Lecture Note – 페이지 13

데이터베이스 ERD 도구(Toad Data Modeler)

다운로드 : https://www.toadworld.com/products/toad-data-modeler

이산화탄소(CO2) 센서 SEN0159(MG-811) – 라즈베리파이

아두이노 버전 보기 참조 라즈베리파이에서 SPI통신을 통해 아날로그 센서 값 읽기 센서 원리 : http://blog.naver.com/roboholic84/220570913403 SPI 설정 : https://m.blog.naver.com/roboholic84/220367321777 CO2 센서(모듈명 : SEN0159, 8만원) 동작 원리 센서 내부에 히터와 금속판이 있고, 공기를 가열(약 40도)하면 공기의 입자가 금속판에 달라붙음 입자가 달라붙는 정도에 따라 저항값이 변함 CO2 센서(모듈명 : SEN0159, 8만원), 제조업체(DFRobot), 인터페이스(Analog) 참조 :… Continue Reading 이산화탄소(CO2) 센서 SEN0159(MG-811) – 라즈베리파이

라즈베리파이에서 SPI통신을 통해 아날로그 센서 값 읽기

라즈베리파이에서 아날로그 센서 값 읽기 ADC(Analog Digital Converter)인 MCP3008 칩 필요 CNDI 모듈에는 MCP3008이 내장되어 있어 Analog 0~7에 아낱로그 센서를 연결하면 됨 라즈베리파이와 MCP3008은 SPI 통신을 통해 값을 주고 받음 SPI 통신 설정 : sudo raspi-config 를 통해 SPI 활성화 sudo raspi-config Interfacing Options 선택 Enable 선택 후 Enter -> Enable됬다는… Continue Reading 라즈베리파이에서 SPI통신을 통해 아날로그 센서 값 읽기

회귀분석

참조 : https://daryan.tistory.com/23 sin() 함수를 그려보고, sin()함수에 난수를 더해 임의의 표본 생성

%matplotlib inline
#문서내에 그래프 출력

import numpy as np
import pylab as pl


def f(size):
    x = np.linspace(0, 4.5, size)
    y = 2 * np.sin(x * 1.5)
    return (x,y)

def sample(size):
    x = np.linspace(0, 4.5, size)
    y = 2 * np.sin(x * 1.5) + pl.randn(x.size)
    return (x,y)

pl.clf()
f_x, f_y = f(50)
pl.plot(f_x, f_y)
x, y = sample(50)
pl.plot(x, y, 'k.')

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%matplotlib inline

#문서내에 그래프 출력

import numpy as np

import pylab as pl

def f(size):

x = np.linspace(0, 4.5, size)

y = 2 * np.sin(x * 1.5)

return (x,y)

def sample(size):

x = np.linspace(0, 4.5, size)

y = 2 * np.sin(x * 1.5) + pl.randn(x.size)

return (x,y)

pl.clf()

f_x, f_y = f(50)

pl.plot(f_x, f_y)

x, y = sample(50)

pl.plot(x, y, 'k.')

sklearn 모듈을 활용하여 선형회귀 : degree가 1이면 선형, 이상이면 n차 곡선이 그려짐

from sklearn.linear_model import LinearRegression

def fit_polynomial(x, y, degree): #x, y 분포에 적합한 다향식 추출
    model = LinearRegression()
    model.fit(np.vander(x, degree + 1), y)
    return model

def apply_polynomial(model, x):  #추출된 다항식에 x를 넣어 예측값 y를 구함
    degree = model.coef_.size - 1
    y = model.predict(np.vander(x, degree + 1))
    return y

model = fit_polynomial(x, y, 4)
p_y = apply_polynomial(model, x)

pl.plot(x, y, 'k.')
pl.plot(x, p_y,'g')

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from sklearn.linear_model import LinearRegression

def fit_polynomial(x, y, degree): #x, y 분포에 적합한 다향식 추출

model = LinearRegression()

model.fit(np.vander(x, degree + 1), y)

return model

def apply_polynomial(model, x): #추출된 다항식에 x를 넣어 예측값 y를 구함

degree = model.coef_.size - 1

y = model.predict(np.vander(x, degree + 1))

return y

model = fit_polynomial(x, y, 4)

p_y = apply_polynomial(model, x)

pl.plot(x, y, 'k.')

pl.plot(x, p_y,'g')

degree = 1 degree = 2 degree = 3 degree = 4 numpy.vander() 함수 사용 예

#np.vander()함수 :

x = np.array([4,2,7])
print(np.vander(x, 4))
print(np.vander(x, 6))

