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수식 파서를 이용한 계산기 만들기

일전에 수식을 직접 입력 받아 후위식으로 변환하여 계산하는, 사칙연산과 괄호를 처리할 수 있는 계산기를 만들어 본 적이 있는데, 1이 계산기는 지금까지 유용하게 잘 쓰고 있는 중임, 이번에는 좀 다른 계산기를 만들어보고자 한다. 사실 파서를 한 번 직접 구현해보고 싶어서 이리 저리 알아보다가 가장 간단하게 만들어 볼 수 있는 구현체가 수식 파서가 아닐까 해서, 정말 실용적으로 사용 가능한 수식 파서를 사용한 계산기를 구현해 보려고 한다.

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대용량 데이터와 엑셀 파일

엑셀과 같은 프로그램을 스프레드 시트라고 한다. 스프레드 시트는 개념상 무한히 큰 종이를 행과 열로 나누고 여기에 데이터와 수식을 넣어서 표를 계산하거나 데이터를 분석하는 프로그램을 말한다. 하지만 ‘무한히 큰 종이’는 말 그대로 개념적인 것이며, 실제로 컴퓨터의 메모리는 유한하기 때문에 스프레드 시트의 크기 역시 실제로는 유한한 크기를 갖는다.

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Python 101 : 리스트

지난 글에서 파이썬에서 사용되는 가장 기본적인 값의 유형에 대해 살펴보았다. 오늘은 리스트에 대해서 이야기해보려고 한다. 리스트는 여러 개의 값이 연속적으로 배치된 일종의 집합이다. 다른 프로그래밍 언어에서는 배열(Array)이라고 하기도 한다. 사실 배열과 다른 리스트라는 자료 구조가 별도로 존재하기는 하는데 (연결 리스트 같은 걸 들어본 적이 있을지도 모르겠다.) 파이썬의 리스트는 C의 배열과 크게 다르지 않다고 생각하면 된다.

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ZMQ 소켓을 모니터링하기

zmq 소켓을 사용한 확장 패턴에서 zmq 프록시를 사용하는 경우, 일반적으로 두 개의 소켓을 사용하여 프론트엔드와 백엔드로 사용하는데, 세번째 소켓인 캡쳐를 추가할 수 있다. 캡쳐는 주로 publisher를 사용하는데, 이 소켓으로는 프록시 내부에서 흘러가는 모든 데이터가 캡쳐되어 발송된다. 이런 방식으로 우리는 zmq 프록시의 내용을 모니터링할 수 있다. 이와는 별도로 각각의 zmq 소켓은 그 자체로 모니터링 기능을 제공한다. 소켓은 프로그램과 네트워크 사이를 연결하는 인터페이스로, 소켓을 통과하는 데이터를 캡쳐링할 필요는 없다. 대신에 소켓의 모니터링 기능은 소켓이 네트워크에서 피어와 연결할 때 발생하는 이벤트를 감지한다. 소켓의… 더 보기 »ZMQ 소켓을 모니터링하기

DEALER, ROUTER로 REQ, REP 구현하기

이전 글에서 REQ, REP가 메시지를 주고 받을 때 그 속에서 벌어지는 일들에 대해서 살펴본 바 있다. 그리고 이를 통해 REQ > ROUTER > DEALER > REP 로 이어지는 확장 패턴이 어떻게 맞물려 돌아가는지 확인했다. 그렇다면 과연 ROUTER, DEALER 소켓은 중계기로서의 의미만 있는 것일까? 그렇지 않다. ROUTER/DEALER 소켓은 그 자체로도 유용하게 사용될 수 있는데, 이들 소켓은 REQ/REP 소켓처럼 수신-발신 사이크의 제약을 받지 않는다. 따라서 이들 소켓을 사용하면 완전히 자유로운 비동기 패턴을 구축할 수 있다. 그러한 확장 패턴을 탐구해보는 기초로서, 이 글에서는… 더 보기 »DEALER, ROUTER로 REQ, REP 구현하기

파이썬으로 구현하는 채팅앱

파이썬으로 터미널 상에서 돌아가는 간단한 채팅앱을 구현해보고자 한다. 채팅 앱은 서버와 클라이언트로 구성되며, 각각의 클라이언트가 보내는 메시지를 모든 클라이언트에게 되돌려주면 된다. 이 때 일반적인 에코서버 구현과 다른 점은, 대화 메시지가 오고 가는 방식은 비동기적이기 때문에 실제로는 서버와 클라이언트 모두 각각 수신용과 발신용의 2개의 소켓을 준비해야 한다는 점이다. 어쨌든 이것은 ZMQ를 사용하면 손쉽게 해결할 수 있다. 다음으로 채팅앱에서 어려운 점은 일반적인 input() 함수에 관한 것이다. 채팅앱은 키보드를 통해 메시지를 입력하는 중간에도 수신한 메시지를 출력할 수 있어야 한다. 그런데 input() 함수는 블록킹함수이기… 더 보기 »파이썬으로 구현하는 채팅앱

