분류 전체보기117 4. 비동기처리 1. JSON JSON (JavaScript Object Notation)은 데이터 교환을 위한 간단하고 경량의 텍스트 기반 구조다. JSON은 읽기 쉬운 key-value 쌍 형식을 사용하여 데이터를 표현한다. 그 주요 특징은 다음과 같다. 1) JavaScript Object Notation (자바스크립트 객체 표기법): JSON은 원래 JavaScript 언어의 객체 표기법을 기반으로 하여 개발되었다. 2) 간단한 데이터 교환 형식: JSON은 서버와 클라이언트 간 또는 시스템 간의 데이터 전송을 위해 사용되며, 그 구조가 간단하고 명확하여 데이터 교환을 쉽게 할 수 있다. 3) 경량 텍스트 기반의 구조: JSON은 텍스트 기반으로, 이는 대부분의 프로그래밍 언어에서 쉽게 읽고 쓸 수 있다는 것을 .. 웹 서비스 개발(FB,BE,SERVER,DB)/Javascript 2024. 3. 6. 3. 함수 1. 함수 1-1. JavaScript의 함수 함수(function)은 프로그램에서 특정 작업을 수행하기 위한 명령문의 집합이다. 함수는 프로그램의 기본 구성 요소 중 하나이며, 코드를 모듈화하고 재사용 가능한 단위로 분리하는 데 사용된다. 1-1-1. 함수의 기본 형태 function functionName(param1, param2) { // 함수의 몸체 (실행될 코드) return returnValue; // 옵션: 값을 반환할 수 있음 } 1) function : 함수를 정의할 때 사용하는 키워드다. 2) functionName : 함수의 이름을 지정한다. 3) param1, param2 : 함수의 매개변수(parameters)로, 함수가 실행될 때 입력값을 받는다. 4) {...} : 함수의 몸.. 웹 서비스 개발(FB,BE,SERVER,DB)/Javascript 2024. 3. 6. 2. 자료형(DataType) 1. 변수 1-1. var 1) ECMAScript 초기 버전부터 사용 : var는 자바 스크립트 초기부터 존재하는 변수 선언 방식이다. 2) 함수 레벨 스코프 : var로 선언된 변수는 가장 가까운 함수의 스코프에 속하며, 함수 밖에서 선언된 경우 전역 스코프에 속한다. function myFunction() { var insideVar = "Hello"; console.log(insideVar); // 함수 내부에서 접근 가능 } myFunction(); console.log(insideVar); // ReferenceError: insideVar is not defined var outsideVar = "Hi"; function myFunction() { console.log(outsideVar);.. 웹 서비스 개발(FB,BE,SERVER,DB)/Javascript 2024. 3. 6. Selenium 1. Selenium Selenium은 자동화된 웹 브라우저 테스트를 수행하는 툴이다. 자바, 파이썬, 루비 등 다양한 언어로 작성된 테스트를 지원한다. 또한, Selenium WebDriver를 사용하여 여러 브라우저(크롬, 파이어폭스, 사파리 등)를 자동으로 제어할 수 있다. 이를 통해 개발자는 브라우저에서 발생하는 다양한 이벤트(클릭, 텍스트 입력 등)를 자동으로 시뮬레이션하고, 웹 애플리케이션의 동작을 자동화하여 테스트할 수 있다. 2. 사용 방법 Selenium을 사용하여 웹 애플리케이션의 동작을 자동화하는 방법은 다음과 같다.(주피터 랩을 사용해야한다.) 1) Selenium WebDriver를 사용하기 위해 해당 언어의 라이브러리를 설치합니다. 라이브러리 설치 방법은 각 언어별로 다르다. 2.. 컴퓨터 영상 처리/Crawling 2024. 