Deep Python Studio

Pandas SQL 파일 포맷 다루기Python의 pandas 라이브러리는 다양한 데이터 포맷을 지원하며, 특히 SQL 데이터베이스와의 연동이 강력한 기능 중 하나입니다. 데이터 분석 과정에서 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 불러오거나 가공한 후 다시 저장하는 일이 빈번하게 발생합니다. 이번 포스팅에서는 pandas를 이용해 SQL 데이터베이스의 데이터를 로드하고 저장하는 방법을 살펴보겠습니다.1. SQLite와 pandas 연동SQL 데이터베이스 중에서도 SQLite는 가벼운 파일 기반 데이터베이스로, 별도의 서버 설정 없이 사용할 수 있습니다. pandas는 SQLite와의 연동을 기본적으로 지원하며, sqlite3 또는 SQLAlchemy를 활용하여 연결할 수 있습니다.1.1 SQLite 데이..

Flask를 활용한 OAuth와 소셜 로그인 통합 방법Flask는 Python 기반의 경량 웹 프레임워크로, 간단하고 유연한 구조로 인해 많은 개발자들이 애용하고 있습니다. 오늘은 Flask를 활용하여 OAuth를 이용한 사용자 인증과 소셜 로그인 통합 방법을 단계별로 살펴보겠습니다. Google OAuth 2.0을 예제로 사용하지만, 다른 소셜 로그인 서비스에도 쉽게 확장할 수 있습니다.1. OAuth란 무엇인가?OAuth는 "Open Authorization"의 약자로, 안전한 사용자 인증을 위해 외부 서비스(예: Google, Facebook, GitHub 등)와 애플리케이션 간의 액세스를 위임하는 표준 프로토콜입니다. OAuth를 사용하면 사용자가 애플리케이션에 비밀번호를 제공하지 않고도 인증할 ..

NumPy로 분포별 난수 생성하기NumPy는 파이썬의 강력한 수치 계산 라이브러리로, 데이터 분석과 과학 계산에서 널리 사용됩니다. 이 포스팅에서는 NumPy의 난수 생성 기능 중에서 분포별 난수 생성 방법에 대해 다루어 보겠습니다. 특히, 균등 분포 (Uniform Distribution)와 정규 분포 (Normal Distribution)를 중심으로 설명하고, 각 분포의 특성과 사용 방법을 예제와 함께 알아보겠습니다.NumPy 난수 생성 개요NumPy는 numpy.random 모듈을 통해 다양한 난수를 생성할 수 있습니다. numpy.random은 다음과 같은 기능을 제공합니다:균등 분포 (Uniform Distribution)정규 분포 (Normal Distribution)이항 분포 (Binomia..

Pandas JSON 파일 포맷 다루기JSON(JavaScript Object Notation)은 데이터를 구조화하여 저장하는 대표적인 포맷 중 하나입니다. Pandas는 JSON 데이터를 효율적으로 다룰 수 있는 다양한 기능을 제공합니다. 이번 포스팅에서는 JSON 파일을 Pandas에서 로드하고 저장하는 방법을 상세히 알아보겠습니다.1. JSON 파일이란?JSON은 키-값 쌍으로 이루어진 경량 데이터 교환 형식으로, 사람이 읽고 쓰기 쉽고 기계가 파싱하고 생성하기 용이한 특징을 가집니다. 주로 웹 서비스에서 데이터를 주고받을 때 사용됩니다.JSON 데이터의 예시는 다음과 같습니다:{ "name": "Alice", "age": 25, "city": "New York"}또한, JSON은 ..

Flask에서 사용자 인증 세션 관리 및 쿠키 사용Flask는 가볍고 강력한 Python 웹 프레임워크로, 사용자 인증과 같은 웹 애플리케이션의 중요한 기능을 간단히 구현할 수 있는 도구들을 제공합니다. 이번 포스팅에서는 Flask에서 세션 관리 및 쿠키를 사용하여 사용자 인증을 구현하는 방법을 예제와 함께 자세히 살펴보겠습니다.1. 세션(Session)과 쿠키(Cookie)의 개념세션(Session)서버에 저장되는 사용자 데이터입니다.세션은 각 사용자에게 고유한 세션 ID를 부여하며, 이 세션 ID는 클라이언트(브라우저) 측 쿠키에 저장됩니다.세션은 주로 로그인 상태와 같은 사용자 정보를 저장하고 관리하는 데 사용됩니다.쿠키(Cookie)클라이언트 측(브라우저)에 저장되는 데이터입니다.쿠키는 사용자 인..

