Python을 사용하여 한국 부동산 시장에 대한 통계를 볼 수 있는 방법에는 여러 가지가 있습니다. 다음은 몇 가지 옵션입니다. 웹 스크래핑: BeautifulSoup 또는 Scrapy와 같은 Python 라이브러리를 사용하여 한국 부동산 시장에 대한 통계를 제공하는 웹 사이트에서 부동산 데이터를 스크랩할 수 있습니다. 데이터가 있으면 Pandas와 같은 Python 라이브러리를 사용하여 데이터를 정리, 구성 및 분석할 수 있습니다. API: 한국 통계청과 같은 일부 조직에서는 구조화된 형식으로 부동산 데이터에 액세스할 수 있는 API를 제공합니다. 요청 또는 httplib2와 같은 Python 라이브러리를 사용하여 API를 호출한 다음 Pandas를 사용하여 데이터를 분석할 수 있습니다. CSV 또는 ..

제목: "한국 부동산 시장: 현재 동향과 미래 전망" 최근 한국 부동산 시장은 규제와 경제 상황의 변화가 주택 시장에 영향을 미치면서 변화를 겪고 있습니다. 통계청 자료에 따르면 국내 아파트 평균가격은 2017년 이후 하락세를 보이고 있다. 이는 대출 규제 강화, 공급 확대 등 주택시장 진정을 위한 정부 대책이 주원인이다. . 그러나 이러한 추세에도 불구하고 한국의 주택수요는 여전히 견조하다. 한국의 인구는 계속 증가할 것으로 예상되며 도시화는 서울과 같은 주요 도시의 주택 수요를 견인할 것으로 예상됩니다. 한국 부동산 시장의 빅데이터 분석은 현재와 미래의 트렌드에 대한 귀중한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 전문가들은 집값, 거래량, 인구통계학적 정보 등의 데이터를 분석해 시장을 더 잘 이해하고 미래 트..

최근 몇 년간 한국의 부동산 시장은 가격 변동과 수요 변동으로 유동적이었습니다. 시장에서 무슨 일이 일어나고 있는지 진정으로 이해하려면 빅 데이터로 전환해야 합니다. 대규모 데이터 집합을 분석하여 다른 방법으로는 볼 수 없는 통찰력과 추세를 발견할 수 있습니다. 이번 포스트에서는 빅데이터가 한국 부동산 시장을 이해하는 데 얼마나 도움이 되는지 살펴보겠습니다. 한국 부동산 시장을 이해하는 데 가장 중요한 것 중 하나는 가격의 상태입니다. 빅 데이터를 사용하면 부동산 가격, 위치 및 크기를 포함하여 부동산 거래에 대한 대규모 데이터 세트를 볼 수 있습니다. 이 데이터를 분석함으로써 우리는 한국의 가격이 최근 몇 년간 변동하고 있음을 알 수 있습니다. 일부 지역은 가격이 상승한 반면 다른 지역은 가격이 하락했..

최근 몇 년간 한국의 부동산 시장은 가격 변동과 수요 변동으로 유동적이었습니다. 시장에서 무슨 일이 일어나고 있는지 진정으로 이해하려면 빅 데이터로 전환해야 합니다. 대규모 데이터 집합을 분석하여 다른 방법으로는 볼 수 없는 통찰력과 추세를 발견할 수 있습니다. 이번 포스트에서는 빅데이터가 한국 부동산 시장을 이해하는 데 얼마나 도움이 되는지 살펴보겠습니다. 한국 부동산 시장을 이해하는 데 가장 중요한 것 중 하나는 가격의 상태입니다. 빅 데이터를 사용하면 부동산 가격, 위치 및 크기를 포함하여 부동산 거래에 대한 대규모 데이터 세트를 볼 수 있습니다. 이 데이터를 분석함으로써 우리는 한국의 가격이 최근 몇 년간 변동하고 있음을 알 수 있습니다. 일부 지역은 가격이 상승한 반면 다른 지역은 가격이 하락했..

1. 셀레니엄이란? Selenium은 웹 애플리케이션 테스팅을 위한 라이브러리로, 웹 브라우저를 제어하여 자동화된 UI 테스트를 수행할 수 있도록 도와줍니다. Selenium은 다양한 프로그래밍 언어를 지원하며, Python, Java, C#, Ruby 등 사용할 수 있습니다. Selenium을 사용하면 웹 애플리케이션에서 제공하는 기능들을 자동으로 테스트할 수 있으며, 이를 통해 애플리케이션의 품질을 관리할 수 있습니다. Selenium을 사용하면, 웹 애플리케이션을 제어하는데 필요한 코드를 쉽게 작성할 수 있으며, 이를 통해 자동화된 UI 테스트를 수행할 수 있습니다. 2. 셀레니엄 find_element 소개 Selenium에서 find_element 기능은 웹 페이지에서 HTML 요소를 찾는 기능..

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Let's plot random numbers import matplotlib.pyplot as plt from data import make_x_and_y x, y = make_x_and_y(n=1000) fig, ax = plt.subplots() ax.scatter(x, y) fig

다운로드 링크 : https://raptor.martincarlisle.com/

import os import sys import urllib.request import datetime import time import json #네이버 API 코드입력부 client_id = 'gdZ5G4cUekGLFcRl98_H' client_secret = 'i0zSLElEiq' #[CODE 1] def getRequestUrl(url): req = urllib.request.Request(url) req.add_header("X-Naver-Client-Id", client_id) req.add_header("X-Naver-Client-Secret", client_secret) try: response = urllib.request.urlopen(req) if response.getcode() ..

# 네이버 블로그 크롤링 예제 # 네이버 검색 API 예제 - 블로그 검색 import os import sys import urllib.request client_id = "9qoXZPScDKlt92GEErbd" client_secret = "UJ6l3kPT9I" # 표준입력으로 검색할 단어 받기!! input('검색할 단어를 입력하세요!") x = input("검색할 단어:") encText = urllib.parse.quote(x) url = "https://openapi.naver.com/v1/search/blog?query=" + encText # JSON 결과 # url = "https://openapi.naver.com/v1/search/blog.xml?query=" + encText # X..