suncommq 님의 블로그

파이썬 pip 설명 및 사용법

1. pip 이란 무엇인가?

pip는 Package Installer for Python의 약자로, 파이썬 패키지를 설치하고 관리하는 도구입니다. 파이썬은 다양한 기능을 제공하기 위해 많은 라이브러리(패키지)들을 사용하는데, pip를 사용하면 이러한 라이브러리들을 쉽게 설치하고 업데이트, 삭제할 수 있습니다.

쉽게 말해, pip는 파이썬 프로그램에 필요한 부품들을 가져다 설치해주는 도구라고 생각하면 됩니다.

2. pip 설치 확인 및 업데이트

대부분의 파이썬 설치본에는 pip가 기본적으로 포함되어 있습니다. pip가 설치되어 있는지 확인하려면 터미널 또는 명령 프롬프트에서 다음 명령어를 입력합니다.

pip --version

pip가 설치되어 있지 않다면, 파이썬을 다시 설치하거나 다음 명령어를 사용하여 설치할 수 있습니다.

python -m ensurepip --default-pip

pip를 최신 버전으로 업데이트하려면 다음 명령어를 사용합니다.

python -m pip install --upgrade pip

3. pip 인스톨 방법

pip를 사용하여 패키지를 설치하는 방법은 매우 간단합니다. 터미널 또는 명령 프롬프트에서 다음 명령어를 입력합니다.

pip install <패키지_이름>

예를 들어, requests라는 패키지를 설치하려면 다음과 같이 입력합니다.

pip install requests

4. pip 종류 및 주요 명령어

• pip install <패키지_이름>: 패키지 설치
• pip uninstall <패키지_이름>: 패키지 삭제
• pip list: 설치된 패키지 목록 확인
• pip show <패키지_이름>: 패키지 정보 확인 (버전, 위치 등)
• pip freeze: 현재 환경에 설치된 패키지 목록을 requirements.txt 파일로 저장 (프로젝트 공유 시 유용)
• pip install -r requirements.txt: requirements.txt 파일에 명시된 패키지들을 일괄 설치
• pip install <패키지_이름>==<버전>: 특정 버전의 패키지 설치 (예: pip install requests==2.25.1)
• pip install -U <패키지_이름>: 패키지 업데이트

5. 추가 정보

• 가상 환경 (Virtual Environment): 프로젝트별로 독립적인 패키지 환경을 만들 수 있습니다. 이를 통해 패키지 충돌을 방지하고 프로젝트 관리를 용이하게 할 수 있습니다. venv 모듈을 사용하여 가상 환경을 만들 수 있습니다.
• requirements.txt 파일: 프로젝트에 필요한 패키지 목록을 저장하는 파일입니다. 다른 사람과 프로젝트를 공유하거나, 다른 환경에서 프로젝트를 실행할 때 유용합니다

파이썬 코드 HTML로 쉽게 변환하기: 블로그 포스트 제작 위한 무료  배포 프로그램

html 화면에서 소스 코드를 붙여 넣으면 위에 그림 처럼 화면 깨짐 현상을 해결하기 위해 자체 제작 프롬그램을 무료배포 하겠습니다. 

이 프로그램을 사용하면 소스 코드가 아래 그림처럼 원본 그대로 깔끔하게 보여 집니다.

이 프로그램은 파이썬으로 제작 되었습니다. 오류 사항을 보고 하여주시면 감사하겠습니다.

마음껏 사용하시길 바랍니다.

이 코드는 오픈소스로 제작하였으나 제가 알지 못하는 라이센스가 적용되어 있을 수 있습니다.

커다란 기업의 압력을 받기 싫으시다면 무단 배포는 삼가하여 주십시오.

AI 생성이미지 프롬프트 제조(?)를 돕기 위해서 개인 제작 프로그램을 무료 배포 하겠습니다.

파이썬으로 제작하였으며 본래 이 프로그램을 사용 하려면 파이썬이 설치 되어있어야 하는데

초보자를 위하여 즉시 실행 되도록 만들었습니다. 혹시 안되시는 분들은 오류사항 문의 부탁드립니다.