NumPy 시드 고정 및 난수 배열 생성하기데이터 분석과 머신러닝에서 재현성(reproducibility)은 매우 중요합니다. 같은 코드와 같은 데이터로 실행했을 때, 항상 동일한 결과가 나와야 실험의 신뢰성을 보장할 수 있기 때문입니다.Python의 대표적인 수치 계산 라이브러리인 NumPy는 난수(random number)를 생성하는 기능을 제공합니다. 하지만 이 난수는 기본적으로 실행할 때마다 달라집니다. 따라서, 재현 가능한 코드를 작성하려면 난수 시드(seed)를 고정해야 합니다. 이번 포스팅에서는 NumPy에서 시드를 고정하는 방법과 난수 배열을 생성하는 다양한 방법을 알아보겠습니다.1. 난수와 시드란?난수란 무엇인가요?난수는 무작위로 생성된 숫자를 말합니다. 하지만 컴퓨터에서 생성되는 난수는..

Pandas로 Excel 파일 다루기1. 개요Excel은 데이터 분석에서 자주 사용되는 포맷 중 하나입니다. Pandas는 read_excel과 to_excel을 제공하여 Excel 파일을 쉽게 읽고 저장할 수 있도록 지원합니다. 이번 포스팅에서는 Pandas를 활용하여 Excel 파일을 다루는 방법을 실습과 함께 알아보겠습니다.2. Excel 파일 읽기 (read_excel)Pandas에서 Excel 파일을 읽기 위해 read_excel() 함수를 사용합니다. 먼저 Pandas와 openpyxl을 설치해야 합니다.pip install pandas openpyxl이제 샘플 Excel 파일을 읽어 보겠습니다.import pandas as pd# Excel 파일 읽기df = pd.read_excel("sam..

Flask 사용자 인증 Flask-Login으로 사용자 인증 구현하기Flask는 파이썬으로 작성된 마이크로 웹 프레임워크로, 간단한 설정과 강력한 기능으로 많은 개발자들에게 사랑받고 있습니다. 웹 애플리케이션 개발 시 사용자 인증은 필수적인 요소 중 하나입니다. Flask에서는 Flask-Login이라는 확장 패키지를 통해 쉽게 사용자 인증을 구현할 수 있습니다.이번 포스팅에서는 Flask-Login을 사용하여 사용자 인증을 구현하는 방법을 단계별로 알아보겠습니다.1. Flask-Login 소개Flask-Login은 Flask 애플리케이션에서 사용자 세션을 관리하고 인증 상태를 확인하는 데 도움을 주는 확장 패키지입니다. Flask-Login의 주요 기능은 다음과 같습니다:사용자 로그인 및 로그아웃 관리..

NumPy 난수 생성 (random 모듈 사용)안녕하세요, "Deep Python Studio"입니다! 오늘은 Python의 강력한 수치 계산 라이브러리인 NumPy에서 제공하는 random 모듈을 사용하여 난수를 생성하는 방법을 알아보겠습니다. 데이터 분석, 머신러닝, 시뮬레이션 등 다양한 응용 분야에서 난수는 필수적으로 사용됩니다. NumPy의 random 모듈은 이러한 작업을 효율적으로 수행할 수 있는 도구를 제공합니다.1. NumPy random 모듈 소개NumPy의 random 모듈은 난수를 생성하고 샘플링하는 데 유용한 함수들을 포함하고 있습니다. Python의 내장 random 모듈과 비교하여 다음과 같은 장점이 있습니다:빠른 실행 속도다양한 분포 지원 (정규분포, 이항분포, 푸아송분포 등)..

Pandas로 CSV 파일 다루기데이터 분석에서 CSV(Comma-Separated Values) 파일은 가장 널리 사용되는 포맷 중 하나입니다. Pandas를 활용하면 CSV 파일을 손쉽게 읽고, 수정하고, 저장할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 Pandas로 CSV 파일을 다루는 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다.1. CSV 파일이란?CSV 파일은 각 행이 쉼표(,)로 구분된 텍스트 파일로, 간단하면서도 데이터 저장 및 교환에 많이 활용됩니다. Excel, 데이터베이스, 웹 애플리케이션 등 다양한 환경에서 사용됩니다.CSV 파일의 예시는 다음과 같습니다:name,age,cityAlice,25,New YorkBob,30,Los AngelesCharlie,35,Chicago이제 Pandas를 이용해 CS..