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Jinja2로 JSON 데이터 처리 및 필터링·변환·집계 다루기 고급 활용 1. 기본 개념1.1 Jinja2에서 JSON 처리의 핵심 원리Jinja2는 템플릿 엔진으로, JSON 데이터를 문자열로 변환 후 from_json 필터로 파싱직접적인 객체 조작보다는 문자열 기반 JSON 생성이 더 안정적홈어시스턴트 등 제한된 환경에서는 일부 내장 함수 사용 불가1.2 주요 필터 및 함수{{ data | tojson }} # 객체를 JSON 문자열로 변환{{ json_str | from_json }} # JSON 문자열을 객체로 파싱{{ array | selectattr() }} # 배열에서 특정 속성 기준 필터링{{ array | rejectattr() }} # 배열에서 특정 속성 기준 제외{{ array | map() }} # 배열 각 요소.. 2025. 9. 28.
PDF 파싱과 변환 및 편집, 프라이버시 중심의 오픈소스 툴 구축 전략 목표 & 요구사항 정의프라이버시: 서버 업로드 없음, 추적/로그 없음, 모든 처리는 로컬 브라우저/내 PC에서만.오픈소스: 재현 가능한 빌드, 라이선스 명확, 의존성 투명.기능 범위(15+개)변환: JPEG/PNG/TXT → PDF, PDF → JPEG/PNG/TXT(텍스트 추출)관리: 압축, 합치기, 분할, 페이지 추출/삭제/정렬/회전, 플랫(Flatten)보안/프라이버시: 메타데이터 삭제, 비밀번호 해제(정당한 소유/암호 보유 시)사용성: 드래그&드롭, 일괄 처리, 용량/건수 제한 없음.확장성: 흔한 PDF 변칙(잘못된 xref, junk 헤더 등)에 대한 복구 경로(salvage path) 내장.아키텍처 개요(브라우저 100% 클라이언트 사이드)코어 엔진(WASM/JS)PDF 렌더/파서: 브라우저에.. 2025. 9. 10.
HTML 코드에서 데이터 추출하여 JSON 형식 변환 HTML 코드에서 데이터를 추출하여 JSON 형식으로 변환하는 작업을 수행합니다. 이를 간소화하려면 정규 표현식을 사용하는 대신 더 구조화된 방법을 사용하는 것이 좋습니다. 다음은 Python을 사용하여 같은 작업을 수행하는 방법입니다. Python은 정규 표현식 대신 BeautifulSoup과 같은 라이브러리를 사용하여 HTML 파싱을 더 쉽게 할 수 있습니다. from bs4 import BeautifulSoup import re import json html = """ 여기에 HTML 코드를 입력하세요 """ soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser') data = [] for row in soup.find_all('tr'): # 'tr' 태그를 포함하는 모든 행을 찾.. 2023. 9. 23.
ipTIME 공유기 트래픽사용량 수집정보 JSON 형식 변환 및 통계 그래프 ipTIME 공유기에 연결된 내부(LAN) 및 외부(WAN) 링크에 대한 트래픽 사용량 정보를 수집하여 도식화 했습니다. 공유기 관리자 페이지를 크롤링하면 텍스트 형태로 정보를 가져와서 JSON 형식으로 변환하여 통계화를 해봤는데, jq 명령어를 활용하니 손쉽게 변환할 수 있었습니다. WAN 링크의 트래픽 정보를 수집하면 아래와 같이 텍스트 형태 정보를 확보할 수 있습니다. "Rx_Packets": "648233790" "Rx_Bytes": "617839018055" "Rx_Broadcast": "63695556" "Rx_Multicast": "399605" "Rx_Discard": "295574" "Rx_Error": "0" "Tx_Packets": "310319281" "Tx_Bytes": "1268.. 2023. 9. 19.
증권시장 종목에 대한 최신 주식정보 수집하여 시각화 먼저 코드를 실행하기 전에 필요한 라이브러리를 설치해야 합니다. pandas, plotly.express, requests, bs4 (Beautiful Soup) 라이브러리가 필요합니다. 만약 이러한 라이브러리가 설치되어 있지 않다면, 다음 명령어를 사용하여 설치할 수 있습니다. pip install pandas plotly requests beautifulsoup4 이제 다음과 같이 코드를 작성하고 실행할 수 있습니다. import pandas as pd import plotly.express as px import requests from bs4 import BeautifulSoup # 종목명과 코드를 저장할 데이터프레임 생성 code_df = pd.read_html('http://kind.krx.c.. 2023. 9. 18.
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