Python - 정규표현식(Regular Expressions) 기본 설명 ① 정규표현식은 복잡한 문자열을 가공 및 처리할 경우 유용하게 사용할 수 있는 기법입니다.② 파이썬 정규표현식은 강력한 기능을 제공하고 있으며, search, match, findall, sub 명령어 등으로 쉽게 사용할 수 있습니다.③ 정규표현식은 책 한 권으로 분리 될 정도로 적지 않은 내용을 수반하지만, 실제 프로젝트를 수행 하시면서 필요한 경우 틈틈히 관련 이론을 공부하시는 것을 추천드립니다. ④ 오늘은 자주 사용하는 패턴인 특정 문자열 중에서 특수문자를 제거하는 예제를 간단하게 다뤄보겠습니다. Python - 정규표현식 예제 소스 코드(문자열 내 특수문제 제거) 원본코드1234567891011121314import re ..
파이썬 Tesseract - OCR 활용 설명실무에서 머신러닝을 활용한 프로젝트를 진행하게 되었습니다. 우선 이미지에서 한글 및 영문을 텍스트를출력 후 -> 데이터 정제 -> 기계학습 -> 데이터 확인 순으로 평범하게 진행할 예정입니다. 그에 맞게 관련된 내용을 블로그에 정리하려고 합니다. 오늘은 첫 번째 시간으로 오픈소스 OCR 제품인Tesseract를 활용해서 이미지에서 텍스트를 추출하는 내용을 포스팅 합니다. 5회 정도의 포스팅으로 연재를 이어나갈 예정이며, 하단의 예제를 쉽게 따라하실 수 있게 정리하겠습니다. Tessaract - 다운로드 및 설치우선 Tessaract 를 자신의 운영체제에 맞는 버전으로 다운로드 합니다. - Tessaract 다운로드본 설정은 Windows10 (x64)에서 설정..
파이썬(Python) Flask - Templates 오늘은 Flask 에서 템플릿(Template) 파일 렌더링 및 데이터 전달에 대해서 알아보겠습니다. 설치 시에 대부분의 기능을 지원하는 중량 프레임워크인 Django에 비해서 Flask는 아무것도 없는 초기 기본 레이아웃 형태로 설치가 지원되고 있습니다. Flask는 매우 가볍고 심플하고 경량화를 추구하는 철학때문에 필요한 패키지들을 별도로 사용자가 설치하거나 직접 개발해서 사용해야 합니다. 쉽게 이야기 하면 많은 곳에서 활용하고 있는 자유도가 대단히 높은 프레임워크라고 볼 수 있습니다. 웹 어플리케이션 제작에 있어서 데이터를 가공한 후 사용자에게 View 화면을 제공하는 Templates 기능은 반드시 학습해야 될 내용이라 볼 수 있습니다. 그러면..
파이썬(Python) Flask - File upload 오늘은 파이썬 Django(장고)와 더불어 대표적인 웹 프레임워크인 Flask 에서 가장 빈번하게 질문이 올라오는 파일 업로드 사용법에 대해서 알아보겠습니다. 설치 시에 대부분의 기능을 지원하는 중량 프레임워크인 Django에 비해서 Flask는 아무것도 없는 초기 기본 레이아웃 형태로 설치가 지원되고 있습니다. Flask는 매우 가볍고 심플하고 경량화를 추구하는 철학때문에 필요한 패키지들을 별도로 사용자가 설치하거나 직접 개발해서 사용해야 합니다. 쉽게 이야기 하면 많은 곳에서 활용하고 있는 자유도가 대단히 높은 프레임워크라고 볼 수 있습니다. 그러면 문서 하단에서 간단하게 예제를 작성해보겠습니다. Flask 관련 포스팅 : Flask 관련 파이..
파이썬(Python) Multiprocessing - Process 오늘은 파이썬 멀티프로세싱을 활용하는 두 번째 예제를 설명하겠습니다. 멀티 프로세싱을 활용하면 복잡하고 시간이 걸리는 작업을 별도의 프로세스를 생성 후 병렬처리해서 보다 빠른 응답처리 속도를 기대할 수 있는 장점이 있습니다. 최근들어 대용량의 빅데이터의 분석 및 예측 등의 머신러닝을 지원하는 다양한 패키지에서 대부분 멀티 프로세싱을 활용해서 멀티코어의 CPU의 장점을 극대화하고 빠른 처리를 지원하고 있습니다. 다만, 충분한 사전 지식 및 병렬 프로그래밍의 이해 없이 코드를 작성한다면, 싱글 프로세스의 응답속도보다 시간이 지연되고 별도로 예상치 못한 결과가 나타날 수 있으니 프로세스 및 쓰레드 등의 지식이 중요합니다. 또한, 멀티프로세싱은..
