기본 콘텐츠로 건너뛰기

[matplotlib]quiver()함수

urllib python

urllib는 총 4개의 모듈이 존재한다. 그중에 request 모듈은 웹으로부터 데이터를 호출하는 것으로 매우 많이 사용된다.

import urllib.request
re=urllib.request
d=re.urlopen("https://www.google.com/finance?q=KRX%3AKOSPI&ei=7P0nWZnfMcaO0AS04auYBg")
위의 d는 복잡한 결과를 반환한다.
for s in contents:
   print(s)
getheaders() 함수를 사용하면 호출한 사이트에 대한 정보를 리스트 형식으로 반환한다.
다음 d.status는 데이터를 호출한 상태를 나타내는 것으로 200이라는 결과는 그 호출이 잘되었다는 것을 의미한다.

d.status
200

cts=d.getheaders()
for s in cts:
   print(s)
('Content-Type', 'text/html; charset=utf-8')
('P3P', 'CP="This is not a P3P policy! See https://support.google.com/accounts/answer/151657?hl=en for more info."')
('Date', 'Fri, 26 May 2017 14:11:38 GMT')
('Expires', 'Fri, 26 May 2017 14:11:38 GMT')
('Cache-Control', 'private, max-age=0')
('X-Content-Type-Options', 'nosniff')
('X-Frame-Options', 'SAMEORIGIN')
('X-XSS-Protection', '1; mode=block')
('Server', 'GSE')
('Set-Cookie', 'NID=104=G-zrlR13SrBEw_pvVlf085e9JPlotddfJjq_gEym2eAHET8ZaIhj40M_b4satAOhIZY_v55ubXdD35ivruRW0Iiu5YJXS_NN1jgoSN2PL2g8D9d7lR48L5jFPu9qVQC7;Domain=.google.com;Path=/;Expires=Sat, 25-Nov-2017 14:11:38 GMT;HttpOnly')
('Alt-Svc', 'quic=":443"; ma=2592000; v="38,37,36,35"')
('Accept-Ranges', 'none')
('Vary', 'Accept-Encoding')
('Connection', 'close')
read() 함수를 적용하면 호출한 문서의 HTML 코드를 출력한다.
크롤러 작성시에도 호출한 사이트의 HTML 코드를 read() 함수를 적용하여 호출한 뒤 필요한 데이터를 선택하는 작업을 한다.

d.read()
b'<!DOCTYPE html><html><head><script>(function(){(function(){function e(a){this.t={};this.tick=function(a,c,b){var d=void 0!=b?b:(new Date).getTime();this.t[a]=[d,c];if(void 0==b)try{window.console.timeStamp("CSI/"+a)}catch(h){}};this.tick("start",null,a)}var a;if(window.performance)var d=(a=window.performance.timing)&&a.responseStart;var f=0<d?new e(d):new e;window.jstiming={Timer:e,load:f};if(a){var c=a.navigationStart;0<c&&d>=c&&(windo …

urllib.request 모듈외에 유용한 urllib.parse라는 모듈은 한글 검색어를 입력할 수 있도록 도와 주는 모듈로서 유용하게 사용된다. 즉, 한글을 인코딩 해주는 모듈이다.
다음을 보자. google 등에서 검색을 할 경우 주소창에 다음과 같이 나온다.
위의 주소에 검색어가 입력되는 부분은 q=다음으로 이것은 query=을 의미한다. 이 다음에 한글이 나오는데 이 한글을 컴퓨터가 이해하도록 번역해 주어야 한다. 이 번역 절차를 인코딩이라고 한다. 그런데 한글의 인코딩은 특별한 지정을 해야 하는데 urllib.parse 모듈이 그러한 인코딩을 시행해주는 것이다. 그럼 이 모듈의 사용여부로 차이를 보자.

import urllib.parse
def input_query():
   q=str(input('검색어 입력: '))
   return('&q='+q)
input_query()
검색어 입력: 다음증권
'&q=다음증권'

