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[블록체인] NFT 아트와 마켓 플레이스 (거래 플랫폼)
NFT 마켓플레이스는 크게 누구나 자유롭게 작품을 올릴 수 있는 곳과, 초대로 가입할 수 있는 곳, 심사를 통해 가입할 수 있는 곳으로 나뉜다. 누구나 가입할 수 있는 곳은 오픈씨(OpenSea), 라리블(Rarible), 민터블(Mintable) 등이 있는데, 오픈씨는 처음 한 번만 가스피를 내면 되고, 라리블과 민터블은 구매시 가스피를 지불하는 옵션이 있기 때문에 창작자의 부담이 적은 편이다. 대부분의 NFT 아트는 이더리움 기반으로 발행되므로, 입문자라면 시장이 큰 이더리움(Ethereum) 기반으로 시작하는 것이 안전하다. 다만, 국내 NFT 마켓이 성장하면서 카카오에서 개발한 클레이튼(Klaytn) 기반의 NFT시장도 성장하고 있다. 시장 규모는 작지만, 발행 과정이 쉽고 가스비도 낮기 때문에 ..
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[파이썬] 특성 추출 - TF-IDF ( 자연어 처리 / 벡터화 )
◎ TF - IDF ( Term Frequency - Inverse Document Frequency ) : 단어의 빈도(Term Frequency)와 역 문서 빈도(Inverse Document Frequency)를 토대로, 특정 문서 내에 어떤 단어가 얼마나 중요한 지를 나타내는 통계적 수치. >> 다른 문서에는 잘 등장하지 않지만, 이 문서에는 유독 많이 쓰인 단어가 이 문서의 키워드 ▷ TF (Term Frequency) 는 단어 빈도를 나타내며 문서 내에서 특정 단어가 몇 번 발견되었는지를 계산. 문서-단어 행렬이 곧 단어들의 TF 값을 구한 것임. ▷ IDF (Inverse Document Frequency) 는 DF 의 역수이며, 특정 단어가 발견되는 문서의 수를 뜻한다. 다시 말해, 특정 ..
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[파이썬] 리스트에서 특정 문자열 제거 / 문자 삭제
◎ 리스트에서 특정 문자열 제거 word_list = ['abc-123', 'def-456', 'ghi-789', 'abc-456'] search = "abc" for word in word_list: if search in word: print('>> remove: ' + word) word_list.remove(word) print(word_list) ◎ 리스트에서 문자 부분 삭제 word_list = ['abc-123', 'def-456', 'ghi-789', 'abc-456'] search = 'abc' for i, word in enumerate(word_list): if search in word: print('>> modify: ' + word) word_list[i] = word.strip..
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[파이썬] PDF 문서 병합 / PDF 파일들을 하나로 합치기 - PyPDF2
※ PDF 문서를 병합하는 것은 PyPDF2 모듈을 이용한다. PyPDF2는 PDF 파일의 페이지를 분할, 병합, 자르기 및 변형 할 수있는 순수 Python PDF 라이브러리로, PDF 파일에 사용자 정의 데이터, 보기 옵션 및 암호를 추가 할 수 있다. PDF에서 텍스트와 메타 데이터를 검색하고 전체 파일을 함께 병합 할 수 있다. PyPDF2.PdfFileMerger (strict=True) : PdfFileMerger는 여러 PDF를 단일 PDF로 병합하며, 연결, 슬라이스, 삽입 또는 위의 조합이 가능하다. append (fileobj, bookmark = None, pages = None, import_bookmarks = True ) : 지정된 페이지 번호의 출력 파일로 병합 PyPDF2.P..
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[파이썬] 문자열 정리 함수 - strip / split
strip() 함수 : 문자열 앞뒤의 공백 또는 특별한 문자 삭제. lstrip() 함수 - 문자열 앞에 있는 데이터만 처리 (문자열 왼쪽)rstrip() 함수 - 문자열 뒤에 있는 데이터만 처리 (문자열 오른쪽)text = ' 안녕 ' text = data1.strip()text = '####안녕####' text = text.strip('#') ▶ 결과 : '안녕' split() 함수 : 문자열 내부에 있는 공백 또는 특별한 문자를 구분해서, 리스트 아이템으로 만듦. text = '사과 배 포도 오렌지' text = text.split() ▶ 결과 : ['사과', '배', '포도', '오렌지'] text[1] ▶ 결과 : '배'