def factorial(n: int) -> int: if n==0: return 1 elif n > 0: return n * factorial(n-1) n = int(input('정수 입력: ')) factorial(n) 팩토리얼 문제. 수강생분이 짜주신거다. factorial 함수를 만들어서 n이 0이 되면 return은 1로 하고, 그렇지 않을 경우에는 n * n-1을 계속 하는 방식이다. 자기 자신을 계속 호출하면서 가져온 파라미터는 1씩 작아지는 것인데, 최종적으로는 밑에 return n* factorial(n-1)이 최종적으로 return 되는 값이 되는 것이고 그 때 까지는 이 메서드가 계속 연산이 진행되며 반환되는 것이다. 이렇게 하면 마지막은 1을 곱한것이니까 사실상 값은 안바뀌고 마무리..

예전에 배웠던 것들인데 가물가물~ 복습하는 느낌으로 간다. attribute : 클래스의 기본 속성. method : 어떤 행동 같은 것. 어떤 인스턴스를 통해 생성되는 것은 인스턴스 메소드. class Car: def drive(self): print('Driving Start!') #instance 생성 mycar = Car() #instance method mycar.drive() 우리가 흔히 쓰는 a = 123123 이런 것도 클래스를 사용한 것이다. a라는 인스턴스를 선언한 것이니까. print(isinstance(mycar, Car)) isinstance를 하면 mycar라는 오브젝트가 해당 클래스의 인스턴스인지를 True 혹은 False로 구분되어 나온다. 오늘 배운 __init__ 이거는 ..

http://winninglottochoice.xyz/ 로또 확률을 알아보자! winninglottochoice.xyz 우선 사이트는 위와 같다. 처음에는 폼 밖에 없었는데 지인들에게 보여줬더니 어떻게 하는 것인지 좀 불편해 하는 것 같아서 좀 바꿨다. 그리고 몇회차 까지 저장되어 있는지를 sort -1을 써서 적용시켰다. 밑에 광고는 카카오 애드핏이다. 근데 이런 사이트를 만들어서 돈을 어떻게 버는 것이지..? 그냥 회원을 받아야하는 것인가? 그것은 고민이 좀 된다. 그리고 셀레니움을 EC2에 계속 켜놓는게 되나? 스케쥴러를 실행해서 9시에 셀레니움을 통한 인서트를 해야 하는데 그게 안될 것 같은 느낌이.. 든다. 일단 브라우저를 열어야 하기 때문인데 리눅스에는 당연히 크롬 브라우저가 없잖아..? 서버..

로또 최빈값 분석기라는 프로그램을 만들었다. 로또 오픈 API가 있기는 했는데 나는 셀레니움으로 몽고디비에 저장해서 이용하는 방식을 채택했다. 수집은 총 1076개로 약 1시간 정도? 걸렸다. 아키텍처 그림을 슥삭 그려보고 바로 실행에 옮겼다. 결과적으로는 잘됐다. 아마존EC2에 접근하기. (맥북 기준) sudo chmod 400 키페어 ssh -i 키페어 ubuntu@EC2IP입력 이렇게 하면 아마존 EC2에 원격 접속이 되고 실행 생성 종료 등 하면 된다. 아직 접속은 안되었는데 보안 -> 인바운드 규칙 -> 인바운드 규칙 편집에서 나에게 맞는 포트를 추가해야 한다. 됐다. 초기화 코드를 추가했기 때문에 git에 배포해야겠다.

https://www.kaggle.com/code/ekrembayar/store-sales-ts-forecasting-a-comprehensive-guide Store Sales TS Forecasting - A Comprehensive Guide Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from Store Sales - Time Series Forecasting www.kaggle.com 이분 것 이어서 한다. 이분은 각 매장별 피벗 테이블을 만들었다. 살펴보면 거의 비슷한 가게라고 볼 수 있는데, 52번은 특히 뭔가 전문점? 같은 가게로 보여지고 20,21,22,35,42번 매장은 다른 매장들과 상관관계가 덜하다..

계속한다. https://www.kaggle.com/code/ekrembayar/store-sales-ts-forecasting-a-comprehensive-guide Store Sales TS Forecasting - A Comprehensive Guide Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from Store Sales - Time Series Forecasting www.kaggle.com 이분 것 참고. 이거를 짜고 있는데 Oil 데이터에 NaN 값이 많기 때문이다. 이것을 interpolated로 처리했다. 근데 이분은 아래와 같은 방법으로 먼저 resample을 했다. oil_df.set_index(..