파이썬2 === 수업 정보 === 가입 --- * [프로그래머스](https://programmers.co.kr/) * [Replit - 가상 코드](https://replit.com/home) * [github](https://github.com/) * 이 강의에서는 가입하지 않아도 됩니다. 다운로드 --- * [파이썬3 다운로드](https://www.python.org/downloads/) * Add Python 3.12.4 to PATH 체크하기 : 파이썬이 설치된 경로를 시스템이 인식해야 명령 프롬프트 어느 위치에서나 python 명령을 실행할 수 있다. * [파이참 다운로드](https://www.jetbrains.com/ko-kr/pycharm/download/?section=windows#section=windows) * 파이참이란? : 파이썬 프로그램을 쉽게 개발할 수 있는 통합 개발 환경(IDE) * IDE : 코딩, 디버그, 컴파일, 배포 등 프로그램 개발에 관련된 모든 작업을 하나의 프로그램 안에서 처리하는 환경을 제공하는 소프트웨어 * 모두 체크 후 설치 * [git](https://git-scm.com/) * 이 강의에서는 설치하지 않아도 됩니다. 링크 --- * [영상 - 나도코딩 : 1분 파이썬 - (1) 소개](https://www.youtube.com/watch?v=sj4vexbygKA) * [영상 - 나도코딩 : 파이썬 코딩 무료 강의 (활용편3) - 웹 크롤링? 웹 스크래핑! 제가 가진 모든 비법을 알려드리겠습니다.](https://www.youtube.com/watch?v=yQ20jZwDjTE&list=PLMsa_0kAjjrd8hYYCwbAuDsXZmHpqHvlV&index=5) * [영상 - 나도코딩 : 파이썬 코딩 무료 강의 (활용편4) - 업무자동화(RPA), 이제는 일하는 척(?)만 하세요](https://www.youtube.com/watch?v=exgO1LFl9x8&list=PLMsa_0kAjjrd8hYYCwbAuDsXZmHpqHvlV&index=6) * [code.org 코스 3](https://studio.code.org/s/course3) * [code.org 코스 4](https://studio.code.org/s/course4) * [프로그래머스 - 알고리즘 입문](https://school.programmers.co.kr/learn/challenges/beginner?order=acceptance_desc&page=1&languages=python3) * [코드업, 100제](https://codeup.kr/problemsetsol.php?psid=33) 클래스 도입의 필요성 === * 다음 학생 정보를 전달해서 출력하는 student_info() 함수 * 학생 정보에는 이름,학과,담당교수,전화번호,주소,학점이 있습니다. * 이 6개 정보를 넘겨줘야 student_info() 함수를 호출할 수 있습니다. ```python def student_info(name,department,professor,phone,address,grade): print(name) print(department) print(professor) print(phone) print(address) print(grade) ``` * 학생 정보 입력 후 출력 ```python name='emily' department='computer' professor='james' phone='010-1234-5678' address='seoul' grade='A' ``` * 잘 처리 했지만 변수가 많아서 힘들다. * 이런 상황을 벗어나기 위해 클래스와 객체를 이용할 수 있다. 클래스와 객체 === 객체의 개념 --- * 개발을 하다보면 정수,실수,문자열 등 기본 자료형으로 표현하기 힘든 것이 있다. ``` 게시글 번호 제목 작성자 비밀번호 내용 . . . ``` * 이러한 것을 쉽게 관리하려면 여러개의 항목을 하나의 이름을 가진 객체로 만드는 것이 가장 좋다. 클래스의 개념 --- * 클래스 : 객체를 만드는 도구 * 하나의 클래스를 두면 그 클래스를 통해 여러 개의 객체를 만들 수 있다. * 객체를 인스턴스 라고도 한다. (관점의 차이) * 와플 머신 클래스로 만든 와플=객체 * 와플은 와플 머신 클래스의 인스턴스 클래스 정의 --- * 클래스를 작성하는 것 * 클래스 이름을 네이밍 할 때 규칙이 있다. * [클래스 네이밍 규칙](https://myun9-cloud.tistory.com/11) ```python class 클래스: 본문 ``` 객체 생성 --- ```python 객체 = 클래스() ``` 클래스 정의와 객체 생성 --- ```python class WaffleMachine: pass waffle = WaffleMachine() print(waffle) ``` 클래스의 구성 === 클래스의 기본 구성 --- * 객체를 만들어내는 클래스는 객체가 가져야 할 구성 요소를 가지고 있다. * 객체를 생성하기 위해서 클래스는 객체가 가져야 할 값과 기능을 가지고 있어야 한다. * 클래스는 변수와 함수로 구성된다고 볼 수 있다. * 사람을 예시로 설명 ``` 값 : 이름, 나이, 연락처 등 기능 : 잔다, 먹는다, 달린다 등 ``` * 사람(객체)이 가지고 있는 값은 변수, 기능은 함수라고 볼 수 있다. * 즉, 클래스는 변수와 함수로 구성된다고 볼 수 있다. * 클래스를 구성하는 변수는 2가지로 분리할 수 있다. * 클래스를 기반으로 생성된 모든 인스턴스들이 공유하는 변수인 클래스 변수 * 모든 인스턴스들이 개별적으로 가지는 변수인 인스턴스 변수 ```python class Person: species = "Homo Sapiens" # 클래스 변수 def __init__(self, name, age): self.name = name # 인스턴스 변수 self.age = age # 인스턴스 변수 ``` * 그리고 클래스를 구성하는 함수는 더 이상 함수라고 부르지 않음 * 클래스 내부에 존재하는 함수는 메소드라고 함 인스턴스 변수와 인스턴스 메소드 --- * 인스턴스 변수 : 클래스 기반으로 만들어지는 모든 인스턴스들이 각각 따로 저장하는 변수 * 모든 인스턴스 변수는 self라는 키워드를 앞에 붙여 줍니다. * 인스턴스 메소드 : 인스턴스 변수를 사용하는 메소드 * 인스턴스 변수값에 따라 각 인스턴스마다 다르게 동작 ```python class Person: def who_am_i(self, name, age, tel, address): self.name=name self.age=age self.tel=tel self.address=address boy=Person() boy.who_am_i('john',15,'123-1234','toronto') print(boy.name) ''' 첫 번째 매개변수가 self()이므로 인스턴스 메소드 모든 인스턴스는 who_am_i() 메소드 호출 가능 self에는 who_am_i() 메소드를 호출하는 인스턴스가 전달 self를 제외한 나머지 매개변수에 실제로 사용될 데이터 전달 boy라는 인스턴스를 생성 boy 인스턴스에서 who_am_i 메소드를 호출 이 때, self는 boy를 가리킴 [즉, self는 메소드를 호출한 그 객체 자신] ''' ``` 예제 --- * 사용자로부터 온전한 수식을 입력받고 입력받은 수식의 결과를 출력하는 Calculator 클래스 제작 $$hide ```python class Calculator: def input_expr(self): expr=input('수식>>>') self.expr=expr def calculator(self): return eval(self.expr) calc = Calculator() calc.input_expr() print('수식 결과 : {}'.format(calc.calculator())) ``` $$ 생성자와 소멸자 === 생성자 --- * 다음과 같은 클래스를 만들어보자 ```python class Candy: def set_info(self,shape,color): self.shape=shape self.color=color satang=Candy() satang.set_info('circle','brown') ``` * 코드가 실행되면서 satang 인스턴스(객체)가 생성 * 이 때 satang 인스턴스에 저장된 모양과 색상 정보가 없다. * satang 인스턴스는 생성된 이후에 메소드를 호출해서 값을 가지게 됨 * 정리 ``` 1. 