68일차: 최종 프로젝트 준비를 위한 스크립트 작성 시작

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68일차: 최종 프로젝트 준비를 위한 스크립트 작성 시작

안녕하세요, mj입니다! 오늘은 68일차에 접어들면서 최종 프로젝트를 준비하기 위해 필요한 스크립트 작성을 시작하려고 합니다. 이 포스팅에서는 스크립트 작성의 중요성과 함께, 몇 가지 예시를 통해 스크립트 작성의 구체적인 과정을 설명하겠습니다.

스크립트 작성의 중요성

프로젝트를 진행하면서 스크립트는 매우 중요한 역할을 합니다. 스크립트는 프로젝트의 흐름을 정리하고, 필요한 작업을 수행하는 데 도움을 줍니다. 따라서 명확하고 효율적인 스크립트를 작성하는 것이 필요합니다.

스크립트 작성의 기본 구조

스크립트는 일반적으로 다음과 같은 구조를 가집니다:

목표 정의
필요한 자료 수집
구조 설계
스크립트 작성
테스트 및 수정

예시: 스크립트 작성하기

아래는 몇 가지 예시를 통해 스크립트 작성의 목적별로 설명하겠습니다.

1. 데이터 분석 스크립트


# 데이터 불러오기
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')

# 데이터 분석
summary = data.describe()
print(summary)

이 스크립트는 CSV 파일에서 데이터를 불러오고, 간단한 통계 요약을 출력합니다.

2. 웹 스크래핑 스크립트


import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 웹 페이지 요청
response = requests.get('https://example.com')
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 데이터 추출
titles = soup.find_all('h2')
for title in titles:
    print(title.text)

웹 페이지에서 데이터를 추출하는 스크립트입니다.

3. 자동화 스크립트


import time
import pyautogui

# 마우스 클릭 자동화
pyautogui.click(x=100, y=200)
time.sleep(1)
pyautogui.typewrite('Hello, world!', interval=0.1)

사용자를 대신해 자동으로 클릭하고 입력하는 스크립트입니다.

4. 데이터베이스 연결 스크립트


import sqlite3

# 데이터베이스 연결
conn = sqlite3.connect('example.db')
cursor = conn.cursor()

# 데이터 조회
cursor.execute('SELECT * FROM users')
rows = cursor.fetchall()
for row in rows:
    print(row)

SQLite 데이터베이스에 연결하여 데이터를 조회하는 스크립트입니다.

5. 머신러닝 모델 학습 스크립트


from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 데이터 준비
X, y = load_data()

# 데이터 분할
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 모델 학습
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

머신러닝 모델을 학습시키는 스크립트입니다.