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[Python] 파일들 분리해서 처리하는 방법 지금까지는, 앱 개발을 할 때, 파일 하나로 코드 작성을 모두 했다. 실무에서는 파일을 여러개로 쪼개서 개발한다. 파일을 나눠서 개발하는 장점. 1. 유지보수! 2. 협업가능! 모듈별로 나눠서 개발한다. 기존 방법 ) def main() : st.title("파일 분리 앱") menu = ["Home", "EDA", "ML"] choice = st.sidebar.selectbox("메뉴 선택" , menu) if choice == menu[0] : st.subheader("Home 화면") st.text("파일을 분리해서 처리하는 프로젝트 입니다.") elif choice == menu[1] : st.subheader("EDA 화면") df = pd.read_csv("./data/iris.csv") pr.. 2023. 11. 21.
[Python] Streamlit 이미지, csv 파일 업로드 하는 방법 # 해당 디렉토리에 파일을 저장해 주는 함수 def save_uploaded_file(directory, file) : # 1. 위의 directory가 있는지 확인 후 없으면 새로 생성 if not os.path.exists(directory) : os.makedirs(directory) # 2. 파일을 이 디렉토리 안에 저장한다. with open(os.path.join(directory, file.name) , "wb") as f : f.write(file.getbuffer()) # 3. 파일 저장 성공했으니까 화면에 보여준다 return st.success(f"{directory}에 {file.name}이 저장됐습니다.") -> 해당 디렉토리에 파일을 저장해주는 함수 정의 def main() : .. 2023. 11. 21.
[Python] Streamlit 사용자에게 입력 받기 text_input(), text_area(), number_input(), strftime(), date_input(), time_input(), color_picker() 사용자에게 입력 받는 방법 1. 텍스트를 입력 받는 방법 2. 숫자 입력 받는 방법 3. 날짜 입력 받는 방법 4. 시간 입력 받는 방법 5. 색깔 입력 받는 방법 날짜와 시간은 strftime() -> 형식 포맷 함수를 사용한다. 2023. 11. 21.
[Python] Streamlit 이미지(웹 이미지), 동영상(Youtube) 파일 추가하기 image(), video(), open() 이미지 / 동영상을 화면에 보여주기 import streamlit as st from PIL import Image -> from PIL import Image를 해준다. 1. 가지고 있는 이미지 파일 img = Image.open("./data/image_03.jpg") st.image(img) # 원본 사이즈 st.image(img, use_column_width= True) # 현재 컬럼의 폭에 맞추어 표시 -> Image.open(파일경로) 후 st.image() 함수 사용 : 원본 사이즈 -> st.image(use_column_width = True) 사용 : 현재 컬럼의 폭에 맞게 표시 현재 컬럼의 폭 = 현재 사용 중인 Streamlit 레이아웃의 컬럼 폭 2. 웹에서 찾은 이미지 파일(저.. 2023. 11. 20.
[Python] Streamlit 위젯(UI) 만들고 사용하는 button(), radio(), checkbox(), selectbox(), multiselect(), slider(), expander() 함수 설명 예제) -> "데이터프레임 보기" 라는 버튼이 생긴다. 클릭 시 True 값을 가진다. -> 각 라디오버튼을 클릭 하면 해당 문자열이 변수에 할당된다. -> "데이터프레임 보이기"라는 체크박스가 생긴다. 클릭 시 True 값을 가진다. -> 여러개 중에 한개를 선택할 때 사용한다. 선택 시 변수에 선택한 값이 할당된다. -> 여러개를 동시에 선택할 수 있다. -> st.slider(설명(제목) , 최소값 , 최대값 , 이동 간격(step=), 시작값(value=) ) -> st.expander() 함수는 UI 요소를 확장 또는 축소할 수 있는 토글 기능을 제공하는 함수이다. -> with = 파일이나 리소스를 효과적으로 관리하고 예외 상황에서도 안전하게 리소스를 정리할 수 있도록 하는 pyth.. 2023. 11. 20.
[Python] Streamlit 웹에 DataFrame 띄우는 방법 st.dataframe() import streamlit as st import pandas as pd # 판다스의 데이터프레임을 웹화면으로 보여주는 방법 def main(): st.title("아이리스 꽃 데이터") df = pd.read_csv("./data/iris.csv") # csv 파일을 판다스로 읽어옴 st.dataframe(df) count = df["species"].nunique() st.text(f"아이리스 꽃의 종류의 개수는 총 {count}가지 입니다") if __name__ == "__main__" : main() -> pd.read_csv()로 실제 csv 파일을 읽어와서 dataframe을 만들고 st.dataframe() 함수를 써서 화면에 띄운다. 2023. 11. 20.
[Python] Streamlit 글자 적는 기본적인 함수들 title, header, subheader, ... 2023. 11. 20.
[Python] Streamlit 설치 , 실행 방법 pip install streamlit Streamlit -> 데이터 과학 및 머신러닝 애플리케이션을 빠르게 개발하기 위한 간단하면서도 강력한 웹 어플리케이션 프레임워크이다. Streamlit을 사용하면 몇 줄의 코드로 데이터 시각화, 대시보드, 웹 어플리케이션을 구축 할 수 있다. 순서 1. 아나콘다 설치 2. 아나콘다 프롬프트 실행 - 파이썬 가상환경 만들기 (conda create -n 가상환경이름 파이썬버전 사용할 라이브러리) 3. vscode 실행 후 command prompt 터미널 열어서 만든 가상환경에 들어가기 (conda activate 가상환경이름) 4. 터미널에서 pip install streamlit 설치 5. 설치 완료 후 터미널에 streamlit run 파일명.py -> localhost:8501의 웹 페이지 열림 .. 2023. 11. 20.
파이썬 개발환경 세팅하기 Anaconda 먼저, Anaconda(https://www.anaconda.com/products/individual)를 설치해준다. Anaconda 쓰는 이유 Anaconda를 설치하면 파이썬을 바로 사용할 수 있을 뿐만 아니라, NumPy, Pandas, Matplotlib 등과 같은 데이터 분석에 많이 사용되는 패키지들도 함께 설치되어 편리하게 사용할 수 있다. 또한, 여러 프로젝트 간의 의존성 충돌을 방지하고 각 프로젝트에 필요한 환경을 독립적으로 유지할 수 있다. 가상환경 생성 방법 Anaconda 설치 Anaconda Prompt 실행 conda create -n 가상환경이름 python=3.9( 사용 할 파이썬 버전 입력 ) openssl numpy scipy matplotlib ipython scikit.. 2023. 11. 20.
[Git] github와 Git 활용 방법 깃(Git) 이란? 소스코드에 대해서 버전을 관리해 주는 시스템 중 하나입니다. 여러명이 하나의 프로젝트를 공동으로 작업할 때, 코드를 관리해 주는 시스템입니다. 활용 방법) 소스코드 저장소를 만든다 (repository 생성) 로컬(local)컴퓨터에 클론(clone)을 만든다 (클론은 컴퓨터에 한번만 해주면 된다) 소스코드를 만들고 올리기전에 커밋(commit)(확정)한 후에 다시 저장소에 올린다(push) 추가된 코드가 있으면 다시 코드를 받아온다(pull) 이 작업은 Visual Studio Code 안에서도 가능하지만 Github Desktop을 활용하면 편리하다 깃허브 홈페이지(https://github.com/) 접속 후 회원가입 Github Desktop 설치 깃허브 홈페이지에서 우측 상단.. 2023. 11. 20.

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