Lecture Note – 페이지 3

Chapter 01. 웹프로그래밍과 HTML5 개요

용어 웹 서버 웹 클라이언트 웹 문서 인터넷 응용 서비스 전자우편(e-mail) 뉴스(news) 파일전송(ftp) 채팅(Internet Relay Chat) 메신저(Messenger) P2P(Peer to Peer) 스트리밍 서비스(Streaming Service) 인터넷 전화기(Internet Phone) 월드 와이드 웹(World Wide Web) 인터넷이 고속도로라면 웹은 고속도로 망을 이용한 물류 산업 웹 브라우저 종류 마이크로 소프트 엣지 오페라 파이어폭스 크롬 웹 브라우저의… Continue Reading Chapter 01. 웹프로그래밍과 HTML5 개요

파이썬 프로그래밍 예제 모음

도서의 ISBN 생성규칙에 맞는지 검증하기 주민등록번호 생성규칙에 맞는지 검증하기 신용카드번호 생성규칙에 맞는지 검증하기 성적 파일을 읽어와서 성적처리하기1 (Pandas 활용하지 않기) 성적.zip sungjuk1.csv 를 읽어와서 성적처리하기 sungjuk2.csv 를 읽어와서 성적처리하기 sungjuk3.csv 를 읽어와서 성적처리하기(오류 추가한 파일이니 오류 해결 방법 찾아서) 성적 파일을 읽어와서 성적처리하기2 (Pandas 활용)

기말과제

개발 환경 DB : sqlite 팀별로 같이 개발하지만, 최종 결과물은 개인별 제출(똑같으면 안됨) 개발 내용 : 각각을 함수로 생성(예: 마일리지 추가(mile_insert()) 마일리지 테이블 마일리지 추가 마일리지 목록 마일리지 검색 -> 목록 마일리지 수정 마일리지 삭제 학과 테이블 학과 추가 학과 목록 학과 검색 -> 목록 학과 수정 학과 삭제 학생 테이블 학생 추가 학생 목록… Continue Reading 기말과제

보호된 글: Chap08_트랜잭션, 동시성 제어, 회복

보호 글이라서 요약이 없습니다.

보호된 글: Chap07_정규화

보호 글이라서 요약이 없습니다.

보호된 글: Chap06_데이터모델링

보호 글이라서 요약이 없습니다.

보호된 글: Chap06_데이터모델링_erwin 사용 예

보호 글이라서 요약이 없습니다.

04 SQL 고급

내장함수(오라클) 단일행 함수 숫자함수 : ABS, CEIL, COS, EXP, FLLOR, LN, LOG, MOD, POWER, ROUND(number), SIGN, TRUNC(number) 문자반환함수 : CHR, CONCAT, LOWER, LPAD, LTRIM, STR, REPLACE, RPAD, RTRIM, SUBSTR, TRIM, UPPER 숫자반환함수 : ASCII, INSTR, LENGTH 날짜/시간함수 : ADD_MONTHS, LAST_DAY, NEXT_DAY, ROUND(date), SYSDATE, TO_CHAR(DATETIME) 변환함수 : ASCIISTR, CONVERT, TO_BINARY_DOUBLE, TO_BINARY_FLOAT, TO_CHAR(character), TO_CHAR(datetime), TO_CHAR(number), TO_DATE, TO_NUMBER… Continue Reading 04 SQL 고급

공공데이터 포털에서 XML과 JSON 데이터 읽어오기

농업기상 조회월별 일 기본 관측데이터(XML) 조회

api_key = '발급받은 api_key 입력'

import requests
import bs4
import pandas as pd
from lxml import html

page_no = 1
page_size = 100
my_url = 'http://apis.data.go.kr/1390802/AgriWeather/WeatherObsrInfo/GnrlWeather/getWeatherYearDayList'
params = {
    'ServiceKey' : api_key ,
    'Page_No' : page_no,
    'Page_Size' : page_size,
    'search_Year' : 2020,
    'obsr_Spot_Code' : '565862A001'
    }

lst_rows = []

for i in range(1, 1000000):
  params['Page_No'] = i

  response = requests.get(my_url, params=params, verify=False) #verify설정 추가
  content = response.text
  xml_obj = bs4.BeautifulSoup(content,'lxml-xml')

  result_Code = int(xml_obj.findAll('result_Code').pop().text)
  if result_Code != 200:
    print('Error')
    break

