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파이썬 스크립트 52

Python으로 만드는 날짜 기반 자동 번역기

Python으로 만드는 날짜 기반 자동 번역기 #Python #deep_translator #자동번역 #파이썬프로젝트 #Tistory개발블로그 30대 한국인 개발자 A씨는 전 세계 사용자와 소통하기 위해, 매일 다른 언어로 콘텐츠를 자동 번역하는 작은 도구를 만들기로 했습니다. 이 프로젝트는 Python과 deep_translator 라이브러리를 사용하며, 17개 언어를 날짜에 따라 순차 번역하는 구조로 설계되었습니다.✅ 사용된 언어 리스트다음 17개 언어로 자동 번역됩니다:🇺🇸 영어 (en)🇯🇵 일본어 (ja)🇨🇳 중국어 간체 (zh-CN)🇻🇳 베트남어 (vi)🇮🇩 인도네시아어 (id)🇸🇦 아랍어 - 사우디 (ar)🇩🇪 독일어 (de)🇪🇸 스페인어 (es)🇫🇷 프랑스어 ..

🧵 Python으로 Threads API 자동화하기

🧵 Python으로 Threads API 자동화하기 목표: 이미지와 텍스트를 Threads API를 통해 자동으로 게시하고, Access Token을 주기적으로 갱신하여 안정적인 운영 시스템을 구축합니다.1. 프로젝트 개요Threads API를 활용한 이미지 업로드 및 게시SQLite로 Access Token 저장 및 발급일 관리자동 토큰 갱신 (60일 유효 기간 감지)2. 초기 Access Token 저장 (최초 1회)import sqlite3from datetime import datetimeDB_PATH = "token_store.db"INIT_TOKEN = "여기에 초기 access_token 입력"ISSUE_DATE = datetime(2025, 6, 17)def initialize_tok..

Python xlwings Tip 2개...

Python의 xlwings 라이브러리를 사용하여 엑셀 셀의 배경색을 변경하는 방법을 알려드릴게요! pythonimport xlwings as xw# 엑셀 파일 열기 또는 새로 만들기wb = xw.Book() # 새 엑셀 파일 생성sheet = wb.sheets[0] # 첫 번째 시트 선택# 특정 셀의 배경색 변경sheet.range("A1").color = (255, 0, 0) # 빨간색 (RGB 값: 빨강 255, 초록 0, 파랑 0)# 변경 사항 저장 (새 파일인 경우)wb.save("example.xlsx")# 엑셀 닫기wb.close()이 코드에서 sheet.range("A1").color = (255, 0, 0) 부분이 A1 셀의 배경색을 빨간색으로 설정하는 부분이에요. RGB 값을 원..

Xwings를 활용한 엑셀 하이퍼링크 관리

Xwings를 활용한 엑셀 하이퍼링크 관리 엑셀에서 Xwings 라이브러리를 사용하여 하이퍼링크를 추가, 수정, 삭제하는 방법을 알아보겠습니다.1. Xwings 설치 및 엑셀 파일 열기먼저, Xwings가 설치되어 있어야 합니다. 터미널이나 CMD에서 다음 명령어를 실행하세요.bashpip install xlwings이후, 엑셀 파일을 열거나 새로 생성하여 작업을 시작할 수 있습니다.pythonimport xlwings as xwwb = xw.Book("example.xlsx") # 기존 파일 열기ws = wb.sheets["Sheet1"] # 원하는 시트 선택2. 하이퍼링크 추가하기웹사이트로 이동하는 하이퍼링크를 추가하려면 다음과 같이 작성합니다.pythonws.range("A1").value = ..

Python으로 Oracle 데이터 삽입 시 특수문자 처리 방법

Python으로 Oracle 데이터 삽입 시 특수문자 처리 방법 Oracle 데이터베이스에 데이터를 삽입하면서 문자열에 특수문자, 특히 작은따옴표(')가 포함된 경우 SQL 문법 오류를 방지하는 방법을 소개합니다.1. SQL Escape 처리특수문자, 특히 작은따옴표가 포함된 문자열을 안전하게 처리하려면 작은따옴표를 두 개로 변환해야 합니다. Python 코드 예시는 다음과 같습니다:pythondef escape_string(value): return value.replace("'", "''")text = "Python's flexibility!"escaped_text = escape_string(text)print(escaped_text) # Python''s flexibility!2. 바인딩 ..

