Python의 진정한 힘은 바로 자동화에 있습니다. 일상 작업에 이 힘을 활용하지 않으시겠습니까? 다음의 10가지 Python 스크립트는 초보자부터 숙련된 개발자까지 반복적인 작업을 자동화하고, 시간을 절약하며, 효율성을 높이는 데 도움을 줄 것입니다. 전문가 수준이 아니더라도 지금 바로 시작할 수 있습니다!1. 이미지 최적화 도구: Photoshop이 필요 없어요!웹사이트나 소셜 미디어에 이미지를 최적화해야 할 때 Photoshop을 열기 귀찮으셨죠? 이제는 간단한 Python 스크립트로 해결할 수 있습니다. Pillow 라이브러리를 사용해 이미지 크기 조정, 회전, 필터 적용 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.from PIL import Image, ImageFilter, ImageOps, Ima..

AI 기술을 향상시키는 최고의 방법은 프로젝트를 직접 구축해 보는 것입니다. 그러나 어떤 프로젝트를 시작해야 할지 결정하기 어려울 때도 있습니다. 이 글에서는 초급부터 고급까지 세 가지 수준에서 빠르게 구축할 수 있는 5가지 AI 프로젝트 아이디어를 공유합니다. 각 아이디어를 구현하는 데 필요한 단계와 Python 라이브러리를 설명해드리겠습니다. 프로젝트 아이디어를 생각할 때, 초보자들이 가장 많이 하는 실수는 "이 새로운 기술을 어떻게 사용할 수 있을까?"라는 질문에서 시작하는 것입니다. 물론, 새로운 도구를 배우는 방법으로는 괜찮지만, 더 나은 접근법이 있습니다. 좋은 프로젝트 아이디어는 "내가 해결할 수 있는 문제가 무엇인가?"라는 질문에서 시작됩니다. 문제 해결은 기술을 가치로 전환하는 방법이며,..

함수형 프로그래밍은 계산을 함수의 평가로 간주하며, 가변 상태와 반복문 사용을 지양하는 프로그래밍 패러다임입니다. 함수형 프로그래밍은 함수의 계산에 중점을 두며, 부수효과는 최소화합니다. 함수형 프로그래밍에서는 함수가 일급 객체(first-class citizen)로 취급되며, 이는 함수가 다른 객체처럼 조작되고 전달될 수 있다는 것을 의미합니다. Python은 객체 지향 프로그래밍 언어이지만, 함수형 프로그래밍의 특징도 지원합니다. Python에서 우리는 함수형 스타일의 코드를 작성하여 그 간결함과 효율성을 활용해 실질적인 문제를 해결할 수 있습니다.1. 필수 개념1.1 함수는 일급 객체이다함수형 프로그래밍에서 함수는 일급 객체로 취급됩니다. 이는 함수가 다른 객체처럼 조작되고 전달될 수 있다는 것을 ..

Python은 간결한 문법과 데이터 분석, 웹 개발 등 다양한 분야에서 강력한 응용 프로그램을 지원하는 덕분에 좋아하는 프로그래밍 언어입니다. 하지만 오랜 기간 코드를 작성하면서도 데코레이터 기능을 거의 사용하지 않았습니다. 클래스의 정적 메서드를 데코레이트하기 위한 @staticmethod를 사용하는 경우를 제외하면 말이죠. 그래서 이번 글에서는 데코레이터의 개념을 깊이 탐구하고, 파이썬 코드의 효율성을 높일 수 있는 실용적인 데코레이터 5가지를 소개하고자 합니다.데코레이터(Decorator)란 무엇인가?데코레이터는 파이썬의 강력한 언어 기능으로, 원래의 함수 코드를 수정하지 않고도 동적으로 기능을 추가하거나 함수의 동작을 수정할 수 있습니다. 데코레이터는 기본적으로 다른 함수나 클래스를 인자로 받아 ..

Python은 배우기 쉽고 유연하며 강력한 매우 인기 있는 프로그래밍 언어로, 다양한 분야에서 널리 사용됩니다. 그러나 많은 사람들은 Python이 절차 지향 언어이며 객체 지향 프로그래밍 스타일을 잘 지원하지 못한다고 생각합니다. 이 생각은 잘못된 것입니다. Python은 객체 지향 프로그래밍을 지원할 뿐만 아니라 디자인 패턴도 효과적으로 적용할 수 있습니다.디자인 패턴이란 무엇인가?디자인 패턴(Design Pattern)은 널리 인정받고 검증된 프로그래밍 경험의 집합입니다. 이는 다양한 프로그래밍 시나리오에서 적용할 수 있는 일반적인 솔루션을 제공합니다. 디자인 패턴의 등장은 코드 재사용, 시스템 확장성, 코드 가독성 등 소프트웨어 개발의 일반적인 문제를 해결하기 위함입니다.디자인 패턴을 사용하는 이..