3. 5. 1. JavaScript 1. JavaScript 1-1. 자바스크립트란 자바스크립트(JavaScript)는 웹 페이지를 동적이고 상호작용적으로 만들기 위해 사용되는 프로그래밍 언어이다. 처음에는 단순히 웹 브라우저 내에서 사용자 인터페이스를 개선하기 위한 목적으로 개발되었지만, 현재는 웹의 핵심 기술중 하나로 자리 잡았으며, 웹 개발뿐만 아니라 서버사이드 개발, 모바일 애플리케이션 개발, 그리고 게임 개발 등 다양한 분야에서 널리 사용된다. 1-1-1. 자바스크립트 주요 특징 1. 인터프리터 언어 : 자바스크립트는 컴파일 과정 없이 브라우저가 직접 해석하고 실행하는 인터프리터 언어이다. 2. 클라이언트 사이드 스크립트 : 대부분의 자바스크립트 코드는 사용자의 웹 브라우저에서 실행된다. 이를 통해 페이지의 동적인 동작을 구현할 .. 웹 서비스 개발(FB,BE,SERVER,DB)/Javascript 2024. 3. 4. 웹 크롤링(Web_Crawling) 1. Crawling 크롤링이란 조직적 / 자동화된 방법으로 데이터를 탐색 / 수집하는것을 말한다. 파이썬과 파이썬의 라이브러리를 활용하면 비교적 쉽게 원하는 정보를 수집하고 데이터를 모을 수 있다. 1-1. HTTP HTTP란 Hyper Text Transfer protocol의 약자로 인터넷 상에서 HTML 문서의 정보를 주고받을 수 있도록 만든 프로토콜(Protocol, 전송규약)이다. 웹 사이트에 접속하는 디바이스를 클라이언트(Client)라고 하고 웹 사이트를 운영하는 시스템을 서버(Server)라고 한다. 클라이언트는 인터넷을 통해서 서버에 HTTP형식으로 원하는 정보를 요청(Request)하고 서버는 이러한 요청을 HTTP형식으로 응답(Response)해 HTML(Hyper Text Mark.. 컴퓨터 영상 처리/Crawling 2024. 3. 4. Seaborn 1. Seaborn Seaborn은 파이썬 데이터 시각화 라이브러리 중 하나로서, Matplotlib의 기능을 향상시키고 확장한 것이다. Seaborn은 데이터셋에서 복잡한 패턴을 추출하고 시각화하는 것을 도와주며, Matplotlib보다 간단하고 세련된 시각화를 제공한다. Seaborn은 다양한 종류의 그래프를 그릴 수 있으며, 예쁜 색상 팔레트와 통계적 그래프 기능을 제공한다. 1-1. Seaborn 기능 1) 더 나은 색상 팔레트 제공 2) 통계적 그래프 기능 3) Matplotlib의 기능 확장 4) 다양한 종류의 그래프 제공 2. Seaborn 그래프 2-1. Seaborn 사용 방법 1) Seaborn 라이브러리를 import 한다. 2) Seaborn으로 그래프를 그리기 위한 데이터를 준비한.. 머신러닝과 빅데이터 분석/시각화(Visualization) 2024. 3. 4. Matplotlib 1. 데이터 시각화 1-1. 데이터 시각화란 데이터 분석 결과를 쉽게 이해할 수 있도록 시각적으로 표현하고 전달하는 과정을 말한다. 데이터 시각화의 목적은 도표라는 수단을 사용하여 정보를 명확하고 효과적으로 전달하는 것이다. 데이터 시각화는 데이터를 한눈에 보여주어 데이터의 형태를 통해 새로운 인사이트를 얻고 데이터를 해석할 수 있도록 도와준다. - 파이썬의 데이터 시각화 1) Matplotlib 파이썬에서 사용되는 대표적인 시각화 라이브러리는 Numpy를 기반으로 제작된 Matplotlib이다. 2) Seaborn Matplotlib을 기반으로 하는 Seaborn은 더 많은 그래프와 시각적 효과를 더 높은 수준으로 제공하는 강력한 시각화 라이브러리다. 3) Plotly Plotly(플로틀리)는 inte.. 머신러닝과 빅데이터 분석/시각화(Visualization) 2024. 