김도현의 블로그

1. 네이버, 페이스북, 구글 등 거대 IT기업들부터 많은 S/W회사들이 자사 제품을 API의 형태로 제공한다. 특히 요즘에는 더더욱 웹크롤링에 대한 방어가 심해지고 있기 때문에, 해당 회사의 API를 사용하는 것이 오히려 더 바람직할 수 있다. 점검 API의 사용에 익숙해질 필요성 또한 있을 것이다. 2. 이번에는 네이버 API 사용 방법을 익힌다. 먼저 아래의 링크에 들어간다. https://developers.naver.com/main/ NAVER Developers 네이버 오픈 API들을 활용해 개발자들이 다양한 애플리케이션을 개발할 수 있도록 API 가이드와 SDK를 제공합니다. 제공중인 오픈 API에는 네이버 로그인, 검색, 단축URL, 캡차를 비롯 기계번역, 음 developers.naver..

1. 이번에는 numpy를 이용해 트렌드를 분석해보자. 먼저 아래의 필요한 라이브러리들을 import해준다. ** 한글 세팅을 해주는 모듈(set_matplotlib_hangul)을 미리 만들어두었다. 아래 링크에 그 과정이 있다. https://bookdaniel.tistory.com/93 # Python 함수의 기초(docstring 만들기, **kwargs 사용, import하기) 1. 아래는 가장 기초적인 def(함수)의 정의이다. 이름(test_def)와 입력 인자(a, b)를 정해 주고, 출력(return)을 작성하는 모양이다. def test_def(a,b): return a+b print(test_def(2,3)) # 5 2. 함수 내의 어떤 변수를 bookdaniel.tistory.com..

시계열 데이터(Time Series Data)란 시간의 흐름에 대해 특정 패턴과 같은 정보를 가지고 있는 경우를 시계열 데이터라고 한다. 그리고 이러한 시계열 데이터 중 '주기성'을 가지고 있는 데이터를 다루는 경우는 'Seasonal Time Series'라고 한다. 시계열 데이터에서 트렌드를 찾고 나면, 그 트렌드 곡선을 빼고 주기적 특성을 찾게 된다. 일반적으로 머신러닝의 세계에서는 시계열 데이터를 다루지 않는다. 이번에는 단순히 맛만 보는 형태로 사용해본다. ** 과거 fbprophet이었던 라이브러리는 현재 prophet으로 바뀌었다! 설치하는 방식도 달라졌으니, 이번 프로젝트는 새로운 prophet 설치를 기준으로 서술한다. ** 먼저 시계열 데이터 분석에 대한 기초적인 정의를 적어둔다. 시간..

1. 아래는 가장 기초적인 def(함수)의 정의이다. 이름(test_def)와 입력 인자(a, b)를 정해 주고, 출력(return)을 작성하는 모양이다. def test_def(a,b): return a+b print(test_def(2,3)) # 5 2. 함수 내의 어떤 변수를 함수 바깥에서도 선언해주고 싶다면, 변수를 global로 선언해줘야 한다. a = 1 def edit_a(i): global a a = i edit_a(2) print(a) # 2 3. 함수 내에서의 변수와 밖에서의 변수는 같은 이름이어도 같은 것이 아니다. a = 1 def edit_a2(i): a = i edit_a2(3) print(a) # 1 4. 아래의 함수는 이과생들이 배우는(나는 문과생이라 처음 본다) 사인 함수라..