please_give_me_electro-brain_for_genious

나는 주피터 노트북을 활용했다 (jupyter notebook) 1. anaconda 설치 2. 가상환경 설정 3. 필요한 패키지 설치 : pyhton 3.10, yfinance, mysql.connector, datetime 4. 주피터 노트북을 실행한 뒤 코드 구현 5. 원하는 주식을 설정하기yf.Ticker(ticker_code)ticker_code는 티커를 담은 리스트. 해당 api를 호출함으로 ticker 객체를 생성한 후,data = ticker_obj.history(start=start, end=end)해당 티커코드의 히스토리를 담아 원하는 정보를 얻을 수 있다 6. 해당 정보를 입맛에 따라 가공 7. DB INSERT

0. 환경 설정 - 파이썬 2와 파이썬 3은 서로 호환하지 않고, 현재 많은 프로그램이 파이썬 2로 작성되어있기 때문에 두 가지 모두 설치하는 것이 좋다. 일반적인 파이썬 가상 환경 1. 콘다 : 외부 개발 툴, 파이썬 패키지 매니저와 개발 환경 매니저 기능을 제공하는 개발 툴이다(pip과 venv의 기능을 동시에 제공한다), 아나콘다라는 파이썬 배포판에 포함되어 있다. 데이터 분석 및 사이언스에 특화되어 있다. 2. venv : 파이썬 3에 포함되어 있는 가상 환경 ~ 책에서는 콘다를 사용한다 : 아나콘다 전체가 아닌 콘다만을 설치할 수 있다. => 미니 콘다 - 터미널 ~ 우분투 사용, 깃 설치 cf) 깃 관련 터미널 툴 : TIG, Diff So Fancy - 셸 설치 : Bash 또는 ZSH(Oh..

from flask import Flask, render_template, request, jsonify app = Flask(__name__) from pymongo import MongoClient client = MongoClient('mongodb+srv://test:sparta@cluster0.84m7k3d.mongodb.net/Cluster0?retryWrites=true&w=majority') db = client.dbsparta @app.route('/') def home(): return render_template('index.html') @app.route("/bucket", methods=["POST"]) def bucket_post(): bucket_receive = request..

from requests import get from bs4 import BeautifulSoup base_url = "https://weworkremotely.com/remote-jobs/search?term=" search_term = "python" response = get(f"{base_url}{search_term}") if response.status_code != 200: print("Can't request website") else: results=[] soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") jobs =soup.find_all('section',class_="jobs") for job in jobs: job_posts = job.fin..

다행인지, 내일배움단 파이썬 강의 커리큘럼과 매우 흡사하다. 오히려 호흡이 조금 더 길어서, 내일배움단은 살짝 빠르다는 생각이 들었는데 여기서 보충을 더 할 수 있어 다행이다.