티스토리

JMoon

검색하기

블로그 홈

JMoon

jmoon.co.kr/m

JMoon1601 님의 블로그입니다.

구독자: 1

방명록 방문하기

공지 [블로그 공지사항] 모두보기

반응형

주요 글 목록

직장인의 CISA 자격증 시험 2달 합격 후기(결과 확인(통보), 경력 산정 신청, 자격증 신청 등) 1. https://jmoon1601.tistory.com/364 CISA(Certified Information System Auditor) 자격증 시험 신청/접수(응시료) 방법 및 시험 일정 확인(23년) 2. https://jmoon1601.tistory.com/365 직장인의 CISA 자격증 시험 2달 합격 후기(공부방법, 일정, 공부시간 등) 3. https://jmoon1601.tistory.com/366 직장인의 CISA 자격증 시험 2달 합격 후기(시험장, 찾아가는 방법, 시험 후기 등) 이걸로 네번째 글인가~ 앞의 글을 순서대로 읽으면 좋을 것이다. 함께 읽어보아야 할 글들 1. https://jmoon1601.tistory.com/364 CISA(Certified Information .. 공감수 0 댓글수 0 2023. 7. 15.
직장인의 CISA 자격증 시험 2달 합격 후기(시험장, 찾아가는 방법, 시험 후기 등) 1. https://jmoon1601.tistory.com/364 CISA(Certified Information System Auditor) 자격증 시험 신청/접수(응시료) 방법 및 시험 일정 확인(23년) 2. https://jmoon1601.tistory.com/365 직장인의 CISA 자격증 시험 2달 합격 후기(공부방법, 일정, 공부시간 등) 쓰는 김에 시험장 가는 방법과 시험장, 시험 후기를 적어보려고 한다. 전글을 읽어보면 좋을 것이다~ 함께 읽어보아야 할 글들 1. https://jmoon1601.tistory.com/364 CISA(Certified Information System Auditor) 자격증 시험 신청/접수(응시료) 방법 및 시험 일정 확인(23년) 2. https://jm.. 공감수 2 댓글수 0 2023. 7. 15.
직장인의 CISA 자격증 시험 2달 합격 후기(공부방법, 일정, 공부시간 등) https://jmoon1601.tistory.com/364 CISA(Certified Information System Auditor) 자격증 시험 신청/접수(응시료) 방법 및 시험 일정 확인(23년) 위의 글부터 읽고 오거나 합격 후기보고 신청하고싶으면 위의 글을 보시면 좋습니다. 함께 읽어보아야 할 글들 1. https://jmoon1601.tistory.com/364 CISA(Certified Information System Auditor) 자격증 시험 신청/접수(응시료) 방법 및 시험 일정 확인(23년) 2. https://jmoon1601.tistory.com/365 (현재글) 직장인의 CISA 자격증 시험 2달 합격 후기(공부방법, 일정, 공부시간 등) 3. https://jmoon1601.. 공감수 3 댓글수 1 2023. 7. 15.
CISA(Certified Information System Auditor) 자격증 시험 신청/접수(응시료) 방법 및 시험 일정 확인(23년) 이번에 어쩌다가 보니 CISA 자격증 시험을 보게 되었다. 이걸 쓰는 순간은 시험을 끝나고 합격예정을 받아둔 상태다. 최종 합격 메일 나오면 시험 공부방법이나 후기를 써볼까 한다. 일단은 신청은 했고 시험도 무사히 치뤘으니 CISA 자격증 시험 일정을 어떻게 알아보고 또 어떻게 신청 접수 하는지 알아보자. (오랜만에 블로그에 글을 쓴다) 시험 응시료 -> 시험 일정 및 장소/위치 확인 -> 회원가입 -> 응시료 납부 -> 시험응시 순으로 알아볼것이다. 아마 CISA 시험 신청은 이것만 보면 한번에 해결할 수 있을거라 생각한다. ㅎㅎ (근자감) CISA 시험 응시료 CISA 시험을 치룰려면 엄청난 큰 금액의 응시료를 내야 한다. 23년기준으로 비회원 : 760$ (약 100만원) 회원 일반 : 785$ (.. 공감수 3 댓글수 4 2023. 7. 2.
