- 버전문제로 이것저것 삭제하면서 다시 재설치하려고 했는데 재부팅해도 자꾸 재부팅 하라고 뜸 

 

결론: 포멧 전에 윈도우 업데이트 해보기! 

 

Untitled2

ndarray.flatten(order='C)

: 텐서를 벡터로 만듦

In [1]:
import numpy as np
In [2]:
A = np.arange(4)
B = A.reshape((2, 2))
C = B.flatten()

print(A, '\n')
print(B, '\n')
print(C, '\n')

[0 1 2 3] 

[[0 1]
 [2 3]] 

[0 1 2 3]

ndarray.ravel([])

:텐서를 벡터로 만듦

In [7]:
A = np.arange(4)
B = A.reshape((2, 2))
C = B.ravel()

print(A, '\n')
print(B, '\n')
print(C, '\n')

[0 1 2 3] 

[[0 1]
 [2 3]] 

[0 1 2 3]

flatten과 ravel의 차이점을 설명하기 전에 copy와 view 알아보기

copy : 메모리 용량 많이 차지 but b를 수정해도 a(원본) 영향 없음

view : 메모리 적게 사용가능 but b를 수정하면 a(원본)수정됨

In [8]:
a = np.arange(5)
b = a.view()

b[0] = 10 

print(a)
print(b)

[10  1  2  3  4]
[10  1  2  3  4]

a와 b는 같은 메모리 address 그래서 b를 수정하면 a도 수정됨

   

In [10]:
a = np.arange(5)
b = a[:3]

b[0] = 10 

print(a)
print(b)

[10  1  2  3  4]
[10  1  2]

넘파이에서 슬라이싱은 view를 만드는 것

슬라이싱을 통해 만들어진 값(b)을 수정하면 원본(a)에도 영향을 미침

   

In [12]:
a = np.arange(5)
b = a.copy()

b[0] = 10 

print(a)
print(b)

[0 1 2 3 4]
[10  1  2  3  4]

a, b는 다른 메모리, 서로 영향없음

 
 
 
 

base

In [13]:
a = np.arange(5)
b = a.copy()
c = a.view()
d = a[:3]

print(b.base is a)
print(c.base is a)
print(d.base is a)

False
True
True

view를 통해 만들어진 객체들의 base는 메모리 address를 제공해준 ndarray다

ex) b,c의 base는 a

 
 
 
 

In [17]:
a = np.arange(4)
b = np.reshape(a, (2, 2))
b[0, 0] = 10

print(b.base is a, '\n')
print(a, '\n')
print(b)

True 

[10  1  2  3] 

[[10  1]
 [ 2  3]]
In [18]:
a = np.arange(4)
b = np.resize(a, (2, 2))
b[0, 0] = 10

print(b.base is a, '\n')
print(a, '\n')
print(b)

False 

[0 1 2 3] 

[[10  1]
 [ 2  3]]

reshape으로 만들었을 때는 원소 바꿀 때 조심

view를 통해서 만드므로 원본 영향 줌

 

resize는 copy를 통해서 만듦, 원본 영향없음

In [21]:
a = np.arange(4)
b = np.reshape(a, (2,2)).copy() # 이렇게 쓰면 원본 영향없음

b[0,0] = 10

print(b.base is a, '\n')
print(a, '\n')
print(b)

False 

[0 1 2 3] 

[[10  1]
 [ 2  3]]

 
 
 
 

In [26]:
a = np.random.randint(0, 10, (3,3))
b = a.ravel()
b[0] = 10 

print(b.base is a, '\n')
print(a, '\n')
print(b)

True 

[[10  1  2]
 [ 9  2  2]
 [ 1  9  6]] 

[10  1  2  9  2  2  1  9  6]
In [27]:
a = np.random.randint(0, 10, (3,3))
b = a.flatten()
b[0] = 10 

print(b.base is a, '\n')
print(a, '\n')
print(b)

False 

[[1 4 9]
 [0 2 7]
 [8 8 2]] 

[10  4  9  0  2  7  8  8  2]

ravel: view를 통해서 만듦, 메모리 효과적으로 사용

: flatten시킨 다음에 원소 수정하겠다

 

flatten: copy를 통해서 만듦, 원본 영향 없음

: flatten시킨 다음에 원소 수정 안 하겠다

'Python > Numpy' 카테고리의 다른 글

np.reshape, np.resize 차이점  (0) 2021.03.30
ndim, shape, size  (0) 2021.03.29
linspace와 arange 차이점, random.randn, random.normal, random.uniform, random.randint  (0) 2021.03.29
Untitled2

numpy.reshape(a, newshape, order='C)

