초보자를 위한 파이썬 300제 

https://wikidocs.net/book/922

초보자를 위한 파이썬 강의/기초 300 문제 같이 풀어보기

https://www.youtube.com/watch?v=SiK4iYt_7-s&list=PLNPt2ycoheHqhS_OP4XA8nWycWQWnQtki&index=1

#가상환경 만들기및 실행 

conda create -n jupiter-env python

# To activate this environment, use
#
#     $ conda activate jupiter-env
#
# To deactivate an active environment, use
#
#     $ conda deactivate

conda info --env
# conda environments:
#
base                     C:\ProgramData\Anaconda3
jupiter-env           *  C:\ProgramData\Anaconda3\envs\jupiter-env
main                     C:\ProgramData\Anaconda3\envs\main

(jupiter-env) D:\python\jupyter_data> conda install -y jupyter
(jupiter-env) D:\python\jupyter_data> conda install -y bokeh
(jupiter-env) D:\python\jupyter_data> conda install -y pandas
(jupiter-env) D:\python\jupyter_data> conda install -y matplotlib


(jupiter-env) D:\python\jupyter_data>mkdir notebook
(jupiter-env) D:\python\jupyter_data>cd notebook

# jupyter notebook 실행
(jupiter-env) D:\python\jupyter_data\notebook>jupyter notebook

VScode :

이름: Jupyter
ID: ms-toolsai.jupyter
버전: 2022.2.1030672458
게시자: Microsoft VS Marketplace 

링크: https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-toolsai.jupyter

Jupyter notebook support, interactive programming and computing that supports Intellisense, debugging and more.

# Config 파일 생성 - Jupyter Notebook의 기본 설정
(jupiter-env) D:\python\jupyter_data\notebook>jupyter notebook --generate-config
Writing default config to: C:\Users\pydata\.jupyter\jupyter_notebook_config.py

[python] 초보자를 위한 파이썬 300제

파이썬 기초 문법을 배웠다고 해서 누구나 프로그래밍에 익숙해지는 것은 아닙니다. 프로그래밍에 익숙해지기까지 많은 문제를 풀어보고 익숙해지는 것이 필요합니다. 파이썬 300제는 파이썬 기초 문법과 관련된 문제들을 제공합니다. 파이썬 300제를 통해 지금까지 배운 기초 문법을 익혀보세요. 문제를 풀다가 막히는 부분은 각 문제 페이지 하단에 있는 유튜브 동영상을 참고하세요.

https://www.youtube.com/watch?v=SiK4iYt_7-s 

https://wikidocs.net/book/922

dictionary 를 json 으로 변환

https://docs.python.org/2/library/json.html

import json

dict1 = { 'name' : 'song', 'age' : 10 }

print "dict1 = %s" % dict1
print "dict1 type = %s" % type(dict1)
print "================"

# CONVERT dictionary to json using json.dump
json_val = json.dumps(dict1)


print "json_val = %s" % json_val
print "json_val type = %s" % type(json_val)

   
## 시간 표시  ##################################### 
import time
import datetime
now = datetime.datetime.now()

timeserise = time.time()
timeserise = str(int(timeserise))
print(timeserise)
print(now)
#################################################  

#작업하는 경로(위치)가 어디인지 확인
print(os.getcwd())

prePath = "./Project/DataCrawring/"


# CSV 파일로 저장
def dfToCsv(movie_df, num):
    try:
        # 파일이 존재하면 누적저장 mode='a', header=False
        if not os.path.exists(prePath  +'input/movie_data'+str(num) +'.csv'): 
            #movie_df.to_csv((prePath  +'input/movie_data'+str(num) +'.csv'),   header=False, line_terminator=False, encoding='utf-8-sig')        
            movie_df.to_csv((prePath  +'input/movie_data'+str(num) +'.csv'),   index=False, mode='w', header=True, line_terminator=False, encoding='utf-8-sig')
            print("First Save Success~~~ ")        
        else:
            movie_df.to_csv((prePath  +'input/movie_data'+str(num) +'.csv'),   index=False, mode='a', header=False, line_terminator=False, encoding='utf-8-sig')
            print("Add Save Success~~~ ")        
    except:
        print("Error - dfToCsv.....")

pandas 결과값을 csv 파일 형식으로 누적해서 저장하기: to_csv

to_csv Append Mode 사용하기

import pandas as pd
import os

# 샘플 데이터 생성
soda = {'상품명': ['콜라', '사이다'], '가격': [2700, 2000]}
df = pd.DataFrame(soda)

# .to_csv 
# 최초 생성 이후 mode는 append
if not os.path.exists('output.csv'):
    df.to_csv('output.csv', index=False, mode='w', encoding='utf-8-sig')
else:
    df.to_csv('output.csv', index=False, mode='a', encoding='utf-8-sig', header=False)

encoding='utf-8' 사용시 한글깨짐 현상이 발생하여, 'utf-8-sig'를 사용하였습니다. utf-8-sig에 관한 더 자세한 내용은 https://stackoverflow.com/questions/25788037/pandas-df-to-csvfile-csv-encode-utf-8-still-gives-trash-characters-for-min를 참고해주세요.

웹 크롤링 준비 - Beautifulsoup4, reqeusts 

conda install beautifulesoup4

conda install requests

conda install selenium

conda install urllib3

conda install openpyxl

이런 에러시  " Could not load dynamic library 'cudart64_110.dll'; dlerror: cudart64_110.dll not found "

1. CUDA 최신 버전 다운로드

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

2. Path 추가

내컴퓨터 - 우클릭 속성 - 고급 시스템 설정 - 고급 - 환경 변수

시스템 변수에 Path 편집

아래 두줄이 포함되어 있어야 합니다.

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.4\bin

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.4\libnvvp

* 설치하니까 자동으로 생성이 된다. 

3. 텐서플로우 재설치

터미널에서 텐서플로우를 다시 인스톨해 주세요

pip install tensorflow

4.기타

이외에도 duDNN을 설치 하라고 하는데 제 케이스에는 설치 없이 되었습니다.

위에서도 안된다면 아래 사이트에서 다운 받아 설치해 주세요.

https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

# 참조 : https://sheepone.tistory.com/126

conda update

Anaconda Prompt 에 들어오면 conda 패키지 관리자를 사용할 수 있게 됩니다.


> conda activate main

1.우선 conda 자체를 업그레이드 해줍니다.

> conda update -n base conda

2.다음으로 설치된 파이썬 패키지를 모두 최신 버전으로 업데이트 해줍니다.

>conda update -all 

3. tensorflow 를 설치합니다

>pip install tensorflow 

4.keras도 설치해줍니다

>pip install keras