왼쪽에서 슬라이드 메뉴로 선택하시고 혹시 원하는 속성에 메뉴가 없으시면 오른쪽에다가 직접 입력하시면 됩니다.

그리고 Generate Prompt를 누르시면 아래 빈칸에 프롬프트가 완성 됩니다.

혹시 파이썬 버전을 설치 하시려면 3.10.6 버전 입니다. 

생성된 프롬프트는 Midjourney, Stable Diffusion, and DALL-E 2 에서 최적합하고 대부분에 AI 모델에서 적용 가능하실꺼라 생각 됩니다. 우선은 스테이블 디퓨전 기준 입니다.

각 속성에는 20개의 속성을 배치 해놨습니다. 로또 확률 보다도 많은 조합이니 충분히 유용하리라 생각됩니다.

업그레이드가 필요하시면 요청해 주십시오.

많이 사용해주시고 오류 사항 보고 부탁드립니다.

2025.03.14 - [파이썬 프로그래밍] - 3.파이썬 프로그래밍 Copilot 연동 가능한 비주얼 스튜디오 코드 다운로드해서 설치하기

네이버 블로그,티스토리, 워드프레서 등에서 iframe을 쉽게 삽입할 수 있도록 간단한 프로그램을 제작했습니다.

파이썬으로 제작하였으며 마음껏 사용하셔도 상관없습니다.

※사용방법※

URL: 이 부분에 iframe에 뿌려줄 다른 url 주소를 적습니다.

width: iframe의 가로 크기 입니다.

Height: iframe의 세로 크기 입니다.

블로그 플랫폼: iframe 적용 양식을 선택합니다. 거의 동일 합니다. 

사용 예시

1.iframe에 보여줄 다른 url 주소를 가져옵니다.

2. iframe 크기를 입력합니다. width, height

3. 블로그 플랫폼을 선택합니다.

4. iframe 코드 생성을 클릭 합니다.

5. 블로그 글쓰기 화면에 들어가서 작성모드를  html로 선택합니다.

6. iframe을 삽입하고자 하는 코드 위치에 ctrl + v 붙여 넣기 합니다.

귀찮은 코드 입력 없이 iframe을 쉽게 삽입할 수 있습니다.

프로그램을 더 업그레이드 하길 원하시면 구독과 댓글 요청을 해 주세요.

감사합니다.

구글 블로그에 글을 작성할때 구글 docs로 작성후 ifame으로 소스코드만 넣었습니다. 그러면 가치가 낮은 콘텐츠로 인식될까요?

네, Google Docs에서 작성한 글을 Blogger에 iFrame으로 삽입하는 방식은 SEO(검색 엔진 최적화) 관점에서 부정적인 영향을 줄 수 있습니다.

iFrame 방식이 문제가 되는 이유

검색 엔진이 콘텐츠를 제대로 읽지 못함

• Google과 같은 검색 엔진은 iFrame 내부의 콘텐츠를 크롤링(검색)하는 데 제한이 있습니다.
• 즉, 블로그 본문에 직접 텍스트가 있는 것이 아니라, iFrame을 통해 외부 문서를 불러오는 방식이기 때문에 검색 엔진이 해당 내용을 인식하지 못할 가능성이 큽니다.

"가치가 낮은 콘텐츠" 로 평가될 가능성

• 검색엔진(특히 Google)은 블로그 내의 원본 콘텐츠를 직접 분석하여 품질을 평가합니다.
• iFrame으로 삽입된 문서는 블로그 자체의 콘텐츠가 아니기 때문에, "가치가 낮은 콘텐츠" 또는 "빈약한 콘텐츠"로 간주될 수 있습니다.
• Google이 사이트 품질을 평가할 때 "유용하고 독창적인 정보"를 제공하는지 확인하는데, iFrame만 포함된 페이지는 그 기준을 충족하지 못할 가능성이 높습니다.

구글과 같은 검색 엔진은 iframe 내부의 콘테츠를 크롤링하는 데 제한이 있습니다.