값이 없는 인스턴스를 생성 2. 값을 저장할 수 있는 메소드 호출 ``` * 지금까지는 값이 없는 인스턴스를 먼저 생성하고 인스턴스의 값을 저장하는 메소드를 나중에 호출 * 이제부터 인스턴스를 생성할 때 처음부터 값을 가지고 있는 인스턴스를 만들어보자 \_\_init\_\_ --- * 생성자 * 생성자는 인스턴스를 생성할 때 자동으로 호출되는 특별한 메소드 * 모든 클래스는 \_\_init\_\_라는 이름을 가진 생성자를 가지고 있다. * TIP : 일반적으로 \_\_로 시작하는 메소드들은 파이썬에 의해 미리 기능과 역할이 부여된 메소드를 의미 ```python class Candy: def __init__(self,shape,color): self.shape=shape self.color=color satang=Candy('circle','brown') ``` 소멸자 --- * 인스턴스가 생성될 때 자동으로 생성되는 생성자와 마찬가지 * 인스턴스가 소멸할 때 자동으로 호출되는 메소드 * \_\_del\_\_이라는 메소드 이름을 가지고 있다. \_\_del\_\_ --- ```python class Sample: def __del__(self): print('인스턴스가 소멸합니다.') sample = Sample() del sample ``` * \_\_del\_\_()이라는 메소드를 정의해 놓았다. * 이 메소드가 소멸자 * sample 인스턴스가 del sample 코드로 인해서 소멸될 때 자동으로 소멸자가 호출 예제 --- * 생성자를 이용해서 용량을 가진 usb 인스턴스를 만드는 프로그램 $$hide ```python class USB: def __init__(self, capacity): self.capacity=capacity def info(self): print(f'{self.capacity}GB USB') usb = USB(64) usb.info() ``` $$ * 생성자와 소멸자를 이용해서 서비스 안내 메시지 출력 * 객체 생성시 '길 안내' 라는 문자열을 매개변수로 전달 및 '길 안내 시작' 출력 * 소멸시 '종료'라는 프린트 출력 ``` 길 안내 시작 길 안내 종료 ``` $$hide ''' class Service: def __init__(self, service): self.service=service print(f'{self.service} 시작') def __del__(self): print(f'{self.service} 종료') s = Service('길 안내') del s ''' $$ 클래스 메소드와 정적 메소드 === 클래스 변수 --- * 클래스를 구현할 때 인스턴스마다 서로 다른 값을 가지는 경우에는 인스턴스 변수 사용 * 인스턴스 변수는 self 키워드를 붙여서 사용 * 이번에는 인스턴스들이 서로 같은 값을 가지는 경우 * 한국 사람을 클래스로 구현한다고 가정 * 사람들의 이름, 나이 등은 여전히 인스턴스마다 서로 다른 값을 가짐 * 하지만 소속 국가는 한국으로 하나이다. * 이렇게 모든 인스턴스가 동일한 값을 사용할 때 클래스 변수로 처리해서 모든 인스턴스들이 공유하도록 처리하는 것이 좋다. = 메모리 절약 ```python class Korean: country = '한국' def __init__(self,name,age): self.name=name self.age=age man = Korean('홍길동',35) man.name # 홍길동 Korean.name # 에러 man.country # 한국 Korean.country # 한국 ``` * 인스턴스 변수는 self를 붙여서 사용하지만 클래스 변수는 사용 안함 * 인스턴스 변수는 인스턴스 man을 통해 접근하지만, 클래스 변수는 korean을 통해 접근 가능 * TIP : 클래스 변수는 클래스를 통해 접근하는 것이 권장 사항 클래스 메소드 --- * 클래스 메소드(class method) : 클래스 변수를 사용하는 메소드를 의미 * 클래스 메소드의 특징 ``` 1. 인스턴스 또는 클래스로 호출 2. 생성된 인스턴스가 없어도 호출 가능 3. @classmethod 데코레이터(decorator)를 표시하고 작성 4. 매개변수 self를 사용하지 않고 cls를 사용 ``` * 클래스 메소드는 인스턴스를 통해서 호출하지 않고 클래스.메소드()와 같은 형식으로 호출 * 클래스 메소드는 self를 사용하지 않기 때문에 인스턴스 변수애 접근할 수 없지만, cls를 통해서 클래스 변수에 접근할 수 있다. * 이것이 self를 통해 앤스턴스 변수를 사용하는 인스턴스 메소드와 가장 큰 차이점이다. **데코레이터란?** * 데코레이터는 함수나 메소드에 어떤 기능을 추가하는 방법 * @로 시작하고 함수나 메소드의 위에 붙여서 사용 * @classmethod 데코레이터 : @classmethod는 클래스 메소드를 정의할 때 사용 * 클래스 메소드는 인스턴스가 아니라 클래스 자체를 첫 번째 인자로 받음 * 번외 : @staticmethod : 첫 번째 인자로 특별한 것을 받지 않는다. 그냥 일반 함수처럼 동작 ```python class Korean: country = '한국' @classmethod def trip(cls, country): if cls.country == country: print('국내') else: print('해외') Korean.trip('한국') Korean.trip('미국') ``` * trip() 메소드는 클래스 메소드임을 알리는 데코레이터 @classmethod로 시작 * 첫 번째 매개변수 cls는 클래스의 줄임말로 여기서는 클래스 Korean을 의미 * 클래스 메소드는 인스턴스를 생성하지 않아도 클래스만으로 호출 가능 정적 메소드 --- * 정적 메소드(static method) : self를 사용하지 않기 때문에 인스턴스 변수 사용 불가 * 인스턴스를 생성하지 않아도 사용할 수 있는 메소드 * 정적 메소드의 특징 ``` 1. 인스턴스 또는 클래스로 호출 2. 생성된 인스턴스가 없어도 호출 가능 3. @staticmethod 데코레이터를 표시하고 작성 4. 