개요 Plotly 그래프를 다양한 방법으로 내보내는 코드를 작성해본다. 본 블로그에서는 HTML, PNG 두가지 형태로 내보내는 방법을 숙지한다. HTML로 내보내기 plotly figures는 HTML 및 자바스크립트로 구성되어 있다. 소스코드는 아래와 같다. fig.write_html('html_plot.html', config={'toImageButtonOptions':{'format': 'svg'}}) image로 내보내기 이미지로 내보내기 위해서는 아래와 같이 소스코드를 작성한다. fig.write_image('path/to/image_file.svg',height=600, width=850) 그런데, 실행 시, 다음과 에러가 나올 경우 아래와 같이 라이브러리를 설치한다. --------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) <ipython-input-11-691564193a43> in <module> ----> 1 fig.write_image('img/tutorial.png', height = 600, width = 850) /Library/Frameworks/Python.

Figure Object Figure Object는 크게 두가지로 구성(Attribute)이 되어 있다. data : 여기에서는 그래프와 관련된 각종 정보가 담긴 데이터를 의미한다. 예를 들면, 산점도를 그린다면, X와 Y값의 정보를 확인할 수 있다. 그래프의 색상도 정의할 수 있다. layout : data외의 모든 것은 layout에 속한다. 기본적으로 layout은 그래프의 Styling 요소들이 들어 있다. 예를 들면, X축, Y축의 제목, 색상 등을 변경하고자 할 때는 layout에 접근해야 한다. 간단하게 Figure Object를 정의해본다. import plotly.graph_objects as go fig = go.

개요 Plotly 그래프의 기본 생태계를 익히도록 한다. Plotly 그래프를 작성하도록 한다. 라이브러리 불러오기 본 코드는 모두 Local 가상환경을 설치한 후, Jupyter Lab에서 작성했다. 해당 설치 과정은 본 블로그에서는 생략한다. 참조 : https://dojang.io/mod/page/view.php?id=2470 현재 plotly 버전은 다음과 같다. import plotly print(plotly.__version__) 5.1.0 로컬 환경에서 Jupyter notebook에서 plotly 그래프가 간혹 나타나지 않는 경우가 있다. 그런 경우, 아래와 같이 추가로 설치를 진행한다. jupyter labextension install jupyterlab-plotly 설치가 완료되었다면, 아래와 같은 코드를 추가로 실행한다. import plotly plotly.

개요 Flask 웹개발을 통해 간단한 Resume를 작성해본다. 가상환경 프로젝트 폴더에 가상환경을 설치한다. virtualenv venv created virtual environment CPython3.9.12.final.0-64 in 5343ms creator CPython3Windows(dest=C:\Users\human\Desktop\flask-resume-evan-examples\venv, clear=False, no_vcs_ignore=False, global=False) seeder FromAppData(download=False, pip=bundle, setuptools=bundle, wheel=bundle, via=copy, app_data_dir=C:\Users\human\AppData\Local\pypa\virtualenv) added seed packages: pip==22.2.2, setuptools==63.2.0, wheel==0.37.1 activators BashActivator,BatchActivator,FishActivator,NushellActivator,PowerShellActivator,PythonActivator 라이브러리 설치 가상환경에 접속 후, Flask 라이브러리를 설치한다. pip install Flask [app.py](http://app.py) 에 다음과 같이 작성한다. from flask import Flask, render_template app = Flask(__name__) @app.route('/') def index(): first_name = 'Evan' return render_template('index.

강의 홍보 취준생을 위한 강의를 제작하였습니다. 본 블로그를 통해서 강의를 수강하신 분은 게시글 제목과 링크를 수강하여 인프런 메시지를 통해 보내주시기를 바랍니다. 스타벅스 아이스 아메리카노를 선물로 보내드리겠습니다. [비전공자 대환영] 제로베이스도 쉽게 입문하는 파이썬 데이터 분석 - 캐글입문기 개요 기존 Flask-Dash-Heroku 연동 예제를 업그레이드 한다. Flask Factory Application의 기본 개념 및 Blueprint의 기본 개념을 이해한다. Dash App을 Flask Factory Application에 맞추어 가공 한다. 리뷰 기존 필자가 작성해두었던 Flask-Dash-Heroku App을 리뷰한다. 참조 : Flask-Dash-Heroku 연동 참조 : Dash App Using Flask Factory Pattern and Blueprint - 1 미리보기 다음과 같이 메뉴가 있도록 코드를 작성할 예정이다.