인공지능(신경망, 딥러닝) 교육 정리(Artificial Neural Network 4) 용두사미 ㅁ The MINIST Dataset of Handwirtten numbers 파일을 아나콘다에서 실행해서 폴더를 만들고 거기에 데이터를 업로드를 한다. 그리고 파일을 해당 폴더가 있는 폴더에서 notebook을 실행하고 아래의 내용을 실행하면 100이 나온다. 출력값의 범위는 활성함수의 출력 범위에 있어야한다. 로지스틱 함수의 범위 => 0.0 ~ 1.0(실제론 양 끝단에 도달할 수없다. 결과값은 출력이 어떻게되어야하는가? 이미지로출력? 28 x 28 = 784개의 출력노드 필요한것인가? 이미지를 분류해 정확한 클래스에 할당하는 것이 목표다. 0 ~ 9 까지 총 10개의 출력 노드에 각각 결과 값 할당 https://colab.research.google.com Google Colaborato.. 공감수 1 댓글수 0 2023. 1. 15.
인공지능(신경망, 딥러닝) 교육 정리(Artificial Neural Network 3) ㅁ Weight update o 인공신경망에서 가중치 업데이트를 어떻게 하는가? - 현재 역전파되는 오차까지 계산했다. - 오차는 가중치를 조절해 가는데 중요한 지표다. - 신경망의 오차는 단순한 선형 분류자가 아니다. - 각 노드에 입력과 가중치를 곱하고 합한 후 활성함수를 통과한다. - 각각의 노드를 연결하는 가중치의 업데이트는 정교한 계산이 필요하다. ㅁ 단계별 신경망 만들기 o 구조 - 초기화(입력,은닉,출력노드수 결정) - 학습(학습을 통해 가중치 업데이트) - 질의(연산 후 출력 노드에 결과 전달) - 입력 데이터를 받을때 0 부터 1사이의 작은 값을 쓰는데, 범위 안네 들어올 수 있또록 데이터를 바꾸고 학습해야한다. - 데이터셋이 있으면 첫번째 데이터셋을 받아서 가중치를 받고 sigmoid하.. 공감수 0 댓글수 0 2023. 1. 15.
인공지능(신경망, 딥러닝) 교육 정리 (Preparing Data) Preparing data ㅁ 포화(Saturaion) ㅁ Input Data o 입력값(x)이 클 경우 그래프 양 끝단의 기울기가 평평한 형태가 된다 o 가중치의 변화는 활성함수의 기울기에 영향을 받는다. o 신경망의 한계로 변화값이 너무 작아져서 변화가 나오지 않는다. - 양 끝단에 들어가면 업데이트가 안되는 것을 포화라고 한다. o 기울기가 작아져 학습이 제한되는 것. o 입력 시 입력 값(x값)을 작게 유지 해야함 o 가중치를 너무 작게 만들어도 정확도를 잃어버림 o 입력 값을 0.0 ~ 1.0 사이의 값이 오도록 조정 o 0.01같은 작은 값을 더해 입력이 0이 들어오는 것을 막기도함 o 이 문제는 학습중에 언제 저기로 빠지는지 알수가 없다. o 포화상태를 20년간 해소를 못했고, 포화상태를 막.. 공감수 1 댓글수 0 2023. 1. 8.
인공지능(신경망, 딥러닝) 교육 정리(Artificial Neural Network 2) ㅁ Weight update o 인공신경망에서 가중치업데이트는 어떻게 하고 있지? o 현재 역전파되는 오차까지 계산이 된다. o 오차는 가중치를 조절해 가는데 아주 중요한 지표이다. o 신경망의 오차 - 단순한 선형 분류자가 아니다. - 각 노드에 입력과 갖우치를 곱하고 합한 후 활성함수를 통과 - 각각의 노드를 연결하는 가중치의 업데이트는 정교한 계산이 필요하다. o 그렇다면 가중치는 계산이 가능한가? - 각각의 노드를 연결하는 가중치는 서로 연결이 되어 잇다. - 하나를 수정하면 나머지 노드의 가중치가 모두 영향을 받는다. - 대수학적인 접근이 어렵다. - 그래서 완전탐색(블루트포스)으로 해보면 500개의 노드를 가지는 3계층 신경망으로 예시로할때 총 5억 가지에 대해 테스트하는데, 하나의 조합 연산.. 공감수 1 댓글수 0 2023. 1. 8.