반드시 작성해야 할 매개변수가 없다. ``` * 정적 메소드는 self와 cls를 모두 사용하지 않음 * 때문에 인스턴스 변수와 클래스 변수를 모두 사용하지 않는 메소드를 정의할 때 적절함 * 정적 메소드는 클래스에 소속되어 있지만, 인스턴스에는 영향을 주지 않고 받지도 않음 ```python class Korean: country = '한국' @staticmethod def slogan(): print('Imagine your Korea') Korean.slogan() ``` * 정적 메소드임을 알리는 @staticmethod로 시작 * slogan() 메소드는 Korean 클래스에 있지만, 인스턴스 변수나 클래스 변수 모두 사용 안함 예제 --- * 가방클래스를 만들고 가방객체를 생성할 때 마다 현재 만들어진 가방이 몇 개인지 계산할 수 있는 클래스 ``` print(f'현재 가방{Bag.remain_bag()}') bag1 = Bag() bag2 = Bag() bag3 = Bag() print(f'현재 가방{Bag.remain_bag()}') bag1.sell() bag2.sell() print(f'현재 가방{Bag.remain_bag()}') ``` $$hide ```python class Bag: count = 0 def __init__(self): Bag.count += 1 @classmethod def sell(cls): cls.count -= 1 @classmethod def remain_bag(cls): return cls.count print(f'현재 가방{Bag.remain_bag()}') bag1 = Bag() bag2 = Bag() bag3 = Bag() print(f'현재 가방{Bag.remain_bag()}') bag1.sell() bag2.sell() print(f'현재 가방{Bag.remain_bag()}') ``` $$ 상속 === 상속이란? --- * 파이썬에서 어떤 클래스가 가지고 있는 기능을 물려받아 사용할 수 있는 클래스를 만들 수 있음 * 다른 클래스의 기능을 물려받을 때 상속받는다는 표현을 사용 * 상속 관계에 있는 클래스를 표현할 때 부모 클래스와 자식 클래스라고 함 | 구분 | 부모 클래스 | 자식 클래스 | | --- | --- | --- | | 의미 | 상속해 주는 클래스 | 상속받는 클래스 | | 용어 | 슈퍼 클래스 | 서브 클래스 | | | 기반 클래스 | 파생 클래스 | * 파이썬에서는 super라는 키워드는 슈퍼 클래스를 지정하는 용도로 사용하므로 슈퍼 클래스와 서브 클래스라는 용어 사용 상속 관계 구현 --- * 기본적으로 두 클래스가 상속 관계에 놓이려면 IS-A 관계를 성립해야 함 * IS-A 관계 : ~은 ~이다. 로 해석 가능한 관계를 의미(예 : 학생은 사람이다.) * 학생 : 서브클래스 * 사람 : 슈퍼 클래스 * 슈퍼 클래스는 일반 클래스처럼 구현되지만, 서브 클래스는 슈퍼 클래스를 상속받는지 명시할 수 있도록 새로운 문법 사용 * 상속의 기본 형태 ```python class 슈퍼 클래스: 본문 class 서브 클래스(슈퍼 클래스): 본문 ``` * 서브 클래스를 구현할 때는 괄호 안에 어떤 슈퍼 클래스를 상속받는지 명시 * 상속 관계에 놓인 서브 클래스는 마치 자신의 것처럼 슈퍼 클래스의 기능을 사용할 수 있다. ```python class Person: def __init__(self, name): self.name = name def eat(self, food): print(f'{self.name}가 {food}를 먹습니다.') class Student(Person): def __init__(self, name, school): super().__init__(name) self.school = school def study(self): print(f'{self.name}는 {self.school}에서 공부를 합니다.') potter = Student('해리포터', '호그와트') potter.eat('감자') potter.study() ``` 서브 클래스의 \_\_init\_\_() --- * 서브 클래스는 슈퍼 클래스가 없으면 존재할 수 없다. (부모가 있어야 자식이 있다.) * 그래서 서브 클래스의 생성자를 구현할 때는 반드시 슈퍼 클래스의 생성자를 먼저 호출하는 코드를 작성해야 한다. ```python def __init__(self, name, school): super().__init__(name) self.school = school ``` * 우선 super라큰 키워드는 슈퍼 클래스를 의미 * Student를 생성하기 위해서 Student의 생성자를 호출하면 super().__init__(name)에 의해서 슈퍼 클래스인 Person의 생성자가 먼저 호출되면서 슈퍼 클래스 생성 * 슈퍼 클래스 Person의 생성에는 name이 필요하므로 name이 함께 전달 * 이 과정으로 슈퍼 클래스 Person의 생성이 끝나면 서브 클래스 Student도 school의 값을 저장하면서 생성 서브 클래스의 인스턴스 자료형 --- * 슈퍼 클래스 객체는 슈퍼 클래스의 인스턴스 * 그에 비해 서브 클래스 객체는 서브 클래스의 인스턴스이면서 동시에 슈퍼 클래스의 인스턴스 * 즉 서브 클래스 Student의 객체는 동시에 Person의 인스턴스 * 어떤 객체가 어떤 클래스의 인스턴스인지 확인 * isinstance() 함수 사용 ```python isinstance(객체, 클래스) ``` * 객체가 클래스의 인스턴스인 경우 True아니면 False를 반환 * 작성했던 코드에 아래의 내용 추가 ```python print(isinstance(potterm, Student)) print(isinstance(potterm, Person)) ``` 예제 --- * 원두(bean)를 저장하는 Coffee 클래스와 원두(bean)에 물(water)을 섞은 Espresso 클래스를 상속 관계로 구현 ``` coffee = Espresso('콜롬비아', 30) coffee.espresso_info() ``` $$hide ```python class Coffee: def __init__(self, bean): self.bean = bean def coffee_info(self): print(f'원두{self.bean}') class Espresso(Coffee): def __init__(self, bean, water): super().__init__(bean) self.water = water def espresso_info(self): super().coffee_info() print(f'물: {self.water}ml') coffee = Espresso('콜롬비아', 30) coffee.espresso_info() ``` $$ 예외 처리의 필요성 === 예외와 오류 --- * 예외(exception) : 프로그램에 존재하는 오류(error)를 의미 * 예외와 오류는 비슷하지만, 약간의 차이가 있다. * 프로그램을 개발하다 보면 많은 문제가 발생함 * 이 중에서 개발자가 직접 처리할 수 있는 간단한 문제는 '예외' * 개발자가 처리할 수 없는 복잡한 문제는 '오류' 예외 처리의 필요성 --- * 예외 처리의 목적은 어떤 문제가 발생했을 때 그 문제를 해결하는 것이 아님 * 발생되는 문제로 인해 프로그램이 비정상적으로 종료되는 것을 막고 사용자에게 발생한 문제에 대한 정보를 전달하기 위함 * 어떤 숫자를 0으로 나누는 경우 ZeroDivisionError라는 예외가 발생 [![Zero-Division-Error.png](https://i.postimg.cc/5jWC86Fs/Zero-Division-Error.png)](https://postimg.cc/8fwcSk4v) * 정상적으로 종료되지 안음, 보기도 나쁘다. * 예외 처리 과정을 거쳐 다음과 같이 실행할 수 있습니다. ``` 2/0 0으로 나눌 수 없습니다. ``` * 예외 처리를 통해서 프로그램이 비정상적으로 종료 되는 것을 막고 사용자에게 왜 문제가 발생했는지 정보를 전달했다. * 웹 페이지에도 예외 처리가 필요 [![404.png](https://i.postimg.cc/h4T1YF1R/404.png)](https://postimg.cc/nMVmsPW3) * 아래와 같이 예외 처리를 하여 사용자에게 정돈된 모습을 보여 줄 수 있다. * 그리고 그 문제에서 벗어나기 위해서 어떤 행동을 해야 하는지도 전달할 수 있다. [![img-error.png](https://i.postimg.cc/fTbk9mLq/img-error.png)](https://postimg.cc/rzv86d55) * 이미 발생한 문제를 예외 처리로 잡을 수는 없다. * 하지만 발생한 문제로 인해서 더 이상 프로그램이 비정상적으로 종료되는 등의 현상을 막을 수 있다. * 추가적으로 사용자에게 발생 이유나 대체 방법을 전달할 수 있다. * 이러한 이유에서 예외 처리가 필요하다. 