In [2]:
import numpy as np

reshape: 원하는 shape으로 바꿔줌

In [6]:
a = np.arange(10)
b = np.reshape(a, (2, 5))
c = a.reshape((2, 5))

print('a:\n', a)
print('b:\n', b)
print('c:\n', c)

a:
 [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
b:
 [[0 1 2 3 4]
 [5 6 7 8 9]]
c:
 [[0 1 2 3 4]
 [5 6 7 8 9]]

하나를 지정하지 않고 -1을 쓰면 자동으로 shape이 됨

계산이 귀찮거나 row나 column 강조하고싶을 때 사용해도 좋음

In [11]:
a = np.arange(10)

b = a.reshape((2, -1)) # row가 강조되는 느낌 
c = a.reshape((5, -1))

print(b.shape)
print(c.shape)

(2, 5)
(5, 2)

numpy.resize(a, new_shape)

원소의 개수를 바꿔줄 때 유용

아래의 코드는 reshape과 결과가 같음

In [12]:
a = np.arange(10)

b = np.resize(a, (2, 5))

print('a:\n', a)
print('b:\n', b)

a:
 [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
b:
 [[0 1 2 3 4]
 [5 6 7 8 9]]

but reshape은 원소의 개수가 다르면 오류가 나지만 resize는 자동으로 맞춰줌

In [14]:
a = np.arange(5)

b = np.reshape(a, (10,))
print('b:\n', b)

---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-14-fcc2b57f1b7d> in <module>
      1 a = np.arange(5)
      2 
----> 3 b = np.reshape(a, (10,))
      4 print('b:\n', b)

<__array_function__ internals> in reshape(*args, **kwargs)

~\anaconda3\lib\site-packages\numpy\core\fromnumeric.py in reshape(a, newshape, order)
    299            [5, 6]])
    300     """
--> 301     return _wrapfunc(a, 'reshape', newshape, order=order)
    302 
    303 

~\anaconda3\lib\site-packages\numpy\core\fromnumeric.py in _wrapfunc(obj, method, *args, **kwds)
     59 
     60     try:
---> 61         return bound(*args, **kwds)
     62     except TypeError:
     63         # A TypeError occurs if the object does have such a method in its

ValueError: cannot reshape array of size 5 into shape (10,)
In [16]:
a = np.arange(5)

b = np.resize(a, (10,))
print('b:\n', b)
# 앞에서부터 반복해서 만듦 

b:
 [0 1 2 3 4 0 1 2 3 4]

size가 늘어나도 오류가 안나므로 조심해야 함

 
 

resize는 in-place (return값이 없고 바로 바뀜)

In [18]:
a = np.arange(4)

b = a.resize((2, 2))

print('a: \n', a)
print('b:\n', b)

a: 
 [[0 1]
 [2 3]]
b:
 None

그래서 아래와 같이 사용하는게 좋음

In [21]:
a = np.arange(5)

a.resize((2,2))
print(a)

[[0 1]
 [2 3]]

reshape은 오류남

In [24]:
a = np.arange(5)

a.reshape((2,2))
print(a)

---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-24-f82f97014a0d> in <module>
      1 a = np.arange(5)
      2 
----> 3 a.reshape((2,2))
      4 print(a)

ValueError: cannot reshape array of size 5 into shape (2,2)

'Python > Numpy' 카테고리의 다른 글

np.reshape, np.resize 차이점2, flatten, ravel, copy, view  (0) 2021.03.30
ndim, shape, size  (0) 2021.03.29
linspace와 arange 차이점, random.randn, random.normal, random.uniform, random.randint  (0) 2021.03.29

np.ndim -> 차원 

np.shape -> row, column 확인 

np.size -> 개수 

 

.dtype -> 데이터 타입확인 ex) int64, float64 

         -> 데이터 타입 명시적으로 설정 가능 

int8_np = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int8)

: 데이터 타입 int8이 됨 

 

