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파이썬 제어문 python control-flow

""" Python Control-Flow
    if
    if - else
    for
    while
    break
    continue
"""


print("----- if, if - else")
a = 33
b = 200
if b > a:
    print("b is greater than a")
elif a == b:
    print("a and b equal")
    
print("----- for")
fruits = [ "apple", "banana", "cherry"]    
for x in fruits:
    print(x)
    

print("----- while, break")    
i = 1
while i < 6:
    print(i)    
    if( i == 3 ):
        break
    i += 1

print("----- continue")
i = 0
while i < 6: 
    i += 1   
    if( i == 3 ):
        continue
    print(i)

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google.colab 가져오기 파일에서 Jupyterlab에서 파일의 동일한 동작을 얻는 방법

 

현재 colab에서 잘 돌아가는 프로젝트를 진행하고 있는데 로컬 jupyterlab에서 수정하고 실행하고 싶지만 해당 프로젝트에는 colab과 같은 특정 기능이 있고 이런 방식으로 가져온 files기능  output있습니다 .from google.colab import filesfrom google.colab import output

 

 

pypi에서 찾았으니 기본적 으로 모듈을 로컬에 설치한 pip install google-colab다음 노트북에서 사용할 수 있습니다.

 

 

https://stackoverflow.com/questions/64103409/from-google-colab-import-files-how-to-get-the-same-behaviour-of-files-in-jupyte

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Text2Art
AI Powered Text-to-Art Generator
Try It Out »
View Notebook · Read Article · Report Bug · Request Feature

 

https://colab.research.google.com/github/mfrashad/text2art/blob/main/text2art.ipynb

 

Copy of Text2Art

Run, share, and edit Python notebooks

colab.research.google.com

https://github.com/mfrashad/text2art

 

GitHub - mfrashad/text2art: AI-powered Text-to-Art Generator - Text2Art.com

AI-powered Text-to-Art Generator - Text2Art.com. Contribute to mfrashad/text2art development by creating an account on GitHub.

github.com

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https://github.com/ngio/python_study/blob/main/true_false_quiz.py

 

GitHub - ngio/python_study: python, konply, numpy, matplotlib, networkx, pandas

python, konply, numpy, matplotlib, networkx, pandas - GitHub - ngio/python_study: python, konply, numpy, matplotlib, networkx, pandas

github.com

 

    What will be the output? 
    A.True
    B.False
    C.Error
    D.None of above 

"""_summary_
    What will be the output? 
    A.True
    B.False
    C.Error
    D.None of above
"""

a = True
b = False

print(a or a and b and a)

"""
    True
"""
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최근 전 세계 50개국 장관이 한 자리에 모인 것도 이와 같은 이유에서입니다. 지난달 네덜란드 헤이그에서 열린 '군사적 영역에서의 책임있는 AI에 대한 장관급 회의(REAIM2023)'이 바로 그것인데요. 인공지능(AI)의 책임있는 군사적 사용 방안에 대해 논의하는 자리였죠. 챗GPT 등 AI에 대한 관심히 높아진 가운데 군사적 측면에서 로봇과 AI를 어떻게 바라볼 것인가에 대해 각국의 책임자들이 머리를 맞댄 것이죠. 저는 이 회의가 향후 역사책에 기록될 수 있는 중요한 회의였다고 생각합니다. 로이터는 "훗날 무기 조약 등을 제·개정하는 밑거름이 될 수 있다"고 내다봤죠. 웝크 훅스트라 네덜란드 외교부 장관은 “만약 우리가 인공지능(AI) 로봇 윤리 문제를 회피한다면, 어느 날 인공지능 로봇이 지배하는 전쟁터와 마주하게 될 것이다. 그러면 그제야 사람들은 ‘왜 합의를 못했느냐’고 물을 것”이라면서 AI로봇이 군사용으로 쓰일 가능성에 대해 국제적인 논의와 합의가 조속히 필요하다고 강조했습니다. 로봇 기술의 발전이 전쟁을 억제하는 수단이 될지, 아니면 인류를 파멸로 몰아갈지에 대해선 여러 의견이 분분합니다. 분명한 것은 미국과 중국 두 패권국이 경쟁적으로 로봇 기술을 벌이는 또 다른 이유가 '군사'에 있다는 것입니다. 