예외 처리 === 고전적인 예외 처리 --- * 사용자로부터 2개의 정수를 입력받아 나눗셈을 하고 그 결과를 보여주는 프로그램 ```python a = int(input('제수 입력>>>')) b = int(input('피제수 입력>>>')) if b == 0: print('0으로 나눌 수 없음') else: print(f'{a}/{b}={a/b}') ``` * 어떤 값이던 0으로 나누는 것은 불가능 * 그래서 if문으로 연산을 하지 못하도록 예외 처리 * 이것이 지금까지 우리가 사용했던 예외 처리 방식 * 이렇게 if문으로 의존한 고전적인 예외 처리 방식에는 다음과 같은 문제가 있다. ``` 1. 어떤 문제가 발생할지 예상할 수 있어야 대비가 가능함 2. 어떤 문제가 발생할지 예상을 해도 대비할 수 없는 경우가 있다. ``` * 0이 아닌 실수값을 입력해 보자 예외의 종류 --- * 파이썬은 발생할 수 있는 모든 문제를 예외 클래스로 만들어 두었다. * 프로그램이 실행되면서 어떤 문제가 발생하면 자동으로 해당 문제의 인스턴스가 발생 * 기본적으로 모든 예외 클래스는 BaseException 클래스의 서브 클래스 * BaseException 클래스의 서브 클래스 중에는 Exception 클래스가 있는데 대부분의 예외 클래스는 이 Excepstion 클래스의 서브 클래스이다. | 순번 | 예외 클래스 | 의미 | | --- | --- | --- | | 1 | BaseException | 최상위 예외 클래스 | | 2 | Exception | 대부분의 예외 클래스의 슈퍼 클래스 | | 3 | ArithmeticError | 산술 연산에 문제가 있을 때 | | 4 | AttributeError | 잘못된 속성을 참조할 때 | | 5 | EOFError | 파일에서 더 이상 읽어 들일 데이터가 없을 때 | | 6 | ModuleNotFoundError | import할 모듈이 없을 때 | | 7 | FileNotFoundError | 존재하지 않는 파일일 때 | | 8 | indexError | 잘못된 인덱스를 사용할 때 | | 9 | NameError | 잘못된 이름(변수)을 사용할 때 | | 10 | SystaxError | 문법이 틀렸을 때 | | 11 | TypeError | 계산하려는 데이터의 유형이 잘못되었을 때 | | 12 | ValueError | 계산하려는 데이터의 값이 잘못되었을 때 | [![img-9-4.png](https://i.postimg.cc/SR5x711S/img-9-4.png)](https://postimg.cc/p5fvPCt4) 예외 처리 방식 --- **모든 예외를 처리하는 방식** * 파이썬은 예외 처리를 위해서 try except문을 사용 ```python try: 코드 작성 영역 except: 예외 발생 시 처리 영역 ``` * try문에 평소 작성하던 코드를 작성하면 됩니다. * try문을 실행하다가 예외가 발생하면 해당 예외를 자동으로 except문으로 넘겨서 처리함 ```python try: a = int(input('제수 입력>>>')) b = int(input('피제수 입력>>>')) print(f'{a}/{b}={a/b}') except: print('예외 발생') ``` * 실행시 0을 입력해서 의도적으로 예외를 발생 -> 자동으로 except문으로 처리 예제 --- * 사용자가 입력한 키를 정수로 반올림 해서 다시 저장하는 프로그램 * 일부러 예외가 발생하도록 구현했습니다. * 어떤 부분에서 예외가 발생하는지 찾아보세요. ```python try: height = input('키 입력>>>') height = round(height) print(f'입력한 키는 {height}cm으로 처리') except: print('예외 발생') ``` $$hide ``` 입력시 값을 실수로 받지 않습니다. 따라서 height는 str입니다. round() 함수는 str 자료형의 인수를 처리할 수 없습니다. TypeError 발생 예외 처리 ``` $$ **특정 예외만 처리하는 방식** * try except를 사용하면 모든 예외 처리가 된다. * 좀 더 친절한 예외 처리를 위해 다음과 같이 예외 메시지를 출력하고자 한다. ``` 0으로 나눌 수 없습니다. 정수만 입력할 수 있습니다. ``` * 이런 경우에는 except문 뒤에 처리하고자 하는 예외를 모두 명시하면 됩니다. ``` try: a = int(input('제수 입력>>>')) b = int(input('피제수 입력>>>')) print(f'{a}/{b}={a/b}') except ZeroDivisionError: print('0으로 나눌 수 없음') except ValueError: print('정수만 입력') except: print('알 수 없는 예외') # 마지막에 except를 작성하여 예상하지 못한 예외를 모두 처리 ``` **예외 메시지 처리** * 지금까지 모든 예외 메시지를 직접 만들어서 사용함 * 하지만 기본적으로 예외 메시지를 이미 가지고 있음 * 예외들이 가지고 있는 예외 메시지를 확인하려면 except문에 as절을 추가 ```python try: 코드 작성 except 예외 as 예외 메시지: 예외 발생 시 처리 영역 ``` * 아래의 내용을 작성해보자 ```python a = [10, 20, 30, 40, 50] try: a[10] except IndexError as e: print(e) ``` * a 리스트는 인덱스 0~4까지만 사용 가능 * try 내부에서 인덱스 10을 사용 * IndexError발생 > 해당 예외 메시지가 변수 e에 저장 * TIP : 실제 이미 존재하는 예외 메시지는 예외가 발생한 일반적인 이유만 작성됨 * 사용하기 부족한 점이 있으니 직접 만들어서 사용하는 것이 좋다. **else문과 finally문** * try except문에 추가로 사용할 수 있다. * else문은 예외가 발생하지 않으면 처리되는 구문 * finally문은 예외 발생과 상관없이 항상 처리되는 구문 ```python try: a = int(input('제수 입력>>>')) b = int(input('피제수 입력>>>')) result = a / b except ZeroDivisionError: print('0으로 나눌 수 없음') except ValueError: print('정수만 입력') except: print('알 수 없는 예외') else: print(f'{a}/{b}={result}') finally: print('프로그램 종료') ``` 예제 --- * 사용자가 입력한 파일을 읽어서 화면에 출력하는 프로그램 * 만약 사용자가 입력한 파일이 존재하지 않으면 예외 처리를 통해 해당 파일이 존재하지 않는다는 메시지 출력 * 파일은 텍스트 파일 $$hide ``` try: filename = input('열고자 하는 파일명 입력>>>') file = open(filename, 'rt') except FileNotFoundError: print('파일이 없습니다.') else: buffer = file.read() print(buffer, end='') print() file.close() finally: print('프로그램 종료') ``` $$ **강제로 예외 발생시키기** * 파이썬은 예외로 인식하지 못하지만 실제로는 예외인 경우가 있다. * 예시로 사람의 나이를 입력 받는 프로그램이 있다고 하자 * 50과 같은 정수를 입력하면 아무런 예외가 없다. * 사용자가 -1000을 입력하더라도 정수이기 때문에 예외가 발생하지 않는다. * 하지만 -1000은 사람의 나이가 될 수 없기에 예외가 발생되어야 한다. * 이런 경우 raise문을 사용한다. ```python raise 예외 클래스() 또는 raise 예외 클래스(예외 메시지) ``` * raise는 일부러 예외를 발생시킨다는 의미 * 주로 사용되는 예외 클래스는 Exception이다. * 간단한 코드로 문법을 살펴보자 ``` try: raise Exception('강제 예외') except Exception as e: print('발생한 예외') print(e) ``` * raise문은 try문 내부에 작성 * 실제 프로그램을 구현할 때는 if문을 사용해서 예외 발생 조건을 작성한 뒤 raise를 작성하는 것이 일반적이다. 