매번 검색하는 기본 코드 - python version

학생때로 돌아가서 코딩 쪼렙이던 시절(지금도 쪼렙인건 안비밀~.<) 생각해보면 이런 수많은 코드를 다 외워서 작성해야하나 하는 걱정이 들었었다. 왜냐하면 전공내용이 이해안가면 시험볼때 그냥 외워서 썼던것처럼 실제 개발할땐 얼마나 많은 코드를 외워야하는지 섣불리 걱정을 했기 때문이다. 

 

하지만 까먹어도 개발할수 있어요 Google이 도와주기때문에

 

이번 포스팅은 내 기준 자주 쓰지만, 매번 까먹어서 구글링하는 코드를 정리하려한다.

 

[ python warning 무시 ]

- warning문구가 terminal에 뜨지 않도록 한다. 고객으로부터 프로그램은 돌아갔는데 에러가 났다며 화들짝 연락이 오지 않도록하는 마법의 코드이다.

import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')

 

 

[datetime - 오늘 날짜 출력]

- 매번쓰는데 매번 안외워진다.

from datetime import datetime
print(datetime.today().strftime("%Y%m%d")) # YYYYMMDD

 

 

[자동화프로그램에서 파일 불러오기 - tkinter]

from tkinter import *
from tkinter import filedialog
import os

PATH_CURR = os.getcwd()

root = Tk()

# 단일 파일 선택, 파일명 받기
root.filename = filedialog.askopenfilename(initialdir=f"{PATH_CURR}", title="파일을 선택하세요",
                                               filetypes=(("csv", "*.csv"), ("xlsx", "*.xlsx"), ("all files", "*.*")))
test_file = root.filename # 파일명(절대경로)

# 2개이상 파일 선택
files = filedialog.askopenfilenames(initialdir="./"
                                    ,title='파일을 선택하세요.'
                                    ,filetypes=(("jpg", "*.jpg"), ("all files", "*.*")))

 

 

[ Model/Scaler -> pkl : dump파일 만들기 및 불러오기 ]

- 애써 힘들게 만든 AI모델 숨길 수 있어요.

import joblib

# 학습모델저장
model = LinearRegression().fit(X, y)
joblib.dump(model, f"model.pkl")

# 저장한 모델 불러오기
loaded_model = joblib.load("model.pkl")

 

 

[ Dictionary to DataFrame ]

import pandas as pd
data = {'key1' : val1,
        'key2': val2}
df = pd.DataFrame.from_dict(data, orient='index')
# pd.DataFrame(data)는 오류남.

 

생각나면 더 추가할 예정.

 

 

 

개발자특: 프로젝트 끝나면 까먹음