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https://velog.io/@dlsdk2526/%EC%A0%95%EC%B2%98%EA%B8%B0-%EC%8B%A4%EA%B8%B0-%EC%9A%94%EC%95%BD-1-%EC%9A%94%EA%B5%AC%EC%82%AC%ED%95%AD-%ED%99%95%EC%9D%B8 정처기 실기 요약 [1] 요구사항 확인 소프트웨어 생명주기(SDLC)시스템의 전 공정을 체계화한 절차SDLC 모델 종류폭포수 모델 : 각 단계를 확실히 마무리 지은 후에 다음 단계로 넘어감, 선형 순차적 모형(고전적 생명주기 모형)프로토 velog.io 1. 소프트웨어 생명주기(SDLC) - 시스템의 전 공정을 체계화한 절차 2. SDLC 모델 종류 - 폭포수 모델 : 각 단계를 확실히 마무리 지은 후에 다음 단계로 넘어감, 선형 순차적..
1. 연습문제 import requests from bs4 import BeautifulSoup as bs # BeautifulSoup 실습 : find_all() 메소드 이용하기 # 다음 뉴스에서 제목, 링크, 뉴스 본문 추출하기 # 다음 뉴스에서 제목, 링크, 뉴스 본문 추출해서 파일로 저장하기 # 1) 이전 예제를 활용할 것 # 2) 링크를 추출한 for 안에서 제목을 추출 # 3) 뉴스 본문은 링크를 이용 # 4) 링크를 타고 뉴스 본문을 들고 와야 되니 # for문 안에서 requests, BeautifulSoup가 실행이 되어야 함 # 5) 제목, 링크, 뉴스 순으로 csv 저장 # 기사 모으기 url = 'https://news.daum.net/' response = requests.get(..
1. 공공데이터활용(공항터미널) import csv import pprint import requests import xmltodict # 인증키 저장 service_key : str = '1wMGYoH1onj8LIYDjyTfyuVPZLQc6F31PLdZjBj6jxjEi5P5suF4F9tGV2d38RvWOUj0tpiv6%2FOmN0NsBd93gg%3D%3D' # URL 기입 url = 'http://apis.data.go.kr/B551177/BusInformation/getBusInfo' param = f'?serviceKey={service_key}&type=xml&area=6&numOfRows=30' # URL 정보 불러옴 response = requests.get(url+param) # 불러온 정보..
1. 공공데이터활용(에어코리아) - 공공데이터포털_에어코리아_측정소정보 import json import csv import requests # 1. 데이터 수집 # 서비스 키 service_key :str = '서비스키' url = 'http://apis.data.go.kr/B552584/MsrstnInfoInqireSvc/getMsrstnList' param_str : str = f'?addr=대구&pageNo=1&numOfRows=30&serviceKey={service_key}&returnType=json' response = requests.get(url + param_str) json_data = response.text # HTTP 응답에서 텍스트 데이터를 추출 dict_data = json..
1. 공공데이터활용 import csv from typing import List # example_file = open('./input/아파트(매매)_실거래가_20240304154554.csv') # example_reader = csv.DictReader(example_file) # print('출력') # for row in example_reader: # print(f'{row}') # print('=' * 20) # 조건 : 래미안 단지만 검색 # 출력조건: 지역, 단지명, 크기, 층수, 거래금액 # 저장 파일명 : apt_2403_조건1.csv # with로 파일 처리 new_datas: List[dict] = list() with open('./input/아파트(매매)_실거래가_2024030..
[ 제 1장 데이터모델링의 이해 ] 1. 데이터 모델링이란 - 정보시스템을 구축하기 위한 데이터 관점의 업무 분석 기법 - 현실 세계의 데이터를 약속된 표기법으로 표현하는 과정 - 데이터베이스를 구축하기 위한 분석 및 설계의 과정 2. 데이터 모델링 유의점 - 중복, 비유연성, 비일관성 3. 데이터베이스 스키마 구조 3단계 - 외부스키마, 개념스키마, 내부스키마 4. ERD 작성 순서 - 1. 엔티티를 그린다 - 2. 엔티티를 적절하게 배치한다 - 3. 엔티티 간 관계를 설정한다 - 4. 관계명을 기술한다 - 5. 관계의 참여도를 기술한다 - 6. 관계의 필수여부를 기술한다 5. 엔티티의 특징 - 반드시 해당 업무에서 필요하고 관리하고자 하는 정보이어야 한다 - 유일한 식별자에 의해 식별이 가능해야 한다..