단순히 iframe을 통해 외부 문서를 불러오기만 한다면 검색 엔진이 해당 내용을 인식하지 못하기 때문에

이것은 빈 페이지로 인식하고 "가치가 낮은 콘텐츠"로 평가될 가능성이 큽니다.

• 검색엔진(특히 Google)은 블로그 내의 원본 콘텐츠를 직접 분석하여 품질을 평가합니다.
• iFrame으로 삽입된 문서는 블로그 자체의 콘텐츠가 아니기 때문에, "가치가 낮은 콘텐츠" 또는 "빈약한 콘텐츠"로 간주될 수 있습니다.

SEO 최적화하면서 Google Docs 내용 활용하는 방법

1. Google Docs 내용을 직접 복사 & Blogger에 붙여넣기

Google Docs에서 작성한 글을 서식 없이 Blogger 본문에 직접 복사 & 붙여넣기 하면,

• SEO 최적화됨
• 검색 엔진이 콘텐츠를 제대로 인식
• 가치 있는 콘텐츠로 평가받을 가능성이 높아짐

2. Google Docs를 HTML로 변환 후 삽입

1. Google Docs에서 파일 > 다운로드 > 웹페이지(.html, 압축됨) 다운로드
2. .html 파일을 열고 필요한 부분만 복사
3. Blogger의 HTML 보기 모드에서 붙여넣기
    이렇게 하면 불필요한 코드 없이 깔끔하게 삽입 가능

3. iFrame 대신 Google Docs 내용을 Markdown 변환 후 삽입

• "Docs to Markdown" 확장 프로그램 사용하여 Google Docs 문서를 Markdown 형식으로 변환
• Markdown을 Blogger의 HTML 모드에서 붙여넣기
• 검색 엔진이 문서를 직접 인식할 수 있음

4. Google Docs를 PDF로 변환 후 Blogger에 직접 업로드

• PDF 파일로 변환하여 Blogger에 첨부
• 글 본문에 핵심 내용을 작성한 후 PDF 다운로드 링크 제공
• 검색 엔진이 본문 내용을 직접 크롤링할 수 있도록 함

블로그를 운영하며 외부 콘텐츠와의 연동으로 더 많은 트래픽과 정보를 제공하고 싶으시다면 이 포스팅을 봐주세요.

저도 블로그를 운영하기 시작한지는 얼마 안됬지만 제가 컴퓨터에 대해서는 약간은 전문가 입니다.

이번 포스팅에서는 티스토리 블로그와 블로그스팟을 동시에 운영하면서 피드로 두 개의 사이트를 연동하는 방법입니다.

아울러 피드 연동 전문 사이트인 Feedspot까지 다른 Feed 사이트를 연동 하시면 블로그 조회수와 트래픽 향상에

큰 도움 될꺼라 생각하여 이 글을 작성합니다. 

두개의 사이트 또는 3개의 사이트가 연동되어야 하므로 순서대로 설명드리겠습니다.

1. 티스토리 블로그에 RSS URL 주소 파악하기

RSS 피드 설치 방법

1. RSS URL을 준비 : 먼저 연동하려는 티스토리 블로그에 RSS URL을 알아야 합니다.

 티스토리 블로그의 RSS는  

 https://자신의 블로그 URL/rss 입니다.

티스토리는 쉽게 되어 있어서 편합니다.

자, 그리고 나서 티스토리 블로그 관리자 페이지에 들어가 줍니다.

좌측 메뉴에서 플러그인을 선택합니다.

그리고 나서 플러그인 중에 배너출력을 사용 선택합니다.

2. 이 상태로 해놓고 나서 블로그스팟으로 넘어 갑니다.

왼쪽 사이드 메뉴에서 설정을 클릭하고 블로그 피드를 전체허용으로 설정합니다.

그리고 나서 이제 블로그스팟의 RSS 주소를 알아야 합니다.

내 블로그의 RSS 주소는 

입니다.

또는 직접 알아내는 방법은 브라우저 주소창에 

https://블로그주소/feeds/posts/default?alt=rss 

추가해서 방문해 봅니다.

그러면 위와 같은 XML 형식의 RSS 피드 내용이 표시되면, 해당 URL이 블로그의 RSS 피드 주소 입니다.

