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0) 현재 글

사랑이네 ㅇㅂㅇ :: '이직준비/웹크롤링' 카테고리의 글 목록 (tistory.com)

 

'이직준비/웹크롤링' 카테고리의 글 목록

 

checkit3625.tistory.com

파일 위치

* python 파일

ws_youth_news.ipynb
0.29MB

 

1) 파이썬 pg 설치

사랑이네 ㅇㅂㅇ :: 머신러닝 1일차_0713 - (파이썬 복습: 아나콘다 설치/ 리스트, 딕셔너리/ 데이타 분석방법) (tistory.com)

 

 

 

2) 웹크롤링 참고링크

① 구글링 - 파이썬 크롤링 csv 저장

[크롤링] BeautifulSoup 으로 가져온 데이터 CSV(엑셀)파일로 저장하기 (tistory.com)

 

[크롤링] BeautifulSoup 으로 가져온 데이터 CSV(엑셀)파일로 저장하기

이번에는 네이버 금융 사이트에 있는 국내 증시 시가총액 순위 1위부터 200위까지 가져오는 실습을 해볼 생각입니다. 가져오는 것으로 끝나지 않고 csv 모듈을 사용해서 csv 엑셀 파일로 저장해보

domdom.tistory.com

 

 

 

3) 분석

① html 데이터 분석

② 한 페이지에 내가 원하는 컬럼별 데이터 출력 (+불필요한 태그 값 제거)

③ 페이징 단위로 출력

④ 데이터 csv 파일로 내리기

 

 

4) 결과물s

① GitHub Gist (o95959)

웹크롤링_청년신문 (github.com)

 

웹크롤링_청년신문

웹크롤링_청년신문. GitHub Gist: instantly share code, notes, and snippets.

gist.github.com

* GitHub Gist 사용법

https://brunch.co.kr/@mystoryg/146

 

GitHub Gist 사용법

브런치에서 사용하는 방법 | 브런치 에디터에서 드디어 GitHub Gist를 지원한다. 그동안 브런치에는 코드가 예쁘게 들어가지 않아서 IDE를 그대로 캡처도 해보고 Color Scripter도 사용해봤다. 불편했다

brunch.co.kr

 

② Jupyter nbviewer

Jupyter Notebook Viewer (nbviewer.org)

 

Jupyter Notebook Viewer

for page in range(1, 5): res = requests.get(url + str(page)) res.raise_for_status() soup = BeautifulSoup(res.text, 'lxml') data_rows = soup.find('div', attrs={'class':'whois-board-row'}) for row in data_rows: sbj_rows = row.find_all('div', attrs={'class':'

nbviewer.org

* NbViewer를 통해 Jupyter Notebook Share하기

https://3months.tistory.com/12

 

NbViewer를 통해 Jupyter Notebook Share하기

/**NbViewer를 통해 Jupyter Notebook Share하기작성자 : 3개월2016/11/7*/ Jupyter notebook으로 작성한 코드를 누군가와 공유하고 싶을 때Nbviewer를 사용하면 간편하게 웹을 통해 코드와 코드의 실행 결과를 공유

3months.tistory.com

 

 

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### 2022.11.16. 수

 

1. Review

1) 코테
- 불량사용자 permutation(순열)으로 풀면??? (나중에!)
- 네트워크 BFS로 풀면???
2) 블로그2
- 파이썬 크롤링 블로그 정리!
3) 공부
sqlp

4) 여행경로
- DFS/BFS 
https://velog.io/@cha-suyeon/%EC%95%8C%EA%B3%A0%EB%A6%AC%EC%A6%98-%EA%B9%8A%EC%9D%B4-%EC%9A%B0%EC%84%A0-%ED%83%90%EC%83%89DFS-%EA%B3%BC-%EB%84%88%EB%B9%84-%EC%9A%B0%EC%84%A0-%ED%83%90%EC%83%89BFS

 

[알고리즘] 깊이 우선 탐색(DFS) 과 너비 우선 탐색(BFS)

📌 강의 바로가기개념과 코드, 이미지는 해당 책과 강의를 참고하였습니다.탐색(Search)이란 많은 양의 데이터 중에서 원하는 데이터를 찾는 과정을 말합니다. 대표적인 그래프 탐색 알고리즘은

velog.io

직접 구조도 그려가면서 탐색해보기! (트리구조)
① DFS 
- 깊이우선탐색
- stack

② BFS
- 너비우선탐색
- Queue

 

2. 수업진행

 

1) 여행경로(43%)

① 참고링크

② 이용 알고리즘 / 문제분석

* 알고리즘 
깊이/너비 우선 탐색(DFS/BFS)
=> 2가지 방법 모두 풀어보기!

* 문제분석
☆ 제한사항
- 주어진 항공권을 모두 이용하여 여행경로를 짜려고 함.
- 항상 "ICN" 공항에서 출발
- 모든 공항은 알파벳 대문자 3글자
- tickets의 각 행 [a, b]
= a 공항에서 b 공항으로 가는 항공권이 있다
- 주어진 항공권은 모두 사용
- 만일 가능한 경로가 2개 이상일 경우 알파벳 순서가 앞서는 경로를 return
- 모든 도시를 방문할 수 없는 경우는 ×

③ 코드

 

 

2) 합승택시요금(43%)

=> 풀다 말음!

① 참고링크
- (구글링) 알고리즘:최소경로, 최소비용
https://velog.io/@jeongiin/%EC%95%8C%EA%B3%A0%EB%A6%AC%EC%A6%98-%EC%B5%9C%EB%8B%A8-%EA%B1%B0%EB%A6%AC-%EC%B5%9C%EC%86%8C-%EB%B9%84%EC%9A%A9-%EC%95%8C%EA%B3%A0%EB%A6%AC%EC%A6%98

 

[알고리즘] 최단 거리/ 최소 비용 알고리즘

시작 정점에서 특정 정점까지의 최단거리를 알기 위한 알고리즘이다.매 상황에서, 가장 비용이 적은(가까운) 노드를 선택하여 과정을 반복한다.음의 간선이 없을 때만 작동한다.모든 정점에서

velog.io

② 이용 알고리즘 / 문제분석

* 알고리즘 
- DFS
- Dijkstra 알고리즘

* 문제분석

③ 코드

 

 

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