save_image(keyword, pages):
    image_urls = []
    for i in range(1, pages+1):
        url = f'https://pixabay.com/ko/images/search/{keyword}/?pagi={i}'
        # print(url)
        
        driver.get(url)
        time.sleep(3)
        image_area_xpath = '/html/body/div[1]/div[1]/div/div[2]/div[3]/div'
        image_area = driver.find_element(By.XPATH, image_area_xpath)
        image_elements = image_area.find_elements(By.TAG_NAME, 'img')
        
        for image_element in image_elements:
            image_url = image_element.get_attribute('data-lazy-src')
            if image_url is None:
                image_url = image_element.get_attribute('src')
            print(image_url)
            image_urls.append(image_url)
    
    
    if not os.path.exists(keyword):
        os.mkdir(keyword)
    
    
    for i in range(len(image_urls)):
        image_url = image_urls[i]
        
        # https://cdn.pixabay.com/photo/2016/12/26/17/28/spaghetti-1932466_1280.jpg
        filename = image_url.split('/')[-1]
        image_byte = Request(image_url, headers={'User-Agent':'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko)'})
        f = open(f'{keyword}/{filename}', 'wb')
        f.write(urlopen(image_byte).read())
        f.close()

driver = webdriver.Chrome()
crawl_and_save_image('음식', 2)

1. 로그인

# 크롬창으로 인스타그램 홈 들어가기

import chromedriver_autoinstaller
from selenium import webdriver

driver = webdriver.Chrome()

url = 'http://www.instagram.com/'
driver.get(url)

# 아이디 비밀번호 입력후 로그인

#인스타로그인
id = '<나의 아이디>'
pw = '<나의 비밀번호>'


#아이디/비밀번호 칸 copy full xpath/  
input_id = driver.find_element('xpath', '/html/body/div[2]/div/div/div[2]/div/div/div/div[1]/section/main/article/div[2]/div[1]/div[2]/form/div/div[1]/div/label/input')
input_pw = driver.find_element('xpath', '/html/body/div[2]/div/div/div[2]/div/div/div/div[1]/section/main/article/div[2]/div[1]/div[2]/form/div/div[2]/div/label/input')


input_id.send_keys(id)
input_pw.send_keys(pw)

# 로그인 버튼 클릭
driver.find_element('xpath','/html/body/div[2]/div/div/div[2]/div/div/div/div[1]/section/main/article/div[2]/div[1]/div[2]/form/div/div[3]').click()

2. 해시태그 검색

# 검색할 해시태그 'ootd'

hashtag = 'ootd'
url = f'https://www.instagram.com/explore/tags/{hashtag}/'
driver.get(url)

3. 스크롤 내리기

import time

for _ in range(1): #스크롤을 한번만 내림
    driver.execute_script('window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight)') 
    # 안에 자바스크립트 문법을 쓸 수 있다. 0부터 끝까지 스크롤 이동
    #time.sleep(3) #3초 쉬고 스크롤내리기

4. 원하는 사진 클릭하기

pic = '/html/body/div[2]/div/div/div[2]/div/div/div/div[1]/div[1]/div[2]/section/main/article/div/div/div/div[1]/div[3]/a'
driver.find_element('xpath',pic).click()

5. 좋아요 클릭

like = '/html/body/div[8]/div[1]/div/div[3]/div/div/div/div/div[2]/div/article/div/div[2]/div/div/div[2]/section[1]/span[1]/div'
driver.find_element('xpath', like).click()

6. 댓글달기

comment = '/html/body/div[8]/div[1]/div/div[3]/div/div/div/div/div[2]/div/article/div/div[2]/div/div/div[2]/section[3]/div/form/div/textarea'
msg = '★'
driver.find_element('xpath', comment).click()
driver.find_element('xpath', comment).send_keys(msg)

btn = '/html/body/div[8]/div[1]/div/div[3]/div/div/div/div/div[2]/div/article/div/div[2]/div/div/div[2]/section[3]/div/form/div/div[2]/div'
driver.find_element('xpath',btn).click()

# Jupyter Notebook 주요 단축키
* Enter: 일반 모드에서 편집 모드로 전환
* ESC: 편집 모드에서 일반 모드로 전환

* ▶︎일반 모드 단축키
  * A: 선택된 셀 위에 새로운 셀 추가
  * B: 선택된 셀 아래에 새로운 셀 추가
  * X: 선택된 셀 잘라내기
  * C: 선택된 셀 복사
  * V: 선택된 셀 아래에 붙여넣기
  * D, D: 선택된 셀 삭제
  * Z: 셀 삭제 취소

