한번사는인생

백준 1193번 문제: 분수찾기

문제 설명

1. 양의 정수를 순서대로 분수에 배치하여 다음과 같은 규칙을 따릅니다:
   • 1/1 → 1/2 → 2/1 → 3/1 → 2/2 → 1/3 → ...
2. 주어진 정수 X에 대해, X번째에 해당하는 분수를 구해야 합니다.

문제 해결 전략

1. 규칙 분석:
   • 분수는 대각선 그룹으로 나뉩니다.
   • 그룹 1: 1/1 (1개)
   • 그룹 2: 1/2,2/1 (2개)
   • 그룹 3: 3/1,2/2,1/3 (3개)
   • 그룹 n: n개의 분수로 이루어짐.
2. 그룹 번호 찾기:
   • X번째 분수는 어느 대각선 그룹에 속하는지 알아야 합니다.
   • 그룹 n까지의 합은 삼각수: sum=1+2+3+⋯+n=n(n+1) / 2
   • X가 포함되는 그룹 n은 n(n+1) / 2 ≥ X일 때 찾을 수 있습니다.
3. 해당 그룹에서의 위치 계산:
   • 그룹 n의 시작 번호는 (n−1)n / 2 + 1
   • X는 그룹의 시작 번호로부터 몇 번째에 위치하는지 계산합니다.
4. 분수 방향:
   • 그룹 번호가 홀수: 분자분자 감소, 분모분모 증가.
   • 그룹 번호가 짝수: 분자분자 증가, 분모분모 감소.

코드 구현

X = int(input())  # 입력값 X

# 그룹 번호 찾기
group = 1
while X > group * (group + 1) // 2:
    group += 1

# 해당 그룹에서의 위치
start_of_group = (group - 1) * group // 2 + 1
position_in_group = X - start_of_group

# 분수 계산
if group % 2 == 0:  # 짝수 그룹
    numerator = 1 + position_in_group
    denominator = group - position_in_group
else:  # 홀수 그룹
    numerator = group - position_in_group
    denominator = 1 + position_in_group

print(f"{numerator}/{denominator}")

코드 설명

1. 그룹 번호 찾기:
   • 그룹 번호는 n(n+1) / 2 ≥ X 조건을 만족할 때까지 증가시킵니다.
2. 그룹 시작 번호:
   • 그룹 nn의 시작 번호는 (n−1)n / 2 +1 로 계산합니다.
3. 그룹 내 위치:
   • X가 그룹에서 몇 번째인지 계산:

     position_in_group = X - start_of_group

4. 분수 계산:
   • 짝수 그룹이면 분자분자가 증가하고 분모분모가 감소.
   • 홀수 그룹이면 분자분자가 감소하고 분모분모가 증가.

입출력 예시

입력:

14

출력:

2/4

풀이 과정:

1. X = 14 → 그룹 5에 속함 (5(5+1) / 2 = 15)
2. 그룹 5의 시작 번호: (5−1)5 / 2 + 1 = 11
3. 그룹 내 위치: 14 − 11 = 3
4. 그룹 5는 홀수 그룹 → 분자 = 5−3=2, 분모=1+3=4

1

https://www.acmicpc.net/problem/1157

[ 테스트 코드 ]

x = input()

xList = list(x.upper())

print(xList)

# 주어진 리스트
letters = ['M', 'I', 'S', 'S', 'I', 'S', 'S', 'I', 'P', 'I']

# 빈 딕셔너리로 개수 세기
counts = {}

for letter in letters:
    counts[letter] = counts.get(letter, 0) + 1

# 중복된 값 추출
duplicates = {key: value for key, value in counts.items() if value > 1}

print(duplicates)  # 출력: {'I': 4, 'S': 4}


data = input().upper()

max_char = max(set(data), key=data.count)
max_count = data.count(max_char)

if sum(1 for char in set(data) if data.count(char) == max_count) > 1:
    print('?')
else:
    print(max_char)

여기서 중요했던 요점은 문자를 대문자로 변형하고 중복 값을 체크 하는 것이다.

