전체 글44 파이썬 API 개발과 활용: requests 라이브러리로 외부 API 연동하기 — 설치부터 세션·인증까지(기본/개요, 기능/스펙, 장단점, 추천 대상, FAQ) 1. 기본/개요파이썬에서 외부 REST API와 통신할 때 가장 널리 쓰이는 도구는 requests 라이브러리입니다. requests 공식 문서는 이 라이브러리를 "사람을 위한 우아하고 단순한 HTTP 라이브러리"라고 소개합니다. 중요한 점은 requests가 파이썬 표준 라이브러리에 포함된 모듈이 아니라 별도로 설치해야 하는 서드파티 패키지라는 것입니다. 표준 라이브러리만으로 HTTP 요청을 처리하고 싶다면 urllib.request를 사용할 수 있지만, 이는 API 설계가 번거롭다는 평가를 받아 requests가 대체재로 널리 채택되었습니다.PyPI 공식 패키지 페이지에 따르면 requests는 Apache-2.0 라이선스로 배포되며, 최신 버전은 Python 3.10 이상을 공식 지원합니다. 또한 .. 2026. 7. 22. 파이썬 웹 크롤링: BeautifulSoup과 Selenium 활용- 정적/동적 크롤링 도구 완전 비교(기본/개요, 기능/스펙, 장단점, 추천 대상, FAQ) 1. 기본/개요파이썬으로 웹에서 데이터를 자동으로 수집하는 작업에는 크게 두 가지 라이브러리가 사용됩니다. 첫 번째는 BeautifulSoup으로, HTML 파일을 가져오거나 urllib 혹은 requests 모듈을 통해 직접 웹에서 소스를 가져와 파싱하는 데 사용되는 파이썬 라이브러리입니다. 설치는 pip 명령으로 가능하며, 패키지명은 beautifulsoup4입니다.두 번째는 Selenium입니다. Selenium 공식 사이트에 따르면 Selenium WebDriver는 브라우저를 실제로 구동하는 방식으로 다루는 언어별 바인딩의 모음이며, 견고한 브라우저 기반 회귀 자동화 스위트와 테스트를 만들고 여러 환경에 걸쳐 스크립트를 확장·분산 실행하려는 목적에 사용됩니다. 즉 Selenium은 애초에 크롤링.. 2026. 7. 22. 머신러닝/AI: TensorFlow, PyTorch 첫걸음(기본/개요, 기능/스펙, 장단점, 추천 대상, FAQ) 1. 기본/개요TensorFlow는 2015년 구글이 공개한 딥러닝 프레임워크로 처음부터 프로덕션 배포와 엔터프라이즈 확장성에 초점을 맞췄고, PyTorch는 2016년 메타(당시 페이스북)가 공개해 연구 유연성과 파이썬다운(Pythonic) 개발 경험을 우선시했습니다.두 프레임워크의 근본적인 차이는 계산 그래프 처리 방식에 있는데, PyTorch는 연산을 즉시 실행하는 동적 그래프를 사용해 표준 파이썬 도구로 자연스럽게 디버깅할 수 있는 반면, TensorFlow는 원래 실행 전에 정적 그래프를 정의해야 했지만 2.x 버전부터는 즉시 실행(eager execution)을 기본값으로 채택하면서도 성능을 위한 그래프 컴파일 옵션은 유지하고 있습니다.두 프레임워크 모두 딥러닝 모델(신경망)을 구축·학습·배포.. 2026. 7. 21. 자동화: 업무 자동화 스크립트 만들기 (엑셀, 이메일, 파일 정리)(기본/개요, 기능/스펙, 장단점, 추천 대상, FAQ) 1. 기본/개요업무 자동화란 매일 반복하는 단순 작업—엑셀 보고서 취합, 정기 이메일 발송, 다운로드 폴더 정리 같은 일들—을 파이썬 스크립트로 대신 처리하게 만드는 것을 말합니다. 파이썬이 이 영역에서 널리 쓰이는 이유는 표준 라이브러리만으로도 파일 시스템(os, shutil, pathlib), 이메일(smtplib, email) 처리가 가능하고, 여기에 openpyxl, pandas 같은 서드파티 라이브러리를 더하면 엑셀 파일까지 코드로 다룰 수 있기 때문입니다.대표적인 예로는, 매일 아침 폴더에 쌓이는 CSV 파일들을 하나의 엑셀 보고서로 합치는 스크립트, 특정 조건을 만족하는 데이터가 있으면 담당자에게 자동으로 이메일을 보내는 스크립트, 다운로드 폴더의 파일을 확장자별로 자동 분류해주는 스크립트 .. 2026. 7. 21. 웹 개발: Django vs Flask 비교(기본/개요, 기능/스펙, 장단점, 추천 대상, FAQ) 1. 기본/개요Django는 2005년 출시된 풀스택 파이썬 웹 프레임워크로, 재즈 기타리스트 장고 라인하르트의 이름을 딴 것이며(영화 '장고'와는 무관합니다), 복잡한 데이터베이스 기반 웹사이트를 빠르게 만들 수 있도록 설계되었습니다.반면 Flask는 2010년 아르민 로나허(Armin Ronacher)가 개발한 마이크로프레임워크로, 외부 라이브러리 의존성을 최소화해 개발자가 원하는 설계 패턴과 데이터베이스, 플러그인을 자유롭게 선택할 수 있게 해줍니다.두 프레임워크의 철학 차이는 명확합니다.Django는 "배터리 포함(batteries included)" 철학을 따라 데이터베이스 추상화, 폼 검증, 사용자 인증 등 웹 애플리케이션에 필요한 거의 모든 것을 기본 제공하는 반면,Flask는 라우팅, WS.. 2026. 7. 20. 데이터 분석: Pandas, NumPy로 데이터 다루기(기본/개요, 기능/스펙, 장단점, 추천 대상, FAQ) 1. 기본/개요NumPy(Numerical Python)는 파이썬에서 다차원 배열(ndarray)을 다루는 핵심 라이브러리로, C로 구현된 내부 연산 덕분에 순수 파이썬 반복문보다 훨씬 빠른 수치 계산을 제공합니다. Pandas는 이 NumPy를 기반으로 만들어진 라이브러리로, 엑셀 시트처럼 행과 열로 구성된 데이터를 다루는 DataFrame과 1차원 데이터를 다루는 Series라는 자료구조를 제공합니다.Pandas는 서로 다른 인덱스를 가진 데이터를 NumPy 배열로 손쉽게 변환할 수 있게 해주며, 대용량 데이터셋에 대한 라벨 기반 슬라이싱과 정교한 인덱싱, 서브셋 추출 기능을 제공합니다.두 라이브러리는 파이썬 데이터 분석 생태계의 사실상 표준으로, CSV·엑셀·데이터베이스에서 데이터를 불러와 정제(c.. 2026. 7. 20. 이전 1 2 3 4 5 6 7 8 다음
