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  • [크롤링] 웹 쇼핑몰에서 상품의 재고 여부 확인하기(python) 🧑🏻‍💻 옥션 이베이에서 주기적으로 직구하는 상품이 있는데.. 이게 재고가 있을 때가 있고 없을 때가 있어서 매번 확인하기가 귀찮았다.ㅎ 간단히 다음 코드를 실행시켜 원하는 상품명을 입력했을 때, 재고가 있으면(상품리스트가 존재하면) '검색 결과가 있습니다.'라고 프린트하는 크롤링 코드를 작성했다. 코드 구성은 다음과 같다 쇼핑몰은 옥션 이베이를 기준으로 작성 웹 사이트를 오픈한 후, 광고 팝업이 뜨면 닫는 과정을 추가 search_box 변수에 검색어 창의 xpath를 입력 search_box.send_keys() 에 재고를 확인하고자 하는 상품명(또는 키워드) 입력 검색 결과에 상품의 리스트의 존재 여부에 따라 결과를 print from selenium import webdriver from sele.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 2. 28.
  • [Python] 티스토리 제목 썸네일 자동화 코드 위와 같이 간단하게 티스토리 포스팅 타이틀만 입력하면 썸네일을 만들어주는 코드를 공유합니다 ▶︎ PIL(Pillow) 라이브러리를 사용하여 이미지를 생성하는 함수 제목은 특정 길이를 초과할 경우, 자동으로 줄바꿈되어 표시된다 from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont import textwrap def make_thumb(save_path, var_title): var_max_w = 500 # 이미지 폭 var_max_h = 500 # 이미지 높이 var_anchor = "mm" # middle, middle var_font_path = "....../NotoSansKR-Bold.otf" # 폰트 경로 var_font_size = 50 var_font_color = ".. 공감수 2 댓글수 0 2024. 2. 21.
  • [Google Cloud Platform] Colab 과 BigQuery 연동 초기 세팅 코랩에 접속하여 다음 코드를 입력 사용자 인증에 관련된 것 from google.colab import auth auth.authenticate_user() 데이터 가져오기 공식문서 참조 : https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.read_gbq.html 프로젝트 아이디 확인하여 복사 위에서 복사한 프로젝트 아이디를 아래 코드와 함께 작성 GCP에 로드한 데이터셋과 쿼리 결과가 잘 나오는지 확인 import pandas as pd project_id = 'mulcamp2310-402300' sql = ''' SELECT * FROM `mulcamp2310-402300.project_dataset.iris` LIMIT 1000 ''' df =.. 공감수 0 댓글수 0 2024. 1. 14.
  • [Google Cloud Platform] github 연동, 가상환경 복제(예정) 깃허브에서 파일 생성 GCP와 연동된 깃허브 저장소 >> 파일 생성 >> 다음 파일을 입력하고 >> Commit changes.. 라이브러리를 설치할 requirementx.txt를 만든다 GCP 접속, git pull 위에서 만든 파일로 라이브러리 설치 $ pip install -r requirements.txt 파일을 수정하고 싶다면, vi 편집기로 수정 $ vi requirements.txt 주피터 노트북 접속 $ jupyter notebook 👉 IP:8888(포트번호) 과 같은 방식으로 주소 입력하여 주피터 노트북 접속 👉 다음 코드를 입력하고 간단히 결과를 확인해 본다 import pandas as pd import pyspark import streamlit as st import matpl.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 10. 18.
  • [Google Cloud Platform] BigQuery & Looker Studio 시작하기 구글 클라우드 플랫폼에서 빅쿼리를 만들고, Looker Studio로 데이터 시각화를 해보자. GCP에서 BigQuery 접속 빅쿼리에 처음 접속하면 이런 화면이 나온다. 기존 데이터 추가는 이미지에 표시된 곳에서 한다. 데이터세트 만들기도 할 수 있다. 일종의 스키마 만들기라고 생각할 수 있다. 생성된 스키마(데이터세트)에서 테이블 생성도 할 수 있다. 테이블 만들기에서 로컬 데이터를 불러온다. 불러오면 다음과 같은 화면이 나타난다. 스키마 밑에 불러온 데이터가 불러온 것을 확인할 수 있다. 쿼리를 작성하기 위해 다음 과정을 진행한다. 상단의 '실행'을 누르면 쿼리가 실행된다. 이미지에 표시된 테이블 경로를 유의한다. GCP 에서 Looker Studio 접속 마케팅에서 많이 쓰이는 데이터 스튜디오에.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 10. 18.