예제 --- * 사용자의 점수를 0부터 100 사이로 입력 받아 80점 이상은 합격, 아니면 불합격을 출력하는 프로그램 * 입력된 정수가 0~100 사이의 유효한 값이 아니면 예외 발생 및 메시지 출력 * 예외 메시지 : 점수는 0~100 사이입니다. $$hide ``` try: score = int(input('점수 입력>>>')) if score < 0 or score > 100: raise Exception('점수는 0~100') except Exception as e: print(e) else: if score >= 80: print(f'{score}, 합격') else: print(f'{score}, 불합격') ``` $$ **사용자 예외 클래스** * 파이썬에 존재하지 않는 예외 클래스를 직접 만들어서 사용 * 직접 예외 클래스를 만드는 방법은 Exception 클래스를 상속받은 클래스를 새로 만드는 것 * Exception 클래스의 생성자인 \_\_init\_\_() 메소드에 전달합니다. * Exception 클래스를 상속받아야 하므로 기본적인 상속 문법을 알아야 합니다. ```python class 예외 클래스(Exception): def __init__(self): super().__init__('예외 메시지') ``` * 예외 메시지는 예외 클래스를 생성할 때 인자로 전달받아 생성할 수도 있습니다. ```python class 예외 클래스(Exception): def __init__(self, message): super().__init__(message) ``` * 시간의 범위인 0~23 사이를 벗어난 값이 발생되면 '올바른 시간이 아닙니다.'를 출력하는 HourError 클래스 생성 ```python class HourError(Exception): def __init__(self): super().__init__('올바른 시간이 아닙니다.') ``` * 다음 코드를 작성 후 예외를 발생해 보자 ```python try: hour = int(input('시간 입력>>>')) if hour < 0 or hour > 23: raise HourError except HourError as e: print(e) ``` 예제 --- * 입력받은 이름이 2~6자 사이가 아니면 NameError 예외 발생 * 메시지 출력 : 이름은 2~6자 사이 $$hide ```python class NameError(Exception): def __init__(self, message): super().__init__(message) try: name = input('이름>>>') if len(name) < 2 or len(name) > 6: raise NameError('이름은 2~6자') except NameError as e: print(e) else: print(f'이름:{name}') ``` $$ 웹 크롤링 === * 웹 크롤링 : 웹 페이지에서 필요한 데이터를 수집하는 과정 * 사용 브라우저 = 크롬 * 크롬에 있는 개발자 도구를 이용해서 크롤링을 수행할 때 필요한 정보를 확인할 수 있다. requests 라이브러리 설치 --- * 사용자는 웹을 이용할 때 서버에 여러 가지 요청을 합니다 * 검색어 입력 후 검색 결과 요청, 아이디와 비밀번호 입력 후 로그인 요청 등 * 사용자가 서버에 요청하는 것을 request(요청)이라고 합니다. * requests 라이브러리는 쉽고 편리하게 request를 처리할 수 있는 기능을 가지고 있습니다. * 외부 라이브러리이므로 설치해야 사용 가능 ```python pip install requests ``` * 파이썬의 표준 라이브러리에는 request를 처리하기 위해 urllib라는 패키지가 있다. * 하지만 사용법이 좀 더 직관적이고 쉬운 외부 라이브러리인 requests 라이브러리 사용 BeautifulSoup 패키지 설치 --- * BeautifulSoup(뷰티풀솝)은 구문을 분석해서 필요한 내용만을 추출할 수 있는 기능을 가짐 ```python pip install BeautifulSoup4 ``` 라이브러리, 패키지, 모듈의 관계 --- [![img.png](https://i.postimg.cc/C5p9LNtr/img.png)](https://postimg.cc/jwvMMzRy) * 모듈 : 파이썬 파일 * 패키지 : 모듈을 모아 놓은 컨테이너(디렉터리) * 여러 모듈과 패키지를 모아 놓은 컨테이너 웹 크롤링의 이해 === * 웹 크롤링(web crawling)이란 완성된 웹 페이지에서 필요한 정보를 수집하고 선별하여 추출하는 과정 * 웹 스크래핑(web scraping)이라고도 함 * 방대한 웹의 자료를 가져와서 가공하려면 우선 웹의 기초 지식을 갖추고 있어야 합니다. HTML의 개념 --- * HTML : Hyper Text Markup Language의 약자, 웹 페이지를 만드는 문법을 갖춘 언어 * 프로그래밍 언어는 아니고 웹페이지가 어떻게 구조화되어있는지 정의하는 마크업 언어 * 하이퍼텍스트(Hyper Text) : Hyper(초월한, 뛰어넘은)와 Text(문서)의 합성어 * 기존의 문서는 책처럼 순차적으로 하나씩 접근하는 방식이었다면 하이퍼텍스트는 링크에 따라 다른 페이지로 이동하거나 동일 페이지 내 다른 위치로 이동하는 비순차적 접근 방식 * 마크업 언어(Markup Language) : 태그 등을 이용하여 문서 혹은 데이터의 구조를 명기하는 언어 * 마크업 언어는 정적인 언어이기 때문에 프로그래밍 언어라고 하지 않는다. * HTML은 각자 역할이 정해진 태그(tag)들로 구성 됨 * 파이썬 홈페이지에 접속해서 확인해보자. [![image.png](https://i.postimg.cc/W1D3ZptR/image.png)](https://postimg.cc/nXJpbJvT) * 기본적으로 웹 페이지들은 '소스 보기'를 통해서 어떤 html 태그로 만들었는지 확인할 수 있다. * 화면 빈 공간에 마우스 우 클릭 > 소스 보기 [![image.png](https://i.postimg.cc/XqzWNFfr/image.png)](https://postimg.cc/xNMhtXFQ) [![image.png](https://i.postimg.cc/xTXYxxQM/image.png)](https://postimg.cc/8jgqsbjz) * 와 같이 <>로 쌓여 있는 것이 HTML 태그 HTML의 구조 --- * HTML 문서의 기본 구조 [![image.png](https://i.postimg.cc/2yBcvZpb/image.png)](https://postimg.cc/H8d91jkd) [![image.gif](https://i.postimg.cc/ydwqwBsR/image.gif)](https://postimg.cc/njYwDysV) * HTML 문서는 그림과 같이 상위 요소와 