아미(아름다운미소)

import requestsurl = "https://your-api-url.com/stock/signal"params = { "stock_name": "극동유화", "max_news": 50}headers = { "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY" # 필요 시}response = requests.post(url, json=params, headers=headers)# 응답값이 JSON이면if response.status_code == 200: res = response.json() signal = res.get("signal") # 또는 res["signal"] print("📈 Signal:", signal)else: prin..

import pandas as pdfrom openpyxl import load_workbookfrom openpyxl.styles import PatternFill# 🔹 파일 경로file_path = '원본.xlsx'# 1. pandas로 데이터 읽기df = pd.read_excel(file_path)# 기준 데이터 (a, b)left = df[['a', 'b']].dropna(subset=['a']).copy()left['a_clean'] = left['a'].astype(str).str.strip().str.lower()left['b_clean'] = left['b'].astype(str).str.strip().str.lower()# 비교 대상 데이터 (c, d)right = df[['c', 'd..

import osimport timefrom openpyxl import load_workbooktemp_path = "temp.xlsx"try: wb = load_workbook(temp_path) ws = wb.active # ... 작업 ...finally: # 임시 파일 닫고 삭제 (삭제 실패 시 재시도) try: wb.close() except: pass max_retries = 5 retry_delay = 0.5 # 초 for attempt in range(1, max_retries + 1): try: os.remove(temp_path) print(f"✅ 임시 파일 ..

# 1. 현재 어떤 브랜치에 있는지 확인git branch# 2. main 브랜치로 이동git checkout main# 3. 최신 상태로 업데이트 (필요 시)git pull origin main# 4. a 브랜치를 main에 머지git merge a# 5. 원격 저장소에 반영git push origin main

if text is not None: text = text.replace("a", "b")else: text = "" # 또는 기본값 설정

from pynput import keyboard, mousefrom pynput.keyboard import Controller, Keyimport threadingimport timefrom datetime import datetimeimport ctypesimport os# ✅ 로그 저장 기본 디렉토리 (원하는 경로로 변경하세요)LOG_BASE_DIR = r"D:/logs"# 설정IDLE_TIME_LIMIT = 300 # 5분 이상 비활동 시CHECK_INTERVAL = 10 # 활동 체크 주기keyboard_controller = Controller()last_activity_time = time.time()# 로그 기록 함수def write_log(message): now = dat..

python -m cProfile -o profile_results.prof your_script.pypython -m pstats profile_results.prof

import numpy as npimport pandas as pdfrom numba import njit@njitdef numba_select(condlist, choicelist, default=0): output = np.full(condlist[0].shape, default) for cond, choice in zip(reversed(condlist), reversed(choicelist)): output = np.where(cond, choice, output) return output # NumPy 배열 반환# 예시 데이터condlist = [np.array([True, False, False]), np.array([False, True, False])]choi..

import numpy as npimport pandas as pdimport multiprocessing as mpfrom functools import partialdef process_chunk(df_chunk, conditions, choices, default): # 각 청크에 np.select 적용 result = np.select(conditions, choices, default=default) return pd.Series(result, index=df_chunk.index)def parallel_select(df, conditions, choices, default='default', num_processes=None): if num_processes is None..

import pandas as pddef report_memory_usage(df: pd.DataFrame, sort: bool = True, top: int = None) -> pd.DataFrame: """ DataFrame의 열별 실제 메모리 사용량을 GB 단위로 리포팅합니다. 'Index'는 제외됩니다. Args: df (pd.DataFrame): 측정할 DataFrame sort (bool): 메모리 사용량 기준 정렬 여부 (default: True) top (int): 상위 N개 열만 출력 (default: None: 전체) Returns: pd.DataFrame: 열별 메모리 사용량(GByte), dtype 포함 ..