  • 구글 클라우드 플랫폼과 깃허브 연동하기 Git 설치 (base) ~$ sudo apt-get update -y (base) ~$ sudo apt-get upgrade -y (base) ~$ sudo apt install git (base) ~$ git --version Git hub 접속 ▶︎ private repository 생성 ▶︎ 깃 인증키 생성 $ ssh-keygen -t rsa -b 4096 -C "이메일" >>>> 엔터, 패스워드 입력 후, 다음 명령어 입력 >> 인증키 복사 $ cat .ssh/id_rsa.pub ssh-rsa AAAAB3NzaC1yc2EAAAADAQABAAACAQDE9jhqsnCDvdfJHu3eY7TfUcAo2136F8henHOwANqxiSwDGHwsum6uKBdwAVqlkRWj9junuerGafeBeRoFpK.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 10. 17.
  • [Google Cloud Platform] 구글 클라우드 플랫폼 시작하기 ☁️ 구글 클라우드 플랫폼에서 가상환경을 만들고, 방화벽을 설정한 다음 자바, 스칼라, 스파크 3가지의 기본적인 환경을 설정하는 과정 https://console.cloud.google.com/welcome/new?hl=nl&project=lateral-goods-402208 로그인 후, 콘솔 클릭 프로젝트 확인 프로젝트 이름 누르면 현재 생성된 프로젝트 나타남 프로젝트 메뉴 >> New Project VM instances 생성하기 메뉴 : Compute Engine > VM instances Create Instance instance ; 기본 서버 만들기 Machine Configuration(기본 설정) : E2, e2-medium (4GB 메모리) Boot disk(부팅 디스트) 설정 : change.. 공감수 1 댓글수 1 2023. 10. 17.
  • spark 원하는 버전으로 설치하기 (설치 경로따기) 스파크 다운로드 공홈 접속 이 중 원하는 버전 클릭 아래와 같이 용량이 좀 큰 것 위주로 살펴보고, 마우스 우클릭 >> 링크주소 복사 아래와 같이 복사된 링크를 확인한다 https://archive.apache.org/dist/spark/spark-3.2.3/spark-3.2.3-bin-hadoop2.7.tgz 👉 이제 터미널에서 설치를 진행 (첫 줄 주소를 위에 복사된 주소로 바꾸어 준다) (base) /opt$ sudo wget https://archive.apache.org/dist/spark/spark-3.1.1/spark-3.1.1-bin-hadoop2.7.tgz (base) /opt$ sudo tar xvf spark-3.1.1-bin-hadoop2.7.tgz (base) /opt$ sudo .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 10. 17.
  • VS Code 로 AWS EC2 접속 VSCode - Remote SSH 설치 1. Remote SSH Extension 확장팩 설치 설치가 완료가 되면 SSH 연결할 호스트를 입력 ssh [계정]@[ip주소] 아래와 같이 config가 나타나는지 확인 > 클릭 2. config 파일 작성 / 수정 Host : 주소 이름 (띄어쓰기 금지) 변경 가능 HostName : IP/DNS 부여받은 IP User : 계정 이름 Port : 연결할 포트 번호를 말하며, 기본포트는 22 IdentityFile : 키 파일(.pem 확장자) 위치 여기에서 파일명은 .pem을 명명 Host mulcamp_lab01 HostName 1.1.1.1 User lab01 Port 22 IdentityFile ~/.ssh/Q-team01.pem 3. pem 파일 이.. 공감수 0 댓글수 1 2023. 10. 16.
  • 👩🏻‍💻 AWS 시작 & mac 원격 서버 접속 & 가상환경 설치 콘솔 홈 화면 I AM 으로 로그인 한 후, 비밀번호를 변경하면 아래 화면이 나타난다. (로그인 : 계정 ID(12자리) 또는 계정 별칭) 지역 변경 : 오사카 우측 상단 지역명 메뉴를 클릭하고, 오사카를 선택 서비스 : EC2 접속 팀 서버로 접속 위 화면에서 인스턴스를 클릭하면, 예시로 사용할 수 있는 팀 서버가 나타난다 해당 서버에 마우스 올리고 우클릭하면 인스턴스 시작 클릭 맥 원격 서버 접속하기 👩🏻‍💻 터미널 접속 chmod 400 뒤에 pem 파일이 있는 저장 위치를 입력 chmod 400 저장위치/*.pem 터미널창에서 AWS 서버 접속 : 터미널 접속 아이디와 서버 IP 기입 ssh -i 저장위치/*.pem 터미널접속ID@서버IP -p 22 conda 가상환경 설치 버전 확인 $ cond.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 10. 16.