2. 29. DataFrame 1. DataFrame의 속성 정보 1-1. 데이터 크기 및 속성 1) 데이터 크기(shape) 데이터 프레임을 생성하면 가장 먼저 할 일은 데이터의 크기를 확인하는 것이다. DataFrame을 만들거나 데이터를 생성하거나 조작할 때는 데이터 크기를 반드시 확인해야 한다. DataFrame의 Shape은 모두 2차원의 테이블 형태로 출력된다. (행_Row, 열_Column) 형태로 출력되며, Shape을 통해 행과 열의 총개수를 확인할 수 있다. 2) 데이터의 정보 (info) 데이터의 크기를 확인한 후에는 DataFrame의 속성을 파악해야 한다. 어떤 데이터들이 들어있고 Column과 Index의 이름이 무엇인지 등 해당 DataFrame 안에 Data들의 정보를 파악해야 한다. 이 때 사용하는 함수.. 컴퓨터 영상 처리/Pandas 2024. 2. 29. Pandas 1. Pandas Pandas는 Python의 대표적인 데이터 처리 및 분석 라이브러리다. 특히, 1차원 배열(시리즈: Series)과 2차원 행렬(DataFrame)을 다루는 데 유용하며, 시계열 데이터를 분석하는 데 많이 사용된다. 1-1. 데이터를 빠르고 효율적으로 조작할 수 있는 DataFrame 객체 Pandas는 데이터를 빠르고 효율적으로 조작할 수 있는 DataFrame 객체를 제공한다. 이 객체는 메모리 기반의 데이터 구조로 데이터 처리가 빠르고 데이터의 요소에 직접 접근할 수 있다. DataFrame은 2차원 배열로 데이터를 구조화하고 처리하는 데 사용되며, 여러 유형의 데이터를 저장하고 조작하는 데 유용하다. 1-2. 유연한 데이터 조작과 데이터 집계 Pandas는 외부 데이터 (예: .. 컴퓨터 영상 처리/Pandas 2024. 2. 28. 2.Numpy 연산(Matrix Operations) 1. 행렬 연산 1-1. 덧셈, 뺄셈 행렬의 덧셈과 뺄셈은 행과 열의 수가 같아야 된다. 즉, n x m 행렬의 덧셈과 뺄셈은 n x m 행렬끼리만 가능하다. 덧셈과 뺄셈은 같은 위치의 값을 더하거나 빼서 다시 n x m 행렬을 반환한다. 1-2. 곱셈 두 행렬의 곱셈은 앞의 행렬의 열과 뒤의 행렬의 행이 같아야 한다. 즉 n x m 행렬은 m x n 행렬끼리만 가능하다. (n은 서로 다를 수 있다.) 앞의 행렬 A와 뒤의 행렬 B의 곱은 A의 각 열과 B의 각 행에서 같은 위치의 요소끼리 곱한 뒤 모두 더해서 결과가 되는 행렬의 열(A)과 행(B)의 위치가 된다. 2. 브로드캐스팅(Broadcasting) 브로드캐스팅(Broadcasting)은 Numpy에서 제공하는 기능으로, 다른 모양(shape)을.. 컴퓨터 영상 처리/Numpy 2024. 2. 28. 1. Numpy 배열(Array) 1. Numpy 수치 해석을 위해 사용되고 Numeric + Python의 앞글자를 따서 Numpy라고 이름이 지어졌으며, 파이썬으로 통계 및 수치 해석을 가능하게 해주는 파이썬 패키지이다. 파이썬의 대표적인 자료형인 리스트는 수학 연산을 하기 매우 불편하고 느리다. 반면 Numpy의 자료구조인 배열(array)은 수학 연산이 매우 편리하며, 속도도 빠르고 메모리 사용량도 적다. 이러한 이유로 Numpy는 파이썬으로 데이터 분석이나 복잡한 수학 연산이 필요한 경우 필수적으로 사용된다. Numpy는 외부 패키지이므로 사용 시 반드시 import 과정이 필요하며, 대부분 as(alias)를 사용하여 np로 사용한다. 예시) import numpy as np 1-2. Numpy 장점 POWERFUL N-DIM.. 컴퓨터 영상 처리/Numpy 2024. 2. 28. 이전 1 ··· 4 5 6 7 8 9 10 다음 728x90