로또 당첨 번호 데이터 추출 하여 데이터화하기(python, mysql)이전시간에 역대 로또 번호를 추출하여 csv파일로 만드는 법을 해보았습니다.> 역대 로또 당첨 번호 데이터 추출 ver.python 역대 로또 당첨 번호 데이터 추출 ver.python파이썬으로 로또 당첨 번호 데이터를 수집하는 방법로또 데이터는 많은 사람들이 관심을 가지는 정보 중 하나입니다. 특히 역대 로또 당첨 번호, 당첨금 등은 통계 자료로도 활용될 수 있습니다fflask.tistory.com이번에는 이전에 해보려고 했던 데이터 베이스화 를 진행해보겠습니다.주요 내용이전과 같은 방식으로 진행되지만 변경 사항으로 csv에서  mysql 이 추가됩니다.API 활용: 로또 데이터를 제공하는 API를 사용.Python 라이브러리: r..

Python 기초 웹크롤링 가이드웹크롤링은 데이터를 수집하거나 분석하는 데 매우 유용한 기술입니다. Python은 다양한 라이브러리와 간단한 문법 덕분에 초보자들도 쉽게 웹크롤링을 배울 수 있는 언어로 알려져 있습니다. 이번 포스팅에서는 Python을 활용한 기초 웹크롤링 방법을 다뤄보겠습니다.1. 웹크롤링이란?웹크롤링(Web Crawling)은 웹페이지의 데이터를 자동으로 가져와 분석하거나 저장하는 기술입니다. 흔히 스크래핑(Web Scraping)이라고도 부르며, 검색 엔진, 데이터 분석, 가격 비교 서비스 등에서 활용됩니다.주의사항: 웹크롤링은 반드시 타인의 권리를 침해하지 않는 범위 내에서 사용해야 합니다. 해당 웹사이트의 robots.txt 파일을 확인하거나 이용 약관을 준수해야 합니다.2. P..

파이썬으로 로또 당첨 번호 데이터를 수집하는 방법로또 데이터는 많은 사람들이 관심을 가지는 정보 중 하나입니다. 특히 역대 로또 당첨 번호, 당첨금 등은 통계 자료로도 활용될 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 Python을 활용하여 역대 로또 당첨 번호 데이터를 수집하고 CSV 파일로 저장하는 코드를 작성하는 과정을 공유합니다. 절대 작성자가 로또를 사도 당첨이 안 되는 이유를 알기 위해 작성된 게 아닙니다!!우선 데이터를 가지고 올 수 있는 지 부터 확인을 진행하겠습니다.로또 복권 사이트 링크https://dhlottery.co.kr/ 확인할 수 있는 방법이 있는지 체크를 위해 접속해줍니다.해당 페이지의 방향 선택 시 동작하는 api가 있다는 걸 확인그럼 해당 api가 정상동작 어떻게 잘 동작하는지 확인..

랜덤 숫자 추출기 만들기파이썬(Python) 기초 예제: 랜덤 숫자 추출기(Python Basics: Create a Random Number Generator)파이썬은 간단하면서도 강력한 프로그래밍 언어로, 다양한 작업을 손쉽게 수행할 수 있습니다. 이번 포스팅에서는 파이썬에서 제공하는 기본 라이브러리를 활용해 랜덤 숫자를 생성하는 프로그램을 만들어 보겠습니다.(Python is a simple yet powerful programming language, suitable for various tasks. In this tutorial, we’ll learn how to create a program that generates random numbers using Python’s built-in lib..

Colaboratory(코랩)을 활용하여 Pytrhon 설치 없이 사용하기 소개 Colaboratory(코랩)은 구글이 제공하는 클라우드 기반의 무료 Jupyter 노트북 환경으로, Python 프로그래밍을 설치하지 않고도 웹 브라우저를 통해 손쉽게 Python 코드를 작성하고 실행할 수 있는 편리한 도구입니다. 이번 글에서는 Colaboratory를 사용하여 Python을 설치 없이 어떻게 활용하는지에 대해 알아보겠습니다. Colaboratory(코랩)의 장점 무료 사용: Colaboratory는 구글의 클라우드 서비스를 활용하여 무료로 Python 코드를 실행할 수 있습니다. 간편한 공유: 코랩은 노트북 파일(.ipynb)로 저장되며, 쉽게 다른 사람들과 공유할 수 있습니다. 뛰어난 확장성: 다양한 ..

python 간단한 ai 코드 위해서 sklearn 설치해야 합니다. SLEARN 설치 pip install scikit-learn MAIN CODE from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score # 데이터 로딩 iris = load_iris() # 데이터 분할 및 전처리 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size..