.itemsize ->넘파이 array에 많은 값이 있을 떄 값들이 각각 몇 바이트인지 숫자로 표현, 원소1개 용량 표현

 

.nbytes -> 넘파이 array의 원소들이 차지하는 용량을 담고 있는 데이터

          -> size*itemsize 와 같음  

'Python > Numpy' 카테고리의 다른 글

np.reshape, np.resize 차이점2, flatten, ravel, copy, view  (0) 2021.03.30
np.reshape, np.resize 차이점  (0) 2021.03.30
linspace와 arange 차이점, random.randn, random.normal, random.uniform, random.randint  (0) 2021.03.29

1. 넘파이를 쓰는 이유

: 수치를 다루는데 특화됨, 넘파이가 제공하는 기능을 사용하기 위해 

 

* object란? 

- object = data + methods
- 파이썬에서는 모든 것이 object(객체)다. 
- 변수선언하는 것도 다 object 
- object를 만드는 과정 -> instantiation 

 

 

2. 간단한 기능 


- dir() -> 기능 확인 
- type() -> 타입 확인 

 

 

3. ndarray

- np.array()

- np.zeros(shape=(a,b)) -> 0으로 채운 (a,b) 

- np.ones(shape=(a,b)) -> 1로 채운 (a,b)

- np.full(shape=(a,b), fill_value=x) -> x값으로 (a,b)형태로 만듦.

- np.empty(shape=(a,b)) -> 공간 만든다고 생각 ( 쓰레기 값 들어감), 나중에 값 채울 때 주로 사용 

 

- np.zeros_like(M) -> M과 shape 같음, 0으로 채움 

- np.ones_lke(M) -> M과 shape 같음, 1로 채움 
- np.full_like(M, fill_value=x) -> M과 shape 같음, x로 값채움 
- np.empty_like(M) -> M과 shape같음, 쓰레기값 들어감 

 

* 파이썬에서 range() 는 소수점을 사용하면 에러가 나지만 넘파이에서는 arange 쓸 때 소수점 가능함 

4. linspace와 arange 차이점  

: 같은 결과를 만들 수 있음 

print(np.arange(0, 1+0.25, 0.25))
print(np.linspace(0, 1, 5))

결과는 [0. 0.25 0.5 0.75 1. ] 으로 동일함 


- np.linspace(start, stop, num=50 ...) 

: 처음값과 끝값을 포함

: 몇 개로 만들지, -> 개수 강조할 때 사용하면 코드 가독성 †

 

- np.arange([start], stop, [step] ...), [] 생략가능

: 끝값 포함하지 않음 
: 범위, step -> 구간, 간격 강조할 때 사용하면 코드 가독성 †

 

 

5. Normal Distributions

- random.randn(d0,  d1, ..., dn) -> 차원값

: 표준정규분포: 평균이 0이고 표준편차가 1인 것 
: 균등하게 샘플링 함 

 

-random.normal(loc=0.0,  scale=1.0, size=None) 
: loc=평균, scale=표준편차

 

-random.uniform(low=0.0,  high=1.0, size=None)
: 범위 지정가능 

 

-random.randint(low, high=None, size=None, dtype=int) 
: high 숫자 포함하지 않음 
: int형태로 출력됨

 

 

'Python > Numpy' 카테고리의 다른 글

np.reshape, np.resize 차이점2, flatten, ravel, copy, view  (0) 2021.03.30
np.reshape, np.resize 차이점  (0) 2021.03.30
ndim, shape, size  (0) 2021.03.29

git 설치 후1

 

만들기 

 

 

실행 

 

 

 

copy

- 바탕화면에 했음, ls 하면 확인가능 

git clone  git clone https://github.com/OKJINHAE/study.git

vscode 띄움 
이메일 비번 치면 됨 

하고 다시 

 

- 깃허브에서 수정하고 

commit을 하면 반드시 git bash에서 git pull을 해줘야 함 

 

그러면 컴퓨터에서도 파일이 수정됨 

 

 

 

dschloe.github.io/settings/hexo_blog/

 

Hexo Blog 만들기

개요 간단하게 Hexo 블로그를 만들어 본다. I. 필수 파일 설치 1단계: nodejs.org 다운로드 설치가 완료 되었다면 간단하게 확인해본다. $ node -v 2단계: git-scm.com 다운로드 설치가 완료 되었다면 간단하

dschloe.github.io

 

engkimbs.tistory.com/613

 

