IT12 [python, BeautifulSoup] 파이썬의 BeautifulSoup 알아보기 목차 BeautifulSoup는 무슨 라이브러리인가?BeautifulSoup는 Python 프로그래밍 언어로 작성된 HTML 및 XML 파일을 구문 분석하기 위한 라이브러리이다.주로 웹 스크래핑에 사용되며, 복잡한 HTML 구조에서 데이터를 추출하는 데 매우 유용하다.BeautifulSoup는 다양한 Parser를 지원하여 유연하고 강력한 HTML 및 XML 처리 기능을 제공한다. 설치BeautifulSoup는 pip를 통해 설치할 수 있다.pip install beautifulsoup4pip install lxmlpip install html5lib 주요 기능 ParserBeautifulSoup는 여러 종류의 파서를 지원한다. 각 파서마다 장단점이 있으며, 상황에 맞는 파서를 선택할 수 있다.h.. 2024. 5. 29. [puppeteer,node.js] 웹 자동화 라이브러리 Puppeteer 목차 개요Puppeteer는 구글이 만든 Node.js 라이브러리로, Headless Chrome 또는 Chrominum 브라우저를 제어할 수 있는 기능을 제공한다. 이 라이브러리는 브라우저를 프로그래밍적으로 제어하고, 다양한 브라우저 작업을 자동화하는데 사용된다. 주요 기능 웹 스크래핑(Web Scraping)Puppeteer는 웹 페이지의 내용을 가져오거나 특정 데이터 요소를 추출하는 데 사용된다.JavaScript가 렌더링한 콘텐츠를 포함하여 브라우저에서 볼 수 있는 모든 것을 캡처할 수 있다.자동화된 테스트(Automated Testing)프론트엔드 테스트 자동화 도구로, 브라우저 환경에서 애플리케이션을 테스트 할 수 있다.다양한 사용자 상호작용을 시뮬레이션하여 애플리케이션의 동작을 검증할 .. 2024. 5. 29. 이분 탐색: 정렬된 데이터에서 빠르게 값 찾기 안녕하세요! goodchuck 입니다!블로그에 방문해주셔서 감사합니다!목차 1. 이분 탐색의 탄생 배경 이분 탐색 알고리즘은 정렬된 데이터에서 특정 값을 찾는 과정에서 시간 복잡도를 최소화하기 위해 고안되었습니다. 선형 탐색(Linear Search)과 같은 단순한 방법보다 훨씬 효율적이기 때문에, 대용량 데이터에서 값을 찾을 때 유용합니다. 2. 이분 탐색이란? 이분 탐색은 정렬된 데이터에서 특정 값을 찾는 과정에서 전체 데이터를 반복적으로 절반씩 줄여나가며 탐색하는 알고리즘입니다. 중간 값과 찾고자 하는 값을 비교하여 왼쪽 또는 오른쪽 부분에서 탐색을 계속합니다. 이렇게 반복하여 값을 찾거나 존재하지 않음을 확인할 수 있습니다. 3. 이분 탐색의 일반적인 절차 1. **분할(Divide)**: .. 2024. 5. 7. 분할 정복 : 작은 부분에서 얻는 큰 지혜 안녕하세요! goodchuck 입니다!블로그에 방문해주셔서 감사합니다! 1. 분할 정복 알고리즘의 탄생 배경분할 정복 알고리즘은 1960년대 컴퓨터 과학자들이 복잡한 문제를 해결하기 위해 고안한 기법입니다. 당시 컴퓨터의 성능이 낮아서 큰 문제를 한 번에 해결하기 어려웠던 것이 계기가 되었습니다. 이에 문제를 작은 부분으로 나누어 각각 해결한 뒤, 그 결과를 합치는 방식으로 접근하게 되었습니다. 2. 분할 정복 알고리즘이란?분할 정복 알고리즘은 큰 문제를 작은 부분 문제로 나누어 각각을 해결한 다음, 그 해답을 모아서 전체 문제를 해결하는 알고리즘 설계 패러다임입니다. 이 기법은 재귀적인 방식으로 동작하며, 높은 효율성을 가지고 있습니다. 3. 분할 정복 알고리즘의 일반적인 절차1. **분할(Div.. 2024. 5. 6. 최적의 해를 향한 지름길: 그리디 알고리즘 입문 안녕하세요! goodchuck 입니다!블로그에 방문해주셔서 감사합니다! 그리디 알고리즘은 각 단계에서 최적의 선택을 함으로써 전체적인 최적해를 도출하는 알고리즘입니다. 이 방식은 많은 최적화 문제에서 효율적인 해결책을 제공할 수 있습니다. 개념 그리디 알고리즘은 각 단계에서 가능한 최선의 선택을 하며, 그 선택을 통해 최종적인 목표에 도달하려고 합니다. 이러한 접근 방식은 각 선택이 그 이후의 선택들에 영향을 미치지 않는 문제에 특히 적합합니다. 등장 배경 그리디 알고리즘은 복잡한 문제를 단순화하여 빠르게 해결하기 위한 필요에서 개발되었습니다. 초기 컴퓨팅 환경에서는 계산 자원이 제한적이었기 때문에, 각 단계에서 최적의 해를 빠르게 찾는 것이 중요했습니다. 이러한 배경 하에 그리디 알고리즘이 도입되어.. 2024. 5. 6. 알고리즘의 브루트포스(Brute Force): 모든 경우를 탐색하는 간단한 방법 안녕하세요! goodchuck 입니다!