요즘 대부분의 프로젝트에서 외부 API를 연동하는 일이 빈번하게 발생하는데, 처음에는 간단해 보이던 API 작업이 실무에선 여러 예외 상황과 에러 처리로 인해 생각보다 복잡해지곤 합니다. 오늘은 Requests 모듈을 효율적으로 사용하는 방법을 공유하려고 합니다. 목차 Requests 모듈 기본 개념과 설치 HTTP 메서드 활용하기 (GET, POST, PUT, DELETE) 헤더와 파라미터 설정 방법 효과적인 에러 핸들링과 예외 처리 인증 및 보안 처리 방법 API 호출 최적화와 모범 사례 Requests 모듈 기본 개념과 설치파이썬으로 API 요청을 보내는 방법은 여러 가지가 있습니다. 표준 라이브러리의 urllib도 있고, httpli..
안녕하세요. 오늘은 파이썬을 활용해 네이버 뉴스 기사 제목을 자동으로 수집하는 방법에 대해 알아보려고 합니다. 저는 최근 데이터 분석 프로젝트에서 뉴스 제목 데이터가 필요했는데, 하나하나 복사하는 과정이 너무 비효율적이라고 느꼈습니다. 그래서 파이썬 스크래핑을 직접 구현해봤는데, 예상보다 훨씬 간단하면서도 강력했습니다. 개발 경험 10년 차로서 말씀드리자면, 웹 스크래핑은 반복 작업을 자동화하는 가장 효과적인 방법 중 하나입니다. 특히 데이터 수집 단계에서 많은 시간을 절약해줍니다. 목차 웹 스크래핑 기본 개념과 법적 고려사항 파이썬 환경 설정 및 필요 라이브러리 설치 네이버 뉴스 페이지 구조 분석 뉴스 제목 스크래핑 코드 구현 수집된 데이터 저장..
누구나 한 번쯤 반복적인 브라우저 작업에 지쳐본 경험이 있을 겁니다. 로그인하고, 버튼 클릭하고, 데이터 입력하고... 이런 작업을 매일 반복한다? 솔직히 정신병 걸릴 노릇입니다. 저 역시 웹 테스트를 위해 같은 작업을 수백 번 반복하다 결국 자동화의 길을 찾게 됐고, 그 해결책이 바로 Selenium이었습니다. 웹 브라우저 자동화의 최강자 Selenium을 파이썬과 함께 사용하는 방법, 제대로 파헤쳐 보겠습니다. 목차 Selenium이란 무엇인가? (그리고 왜 써야 하는가) Python과 Selenium 환경 구축하기 웹 브라우저 조작의 기본 고급 자동화 테크닉 Selenium으로 웹 스크래핑 구현하기 실전 프로젝트와 모범 사례 Selen..
안녕하세요, 오늘은 보통 크롤링이라고 부르는 웹 스크래핑 작업에서 가장 많이 쓰이는 BeautifulSoup에 대해 깊이 다뤄보려고 합니다.개발자로 일하다 보면 데이터 수집은 항상 중요한 업무였죠. 특히 파이썬과 BeautifulSoup 조합은 웹페이지에서 필요한 정보를 추출하는 가장 효율적인 방법 중 하나입니다. 시간 낭비하지 말고 실전에서 바로 써먹을 수 있는 방법을 공유하겠습니다.목차BeautifulSoup 기초 알아보기 설치 및 환경 설정 방법 HTML 파싱과 데이터 추출 테크닉 CSS 셀렉터와 정규식 활용하기 고급 스크래핑 패턴과 최적화 윤리적 스크래핑과 법적 고려사항BeautifulSoup 기초 알아보기BeautifulSoup은 HTML과 XML 파일에서 데이터를 추출하기 위한 파이썬 라이브러..
여러 비즈니스 이해관계자들을 위해 '예쁜' 차트를 만들어내는 과정은 생각보다 훨씬 복잡하고 지루하다. 특히 유튜브 API와 같은 외부 데이터는 전처리 과정에서 예상치 못한 문제들이 계속 발생한다. 오늘은 한번 파이썬 기반 유튜브 데이터 시각화 방법을 다뤄보려고 한다. 화려한 그래프보다는 안정적인 코드, 재사용 가능한 패턴, 그리고 흔히 발생하는 문제 해결에 초점을 맞추려고 하는데. 잘될까 목차 유튜브 API 접근 및 데이터 추출하기 조회수 데이터 정제와 전처리 Matplotlib과 Seaborn으로 기본 차트 그리기 Plotly를 활용한 인터랙티브 시각화 Dash로 실시간 모니터링 대시보드 구축 대용량 데이터 처리 최적화 기법 유튜브 API..
날씨 데이터를 수집해서 직접 분석하고 시각화까지 해보고 싶었던 적 있나? 생각보다 복잡하지 않다. 오늘 한번 해보자.안녕하세요. 최근 데이터 시각화 프로젝트를 맡게 되어 API로 날씨 데이터를 수집하고 차트로 표현하는 작업을 했습니다. 처음엔 라이브러리 호환성 문제로 애를 좀 먹었는데, 여러분은 삽질하지 않도록 정리해 봤습니다. 특히 무료 API로도 충분히 의미 있는 데이터를 추출할 수 있다는 걸 알게 되었네요. 실제 프로젝트에서 사용한 코드와 경험을 공유합니다.목차날씨 데이터 API 선택하기 API 키 발급받고 설정하기 Python으로 날씨 데이터 가져오기 수집한 날씨 데이터 처리하기 Matplotlib으로 날씨 그래프 그리기 고급 날씨 데이터 시각화 기법날씨 데이터 API 선택하기날씨 데이터를 수집하..