인공지능(신경망, 딥러닝) 교육 정리 (Backpropagation) ㅁ 개요 o 지금까지 앞으로 전진(순 전파)하면서 입력 값과 가중치를 연산하여 신호를 전달했다. o 다음으로는 결과값에 대해 target 값과 모델의 결과 값을 비교해 오차를 계산 o 오차를 이용해 가중치를 업데이트하여 모델을 정교하게 개선할 수 있지 않을까? o 그리고 Backpropagation이지만 앞에 왠만하면 Error를 붙여서 Error Backpropagation이라고 하자. o 그렇다면 하나이상 입력값이 왔을 때 어떻게 에러를 전달할 것인가? - 그냥 1/n 하여 균등 전달 하는 방법도 있고, - 가중치(Weight)에 비례하여 전달하는 방법이 있다. 가중치가 크면 클수록 영향이 크니까 에러도 많이 반영해야 하는 것이 아닌가? 라는 접근법이라고 보면 될 것이다. w11와 w21의 가중치에 .. 공감수 1 댓글수 0 2023. 1. 8.
인공지능(신경망, 딥러닝) 교육 정리(Artificial Neural Network 1) ㅁ Artificial Neural network Neuron 작동원리 o 뉴런세포에 착안하여 만든 알고리즘으로 어떤 데이터를 취합하고 그 값을 활성함수에 넣어서 0과 1의 활성함수로 도출한다. o 퍼셉트론에서는 step함수를 활성함수를 사용했다. 하지만 step 함수는 인공신경망에서 사용할수가 없다. o 퍼셉트론에서는 step함수를 활성함수를 사용했다. 하지만 step 함수는 인공신경망에서 사용할수가 없다. - 0과 1 밖에 안나오기 떄문에 o 흔히들 가장 기본적으로 쓰는 함수는 sigmoid 함수이다. 아웃풋이 무한대에서 가능하기 떄문이다. ㅁ Artificial Modeling o 구조 : 각 뉴런을 상호연결 o 신경망 구조에서 어떤 부분이 학습이 되는 것일까? o 학습은 어떻게 일어나는 것일까? .. 공감수 1 댓글수 0 2023. 1. 8.
인공지능(신경망, 딥러닝) 교육 정리(single Layer Perceptron) ㅁ sing layer perceptron o Threshold : 어떤 값이 활성화 되기 위한 최소값 o Weight : 선형분류모델의 기울기 o Bias : 선형분류를 위한 직선의 절편 o Neuron : 인공신경망의 가장 작은 요소 o Epoch : 전체 데이터를 한번 학습했을때 1 Epoch o 아래의 그림 그대로 신경망과 딥러닝에도 설명이 들어간다. - $$ F(x) = W_0X_0 + W_1X_1 + W_2X_2 + W_3X_3 .... $$ - 위의 식은 범위가 무한대 인데 어떻게 퍼셉트론은 이진분류가 나올 수 있는 것인가? - Activation Function = f 인 활성함수를 써서 이진분류로 나온다. - 여기서 쓰는 활성함수는 Step function을 쓴다. - 무한대가 나오는 아.. 공감수 1 댓글수 0 2023. 1. 2.
인공지능(신경망, 딥러닝) 교육 정리(Differential, 미분) ㅁ Differential, 미분, 변화 o 미분은 순간 기울기를 구하기 위함이다. 내가 이만큼 변하면 쟤는 얼만큼 변하는지 알 기 위해 - 하나의 변화가 다른 하나에 어떤 영향을 끼치는가? - 시간에 변화에 따른 자동차 속도의 변화, 일조량에 따른 수확량의 변화. - 상수는 변하지 않는 값이기 때문에 바뀌는 값을 찾는 미분에서는 안써먹히니 버리는 것이다. ㅁ 자동차 예제 o 시간에 따라 속도의 변화가 없는 경우 - s = 40 - 시간의 변화에 따라 속도는 어떻게 변하는가? 0이다. o 일정한 비율로 증가 - 속도가 일정한 비율로 증가 - s = 40 + t o 정지상태에서 차량 출발 - 어떤 순간에 속도의 변화율은 얼마인가? - 국선에서는 어떻게 적용 되는 것인가? - s = t^2 - 위의 표에서 .. 공감수 1 댓글수 0 2023. 1. 1.