Python으로 문장 내 단어 빈도 쉽게 분석하기

Python으로 문장 내 단어 빈도 쉽게 분석하기 기 - 문제의식텍스트 데이터를 다루다 보면 특정 단어가 얼마나 자주 등장했는지 파악해야 할 때가 많습니다. 이를테면 문서 분석, 검색 엔진 최적화(SEO), 소셜 미디어 데이터 분석 등 다양한 분야에서 단어 빈도 계산이 중요한 역할을 합니다. Python은 이러한 작업을 간단하게 처리할 수 있는 강력한 도구를 제공합니다. 오늘은 Python을 사용해 문장 내 단어 빈도를 계산하는 방법을 알아보겠습니다.승 - 해결책 1: collections.Counter 활용Python의 collections 모듈 내 Counter 클래스는 단어 빈도를 계산하는 가장 간단하고 효율적인 방법 중 하나입니다. 아래는 예제 코드입니다:pythonfrom collections ..

Python으로 나만의 일정 관리 앱 만들기: SQLite와 Tkinter 활용하기

Python으로 나만의 일정 관리 앱 만들기: SQLite와 Tkinter 활용하기   1. 누가?일정을 체계적으로 관리하거나 Python 프로그래밍 실력을 키우고 싶은 누구나 참여할 수 있습니다. 이 프로젝트는 특히 Python 초보자에게 적합하며, SQLite와 Tkinter의 기본을 익히기에 좋은 기회입니다.2. 무엇을?SQLite와 Tkinter를 활용하여 간단한 일정 관리 앱을 구현합니다. 주요 기능은 다음과 같습니다:일정 추가: 새로운 일정을 데이터베이스에 저장일정 조회: 저장된 일정을 목록으로 확인일정 삭제: 필요하지 않은 일정 제거GUI 추가: Tkinter를 사용해 직관적인 그래픽 사용자 인터페이스 구현3. 언제?이 프로젝트는 시간을 절약하고 실력을 기르기 위해 언제든 시작할 수 있습니다..

Python & Excel 팁 Python의 xlwings를 활용하여 Excel 셀에 데이터를 효율적으로 다루는 방법

오늘의 Python & Excel 팁 Python의 xlwings를 활용하여 Excel 셀에 데이터를 효율적으로 다루는 방법과, Python의 tuple 데이터를 다양한 방식으로 정렬하는 방법에 대해 다루었습니다.  xlwings로 셀에 줄바꿈 적용tuple 데이터를 Excel 셀에 삽입하면서 줄바꿈을 적용하려면:데이터는 "\n"으로 연결.Excel 셀의 WrapText 속성을 활성화.pythonimport xlwings as xwsheet.range("A1").value = "\n".join(data) sheet.range("A1").api.WrapText = TruePython의 tuple 정렬sorted()를 사용한 기본 오름차순, 내림차순 정렬.key 매개변수를 활용하여 특정 조건에 맞춘 사용자..

Python을 사용하여 Firebase Realtime Database의 특정 Child 삭제 및 Google Cloud Functions와 Cloud Scheduler를 사용하여 특정 시간에 작업 실행

Python을 사용하여 Firebase Realtime Database의 특정 Child 삭제 및 Google Cloud Functions와 Cloud Scheduler를 사용하여 특정 시간에 작업 실행  Firebase Realtime Database에서 특정 Child 삭제하기Firebase Realtime Database에서 특정 child를 삭제하려면 Firebase Admin SDK를 사용해야 합니다. 다음은 Python을 사용하여 특정 child를 삭제하는 예제입니다.1. Firebase Admin SDK 설치먼저 Firebase Admin SDK를 설치합니다.pip install firebase-admin2. Firebase Admin SDK 초기화 및 Child 삭제 코드 작성Firebas..

Python과 TensorFlow를 사용한 이미지 분류 학습 예제

**Python과 TensorFlow를 사용한 이미지 분류 학습 예제**Python의 인기 있는 머신러닝 라이브러리인 TensorFlow를 사용하여 이미지 분류 모델을 학습시키는 예제를 통해 머신러닝의 기본 개념을 소개합니다. CIFAR-10 데이터셋을 활용해 간단한 CNN(Convolutional Neural Network) 모델을 구축하고 학습시키는 과정을 단계별로 설명합니다.1. **데이터 전처리**: - CIFAR-10 데이터셋을 로드하고 정규화하여 모델 입력에 맞게 전처리합니다.2. **모델 정의**: - Convolutional Layer, Max Pooling Layer, Fully Connected Layer로 구성된 CNN 모델을 정의합니다. - 각 Layer의 역할과 파라미터..

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