개요 통계청(https://mdis.kostat.go.kr/) 에서는 마이크로데이터를 제공하고 있음 해당 사이트에서 회원가입은 필수로 진행해야 한다. MDIS 다운로드 서비스 이용 2022년 기준 가계금융복지조사 데이터를 다운로드 받는다. 다운로드 서비스/소득소비자산/가계금융복지조사/가구마스터(제공)/2022년도를 아래와 같이 순차적으로 클릭한다. 다운로드받을 데이터의 형태와 해당 데이터를 입수할 때 필요한 ‘통계 툴 읽기 스크립트’를 선택한다. Python 스크립트는 제공하지 않아서, R로 선택을 한다. 위 그림에서 마이페이지를 클릭한다.
개요 도커를 활용하여 Streamlit 배포를 진행해본다. Dockerfile의 의미에 대해 이해한다. Dockerfile Docker 이미지를 빌드하기 위한 일련의 명령어를 포함하는 텍스트 파일 컨테이너에서 애플리케이션이 실행될 때 필요한 환경과 종속성을 정의하는 방법을 제공 패키지 설치, 파일 복사 및 환경 변수 설정 등의 지시어가 포함 사전준비 github에 sample 프로젝트를 올려둔다. 예제 : https://github.com/streamlit/streamlit-example 필자는 독립적으로 github repository를 작성했다. 소스코드 예제 소스코드는 크게 아래와 같이 작성했다. 먼저 app.py는 아래와 같다. import numpy as np import pandas as pd import matplotlib import sklearn import scipy import plotly import streamlit as st def main(): st.
무작정 도커 시작하기 docker에 Ubuntu를 설치하고 실행해본다. 현재 파일 목록들을 살펴본다. 빠져 나올 때는 EXIT를 실행한다. C:\Users\human>docker run -it ubuntu:18.04 Unable to find image 'ubuntu:18.04' locally 18.04: Pulling from library/ubuntu 72d9f18d70f3: Pull complete Digest: sha256:a3765b4d74747b5e9bdd03205b3fbc4fa19a02781c185f97f24c8f4f84ed7bbf Status: Downloaded newer image for ubuntu:18.04 root@7a7a49e2d83e:/# ls bin boot dev etc home lib lib64 media mnt opt proc root run sbin srv sys tmp usr var root@7a7a49e2d83e:/# 현재 도커 컨테이너 리스트를 확인한다. $ docker ps -a CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES 7a7a49e2d83e ubuntu:18.
개요 배치파일로 생성 후, 작업 스케줄러를 활용하여 자동으로 커밋을 실행하는 코드를 작성한다. 다른 예제도 같이 살펴본다. 윈도우 배치 파일 - 파이썬 가상환경 적용 배치파일 생성하기 프로젝트 폴더에 배치파일을 실행한다. 파일명은 submit.bat 로 지정했다. set root=C:\Users\human\Desktop\streamlit-predictions call git add . call git commit -m "updated from batch file" call git push 배치파일 실행하기 우선 해당 폴더에서 submit.bat 파일을 더블클릭한다. 더블 클릭하면 자동으로 배치파일이 실행되면서 해당 명령어들이 순차적으로 돌아가는 것을 확인할 수 있다.
강의소개 인프런에서 Streamlit 관련 강의를 진행하고 있습니다. 인프런 : https://inf.run/YPniH 개요 ChatGPT API 배포 예제 흐름도를 보여주도록 한다. Streamlit 회원가입, OpenAI 회원가입은 완료했다는 가정하에 본 블로그를 읽기 바란다. Streamlit : https://share.streamlit.io/ OpenAI : https://openai.com/api/ API Key 생성 아래 화면에서 View API Keys를 클릭한다. 아래 화면에서 Create new secret key 버튼을 클릭한다. 계정 발급 시 필수 확인 사항 필자는 사업자 G메일 계정이 있고, 개인 계정이 있다. 먼저 개인 계정의 사용자 대시보드 화면은 아래와 같이 나온다.
강의소개 인프런에서 Streamlit 관련 강의를 진행하고 있습니다. 인프런 : https://inf.run/YPniH Installation Map 시각화를 위한 주요 라이브러리를 설치한다. pip install numpy pandas matplotlib seaborn jupyterlab geopandas pydeck Enabling pydeck for Jupyter Jupyter는 더 복잡한 서버/클라이언트 상호 작용을 허용할 수 있다. 사용자 또는 시스템 관리자가 주피터에서 사용할 수 있도록 pydeck를 사용하도록 설정해야 한다. 바이너리 데이터 전송, 데이터 선택 및 시간 경과에 따른 데이터 업데이트는 파이덱이 주피터 환경에서 사용 가능한 경우에만 대화식으로 작동할 수 있다.