[ 결과 코드 ]

data = input().upper()

max_char = max(set(data), key=data.count)
max_count = data.count(max_char)

if sum(1 for char in set(data) if data.count(char) == max_count) > 1:
    print('?')
else:
    print(max_char)

그리고 코드를 조금 더 간결하게 짤 방법을 찾았고

요점은

가장 많이 등장하는 문자를 찾고 해당 문자의 수를 체크한다.

그리고  많이 나오는 문자의 수가 여러 개인지 확인하는 것까지 코드로 완성하였다.

1

오늘은 뉴욕타임즈의 기사 데이터를 수집해 보겠습니다.

https://developer.nytimes.com/

먼저 뉴욕타임즈의 API를 가지고 와야합니다.

회원가입을 해준다음

회원 가입이 완료되면 API Key를 받아야 합니다.

그러기 위해서 자신의 정보를 눌러 Apps를 눌러 NEW APP을 생성해주세요.

그 다음에는

App Name 과 Description을 자신이 알기 편하게 작성 후

Most Popular API를 Enable 클릭해줍니다.

저희는 가장 인기있는 기사들을 크롤링 해올 예정이니깐요

클릭하시고 Save를 해주시면 됩니다.

그러면 API Key를 받으실 수 있습니다.

그럼 이 API key를 복사해준 다음

2

파이썬으로 로직을 짜보겠습니다.

뉴욕 타임즈에서 API 활용하는 방법에 대해 나와있는데요

항상 해당 사이트에서 제공하는 Document는 읽어보시는게 좋습니다.

차근 차근 읽어보시면 누구나 다 하실 수 있습니다.

Get most emailed articles for the last day: 지난 하루 동안 가장 많이 이메일로 전송된 기사

/emailed/1.json

Get most shared articles on Facebook for the last day: 지난 하루 동안 Facebook에서 가장 많이 공유된 기사

/shared/1/facebook.json

Get most viewed articles for the last seven days: 지난 7일간 가장 많이 본 기사

/viewed/7.json

그리고 .json 앞에 있는 숫자는 기간을 뜻합니다.

원하시는 기간을 적으시면 됩니다.

파이썬 코드는 아래와 같이 간단합니다.

Result 결과값 : 

오늘의 결과값들이 나왔는데요

여기서 좀 더 추가해서 해보겠습니다.

Most News에서 Title을 한글로 번역하는 로직을 추가해보겠습니다.

pip install deep-translator

먼저 터미널에서 라이브러리를 추가해주세요.

그리고 

from deep_translator import GoogleTranslator

# 번역 수행
        translated_title = GoogleTranslator(source='en', target='ko').translate(original_title)

로직을 추가하겠습니다.

그럼 이렇게 한글로 해석되는 제목까지 나오게 됩니다!

마지막 최종 코드입니다.

import sys
import io
import requests
from deep_translator import GoogleTranslator

# 출력 스트림의 기본 인코딩 설정
sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.detach(), encoding='utf-8')
sys.stderr = io.TextIOWrapper(sys.stderr.detach(), encoding='utf-8')

# API 키와 엔드포인트 설정
api_key = 'Your API KEY'
url = f'https://api.nytimes.com/svc/mostpopular/v2/viewed/1.json?api-key={api_key}'

# API 요청
response = requests.get(url)
if response.status_code == 200:
    data = response.json()
    for article in data['results']:
        original_title = article['title']  # 원본 제목
        # 번역 수행
        translated_title = GoogleTranslator(source='en', target='ko').translate(original_title)
        print(f"Original Title: {original_title}")
        print(f"Translated Title: {translated_title}")
        print(f"URL: {article['url']}\n")
else:
    print(f"Failed to fetch data. Status code: {response.status_code}")

감사합니다.

1

가장 쉽고 빠르게 구글 트랜드에서 실시간 검색 키워드 가져오는 방법

먼저 Test 겸 키워드를 넣어서 가져오겠습니다.