[Python 재무제표 크롤링 #4] Requests, BeautifulSoup로 크롤링(Crawling), 데이터 추출하기(Data Extraction) - 1

| Requests, BeautifulSoup 라이브러리 Requests는 웹상의 html문서를 파이썬 언어를 통해 쉽게 사용자 컴퓨터로 가져올 수 있게 하는 라이브러리입니다. 그리고 BeautifulSoup는 가져온 HTML문서를 파싱하여 

engkimbs.tistory.com

- flask 로 프로젝트 만들기 



-터미널에서 설치 

pip install requests
pip install bs4

html 만들어놓고 

일단 간단하게 만들어놓기 

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Title</title>
</head>
<body>
    데이터 수집중

</body>
</html>

-app.py

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from flask import Flask, render_template

app = Flask(__name__)

url = 'https://movie.naver.com/movie/running/current.nhn' #네이버영화 주소


@app.route('/')
def data_gathering():
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
    print(soup.prettify())

    return render_template('data_gathering.html')


if __name__ == '__main__':
    app.run()

이렇게 뜸

 

- 영화 포스터 이미지 클릭해서 

class 선택하면 아래처럼 됨

 

 

-app.py

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from flask import Flask, render_template

app = Flask(__name__)

url = 'https://movie.naver.com/movie/running/current.nhn' #네이버영화 주소


@app.route('/')
def data_gathering():
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
    #print(soup.prettify())

    ul = soup.find('ul', class_="lst_detail_t1")
    print(ul)

    return render_template('data_gathering.html')


if __name__ == '__main__':
    app.run()

 

-> lst_detail_t1 부분만 나옴 ( 클릭된 곳만)

- 이미지 가져오기 

 

li > div > a > img 

 

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from flask import Flask, render_template

app = Flask(__name__)

url = 'https://movie.naver.com/movie/running/current.nhn' #네이버영화 주소


@app.route('/')
def data_gathering():
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
    #print(soup.prettify())

    ul = soup.find('ul', class_="lst_detail_t1")
    img = ul.select('li > div > a > img')
    print(len(img))
    for i in img:
        print(i.get('src'))

    return render_template('data_gathering.html')


if __name__ == '__main__':
    app.run()

 

이렇게 뜸 

- 전체 관람가 가져오기 

 

    rating = ul.select('li > dl > dt > span')
    for rate in rating:
        print(rate.text)

-app.py 

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from flask import Flask, render_template

app = Flask(__name__)

url = 'https://movie.naver.com/movie/running/current.nhn' #네이버영화 주소


@app.route('/')
def data_gathering():
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
    #print(soup.prettify())

    ul = soup.find('ul', class_="lst_detail_t1")
    img = ul.select('li > div > a > img')

    rating = ul.select('li > dl > dt > span')
    for rate in rating:
        print(rate.text)

    return render_template('data_gathering.html')


if __name__ == '__main__':
    app.run()

 

이렇게 뜸

- 영화제목 가져오기 

 

 

    movie_names = ul.select('li > dl > dt > a')
    for movie_name in movie_names:
        print(movie_name.text)
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from flask import Flask, render_template

app = Flask(__name__)

url = 'https://movie.naver.com/movie/running/current.nhn' #네이버영화 주소


@app.route('/')
def data_gathering():
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
    #print(soup.prettify())

    ul = soup.find('ul', class_="lst_detail_t1")
    img = ul.select('li > div > a > img')

    movie_names = ul.select('li > dl > dt > a')
    for movie_name in movie_names:
        print(movie_name.text)

    return render_template('data_gathering.html')


if __name__ == '__main__':
    app.run()

이렇게 뜸 

- 네티즌 글자 가져오기

우클릭해서 copy selector 해보면 

#content > div.article > div:nth-child(1) > div.lst_wrap > ul > li:nth-child(1) > dl > dd.star > dl.info_star > dt

- 이것만 가져오기 

dl > dd.star > dl.info_star > dt

 

    estimate_poeple = ul.select('dl > dd.star > dl.info_star > dt')
    for estimated_p in estimate_poeple:
        print(estimated_p.text)

