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1. Python이란 무엇인가?Python은 고급 프로그래밍 언어로서, 다양한 소프트웨어 개발에 사용됩니다. 간결하고 이해하기 쉬운 문법을 가지고 있어 프로그래머가 코드를 빠르고 효율적으로 작성할 수 있도록 돕습니다. 귀도 반 로섬에 의해 1991년에 처음 출시된 이후, Python은 그의 유연성과 다기능성 덕분에 급속도로 인기를 얻었습니다. Python Web Site- https://www.python.org/ 2. Python의 장점가독성Python의 문법은 매우 직관적이고 사용자 친화적입니다. 이로 인해 프로그래머들은 코드를 더 빠르고 쉽게 작성하고 이해할 수 있습니다. Python의 가독성은 주로 그 간결하고 직관적인 문법에서 나옵니다. 이로 인해 코드가 마치 영어 문장처럼 읽히며, 이해하기 쉽..

오늘날 정보를 취득하고 이해하는 방식이 급격히 변화하면서, 문서로부터 직접 정보를 추출하고 질문에 답하는 시스템의 필요성이 더욱 증가하고 있습니다. 이러한 필요를 충족시키기 위해, 우리는 PDF 문서를 직접적으로 활용할 수 있는 인터랙티브 질의응답 시스템인 ChatPDF를 소개합니다. 이 시스템은 사용자가 업로드한 PDF 파일에 기반하여 질문에 답할 수 있도록 설계되었습니다. 주요 기능1. PDF 파일 업로드 및 텍스트 추출사용자는 웹 인터페이스를 통해 PDF 파일을 업로드할 수 있습니다. 업로드된 파일은 PyPDFLoader를 사용하여 텍스트로 변환됩니다.def pdf_to_document(uploaded_file): temp_dir = tempfile.TemporaryDirectory() ..

네트워크 프로그래밍에 관심이 있는 분들을 위해, 일상적인 네트워크 상호작용에서 흔히 사용되는 세 가지 데이터 전송 방식인 유니캐스트(Unicast), 브로드캐스트(Broadcast), 멀티캐스트(Multicast)를 Python을 사용해 간단하게 구현하는 방법을 소개하고자 합니다. 이 글은 네트워크 개발자 또는 관심 있는 개발자들이 기본적인 네트워크 통신을 이해하고 실제 코드로 어떻게 구현되는지 배울 수 있는 기회를 제공합니다. 유니캐스트 (Unicast)유니캐스트는 네트워크에서 한 장치에서 다른 한 장치로 데이터 패킷을 직접 전송하는 방식입니다. 가장 흔한 통신 방식으로, 웹 서핑, 이메일 전송 등 대부분의 인터넷 활동이 유니캐스트를 통해 이루어집니다.서버 코드:import socketdef unica..

네트워크 성능은 사무실이나 홈 오피스 환경에서 중요한 요소 중 하나입니다. 특히, 실시간 서비스나 크리티컬한 애플리케이션을 운영하는 경우, 네트워크 응답성은 서비스 품질에 직접적인 영향을 미칩니다. 이번 포스트에서는 Python을 사용하여 네트워크 응답성을 테스트하고, 결과를 분석 및 시각화하는 방법을 소개하고자 합니다. 1. 네트워크 응답성 테스트 자동화Python의 subprocess 모듈을 활용하여 ping 명령을 자동화하고, 연속적인 성공을 측정하는 스크립트를 개발할 수 있습니다. 이 스크립트는 특정 IP 주소에 대해 지정된 횟수만큼 ping을 성공적으로 수행할 때까지 계속합니다. 다음은 해당 기능을 수행하는 코드의 간략한 예입니다:def ping_test(ip_address, required_s..

신 러닝 기술의 발전으로 시장 데이터의 숨겨진 패턴을 파악하고 미래의 주가를 예측할 수 있는 가능성이 커지고 있습니다. 이번 포스팅에서는 Python을 사용하여 삼성전자 주가를 예측하는 LSTM(Long Short-Term Memory) 신경망 모델을 구축하는 과정을 공유하고자 합니다. 데이터 수집주가 예측 모델을 개발하기 위해 먼저 과거 주가 데이터가 필요합니다. FinanceDataReader는 주식, 환율 등 다양한 금융 데이터를 쉽게 가져올 수 있는 파이썬 라이브러리입니다. 아래 코드를 통해 삼성전자의 주가 데이터를 2003년부터 현재까지 수집할 수 있습니다.import FinanceDataReader as fdr# 삼성전자 주식 코드: 005930df = fdr.DataReader('005930..