일단 블로그스팟까지 RSS 주소를 알아내셨다면 Blogger 관리자 페이지에서 "레이아웃" 으로 이동합니다.

원하는 위치 사이드바 등에 "가젯 추가"를 클릭 합니다.

"피드" 가젯을 선택합니다.

그러면 자신의 티스토리 블로그 피드 URL을 입력하시고 계속을 클릭 하시면 위에 제목과 아래 속성이 활성화 됩니다.

그리고 레이아웃 저장 하신 후에 블로그스팟을 확인해 봅니다.

3. 이제 블로그스팟은 피드가 적용 되었으니 티스토리로 넘어갑니다.

왼쪽 메뉴에서 사이드바를 클릭 합니다.

맨처음 설정해둔 기본 모듈에서 HTML 배너출력을 선택합니다.

그리고 나오는 창에다가

제목을 입력하고

html 부분에는

입력합니다.

여기서 iframe 속성에는 자바스크립트 또는 각자의 설정을 적용할 수 있습니다.

이제 적용이 되었는지 확인해 봅시다.

자, 이제 피드 적용은 완료되었구요. 

추가적으로 Feedspot 같은 RSS 피드를 적용해 주고 여러 피드를 확인 할수 있는 사이트가 있습니다. 

그런데 이런 사이트는 유료이고 비용이 좀 비싸기 때문에 별로 추천하지는 않지만 하고 싶으면 하셔도 좋겠죠.

이상으로 블로그에 피드 설정하는 방법 포스팅 완료입니다. 감사합니다.

2025.03.16 - [파이썬 프로그래밍] - 블로그에서 iframe을 쉽게 삽입할 수 있도록 간단한 프로그램을 제작했습니다.

2025.03.15 - [파이썬 프로그래밍] - 5.파이썬, Visual Studio Code, GitHub Copilot 연동 및 모듈 활용 학습법

파이썬은 방대한 표준 라이브러리와 수많은 외부 모듈을 제공하여 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 여기서는 자주 사용되는 주요 모듈들을 하나씩 자세히 설명하겠습니다. 각 모듈에 대한 설명은 기능, 사용 예시, 그리고 추가 학습 자료를 포함합니다.

1. math 모듈: 수학 관련 함수

• 기능: 수학적인 연산을 수행하는 함수들을 제공합니다. (삼각함수, 로그, 지수, 제곱근 등)
• 사용 예시:

      import math

# 제곱근 계산
result = math.sqrt(16)
print(result)  # 4.0

# 원주율
print(math.pi)  # 3.141592653589793

# 삼각함수 (사인)
angle = math.radians(30)  # 각도를 라디안으로 변환
print(math.sin(angle))  # 0.49999999999999994
    

• 추가 학습 자료: https://docs.python.org/3/library/math.html

2. datetime 모듈: 날짜 및 시간 관련 함수

• 기능: 날짜와 시간을 다루는 클래스와 함수들을 제공합니다.
• 사용 예시:

      import datetime

# 현재 날짜와 시간
now = datetime.datetime.now()
print(now)  # 2023-10-27 10:30:00.123456

# 특정 날짜 생성
date = datetime.datetime(2023, 12, 25)
print(date)  # 2023-12-25 00:00:00

# 날짜 포맷팅
formatted_date = now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
print(formatted_date)  # 2023-10-27 10:30:00
    

• 추가 학습 자료: https://docs.python.org/3/library/datetime.html

3. random 모듈: 난수 생성

• 기능: 난수를 생성하는 함수들을 제공합니다.
• 사용 예시:

      import random

# 0과 1 사이의 실수 난수 생성
random_number = random.random()
print(random_number)  # 0.123456789

# 특정 범위 내의 정수 난수 생성
random_integer = random.randint(1, 10)
print(random_integer)  # 5

# 리스트에서 무작위 요소 선택
my_list = ["apple", "banana", "cherry"]
random_choice = random.choice(my_list)
print(random_choice)  # banana
    