인공지능(신경망, 딥러닝) 교육 정리(Python, 객체지향(with.Java)) ㅁ Python o 매트랩은 행렬에서 돌때 속도가 많이 느려진다. 그래서 행렬은 C로 돌렸다. o 파이썬은 매트릭스 연산을 빨리 돌려준다. 파이썬에서 행렬이 돌면 알아서 C로 변환하여 구동된다. o 파이썬은 Java처럼 변수형이 없다. o 변수를 왜쓰는가? - 변수를 쓰는 이유는 한번 쓰고 버리지 않는 값이기 때문이다. - 변수의 정의는 많지만, 제일 공감하는 정의는 "데이터를 저장하기 위해 메모리 공간에 붙여진 이름"이다. - 데이터를 저장하는 것이 목적이다. 주민등록번호, 사번처럼 고유한 넘버가 있는데 이름을 부르는 것 처럼. - 메모리 공간의 이름을 변수라고 한다. o constant 상수의 정의 - 데이터가 변하지 않는다는 것은 특성을 이야기하는 것이지 정의는 아니다. - 상수의 정의는 변수와 같.. 공감수 1 댓글수 0 2023. 1. 1.
인공지능(신경망, 딥러닝) 교육 정리(Logistic Regression) ㅁ Logistic Regression o Supervised Learning으로 Classification 문제를 해결하며 2범주 문제를 다룬다. - 회귀분석으로 분류문제를 해결한다. - 로지스틱 회귀분석이 끝나면 결과물이 확률로 나와야 한다. o A와 B, 두 카테고리 중 하나로 분류한다. - 선형 회귀분석 식에서 - 우리가 예측하려는 Y값을 A일 확률로 가정하고, - Y값(A일 확률)이 0.5보다 크면 A로 분류하고, 0.5보다 작으면 B라고 분류하면 되지 않나! ㅁ 수식 전개 선형회귀식 $$ y = ax + b $$ y를 확률로 변환 $$ P = ax = b $$ 이때 양변이 갖는 값의 범위가 일치하지 않는다. 선형 회귀식은 0 ~ 1 범위이지만 확률은 무한대의 범위를 가지기 때문 그리고 범위를 .. 공감수 1 댓글수 0 2023. 1. 1.
인공지능(신경망, 딥러닝) 교육 정리 (Linear Regression) ㅁ 선형분류모델과 선형회귀분석의 차이를 잘 이해하고 분리해야 나중에 안 헷갈린다. o 식은 같지만 선형분류모델은 이진분류하기 위함이고 선형회귀분석은 추세를 보기 위함이다. 그래서 잘못 적용하면 성능이 나락가기때문에 정확히 분류모델인지 회귀분석인지 알고 진행해야 한다. ㅁ 선형회귀분석 o Y값은 내가 알고자하는 값이기 때문에 알게되고, 연산한 값 중에서 절대갑 1에 가까운 것을 구하는 것이 x이다. 종속변수 Y와 한개 이상의 독립 변수 X아의 선형 상관 관계를 모델링하는 회귀 분석 $$ f(x) = w_0 + w_1x_1 + w_2x_2 + w_3x_3 + ..... $$ 선형분류모델과 같은 식을 가지고 있음 $$ y = ax + b $$ y = 종속번수 x = 독립변수 a = 기술기 b = 절편 ㅁ 화물.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 12. 28.
인공지능(신경망, 딥러닝) 교육 정리 [Linear Classifier] ㅁ Linear Classifier o 모델을 설정한 뒤에 데이터를 가지고 핏팅한다. o 도미널리지(?)가 있으면 삽질을 덜 하니까 항상 동향파악은 해야한다. o 가장 좋은 성능을 도출하는 상수 값이 있고. 파라미터(?)라고 한다. o 그 수식 앞에 붙어 있는 상수 값을 찾는 것이 이번 장의 목표이다. o Decisition Tree에서 했던 내용과 동일하게 진행 o 이번 장이 딥러닝의 기초가 되는 부분 o 가장 잘 분류할 수 있는 모델을 어떻게 만들것인가? 내가 만들어내는 수식을 목적함수라고 한다. o 타겟벨류가 동그라미, 세모다. 1차원 배열은 막대기로 나오고 2차원 평면에서 분류하고 싶다. - 수학적으로 n차원으로 확장할 수 있고. n차원은 n-1차원에서 분류할 수 있다. - 하이퍼플레인 = 초평면.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 12. 28.