안녕하세요, 오늘은 파이썬으로 주식 데이터를 분석하고 시각화하는 방법에 대해 이야기해볼게요. 간략하게 이 정도도 가능하다 정도를 생각하고 같이 만들어보겠습니다.목차주식 데이터 획득하기: yfinance와 pandas-datareader 기본적인 주가 데이터 분석 방법 기술적 지표 계산 및 해석 효과적인 주식 데이터 시각화 테크닉 간단한 트레이딩 전략 백테스팅 머신러닝을 활용한 주가 예측주식 데이터 획득하기: yfinance와 pandas-datareader주식 데이터 분석의 첫 단계는 당연히 데이터 확보다. 신뢰할 수 있는 데이터 없이는 아무리 복잡한 알고리즘도 쓸모가 없다. 파이썬에서는 주로 두 가지 라이브러리를 사용해 주식 데이터를 가져온다: yfinance와 pandas-datareader다.yfi..
엑셀로 그래프 그리다 지친 당신, Python의 Seaborn으로 단 몇 줄의 코드만으로 전문가급 데이터 시각화를 만들 수 있다면 어떨까요?안녕하세요, 데이터 시각화에 관심 있는 여러분. 오늘은 Seaborn이라는 이 강력한 도구를 활용해 누구나 쉽게 따라 할 수 있는 데이터 시각화 방법을 공유하려고 합니다. 목차 Seaborn 기초: 설치부터 첫 그래프까지 Seaborn 그래프 유형별 특징과 활용법 그래프 커스터마이징: 색상, 스타일, 테마 고급 시각화 테크닉: 멀티플롯과 복합 그래프 데이터 시각화 베스트 프랙티스 실전 예제: 데이터셋 분석부터 인사이트 도출까지 Seaborn 기초: 설치부터 첫 그래프까지Seaborn은 Python의 시각..
안녕하세요.데이터 처리하면서 CSV 파일 다루는 일이 생각보다 많은데, 파이썬으로 이걸 효율적으로 처리하는 방법이 있습니다. 오늘은 실수 없이 CSV 파일을 다루는 방법을 정리해봤습니다. 목차 1. CSV 파일 기본 이해하기 2. 파이썬 기본 csv 모듈 사용법 3. pandas로 CSV 다루기 4. CSV 처리 시 흔한 오류와 해결법 5. 대용량 CSV 처리 성능 최적화 6. 실전 CSV 처리 예제 1. CSV 파일 기본 이해하기CSV(Comma-Separated Values)는 단순히 쉼표로 구분된 텍스트 파일입니다. 단순해 보이지만 이 단순함이 오히려 혼란을 가져옵니다. 파일 확장자만 보고 모든 CSV 파일이 동일하다고 착각하는 개발자..
데이터 분석과 머신러닝에서 필수적인 Numpy 행렬 연산, 잘못 사용하면 성능이 최대 100배 차이 납니다. 실수하기 쉬운 최적화 포인트를 확인하세요.안녕하세요. 파이썬으로 데이터 작업을 하다 보면 Numpy를 피해 갈 수 없죠. 문제는 대부분의 개발자들이 Numpy를 '그냥 배열 라이브러리' 정도로만 알고 효율적인 사용법을 모른다는 겁니다. 특히 행렬 연산은 잘만 활용하면 코드 몇 줄로 복잡한 연산을 처리할 수 있지만, 잘못 사용하면 메모리를 낭비하고 성능이 크게 저하됩니다. 오늘은 제가 현업에서 자주 사용하는 Numpy 행렬 연산 기법과 최적화 포인트를 공유합니다. 목차 1. Numpy 기초: 배열과 행렬의 차이점 2. 기본 행렬 연산과 성능 비교 3. ..
복잡한 코드 없이도 데이터를 시각적으로 표현하고 싶은가? Matplotlib이 해답이다.안녕하세요. 오늘은 파이썬 데이터 시각화의 기본이라 할 수 있는 Matplotlib 라이브러리에 대해 이야기해 보려고 합니다. 아무리 좋은 데이터와 분석 결과가 있어도 이를 제대로 시각화하지 못하면 그 가치는 반감됩니다. Matplotlib은 파이썬에서 가장 기본적이고 널리 사용되는 시각화 라이브러리로, 이것만 알아도 대부분의 기본 그래프는 그릴 수 있습니다. 복잡한 것 없이 실용적인 접근으로 시작해 보겠습니다. 목차 Matplotlib 소개 및 설치 기본 그래프 유형 (선 그래프, 막대 그래프, 산점도) 그래프 커스터마이징 (색상, 스타일, 레이블) 여러 그래프 동..
엑셀로 하루 종일 씨름하는 대신, 파이썬으로 5분 만에 데이터 분석을 끝내고 싶지 않으신가요?안녕하세요, 개발자 여러분. 오늘은 업무 자동화의 강력한 무기가 될 Pandas 라이브러리 사용법에 대해 알아보겠습니다. 제가 데이터 분석 업무를 맡았을 때 Excel VBA로 고생하다가 Pandas를 알게 된 후 업무 시간이 절반으로 줄었습니다. 엑셀 파일 열고, 피벗 테이블 만들고, 시각화하는 과정을 모두 자동화할 수 있으니까요. 이제 그 비법을 공유하겠습니다. 목차 1. Pandas 기초 및 설치 방법 2. 엑셀 파일 읽기 및 기본 데이터 탐색 3. 데이터 정제 및 전처리 기법 4. 데이터 분석 및 통계 기능 5. Pandas로 데이터 시각화하기 ..
