PyInstaller Manual  https://pyinstaller.org/en/stable/#

https://wikidocs.net/21952#_1

PyInstaller는 Python 애플리케이션과 모든 종속성을 단일 패키지로 묶습니다. 

사용자는 Python 인터프리터 또는 모듈을 설치하지 않고 패키지된 앱을 실행할 수 있습니다. 

PyInstaller는 Python 3.7 이상을 지원하며 numpy, matplotlib, PyQt, wxPython 등과 같은 많은 주요 Python 패키지를 올바르게 번들로 제공합니다.

PyInstaller는 Windows, MacOS X 및 Linux에 대해 테스트되었습니다. 

그러나 크로스 컴파일러는 아닙니다. 

Windows 앱을 만들려면 Windows에서 PyInstaller를 실행하고 Linux 앱을 만들려면 Linux 등에서 실행합니다.

x PyInstaller는 AIX, Solaris, FreeBSD 및 OpenBSD에서 성공적으로 사용되었지만 이들에 대한 테스트는 지속적인 통합의 일부가 아닙니다.

개발 팀은 PyInstaller가 이러한 플랫폼에서 작동하거나 계속 지원될 것이라는 보장을 제공하지 않습니다(이러한 플랫폼에 대한 모든 코드는 외부 기여에서 제공됨).

요구 사항이 설치되어 있는지 확인한 다음 PyPI에서 PyInstaller를 설치합니다.

pip install -U pyinstaller

명령 프롬프트/셸 창을 열고 .py 파일이 있는 디렉터리로 이동한 후 다음 명령을 사용하여 앱을 빌드합니다.

pyinstaller your_program.py

요구 사항

이 책은 Qt Designer와 PyQt5를 이용하여 보다 쉽게 Python GUI 프로그래밍을 배워보는 책입니다. Python의 기본 문법을 익힌 상태에서 이 책을 공부하시는 것을 추천드립니다. 이 책에 있는 모든 코드들은 위의 링크에서 다운로드 받으실 수 있습니다.

본 책은 아래의 환경에서 작성되었습니다.

Mac OS Mojave(언어 - 영어) - Macbook Pro 13' late 2016(Four Thunderbolt 3 Ports)

본 책의 예제코드는 아래의 환경에서 테스트되었습니다.

• Windows 10(언어 - 한글) - i7-7700K, RAM 16G, GTX1060
• Mac OS Mojave(언어 - 영어) - Macbook Pro 13' late 2016(Four Thunderbolt 3 Ports)

이 책은 초보자를 위해 간단한 Qt의 기능만을 소개하고 있습니다.
위젯들의 자세한 메뉴얼과 함수는 아래 링크에 있는 Qt의 공식 홈페이지를 참조해주시기 바랍니다.

Qt for Python Documentation
Qt Designer Manual

메뉴얼과 함수는 아래 링크에 있는 Qt의 공식 홈페이지를 참조해주시기 바랍니다.

Qt for Python Documentation  https://doc.qt.io/qtforpython/index.html
Qt Designer Manual  https://doc.qt.io/qt-5/qtdesigner-manual.html

Qt for Python Documentation
Qt Designer Manual

Qt Style Sheets Reference

https://doc.qt.io/qt-5/stylesheet-reference.html

Qt Style Sheets support various properties, pseudo-states, and subcontrols that make it possible to customize the look of widgets.

[python] 파이썬이 인기 있는 이유

첫째, 비전공자도 쉽게 배울 수 있다!(시작할 수 있다.)
일단 문법이 간단해서 배우기 쉽습니다.

C 언어 등의 프로그래밍 언어는 문법이 복잡해서
컴퓨터 공학을 공부하는 학생들도
어렵게 느끼는 경우가 많은데,

파이썬은 문법이 단순해서 배우기 쉬워요.
그래서 비전공자도 쉽게 배울 수 있지요.

 둘째, 다양한 분야에 활용할 수 있다!
컴퓨터에서 사용하는 앱부터
웹 서버, IoT, 인공지능 등
우리가 접할 수 있는 다양한 곳에서
활용할 수 있습니다.

셋째, 운영체제 대부분에서 동일하게 활용된다!
대부분의 프로그래밍 언어는 운영체제가 제한적입니다.
여러 운영체제에서 사용할 수 있어도
사용 방법이 조금씩 다른 경우가 있지요.
하지만 파이썬은 모든 운영체제에서
같은 방법으로 사용할 수 있습니다.

파이썬은 다음과 같은 상황에서 두루 사용을 고려해 볼 수 있어요. 

개발자로서, 
》 스타트업에서 웹 서비스 개발을 하고 싶은 경우
》 서비스에 활용할 인공지능을 개발하고 싶은 경우
》 데이터 수집 프로그램을 개발하고 싶은 경우

비개발자로서, 
》 엑셀 이상의 데이터 분석을 하고 싶은 경우
》 업무 자동화를 위한 간단한 프로그램을 만들고 싶은 경우
》 프로그래밍을 접해 보고 싶은 경우

이 중 마지막에 있는 ‘비개발자로서 프로그래밍을 접해 보고 싶은 분’들이 
빠르게 늘어나고 있는 것도 최근의 트렌드 입니다. 

https://www.elancer.co.kr/blog/view?seq=152 

PyQt5 5.15.9

pip install PyQt5

https://pypi.org/project/PyQt5/

 Qt 는 최신 데스크톱 및 모바일 시스템의 여러 측면에 액세스하기 

PyQt5 - Comprehensive Python Bindings for Qt v5

위한 고급 API를 구현하는 교차 플랫폼 C++ 라이브러리 집합입니다 . 
여기에는 
위치 및 포지셔닝 서비스, 멀티미디어, NFC 및 Bluetooth 연결, 
Chromium 기반 웹 브라우저 및 기존 UI 개발이 포함됩니다. 