Python은 그 단순함, 가독성, 그리고 방대한 라이브러리 생태계 덕분에 매우 유용한 언어입니다. 많은 개발자들이 NumPy, pandas, requests, Flask와 같은 유명한 라이브러리에 익숙하지만, 그 외에도 생산성을 높이고 특정 문제를 더 효율적으로 해결할 수 있는 덜 알려진 라이브러리들이 많이 존재합니다. 이러한 라이브러리들은 잘 알려진 라이브러리들에 비해 덜 주목받지만, 작업을 단순화하고, 워크플로를 최적화하며, 프로젝트에 혁신을 가져올 수 있는 독특한 기능들을 제공합니다. Python에는 매우 유용하지만 널리 알려지지 않은 라이브러리들이 많이 있습니다. 이러한 라이브러리는 반복 작업을 자동화하고, 데이터를 더 효율적으로 처리하며, 적은 코드로 강력한 애플리케이션을 구축하는 데 도움을 ..

Pandas 여정을 진행하면서 기본을 넘어 데이터 조작 기술에 정교함을 더하는 몇 가지 강력한 기술을 살펴보겠습니다. 1. DataFrame 병합 및 연결 여러 소스의 데이터를 결합하는 기술을 자세히 살펴보세요. DataFrame 병합과 연결의 차이점을 이해하고 다양한 유형의 조인을 처리하는 방법을 알아보세요. # Concatenate DataFrames vertically result = pd.concat([df1, df2]) # Merge DataFrames based on a common column merged_df = pd.merge(left_df, right_df, on='common_column', how='inner') 설명 연결: pd.concat()은 DataFrame을 수직으로 쌓는 ..

Pandas는 가장 인기 있고 강력한 Python용 데이터 분석 라이브러리 중 하나입니다. 사용하기 쉬운 데이터 구조와 구조화된 데이터 작업을 위한 도구를 제공합니다. 이 글에서는 데이터 분석에 Pandas를 사용하는 방법에 대한 실용적인 소개를 살펴보겠습니다. Pandas 가져오기 Pandas를 사용하려면 먼저 Pandas를 가져와야 합니다. import pandas as pd 일반적으로 pd를 약어로 사용하여 Pandas를 가져오는 것이 일반적입니다. Pandas DataFrame 만들기 Pandas DataFrame은 다양한 데이터 유형(string, number, boolean 등)을 열에 저장할 수 있는 2차원 레이블이 지정된 데이터 구조입니다. 스프레드시트나 SQL 테이블과 비슷합니다. dic..

ChatGPT와 같은 챗봇이 등장하면서 많은 사람들이 인공지능 비서가 효과적인 교사가 될 수 있는지 궁금해하고 있습니다. 이 글에서는 완전 초보자로서 ChatGPT를 사용하여 Python을 배우는 방법에 알아보겠습니다.1. 기초부터 시작하세요.새로운 프로그래밍 언어를 배울 때는 기초부터 시작하는 것이 중요합니다. ChatGpt에 다음과 같은 질문을 할 것입니다.Python의 기본 데이터 유형은 무엇인가요?변수를 할당하고 문자열을 print 하려면 어떻게 해야 하나요?Python에서 list, tuple, dictionary이란 무엇인가요?if/else와 같은 조건문을 어떻게 작성하나요?for 및 while 루프를 어떻게 구성하나요?더 깊이 들어가기 전에 기본 구성 요소에 익숙해지는 것이 목표입니다. Ch..

Python에서 OpenCV를 사용하여 Sharpening 하는 방법에 대해 알아보겠습니다. Sharpening Sharpening 기법은 Bluring과 반대되는 개념으로, 초점이 잘 맞은 사진처럼 사물의 윤곽이 뚜렷하고 선명한 느낌이 나도록 하는 것이다. 설치 Python 에서 OpenCV 를 사용하기 위해 패키지를 설치합니다. $ pip install opencv-python 예제 원본 이미지에 여러가지의 커널을 적용하여 선명하게 표현하였습니다. import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt image = cv2.imread('images/lenna.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 커널 생성(대상이 있는 픽셀을 강..