• sys: 파이썬 인터프리터와 관련된 시스템 기능을 다룹니다. 이 코드에서는 출력 인코딩을 설정하기 위해 사용합니다.
• pytrends.request.TrendReq: PyTrends 라이브러리의 핵심 클래스입니다. 이를 통해 구글 트렌드 데이터를 요청할 수 있습니다.
• time: 일정 시간 간격으로 요청을 보내기 위해 사용합니다. 구글 트렌드에서 너무 많은 요청을 보내면 차단될 수 있으므로 간격 조정이 중요합니다.

• 파이썬의 출력 스트림(sys.stdout)의 기본 인코딩을 UTF-8로 변경합니다.
• 한국어 출력이 깨지지 않도록 해줍니다.
• 이 설정이 없으면 터미널이나 로그에서 한글이 ����처럼 깨져 보일 수 있습니다.

TrendReq 초기화: 구글 트렌드 데이터를 요청하기 위해 PyTrends 객체를 생성합니다.

• hl='ko': 데이터를 한국어로 가져옵니다.
• tz=360: 한국 시간(UTC+9)을 기준으로 데이터를 처리합니다.

그럼 Test로 원하는 키워드를 배열로 가져오겠습니다.

검색 해보고 싶은 키워드를 배열에 담으면 됩니다.

그리고 반복문을 통해서 배열의 담긴 키워드 들을 다 조사를 할 예정입니다.

• build_payload: 구글 트렌드 데이터 요청을 설정하는 메서드입니다.
  • [keyword]: 현재 반복문에서 처리 중인 키워드를 지정합니다.
  • timeframe='today 1-m': 최근 1개월 데이터를 요청합니다.
• timeframe을 조정하면 원하는 기간의 데이터를 분석할 수 있습니다. 예를 들어:
  • 최근 1개월: 'today 1-m'
  • 최근 1일: 'now 1-d'

• interest_over_time(): 요청한 키워드의 시간에 따른 관심도 데이터를 가져옵니다.
• 반환된 데이터는 팬더스(DataFrame) 형식으로 제공됩니다.
• 이 데이터를 엑셀 파일로 저장하거나 시각화 라이브러리로 그래프를 그릴 수 있습니다.

• 요청 간격을 60초로 설정합니다.너무 많은 요청을 빠르게 보내면 구글에서 IP를 차단할 수 있습니다.
• 적절한 간격을 두는 것이 중요합니다.

2

Test.py

[ 최종 코드 ]

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테스트는 끝났으니 이제 실시간 급상승 하는 키워드를 수집할 수 있는 로직을 새로 짜겠습니다.

임의의 키워드 대신 구글 트랜드에서 실시간으로 하는 검색어들을 수집해 추출하는 방식으로 코드를 짰습니다.

현재 시각으로 나오는 구글 트랜드 분석은

['지금 거신 전화는', '빅뱅', 'K리그1', '스타레일', '세븐틴']

이렇게 나옵니다.

나중에는 이러한 방법으로 사람들의 관심사를 가지고 포스팅 할 수도 있다고 생각합니다.

그러면 블로그의 유입하는 사람들도 많아질 수 있다고 생각합니다

감사합니다.

[Python]

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Python을 Visual Studio Code에서 개발 환경 세팅 하는 방법 알려드리겠습니다.

요즘 파이썬으로 코딩 하는 게 재미있어서 집에서 환경 세팅하고 연습 좀 할려고 합니다

코딩 테스트 하기에도 가장 접근성이 좋은 언어라 앞으로도 배워놓으면 참 좋을 것 같습니다.

잘 정리했으니

천천히 따라오시면 됩니다~

1

먼저 파이썬 홈페이지 접속해서 Python을 설치해야 합니다.

https://www.python.org/

홈페이지에 접근 하시면 자신의 OS 환경에 맞는 것을 선택해주시면 됩니다.

-

저는 Windows 환경이라 Window 환경으로 다운 받습니다.

installer 눌러서 다운 받으면 됩니다.

그리고 나서 install 해주시면 설치 창이 뜹니다.