하위 요소가 존재하는 트리 구조(계층 구조) * \ : HTML임을 브라우저에게 알리는 선언문 * \ : 이 태그부터 실제 HTMl 태그 요소 * 전체 문서 내용은 \\ 사이에 작성 * 추가로 알고 있어야 할 HTMl 요소의 구조 [![img.png](https://i.postimg.cc/NjGnCLmV/img.png)](https://postimg.cc/gn54nzMq) URL --- * URL(Uniform Resource Locator) : 어떤 자원의 위치를 표기하는 방법을 의미 * 웹 브라우저의 주소 창에 인터넷 주소를 입력하는데 이때 입력한 주고 바로 URL이다. * URL 표기 형식 ``` 프로토콜://도메인:포트번호:경로 ``` [![images-0sunset0-post-5e75cb81-982a-44d6-bf7c-8c6b6c433c4b-image.png](https://i.postimg.cc/q7hjWKRm/images-0sunset0-post-5e75cb81-982a-44d6-bf7c-8c6b6c433c4b-image.png)](https://postimg.cc/kVCQbBW8) 웹 페이지 가져오기 === * 웹 크롤링을 위해서 설치한 외부 라이브러리들의 역할을 다시 정리 * 웹 페이지의 모든 정보가 담겨 있는 소스 코드를 가져오기 위해 requests 라이브러리 사용 * 그다음으로 원하는 정보만 추출하기 위해서 BeautifulSoup 라이브러리 사용 일반 웹 페이지 정보 가져오기 --- * 일반 웹 페이지의 내용을 가져오는 방법 * http 요청을 수행해서 웹 페이지의 소스 코드를 가져올 수 있는 requests 라이브러리를 활용해서 웹 페이지의 전체 소스 코드를 가져올 수 있다. * 실습에서는 네이버 메인 페이지를 사용 ```python import requests url = 'https://www.naver.com' response = requests.get(url) print(f'응답 코드: {response.status_code}') print(response.text) # 요청이 정상적으로 처리되었다면 응답 코드를 의미하는 status_code값 200이 반환 ``` 검색 결과 웹 페이지 정보 가져오기 === * 이번에는 네이버에서 '파이썬'이라는 검색어를 입력했을 때 결과 화면을 가져오는 방법 * 가장 먼저 알아야 할 것은 소스 코드를 가져오고자 하는 웹 페이지의 URL * 파이썬을 검색한 결과 화면의 URL [![URL.png](https://i.postimg.cc/8Pz3tjhY/URL.png)](https://postimg.cc/fk1BbWq7) * ?의 오른쪽 부분을 확인해보자 * 이 부분이 사용자가 서버에게 요청하는 정보들이 전달되는 구역 * '파라미터명=값'의 형식으로 전달 * 정보가 여러 개인 경우 &를 이용하여 '파라미터명=값&파라미터명=값'과 같은 형식으로 전달 * 입력한 파이썬은 query라는 파라미터로 전달 * 나머지 파라미터를 제거하고 검색해도 검색 결과 페이지는 같다. * 요청 파라미터가 있는 웹 페이지는 URL 자체와 요청 파라미터를 분리해서 정보 요청 ```python import requests url = 'https://search.naver.com/search.naver' param = {'query': '파이썬'} response = requests.get(url, params=param) print(f'응답 코드: {response.status_code}') print(response.text) ``` * requests 모듈의 get() 메소드에 params 인자에 값을 요청 파라미터값을 저장해서 요청하고 있다. * 요청 파라미터는 딕셔너리를 사용 * 만약 둘 이상의 파라미터값을 보내고자 한다면 다음과 같이 작성 ```python params = {'query': '파이썬', 'ie': 'utf8'} response = requests.get(url, params=params) ``` * HTTP 응답 코드를 통해서 현재 요청의 진행 상황과 서버의 상태를 예측할 수 있다. * 응답 코드는 크게 5가지 | 응답 코드 | 설명 | | --- | --- | | 1 X X | 요청되었으며 현재 작업 중 | | 2 X X | 요청이 성공적으로 수행 | | 3 X X | 요청이 완료되었으나 리다이렉션이 필요 | | 4 X X | 사용자의 요청이 잘못됨 | | 5 X X | 서버에 오류 발생 | 예제 --- * 네이버 영화에서 영화 '기생충'의 소개 페이지를 가져오는 프로그램 $$hide ```python import requests url = 'https://movie.naver.com/movie.bi/mi/basic.nhn' param = {'code': '161967'} response = requests.get(url, params=param) # 인코딩 설정 response.encoding = 'utf-8' print(f'응답 코드: {response.status_code}') print(response.text) ``` $$ 웹 페이지 분석 및 추출 === * 지금까지 requests를 통해 웹 페이지를 가져오는 작업을 함 * requests를 이용해서 가져온 웹 페이지의 소스 코드는 파이썬에 str 자료형으로 저장 * 파이썬의 내장 함수와 문자열 메소드를 이용해서 파싱(parsing)한 뒤 원하는 정보만 추출 * BeautifulSoup을 이용하면 보다 쉽게 정보 추출이 가능 BeautifulSoup 객체 생성 --- * requests를 사용해 가져온 웹 페이지는 BeautifulSoup() 함수와 html 파서(html.parser)를 이용해서 쉽게 해석이 가능한 BeautifulSoup 객체로 변경한 뒤 데이터를 추출 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup url = '검색 대상 URL' response = requests.get(url) html = response.text soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') ``` BeautifulSoup 메소드 사용하기 --- * BeautifulSoup 객체인 soup이 생성되면 원하는 정보를 추출하는 메소드 사용 가능 * 대표적인 메소드들을 알아보자 **find()** * 지정된 태그들 중에서 가장 첫 번째 태그만 가져오는 메소드 * 일반적으로 하나의 태그만 존재하는 경우 사용 * 만약 여러 태그가 있으면 첫 번째 태그만 가져옴 ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup url = 'https://www.naver.com/' response = requests.get(url) html = response.text soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') print(soup.find('a')) print(soup.find('a').text) print(soup.find('a').get('href')) print(soup.find('title')) ``` **find_all()** * 지정한 태그들을 모두 가져오는 메소드 * 가져온 태그들은 모두 리스트에 보관 ```html

영화
여행
독서

``` ```python soup.find_all('li') soup.find_all('li')[0].text # 영화 soup.find_all('li')[1].text # 여행 soup.find_all('li')[2].text # 독서 soup.find_all('li')[0].get('id') # movie ``` **class 속성 활용** * 공통적인 특징을 갖는 태그들은 같은 class 속성값을 가지고 있다. * 크롤링에서 자주 사용되는 속성이기 때문에 특정 class 속성값을 찾는 방법이 따로 있음 * find()와 find_all()메소드 모두 동일하게 지원 ```html