* ▶︎편집 모드 단축키
  * Ctrl + Z: 되돌리기
  * Ctrl + Y: 되돌리기 취소
  * Ctrl + A: 셀 내용 전체 선택
  * Ctrl + Home: 셀 맨 위로 이동
  * Ctrl + End : 셀 맨 아래로 이동
  * Ctrl + D: 현재 줄 삭제
  * Tab: 자동 완성 기능 사용

1. 셀레니움

• 셀레니움은 브라우저를 컨트롤 할 수 있도록 지원하는 라이브러리

# 셀레니움 설치

# window
!pip install selenium

# mac
!pip3 install selenium

# 크롬 드라이버 설치

# window
!pip install chromedriver_autoinstaller

# mac
!pip3 install chromedriver_autoinstaller

from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.keys import Keys

driver = webdriver.Chrome() #창 띄우기
driver.get('http://www.google.com') #구글이동
search = driver.find_element('name', 'q') # find_element: 태그에서 하나 찾기 :name에서 q만 찾기
search.send_keys('날씨') # 검색창에 날씨 입력
search.send_keys(Keys.RETURN) # 검색

2. 네이버 웹툰

네이버웹툰 베스트댓글과 전체댓글 크롤링하기

• https://comic.naver.com/webtoon/detail?titleId=641253&no=471&week=fri

driver = webdriver.Chrome() #창 띄우기
driver.get('https://comic.naver.com/webtoon/detail?titleId=641253&no=471&week=fri') # 네이버 웹툰으로 이동

!pip3 install bs4

# 베스트 댓글 크롤링하기

from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(driver.page_source)
comment_area = soup.findAll('span', {'class':'u_cbox_contents'})
print(comment_area)

print('********베스트 댓글*****************')
for i in range(len(comment_area)):
    comment = comment_area[i].text.strip() # 텍스트만 뽑고 공백삭제
    print(comment)
    print('-' * 30)

# 전체댓글 크롤링하기

• Xpath: 기존의 컴퓨터 파일 시스템에서 사용하는 경로 표현식과 유사한 경로 언어
• Copy full Xpath
• 크롤링을 원하는 위치를 클릭후 우클릭으로 개발자모드(F12/option+control+I) -> Copy -> Copy full Xpath로 경로복사
• /html/body/div[1]/div[5]/div/div/div[5]/div[1]/div[3]/div/div/div[4]/div[1]/div/ul/li[2]/a/span[2]

driver.find_element('xpath','/html/body/div[1]/div[5]/div/div/div[5]/div[1]/div[3]/div/div/div[4]/div[1]/div/ul/li[2]/a/span[2]').click

soup = BeautifulSoup(driver.page_source)

commentall_area = soup.findAll('span', {'class':'u_cbox_contents'})
print(commentall_area)

print('********전체 댓글*****************')
for i in range(len(commentall_area)):
    comment = commentall_area[i].text.strip() # 텍스트만 뽑고 공백삭제
    print(comment)
    print('-' * 30)

1. 데이터

​

데이터(data)는 정보나 사실들의 원시적이고 구조화되지 않은 형태입니다. 이것은 숫자, 문자, 이미지, 소리 등 다양한 형태로 나타날 수 있습니다. 예를 들면, 온도 측정 결과, 사진, 글, 음성 녹음 파일 등이 데이터에 해당합니다.

2. 데이터베이스

​

데이터베이스(database)는 관련된 데이터를 체계적으로 저장하고, 관리하고, 검색할 수 있도록 설계된 전자적 시스템입니다.

간단히 말하면, 데이터베이스는 "정보의 보관소"와 같습니다. 데이터베이스를 사용하면 크거나 작은 양의 데이터를 안전하게 저장하고 필요할 때 쉽게 찾아낼 수 있습니다.

3. 데이터베이스 관리 시스템

​

DBMS는 데이터베이스 관리 시스템(Database Management System)의 약자입니다. DBMS는 데이터베이스를 생성하고, 유지하고, 조작하기 위한 소프트웨어 도구의 집합입니다. 일반적으로 DBMS는 두 가지 유형으로 나뉩니다.