파이썬(Python) Multiprocessing - Pool 오늘은 파이썬 멀티프로세싱을 활용하는 첫 번째 예제를 설명하겠습니다. 멀티 프로세싱을 활용하면 복잡하고 시간이 걸리는 작업을 별도의 프로세스를 생성 후 병렬처리해서 보다 빠른 응답처리 속도를 기대할 수 있는 장점이 있습니다. 최근들어 대용량의 빅데이터의 분석 및 예측 등의 머신러닝을 지원하는 다양한 패키지에서 대부분 멀티 프로세싱을 활용해서 멀티코어의 CPU의 장점을 극대화하고 빠른 처리를 지원하고 있습니다. 다만, 충분한 사전 지식 및 병렬 프로그래밍의 이해 없이 코드를 작성한다면, 싱글 프로세스의 응답속도보다 시간이 지연되고 별도로 예상치 못한 결과가 나타날 수 있으니 프로세스 및 쓰레드 등의 지식이 중요합니다. 또한, 멀티프로세싱은 오버..
파이썬(Python) Thread - 지정 시간 반복 실행 지난 시간에 이어서 오늘은 파이썬 쓰레드를 활용해서 반복적으로 실행하는 방법을 설명하겠습니다. 쓰레드를 활용해서 지정된 시간 간격으로 주기적으로 특정 작업 등을 실행해야할 코드를 구현할 때 Thread.Timer를 활용하면 쉽게 구현하실 수 있습니다. 주로 주기적으로 웹 데이터 크롤링, 주식 자동 트레이딩(봇), DB 통계 작업 등 에서 사용하며, 활용 가능성은 매우 다양하다고 생각합니다. 그러면 문서 하단에서 간단하게 예제를 작성해보겠습니다. Python 관련 포스팅 : Python 관련 파이썬(Python) Thread - 구조 보통 Thread는 아래와 아키텍처로 나타낼 수 있으며, 관련 예제는 하단에서 설명합니다. Thread 구조 - 출..
파이썬(Python) Thread - 데이터 전달 설명 지난 시간에 이어서 오늘은 파이썬 쓰레드 동기화 및 데이터 전달에 대해서 간단하게 설명하겠습니다. 쓰레드 작업에서 메시지 전달 기능 추가는 각 쓰레드 간에 동기화 작업을 정확하게 구현해줘야 한다고 생각합니다. 아래 예제에서는 파이썬 Queue(큐)를 사용해서 쓰레드간 데이터 전달 과정을 구현해 보았습니다.문서 하단에서 간단하게 예제를 작성해보겠습니다. Python 관련 포스팅 : Python 관련 파이썬(Python) Thread - 구조 보통 Thread는 아래와 아키텍처로 나타낼 수 있으며, 관련 예제는 하단에서 설명합니다. Thread 구조 - 출처 파이썬(Python) Thread 동기화 및 데이터 전달 - 예제 코드 파이썬 큐(Queue)를..
파이썬(Python) Thread - 동기화 설명 지난 시간에 이어서 오늘은 파이썬 쓰레드 동기화에 대해서 간단하게 설명하겠습니다. 쓰레드는 보통 둘 이상의 실행 흐름을 가지고 있기 때문에 공통 메모리 영역의 값을 참조하는 과정에서 동일한 데이터를 조작하는 등의 일련의 과정이 일어나게 됩니다. 그 과정에서 문제가 일어날 가능성이 있는데 쓰레드의 실행 순서 조정 및 메모리 접근 제한 등으로 문제를 해결하게 되며, 이 때 쓰레드의 동기화 기법이 필요하게 됩니다. 문서 하단에서 간단하게 예제를 작성해보겠습니다. Python 관련 포스팅 : Python 관련 파이썬(Python) Thread - 구조 보통 Thread는 아래와 아키텍처로 나타낼 수 있으며, 관련 예제는 하단에서 설명합니다. Thread 구조 -..
파이썬(Python) Thread - 설명 프로그래밍 언어를 떠나서 개발자에게 있어서 쓰레드를 능숙하게 활용할 수 있는 스킬은 정말 중요한 부분이라고 할 수 있습니다.프로세스의 흐름 및 기타 연관된 동작 관계에 대해서도 잘 파악하고 있어야 하기 때문입니다. 프로세스는 하나의 흐름(루틴)을 가지고 있습니다. 즉, 직렬적으로 한 개의 일을 순서대로 처리하기 때문입니다. 쓰레드를 사용하면 하나의 프로세스 안에서 여러개의 루틴을 만들어서 병렬적으로 실행할 수 있습니다.단순 반복하는 작업을 분리해서 처리할 수 있으며, 아래와 같은 장점이 있습니다. - CPU 사용률 향상 - 효율적인 자원 활용 및 응답성 향상 - 코드 간결 및 유지보수성 향상 그러면 이번 시간부터 파이썬 쓰레드 활용 방법에 대해서 3부에 걸쳐서 ..
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