Jin's Dev Story

💡 PHP를 이용하여 외부 DB와 연결하여 사용하는 방법! 안드로이드 애플리케이션은 보안상의 이유로 ‘외부’ 데이터베이스에 바로 접근하지 못하기 때문에 (php+서버)를 중간에 두고 연결하여 사용해야 함💡 코드 작성 먼저 build.gradle(App)파일에 서버 통신 관련 라이브러리인 implementation 'com.android.volley:volley:1.2.1' 을 추가해줘야 함Activity에서 Response & Request 메서드 작성Response Listener를 생성하고 onResponse()메서드 @Override한다.JSONArray or JSONObject객체로 값을 반환 받아서 사용한다.마지막에는 RequestActivity객체에 전달할 값을 담아 생성하고 Request..

💡 PHP를 사용하기 위한 준비! 1. 도메인 호스팅 받기 (https://www.ivyro.net/html/main/)웹 호스팅 → 무료 호스팅2. 데이터베이스 생성 및 관리하기마이페이지 → 호스팅 관리 → DB 관리(로그인) → phpMyAdmin(SQL문으로 써도 되고 직접 삽입, 삭제 해도 된다.) 3. FileZilla프로그램 설치프로그램 실행 후 호스팅 받은 domain, id, pw, port 입력 후 연결서버에 올릴 php파일은 오른쪽 창에 public_html 폴더로 드래그 해서 덮어쓰기 하면 된다.(DB연결 비밀번호와 서버 연결 비밀번호 주의)

PHP(PHP: Hypertext Preprocessor)C언어를 기반으로 만들어진 서버 측에서 실행되는 서버 사이드 스크립트 언어웹 서버는 해당 PHP 코드를 해석하여 동적 웹 페이지를 생성PHP의 특징💡 PHP의 장점주요 운영체제와 대부분의 웹 서버에서 지원다른 프로그래밍 언어보다 직관적으로 코드를 작성할 수 있어서, 작성해야 하는 코드의 양이 적음텍스트 처리에 특화되어 있어 HTML 문서 처리에 적합💡 PHP의 단점간단한 사이트를 제작하기 위해 만든 언어라서 복잡한 사이트를 만드는 데는 효율적이지 못함보안에 안전하지 않은 언어 구조를 가짐

Bar 차트 - 막대 차트Pie 차트 - 원형 차트Line 차트 - 선 차트Scatter 차트 - 점 차트Heat Map 차트 - 열 차트Histogram 차트 - 빈포 분도 차트Box 차트 - 박스 차트 시각화 라이브러리matplotlib파이썬으로 기본적인 차트들을 쉽게 그릴 수 있도록 도와주는 시각화 라이브러리seabornmatplotlib 기반으로 만들어진 통계 데이터 시각화 라이브러리import numpy as np import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns import warnings # 시각화 관련 버전 등의 경고(없애기위함) # 시각화 하기 전 준비 (안해도 되는 과정) plt.rcParams['fig..

apply 함수 활용DataFrame 타입의 객체에서 호출가능한 apply 함수에 대해 살펴보자본인이 원하는 행과 열에 연산 혹은 function을 적용할 수 있음열 기준으로 집계하고 싶은 경우 axis = 0행 기준으로 집계하고 싶은 경우 axis = 1열 기준 집계# apply 함수# 열 기준 집계abalone_df[['diameter']].apply(np.average, axis=0)행 기준 집계# 행 기준 집계abalone_df[['diameter']].apply(np.average, axis=1)사용자 함수를 통한 집계# 사용자 함수를 통한 집계 ★★★★★import mathdef avg_ceil(x, y, z): return math.ceil((x+y+z)/3) # ceil 올림abalo..

데이터프레임 그룹 생성pandas의 groupby() 연산자를 사용하여 집단, 그룹별로 데이터를 집계 및 요약 할 수 있음dataframe을 지정한 그룹으로 나누고, 각 그룹별로 집계함수를 적용하고, 그룹별 집계 결과를 하나로 합치는 과정을 거침abalone_src = base_src + '/abalone.data'데이터 읽어오기header : none인 경우 헤더를 가져오지 않겠다는 의미sep : 어떤 구분자를 통해 데이터를 구분할 것인지names : 컬럼명abalone_df = pd.read_csv(abalone_src, header=None, sep=',',names=['sex','length','diameter','height', 'whole_weight','shu..