RDBMS (관계형 데이터베이스 관리 시스템): 데이터를 테이블 형태로 저장하며, 테이블 간의 관계를 정의할 수 있는 시스템입니다. 예로는 Oracle, MySQL, Microsoft SQL Server, PostgreSQL 등이 있습니다.

NoSQL DBMS: 관계형 모델을 사용하지 않는 데이터베이스 시스템으로, 큰 데이터 량이나 유동적인 데이터 구조를 지원하기 위해 설계되었습니다. 예로는 MongoDB, Cassandra, Redis 등이 있습니다.

4. MongoDB

​

MongoDB(몽고디비)는 NoSQL 데이터베이스 시스템 중 하나로, 문서 지향(document-oriented) 데이터베이스입니다. 이는 관계형 데이터베이스와는 다르게 데이터를 테이블이 아니라 JSON 스타일의 BSON(Binary JSON) 형식의 문서로 저장합니다. MongoDB는 개발자가 유연하게 데이터를 저장하고 쿼리할 수 있도록 하는 목적으로 만들어진 것이며, 대규모의 분산 데이터베이스 환경에서도 잘 동작합니다.

문서 지향 데이터베이스: MongoDB는 데이터를 BSON 형식의 문서로 저장합니다. 이 문서는 키-값 쌍(key-value pairs)으로 이루어져 있으며, 여러 종류의 데이터 유형을 포함할 수 있습니다.

스키마 없음 (Schema-less): 관계형 데이터베이스와 달리 MongoDB는 데이터베이스의 스키마를 명시적으로 정의하지 않습니다. 이는 동적인 스키마를 사용하여 데이터 모델을 유연하게 변경할 수 있도록 합니다.

유연한 데이터 모델: MongoDB는 다양한 데이터 형식을 지원하며, 중첩된 문서와 배열을 허용하여 복잡한 데이터 구조를 표현할 수 있습니다.

분산 데이터베이스: MongoDB는 여러 서버에 데이터를 분산하여 저장하고 처리할 수 있는 분산 데이터베이스 시스템을 지원합니다.

​

5. MongoDB Cloud

MongoDB Cloud는 MongoDB 데이터베이스를 클라우드 환경에서 제공하는 서비스입니다. MongoDB Cloud는 MongoDB, Inc.가 제공하는 공식 클라우드 서비스로서, MongoDB를 쉽게 관리하고 배포할 수 있도록 도와줍니다. 이 서비스는 데이터베이스 클러스터를 호스팅하고 관리하며, 사용자는 몽고DB 클라우드를 통해 데이터베이스를 쉽게 설정하고 확장할 수 있습니다.

​

클라우드 접속

https://www.mongodb.com/atlas/database

MongoDB Shell 다운로드

https://www.mongodb.com/try/download/shell

​

MongoDB Shell 다운 후 Mogosh 에서 실습

데이터베이스 확인

show databases

데이터베이스 생성

use aiproject

컬렉션 생성

db.createCollection("user")

컬렉션 확인

show collections

데이터 추가

db.user.insert({userid: "apple", name: "김사과", age: 20})

데이터 조회

db.user.find() 

​

db.user.find({"userid":"apple"})

데이터 수정

db.user.update({userid: "apple"}, {$set: {age: 25}})

데이터 삭제

db.remove.remove({userid:"apple"})

데이터 확인

• pymongo 설치

!pip install pymongo

from pymongo import MongoClient


url = "mongodb+srv://<나의 아이디>:<나의 비밀번호>.mongodb.net/?retryWrites=true&w=majority"
client = MongoClient(url)
print(client)

database = client['aiproject']
collection = database['user']

user_insert = {"userid" : "Fubao", "name" : "푸바오", "age": 3}
result = collection.insert_one(user_insert)
print(f'입력된 데이터 ID{result.inserted_id}

output

# 데이터 조회

# 데이터 조회
user_find = {"userid" :"Fubao"}
result = collection.find_one(user_find)
print(f'데이터:{result}')

output

# 데이터 수정

# 데이터 수정
user_update = {"userid":"Fubao"}
new_value = {"$set":{"age":31}}
collection.update_one(user_update, new_value)
print('데이터 변경 성공')

output

# 데이터 삭제

# 데이터 삭제
user_delete = {"userid":"Fubao"}
collection.delete_one(user_delete)
print("데이터 삭제 성공")

output