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#np.vander()함수 :

x = np.array([4,2,7])

print(np.vander(x, 4))

print(np.vander(x, 6))

파이썬 JSON, CSV 다루기

파일에서 읽고, 파일로 저장하기 json.load(파일핸들) : JSON 파일에서 읽어 파싱하기 json.dump(데이터, 파일핸들, indent=4) : 데이터를 JSON 파일로 저장

import json

file_name = 'E:\\aa.json'

with open(file_name, 'r', encoding='utf-8') as json_file:
    items = json.load(json_file)
    print(item['temp'])

with open('E:\\dump.json', 'w', encoding='utf-8') as dump_file:
    json.dump(items, dump_file, indent=4)

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import json

file_name = 'E:\\aa.json'

with open(file_name, 'r', encoding='utf-8') as json_file:

items = json.load(json_file)

print(item['temp'])

with open('E:\\dump.json', 'w', encoding='utf-8') as dump_file:

json.dump(items, dump_file, indent=4)

문자열을 JSON으로, JSON을 문자열로 json.loads() : 문자열을 JSON으로 파싱하기 json.dumps() : JSON을 문자열로 변환하기

import json

data = '[{"_id" : "KF","farmID" : "KF13","dongID" : "15","temp" : 30.2,"humi" : 31.5}, {"_id" : "KF","farmID" : "KF13","dongID" : "15","temp" : 31.2,"humi" : 33.5}]'

items = json.loads(data)

for item in items:
    print(item['temp'])

dump = json.dumps(items, indent=4)
print(dump)

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import json

data = '[{"_id" : "KF","farmID" : "KF13","dongID" : "15","temp" : 30.2,"humi" : 31.5}, {"_id" : "KF","farmID" : "KF13","dongID" : "15","temp" : 31.2,"humi" : 33.5}]'

items = json.loads(data)

for item in items:

print(item['temp'])

dump = json.dumps(items, indent=4)

print(dump)

CSV 파일을 읽어서 list에 저장, list의 내용을 CSV파일로 저장

import csv

file_name = 'E:\\aa.csv'

with open(file_name, 'rt', encoding='utf-8') as csv_file:
    reader = csv.reader(csv_file)
    list_items = list(reader)
    print(list_items[0:10])

#newline='' : writerow() 함수가 자동으로 \n을 넣어주기에 줄바꿈 제거
with open('E:\\dump2.csv', 'w', encoding='utf-8', newline='') as dump_file:
    wr = csv.writer(dump_file)
    wr.writerow([1,2,3])
    wr.writerows(list_items[0:10])

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import csv

file_name = 'E:\\aa.csv'

with open(file_name, 'rt', encoding='utf-8') as csv_file:

reader = csv.reader(csv_file)

list_items = list(reader)

print(list_items[0:10])

#newline='' : writerow() 함수가 자동으로 \n을 넣어주기에 줄바꿈 제거

with open('E:\\dump2.csv', 'w', encoding='utf-8', newline='') as dump_file:

wr = csv.writer(dump_file)

wr.writerow([1,2,3])

wr.writerows(list_items[0:10])

딕셔너리를 JSON으로 변환

import json

dic = {'a':1, 'b':[1,2,3], 'c': 3}

st = json.dumps(dic)
print(st)

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import json

dic = {'a':1, 'b':[1,2,3], 'c': 3}

st = json.dumps(dic)

print(st)

… Continue Reading 파이썬 JSON, CSV 다루기

라즈베리파이3 ADC(MCP3008) -> SPI 통신

SPI 통신을 활성화 sudo raspi-config 5. Interfacing Options SPI를 선택 sudo nano /etc/modules 코드 수정 맨 아래에 spidev를 추가 라이브러리 설치 sudo apt-get install python-dev git clone git://github.com/Gadgetoid/py-spidev.git cd py-spidev/ sudo python setup.py install 센서 연결 채널 1번(본 교재 기판의 Analog 0 과 동일)에다 끼우면 정상작동 소스 코드 : mcp.py, 참조(… Continue Reading 라즈베리파이3 ADC(MCP3008) -> SPI 통신