PyQt5는 Qt v5용 포괄적인 Python 바인딩 세트입니다. 35개 이상의 확장 모듈로 구현되며 Python을 iOS 및 Android를 포함한 모든 지원 플랫폼에서 C++에 대한 대체 애플리케이션 개발 언어 
로 사용할 수 있습니다 . PyQt5는 C++ 기반 애플리케이션에 내장되어 사용자가 해당 애플리케이션을 사용할 수 있도록 할 수도 있습니다.

 
해당 응용 프로그램의 기능을 구성하거나 향상시키는 응용 프로그램. 

달력 만들기 

import calendar

def smartphone_calendar():
    print("Welcome to the Smartphone Calendar!")
    
    while True:
        try:
            year = int(input("Enter the year (e.g., 2023): "))
            month = int(input("Enter the month (1-12): "))
            
            if 1 <= month <= 12:
                cal = calendar.TextCalendar(calendar.SUNDAY)
                month_calendar = cal.formatmonth(year, month)
                print("\n" + month_calendar)
            else:
                print("Invalid month. Please enter a value between 1 and 12.")
        
        except ValueError:
            print("Invalid input. Please enter valid numeric values for year and month.")
        
        choice = input("Do you want to view another calendar? (y/n): ")
        if choice.lower() != 'y':
            print("Thank you for using the Smartphone Calendar. Goodbye!")
            break

if __name__ == "__main__":
    smartphone_calendar()

https://wikidocs.net/14606

3.1 ndarray

# https://wikidocs.net/14606
import numpy as np

print("x는 float64를 요소타입으로 갖는 크기 3의 1차원 배열이다.")
x = np.array((0.1,0.2,0.3))
print(x)
print(x.shape)  # 차원 : 1자원 배열의 shape는 (m,)
print(x.dtype) # 요소 타입 : float64

print("y는 int32를 요소 타입으로 하는 (2,3) 크기의 2차원 배열이다.")
y = np.array(((1,2,3),(4,5,6)))
print(y)
print(y.shape)  # 차원 : 2자원 배열의 shape는 (m,n)  3차원은 (p,q,r)
print(y.dtype) # 요소 타입 : int32

print("생성시 입력된 값을 통해 dtype을 추천하는데, 강제로 지정하는 것은 다음과 같다.")
z = np.array([1,2,3],dtype='float64')
print(z)
print(z.shape)
print(z.dtype)

"""_summary_
ndarray의 중요 속성을 정리하면 다음과 같다.

shape : 배열의 형태
dtype : 요소의 데이터 타입, int32, float32 등등
ndim : 차원수. x.ndim = 1, y.ndim=2 등이며 len(x.shape) 와 동일
size : 요소의 개수. shape의 모든 값의 곱. x.size = 3, y.size=6 등
itemsize : 요소 데이터 타입의 크기(byte 단위), x.itemsize=8 등
data : 실제 데이터. 직접 사용자가 접근할 필요는 없음
"""

print("초기화 관련 편의함수")
Y = np.zeros((3,3))
print(Y)
Y = np.ones((3,3),dtype='int32')
Z = np.empty((3,3))

print("\n미리 크기지정없이 순차적으로 만들때, 크기 0인 배열을 생성하고 append()를 수행")
A = np.array([])
for i in range(3):
    A = np.append(A,[1,2,3])

print(A)

print("단순한 시퀀스는 range() 함수의 실수버전인 arange(from,to,step)이나 \nlinspace(from,to,npoints)를 사용하면 편리하다. \n또한 단위행렬을 위한 eye(n) 함수를 제공한다.")
print(np.arange(1,2,0.1))
#array([ 1. ,  1.1,  1.2,  1.3,  1.4,  1.5,  1.6,  1.7,  1.8,  1.9])
print(np.arange(10))   # start, step 생략가능. 정수로 생성
#array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
print(np.arange(10.))  # start, step 생략가능. 실수로 생성
#array([ 0.,  1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.,  7.,  8.,  9.])
print(np.linspace(0.,20.,11))
#array([  0.,   2.,   4., ...,  16.,  18.,  20.])
print(np.eye(3))
#array([[ 1.,  0.,  0.],
#       [ 0.,  1.,  0.],
#       [ 0.,  0.,  1.]])

print("\n\nshape과 dtype 변경")
msg = "ndarray는 고정된 크기를 유지하면서 shape을 변경할 수 있다. 예를 들어 크기 9의 1차원 배열을 3*3 2차원 배열로 바꿀 수 있다. \n이때 사용하는 함수는 reshape() 인데 함수 또는 메쏘드 형태로 제공한다."
print(msg)

X = np.arange(0,9,1.)
print(X)
Y = np.reshape(X,(3,3)) # 또는 Y=X.reshape((3,3))
print(Y)

#만약 자기 자신을 대상을 변경하면 shape 속성을 강제로 변경하면 된다.
X.shape = (3,3)
print(X)

print("astype() 메쏘드를 사용하면 배열에서 dtype을 바꿀 수 있다.")

a = np.arange(3);
a.astype(int)  # a.astype('int34') 와 동일
a.astype('int34') 
a.astype('int64')
a.astype(float)    # a.astype('float64')
a.astype('float32')
a.astype('float64')
print(a)

error : Cannot interpret '<attribute 'dtype' of 'numpy.generic' objects>' as a data type 

    발생하면  pandas를 업그레이드 하라. 

pip install numpy --upgrade

pip install pandas --upgrade