최근 인공지능 기술의 발전은 멀티모달 데이터, 즉 이미지와 텍스트를 동시에 처리할 수 있는 시스템을 가능하게 했습니다. BLIP(Bootstrapping Language-Image Pre-training) 모델은 이러한 멀티모달 데이터를 통합하여 이미지와 관련된 텍스트를 생성하거나 해석하는 데 특히 유용합니다. 이 블로그 게시물에서는 Python 환경에서 BLIP 모델을 사용하여 이미지 캡셔닝을 수행하는 방법을 단계별로 안내합니다. 1. 환경 설정먼저, 필요한 라이브러리를 설치해야 합니다. Python 환경에서 transformers와 torch 라이브러리를 설치하기 위해 다음 명령어를 실행하세요:pip install transformers torch 2. 모델 및 프로세서 로딩Hugging Face의 ..

금융 시장의 트렌드를 분석하고 투자 기회를 포착하는 하나의 방법은 주요 주식 간의 상관관계를 파악하는 것입니다. 본 포스트에서는 Python과 FinanceDataReader를 활용하여 삼성전자와 KOSPI 상장 주식 중 상위 50개의 상관관계를 분석하는 방법을 설명합니다.필요한 도구이 분석을 수행하기 위해 필요한 Python 라이브러리는 다음과 같습니다:FinanceDataReader: 금융 데이터를 쉽게 다운로드할 수 있게 도와주는 라이브러리입니다.Pandas: 데이터를 효율적으로 처리하고 분석하는 데 사용됩니다.Matplotlib 및 Seaborn: 데이터를 시각화하는 데 사용됩니다.설치 방법먼저, 필요한 라이브러리를 설치해야 합니다. 아래의 명령어를 통해 설치할 수 있습니다:pip install ..

금융 시장의 다양한 지수들은 시장의 건강과 추세를 이해하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 블로그 포스트에서는 한국의 주요 지수(KOSPI, KOSDAQ, KOSPI 200)와 미국의 주요 지수(Dow Jones, NASDAQ, S&P 500 등), 그리고 기타 글로벌 지수(예: 상해 종합지수, 항셍지수, 닛케이 225 등)를 포함하여 여러 글로벌 금융 지수의 변동성과 상관 관계를 분석해보겠습니다. 이를 위해 파이썬과 FinanceDataReader 라이브러리를 활용할 예정입니다. 데이터 수집 및 시각화먼저, 필요한 파이썬 라이브러리를 설치합니다. FinanceDataReader, pandas, matplotlib, 그리고 seaborn을 사용할 것입니다. 설치는 간단하게 pip 명령어를 통해 진행할 수 ..

현대의 투자자들은 기술을 활용하여 주식 시장 데이터를 분석하고, 그 중에서도 가장 수익성이 높은 주식을 식별하려고 합니다. 본 블로그 포스트에서는 Python 프로그래밍 언어를 사용하여 나스닥 주식 중에서 1년 동안 가장 좋은 수익률을 보인 주식을 찾고, 이를 시각화하는 방법을 설명하겠습니다. 필요한 도구와 라이브러리 이 프로젝트를 수행하기 위해 다음의 도구와 라이브러리가 필요합니다: Python: 프로그래밍 언어 yfinance: Yahoo Finance API에 액세스할 수 있는 Python 라이브러리 Matplotlib: 데이터 시각화를 위한 라이브러리 Pandas: 데이터 분석을 위한 라이브러리 데이터 가져오기 첫 번째 단계는 Yahoo Finance로부터 주식 데이터를 가져오는 것입니다. 이를 ..

API 키는 각종 웹 서비스와의 통신을 가능하게 해 주는 중요한 자원입니다. 그러나 이 키가 외부에 노출되면 보안 문제로 이어질 수 있습니다. 따라서 안전하게 API 키를 관리하는 것은 매우 중요합니다. Python 환경에서 API 키를 보호하는 몇 가지 방법을 소개하겠습니다. 1. 환경 변수 사용하기 API 키를 소스 코드에 직접 삽입하지 말고, 환경 변수로 관리하는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 코드를 공유할 때 API 키를 노출하지 않을 수 있습니다. Python에서는 os 모듈을 사용해 환경 변수를 쉽게 불러올 수 있습니다: import os api_key = os.getenv('API_KEY') 1.1 구현 방법 1.1.1 운영체제의 환경 설정에 API 키를 저장합니다. 예를 들어, 윈도우에서는 ..