위의 함수는 urllib.parse 모듈을 적용하지 않은 것으로서 인코딩되지 않고 한글이 그대로 반환되었다. 그러나 아래와 같이 모듈을 적용한 경우 인코딩되어 반환된다는 것을 알 수 있다. 그러나 과거에는 이러한 코딩없이 접속하면 그 사이트로 접속할 수 없었지만 현재는 브라우저 자체에서 인코딩이 이루어지므로 접속이 가능하므로 두 결과 모두 접속이 이루어진다.

def input_query2():
   q=urllib.parse.quote_plus(str(input('검색어 입력: ')))
   return('&q='+q)
input_query2()
검색어 입력: 다음증권
'&q=%EB%8B%A4%EC%9D%8C%EC%A6%9D%EA%B6%8C'

daumf=re.urlopen("https://www.google.co.kr/?gfe_rd=cr&ei=LmwtVvyAHoLD8AemoKOoBg&gws_rd=ssl#newwindow=1&q=다음증권 ")
daumf.read()
b'<!doctype html><html itemscope="" itemtype="http://schema.org/WebPage" lang="ko"><head><meta content="text/html; charset=UTF-8" http-equiv="Content-Type"><meta content="/images/branding/googleg/1x/googleg_standard_color_128dp.png" itemprop="image"><title>Google</title><script>(function(){window.google={kEI:\'Dz8oWabUDqKMjwTzuq3oDw\',kEXPI:\'3700290,3700347,3700410,3700425,4026241,4028875,4029815,4031109,4032677,4036527,4039268,4040137,4043492,4045841,4048347,4063220,4065787,4072364,4072775,4076096,4076999,40784 ...


daumf=re.urlopen("https://www.google.co.kr/?gfe_rd=cr&ei=LmwtVvyAHoLD8AemoKOoBg&gws_rd=ssl#newwindow=1&q=%EB%8B%A4%EC%9D%8C%EC%A6%9D%EA%B6%8C")
daumf.read()
b'<!doctype html><html itemscope="" itemtype="http://schema.org/WebPage" lang="ko"><head><meta content="text/html; charset=UTF-8" http-equiv="Content-Type"><meta content="/images/branding/googleg/1x/googleg_standard_color_128dp.png" itemprop="image"><title>Google</title><script>(function(){window.google={kEI:\'Vz8oWZa0Ban-jwT7q6vQBg\',kEXPI:\'18167,1353393,1353936,1354151,3700266,3700347,3700410,3700425,4003510,4029815,4031109,4032677,4036527,4039268,4043492,4045839,4048347,4064904,4065787,4072364,4072773,4076095,4076998,4078430,4078766,4081039,4081165,4083496,4085472,4090550,4091420,...



댓글

이 블로그의 인기 게시물

[Linear Algebra] 유사변환(Similarity transformation)

유사변환(Similarity transformation) n×n 차원의 정방 행렬 A, B 그리고 가역 행렬 P 사이에 식 1의 관계가 성립하면 행렬 A와 B는 유사행렬(similarity matrix)이 되며 행렬 A를 가역행렬 P와 B로 분해하는 것을 유사 변환(similarity transformation) 이라고 합니다. $$\tag{1} A = PBP^{-1} \Leftrightarrow P^{-1}AP = B $$ 식 2는 식 1의 양변에 B의 고유값을 고려한 것입니다. \begin{align}\tag{식 2} B - \lambda I &= P^{-1}AP – \lambda P^{-1}P\\ &= P^{-1}(AP – \lambda P)\\ &= P^{-1}(A - \lambda I)P \end{align} 식 2의 행렬식은 식 3과 같이 정리됩니다. \begin{align} &\begin{aligned}\textsf{det}(B - \lambda I ) & = \textsf{det}(P^{-1}(AP – \lambda P))\\ &= \textsf{det}(P^{-1}) \textsf{det}((A – \lambda I)) \textsf{det}(P)\\ &= \textsf{det}(P^{-1}) \textsf{det}(P) \textsf{det}((A – \lambda I))\\ &= \textsf{det}(A – \lambda I)\end{aligned}\\ &\begin{aligned}\because \; \textsf{det}(P^{-1}) \textsf{det}(P) &= \textsf{det}(P^{-1}P)\\ &= \textsf{det}(I)\end{aligned}\end{align} 유사행렬의 특성 유사행렬인 두 정방행렬 A와 B는 'A ~ B' 와 같...

