[Python] Python 25일차(파이썬을 이용한 머신러닝, 딥러닝 실전 개발 입문)

XML, JSON, YAML, CSV 파일을 읽고 저장하고 분석하는 방법에 대해서 공부하였다.

여기 나오는 내용은 "파이썬을 이용한 머신러닝, 딥러닝, 실전 개발 입문"에 나오는 내용이다.

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### 텍스트 데이터와 바이너리 데이터

# 파일 이름과 데이터

file_name = 'b.txt'

data = 100

# 쓰기

with open(file_name, 'wb') as f:

    a = f.write(bytearray([data]))

    print(a)

### 파이썬으로 XML 분석하기

from bs4 import BeautifulSoup

import urllib.request as req

import os.path

# XML 다운로드

url = "http://www.kma.go.kr/weather/forecast/mid-term-rss3.jsp?stnId=108"

savename = "forecast.xml"

if not os.path.exists(savename):

    req.urlretrieve(url, savename)

# BeautifulSoup으로 분석하기

xml = open(savename, "r", encoding="utf-8").read()

soup = BeautifulSoup(xml, "html.parser")

# 각 지역 확인하기

info = {}

for location in soup.find_all("location"):

    name = location.find('city').string

    weather = location.find('wf').string

    print(weather in info)

    if not (weather in info):

        info[weather] = []

    info[weather].append(name)

# 각 지역의 날씨를 구분해서 출력하기

for weather in info.keys():

    print("+", weather)

    for name in info[weather]:

        print("| - ", name)

# json 데이터 분석하기

import urllib.request as req

import os.path, random, json

# json 데이터 내려받기

url = "https://api.github.com/repositories"

savename = "repo.json"

if not os.path.exists(savename):

    req.urlretrieve(url, savename)

# json 파일 분석하기

s = open(savename, "r", encoding="utf-8")

items = json.load(s)

    # print(type(s))  # <class '_io.TextIOWrapper'>

    # print(type(items))  # <class 'list'>

# 또는

s = open(savename, "r", encoding="utf-8").read()

items = json.loads(s)

    # print(type(s))  # <class 'str'>

    # print(type(items))  # <class 'list'>

# 출력하기

for item in items:

    print(item["name"] + " - " + item["owner"]["login"])

### json 형식으로 출력하기

import json

price = {

    "date": "2017-05-10",

    "price": {

        "Apple": 80,

        "Orange": 55,

        "Banana": 40

    }

}

s = json.dumps(price)

print(s)

### YAML 읽기

import yaml

# YAML 정의하기

yaml_str = """

Date: 2017-03-10

PriceList:

    -

        item_id: 1000

        name: Banana

        color: yellow

        price: 800

    -

        item_id: 1001

        name: Orange

        color: orange

        price: 1400

    -

        item_id: 1002

        name: Apple

        color: red

        price: 2400

"""

# YAML 분석하기

data = yaml.load(yaml_str)

# 이름과 가격 출력하기

for item in data["PriceList"]:

    print(item["name"], item["price"])

### YAML 쓰기

import yaml

# 파이썬 데이터를 YAML 데이터로 출력하기

customer = [

    {"name": "InSeong", "age": "24", "gender": "man"},

    {"name": "Akatsuki", "age": "22", "gender": "woman"},

    {"name": "Harin", "age": "23", "gender": "man"},

    {"name": "Yuu", "age": "31", "gender": "woman"}

]

# 파이썬 데이터를 YAML 데이터로 변환하기

yaml_str = yaml.dump(customer)

print(yaml_str)

print("--- --- ---")

# YAML 데이터를 파이썬 데이터로 변환하기

data = yaml.load(yaml_str)

# 이름 출력하기

for p in data:

    print(p["name"])

### YAML Alias

import yaml

# 문자열로 YAML을 정의합니다.

yaml_str = """

# 정의

color_def:

    - &color1 "#FF0000"

    - &color2 "#00FF00"

    - &color3 "#0000FF"

# 별칭 테스트

color:

    title: *color1

    body: *color2

    link: *color3

"""

# YAML 데이터 분석하기

data = yaml.load(yaml_str)

# 별칭이 전개됐는지 테스트하기

print("title=", data["color"]["title"])

print("body=", data["color"]["body"])

print("link=", data["color"]["link"])

# CSV 파일 읽기

import codecs

# EUC_KR로 저장된 csv 파일 읽기

filename = "list-euckr.csv"

csv = codecs.open(filename, "r", "euc_kr").read()

# csv를 파이썬 리스트로 변환하기

data = []

rows = csv.split("\r\n")

for row in rows:

    if row == "":

        continue

    cells = row.split(",")

    data.append(cells)

# 결과 출력하기

for c in data:

    print(c[1], c[2])

========================== Python ==========================