- app.py

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from flask import Flask, render_template

app = Flask(__name__)

url = 'https://movie.naver.com/movie/running/current.nhn' #네이버영화 주소


@app.route('/')
def data_gathering():
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

    ul = soup.find('ul', class_="lst_detail_t1")
    #print(ul)
    img = ul.select('li > div > a > img')
    # print(len(img))

    estimate_poeple = ul.select('dl > dd.star > dl.info_star > dt')
    for estimated_p in estimate_poeple:
        print(estimated_p.text)

    return render_template('data_gathering.html')


if __name__ == '__main__':
    app.run()

- 평점 가져오기 

#content > div.article > div:nth-child(1) > div.lst_wrap > ul > li:nth-child(1) > dl > dd.star > dl.info_star > dd > div > a > span.num

- 위에 copy한 것 중에서 아래만 가져오기 (그 위에는 ul로 이미 가져와져있어서) 

dl > dd.star > dl.info_star > dd > div > a > span.num

- app.py 

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from flask import Flask, render_template

app = Flask(__name__)

url = 'https://movie.naver.com/movie/running/current.nhn' #네이버영화 주소


@app.route('/')
def data_gathering():
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
    ul = soup.find('ul', class_="lst_detail_t1")
    
    estimate_scores = ul.select('dl > dd.star > dl.info_star > dd > div > a > span.num')
    for estimate_score in estimate_scores:
        print(estimate_score.text)

    return render_template('data_gathering.html')


if __name__ == '__main__':
    app.run()

 

 

 

- 참여 인원 가져오기 

#content > div.article > div:nth-child(1) > div.lst_wrap > ul > li:nth-child(1) > dl > dd.star > dl.info_star > dd > div > a > span.num2 > em

여기서 가져와 쓰기 

 dl > dd.star > dl.info_star > dd > div > a > span.num2 > em
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from flask import Flask, render_template

app = Flask(__name__)

url = 'https://movie.naver.com/movie/running/current.nhn' #네이버영화 주소


@app.route('/')
def data_gathering():
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
    #print(soup.prettify())

    ul = soup.find('ul', class_="lst_detail_t1")
    img = ul.select('li > div > a > img')

    number_of_participants = \
        ul.select('dl > dd.star > dl.info_star > dd > div > a > span.num2 > em')
    for number_of_participant in number_of_participants:
        print(number_of_participant.text)

    return render_template('data_gathering.html')


if __name__ == '__main__':
    app.run()

이렇게 뜸 

 

지금까지 했던 것들 list로 만들기 

 

app.py 

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from flask import Flask, render_template

app = Flask(__name__)

url = 'https://movie.naver.com/movie/running/current.nhn'


@app.route('/')
def data_gathering():
    img_list = []
    rating_list = []
    movie_name_list = []
    estimated_people_list = []
    estimate_scores_list = []
    number_of_participants_list = []

    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
    # print(soup.prettify())

    ul = soup.find('ul', class_="lst_detail_t1")
    img = ul.select('li > div > a > img')
    # print(len(img))
    for i in img:
        img_list.append(i.get('src'))

    rating = ul.select('li > dl > dt > span')
    for rate in rating:
        rating_list.append(rate.text)
    movie_names = ul.select('li > dl > dt > a')
    for movie_name in movie_names:
        movie_name_list.append(movie_name.text)

    estimated_people = ul.select('dl > dd.star > dl.info_star > dt')
    for estimated_p in estimated_people:
        estimated_people_list.append(estimated_p.text)

    estimate_scores = ul.select('dl > dd.star > dl.info_star > dd > div > a > span.num')
    for estimate_score in estimate_scores:
        estimate_scores_list.append(estimate_score.text)

    number_of_participants = \
        ul.select('dl > dd.star > dl.info_star > dd > div > a > span.num2 > em')
    for number_of_participant in number_of_participants:
        number_of_participants_list.append(number_of_participant.text)

    print(number_of_participants_list)
    return render_template('data_gathering.html');


if __name__ == '__main__':
    app.run()

- 감독, 배우는 여러 명이라서 리스트로 만들었음 

-연령 등급은 없는 것도 있어서 리스트로 만들었음 없으면 빈 리스트로 채워짐 

 

 

- app.py

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from flask import Flask, render_template

app = Flask(__name__)

url = 'https://movie.naver.com/movie/running/current.nhn'


