정구리의 우주정복

File 분류 소스코드 import numpy import pandas import os import shutil file_root = 'C:\\Users\\user\\Desktop\\정우의 겅부\\졸작\\label.csv' dir_path ='C:\\Users\\user\\Desktop\\정우의 겅부\\졸작\\test_folder' csv_data = pd.read_csv(file_root,header=None) file_list = os.listdir(dir_path) csv_name_list = set(csv_data[0]) for i in file_list: now = i[:-4] if now in csv_name_list: num = int(csv_data[csv_data[0]==now][1]...

ladder.py import random def make_ladder(insert): #!ladder a b c d/1 1 2 2 #a b c d/1 1 2 2 key = (insert.split('/'))[0] now_key = key.split() value = (insert.split('/'))[1] now_value = value.split() if len(now_key) != len(now_value): #길이가 맞지 않을때 !! (짝이 맞지 않는 경우) return False,False else: random.shuffle(now_value) return now_key,now_value 사다리 타기는 비교적 간단하게 구현할 수 있었다. 명령어는 !ladder user1 user2 user3 ..

op.gg 웹사이트를 크롤링 해서 유저의 정보를 가져오는 소스코드 솔로랭크와 자유랭크 점수와 승률, 티어를 가져오게 된다. 또한 존재하지 않는 유저인 경우와 랭크 게임을 하지 않는 유저인 경우에 대한 처리도 해주었다. crawling.p #op.gg 크롤링 후 정보 가져오기 import requests from bs4 import BeautifulSoup def get_UserInfo(soup): #유저 정보 가져오는 코드 (Try Except) try: #유저 정보 (이름 , 소환사 아이콘) user_name = soup.select_one('body > div.l-wrap.l-wrap--summoner > div.l-container > div > div > div.Header > div.Profil..

이전에 실패했었던 디스코드 봇을 다시 만들었다 ! 기능은 1. 롤 전적검색 2. 사다리 타기 (팀짜기를 위해서) 3. 음악봇 이렇게 3가지 기능을 하는 프로그램을 만들었따 다음 게시글부터 시작 !!!

이전 게시글에서 전처리 한 파일들을 정수인코딩 , 등장수가 적은 단어들을 제거 ,padding (문장들의 길이를 같게 맞춰주는 단계) , 머신러닝으로 학습해주는 부분이다 import csv from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences import numpy as np import pandas as pd #call data with open('clean_test_reviews.csv','r',encoding='utf-8') as f: rdr = csv.reader(f) for i, line in enumerate(rdr): if i..

간단한 전처리를 해주는 부분이다 . 왜 간단이라고 하냐면 전처리를 할때 시간이 너무 오래걸려서 중간에 한번 끊어줬음 ㅜㅜ 이 소스코드는 불용어 제거 , 형태소 단위로 쪼개주기 , 중복데이터 제거 를 해준것을 csv 파일로 만들어주는 소스코드이다 import pandas as pd import re from konlpy.tag import Okt from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences import numpy as np import csv #call data train_data = pd.read_csv('/Users/jungry..

train data 는 네이버에서 제공하는 영화리뷰 긍정부정 데이터를 사용했고 test data 는 현재 최근 상영한 영화인 '삼진그룹 영어토익반' 의 영화리뷰를 크롤링해서 사용했다. 크롤링을 통해 가져온 데이터는 별점 , 댓글내용을 가져왔고 별점 총 10점에서 7-10 까지는 긍정적(1) , 그 이하는 부정적(0) 이라고 판단해 라벨값을 지정해주었다 #필요한 라이브러리들 import from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By import time import pandas as pd import re #url BASE_URL = 'https://movie.naver.com/movie/bi/mi/pointWriteF..

영화리뷰 를 크롤링해서 긍정부정을 예측하는 프로그램을 만들거임! 인공지능을 사용해 자연어처리를 해보는 첫 프로젝트 ! 파트는 1. 크롤링 2. 전처리 3. 예측 총 3단계로 구성되었다 사실 이미 소스코드는 다 만들었고 기록만 할것임