스프링 07. MyBatis 사용하기

참조 : https://github.com/kwj1270 https://m.blog.naver.com/wwwkang8/220989381100 Java ORM 설치 Help -> eclipse Marketplace java orm 검색 Java ORM Plugin for Eclipse 1.0 설치 Java ORM Plugin for Eclipse 1.0 이 없는 경우 https://sourceforge.net/projects/java-orm-plugin/ 에서 zip파일 다운로드 \eclipse\dropins 폴더에 압축해제 Eclipse 재실행 pom.xml에 DBCP 라이브러리 추가 <dependency> 코드 찾기 : http://search.maven.org 접속하여 mybatis 검색… Continue Reading 스프링 07. MyBatis 사용하기

스프링 06. JDBC Template로 바꾸기

참조 https://github.com/kwj1270 https://gmlwjd9405.github.io/2018/12/19/jdbctemplate-usage.html JdbcTemplate 클래스 JDBC의 반복적인 코드를 제거하기 위한 클래스 반복되는 DB 연동 로직은 JdbcTemplate 클래스의 템플릿 메소드가 제공 개발자는 SQL구문만 신경쓰면 됨 데이터베이스와의 연결 코드를 Java로 작성하지 않음 root-context.xml에 저장된 것을 사용하여 데이터베이스 연결 DBCP : 자바 웹 애플리케이션에서 DB 접속과 관련된 라이브러리 중 하나 JDBC : Java… Continue Reading 스프링 06. JDBC Template로 바꾸기

스프링 05. Service, Controller 클래스와 VIew 만들기

참조 : https://github.com/kwj1270 Service 클래스 만들기 /bookapp 위치에 service/book 폴더 생성 BookService 클래스 생성

package krco.moak.bookapp.service.book;

import java.util.List;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;

import krco.moak.bookapp.dao.book.BookDAO;
import krco.moak.bookapp.dto.book.Book;

@Service
public class BookService {

	@Autowired
	BookDAO dao;

	public int insert(Book dto) {
		return dao.insert(dto);
	}

	public int update(Book dto) {
		return dao.update(dto);
	}

	public int delete(Book dto) {
		return dao.delete(dto);
	}

	public Book getOne(Book dto) {
		return dao.getOne(dto);
	}

	public List<Book> getAll() {
		return dao.getAll();
	}
}

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package krco.moak.bookapp.service.book;

import java.util.List;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;

import org.springframework.stereotype.Service;

import krco.moak.bookapp.dao.book.BookDAO;

import krco.moak.bookapp.dto.book.Book;

@Service

public class BookService {

@Autowired

BookDAO dao;

public int insert(Book dto) {

return dao.insert(dto);

}

public int update(Book dto) {

return dao.update(dto);

}

public int delete(Book dto) {

return dao.delete(dto);

}

public Book getOne(Book dto) {

return dao.getOne(dto);

}

public List<Book> getAll() {

return dao.getAll();

}

도서 목록 출력 : http://localhost:8080/bookapp/book View 만들기 : /src/main/webapp/WEB-INF/views 폴더에 생성 book_list.jsp

<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=UTF-8"
    pageEncoding="UTF-8"%>
<%@ taglib uri="http://java.sun.com/jsp/jstl/core" prefix="c" %>
<%@ page session="false" %>
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>도서 목록</title>
</head>
<body>
	번호 도서명 가격 출판사
	<c:forEach items="${books}" var="book">
		<p> ${book.no} ${book.title } ${book.pric } ${book.publ } </p>
	</c:forEach>
</body>
</html>

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<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=UTF-8"

pageEncoding="UTF-8"%>

<%@ taglib uri="http://java.sun.com/jsp/jstl/core" prefix="c" %>

<%@ page session="false" %>

<!DOCTYPE html>

<html>

<head>

</head>

<body>

번호 도서명 가격 출판사

<c:forEach items="${books}" var="book">

<p> ${book.no} ${book.title } ${book.pric } ${book.publ } </p>

</c:forEach>

</body>

</html>

Controller 클래스 만들기 /bookapp 위치에 controller/book 폴더 생성 BookController 클래스 생성

package krco.moak.bookapp.controller.book;

import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Controller;
import org.springframework.ui.Model;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMethod;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;

import krco.moak.bookapp.dao.book.BookDAO;
import krco.moak.bookapp.dto.book.Book;
import krco.moak.bookapp.service.book.BookService;

@Controller
public class BookController {

	@Autowired
	BookService service;

	private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(BookController.class);

	@RequestMapping(value = "/book", method = RequestMethod.GET)
	public String home(Model model) {
		model.addAttribute("books", service.getAll());

		return "book_list";
	}
}

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package krco.moak.bookapp.controller.book;

import org.slf4j.Logger;

import org.slf4j.LoggerFactory;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;

import org.springframework.stereotype.Controller;

import org.springframework.ui.Model;

import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;

import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;

import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMethod;

import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;

import krco.moak.bookapp.dao.book.BookDAO;

import krco.moak.bookapp.dto.book.Book;

import krco.moak.bookapp.service.book.BookService;

