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Crawling with Selenium & BeautifulSoup
Programming 2021. 4. 5. 00:14

최근 사내에서 자동화 스크립트를 작성할 때 사용했던 Selenium과 BeautifulSoup 관련 기록을 남겨둔다. 1. Selenium은 PC 성능 영향을 많이 받는다. PC에서 실제 브라우저를 사람 대신 작동하는 방식으로 진행되기 때문에 상황에 따라 적절한 대기 방법을 사용해서 코드를 멈춰줄 필요가 있다. 사용자 환경 기준으로 맞춰줘야 한다. 2. 상황에 맞는 적절한 대기를 사용해야 한다. 셀레니움 wait 개념 이해하기 (implicitly wait VS explicitly wait) - 뻥뚫리는 파이썬 코드 모음 이 문서는 셀레니움 wait 에 관한 implicitly wait 와 explicitly wait 에 대해서 다루고 있습니다. 셀레니움 사용법 전반에 대해서 알아보시려면 셀레니움 크롤러..

2105. [모의 SW 역량테스트] 디저트 카페
Algorithm 2021. 4. 4. 23:34

SW Expert Academy SW 프로그래밍 역량 강화에 도움이 되는 다양한 학습 컨텐츠를 확인하세요! swexpertacademy.com from collections import deque def is_possible(x, y, length): if 0

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15. 3Sum
Algorithm 2021. 4. 2. 16:18

3Sum - LeetCode Level up your coding skills and quickly land a job. This is the best place to expand your knowledge and get prepared for your next interview. leetcode.com 1. Two Pointer를 사용한 풀이(내 풀이, start, index, end) from typing import * class Solution: def threeSum(self, nums: List[int]) -> List[List[int]]: answer = [] nums.sort() # -4 -1 -1 0 1 2 for i in range(1, len(nums) - 1): start, end ..

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5. Longest Palindromic Substring
Algorithm 2021. 4. 1. 23:39

Longest Palindromic Substring - LeetCode Level up your coding skills and quickly land a job. This is the best place to expand your knowledge and get prepared for your next interview. leetcode.com 1. DP를 이용한 풀이 class Solution(object): def longestPalindrome(self, s): dp=[[0]*len(s) for _ in range(len(s))] answer=s[0] for i in range(len(s)): dp[i][i]=1 for i in range(len(s)-1): if s[i]==s[i+1]: dp[..

Python 코딩테스트 팁 01 - 전역 변수
Algorithm 2021. 3. 30. 16:37

Python에는 지역 변수, 전역 변수 개념이 있다. 기본적으로 script 언어 형태를 띠기 때문에 구분하는 게 약간 애매하지만 아래와 같다. global_variable = 100 print(global_variable) # 100 def func(): local_variable = 200 print(local_variable) # 200 print(global_variable) # 100 func() 한 가지 특이한 점이 있다면 func() 안에서 global_variable을 찾을 수 있다는 점이다. 기본적으로 Python은 호출된 스코프에서 해당 변수를 찾고, 만약에 스코프에 그 변수가 없다면 그다음 스코프에서 변수를 찾는다. 위 경우 func() 안에서 global_variable을 찾았는데 ..

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M1 맥북에서 Pandas 사용하기 with Anaconda3
Programming 2021. 3. 29. 20:13

요약 M1 맥북에서 Python은 지원하지만 기존 라이브러리 호환성에 문제가 있다. M1용 Python이 있지만 몇몇 데이터 분석 관련 라이브러리(Numpy, Pandas)는 사용할 수 없다. (21.03.29. 기준) Anaconda를 이용해 기존 라이브러리들을 지원하는 Python Runtime환경을 Interpreter로 사용하자. 설명 기존에 윈도우 환경에서 업무로 Python과 Pandas 라이브러리를 사용하고 있었다. 무심코 맥북으로 테스팅을 해보려고 Pandas를 설치했는데 무한 로딩 증상이 생겼다. 현재 맥북에선 M1 호환 Python을 설치해서 사용하고 있었는데, 아무래도 기존 라이브러리들, 특히 데이터 분석, 머신러닝 등 뭔가 C 코드를 사용해서 고속 연산을 하고 있을 것 같은 라이브러..