파이썬 심화 및 확장

이제 파이썬의 기초를 마스터했으니, 심화된 활용법을 배워봅시다. 파이썬은 데이터 분석, 웹 크롤링, API 활용 등 다양한 분야에서 강력한 도구로 사용됩니다. 이 글에서는 파이썬의 심화 주제와 몇 가지 실용적인 예제를 소개하겠습니다.

데이터 분석 기초

파이썬은 데이터 분석에 매우 적합한 언어입니다. 이를 위해 pandas와 numpy 같은 라이브러리를 주로 사용합니다.

pandas로 데이터 프레임 다루기

예제: CSV 파일 읽기

import pandas as pd

data = pd.read_csv("example.csv")
print(data.head())  # 상위 5개 데이터 출력

예제: 데이터 필터링

# 특정 조건에 맞는 데이터 필터링
filtered_data = data[data['age'] > 20]
print(filtered_data)

웹 크롤링 기초

웹에서 데이터를 자동으로 수집하는 방법을 배워봅시다. requests와 BeautifulSoup 라이브러리를 사용합니다.

예제: 웹 페이지 내용 가져오기

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://example.com"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")

# 특정 태그 가져오기
titles = soup.find_all("h1")
for title in titles:
    print(title.text)

API 데이터 가져오기

API(Application Programming Interface)를 사용하면 특정 서비스의 데이터를 쉽게 가져올 수 있습니다. 주로 requests 라이브러리를 사용합니다.

예제: JSON 데이터 가져오기

import requests

url = "https://api.example.com/data"
response = requests.get(url)
data = response.json()

print(data)

심화 주제 탐색

1. 데이터 시각화:

   • matplotlib와 seaborn을 사용해 데이터를 시각적으로 표현.

   • 예:

     import matplotlib.pyplot as plt
     
     plt.plot([1, 2, 3, 4], [10, 20, 25, 30])
     plt.title("Simple Plot")
     plt.show()
     

2. 머신러닝:

   • scikit-learn을 사용해 간단한 예측 모델 만들기.

3. 웹 개발:

   • Flask 또는 Django로 간단한 웹 애플리케이션 개발.

4. 자동화 스크립트 작성:

   • os와 shutil 라이브러리를 사용해 파일 관리 자동화.

실습: 간단한 데이터 분석 및 시각화

데이터 준비

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 예제 데이터 생성
data = {
    "이름": ["홍길동", "김영희", "이철수"],
    "점수": [85, 90, 78]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 점수 시각화
plt.bar(df["이름"], df["점수"], color='skyblue')
plt.title("학생 점수")
plt.xlabel("이름")
plt.ylabel("점수")
plt.show()

결과: 학생 점수를 막대그래프로 출력합니다.

다음 단계

파이썬의 심화 주제를 통해 더 많은 가능성을 발견할 수 있습니다. 다음 글에서는 여러분이 배운 내용을 기반으로 더 큰 프로젝트를 시작하는 방법을 안내하겠습니다.

파이썬으로 세상을 탐구하세요! 🎉