  • [크롤링] 게시글 제목 크롤링해서 DataFrame으로 만들기 '공모전 분석사례' 게시글 제목을 크롤링 서울특별시 빅데이터 캠퍼스의 공모전 우수 사례를 분석하기 위함 ✔ 목표 : 98개의 게시물 제목 크롤링해서 데이터프레임으로 만들기 ✔ 게시물 제목 예시 : 서울시 차 없는 거리 효과 분석과 우선 입지 선정 [2022 빅데이터캠퍼스 공모전 - 우수상] 목표 제목 + [연도 공모전명 수상내용] 으로 구성되어 있어, 제목 컬럼 / 연도 컬럼 / 수상내역 컬럼의 3개 컬럼으로 데이터프레임을 만들어보자. 라이브러리 불러오기 from bs4 import BeautifulSoup import requests from lxml import html import pandas as pd 크롤링 코드 크롤링하려는 Url을 확인한다 : 잘 보면 url 마지막부분이 페이지 수 번호라는 .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 10. 4.
  • M1 환경설정 XGBoost & LightGBM with Streamlit in Python https://dschloe.github.io/python/2023/09/m1_settings_xgboost_lightgbm/#%ED%85%8C%EC%8A%A4%ED%8A%B8 M1 환경설정 XGBoost & LightGBM with Streamlit in Python 개요 M1에서 Python 환경설정을 해본다. XGBoost & LightGBM 및 Streamlit 설치를 진행한다. 아나콘다 설치 m1 버전의 아나콘다를 설치한다. 깃헙 레포 생성 먼저 github repo를 생성한다. Conda 가상환경 설정 git dschloe.github.io https://stackoverflow.com/questions/58479686/permissionerror-errno-1-operation-not-per.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 9. 7.
  • [Scrapy 크롤링] Worldometer에서 나라별 인구수 크롤링 직전 포스팅과 이어지는 예제입니다.👀 [활동2 ]Worldometer에서 나라별 인구수 크롤링 앞선 예제에서 웹사이트에 소개된 나라의 이름들을 가져왔다. 각 나라의 이름을 클릭하면 다음과 같이, 연도별 인구수가 나온다. 이렇게 나라별 링크를 타고 들어가, 연도별 인구수까지 크롤링해 보는 것이 두 번째 활동이다. 🧑🏻‍💻 def parse 부터 코드 작성 시작 나라 이름(contries) 정보는 countries = response.xpath('//tbody/tr/td/a') 에 Text() 로 저장되어 있다. 나라별로, 상대경로를 통해 링크에 진입해서 연도별 인수구를 알아내야 한다. for country in countries: 반복문을 사용하여 country_name과 link를 각각 추출해 저장한다... 공감수 0 댓글수 0 2023. 8. 8.
  • [Scrapy 크롤링] Worldometer에서 나라이름 크롤링 scrapy 설치 후, import !pip install scrapy import scrapy 프로젝트 하나 만들기 $ scrapy startproject multiCam_tutorial 👉 폴더 생성 확인 ▶︎ 아래 명령어를 입력하여 사용할 수 있는 메서드 확인 $scrapy ⚡️ 예제 : Worldometer 웹사이트에서 인구 관련 데이터 크롤링해보기 아래 사이트를 크롤링할 예정 Population by Country (2023) - Worldometer Countries in the world by population (2023) This list includes both countries and dependent territories. Data based on the latest United N.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 8. 8.