/*** Add python.exe to PATH ***/ 이 부분을 추가해주셔야 환경 변수를 추가해주는 겁니다.

Option은 다 선택해주시면 됩니다.

그리고 파이썬 경로는 편한 곳으로 세팅하는 게 좋습니다.

그러면 무난하게 파이썬 설치는 다 끝났습니다.

2

그리고 나서 VS Code 설치를 하도록 하겠습니다.

https://code.visualstudio.com/\

vs code에 접근해서 다운로드 해줍니다.

동의하기~!

/*** PATH 추가 ***/ 여기도 이 부분을 추가해주셔야 환경 변수를 추가해주는 겁니다.

3

VS Code 마켓에서 이제 파이썬을 연동해주시면 됩니다.

왼쪽에 있는 확장을 눌러주시면 됩니다.

그리고 Python Extension Pack을 설치해주시면 끝납니다.

그리고 VS Code에서 test.py로 

"Hello World!" 테스트 해줍니다.

설치 끝~

감사합니다!

Python을 활용한 웹 크롤링의 모든 것

웹 크롤링은 인터넷 상의 데이터를 자동으로 수집하고 분석하는 작업으로, 데이터 분석, 연구, 비즈니스 인사이트 등에 활용될 수 있습니다.

특히 Python은 다양한 라이브러리와 커뮤니티의 지원 덕분에 웹 크롤링을 수행하기에 최적의 언어로 꼽힙니다.

Python을 사용해 웹 크롤링을 시작하는 방법과 핵심 기술을 다루어보겠습니다.

1. 웹 크롤링의 기본 개념

웹 크롤링이란?

웹 크롤링은 프로그램이 웹사이트를 방문해 특정 정보를 추출하는 과정을 의미합니다.

흔히 사용되는 사례로는 상품 가격 비교, 뉴스 데이터 수집, 소셜 미디어 분석 등이 있습니다.

웹 크롤링의 작동 원리

웹 크롤러는 다음과 같은 과정을 따릅니다:

1. HTTP 요청 보내기: URL을 통해 서버에 요청을 보냅니다.
2. HTML 응답 받기: 서버로부터 HTML 문서를 수신합니다.
3. 데이터 파싱: HTML 문서에서 원하는 데이터를 추출합니다.
4. 저장: 추출한 데이터를 CSV, 데이터베이스 등에 저장합니다.

2. Python의 주요 웹 크롤링 도구

1) requests

requests는 HTTP 요청을 보내기 위한 라이브러리입니다. 웹페이지에 접속하여 HTML 문서를 가져오는 데 사용됩니다.

import requests

url = 'https://example.com'
response = requests.get(url)

if response.status_code == 200:
    print(response.text)  # HTML 내용 출력

2) BeautifulSoup

BeautifulSoup는 HTML 파싱을 돕는 라이브러리로, 특정 데이터 추출에 유용합니다.

from bs4 import BeautifulSoup

html = "<html><body><h1>안녕하세요</h1></body></html>"
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')

print(soup.h1.text)  # "안녕하세요" 출력

3) Selenium

동적인 웹사이트를 크롤링할 때 사용되는 브라우저 자동화 도구입니다. 자바스크립트를 통해 생성된 데이터를 처리할 수 있습니다.

from selenium import webdriver

driver = webdriver.Chrome()
driver.get('https://example.com')

print(driver.page_source)  # 렌더링된 HTML
driver.quit()

3. 간단한 웹 크롤링 예제

예제: 네이버 뉴스 헤드라인 가져오기

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://news.naver.com/'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

headlines = soup.select('.hdline_article_tit a')  # 네이버 뉴스의 헤드라인 CSS 클래스

for idx, headline in enumerate(headlines, 1):
    print(f"{idx}. {headline.text.strip()}")

파이썬 코드를 이렇게 작성하면 네이버 헤드라인을 뽑아올 수 있다.

