분류 전체보기191 Python 웹 사이트에서 데이터 스크랩 방법 웹 스크래핑은 웹사이트에서 데이터를 추출하는 프로세스입니다. 이 데이터는 텍스트, 이미지, 비디오 또는 기타 형식의 미디어와 같은 다양한 형식일 수 있습니다. 웹 스크래핑은 데이터 과학, 마케팅 및 연구를 포함한 많은 분야에서 유용합니다. Python은 단순성, 사용 용이성 및 광범위한 라이브러리로 인해 웹 스크래핑에 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다. Beautiful Soup, Scrapy 및 Requests와 같은 Python 라이브러리는 웹 스크래핑 프로세스를 훨씬 더 효율적이고 간단하게 만들 수 있습니다. Python을 사용한 웹 스크래핑 단계 Python을 사용한 웹 스크래핑에는 몇 가지 단계가 있습니다. 자세히 살펴 보겠습니다. 1단계: 필수 라이브러리 설치 Python을 사용하여 웹 스크.. 2023. 2. 28. 자동화 및 스크립팅이 개발자 생산성을 극대화하는 방법 소프트웨어 개발의 세계에서는 항상 생산성과 효율성을 높이려는 요구가 있습니다. 이를 달성하는 한 가지 방법은 자동화 및 스크립팅을 이용하는 것입니다. 반복 작업을 자동화하고 스크립트를 작성하여 워크플로를 간소화하면 개발자의 귀중한 시간과 에너지를 절약할 수 있습니다. 이 블로그에서는 개발 시 자동화 및 스크립팅의 이점을 살펴보고 이러한 개념을 소개합니다. 자동화란 무엇인가? 자동화는 기술을 사용하여 사람의 개입 없이 작업을 수행하는 프로세스입니다. 소프트웨어 개발에서 여기에는 소프트웨어 빌드, 테스트 및 배포와 같은 작업 자동화가 포함될 수 있습니다. 자동화 도구 및 프로세스는 반복 작업을 완료하는 데 필요한 시간과 노력을 줄여 생산성을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다. 자동화는 소프트웨어 개발에서 다.. 2023. 2. 28. 데이터 분석 및 시각화에 Python 사용 방법 오늘날 세계에서 데이터 분석은 비즈니스 운영의 필수적인 부분이 되었습니다. 매일 생성되는 데이터의 양이 증가함에 따라 기업은 통찰력에 대한 수요를 따라잡기 위해 고군분투하고 있습니다. 다행스럽게도 Python은 데이터 분석 및 시각화를 위한 인기 있는 도구로 부상하여 개발자에게 작업할 수 있는 다양한 강력한 라이브러리를 제공합니다. 이번 포스팅에서는 Python을 사용하여 데이터 분석 및 시각화의 기본 사항을 살펴봅니다. 개발자가 작업을 간소화하고 생산성을 높이는 데 사용할 수 있는 필수 라이브러리, 기술 및 모범 사례를 다룰 것입니다. Python을 사용한 데이터 분석 소개 Python은 데이터 분석 및 시각화에 적합한 해석된 고급 프로그래밍 언어입니다. NumPy, Pandas, Matplotlib .. 2023. 2. 27. SMACK 적용 후 테스트 방법 SMACK(Simplified Mandatory Access Control System)은 필수 액세스 제어의 간소화된 버전을 제공하는 Linux 보안 모듈입니다. 이번 포스팅에서는 구현 후 SMACK을 테스트하는 방법에 대해 설명합니다. SMACK을 사용하는 이유는 무엇인가? SMACK은 다른 액세스 제어 메커니즘에 비해 몇 가지 이점을 제공합니다. 첫째, 사용 및 구성이 쉽습니다. 복잡한 정책이 필요한 다른 액세스 제어 메커니즘과 달리 SMACK은 쉽게 이해하고 관리할 수 있는 레이블을 사용합니다. 둘째, 높은 수준의 보안을 제공합니다. SMACK은 커널 수준에서 정책을 시행하도록 설계되어 공격자가 보안 조치를 우회하기 어렵습니다. 마지막으로 SMACK은 가볍고 오버헤드가 낮아 시스템 성능에 영향을 .. 2023. 2. 27. 이전 1 ··· 18 19 20 21 22 23 24 ··· 48 다음