@Controller

public class BookController {

@Autowired

BookService service;

private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(BookController.class);

@RequestMapping(value = "/book", method = RequestMethod.GET)

public String home(Model model) {

model.addAttribute("books", service.getAll());

return "book_list";

}

결과 확인 : http://localhost:8080/bookapp/book BookApp 프로젝트를 마우스 오른쪽 버튼 클릭 ->… Continue Reading 스프링 05. Service, Controller 클래스와 VIew 만들기

스프링 04. Sqlite 데이터베이스와 DAO 생성

참조 : https://github.com/kwj1270 JDBCUtil 클래스 생성 : DB connect()와 close()를 모아 놓은 클래스 폴더 생성 : /bookapp에서 마우스 오른쪽 버튼 클릭 -> New -> Folder 클래스 생성 : util 폴더를 마우스 오른쪽 버튼 클릭 -> New -> Other -> class로 검색 JDBCUtil.java : static method로 만들었음

package krco.moak.bookapp.dao.util;

import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;

public class JDBCUtil {
	public static Connection getConn() {
		Connection conn = null;

		try {
			Class.forName("org.sqlite.JDBC");
			conn = DriverManager.getConnection("jdbc:sqlite:" + "mybook.db");
			// eclipse.exe가 있는 폴더에 mybook.db가 있어야 함
			//conn = DriverManager.getConnection("jdbc:sqlite:" + System.getProperty("user.dir") + "mybook.db");
			// System.getProperty("user.dir")는 eclipse.exe가 있는 폴더를 가리킴
		} catch (Exception e) {
			// TODO Auto-generated catch block
			e.printStackTrace();
		}

		return conn;
	}

	public static void close(PreparedStatement ps, Connection conn) {
		if(ps != null) {
			try {
				if(!ps.isClosed()) {
					ps.close();
				}
			}
			catch (Exception e) {
				e.printStackTrace();
				// TODO: handle exception
			}
			finally {
				ps = null;
			}
		}

		if(conn != null) {
			try {
				if(!conn.isClosed()) {
					conn.close();
				}
			}
			catch (Exception e) {
				e.printStackTrace();
				// TODO: handle exception
			}
			finally {
				conn = null;
			}
		}
	}

	public static void close(ResultSet rs, PreparedStatement ps, Connection conn) {
		if(rs != null) {
			try {
				if(!rs.isClosed()) {
					rs.close();
				}
			}
			catch (Exception e) {
				e.printStackTrace();
				// TODO: handle exception
			}
			finally {
				rs = null;
			}
		}

		close(ps, conn);
	}
}

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package krco.moak.bookapp.dao.util;

import java.sql.Connection;

import java.sql.DriverManager;

import java.sql.PreparedStatement;

import java.sql.ResultSet;

public class JDBCUtil {

public static Connection getConn() {

Connection conn = null;

try {

Class.forName("org.sqlite.JDBC");

conn = DriverManager.getConnection("jdbc:sqlite:" + "mybook.db");

// eclipse.exe가 있는 폴더에 mybook.db가 있어야 함

//conn = DriverManager.getConnection("jdbc:sqlite:" + System.getProperty("user.dir") + "mybook.db");

// System.getProperty("user.dir")는 eclipse.exe가 있는 폴더를 가리킴

} catch (Exception e) {

// TODO Auto-generated catch block

e.printStackTrace();

}

return conn;

}

public static void close(PreparedStatement ps, Connection conn) {

if(ps != null) {

try {

if(!ps.isClosed()) {

ps.close();

}

catch (Exception e) {

e.printStackTrace();

// TODO: handle exception

}

finally {

ps = null;

}

if(conn != null) {

try {

if(!conn.isClosed()) {

conn.close();

}

catch (Exception e) {

e.printStackTrace();

// TODO: handle exception

}

finally {

conn = null;

}

public static void close(ResultSet rs, PreparedStatement ps, Connection conn) {

if(rs != null) {

try {

if(!rs.isClosed()) {

rs.close();

}

catch (Exception e) {

e.printStackTrace();

// TODO: handle exception

}

finally {

rs = null;

}

close(ps, conn);

}

BookDAOJDBC 클래스 생성 /bookapp/dao… Continue Reading 스프링 04. Sqlite 데이터베이스와 DAO 생성