[Python] pyautogui module 기본 함수 (Basic functions of pyautogui module)

 * Reference: https://pyautogui.readthedocs.io/en/latest/

import pyautogui

# Get the size of the screen primary monitor.

screen_width, screen_height = pyautogui.size()

print(screen_width, screen_height)

# Get the XY position of the mouse.

current_mouse_x, current_mouse_y = pyautogui.position()

print(current_mouse_x, current_mouse_y)

# Move the mouse to XY coordinates.

pyautogui.moveTo(500, 500)

# Click the mouse.

pyautogui.click()

# Move the mouse to XY coordinates and click it.

pyautogui.click(100, 200)

# Move the mouse 500 pixels to the right of its current position.

pyautogui.move(500, 0)

# Double click the mouse.

pyautogui.doubleClick()

# Type with quarter-second pause in between each key.

pyautogui.write("Hello, world!", interval = 0.25)

[Python] control module로 전달함수 정의 (Define a transfer function using control module)

import control as ct

import numpy as np

tf_num = np.array([1])

tf_den = np.array([1, 6, 5, 0])

sys_tf = ct.tf(tf_num, tf_den)

print(sys_tf)

Output

[Python] Visual Studio Code에서 control module 설치하기 (Install a control module at Visual Studio Code)

Source: https://python-control.readthedocs.io/en/0.9.3.post2/index.html

!pip install control

[Python] pandas.DataFrame 활용 (Usage pandas.DataFrame)

# reference: https://pandas.pydata.org/docs/user_guide/10min.html

import pandas as pd

# Loading data

df_LH_apt = pd.read_csv("C:\\Users\\user\\Desktop\\sw_data\\LH_apt_20220722.csv", encoding='CP949') # ./: current working directory

df_LH_apt

Output

# Viewing data from 0 row to 5 row

df_LH_apt.head()

Output

# Viewing data from n-4 to n row, n: last index

df_LH_apt.tail()

Output

# Total index

df_LH_apt.index

# Total columns

df_LH_apt.columns

# Total data types

df_LH_apt.dtypes

Output

# Choosing number style column

df_LH_apt.select_dtypes(include = "number")

Output

# Choosing object style column

df_LH_apt.select_dtypes(include = "object")

# Select "세대수" column

df_LH_apt["세대수"] # or df_LH_apt.세대수

df_LH_apt[["세대수", "동수", "주소"]] # multi-column

df_LH_apt_piece = df_LH_apt.copy()[10:18]

df_LH_apt_piece

Output

# DataFrame에 할당된 index 기준

df_LH_apt_piece.loc[10, :]

Output

# DataFrame에 있는 순서 기준, 내부 index는 slicing 문법 적용

df_LH_apt_piece.iloc[0, :]

Output

# 데이터 접근, row에 slicing, column에 특정 변수

df_LH_apt.loc[4:8, ["세대수", "준공일"]] # or df_LH_apt[4:8][["세대수", "준공일"]]

# 데이터 접근, row과 column에 slicing

df_LH_apt.loc[4:8, '세대수' : '준공일']

# 데이터 접근, 모든 row

df_LH_apt.loc[:, '세대수' : '준공일']

# 데이터 접근, row에 slicing, 모든 column

df_LH_apt.loc[4:8, :]

# '단지'로 시작하는 columnes

df_LH_apt.filter(regex='^단지')

Output

# 내부 조건에 해당하는 데이터 선택

df_LH_apt[df_LH_apt["세대수"] > 1500]

# 여러개의 내부 조건이 있는 경우, 즉, & or | 조건에 해당하는 데이터 선택

df_LH_apt[(df_LH_apt["세대수"] > 1500) & (df_LH_apt["동수"] < 30)]

df_LH_apt[(df_LH_apt["세대수"] > 1500) | (df_LH_apt["동수"] < 30)]

# 해당 column에 있는 값 유형 확인

df_LH_apt["주택유형"].unique()

Output

# 해당 column에 특정 값 유형 있는 데이터를 산출

df_LH_apt[df_LH_apt["주택유형"].isin(["공공임대(10년)", "임대상가"])]

# 해당 column 기준 가장 큰 값 5개, 같은 값을 때 모두 포함해서 표시

df_LH_apt.nlargest(5, "동수", keep= "all")

# 해당 column 기준 가장 작은 값 5개, 같은 값을 때 모두 포함해서 표시

df_LH_apt.nsmallest(5, "동수", keep= "all")

# 해당 column값에 따른 오름차순 정렬, default가 오름차순

df_LH_apt.sort_values("세대수") # or df_LH_apt.sort_values("세대수", ascending = True)

# 해당 column값에 따른 내림차순 정렬

df_LH_apt.sort_values("세대수", ascending = False)

# 여러 column을 기준으로도 정렬 가능

df_LH_apt.sort_values(["세대수", "동수"], ascending = [False, False])

# index 기준 재정렬

df_LH_apt.sort_index()

[Python] gTTS 모듈을 사용해서 목소리 녹음 파일 만들기 (Recording a voice using gTTS module)

# gTTS: Google Text-to-Speech

# url: https://pypi.org/project/gTTS/

from gtts import gTTS

tts = gTTS("Hello, My name is swan. Nice to meet you.", lang = "en", tld = "en")

tts.save("introduction_file.mp3")

Output

[Python] folium 모듈을 이용해 지도에 위치 표시하기 (Marking a point on the map using folium module in Python)

import folium

f = folium.Figure(width = 1000, height = 500)

location_address = [37.554672529629734 , 126.97059786609721] # [latitude, longitude]

my_map = folium.Map(location = location_address, zoom_start = 18).add_to(f)

marker_style0 = folium.Marker(location = location_address,

                          popup = "Seoul station",

                          icon = folium.Icon(color = "blue"))

marker_style0.add_to(my_map)

marker_style1 = folium.CircleMarker(location = location_address,

                                radius = 100,

                                color = "skyblue",

                                fill_color = "skyblue",

                                popup = "my house")

marker_style1.add_to(my_map)

my_map

Output

※ 위도, 경도 값을 손쉽게 확인할 수 있는 사이트 주소 예

https://apis.map.kakao.com/web/sample/addMapClickEventWithMarker/

피터린치의 투자 이야기 - 피터린치, 존 로스차일드 지음 | 고영태 옮김