datetime 라이브러리는 날짜와 시간을 처리하는 다양한 기능을 제공하는 파이썬 라이브러리이다. date: 날짜 처리 오브젝트 time: 시간 처리 오브젝트 datetime: 날짜, 시간 처리 오브젝트 datetime 라이브러리를 사용하기 위해서는 datetime 패키지에서 datetime 라이브러리를 불러오면 된다. from datetime import datetime 현재 날짜와 시간을 출력하는 방법으로는 now, today 메소드가 있다. datetime.now() 또는 datetime.today()를 통해 현재 날짜와 시간을 알 수 있다. datetime 객체는 (년, 월, 일, 시, 분, 초, 밀리초) 형식으로 구성되어 있고, print를 이용하면 년-월-일 시:분:초.밀리초 형식으로 출력된다..

pybo 앱을 실행하기 위해 urls.py에서 urlpatterns에 다음과 같은 코드를 추가하였다. path('pybo/', views.index), pybo라는 URL이 요청되면 views.index를 호출하는 코드이다. 실제 URL에는 /pybo로 입력해도 /pybo/로 바뀌어 페이지를 요청한다. 이는 장고가 URL을 정규화하는 기능을 가지기 때문이다. 그래서 path에는 'pybo/'로 /까지 써주는 것이 좋다. views.index는 views.py파일의 index 함수를 의미한다. index 함수를 보면 HttpResponse를 호출하는 것을 볼 수 있다. HttpResponse는 요청에 대한 응답을 할 때 사용된다. 이렇게 작성한 후 브라우저에서 다시 pybo를 호출하면 아래 사진처럼 Htt..

장고(Django)는 웹 프로그램을 쉽고 빠르게 만들 수 있도록 도와주는 웹 프레임워크이다. 웹 프레임워크(Web Framework)는 웹 서비스 개발을 위한 프레임워크이다. 웹 페이지를 개발할 때 겪는 어려움을 줄일 수 있도록 데이터베이스 연동, 쿠키 처리, 로그인/로그아웃 등의 기능을 포함하고 있는 하나의 도구 모음으로 생각할 수 있다. Java에는 Spring, Python에는 Django가 있다. 가상 환경 만들기 윈도우 기준 명령프롬포트(cmd)를 실행하여 C드라이브 밑에 venvs를 만들고, venvs에서 mysite라는 가상환경을 만든다. C:\> mkdir venvs C:\> cd venvs C:\venvs> python -m venv mysite 가상 환경에서 작업을 수행하기 위해 act..

24444번: 알고리즘 수업 - 너비 우선 탐색 1 첫째 줄에 정점의 수 N (5 ≤ N ≤ 100,000), 간선의 수 M (1 ≤ M ≤ 200,000), 시작 정점 R (1 ≤ R ≤ N)이 주어진다. 다음 M개 줄에 간선 정보 u v가 주어지며 정점 u와 정점 v의 가중치 1인 양방 www.acmicpc.net 코드 import sys from collections import deque sys.setrecursionlimit(10 ** 6) input = sys.stdin.readline n, m, r = map(int, input().split()) # 정점의 수, 간선의 수, 시작 정점 graph = [[] for _ in range(n+1)] visited = [0] * (n+1) # 방문..

24479번: 알고리즘 수업 - 깊이 우선 탐색 1 첫째 줄에 정점의 수 N (5 ≤ N ≤ 100,000), 간선의 수 M (1 ≤ M ≤ 200,000), 시작 정점 R (1 ≤ R ≤ N)이 주어진다. 다음 M개 줄에 간선 정보 u v가 주어지며 정점 u와 정점 v의 가중치 1인 양 www.acmicpc.net 코드 import sys sys.setrecursionlimit(10 ** 6) input = sys.stdin.readline n, m, r = map(int, input().split()) # 정점의 수, 간선의 수, 시작 정점 graph = [[] for _ in range(n+1)] visited = [0] * (n+1) # 방문 순서 저장. 0이면 방문 X c = 1 def dfs(..

결측치를 대체하기 위해서 쓰이는 Imputer를 사용하기 위해 아래와 같이 코드를 작성했더니 ImportError가 발생하였다. sklearn.preprocessing에 Imputer가 없어서 에러가 발생하였다. scikit-learn 공식 문서에서 다음과 같은 문장을 볼 수 있었다. New in version 0.20: SimpleImputer replaces the previous sklearn.preprocessing.Imputer estimator which is now removed. : sklearn.preprocessing의 Imputer는 현재는 삭제되어 사용할 수 없으며, SimpleImputer로 대체됨. 따라서 이전 버전의 sklearn에서 사용하던 sklearn.preprocessi..