뉴스

지도

``` ```python soup.find_all('div', class_='gnb') # [

뉴스

지도

] soup.find_all('div', class_='gnb')[0].text # 뉴스 soup.find_all('div', class_='gnb')[1].text # 지도 ``` **id속성 활용** * 같은 웹 페이지에서 같은 id 속성값을 가진 태그는 존재하지 않음 * 따라서 특정 id 속성값을 가진 태그는 오직 하나 * find() 메소드와 같이 사용 ```html

왼쪽 영역

오른쪽 영역

``` ```python soup.find('div', id='left') #

왼쪽 영역

soup.find('div', id='left').text # 왼쪽 영역 ``` **요소의 태그 구성 알아내기** * F12를 누르면 개발자 도구가 실행 * 개발자 도구가 실행되면 코드 인스펙트 버튼을 클릭한 뒤 원하는 요소를 클릭해서 소스 코드를 알 수 있다. * 코드 인스펙트 버튼 단축키 : Ctrl + Shitf + C 예제 --- * 구글에 '파이썬' 검색을 하면 나오는 페이지의 제목들을 출력하는 프로그램 $$hide ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup # URL 설정 url = 'https://www.google.com/search' params = {'q': '파이썬'} # 요청 보내기 response = requests.get(url, params=params) # 응답 코드 출력 print(f'응답 코드: {response.status_code}') # 응답이 성공적이면 파싱 시작 if response.status_code == 200: html = response.text soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') # 검색 결과 목록 찾기 result_list = soup.find_all('div', class_='BNeawe vvjwJb AP7Wnd') # 각 검색 결과 출력 for result in result_list: print(result.text.strip()) else: print("웹 페이지를 불러오는데 실패했습니다.") ``` $$ 데이터 시각화 === 데이터 시각화 --- * 데이터를 분석한 결과를 사용자가 쉽게 이해할 수 있도록 표현하여 전달하는 것 * 데이터 시각화가 필요한 이유 ``` 1. 많은 양의 데이터를 한눈에 볼 수 있다. 2. 전문 지식이 없어도 누구나 쉽게 해당 데이터를 인지하고 사용할 수 있다. 3. 단순한 데이터의 요약이나 나열보다 더 정확한 데이터 분석 결과를 얻을 수 있다. 4. 단순한 데이터에서는 알 수 없었던 중요한 정보를 파악할 수 있다. ``` 파이썬의 데이터 시각화 --- * 파이썬에서는 데이터 시각화를 위한 다양한 라이브러리 제공 * matplotlib, seaborn, pyecharts, wordcloud 등 * 대부분 그래프를 쉽게 그려주는 라이브러리 matplotlib --- * 파이썬에서 가장 널리 사용되는 대표적인 시각화 라이브러리 * png, jpg 등의 다양한 출력 형식 지원 * matlab 프로그램과 유사한 인터페이스 matplotlib 설치 --- ``` pip install matplotlib ``` figure와 subplot --- * figure : subplot을 포함할 수 있는 전체 영역을 의미 * 한 figure 안에 여러 개의 subplot이 포함될 수 있다 * subplot : 실제로 그래프를 그리는 영역을 의미 [![image.png](https://i.postimg.cc/ncXVc6ZS/image.png)](https://postimg.cc/tYHGBvsF) * figure는 figure() 함수를 이용해서 생성 * subplot은 add_subplot() 함수를 이용해서 생성 * subplot을 생성하기 위한 add_subplot() 함수의 사용법 ```python add_subplot(행, 열, 번호) ``` * 전체 영역은 행과 열로 결정 * 원하는 만큼 영역 설정 가능 * 생성된 영역마다 subplot을 삽입할 수 있다 * 어떤 영역에 추가할 subplot인지를 구분하기 위해 마지막에 각 subplot의 번호를 지정 [![image.png](https://i.postimg.cc/zv6sBD1J/image.png)](https://postimg.cc/0KGWXsQ3) * 1개 영역에 1개의 subplot을 생성 ```python import matplotlib.pyplot as plt figure = plt.figure() axes = figure.add_subplot(1, 1, 1) plt.show() ``` * figure에 2개의 subplot이 포함되는 예제 ```python import matplotlib.pyplot as plt figure = plt.figure() axes1 = figure.add_subplot(1, 2, 1) axes2 = figure.add_subplot(1, 2, 2) plt.show() ``` plot() 함수 --- * plot() 함수는 꺾은선형그래프를 그리는 함수 * plot(x, y)와 같이 x축에 사용할 데이터, y축에 사용할 데이터를 각각 리스트로 만든 뒤 인수로 전달 * TIP : figure.add_subplot(111)처럼 쉼표 생략 가능 ```python import matplotlib.pyplot as plt figure = plt.figure() axes = figure.add_subplot(111) x = [0, 1, 2, 3, 4] y = [4, 1, 3, 5, 2] axes.plot(x, y) plt.show() ``` * plot() 함수는 꺾은선형그래프를 그리는 함수 ```python import matplotlib.pyplot as plt figure = plt.figure() axes = figure.add_subplot(111) x1 = [0, 1, 2, 3, 4] y1 = [4, 1, 3, 5, 2] x2 = [0, 1, 2, 3, 4] y2 = [0, 8, 5, 3, 1] axes.plot(x1, y1, x2, y2) plt.show() ``` * plot() 함수는 다양한 옵션을 사용할 수 있다. | 구분 | 의미 | 종류 | | --- | --- | --- | | linestyle | 선의 형태 | 실선('-', 'solid'), 대시('- -', 'dashed'), 점선(':', 'dotted') | | linewidth | 선의 굵기 | 포인트(pt) 단위 실수 | | color | 선의 색상 | 빨강('r'), 파랑('b') | | marker | 표식 | ('.'), ('o'), ('v'), ('^') | ```python import matplotlib.pyplot as plt figure = plt.figure() axes = figure.add_subplot(111) axes.plot([0, 1, 2, 3, 4], [0, 3, 0, 3, 0], linestyle='dotted', linewidth=5.0) axes.plot([0, 1, 2, 3, 4], [1, 2, 3, 4, 5], color='r', marker='v') plt.show() ``` matplotlib 라이브러리 한글 처리 --- * matplotlib 한글을 사용하면 