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힘겨운 Json까지 끝내고, 이제는 Database를 공부할 수 있게 됐다. SQL같은 걸 배우게 되려나? 일단 보자. 배울 것 Object Training Programming, "Structured Query Language", Visualization ... 드디어 SQL에 대해서 배운다. Uber Datascientist의 인터뷰에서 Data Scientist는 3 가지, R, Python, SQL을 다룰 줄 알아야 한다고 하셨는데, 오늘 강좌로서 나는 이제 그 세 개를 다 '맛만' 보게 된 것이다. 그래도 기본적인 연산자나.. 구조 등에 대해서는 배울 수 있었으니 앞으로 공부하는 데 많은 도움이 될 거라고 생각한다. 참, 아직 SQL 안들었다. 대량 데이터를 다루기 위해 구조화시키는 언어, SQ..

사실 JSON은 만들어진 것은 아니고 발명된 것이다 XML보다 훨씬 자주 사용되며 JavaScript에 기반을 두고 있다. import json data = '''데이터''' info = json.loads(data) print('Name:', info["name"]) print('Hide:' info["eamil"]["hide"]) Json assignment import urllib.request, urllib.parse, urllib.error import json n = 0 url = 'http://py4e-data.dr-chuck.net/comments_42.json' handle = urllib.request.urlopen(url) file = handle.read().decode() pfil..

정말 드럽게 힘든 여정이었다. 이 코드에만 쓴 시간이 거진 네시간은 되는 듯하다... 여러 가지 문제들을 마주했고 이젠 코드에 대해서만 설명한다. #BASIC import urllib.request, urllib.parse, urllib.error import xml.etree.ElementTree as ET fuckthecode = list() #you can just use input("") etc. url = "http://py4e-data.dr-chuck.net/comments_1173717.xml" uh = urllib.request.urlopen(url) #cause' the uh file is from internet decode it when we read it. data = uh.read..

데이터 보내기 우리가 갖고있는 파일을 외부에 보낼 때, 우리는 파이썬이 아닌 (예를 들면 Java) 환경에서 작동하도록 해야 한다. 때문에 우리가 인터넷에 파일을 올릴 땐 Serialize(직렬화)를 거치고, 이후에 받는 컴퓨터에서 De-Serialize를 거쳐 파일을 읽는다. 이들을 가능하게 해 주는 두 가지 방식이 있는데, 바로 XML과 JSON이다. XML(eXtensible Markup Language) HTML과 비슷한 형태로 이뤄진다. Chuck Chuck : Simple Element, a,b : Complex Elements XML은 Indent가 중요하지 않다. (보기 예쁘게 해놓은 것 뿐) Start Tag와 End Tag 사이에 아무 정보도 없을 경우 : == Attribute도 Ch..

어차피 읽는 건 콘텐츠 이전 게시물에서 우리가 인터넷 링크의 여러 가지 정보를 가져올 수 있음을 공부했다. 하지만 우리가 무슨 헤더같은게 필요할까! 단지 콘텐츠만 있으면 된다. 그걸 분석하려는 거니까! import urllib.request, urllib.parse, urllib.error fhand = urllib.request.urlopen('http://data.pr4e.org/romeo.txt') for line in fhand: print(line.decode().strip()) 그런 점에서 URL library는 최고의 패키지이다. 이렇게 urllib을 불러온 후, 파일을 읽기만 하면 된다. 다른 헤더는 모두 스킵하고, 파일의 컨텐츠만 불러오기 때문에 우리 컴퓨터 안에 있는 파일을 다루듯이 파..