  • XPath란 XPath란? XML 문서와 HTML 문서를 탐색하고 특정 요소나 속성을 선택하기 위해 사용되는 경로 표현 언어이다. XML 문서의 특정 노드를 찾기 위해 사용된다. XML 문서의 구조를 따라 DOM(Document Object Model)을 탐색하는 데에 도움이 된다. XPath 문법의 주요 구성 요소 1. 요소 선택 : / 를 사용하여 루트 요소부터 요소를 선택 2. 속성 선택 : @ 기호를 사용하여 요소의 속성을 선택 3. 조건부 선택 : [ ]를 사용하여 특정 조건을 만족하는 요소 선택 4. 축 : ancestor, parent, following-sibling, 등의 축을 사용하여 문서의 다른 요소를 찾을 수 있음 주요 문법 내용 //tagname 페이지 내 특정 태그 이름 모두 선택 //tag.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 8. 8.
  • [크롤링] 셀레늄(selenium) 활용 ; nate 검색어 1위부터 10까지 가져오기(동적화면에서의 크롤링) 동적화면 크롤링하기 🧐 동적화면에서 검색어 가져오기 다음 네이트 메인 화면의 실시간 이슈 키워드 10개를 뽑아보자. 이 화면의 특징은 1~5위가 나타난 다음, 6~10위가 나타나는 식이다. 10개 키워드가 한번에 나타나지 않으므로 유의가 필요하다! 라이브러리 Import from selenium import webdriver from selenium.webdriver.chrome.service import Service as ChromeService from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager from selenium.webdriver.common.keys import Keys from selenium.webdriver.common.by impor.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 8. 8.
  • [크롤링] 셀레늄(selenium) 활용 ; 구글 검색 후 이미지 다운로드 셀레늄 활용하여 크롤링하기 webdriver-manager 라이브러리를 활용하여 크롬드라이버의 지속적 업데이트 없이 크롤링 하는 법 1. 라이브러리 설치 pip install webdriver-manager 2. 셀레늄 활용 기본 코드 기본적으로 활용할 수 있는 코드는 아래 네 줄이다. drivers.get() 에 웹사이트 주소를 입력하면 된다. 셀레늄 코드 작성 팁 : 사람이 찾는것과 동일한 동선을 떠올리며 코드를 작성한다 # 아래 네 줄을 계속 활용하면 됨! from selenium import webdriver from selenium.webdriver.chrome.service import Service as ChromeService from webdriver_manager.chrome impor.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 8. 8.
  • [웹 크롤링] 주식 일별 시세를 데이터프레임으로 저장하기 주식 일별 시세 >> dataframe으로 결합하기 다음과 같은 종목별 일별 시세 내용을 데이터 프레임으로 저장할 수 있도록 크롤링 해보자 1. 라이브러리 import import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd from fake_useragent import UserAgent 2. 데이터를 가져올 수 있는 함수 정의 🔎 getData() 함수의 입력 파라미터는 다음과 같다 url: 데이터를 스크래핑할 웹 페이지의 URL com_code: 크롤링할 종목코드 soup: (다른 함수에서 return 할 값, 다른 함수 참고) page: 스크래핑할 페이지 수 (예, 1 페이지부터 ~ 10페이지까지 크롤링할 경우 >> 10) df 와 co.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 8. 5.
  • [웹 크롤링] 네이버 증권에서 '종목코드', '상장회사', '주가' 크롤링하기 주가 크롤링하기 다음과 같이 네이버 증권 페이지에서 종목코드 별로 상장회사와 주가를 확인하는 결과를 출력해보자. 가져오고 싶은 정보는 웹페이지에서 다음과 같다. getSoup 함수 크롤링하려는 대상의 url을 작성한다. 그런데 다음과 같이 종목코드별로 웹페이지가 다름을 알 수 있다. 따라서 getSoup의 인자로 com_code(종목번호)를 받고, 이를 url 끝에 결합하도록 했다. UserAgent 라이브러리로 custom_header 작성 : 크롤링하는 사용자 정보를 서버에 전달 이전 예제와 동일하게 req 객체에 웹의 데이터를 가져와 저장 soup 객체에 html 데이터를 텍스트로 변환 return 값을 soup으로 한다 getPrice 함수 com_code(종목번호)를 인자로 받아, 바로 getS.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 8. 4.
  • [웹 크롤링] 벅스에서 Top 100 노래 제목 크롤링하기 벅스 뮤직에서 차트 탑 100 노래의 제목 가져오기 1. html 구조보기 마우스 우클릭 > 검사 > 요소 탑100 노래 제목이 어떤 구조 안에 있는지 살펴보기 2. 크롤링 코드 작성 import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd def creatDf(result_list): result_pf = pd.DataFrame({'title': result_list}) return result_pf def crawler(soup): tbody = soup.find("tbody") result = [] for p in tbody.find_all("p", class_="title"): result.append(p.get_text().replac.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 8. 4.