1. 변수와 데이터 타입

Python에서 변수는 데이터를 저장하는 이름입니다. 변수는 값을 할당하고, 그 값을 나중에 다시 사용할 수 있습니다. Python은 변수를 선언할 때 타입을 명시할 필요가 없으며, 변수가 값을 저장하는 순간 타입이 자동으로 정해집니다.

변수 선언과 데이터 타입

x = 10          	# 정수형
y = 3.14        	# 실수형
name = "Jee"  		# 문자열형
is_active = True  	# 불리언형 (True 또는 False)

변수 출력하기

x = 10
print(x) # 10

2. 연산자

산술 연산자

산술 연산자는 숫자 값을 다룰 때 사용됩니다.

a = 10
b = 5
print(a + b)  	# 덧셈: 15
print(a - b)  	# 뺄셈: 5
print(a * b)  	# 곱셈: 50
print(a / b)  	# 나눗셈: 2.0
print(a // b) 	# 몫: 2
print(a % b)  	# 나머지: 0
print(a ** b)  	# 거듭제곱: 100000

비교 연산자

비교 연산자는 두 값을 비교하고, 그 결과로 True 또는 False를 반환합니다.

a = 10
b = 5
print(a == b)  # 같다: False
print(a != b)  # 같지 않다: True
print(a > b)   # a가 b보다 크다: True
print(a < b)   # a가 b보다 작다: False
print(a >= b)  # a가 b보다 크거나 같다: True
print(a <= b)  # a가 b보다 작거나 같다: False

논리 연산자

논리 연산자는 두 개 이상의 조건을 결합할 때 사용됩니다.

x = True
y = False
print(x and y)  # 논리곱 (AND): False
print(x or y)   # 논리합 (OR): True
print(not x)    # 논리 부정 (NOT): False

3. 조건문

조건문은 특정 조건에 따라 프로그램 흐름을 제어할 수 있게 해줍니다.

Python에서 조건문은 if, elif, else를 사용하여 작성합니다.

age = 16
if age >= 18:
    print("성인입니다.")
elif age >= 13:
    print("청소년입니다.")
else:
    print("어린이입니다.")

4. 반복문

반복문은 어떤 코드를 반복적으로 실행하는 데 사용됩니다.

Python에서는 for문과 while문을 사용하여 반복문을 작성할 수 있습니다.

# for문

for i in range(5):  # 0부터 4까지 반복
    print(i)
    
# while문

count = 0
while count < 5:
    print(count)
    count += 1  # count 값 증가

[개발일기] 2024.02.02

개발 시작 한 지 거의 한 달 정도 되어간다.

설계는 끝났고 2일에 한 페이지씩 구현해 나가야 하는 상황이다. 

개발환경 세팅이 끝나고 한 동안 개발하면서 일어난 에러나 query에서는 별다른 문제 없이 진행했으나...

패키지 소스를 리셋하고 업데이트 하는 과정에서 파일이 build 하는 과정에서 꼬인건지 WAS가 안 올라온다.

애초에 build 조차 되지 않는다.

알고보니 pox.xml 과 lib/jar 버전이 충돌해서 일어난 것이였다.

그 부분에서 버전에 맞게 수정해주고 다시 WAS 구동을 해보려 했지만 이번에는 Time out에 걸렸다.

이 부분은 랜선을 통해서 간 후 프록시 서버 요청을 받는데 여기 부분을 막아놔서 Time out에 걸린다고 했다.

여기서 문제를 해결해보기 위해 프로젝트를 한 번 갈아보기도 하고 JDK도 다시 설정해보고 라이브러리 설정도 새로 싹다 갈아봤지만 안 되었다.

결론적으로는 서버 관리 하는 쪽에서 차단을 풀어줘야 되는 걸로...

이토록 실 개발기간 중 개발에 집중할 수 있는 시간을 온전하게 만드는 건 어려운 부분인 것 같다.

항상 느끼는 거지만 IDE 와 친해야 한다... 하나의 IDE를 능숙하게 다뤄야 개발자로써 어려움 없이 일할 수 있는 환경을 만드는 거다.