선택을 해야 할 때마다 나는 나에게 물었다. ‘지금 이 순간 더 어려운 선택은 무엇이고, 더 쉬운 선택은 무엇인가?’ 나는 망설임 없이 더 어려운 선택을 선택했다. 어려운 선택을 하는 순간 오래된 낡은 생각 패턴에 젖어있던 뇌가 깨어나면서 새로운 해결책을 찾아내는 일에 뛰어들기 때문이다. 이 새로운 해결책을 찾아내는 일에 뛰어드는 느낌, 이것이 곧 내가 살아야 할 가장 확실한 이유였다. - 예지 그레고렉, 역도 세계 선수권자
힘든 선택을 할수록 인생은 더 쉬워지고, 쉬운 선택을 할수록 인생은 더 어려워지게 됩니다. 쉬운 선택을 계속하다보면 우리가 처한 상황은 계속 악화되고 삶의 질도 추락하게 됩니다. ‘재앙에는 복이 깃들어있고, 복은 재앙의 은신처’라는 경구를 새겨봅니다.
왜 이렇게까지 해야 하냐고? 팀이기 때문이다. 우리가 서로에게 안전망이 되어주지 않는다면 우리가 팀일 이유는 없다. 팀장이 팀원들의 안전망이 되어야 하고, 팀장의 가장 믿을 구석도 팀원이 되어야 한다. 그 분위기가 소속감을 만든다. 다른 팀과 구분되는 '우리 팀'의 힘을 이끌어낸다.
- 김민철의《내 일로 건너가는 법》중에서 -
* '팀'은 한 사람이 아닙니다. 최소한 두 명 이상 다수의 사람들로 구성됩니다. 팀의 핵심은 상호 신뢰와 파트너십입니다. 팀장과 팀원, 팀원과 팀원 사이에 강력한 믿음의 울타리가 쳐있고 서로 도움을 주고받는 파트너십으로 무장된 팀이면 막강한 '우리 팀'이 됩니다. 능력 발휘와 성과는 저절로 뒤따라 옵니다.
# 모듈 import
import requests
import pprint
#인증키 입력
encoding = '발급받은 인코딩 인증키를 복사하여 붙여넣기 해 주세요.'
decoding = '발급받은 디코딩 인증키를 복사하여 붙여넣기 해 주세요.'
#url 입력
url = 'http://openapi.data.go.kr/openapi/service/rest/Covid19/getCovid19SidoInfStateJson'
params ={'serviceKey' : decoding , 'pageNo' : '1', 'numOfRows' : '10', 'startCreateDt' : '2020', 'endCreateDt' : '20211103' }
response = requests.get(url, params=params)
# xml 내용
content = response.text
# 깔끔한 출력 위한 코드
pp = pprint.PrettyPrinter(indent=4)
#print(pp.pprint(content))
### xml을 DataFrame으로 변환하기 ###
from os import name
import xml.etree.ElementTree as et
import pandas as pd
import bs4
from lxml import html
from urllib.parse import urlencode, quote_plus, unquote
## 각 컬럼 값 ## (포털 문서에서 꼭 확인하세요)
"""
SEQ : 게시글번호(국내 시도별 발생현황 고유값)
CREATE_DT: 등록일시분초
DEATH_CNT: 사망자 수
GUBUN: 시도명(한글)
GUBUN_CN: 시도명(중국어)
gubunEn: 시도명(영어)
INC_DEC: 전일대비 증감 수
ISOL_CLEAR_CNT: 격리 해제 수
QUR_RATE: 10만명당 발생률
STD_DAY: 기준일시
UPDATE_DT: 수정일시분초
DEF_CNT: 확진자 수
ISOL_ING_CNT: 격리중 환자수
OVER_FLOW_CNT: 해외유입 수
LOCAL_OCC_CNT: 지역발생 수
"""
#bs4 사용하여 item 태그 분리
xml_obj = bs4.BeautifulSoup(content,'lxml-xml')
rows = xml_obj.findAll('item')
print(rows)
"""
# 컬럼 값 조회용
columns = rows[0].find_all()
print(columns)
"""
# 각 행의 컬럼, 이름, 값을 가지는 리스트 만들기
row_list = [] # 행값
name_list = [] # 열이름값
value_list = [] #데이터값
# xml 안의 데이터 수집
for i in range(0, len(rows)):
columns = rows[i].find_all()
#첫째 행 데이터 수집
for j in range(0,len(columns)):
if i ==0:
# 컬럼 이름 값 저장
name_list.append(columns[j].name)
# 컬럼의 각 데이터 값 저장
value_list.append(columns[j].text)
# 각 행의 value값 전체 저장
row_list.append(value_list)
# 데이터 리스트 값 초기화
value_list=[]
#xml값 DataFrame으로 만들기
corona_df = pd.DataFrame(row_list, columns=name_list)
print(corona_df.head(19))
#DataFrame CSV 파일로 저장
corona_df.to_csv('corona_kr.csv', encoding='utf-8-sig')