  • [웹 크롤링] 네이버 연합뉴스의 타이틀 크롤링 네이버 뉴스 페이지에서 헤드라인만 크롤링하기 이번엔 웹에서 원하는 데이터만 뽑아 추출하는 것을 시작해보자! 가장 먼저 네이버 뉴스 페이지의 헤드라인을 크롤링해본다. 크롤링을 원하는 부분은 다음과 같다. 🚴‍♂️ Requests & Beautifulsoup 라이브러리 사용 - Requests 는 API 호출시에도 사용되며, 기본적으로 웹사이트 크롤링에 많이 쓰임. - 샘플 코드 : url 로부터 상태코드를 받는 과정 import requests from bs4 import BeautifulSoup url = "https://www.naver.com" #요청 url 변수에 담긴 url의 html 문서 정보 출력 req = requests.get(url) print(req.status_code) 1. 크롤링하.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 8. 4.
  • [웹 크롤링] 로컬 html 파일에서 데이터 가져오기 웹 크롤링 시작하기 보통 크롤링 대상은 웹페이지이지만, 간단히 로컬파일 데이터를 크롤링하는 것부터 시작해보자. ❗어떤 프로젝트를 하든, 디렉토리(폴더)와 파일의 경로가 중요하다. >> 본 포스팅에서는 최상위 폴더를 편의상 crawling 으로 가정한다. 어떤 프로젝트를 하든, 디렉토리(폴더)와 파일의 경로가 중요하다. 본 포스팅에서는 최상위 폴더를 편의상 crawling 으로 가정한다. 1. 필요한 라이브러리 설치 vs code 열기 requirements.txt 를 통해 필요한 라이브러리 작성 (프로젝트 최상위 폴더에) 터미널에 명령어 입력하여 라이브러리 설치 pip install -r requirements.txt selenium webdriver-manager numpy pandas scikit-l.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 8. 4.
  • 쿠키와 세션 🧐 쿠키와 세션이란? 쿠키(Cookie)와 세션(Session)은 웹 개발에서 사용되는 중요한 개념이다 둘 다 클라이언트와 서버 간에 상태를 유지하고 정보를 저장하는 데 사용되지만, 몇 가지 주요한 차이점이 있다 쿠키 세션 저장 위치 ▶︎ 클라이언트 측 (웹 브라우저에 의해 관리되며, 클라이언트의 하드 디스크에 텍스트 파일 형태로 저장) ▶︎ 서버 측 보안 ▶︎ 보안에 취약 (보안 옵션을 설정하여 일부 보안 취약성 완화 가능) ▶︎ 서버에 저장되므로 쿠키보다 상대적으로 안전함 저장 용량 브라우저마다 다르지만, 각 쿠키는 일반적으로 몇 KB로 제한됨 서버 메모리에 저장되므로 일반적으로 더 많은 데이터 저장 가능 (서버 메모리 사용량 증가 주의) 만료 시점 ▶︎ 세션 쿠키는 브라우저가 종료될 때 삭제됨 ▶︎.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 8. 1.
  • [깃허브] README 파일 잘쓰기 README 란? 깃허브의 README 파일은 프로젝트에 대한 설명과 사용 방법을 기술하는 중요한 문서이다. 👉 README 파일을 통해 다른 사용자들에게 프로젝트를 소개하고 협력하거나 기여할 수 있는 방법을 제시할 수 있다. 👉 포인트는 최대한 간결하고 명확하게 작성 README 파일을 잘 쓰는 팁! 1. 목적과 개요 👉 프로젝트의 목적과 개요를 간략히 설명하며, 프로젝트의 주요 기능이나 이점을 간결하게 제시 2. 설치 방법 👉 필요한 의존성 패키지나 라이브러리를 어떻게 설치해야 하는지 명시 3. 사용 방법 👉 사용자가 프로젝트를 어떻게 실행하고 사용해야 하는지 설명 ; 명령어 예시나 실행 단계를 제공하는 방법 등이 있음 4. 기여 방법 👉 만약 오픈 소스 프로젝트라면, 기여하는 방법을 명시하는 것이 .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 7. 31.
