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
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
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. Pyt
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 데코레
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 있습
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 라
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. 1imp
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. 12# Concatenate DataFra
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. 1$ pip inst
나도코딩 님의 파이썬 코딩 무료 강의 (기본편)을 보면서 작성하였습니다. 기본 시작 함수 123456789101112131415161718192021222324def open_account(): print("새로운 계좌가 생성되었습니다.")def deposit(balance, money): # 입금 print("입금이 완료되었습니다. 잔액은