@app.route('/')
def hello_world():
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
    ul = soup.find('ul', class_='lst_detail_t1')
    movie_list = []
    li = ul.find_all('li')
    for piece in li:
        img = piece.find('img')
        actor_list = [act.text for act in piece.select('dl > dd:nth-child(3) > dl > dd:nth-child(6) > span > a')]
        img_src = img.get('src')
        directer = [dir.text for dir in piece.select('dl > dd:nth-child(3) > dl > dd:nth-child(4) > span > a')]
        age = [ag.text for ag in piece.select('dl > dt > span')]
        movie_name = piece.select(' dl > dt > a')[0].text
        netizen = piece.select('dl > dd.star > dl > dd > div > a > span.num')[0].text
        netizen_num = piece.select('dl > dd.star > dl.info_star > dd > div > a > span.num2 > em')[0].text
        movie_list.append([img_src, age, movie_name, netizen, netizen_num, actor_list, directer])
    for Movie in movie_list:
        print(Movie)
    return render_template('data_gathering.html', Movie=movie_list)


if __name__ == '__main__':
    app.run()

 

- data_gathering.html 

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Title</title>
    <style>
        .flex-container {
            display: flex;
            flex-direction: row;
            margin: 20px;

            width: 400px;
            margin: 0 auto;

            box-shadow: 2px 2px 4px gray;
        }
    </style>
</head>
<body>
    {% for movie in Movie %}
      <div class="flex-container">
        <img style="width: 100px; height: 150px;" src="{{ movie[0] }}">
     <ul>
         <li>관람가 등급 : {% for i in movie[1] %} {{ i }} {% endfor %}</li>
         <li>제목 : {{ movie[2] }}</li>
         <li>평 점 : {{ movie[3] }}</li>
        <li> 감독 :
            {% for director in movie[6] %}
                {{ director }},
            {% endfor %}
         <li> 배우 :
            {% for actor in movie[5] %}
                {{ actor }},
            {% endfor %}
         </li>
     </ul>
     </div>


    {%  endfor %}
</body>
</html>

-리스트 안에 리스트 말고 class로 만들기 

 

- app.py

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from flask import Flask, render_template

app = Flask(__name__)

url = 'https://movie.naver.com/movie/running/current.nhn'


@app.route('/')
def hello_world():
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
    ul = soup.find('ul', class_='lst_detail_t1')
    movie_list = []
    li = ul.find_all('li')
    for piece in li:
        img = piece.find('img')
        actor_list = [act.text for act in piece.select('dl > dd:nth-child(3) > dl > dd:nth-child(6) > span > a')]
        img_src = img.get('src')
        directer = [dir.text for dir in piece.select('dl > dd:nth-child(3) > dl > dd:nth-child(4) > span > a')]
        age = [ag.text for ag in piece.select('dl > dt > span')]
        movie_name = piece.select(' dl > dt > a')[0].text
        netizen = piece.select('dl > dd.star > dl > dd > div > a > span.num')[0].text
        netizen_num = piece.select('dl > dd.star > dl.info_star > dd > div > a > span.num2 > em')[0].text
        movie_list.append([img_src, age, movie_name, netizen, netizen_num, actor_list, directer])
    for Movie in movie_list:
        print(Movie)
    return render_template('data_gathering.html', Movie=movie_list)


class Book:
    def __init__(self, title, author):
        self.title = title
        self.author = author


@app.route('/study')
def study():
    book_list = []
    book = Book('제목1', '저자1')
    book_list.append(book)

    book = Book('제목2', '저자2')
    book_list.append(book)

    for b in book_list:
        print(b.title, b.author)
    return render_template('study.html', book_list=book_list)


if __name__ == '__main__':
    app.run()

 

-study.html

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Title</title>
</head>
<br>
    {% for book in book_list %}
        {{ book.title }}
        <br>
        {{ book.author }}
    {% endfor %}

</body>
</html>

이런 식으로 간단해짐. 

