JSON 파일 판다스로 읽어들이기
df = pd.read_json('/home/programmers/project/data/input/customer.json')
df.head(5)
Python
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분석 결과 JSON 파일 형태에 맞게 저장하기
# 분석 결과 저장할 경로 만들기
import os
# 디렉토리 생성 함수
def ensure_output_dir():
"""출력 디렉토리가 존재하는지 확인하고, 없으면 생성"""
output_dir = "./data/output"
os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
return output_dir
def save_result(problem_num, result):
"""
분석한 결과를 지정한 경로의 JSON 파일로 저장
Parameter:
- problem_num : 문제 번호(int)
- result : 저장할 결과(dict, list 등 JSON 직렬화 가능한 객체)
"""
output_dir = ensure_output_dir()
file_path = f"{output_dir}/problem_{problem_num}.json"
with open(file_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
json.dump(result, f, ensure_ascii=False, indent=2)
print(f"결과가 {file_path}에 저장되었습니다.")
Python
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requirements.txt 파일 이해하기
사용할 패키지, 라이브러리 들을 모아두는 텍스트 파일을 따로 생성하면, 한번에 다운로드 하기 용이하다.
jupyter
nbconvert
pandas
numpy
matplotlib
seaborn
...
Plain Text
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setup.sh 파일에 위 requirements.txt 파일 다운로드
pip3 install -r requirements.txt
chmod +x setup.sh
Bash
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run.sh 파일에서 jupyter notebook 실행시키기
# 주피터 노트북 직접 실행
jupyter nbconvert --execute Untitled-1.ipynb --to html
# 결과를 main.py 에 연동
python3 main.py
# 실행 권한을 부여
chmod +x run.sh
Bash
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