춘삼이의 IT활용과 데이터분석

M1 MAC 환경에서 python 가상환경을 위해 miniconda 설치 -> pyenv 등의 사용도 가능하나 conda 명령어 환경이 제일 익숙하다. -> Anaconda는 크기가 커서 가상환경에 실제 패키지를 설치하는 경우에는 miniconda를 설치하는게 더 편하다. -> brew를 이용해서 miniconda설치하는 것으로 한다. # miniconda 패키지 확인 $brew search mini # 패키지 설치 $brew install miniconda brew install 명령을 통해 miniconda 설치가 진행되며 현재 miniconda3의 파이썬 버전은 3.8버전이다. # miniconda 설치 확인 $conda --version # miniconda 설치 경로 확인 $which conda..

주가 차트를 기술적으로 분석하기 위한 지표들과 공식들에 대한 설명은 많이 나와있지만, 직접 만들어서 적용하는 것은 굉장히 시간과 노력을 요하는 일이다. TA-Lib은 보조지표들이 이미 구현되어 있어 빠르게 적용할 수 있는 모듈로 C/C++, Java, Python 및 Excel Add-in 형태까지 다양한 언어 및 사용자 환경을 지원한다. Python 가상환경 생성 Python 기준 TA-LIb 사용을 위한 가상환경을 생성한다. 아래 내용은 conda 가상환경 생성 기준으로 현재 TA-Lib은 python 3.4부터 3.10버전까지 지원하므로 버전은 원하는 것으로 선택해서 생성하면 된다. >conda create -n 가상환경이름 python=버전 예시는 python 38 버전으로 다른 이름과 버전이어도..

기존 ipTIME A8004T 모델을 사용하다가 NETGEAR RAX10이 가성비가 괜찮아 보이길래 구매하게 되었다. A8004T도 나름 잘 사용 중이었는데 WiFi6 공유기는 어떤지 궁금했다. ipTIME A8004T는 AC2600(WiFi5) 최고 무선속도 1733Mbps, 위아래로 길이가 긴 모양의 제품으로 USB 포트를 지원하여 간이NAS 저장소 활용이 가능하다. 참고로 서랍안에 넣어서 사용중이라 세워놓질 못하고 눕혀서 사용 중이었음 안테나를 사진과 같이 세워놓으면 30cm가 훌쩍 넘어간다. 넷기어 RAX10은 AX1800(WiFi6) 최고 무선속도 1201Mbps, 우리가 일반적으로 생각하는 공유기의 모양새이다. 상판이 유광에 격자무늬로 나름 디자인 포인트가 되어준다. A8004T보다는 짧은 길..

[프로그래밍/파이썬(Python)] - 파이썬 자동화 - 인터넷 익스플로러 창 열고 검색하기 이전 글에서 연결된다. 지난 번에 기본적인 함수는 만들어 놨고 엑셀에서 필요한 셀들을 읽어서 순서대로 검색하는 부분까지 테스트했다. 1. 소스 코드 # xls 파일 : searchList.xlsx # excel 파일 읽고 검색 창에 입력 import openpyxl searchList = [] # 엑셀 파일 열기 wb = openpyxl.load_workbook('searchList.xlsx') # 현재 Active Sheet 얻기 #ws = wb.active # 또는 정해진 sheet 열기 ws = wb.get_sheet_by_name('Sheet1') for r in ws.rows: # 행 인덱스 저장 row..

주식 데이터를 가지고 TensorFlow를 통한 학습 테스트중인데, 처음에는 기본 CPU 설정으로 하고 학습 테스트를 했다. 그 후 GPU 학습을 위해 CUDA 및 TensorFlow-GPU 설정이 잘 안 되서 한참 삽질 후에 겨우 GPU로 돌아가는 걸 확인했는데, 어라 이상하게 느리다. CPU보다 느린 기분. 그래서 log에 시간값을 넣어서 테스트해 봤다. 1. PC 사양 테스트한 PC는 Surface Book With Performance 모델이다. GPU는 GTX 965m(2GB) -> tensorflow 학습시에 freememory는 1.6GB정도 2. 시간 비교 진행한 예제는 원래 1000회 학습인데, 테스트를 위해 5회로 조정 및 log에 시간 확인 부분을 추가했다. 5회 학습에 CPU는 15..

회사내에서 단순 작업을 줄여보고자 하는 의도에서 자동화 작업을 생각중이다. 회사 업무 중에 단순 클릭 처리만 하면 되는 건 오토핫키를 써서 몇 가지 작업을 해 놓긴 했지만, 외부파일을 연계한다거나 하는 기능은 오토핫키를 잘 모르는 관계로 파이썬으로 해보려고 기본 작업부터 테스트 중이다. 먼저 기초적인 익스플로러 창 확인 및 검색어 입력부터 테스트 해 봤다. 1. 관련 함수 정의 import webbrowser import os import win32ui, win32gui import win32com.client, win32con import time import pyautogui # windowname을 확인해서 핸들을 반환 또는 False 반환 def checkWindow(windowname): try..

원하는 폴더가 없는 경우 생성해 주는 함수 / 폴더 내에 파일이 있는 경우 전체를 삭제 또는 특정 확장자 파일을 삭제하는 경우의 예제입니다. 1. 폴더 체크 및 없는 경우 생성 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10import os def checkdir(createPath): if os.path.exists(createPath): return 'already exists' else: os.mkdir(createPath) return 'dir create' print(checkdir('c:/temptest')) createPath라는 원하는 경로를 입력해 주면 해당 경로가 존재하는 경우 'already exists'를 리턴하고 없는 경우에는 폴더 생성 후 'dir create'라는 값을 리턴합니다. 리턴값..

python에서 데이터 분석에 사용되는 주요 라이브러리가 있죠. pandas, numpy, matplotlib 등이 있는데요. 라이브러리별 주요 기능 및 설치 방법 등을 정리해 보려고 합니다. 파이썬의 데이터 분석용 플랫폼인 Anaconda를 깔면 위의 주요 라이브러리와 주피터 노트북 등의 편리한 툴들까지 모두 깔리니까 좀 더 사용하기 편리합니다. 또한 라이브러리 설치나 import 등은 본인 취향에 따라 다른 방법을 사용하셔도 됩니다. 1. pandas 가. 주요 기능 : pandas는 유용한 데이터 구조를 제공하는 파이썬 패키지이다. 주요 데이터 구조로는 Series와 DataFrame이 있음. 이 중 DataFrame은 일종의 엑셀같은 스프레드시트형태의 데이터를 관리할 수 있는 데이터 구조라고 할 ..