인공지능(신경망, 딥러닝) 교육 정리 [Decision Tree] ㅁ Decision Tree o 맨위는 root node, 맨 마지막 노드는 leaf, Terminal node, 중간은 internal node o Decision Tree는 너무 유명하므로 설명은 넘어가겠다. o Decision Tree Algorithm - 현재 Data Set의 target value가 모두 같으면 Algorithm Stop - 만약 하나라도 target value가 섞여 있으면 Data는 segmentation하고 트리는 노드 분기 o Data가 segmentation 되는 기준은 무엇일까? - Segmentation된 결과는 지금보다 좋은 방향으로 가야하는데, 좋은 방향은 무엇이고, 방향이 결정된다면 그렇게 하기 위한 방법은 무엇일까? - 우리의 큰그림은 분류하는 알고리즘을 짜.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 12. 28.
인공지능(신경망, 딥러닝) 교육 정리 [Entropy, Information Gain] ㅁ 개요 o 예측과 분류는 기업들이 가장 알고 싶어하는 주제이다 o 예측모델은 구체적으로 어떻게 만들어 지는가? - 과거 데이터를 기반으로 미래 예측 - 객관성 담보 -> 수학으로 - 구체적인 접근방법을 고민 -> 수치형 데이터로 변환 가능한가? o 예측과 분류 모델은 바로 현업에 적용이 가능한 것인가? o Entropy가 무엇인가? o Decision Tree가 무엇인가? ㅁ 접근방법 o Supervised Segmentation o Target Value 에 가장 강한 영향력을 끼치는 Attritube는? o 영향력을 수치형 데이터로 바꿀 수 있을까? - 이때 사용 가능한 수학개념은? - 영향력을 수치형 데이터로 바꿀 수 있따면 가능한 작업은 무엇이 있을까? o 각 속성이 Target Value에 끼.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 12. 27.
인공지능(신경망, 딥러닝) 교육 정리 [개요] o 목표 - 데이터 분석의 의미와 다양한 방법 - 데이터 분석시 각 알고리즘의 아이디어 - 신경망 알고리즘과 비신경망 알고리즘 학습 및 비교 - 신경망 알고리즘의 진화 과정에서 발생한 특징과 한계점 그리고 개선 포인트 - Tool base가 아닌 알고리즘으로 핵심 파악 - 수식으로 설명된 알고리즘들을 구체적으로 이해 - 파이썬으로 신경망 모델 제작 및 실험시 고려사항 o 역사 - 컴퓨터가 나오기 이전부터 인공지능 개념 연구 - 컴퓨터 발명 후 구체적인 연구 및 결과 발표 - 신경망 알고리즘도 많은 연구가 있었으나 세대별로 암흑기가 있음 - 명확한 한계가 있음 o 신경망 - 인간 두뇌 복제 방식으로 인공지능 접근 - 80~90년도에 인공신경망의 등장으로 한동안 인기 - 인공신경망의 약점이 나오고 한계점 극.. 공감수 0 댓글수 0 2022. 12. 27.
ㄷOOOO 투기를 위한 타 종목(ㅇOOOOOOO) 데이터 백트래킹 2장 보호되어 있는 글입니다. 공감수 0 댓글수 0 2021. 10. 16.
ㄷOOOO 투기를 위한 타 종목(ㅇOO) 데이터 백트래킹 1장 보호되어 있는 글입니다. 공감수 0 댓글수 0 2021. 10. 11.