Subprocess 모듈 사용법 (2021 업데이트)

subprocess 모듈을 사용하는 방법에 대해 정리한 이전 글이 있는데, 이 글도 2021년 기준으로 벌써 6년전 글이고, 실제로 글이 발행됐을 때쯤에 파이썬 3.5가 나오면서 subprocess 모듈이 다시 업데이트 됐었다. 지금은 그 글에서 설명하고 있는 여러 API들은 레거시로 분류되어 있다. 그래서 좀 늦은 감은 있지만 subprocess 모듈의 사용법을 새롭게 정리해 보고자 한다. 급한 사람들을 위한 요약 딱 두 가지이다. 이제 subprocess.run() 함수만 쓰면 된다. run() 의 리턴값인 객체에서 리턴코드, 출력 내용 등을 확인할 수 있다. 물론 함수에 전달하는 추가적인 파라미터에 따라 여러가지… 더 보기 »Subprocess 모듈 사용법 (2021 업데이트)

ZMQ 소켓 – Dealer, Router 이해하기

이전 글에서 프록시를 소개하면서 단순한 REQ – REP 패턴의 네트워크 중간에 중간 매개로 프록시를 넣어 REQ – ROUTER – DEALER – REP 형태로 패턴을 확장하는 예를 살펴보았다. 이 때, ROUTER – DEALER 사이에서 오가는 데이터를 보면 REQ-REP 사이에서 오가는 데이터와 다르게 추가된 프레임이 보인다는 것을 볼 수 있었다. 이번 글에서는 이런 현상은 왜 일어나며, ROUTER가 무슨 짓을 벌이는지에 대해 소개하고자 한다. 적어도 이 개념을 이해한다면 ZMQ를 통해서 훨씬 더 유연하고 창의적인(?) 패턴을 만드는 것도 가능하리라고 본다. 먼저 간단한 REQ-REP 패턴에서… 더 보기 »ZMQ 소켓 – Dealer, Router 이해하기

Altair에서 변형 함수 사용하기

Vega-Lite는 몇 가지 간단한 데이터 변형 함수를 제공합니다. 물론 보통의 경우에 차트로 시각화하려는 원본 데이터는 DataFrame의 형태로 나와 있고, 데이터 프레임 자체를 조작하여 원하는 변형을 미리 처리하는 것이 보다 유연하고 강력합니다. (데이터 프레임은 원래 그럴려고 쓰는 것이니까요) 그렇지만 원본 데이터를 미리 조작하기 어려운 경우라면 간단한 변형은 Vega-Lite의 기능을 활용하는 방법도 고려해볼 수 있습니다. 오늘은 이 글을 통해서 Altair에서 데이터 변형을 적용하는 방법을 알아보겠습니다. 인코딩에서 집합 함수를 사용하기 가장 간단하게 쓰이는 방법으로는 차트 정보를 인코딩할 때, 필드 이름 대신에 집합 함수를… 더 보기 »Altair에서 변형 함수 사용하기

Jupyter용 시각화 라이브러리 Altair

파이썬 생태계에서 데이터 시각화 분야에서는 matplotlib이 사실상 독보적인 위치에 있음은 반론의 여지가 별로 없긴합니다. 하지만 일관성이 부족한 API나 그래프의 외관을 예쁘게 만드려면 과다한(?) 노동이 필요한 점은 단점으로 지적받기는 합니다. 이런 문제를 극복하기 위해서, 기본적으로 예쁜 그래프를 만들 수 있도록 해주는 Seaborn이나, R의 ggplot의 인터페이스를 이식해온 plotnine 같은 대안이 존재합니다.

데이터 시각화에 대한 니즈는 유독 파이썬에서만 있는 것은 아니기에, 다른 많은 언어들에서도 훌륭한 데이터 시각화 도구들이 나오고 있습니다. jupyter의 경우 웹 기반의 노트북을 지원하고 있기 때문에 자바 스크립트로 만들어진 프론트엔드 시각화 도구를 접목하여 사용하기가 용이합니다. 자바 스크립트 쪽에서 선언적인 API, 높은 자유도 등의 요구조건을 만족하는 시각화 프론트엔드로 Vega가 있습니다.

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