감자의 개발공부 일지

ORM 웹 서비스는 데이터를 처리할때 데이터베이스를 사용해야한다. 보통 데이터베이스를 사용할려면 SQL쿼리를 작성하고 실행하는 방식의 과정이 필요한다. 이때 ORM(Object Relational Mapping)을 이용하면 쿼리를 직접 사용하지 않고 자바 문법을 사용해서 데이터베이스의 데이터를 처리할 수 있다. ORM의 장점 ORM을 사용하면 데이터베이스 종류에 상관 없이 일관된 코드를 유지할 수 있어 프로그램 유지,보수가 편하며 개발자가 달라도 통일된 쿼리 및 오류 발생률을 줄일 수 있다. JPA Java Persistence API로, 자바 진영에서 ORM의 기술 표준으로 사용하는 인터페이스 모음으로 스프링부트는 JPA를 사용하여 데이터베이스를 처리한다. 가장 대중적인 프레임워크에는 Hibernate..

1. *args arguments를 줄인 말로 가변인자(인자의 개수가 변할 때)를 위한 변수로 여러개의 인자를 함수로 받고자 할 때 사용 즉, 여러개의 매개변수를 함수로 받고 싶을때 사용 + 꼭 *args를 쓰지 않아도 된다. *args의 특징 (1) args 앞에 *를 1개 붙여야 함 (2) n개의 인자를 Tuple로 전달 (3) 일반변수를 앞에 두고 그 뒤에 *변수를 지정해 주어야 에러가 발생하지 않는다. 예제 #----------------------------# def classroom(args): print(args) classroom("A반") # A반 #----------------------------# def classroom(args): print(args) classroom("A반",..

Spring이란? 자바 기반의 웹 어플리케이션을 만들 수 있는 프레임워크 Spring의 특징 1. Spring은 자바 객체와 라이브러리들을 관리해주며, 톰캣과 같은 WAS가 내장되어 있어 웹 어플리케이션 구동이 가능 2. 경량 컨테이너로 자바 객체를 직접 관리 각각의 객체 생성과 소멸과 같은 생명주기를 관리하며 스프링으로 부터 필요한 객체를 얻어올 수 있음 3. 제어 역행(IOC, Inversion of Control)로 , 애플리케이션의 느슨한 결합을 도모 하고 컨트롤러의 제어권이 사용자가 아니라 프레임워크에 있어 필요에 따라 스프링에서 사용자의 코드를 호출 클래스 내부의 객체 생성 -> 의존성 객체의 메소드 호출 (x) 스프링에게 제어를 위임하여 스프링이 만든 객체를 주입 -> 의존성 객체의 메소드 ..

1. iterrows() - 행에 대한 순환 반복 2. iteritems() - 열에 대한 순환 반복 3. itertuples() - 이름이 있는 튜플(인텍스 ,행, 열)에 대한 순환 반복 예제 import pandas as pd df = pd.DataFrame( {'height':[160, 170, 180] 'weight':[60, 70, 80] index=['aaa', 'bbb', 'ccc']} height weight aaa 160 60 bbb 170 70 ccc 180 80 1. iterrows() 예제 for idx, row in df.iterrows(): print("index name:", idx) print(row, "\n\n") #결과 index name: aaa height 160 we..

- Python의 객체에는 mutable과 immutable객체가 존재 mutable - 수정 가능한 객체 - list, dict, set immutable - 수정 불가능한 객체 - int, float, str, tuple, bool mutable 예제1 - list data = [100, 200, 300] print(id(data)) #22463062942568 data[0] = 400 print(data) #[400, 200, 300] print(id(data)) #22463062942568 -> data의 첫번째 값을 400으로 변경하였지만 여전히 id값은 변경이 없이 기존 id값과 동일하게 출력 예제2 -set data = {100, 200, 300} print(data) #{100, 200, ..

최댓값 예제 import sys data_list = [100, 105, 110, 115, 120] max_data = -sys.maxsize -1 for data in data_list: if data > max_data: max_data = data print("max_data : "max_data) 결과 max_data : 120 최솟값 예제 import sys data_list = [100, 105, 110, 115, 120] min_data = sys.maxsize for data in data_list: if data < max_data: min_data = data print("min_data : "min_data) 결과 min_data : 100

DataFrame ID SCHOOL NAME 0 123 S_University 김철수 1 456 Y_University 홍길동 2 789 K_University 최판서 DataFrame 칼럼 이름 조회 # 데이터프레임 칼럼 이름 조회 df.columns #Index(['ID', 'SCHOOL', 'NAME'], dtype='object') 특정 열 이름 조회 #i+1번째 열 이름 조회 df.columns[0] #'ID'

try-except문 -오류와 관련된 예외처리를 따로 빼고 싶을때 사용 문법 #try, except만 사용할 때 try: 시도할 코드 except: 예외가 발생했을때 처리할 코드 #발생할 오류와 오류 메시지 변수 포함한 try, except문 try: 시도할 코드 except 발생할 오류 as 오류 메시지 변수: 예외가 발생했을때 처리할 코드 예제1 try: x = int(input('숫자를 입력하세요: ')) y = 11 / x print(y) except: print('예외가 발생!') #숫자를 입력하세요: 0 (0은 입력값) #예외가 발생! 예제2 try: x = int(input('숫자를 입력하세요: ')) y = 11 / x print(y) except ZeroDivisionError as e:..