SRT 매크로(확장프로그램) 다운로드 및 사용법 보호되어 있는 글입니다. 공감수 0 댓글수 0 2021. 2. 28.
미국 섹터별 스팩(SPAC) 현황(핀테크, 우주항공, 반도체, 헬스케어, 부동산) 레딧에서 미국 스팩(SPAC) 섹터별 현황을 정리를 잘해둔 사진을 발견해서 공유한다. 해당 자료를 본지는 꽤 됐는데, 업로드하는 것을 까먹고 있었다가 이제 업로드한다. 2021년 1월 25일 기준으로 미국 스팩(SPAC) 섹터별 현황을 정리한거라 지금은 조금 달라질 수도 있다. 하지만 지금도 충분히 참고할만한 자료라고 생각된다. 영어로 된 버전을 아주 미흡한 영어실력으로 번역해두었다. 투자에 참고하길 바란다. 업로드 기준으로 ALUS는 합병대상이 결정되었고, FUSE도 합병대상이 결정되었다. 공감수 0 댓글수 0 2021. 2. 17.
파이썬3(Python3) 파이참(Pycharm)에서 pyinstaller 설치 및 사용해서 exe파일 만들기(생성) 파이참과 연동해가지고 바로 pyinstaller 설치하면 되겠지만,, 조금 야매로 설치를 진행해본다. Python3 설치할때 pip를 설치를 같이 진행하는 걸로 알고 있는데, 안되어있으면 pip 설치는 별도로 진행 파이참 아래에 보면 Terminal이 있으므로 거기로 들어가고 pyinstaller를 설치해준다. pip install pyinstaller 그럼 알아서 설치가 다된다.. 주루루루룩! 사용하는 방법은 다음과 같다. pyinstaller main.py 그럼 main.py를 실행했던 곳에 dist 폴더가 생기고 거기안에 .exe파일이 생성되는 것을 볼 수 이씀 설정값은 아래의 블로그에서 참고했다. 가서 확인해보자 https://blog.naver.com/thenaru2/220748814662 Py.. 공감수 1 댓글수 1 2021. 2. 7.
파이썬3 및 셀레니움을 활용하여 SRT 예매 매크로 만들기(3일차) with 프로토타입 jmoon.co.kr/242 1일차 파이썬3 및 셀레니움을 활용하여 SRT 예매 매크로 만들기(1일차) 기존 확장프로그램으로 쓰던 SRT 예매 매크로가 막혀서 손크로를 할 수 밖에 없다. 하지만 그러기에는 너무 귀찮기때문에 파이썬과 셀레니움을 통해서 만들어 보도록 하자. 개발공부하는 겸해서 jmoon.co.kr jmoon.co.kr/250 2일차 파이썬3 및 셀레니움을 활용하여 SRT 예매 매크로 만들기(2일차) https://jmoon1601.tistory.com/242 1일차는 위로 파이썬3 및 셀레니움을 활용하여 SRT 예매 매크로 만들기(1일차) 기존 확장프로그램으로 쓰던 SRT 예매 매크로가 막혀서 손크로를 할 수 밖에 없다. 하지만 jmoon.co.kr 어찌어찌 3일 동안 코딩하면서 프로토타입.. 공감수 2 댓글수 3 2021. 2. 6.
파이썬3 및 셀레니움을 활용하여 SRT 예매 매크로 만들기(2일차) https://jmoon1601.tistory.com/242 1일차는 위로 파이썬3 및 셀레니움을 활용하여 SRT 예매 매크로 만들기(1일차) 기존 확장프로그램으로 쓰던 SRT 예매 매크로가 막혀서 손크로를 할 수 밖에 없다. 하지만 그러기에는 너무 귀찮기때문에 파이썬과 셀레니움을 통해서 만들어 보도록 하자. 개발공부하는 겸해서 jmoon.co.kr 아래는 1일차의 목표였다. 1. SRT 회원번호가 아닌 이메일주소로 로그인 및 이메일 주소,비밀번호 입력받아서 처리(run,25 / main) 1-1. 로그인 실패시 다시 진행할 수 있도록 2. 출발지 및 도착지를 바로 확인해서 입력할 수 있도록 처리 3. 출발지 및 도착지 에러나는거 수정(33,37) 4. 예약하기 및 예약대기 부분 바뀐거 맞춰서 찾을 수 .. 공감수 1 댓글수 0 2021. 2. 2.