정상적으로 표시되지 않음 * font-manager와 rc를 이용해서 사용하고자 하는 한글 폰트를 등록하면 이 문제를 해결할 수 있다. * 사용하고자 하는 폰트를 선정하고 해당 폰트의 경로와 파일명을 확인 * 윈도우 10 운영체제의 경우 C:/Windows/Fonts 디렉터리에 시스템에 설치된 폰트가 있다. ```python import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import font_manager, rc import matplotlib font_path = 'C:/Windows/Fonts/malgun.ttf' font_name = font_manager.FontProperties(fname=font_path).get_name() matplotlib.rc('font', family=font_name) plt.plot(['봄', '여름', '가을', '겨울'], [20.5, 30.5, 15.5, 1.5]) plt.show() ``` 예제 --- * 상반기(1~6월)의 매출 데이터를 꺾은선형그래프로 나타내서 매출 추세를 알아보는 프로그램 * 가로툭은 Jan~Jun으로 표시, 세로축은 매출액을 표시 ``` x = ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'jun'] y = [1200, 800, 500, 400, 700, 800] ``` $$hide ```python import matplotlib.pyplot as plt figure = plt.figure() axes = figure.add_subplot(111) x = ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'jun'] y = [1200, 800, 500, 400, 700, 800] axes.plot(x, y) plt.show() ``` $$ bar() 함수 --- * 막대그래프를 그리는 방법 * 막대그래프는 어떤 데이터의 많고 적음을 나타낼 때 주로 사용 * 파이썬에서는 bar() 함수로 그릴 수 있다. * plot() 함수와 같은 방법으로 사용 ```python import matplotlib.pyplot as plt figure = plt.figure() axes = figure.add_subplot(111) x = ['Mon', 'Tue', 'Wed', 'Thu', 'Fri', 'Sat', 'Sun'] y = [8, 6, 5, 4, 7, 9, 5] axes.bar(x, y) plt.title('weekday call') plt.xlabel('week') plt.ylabel('call') plt.show() ``` scatter() 함수 --- * 산포그래프 * 산포그래프(scatter plot) : 어떤 두 변수 사이의 상관관계를 나타낼 때 사용 [![2021b-Grouped-Marginal-Histogram.png](https://i.postimg.cc/1Xc1XhM2/2021b-Grouped-Marginal-Histogram.png)](https://postimg.cc/H8xhvNq9) ```python import matplotlib.pyplot as plt figure = plt.figure() axes = figure.add_subplot(111) x = [1,2,3,4,5,6] y = [6,4,1,2,7,5] area = [50,100,150,200,250,300] # 각 점의 크기 color = ['red', 'green', 'blue', 'orange', 'aqua', 'crimson'] # 각 점의 색상 axes.scatter(x, y, s=area, c=color) plt.show() ``` 예제 --- * 어느 집단의 소음에 따른 스트레스 지수를 조사하였더니 다음과 같다. * 소음과 스트레스 지수의 상관관계를 시각적으로 표시하는 산포그래프를 그리는 프로그램 | 소음 | 20 | 25 | 30 | 35 | 40 | 45 | 50 | 55 | 60 | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | 스트레스 | 10 | 11 | 15 | 20 | 30 | 42 | 55 | 70 | 88 | $$hide ```python import matplotlib.pyplot as plt figure = plt.figure() axes = figure.add_subplot(111) noise = [20,25,30,35,40,45,50,55,60] stress = [10,11,15,20,30,42,55,70,88] axes.scatter(noise, stress, s=50) plt.xlabel('noise') plt.ylabel('stress') plt.show() ``` $$ pie() 함수 --- * 원형그래프 ```python import matplotlib.pyplot as plt figure = plt.figure() axes = figure.add_subplot(111) data = [1, 2, 3] axes.pie(data) plt.axis('equal') plt.show() ``` * 형태가 타원이 아닌 일반 원의 형태로 출력하도록 axis('equal') 사용 * 원형그래프만으로 정보를 전달하기 부족하기 때문에 범례나 레이블 등 추가 정보를 포함해서 작성하는 것이 좋다. * 범례 : legend() * 레이블 : labels 옵션이나 autopct 옵션을 이용 ```python import matplotlib.pyplot as plt figure = plt.figure() axes = figure.add_subplot(111) data = [1, 2, 3] label = ['Good', 'Bad', 'Normal'] axes.pie(data, labels=label, autopct='%d%%') plt.axis('equal') plt.legend(label, loc="center left") plt.show() # autopct='%d%%' 옵션 : 문자열 포맷팅을 활용하기 때문에 소숫점 표현도 가능 # %%: %를 표시, 이스케이프 문자이기 때문에 %%처럼 작성해야 함 ``` wordcloud === * 외부 라이브러리 ``` pip install wordcloud ``` wordcloud 생성하기 --- * wordcloud 라이브러리는 matplotlib 라이브러리와 함께 사용 * 가장 먼저 wordcloud 모듈로 워드클라우드를 생성 * 생성된 워드클라우드를 matplotlib 라이브러리로 출력 ```python import wordcloud import matplotlib.pyplot as plt words = { 'Python': 10, 'Java': 5, 'C': 7, 'C++': 9, 'JSP': 12 } wc = wordcloud.WordCloud() cloud = wc.generate_from_frequencies(words) plt.figure() plt.imshow(cloud) plt.show() ``` * 한글을 이용해서 생성하려면 추가 작업 필요 * 글꼴을 한글 폰트로 변경하는 작업이 필요하다. ```python import wordcloud import matplotlib.pyplot as plt words = { '파이썬': 20, '빅데이터': 5, '웹크롤링': 7, '인공지능': 9, '딥러닝': 12 } wc = wordcloud.WordCloud(font_path='C:/Windows/Fonts/malgun.ttf') cloud = wc.generate_from_frequencies(words) plt.figure() plt.imshow(cloud) plt.show() ```