  • VS code 에서 주피터랩 접속하기 주피터 랩 접속 vs code 터미널에 명령어 입력 : $ jupyter lab 브라우저로 연결되며 주피터랩 페이지 확인 미리 설치했던 라이브러리를 import 하여 잘 작동되는지 확인해보기 #설치한 라이브러리 import import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import plotly import django import sklearn import matplotlib import streamlit as st #라이브러리 별 버전 프린트 print(np.__version__) print(pd.__version__) print(sns.__version__) print(plotly.__version__) print(django.__vers.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 7. 25.
  • 맥에서 환경변수 설정하기 맥에서 환경변수 설정하기 1. 쉘 확인 echo $SHELL (결과 예시) /bin/zsh 2. 쉘 편집기 열기 vi ~/.zshrc : 환경변수 편집은 여기 편집기에서 setting 해야하는 것 저장하고 나올 때 :wq! (편집시 입력 예시) alias python='/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.9/bin/python3' alias pip='/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.9/bin/pip3' PATH="/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.9/bin:${PATH}" export PATH source ~/.zshrc : 편집 후 소스업뎃 필수 공감수 0 댓글수 0 2023. 7. 25.
  • 4. Visual Studio Code에 가상환경 설정 Visual Studio Code에 가상환경 설정하기 1. 로컬 시스템에 가상환경 설치 vs code 터미널 접속(bash) pip install virtualenv : 로컬 시스템에 가상환경 설치(1회만 시행) virtualenv venv source venv/bin/activate : 가상환경에 접속 2. 가상환경에 Django 설치 django 설치 pip install django 설치완료시 터미널 >> Successfully installed asgiref-3.7.2 django-4.2.3 sqlparse-0.4.4 typing-extensions-4.7.1 기타 라이브러리 모두 설치 : pip install django numpy pandas matplotlib seaborn scikit-le.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 7. 25.
  • 3. 파이참 가상환경에 Django 설치 파이참 가상환경에 Django 설치하기 1. 파이썬 가상환경 접속 파이참 터미널 열기 which python : 파이썬이 접속된 환경/경로 확인 source venv/bin/activate : 파이썬 가상환경 접속 다시, which python으로 가상환경 접속 여부 체크 2. Django 설치하기 pip install Django 입력 파이참 설치 완료 확인(아래 이미지) 설치가 잘 되었다면, venv/lib/ 하위에 django 관련 폴더를 확인할 수 있음 공감수 0 댓글수 0 2023. 7. 25.
  • 2. 파이참에 파이썬 가상환경 설정 파이참 가상환경 설정하기 🔎 가상환경이 왜 필요할까? => 환경 격리를 위해서 예를 들어, 서로 다른 프로젝트의 라이브러리 버전이 꼬이는 경우가 발생할 수 있음. 이때 가상환경을 통해 환경을 격리하여 가급적 시스텝에 라이브러리 설치 최소화하여 해결할 수 있음 1. 파이참 환경설정 접속 톱니바퀴 클릭 Settings 클릭 2. 환경설정 접속 왼쪽 메뉴에서 Project 명 하위에 Python Interpreter 클릭 오른쪽 내용에서 Add Interpreter 클릭(그림의 빨간 부분) => add local interpreter 설치된 파이썬 확인 후, OK Apply -> OK 3. 프로젝트 폴더에 venv 폴더 생성 확인 가상환경 설치 완료 공감수 0 댓글수 0 2023. 7. 25.
  • 1.Github Repository 생성과 로컬 연결 Github Repository 생성과 로컬저장소 연결하기 1. 깃허브에서 원격 Repository 생성하기 화면 상단 + 버튼을 눌러 'new repository' 클릭 2. 새로만들 Repository 세팅하기 저장소 이름을 입력 : 보통 로컬 폴더와 동일한 이름을 사용한다 일반적으로 Public으로 개설 : 배운 내용 아카이빙 목적이라면 publid을 추천합니다 Add a README file : 선택 시 , README file이 생성되며 새로 만든 repository를 소개하는 문구를 작성할 수 있습니다(마크다운) Add .gitignore : 하위 메뉴를 통해 사용하는 언어를 선택하면 .gitignore 파일 자동 생성 예) 파이썬 프로젝트를 아카이빙하는 목적이라면, 'python' 선택! 아.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 7. 25.
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