회사 업무에 활용하는 파이썬

1. Google Cloud에서 API 사용 설정Google Cloud Console 접속https://console.cloud.google.com/ 에 접속 후 Google 계정으로 로그인합니다.프로젝트 생성상단의 프로젝트 선택 → 새 프로젝트 클릭프로젝트 이름 입력 후 만들기 클릭Google Drive API 활성화생성한 프로젝트 선택왼쪽 메뉴에서 API 및 서비스 → 라이브러리 이동"Google Drive API" 검색 후 클릭사용 버튼 클릭2. 사용자 인증 정보 만들기OAuth 동의 화면 설정API 및 서비스 → OAuth 동의 화면 이동사용자 유형: 외부 선택 후 계속앱 이름, 사용자 이메일 입력범위(Scope) 추가: .../auth/drive.file 또는 .../auth/drive 선택저장..

키움증권의 OpenAPI는 32비트에서 동작하는 Service 이므로 32비트 파이썬이 필요합니다.파이썬을 처음 설치하는 사람이라면, 당연히 32비트 version의 파이썬을 다운받아 설치하시면 됩니다.이 경우에 크게 2가지 설치 방법이 있는데1) Anaconda에서 배포하는 32비트2) 그냥 일반 Python 공식싸이트에서 배포하는 32비트 요즘 Anaconda가 기업에는 무료로 제공하지 않기 때문에 사내에서 Anaconda 를 download 할 수 없게 방화벽으로 막아 놓은 경우가 있어, 이럴 때는 일반 파이썬 32비트를 설치한 뒤, 필요한 라이브러리를 하나씩 설치해야 하는 경우가 있습니다. 저는 2)번의 경우를 가정하여 파이썬 설치 방법을 설명해보겠습니다.

일반적으로 python 사용자들이 처음 python을 설치하고 난뒤내가 하고자 하는 프로젝트에 맞게 여러개의 가상환경을 생성하여코딩을 하게될텐데, 그런데, 코딩할 때 가장 많이 사용하는 에디터인 주피터 노트북에서 내가 생성해놓은여러가지의 가상환경을 선택하여 코딩을 하고자 할 때 아래의 방법으로 셋팅하면됩니다. 일반적으로 python이 깔려 있는 가장 기본이 되는 환경을 base 라고 했을 때,base 하위에, 내가 생성한 가상환경이 venv1, venv2 가 있다고 가정해 봅시다. 먼저 jupyter notebook은 base 파이선 환경에서 pip install jupyter 명령을 사용해 설치합니다.(주피터 노트북 설치 방법은 본 블로그의 다른 글에서 참조하세요) 그 후, 각각의 가상 환경을 acti..

인기있는 파이썬 코딩 편집기인 쥬피터 노트북은 처음 설치해서 사용해보면 한 가지 단점이 아래와 같이 코딩의 영역으로 사용되는 폭이 좀 좁다는 점입니다. 특히 요즘은 Wide 모니터들도 많이 사용하는데, 넓은 화면을 충분히 활용하지 못하면 너무 아쉽지요. 인터넷에 찾아보면, 간단히 설정을 바꿔서 화면 전체를 coding의 영역으로 바꿀 수가 있었습니다. 아래는 설정을 바꾼뒤 넓어진 쥬피터 노트북 편집 창의 모습니다. 넓어지니까 시원시원하지요? 설정을 변경하는 방법은 아래와 같습니다.1. jupyter의 설정을 바꿀 수 있는 폴더로 들어갑니다. 쥬피터 노트북을 설치했다면 일반적으로 C 드라이브 밑에 사용자이름으로된 폴더 밑에 ".jupyter"  라는 이름으로 만들어져 있습니다. 2.".jupyter"폴더로..

일반적으로 파이썬을 설치할 때, 아래의 2가지 방법이 주로 사용됩니다. 1) 파이썬 공식 홈페이지를 통해 설치 2) Anaconda라는 회사에서 배포하는 파이썬을 설치 파이썬이 왜 2개나 있나? 의문이 드실 수 있습니다만, 사실은 파이썬은 파이썬 공식 홈페이지에서 무료로 배포하는 파이썬 하나 밖에 없습니다. 파이썬을 이용해서 데이타분석, 업무자동화, 웹스크랩핑, 이미지처리, 머신러닝 등을 하려면 각 분야별 파이썬 고수들이 만들어 놓은 다양한 분야의 모듈(패키지, 라이브러리 라고도 부름)을 활용하게 됩니다. 즉 기본 파이썬에다가 이런 모듈들을 설치해서 사용하게 되는 것이죠. Anaconda에서 배포하는 파이썬은 많이 사용되는 유명한 모듈들이 기본 파이썬에 설치가 되어 있는 파이썬이라고 보시면 되겠습니다. ..

Python 사용자들이 실행결과를 interactive하게 바로바로 볼 수 있어 자주 사용하는 Jupyter Notebook 은 default로 설정된 anaconda의 base 환경의 python 패키지만 사용하게 되어 있고, 내가 생성한 가상환경에서 작동하도록 되어 있지 않아 인터넷 검색해 본 결과 아래와 같이 하면 Jupyter notebook 에서도 원하는 가상환경에서 코딩을 할 수 있도록 하는 방법이 있어 공유 합니다. 1) 먼저,cmd 창을 띄우고, base 환경에서 nb_conda_kernels 을 아래와 같이 설치 합니다. 이걸 설치하면, 나중에 jupyter notebook을 실행했을 때, 내가 설치한 가상환경이 kernel 메뉴에서 보여진다고 하네요. (base)$ conda insta..

Anaconda prompt에서 직접 명령을 입력하여 크게 2가지를 할 수 있다. 첫번째는 Python 패키지를 관리(설치, 삭제, 업데이트, 검색) 두번째는 Python 가상환경을 관리(생성, 삭제) 주로 사용하는 명령어는 다음과 같다. 1) Python package 관리 명령어 - conda search : package 저장소에 설치한 package가 있는지 검색 - conda install : package 를 설치 - conda remove : package 삭제 - conda list : 설치한 package 목록 확인 - conda update : 설치한 package의 업데이트 2) 가상환경 관리 명령어 - conda create : 가상환경 생성 - conda env remove : 가..

압축 파일의 종류에 따라 아래의 모듈을 사용하여 압축파일을 풀 수가 있다. 첫번째는 많이 쓰는 zip 파일을 풀 때 사용하는 모듈이고 두번째는 나도 생소했는데, 7z 이라는 압축파일 타입이 있었다. 중국 업체 담당자가 보내준 파일이 7z 라 뭔가 했는데, 압축파일 형태였다. import zipfile with zipfile.ZipFile('sample.zip', 'r') as z: z.extractall() import py7zr with py7zr.SevenZipFile('sample.7z', mode='r') as z: z.extractall()