개요 아마 Python을 활용하는 개발자들은 대부분 VSCode를 이용하고 있을 것이다. 무료기도 하고, Python이랑 궁합이 잘 맞기도 하다. 아무튼 개발하다 보면 Python 버전을 다운그레이드하거나 업그레이드하고 싶을 때가 있다. VSCode에서는 이걸 생각보다 쉽게 바꿀 수 있다. 버전 변경 방법(업그레이드/다운그레이드) 먼저, 원하는 Python 버전을 설치한다. (1) 먼저, Ctrl + P를 누르고 ' > python interprter' 라고 검색하고 클릭한다. (2) 인터프리터 버전을 변경한다.

에러 Pyinstaller로 실행파일을 만들고 위와 같이 에러가나는 경우가 있다. ... ModuleNotFoundError: No module named 'requests' [42504] Failed to execute script '...' due to unhandled exception! ... 해결방법 실행파일을 만들 때, 아래와 같은 문구를 추가해서 강제로 모듈을 추가한다. pyinstaller -F --hidden-import 'requests' test.py

Python에서는 pandas 데이터 프레임을 자주 활용하는데, 경우에 따라 기본 형식의 이중 배열과 데이터 프레임간의 데이터 형변환이 종종 필요하다. 방법은 아래와 같이 각각 심플하게 한 줄이면 해결된다. 이중 배열 -> 데이터 프레임 import pandas as pd arr = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] df = pd.DataFrame(arr) 데이터 프레임 -> 이중 배열 import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9] }) arr = df.values

Python으로 PDF 추출, 분할, 병합, 암호화, 복호화 커맨드 버전의 예제 코드입니다. 각 기능은 다음과 같습니다. - 추출 : 특정 페이지만 추출 - 분할 : 특정 페이지마다 분리 - 병합 : 여러 PDF 파일 합치기 - 암호화/복호화 : PDF 파일 암호 설정 및 해제 참고로, PDF 추출/분할/병합은 PyPDF2 라이브러리 위주로 동작하고 PDF 암호화/복호화는 pikepdf 라이브러리 위주로 동작합니다. PyPDF2도 암호화가 가능하긴 한데 생각보다 원하는대로 동작하지 않았습니다. 그래서 부득이하게 암호화 및 복호화는 pikepdf 라이브러리 위주로 동작하게끔 구성했습니다. 전체코드 import os from glob import glob from PyPDF2 import PdfFileRea..

이번 글에서는 Pycharm 환경에서 GIthub Repository 추가하는 방법에 대해 설명드리겠습니다. 먼저, Pycharm 환경에서 Git -> GitHub-> Share Project on GItHub를 클릭합니다. 다음과 같은 창이 출력될텐데, 비공개로 하시고 싶다면, Private를 클릭하시면 됩니다. 공개로 하고 싶다면 체크를 풀어주시면 됩니다. 이후에 Share 버튼을 클릭합니다. 아래와 같이, Commit할 파일들의 목록이 나오게 됩니다. commit할 파일들을 확인한 후, Add 버튼을 클릭합니다. github 사이트에 가보시면, Repository와 프로젝트가 잘 생성되었음을 확인할 수 있습니다.

Python을 이용해, 작업하기 위해 Anaconda 패키지와와 Jupyter Notebook 개발환경을 사용하시는 분들이 많습니다. 여기에 반복적인 작업을 하는 프로그램을 구현하기 위해, Pycharm을 추가로 설치하는 분들도 있습니다. 하지만, Pycharm은 Anaconda에서 기본적으로 제공하는 IDE가 아니므로, 인터프리터 연동의 문제가 발생할 수 있습니다. 1. 문제점 Jupyter Notebook과 Pycharm을 이용하여 각각의 환경에서 개발을 진행할 때, 필요한 라이브러리들을 다운 받기 위해 pip install '라이브러리' 를 자주 사용하게 됩니다. 그런데 이전에 다운 받았던 라이브러리가 없다고 에러가 발생되는 경우가 있습니다. 이 문제는 Jupyter Notebook과 Pycharm..

1. 에러 python을 이용하여 MySQL에 데이터를 삽입할 때, ProgrammingError: nan can not be used with MySQL 에러 문구를 발결할 수도 있습니다. 원인은 MySQL에서 python의 nan을 받아들이기 어렵기 때문입니다. 해결법은 다음 코드와 같이 간단합니다. 2. 해결방법 dataframe의 nan 값을 모두 None으로 바꿔주는 문구입니다. 위와 같이, NaN 값을 None으로 치환하고 나면 에러가 해결됩니다. df = df.where((pd.notnull(df)), None)

이번 글에서는 Python을 이용하여, 데이터를 조회해보게습니다. 데이터를 조회하기 이전에는 아래와 같은 절차가 필요합니다. DB생성 TABLE 생성 데이터 추가 위 절차가 궁굼하다면 아래의 링크들을 참조하세요. 2022.02.19 - [소프트웨어/Python] - Python MySQL DB 생성, 삭제 2022.02.19 - [소프트웨어/Python] - Python MySQL 테이블 생성, 제거 2022.02.19 - [소프트웨어/Python] - Python MySQL 데이터 단일 행, 다중 행 추가 1. 정리 1.1. TABLE 구조 및 데이터 구성 데이터를 조회하기에 앞서, 조회하고자 하는 TABLE의 구조를 파악해야 합니다. 이번 글에서 실습하고자 하는 TABLE의 구조는 아래와 같습니다. ..

이번 글에서는 Python을 이용하여, MySQL의 TABLE에 데이터를 추가하고 삭제해보겠습니다. 데이터를 추가하기 전에는 DB와 TABLE이 존재해야 합니다. DB와 TABLE이 추가되지 않은 상태라면, 아래 글들을 참조하세요. 2022.02.19 - [소프트웨어/Python] - Python MySQL DB 생성, 삭제 2022.02.19 - [소프트웨어/Python] - Python MySQL 테이블 생성, 제거 1. 정리 위에서 설명한 바와 같이, 데이터를 생성하기 전에는 DB와 TABLE이 있어야 합니다. TABLE은 생성되어있다고 가정하겠습니다. TABLE의 구조는 다음과 같습니다. 이름 종류 dateTime datetime name varchar(255) val1 smallint(6) va..