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..

머신러닝 야학 종료! Opentutorials에서 제공하는 머신러닝 야학 2기가 1월 19일을 끝으로 마무리됐다. 머신러닝 야학에서는 Orange3, Python, JavaScript 등의 툴로 머신러닝을 배울 수 있는 기회가 주어졌는데, 나는 그 중에서 Python 강좌를 수강했다. 수업은 기본적인 파이썬 지식이 없음에도 이해가 갈 정도로 수업은 쉽고 친절하게 설계되었고, 중간중간 학생들을 상당히 독려해주었다. 나만 그런 줄 알았는데, 졸업식 때 시청자들의 후기들을 보면서 그러한 독려 문구가 나뿐만 아니라 생각보다 많은 사람들에게 도움이 되었다는 걸 깨달았다. 확실히 도움이 되는 수업이었다. 그러나 이제 다시 막막해진다. 확실히 과거에 비해서는 아는 게 많이 생겼다. 하지만 문제는 아는 것보다 모르는 ..

머신러닝 야학 2기를 신청한 입장으로서 이전 과제에 대한 복습은 역시 필수다. 심지어 내가 원하는 공부 내용이다보니 아무래도 자꾸 눈이 간다. 그렇게 머신러닝1의 공부를 마쳤다. 더 많은 것을 알고자 다음 단계로 넘어가면서 코딩을 할 수 있냐는 물음에 잠깐 막혔다. 분명히 html로 몇 자 끄적일 수 있다. 고등학교 땐 R프로그램을 통해 대회에 출전한 적도 있다. 하지만 코딩을 할 수 있나...? 아직 배운 게 많지 않아서 그런지 코딩은 내게는 너무 멀게만 느껴졌다. 하지만 나는 다른 Flow를 선택했다. 바로 Tensorflow다.(OHHHHH) 코딩을 할 줄 모르지만... 내 목표는 오렌지3로 장난감을 만드는 게 아니다. 직접 코드를 쳐 가면서, 자유도 높은 플랫폼에서 나만의 지적 산출물을 만들어내는..