강의소개 인프런에서 Streamlit 관련 강의를 진행하고 있습니다. 인프런 : https://inf.run/YPniH 개요 간단한 프로젝트라도 DB와 연동하는 작업은 매우 중요하다. 클라우드 DB를 사용하기 위해서는 클라우드 회원가입 등 번거로운 절차를 거쳐야 하며, 또한 비용도 추가될 수도 있다. SQLite를 사용하면 간단한 DB 작업도 진행할 수 있다. Streamlit + SQLite 연동 작업을 간단히 하도록 해본다. SQLite 데이터 핸들링을 하기 위해서는 Python 기초 문법, Pandas 라이브러리를 배워야 한다. Pandas는 본 블로그에서 CSV 파일을 읽고 저장을 하는데 사용을 하게 된다.
개요 Open API를 통해서 부동산 실거래가 정보를 pandas 데이터프레임으로 변환하는 코드를 구현한다. 요청인자 확인 샘플 URL은 크게 2가지를 제공한다. 서울시 부동산 실거래가 정보 http://openapi.seoul.go.kr:8088/(인증키)/xml/tbLnOpendataRtmsV/1/5/ 서울시 부동산 실거래가 정보(마곡일성트루엘플래닛) http://openapi.seoul.go.kr:8088/(인증키)/xml/tbLnOpendataRtmsV/1/5/2022/11500/강서구/10500/일반/0758/0002/마곡일성트루엘플래닛/오피스텔 출력 예제는 다음과 같다. <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <tbLnOpendataRtmsV> <list_total_count>2639192</list_total_count> <RESULT> <CODE>INFO-000</CODE> <MESSAGE>정상 처리되었습니다</MESSAGE> </RESULT> <row> <ACC_YEAR>2023</ACC_YEAR> <SGG_CD>11545</SGG_CD> <SGG_NM>금천구</SGG_NM> <BJDONG_CD>10100</BJDONG_CD> <BJDONG_NM>가산동</BJDONG_NM> <LAND_GBN>1</LAND_GBN> <LAND_GBN_NM>대지</LAND_GBN_NM> <BONBEON>0776</BONBEON> <BUBEON>0000</BUBEON> <BLDG_NM>가산대명벨리온</BLDG_NM> <DEAL_YMD>20230127</DEAL_YMD> <OBJ_AMT>12300</OBJ_AMT> <BLDG_AREA>16.28</BLDG_AREA> <TOT_AREA>25.630000</TOT_AREA> <FLOOR>8</FLOOR> <RIGHT_GBN/> <CNTL_YMD/> <BUILD_YEAR>2017</BUILD_YEAR> <HOUSE_TYPE>오피스텔</HOUSE_TYPE> <REQ_GBN>중개거래</REQ_GBN> <RDEALER_LAWDNM>서울 금천구</RDEALER_LAWDNM> </row> <row> <ACC_YEAR>2023</ACC_YEAR> <SGG_CD>11500</SGG_CD> <SGG_NM>강서구</SGG_NM> <BJDONG_CD>10500</BJDONG_CD> <BJDONG_NM>마곡동</BJDONG_NM> <LAND_GBN>1</LAND_GBN> <LAND_GBN_NM>대지</LAND_GBN_NM> <BONBEON>0793</BONBEON> <BUBEON>0000</BUBEON> <BLDG_NM>유림트윈파크</BLDG_NM> <DEAL_YMD>20230127</DEAL_YMD> <OBJ_AMT>13900</OBJ_AMT> <BLDG_AREA>19.
회원가입 회원가입 : 회원가입 | 서울특별시청 (seoul.go.kr) 모두 동의합니다를 선택한다. 본인인증 절차를 거친다. 회원정보를 입력한다. 부가서비스 신청은 옵션이기 때문에 여기서 별도로 다루지는 않겠다. 회원가입이 완료가 되었다. 서울 열린데이터 광장 로그인 이제 데이터 수집을 위해, 해당 사이트에 로그인을 진행한다. 찾고 싶은 데이터를 입력해주세요 부동산을 입력하고 검색을 진행한다. 여기에서 서울시 부동산 실거래가 정보 탭을 클릭한다. 하단에 인증키 신청을 클릭한다. 작성이 끝나면 바로 API 발급이 부여가 된다.
개요 ChatGPT를 활용하여 각 여행지의 기본정보를 제공한다. 사진은 필자가 직접 찍은 것을 활용했다. 마리나 샌즈 호텔 마리나 샌즈 호텔은 싱가포르에서 유명한 호텔입니다. 이 호텔은 싱가포르의 주요 관광지와 접근성이 좋고, 객실이 깨끗하고 서비스가 좋다고 소개되고 있습니다. 마리나 샌즈 호텔에서는 수영장, 사우나, 제과점, 정원, 수프 식사 서비스 등을 제공합니다. 객실 안에는 에어컨, 텔레비젼, 전화, 커피/차 메이커, 일회용 샴푸, 바디 샴푸, 수건, 샤워 캡 등이 구비되어 있습니다. 마리나 샌즈 호텔 내부에는 쇼핑몰, 레스토랑, 커피숍 등이 있습니다.