구글 애드센스(Adsense) 계정 광고 게재 제한이 적용되었습니다(주의해야할 사항) 이메일을 오랜만에 들어갔다가 위와 같은 메일을 받았다.. 생각보다 광고 수익률이 좋아서 좋아하던 차에 갑자기 이런 이메일을 받아서 당황스럽다.. 메일에 보면 이 조치가 취해진 이유 중에 내가 했던 내용이 있다..ㅎㅎ..ㅋㅋ..ㅈㅅ..!! 왜냐면 내가 광고를 몇번 클릭했었거든.,,,, 그래서 정지를 당한거 같다. 역시 구글은 만만하게 볼 상대가 아니었다. 왠지 정지당할거 같아서 IP다르게 접근하거나, 다른 환경에서 접근하고 그랬는데 그걸 귀신 같이 잡아냈다. 앞으로는 안해야겠다. 혹시나 구글 애드센스 달아놓고 수익을 위해 블로그 주인이 클릭하는 일은 없도록 하자. 구글은 귀신같이 찾아내니까 정말 치밀치밀치밀하게 할거 아니면 그냥 냅두자,.,., 애드센스 수익이 내 주식마냥 떨어지네..ㅠㅠ 애드센스를 달았을.. 공감수 2 댓글수 2 2021. 2. 2.
Python3(파이썬3) Selenium(셀레니움) 드롭다운(Dropdown) li class 자동 선택하기 셀레니움으로 드롭다운을 자동을 선택해서 입력이 되게 만들려고 했으나 li class로 구성되어 있어서 기존 id 방식으로 했더니 인식이 되지 않았다. 그래서 다른 방법으로 선택하게 하고,,, 조금 야매를 써서 구현하긴 했다. 아래는 그 구현 코드 한 줄이다. driver.find_element_by_css_selector(f'#dptRsStnCd-menu > li:nth-child({dpt_loc.get(dpt)})').click() 위소스코드처럼 css_Selector를 가지고 인릭하게 했다. 그리고 ui-id-{}로 선택을해야하는데, 이게 어떻게 하면 효율적으로 코딩을 할까 고민을 했는데,,, 나의 몽총한 머리로써는 별의 별걸 고민해봐도 생각이 안나가지고 한계여서 무식한 방법을 적용하기로 했다. 바로.. 공감수 2 댓글수 2 2021. 2. 2.
Python3(파이썬3) Selenium(셀레니움) 환경에서 자동로그인 만들기(제작) 먼저 로그인 환경이 어떻게 되어있는지에 따라서 자동로그인 환경이 다르다. 나는 특정 사이트을 기준으로 소스코드를 보고 만들기로 해본다. (특정 사이트를 알려주기엔 쫌 그렇넹 ㅎㅎ) 위의 소스코드를 보면 아이디를 라디오(radio)타입으로 회원번호, 이메일, 휴대폰을 선택하게 하고 입력을 받는 것을 확인할 수 있다. 비밀번호는 똑같이 뭐 그냥 입력하면 되는거고 구조를 보면 div class 안에 포맷이 있고 id랑 value 값을 통해 정하게 된다. 해당사이트는 아이디 유형을 클릭을 통해 선정하고 이 후에 아이디 비밀번호를 입력하면된다. 그러면 논리 흐름상 아래와 같이 진행되게 된다. 아이디 유형선택 -> 아이디 입력 -> 비번입력 -> 제출 위의 논리 흐름으로 코딩을 시작하면 아래와 같은 코드를 만들 수.. 공감수 2 댓글수 0 2021. 2. 2.
Python3(파이썬3) Selenium(셀레니움) 크롬(Chrome) 실행 def open_browser(): options = webdriver.ChromeOptions() # option.add_argument('headlees') options.add_argument('window-size=1920x1080') options.add_argument("disable-gpu") driver = webdriver.Chrome("C:\selenium\chromedriver", chrome_options=options) return driver 어떤 프로그램을 제작하면서 만들고 있는 소스 중 일부이다. 셀레니움가지고 크롬을 띄울 때 화면 등을 설정하는 함수이다. 위 내용을 기반으로 아래에서 호출하여 실행하면 나오게 된다. from selenium import webdriver de.. 공감수 1 댓글수 0 2021. 2. 2.

반응형

문의안내

티스토리
로그인
고객센터

티스토리는 카카오에서 사랑을 담아 만듭니다.