오이의 개발자 되어가는 이야기

코드: # 구글 코랩에서만 쓸 수 있는 라이브러리 # 서버 할당함 시간 오래 걸림 - 런타임 GPU 가속기 씀 # google drive server를 연결하기 위한 라이브러리 from google.colab import drive # 구글 드라이브를 colab server와 연결 import os # 경로 설정시 가장 많이 씀 # colab의 홈 폴더 = content if not (os.path.exists('/content/drive')): drive.mount('/content/drive') # 경로 이동 %cd /content/drive/'MyDrive' # linux 명령어 - 현재 경로가 어디로 설정되어 있는지 !pwd # 구글 드라이브가 내 하드드라이브. 실행은 코랩 서버에서 함 if no..

youtu.be/rypWLZCwfkM

youtu.be/ux2ksrLX5Vc QT Designer로 UI 구성하기 실습 영상 Qt Designer는 프로그래머가 GUI 구성을 위지위그(WISIWYG: What You See Is What You Get) 방식으로 수행할 수 있도록 지원함

youtu.be/kSDKxainRVY 키움증권 종목의 일봉데이터를 SQLite 데이터베이스(stock.db)에 저장하고, 데이터베이스가 잘 저장되었는지 확인하는 영상이다. (화질을 HD로 하면, 코드가 다 보인다!) 동영상에서는 먼저 1. 코드를 보여주고, 2. 코드 실행한 후, 3. 저장된 데이터베이스(stock.db)의 데이터값을 확인한다. 이번엔 저장된 데이터베이스가 정확한지 네이버 금융페이지와 비교해보았다. 아래 표는 정말 키움증권 종목이 DB데이터와 같은지 비교해본 표이다. 데이터베이스(stock.db) 네이버 금융 index(날짜) 2021년 4월 23일 2021년 4월 23일 같은 날짜로 비교 open(시가) 136000원 136000원 같음 high(고가) 137000원 137000원 같음..

1. data_reader를 설치해야함 [명령프롬프트] 또는 [가상환경]에서 'pip install pandas_datareader' 입력해서 설치 [Jupyter QtConsole]의 경우 '!pip install pandas_datareader' 입력해서 설치 2. pandas를 이용해, 주가데이터 저장(여기서는 GS종목의 주가를 야후에서 불러옴) > import pandas as pd > import pandas_datareader.data as web > import datetime > import sqlite3 > start = datetime.datetime(2010, 1, 1) > end = datetime.datetime(2015, 3, 30) # 시작날짜와 끝 날짜 입력 > df = we..

- read_sql 함수로 DB의 테이블을 DataFrame 객체로 읽어올 수 있음!! > df = pd.read_sql("SELECT * FROM kakao", con, index_col = None) # kakao 테이블을 read_sql 함수를 호출해 df라는 DataFrame 객체로 로드함 # 구조: [DataFrame이름] = pd.read_sql("[SQL구문]", [Connection객체], [index컬럼지정]) # index 컬럼이 None이면, 디폴트로 0부터 시작하는 정숫값 > df = pd.read_sql("SELECT * FROM kakao", con, index_col = 'index') # index 컬럼을 지정했음

1. 기초: pandas의 DataFrame은 2차원 형태의 자료구조 2. pandas의 DataFrame 객체를 DB에 저장하는 방법 > import pandas as pd > from pandas import Series, DataFrame # 만약 해당 줄을 실행하지 않는다면 다음과 같이 NameError가 난다. > df = DataFrame(raw_data) # raw_data라는 딕셔너리를 앞에서 만들고, DataFrame 생성자를 호출했다. # 파이썬 딕셔너리를 만들고, DataFrame 생성자를 호출하면 DataFrame 객체를 쉽게 생성가능 > import sqlite3 > con = sqlite3.connect(r"C:\Users\LG\kospi.db") # sqlite3 모듈 임포트 ..

1. Jupyter Qt Console을 실행 (방법: cucumber.tistory.com/57) 2. 데이터베이스 위치 파악 - 나의 경우, "C:\Users\LG\kospi.db"에 있음! 3. 데이터베이스로부터 데이터 읽기 > cursor.execute("SELECT * FROM kakao") # kakao라는 테이블로부터 모든 속성을 선택 (그냥 kakao 테이블 읽어오기) > cursor.fetchone() # fetchone 메소드를 호출할 때마다 row 단위로 데이터를 얻을 수 있음 # 데이터를 다 읽으면 아무런 값도 반환하지 않음 (In [7] 참고) > cursor.fetchall() # fetchall 메소드는 한번에 모든 row를 읽음 # fetchall 읽고, 다시 읽을 때는 빈 ..

1. Jupyter Qt Console을 실행 (방법: cucumber.tistory.com/57) 2. sqlite3을 import한다. (sqlite3은 파이썬 표준 라이브러리로 따로 설치 필요없음!) > sqlite3.version #sqlite3 모듈 자체의 버전을 의미 > sqlite3.sqlite_version #SQLite의 버전을 의미 3. 데이터베이스 생성 > con = sqlite3.connect(r"C:\Users\LG\kospi.db") # connect함수를 호출하면 새로운 DB 생성 kospi.db가 생성되었다~~ > type(con) # con의 타입은 중요x, con이라는 객체를 통해 db 조작 가능! > cursor = con.cursor() # 이제 cursor 객체로 데..

1. [모든 프로그램] - [Anaconda3] - [Anaconda Navigator]로 이동 (로딩하는데 좀 오래걸렸음..) 2. Qt Console의 [Launch]버튼을 누른다. 3. Launch 되었는지 확인하기