블로그에 방문해주셔서 감사합니다! 브루트포스의 개념 브루트포스(Brute Force)는 모든 가능한 경우를 일일이 탐색하여 원하는 결과를 얻는 알고리즘입니다. 이 방법은 간단하지만, 경우의 수가 많을 경우에는 효율적이지 않을 수 있습니다. 하지만 경우의 수가 적거나 작은 경우에는 쉽게 구현할 수 있고, 올바른 답을 보장합니다. 브루트포스의 동작 원리 브루트포스는 다음과 같은 과정을 거쳐서 동작합니다:1. 가능한 모든 경우의 수를 생성합니다.2. 각 경우의 수에 대해 조건을 확인하여 올바른 답을 찾습니다. 브루트포스의 장단점 **장점:**- 구현이 간단하고 직관적입니다.- 모든 가능한 경우를 탐색하므로 정확한 결과를 얻을 수 있습니다. **단점:**- 경우의 수.. 2024. 5. 6. 알고리즘의 BFS(Breadth-First Search): 그래프 탐색의 기본 안녕하세요! goodchuck 입니다!블로그에 방문해주셔서 감사합니다! BFS의 등장 배경 BFS(Breadth-First Search)는 그래프를 탐색하는 알고리즘 중 하나로, 너비를 우선하여 탐색하는 방법입니다. 이 알고리즘은 최단 경로를 찾거나 네트워크에서 연결된 모든 노드를 탐색하는 등 다양한 문제를 해결하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 소셜 네트워크에서 특정 사용자와 다른 모든 사용자 간의 관계를 찾거나, 게임 개발에서 유닛의 이동 경로를 계산하는 등의 문제를 해결할 때 BFS가 유용하게 사용됩니다. BFS의 개념 BFS는 다음과 같은 과정을 거쳐서 동작합니다:1. 시작 노드를 큐(Queue)에 넣고, 이 노드를 방문한 것으로 표시합니다.2. 큐에서 노드를 꺼내어 방문합니다.3. 방문한 노드와.. 2024. 5. 6. 알고리즘의 DFS(Depth-First Search): 그래프 탐색의 기본 안녕하세요! goodchuck 입니다!블로그에 방문해주셔서 감사합니다! DFS의 개념 DFS(Depth-First Search)는 그래프를 탐색하는 알고리즘 중 하나로, 깊이를 우선하여 탐색하는 방법입니다. 이 알고리즘은 그래프의 한 노드에서 시작하여 깊이 방향으로 탐색하다가 더 이상 진행할 수 없는 상태에 이르면, 그 직전에 갈림길에서 다른 방향으로 다시 탐색을 진행합니다. DFS의 동작 원리 DFS는 다음과 같은 과정을 거쳐서 동작합니다:1. 시작 노드를 방문하고, 이 노드를 방문한 것으로 표시합니다.2. 현재 방문한 노드와 연결된 다른 노드 중 아직 방문하지 않은 노드가 있다면, 해당 노드로 이동하여 방문합니다.3. 더 이상 방문하지 않은 노드가 없을 때까지 위 과정을 반복합니다. DFS의 장.. 2024. 5. 6. 알고리즘의 Deque: 양쪽 끝에서 삽입 및 삭제가 가능한 자료구조 안녕하세요! goodchuck 입니다!블로그에 방문해주셔서 감사합니다! Deque의 개념 Deque(덱)는 양쪽 끝에서 삽입 및 삭제가 가능한 자료구조로, Double-ended Queue의 줄임말입니다. Deque는 스택과 큐를 합친 자료구조로, 스택의 후입선출(LIFO, Last-In-First-Out)과 큐의 선입선출(FIFO, First-In-First-Out)을 모두 지원합니다. Deque의 등장 이유 Deque는 다음과 같은 상황에서 사용됩니다:- 덱블록: 컴퓨터의 파일 시스템에서 데이터를 저장하는 데 사용되는 블록의 한 유형으로, 양쪽 끝에서 데이터를 추가하거나 제거할 수 있습니다.- 실시간 데이터 처리: 데이터를 수집하고 처리하는 동안 양쪽 끝에서 삽입 및 삭제를 효율적으로 수행해야 할.. 2024. 5. 6. 알고리즘의 Queue: 데이터 구조의 중요한 부분 안녕하세요! goodchuck 입니다!블로그에 방문해주셔서 감사합니다! Queue의 개념 Queue(큐)는 선입선출(FIFO, First-In-First-Out) 원칙에 따라 동작하는 데이터 구조입니다. 가장 먼저 삽입된 항목이 가장 먼저 삭제됩니다. 이는 은행의 대기열이나 티켓 카운터에서 번호표를 받는 것과 유사한 개념으로 이해할 수 있습니다. Queue의 등장 이유 Queue는 다음과 같은 상황에서 사용됩니다:- 작업 대기열: 여러 작업이 동시에 발생할 때, 순서대로 처리하기 위해 Queue를 사용합니다.- 네트워크 통신: 네트워크에서 수신된 데이터를 순서대로 처리하기 위해 Queue를 사용합니다.- 프린터 대기열: 여러 사용자가 프린터를 사용할 때, 출력할 문서를 순서대로 저장하기 위해 Queu.. 2024. 5. 6. 이전 1 2 다음