  #total_Count = int(xml_obj.findAll('total_Count').pop().text)
  rows = xml_obj.findAll('item')
  if len(rows) <= 0: break

  for r in rows:
    dict_row = dict()
    for t in r.contents:
      if t.name is not None:
        dict_row[t.name] = t.text

    lst_rows.append(pd.Series(dict_row))

df = pd.concat(lst_rows, axis=1)
df = df.T
df.to_csv('result.csv')

print(df)

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api_key = '발급받은 api_key 입력'

import requests

import bs4

import pandas as pd

from lxml import html

page_no = 1

page_size = 100

my_url = 'http://apis.data.go.kr/1390802/AgriWeather/WeatherObsrInfo/GnrlWeather/getWeatherYearDayList'

params = {

'ServiceKey' : api_key ,

'Page_No' : page_no,

'Page_Size' : page_size,

'search_Year' : 2020,

'obsr_Spot_Code' : '565862A001'

}

lst_rows = []

for i in range(1, 1000000):

params['Page_No'] = i

response = requests.get(my_url, params=params, verify=False) #verify설정 추가

content = response.text

xml_obj = bs4.BeautifulSoup(content,'lxml-xml')

result_Code = int(xml_obj.findAll('result_Code').pop().text)

if result_Code != 200:

print('Error')

break

#total_Count = int(xml_obj.findAll('total_Count').pop().text)

rows = xml_obj.findAll('item')

if len(rows) <= 0: break

for r in rows:

dict_row = dict()

for t in r.contents:

if t.name is not None:

dict_row[t.name] = t.text

lst_rows.append(pd.Series(dict_row))

df = pd.concat(lst_rows, axis=1)

df = df.T

df.to_csv('result.csv')

print(df)

기상청_지상(종관, ASOS) 일자료(JSON) 조회서비스

api_key = ''

import requests
import json
import pandas as pd

lst_rows = []

page_no = 1
page_size = 20
my_url = 'http://apis.data.go.kr/1360000/AsosDalyInfoService/getWthrDataList'
params = {
    'ServiceKey' : api_key ,
    'numOfRows' : page_size,
    'pageNo' : page_no,
    'dataType' : 'JSON',
    'dataCd' : 'ASOS',
    'dateCd' : 'DAY',
    'startDt' : '20100101',
    'endDt' : '20100601',
    'stnIds' : '108'
}

for i in range(1, 1000000):
  params['pageNo'] = i
  response = requests.get(my_url, params=params, verify=False) #verify설정 추가
  html = json.loads(response.text)

  resultCode = html['response']['header']['resultCode']
  if resultCode != '00':
    break

  items = html['response']['body']['items']['item']
  for item in items:
    lst_rows.append(pd.Series(item))

df = pd.concat(lst_rows, axis=1)
df = df.T
df.to_csv('result.csv')
print(df)

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api_key = ''

import requests

import json

import pandas as pd

lst_rows = []

page_no = 1

page_size = 20

my_url = 'http://apis.data.go.kr/1360000/AsosDalyInfoService/getWthrDataList'

params = {

'ServiceKey' : api_key ,

'numOfRows' : page_size,

'pageNo' : page_no,

'dataType' : 'JSON',

'dataCd' : 'ASOS',

'dateCd' : 'DAY',

'startDt' : '20100101',

'endDt' : '20100601',

'stnIds' : '108'

}

for i in range(1, 1000000):

params['pageNo'] = i

response = requests.get(my_url, params=params, verify=False) #verify설정 추가

html = json.loads(response.text)

resultCode = html['response']['header']['resultCode']

if resultCode != '00':

break

items = html['response']['body']['items']['item']

for item in items:

lst_rows.append(pd.Series(item))

df = pd.concat(lst_rows, axis=1)

df = df.T

df.to_csv('result.csv')

print(df)

03. SQL 기초

SQL 분류 데이터 정의어(DDL) : CREATE, ALTER, DROP 데이터 조작어(DML) : INSERT, DELETE, UPDATE, SELECT 데이터 제어어(DCL) : GRANT, REVOKE SELECT 문 기본 문법 예제 학생 테이블의 모든 튜플을 검색 학생 테이블에서 학번, 이름, 전화번호를 검색 개설과목 테이블에서 과목코드, 과목명, 학점을 검색 개설과목 테이블에서 최대수강인원이 30명 이상인 튜플을 검색 조건… Continue Reading 03. SQL 기초