강의 홍보 취준생을 위한 강의를 제작하였습니다. 본 블로그를 통해서 강의를 수강하신 분은 게시글 제목과 링크를 수강하여 인프런 메시지를 통해 보내주시기를 바랍니다. 스타벅스 아이스 아메리카노를 선물로 보내드리겠습니다. [비전공자 대환영] 제로베이스도 쉽게 입문하는 파이썬 데이터 분석 - 캐글입문기 개요 기존 Flask-Dash-Heroku 연동 예제를 업그레이드 한다. Flask Factory Application의 기본 개념 및 Blueprint의 기본 개념을 이해한다. 리뷰 기존 필자가 작성해두었던 Flask-Dash-Heroku App을 리뷰한다. 참조 : Flask-Dash-Heroku 연동 미리보기 다음과 같이 메뉴가 있도록 코드를 작성할 예정이다.

개요 Grafana 대시보드를 다운로드 받고, 그래프를 작성한다. DB 연동을 통해 대시보드를 작성해본다. 설치 Grafana Download 사이트 : https://grafana.com/grafana/download?edition=oss&platform=windows 오픈소스로 다운로드 받는다. 설치가 끝난 이후에는 localhost:3000/login에 접속을 할 수 있다. Sign in 페이지가 나오면 admin을 각각 입력하면, 패스워드 변경하는 입력이 나오면 그 때 각자 본인에게 맞는 패스워드로 변경한다. 필자는 12345678로 지정했다. 첫번째 대시보드 Dashboard를 클릭한다. Add a new panel를 클릭한다. 아래 그림에서 Data source를 클릭한다. Query 탭에 Grafana를 선택한 상태에서 우측 상단의 Apply 버튼을 클릭한다.

개요 Flask 및 Dash를 활용하여 간단한 대시보드를 생성할 수 있다. 기존 구현한 대시보드를 Heroku에 배포할 수 있다. 사전준비 파이썬 가상환경 설치 및 기존 라이브러리에 대한 이해가 어느정도 있음을 가정한 상태에서 본 블로그를 작성했음을 유의한다. Heroku 회원가입 및 로그인이 되어 있어야 한다. Step 1. Github Repo생성 Github Repo 생성 시, 중복되지 않을 법한 이름으로 생성 필자 Repo : flask-heroku-dash-evan1234 해당 Repo를 로컬로 가져온다. git clone https://github.com/your_name/your_unique_repo.git Step 2. 가상환경 설치 및 주요 라이브러리 설치 먼저 가상환경을 설치한다.

개요 Mecab에서 사용자 단어를 추가하고 직접 사용하는 예제를 만들어본다. 사전에 Mecab은 설치가 되어 있다고 가정한다. 만약 처음 설치한다면, 다음 참조 링크에서 설치를 진행한다. 참조 : RcppMeCab 패키지 설치 (Windows) 문제점 아래그림과 같이 ‘사회적경제’라는 단어가 잡히지 않는 것을 확인할 수 있다. 해결방법 먼저, 사전 위치를 찾는다. mecab > user-dic 폴더 내에 nnp.csv 파일을 찾는다. 서식에 관한 구체적인 내용을 참조링크를 확인한다. 품사태그 설명 nnp.csv 파일을 메모장으로 열고 수정한다. 사용자 사전 수정 적용하기 위해 Window PowerShell을 관리자 권한으로 연다 mecab 폴더로 이동해야 하기 위해 아래와 같이 입력을 한다.

강의 홍보 취준생을 위한 강의를 제작하였습니다. 본 블로그를 통해서 강의를 수강하신 분은 게시글 제목과 링크를 수강하여 인프런 메시지를 통해 보내주시기를 바랍니다. 스타벅스 아이스 아메리카노를 선물로 보내드리겠습니다. [비전공자 대환영] 제로베이스도 쉽게 입문하는 파이썬 데이터 분석 - 캐글입문기 개요 Flask 기본적인 작동 원리를 배운다. Postgres와 SQLAlchemy를 활용한다. Heroku에 배포를 진행한다. 사전준비 Github에 각 개인에게 맞는 Github Repo를 생성한다. 주의 : 반드시 Unique하게 작성해야 한다. 가상환경 설정을 진행한다. PostgreSQL DB 설정은 다음을 참조한다. Postgre SQL Installation on Windows 10 virtualenv venv 주요 라이브러리를 설치한다.