Most Advanced Killer Robots

 
 
 

https://stibee.com/api/v1.0/emails/share/PDkMPpCbpyJdMW6P9eloK2jXHKH7Okw=

 

제 1차 로봇혁명이 일어난다! 🤖

챗GPT 가 이제 로봇에도 들어간다고??

stibee.com

 

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가상환경(virtualenv)은 여러 개의 파이썬 프로젝트가 하나의 컴퓨터에서 충동을 일으키지 않고 존재할 수 있도록 해줍니다. virtualenv는 각 프로그램별로 완전히 독립적인 가상의 환경을 만들어서 각 프로그램별로 라이브러리 모듈등의 버전을 별도로 지정할 수 있게 합니다. 즉 한 컴퓨터에 여러 개발환경을 서로 독립적으로 설치, 실행할 수 있게 해줍니다.
왜 가상 환경을 만들어서 작업을 진행할까? 한마디로 요약하자면 "독립적인 작업환경에서 작업할 수 있다." 로 말할 수 있습니다.
프로젝트를 진행하다보면 여러 라이브러리, 패키지를 다운로드하여서 사용하게 됩니다. 그러다 보면 각 라이브러리들끼리 충돌을 일으키는 문제를 발생시키는 경우가 있습니다. 또는, 특정 버전과 호환하는 경우가 생겨서 최신 버전과 이전 버전 중 선택해야 하는 상황이 발생됩니다. 가상환경은 각 프로그램별로 라이브러리 모듈 등의 버전을 별도로 지정할 수 있게 합니다. 즉 한 컴퓨터에 여러 개발환경을 서로 독립적으로 설치, 실행할 수 있게 해줍니다.
 
다음 명령어를 통해 가상환경이 만들어 집니다.
 
>conda create -n <환경명> python=<버전(ex:3.5이나 3.7 등)>
 
본 교재의 모든 예제들은 다음과 같은 명령으로 만들어 실행하도록 합니다. 본인 스스로 가상 환경을 관리할 수 있다면 다른 이름을 사용해도 관계없습니다.
 
>conda create -n koreait python=3.7
 
- koreait 은 가상환경 이름을 의미합니다.
- python=3.7 는 파이썬 3.7 환경으로 가상환경을 만들어라 하는 것 입니다. 다른 패키지들과의 호환성을 위해 본 교재는 파이썬 3.7를 사용합니다.
- numpy ~ statsmodels : 사용해야 할 라이브러리들을 지정할 수 있습니다. 필요시 pip install 을 사용하여 개별적으로 설치 할 수도 있습니다.
위의 명령을 실행하면 "c:\users\사용자계정\anaconda3\env\koreait" 라는 디렉토리가 생성되면서 그 안에 필요한 것들을 설치하겠냐고 묻게 됩니다. 당연히 "y" 를 눌러서 설치를 합니다.
내가 제대로 환경을 만들었는지 다음 명령을 실행하여 확인합니다.
>conda env list
내가 만든 환경이 리스트에 존재한다면 성공적으로 만들어 진 것입니다.
이후에 가상환경을 활성화하고 싶으면 activate 명령어로 해당 가상환경을 활성화합니다.
activate 가상환경명 혹은 conda activate 가상환경명
>conda activate koreait
>activate koreait
(base)표시가 (koreait) 으로 변경되었음을 볼 수 있습니다.
비활성화 시키고 싶으면 koreait 이 활성화되어 있는 상태에서
>deactivate 혹은 >conda deactivate
라고 해 주면 됩니다.
가상 환경을 제거하고 싶으면 아나콘다 터미널에서 (base)환경을 확인하고 다음을 입력한 후 실행하면 됩니다.
>conda remove -n name --all
만들어진 koreait 환경을 제거하고 다시 설치하고 싶다면 다음 명령으로 가상환경을 제거하고 다시 만들어 주시면 됩니다.
(base)>conda remove -n koreait --all
Anaconda Prompt에서 (koreait )이 표시되어 있다면 deactivate 를 입력하여 (base)환경으로 돌아옵니다. (base) 환경에서 python --version 을 실행해 봅니다. 그리고 “conda activate koreait ” 명령으로 가상환경 (koreait )을 활성화시킨 후 python --version 을 실행해 봅니다. (base) 환경에서 파이썬 버전은 3.7.2 이고 (koreait ) 환경에서 파이썬 버전은 3.5.6 이 적용됨을 확인할 수 있습니다.
가상환경 (koreait )에서 파이썬이 제대로 동작하는지 “Hello Workd” 예제를 사용하여 확인해 보자.
Anaconda Prompt에서 (koreait ) 환경에서 “python”을 입력합니다.
>>> 표시가 나타나면 print(“Hello World”) 를 입력하고 엔터를 누릅니다.
 
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