• 추가 학습 자료: https://docs.python.org/3/library/random.html

4. os 모듈: 운영체제 관련 기능

• 기능: 운영체제와 상호 작용하는 함수들을 제공합니다. (파일 및 디렉토리 관리, 환경 변수 접근 등)
• 사용 예시:

      import os

# 현재 작업 디렉토리 확인
current_directory = os.getcwd()
print(current_directory)  # /Users/username/Documents

# 디렉토리 생성
os.mkdir("new_directory")

# 파일 삭제
os.remove("file.txt")

# 환경 변수 접근
home_directory = os.environ.get("HOME")
print(home_directory)  # /Users/username
    

• 추가 학습 자료: https://docs.python.org/3/library/os.html

5. requests 모듈: HTTP 요청

• 기능: HTTP 요청을 보내고 응답을 처리하는 기능을 제공합니다. (웹 페이지 내용 가져오기, API 호출 등)
• 사용 예시:

      import requests

# GET 요청 보내기
response = requests.get("https://www.example.com")

# 상태 코드 확인
print(response.status_code)  # 200

# 응답 내용 출력
print(response.text)
    

• 추가 학습 자료: https://requests.readthedocs.io/en/latest/

6. json 모듈: JSON 데이터 처리

• 기능: JSON 데이터를 파싱하고 생성하는 기능을 제공합니다.
• 사용 예시:

      import json

# JSON 문자열 파싱
json_string = '{"name": "Alice", "age": 30}'
data = json.loads(json_string)
print(data["name"])  # Alice

# 파이썬 객체를 JSON 문자열로 변환
data = {"name": "Bob", "age": 25}
json_string = json.dumps(data)
print(json_string)  # {"name": "Bob", "age": 25}
    

• 추가 학습 자료: https://docs.python.org/3/library/json.html

7. pandas 모듈: 데이터 분석

• 기능: 데이터 분석 및 조작을 위한 강력한 도구를 제공합니다. (데이터 프레임, 시리즈 등)
• 사용 예시:

      import pandas as pd

# CSV 파일 읽기
df = pd.read_csv("data.csv")

# 데이터 프레임 정보 출력
print(df.info())

# 처음 5개 행 출력
print(df.head())

# 특정 열의 평균값 계산
print(df["column_name"].mean())
    

• 추가 학습 자료: https://pandas.pydata.org/docs/

8. numpy 모듈: 수치 계산

• 기능: 대규모 배열 및 행렬 연산을 위한 효율적인 도구를 제공합니다.
• 사용 예시:

      import numpy as np

# 배열 생성
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr)  # [1 2 3 4 5]

# 배열 연산
print(arr * 2)  # [ 2  4  6  8 10]

# 행렬 생성
matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print(matrix)
    

• 추가 학습 자료: https://numpy.org/doc/

9. matplotlib 모듈: 데이터 시각화

• 기능: 다양한 종류의 그래프를 생성하여 데이터를 시각화하는 기능을 제공합니다.
• 사용 예시:

        import matplotlib.pyplot as plt
  
  # 데이터
  x = [1, 2, 3, 4, 5]
  y = [2, 4, 1, 3, 5]
  
  # 그래프 생성
  plt.plot(x, y)
  plt.xlabel("X-axis")
  plt.ylabel("Y-axis")
  plt.title("Sample Plot")
  plt.show()
      

   
• 추가 학습 자료: https://matplotlib.org/stable/contents.html

10. re 모듈: 정규 표현식

• 기능: 정규 표현식을 사용하여 문자열을 검색, 매칭, 치환하는 기능을 제공합니다.
• 사용 예시:

      import re

# 패턴 매칭
text = "Hello, my email is example@example.com"
pattern = r"[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}"
match = re.search(pattern, text)
if match:
    print(match.group())  # example@example.com
    

• 추가 학습 자료: https://docs.python.org/3/library/re.html

이 외에도 파이썬에는 수많은 유용한 모듈들이 존재합니다. 필요에 따라 적절한 모듈을 선택하여 사용하면 더욱 효율적으로 프로그래밍할 수 있습니다. 각 모듈의 공식 문서를 참고하여 자세한 사용법을 익히는 것이 중요합니다.