python/intermediate(37)
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상속과 구성 Python OOP 가이드
상속 및 구성은 객체 지향 프로그래밍에서 두 가지 중요한 개념입니다. 이는 객체 지향 설계의 구성 요소이며 프로그래머가 재사용 가능한 코드를 작성하는 데 도움이 됩니다. Python에서 상속 사용 상속을 사용하는 모델 클래스 계층 Python에서 다중 상속을 사용하고 단점을 이해 컴포지션을 사용하여 복잡한 개체 만들기 구성을 적용하여 기존 코드 재사용 구성을 통해 런타임 시 애플리케이션 동작 변경 상속과 구성이란 무엇입니까? 상속 및 구성은 객체 지향 프로그래밍의 두 가지 주요 개념으로 두 클래스 개념 사이의 관계를 모델링합니다. 들은 애플리케이션 설계를 주도하고 새로운 기능이 추가되거나 요구 사항이 변경됨에 따라 애플리케이션이 어떻게 발전해야 하는지 결정합니다. 둘 다 코드 재사용을 가능하게 하지만..
2024.01.22 -
python-for-data-analysis-II
재무 항목 처리 In [ ]: import pandas as pd james_bond_data = pd.read_csv("jamesbond.csv").convert_dtypes() james_bond_data.head() new_column_names = { "Release": "release_date", "Movie": "movie_title", "Bond": "bond_actor", "Bond_Car_MFG": "car_manufacturer", "US_Gross": "income_usa", "World_Gross": "income_world", "Budget ($ 000s)": "movie_budget", "Film_Length": "film_length", "Avg_User_IMDB": "imdb..
2024.01.21 -
python-for-data-analysis
데이터 분석을 위한 Python 사용 데이터 분석은 원시 데이터 내에 존재할 수 있는 통찰력과 관계를 밝힐 수 있는 광범위한 기술을 포괄하는 광범위한 용어입니다. 예상할 수 있듯이 Python은 데이터 분석에 가장 쉽게 적합한 언어입니다. Python이 데이터를 분석하고 나면 결과를 사용하여 올바른 비즈니스 결정을 내리고, 절차를 개선하고, 발견한 내용을 바탕으로 정보에 입각한 예측을 내릴 수도 있습니다. 시작하기 전에 널리 사용되는 데이터 분석 도구인 Jupyter Notebook에 대해 숙지해야 합니다. 또는 JupyterLab에서 향상된 노트북 환경을 제공할 것입니다. pandas DataFrame이 데이터를 저장하는 방법을 배우고 싶을 수도 있습니다. DataFrame과 pandas Series의..
2024.01.20 -
Python에서 JSON 데이터 작업
보세요, JSON이에요! In [ ]: # JSON { "firstName": "Jane", "lastName": "Doe", "hobbies": ["running", "sky diving", "singing"], "age": 35, "children": [ { "firstName": "Alice", "age": 6 }, { "firstName": "Bob", "age": 8 } ] } 보시다시피 JSON은 문자열 및 숫자와 같은 기본 유형을 지원합니다. , 중첩된 목록 및 개체도 포함됩니다. Python은 기본적으로 JSON을 지원합니다! In [ ]: import json 약간의 어휘 JSON을 인코딩하는 과정을 일반적으로 직렬화라고 합니다. 이 용어는 데이터를 바이트 시리즈(따라서 직렬마샬링이라는 ..
2024.01.07 -
Python으로 데이터 직렬화2
%cd python-serialize HTTP 메시지 페이로드 직렬화 모든 HTTP 메시지는 세 부분으로 구성됩니다. 요청 줄 또는 응답 상태 줄 Head Body Flask를 사용하여 REST API 구축 In [ ]: # flask-rest-api/main.py from dataclasses import dataclass from datetime import datetime from uuid import UUID, uuid4 from flask import Flask, jsonify, request app = Flask(__name__) @dataclass class User: id: UUID name: str created_at: datetime @classmethod def create(cls, ..
2024.01.06 -
Python으로 데이터 직렬화1
적절한 데이터 직렬화 형식을 선택하세요 상태 유지 Python 객체 스냅샷 찍기 분산 처리를 위해 유선으로 실행 코드 보내기 HTTP 메시지 페이로드에 대한 인기 있는 데이터 형식을 채택 계층적, 테이블 형식 및 기타 데이터의 형태 직렬화 데이터 구조를 검증하고 발전시키기 위해 스키마 사용 데이터 직렬화 개요 보기 이름 직렬화는 컴퓨터 메모리에 있는 개체의 조밀한 그래프로 구성될 수 있는 데이터가 Bite의 선형 시퀀스 또는 시리즈가 된다는 것을 의미합니다. 이러한 선형 표현은 전송하거나 저장하기에 완벽합니다. 원시 바이트는 다양한 프로그래밍 언어, 운영 체제 및 하드웨어 아키텍처에서 보편적으로 이해되므로 호환되지 않는 시스템 간에 데이터를 교환할 수 있습니다. 데이터 직렬화 형식 비교 코드 받기 :..
2024.01.05