 

- app.py

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from flask import Flask, render_template

app = Flask(__name__)

url = 'https://movie.naver.com/movie/running/current.nhn'


class NaverMovie:
    def __init__(self, img_src, age, movie_name, netizen, netizen_num,\
                 actor_list, directer):
        self.img_src = img_src
        self.age = age
        self.movie_name = movie_name
        self.netizen = netizen
        self.netizen_num = netizen_num
        self.actor_list = actor_list
        self.actor_list = actor_list
        self.directer = directer


@app.route('/')
def hello_world():
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
    ul = soup.find('ul', class_='lst_detail_t1')
    movie_list = []
    li = ul.find_all('li')
    for piece in li:
        img = piece.find('img')
        actor_list = [act.text for act in piece.select('dl > dd:nth-child(3) > dl > dd:nth-child(6) > span > a')]
        img_src = img.get('src')
        directer = piece.select('dl > dd:nth-child(3) > dl > dd:nth-child(4) > span > a')[0].text
        age = [ag.text for ag in piece.select('dl > dt > span')]
        movie_name = piece.select(' dl > dt > a')[0].text
        netizen = piece.select('dl > dd.star > dl > dd > div > a > span.num')[0].text
        netizen_num = piece.select('dl > dd.star > dl.info_star > dd > div > a > span.num2 > em')[0].text
        naverMovie = NaverMovie(img_src, age, movie_name, netizen, netizen_num, actor_list, directer)
        movie_list.append(naverMovie)
        #movie_list.append([img_src, age, movie_name, netizen, netizen_num, actor_list, directer])
    for Movie in movie_list:
        print(Movie)
    return render_template('data_gathering.html', movie_list=movie_list)


class Book:
    def __init__(self, title, author):
        self.title = title
        self.author = author


@app.route('/study')
def study():
    book_list = []
    book = Book('제목1', '저자1')
    book_list.append(book)

    book = Book('제목2', '저자2')
    book_list.append(book)

    for b in book_list:
        print(b.title, b.author)

    return render_template('study.html', book_list=book_list)


if __name__ == '__main__':
    app.run()

 

- data_gathering.html

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <title>Title</title>
    <style>
        .flex-container {
            display: flex;
            flex-direction: row;
            margin: 20px;

            width: 400px;
            margin: 0 auto;

            box-shadow: 2px 2px 4px gray;
        }
    </style>
</head>
<body>
    {% for movie in movie_list %}
      <div class="flex-container">
        <img style="width: 100px; height: 150px;" src="{{ movie.img_src }}">
     <ul>
         <li>관람가 등급 : {% for i in movie.age %} {{ i }} {% endfor %}</li>
         <li>제목 : {{ movie.movie_name }}</li>
         <li>평 점 : {{ movie.netizen }}</li>
         <li>감독 : {{ movie.directer }}</li>
         <li> 배우 :
            {% for actor in movie.actor_list %}
                {{ actor }},
            {% endfor %}
         </li>
     </ul>
     </div>


    {%  endfor %}
</body>
</html>

* a = [1]

print(a) -> [1] 로 되니까 .text가 안됨 

그래서 print(a[0]) -> 1 이렇게 값만 뽑은거 

'mongodb' 카테고리의 다른 글

mysql  (0) 2021.01.27
로또 웹  (0) 2021.01.27
mysql - python 연동  (0) 2021.01.26
mysql  (0) 2021.01.25
flex box  (0) 2021.01.25

 

 

- apply 하기 

2번째 동그라미 누름 

 

- mysql 접속

 

call my_procedure();

 

- 외부에서 불러서 in 여기다 넣는데 데이터 형식은 int, 이름은 s다

x값 외부에서 받아서 sql문으로 +1하기 

 

apply하기 

 

apply

 

- out ->mysql에서 클라이언트로 x를 주겠다 

 

SET: OUT되는 x에 3을 넣음 

 

 

 

Add Account 클릭
Apply
UPDATE하면 Custom 체크됨

- 모델링해서 저장해두기  

forward engineering 순공학 

reverse enginnering 역공학 

 

- 기존에 있던 bookstore 삭제 

store vault 클릭해서 비번입력 

 

 

NEXT 하기

 

그러고 홈 누르고 다시 들어오면 bookstore 있음 

 

- join 

table 만들기
table 만들기 
데이터 넣기 
데이터 넣기

 

-- use company;
select e.sabun, e.name, d.name from employee e
	inner join dept d
	on e.dept_id = d.dept_id;

'mongodb' 카테고리의 다른 글

네이버 영화 크롤링  (0) 2021.01.28
로또 웹  (0) 2021.01.27
mysql - python 연동  (0) 2021.01.26
mysql  (0) 2021.01.25
flex box  (0) 2021.01.25

+ Recent posts

티스토리툴바