[sympy] Sympy객체의 표현을 위한 함수들

Sympy객체의 표현을 위한 함수들 General simplify(x): 식 x(sympy 객체)를 간단히 정리 합니다. import numpy as np from sympy import * x=symbols("x") a=sin(x)**2+cos(x)**2 a $\sin^{2}{\left(x \right)} + \cos^{2}{\left(x \right)}$ simplify(a) 1 simplify(b) $\frac{x^{3} + x^{2} - x - 1}{x^{2} + 2 x + 1}$ simplify(b) x - 1 c=gamma(x)/gamma(x-2) c $\frac{\Gamma\left(x\right)}{\Gamma\left(x - 2\right)}$ simplify(c) $\displaystyle \left(x - 2\right) \left(x - 1\right)$ 위의 예들 중 객체 c의 감마함수(gamma(x))는 확률분포 등 여러 부분에서 사용되는 표현식으로 다음과 같이 정의 됩니다. 감마함수는 음이 아닌 정수를 제외한 모든 수에서 정의됩니다. 식 1과 같이 자연수에서 감마함수는 factorial(!), 부동소수(양의 실수)인 경우 적분을 적용하여 계산합니다. $$\tag{식 1}\Gamma(n) =\begin{cases}(n-1)!& n:\text{자연수}\\\int^\infty_0x^{n-1}e^{-x}\,dx& n:\text{부동소수}\end{cases}$$ x=symbols('x') gamma(x).subs(x,4) $\displaystyle 6$ factorial 계산은 math.factorial() 함수를 사용할 수 있습니다. import math math.factorial(3) 6 a=gamma(x).subs(x,4.5) a.evalf(3) 11.6 simpilfy() 함수의 알고리즘은 식에서 공통사항을 찾아 정리하...

sympy.solvers로 방정식해 구하기

sympy.solvers로 방정식해 구하기 대수 방정식을 해를 계산하기 위해 다음 함수를 사용합니다. sympy.solvers.solve(f, *symbols, **flags) f=0, 즉 동차방정식에 대해 지정한 변수의 해를 계산 f : 식 또는 함수 symbols: 식의 해를 계산하기 위한 변수, 변수가 하나인 경우는 생략가능(자동으로 인식) flags: 계산 또는 결과의 방식을 지정하기 위한 인수들 dict=True: {x:3, y:1}같이 사전형식, 기본값 = False set=True :{(x,3),(y,1)}같이 집합형식, 기본값 = False ratioal=True : 실수를 유리수로 반환, 기본값 = False positive=True: 해들 중에 양수만을 반환, 기본값 = False 예 $x^2=1$의 해를 결정합니다. solve() 함수에 적용하기 위해서는 다음과 같이 식의 한쪽이 0이 되는 형태인 동차식으로 구성되어야 합니다. $$x^2-1=0$$ import numpy as np from sympy import * x = symbols('x') solve(x**2-1, x) [-1, 1] 위 식은 계산 과정은 다음과 같습니다. $$\begin{aligned}x^2-1=0 \rightarrow (x+1)(x-1)=0 \\ x=1 \; \text{or}\; -1\end{aligned}$$ 예 $x^4=1$의 해를 결정합니다. solve() 함수의 인수 set=True를 지정하였으므로 결과는 집합(set)형으로 반환됩니다. eq=x**4-1 solve(eq, set=True) ([x], {(-1,), (-I,), (1,), (I,)}) 위의 경우 I는 복소수입니다.즉 위 결과의 과정은 다음과 같습니다. $$x^4-1=(x^2+1)(x+1)(x-1)=0 \rightarrow x=\pm \sqrt{-1}, \; \pm 1=\pm i,\; \pm1$$ 실수...