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매번 검색하는 기본 코드 - python versionpython 2023. 1. 17. 15:08
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.
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.
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