SELECT CASE WHEN A = B AND B = C THEN 'Equilateral' WHEN A + B <= C OR A + C <= B OR B + C <= A THEN 'Not A Triangle' WHEN A = B OR B = C OR A = C THEN 'Isosceles' ELSE 'Scalene' END FROM Triangles CASE문이 저렇게 Answer에 같이 떠서 안되는거같은데 어떻게 해야할까요?
Select Distinct s.hackers, h.name , s.final From ( Select hackers, sum(maxscore) over (partition by hackers) as final From ( Select Distinct hacker_id as hackers, challenge_id, max(score) over (partition by hacker_id, challenge_id) as maxscore From Submissions ) sub ) s Inner join Hackers h on h.hacker_id = s.hackers Where s.final > 0 Order by s.final desc
200여개의 csv 파일이 있습니다. (용량은 각각 1메가에서 120메가 - 최대 100만건 데이터 등등 ). 결측치 가 있어서 판다스 에서 불러들여서 정리하고 for 반복문으로 파일 개별적으로 읽어 들여와 장고 모델에 save() 로 입력시키는 작업을 진행하고 있습니다. 초반 10여개 파일까지는 제법 속도가 나오는데 (7만행 데이터 20분 소요) 이후로 속도가 급격하게 감소해서 24시간 돌려서 30메가 파일 겨우 저장 중입니다(1건에 1초씩 걸리네요 ㅠㅠ). 개발중이라 로컬에 있는 장고 내장 sqlite 사용 했습니다. 속도를 좀 더 빠르게 하는 방법이 있을까요? 3일째 검색 해봤는데 별다른 해결책이 보이지 않아서 질문 남겨 봅니다. app.py # new 폴더에 정리된 csv 파일을 읽어서 DB에 저장 import pandas as pd # django 프로젝트에 있는 settings.py 파일을 읽어서 환경변수로 설정 import os os.environ.setdefault("DJANGO_SETTINGS_MODULE", "dbking.settings") import django django.setup() #django 프로젝트에 있는 models.py 파일에서 BasicData 클래스를 읽어온다 from common.models import BasicData # new 폴더에 있는 파일명을 읽어서 product 변수에 리스트에 저장 product_list = os.listdir("./script/newdb") # product_list 에 csv 파일 정렬(오름차순) for x in product_list: # csv 파일 하나씩 읽어오기 df = pd.read_csv("./script/newdb/" + x, encoding="cp949") # 결측치를 0으로 채운다 df = df.fillna(0) for a in list_of_csv: # 파일마다 컬럼수가 달라서 remark1, remark2 라는 예비컬럼 2개 추가 # -> 인덱스 에러 나는 경우 0 으로 저장 if a[16] is None: a.insert(16, 0) a.insert(17, 0) elif a[17] is None: a.insert(17, 0) # DB에 저장 try: db_insert = BasicData( opnSvcId = a[2], opnSfTeamCode = a[3], mgtNo = a[4], fileNumber = fileNumber, businessType = businessType, opnSvcNm = a[1], apvPermYmd = a[5], confirmNumber = a[6], businessCondition = a[7], siteTel = a[8], sitePostNo = a[9], siteWhlAddr = a[10], rdnWhlAddr = a[11], rdnPostNo = a[12], bplcNm = a[13], latitude = a[14], longitude = a[15], remark1 = a[16], remark2 = a[17], ) i += 1 # print(i) except Exception as e: print("쿼리", e) continue #DB에 저장 입력 try: db_insert.save() except Exception as e: print("저장중에러",e) continue from django.db import models class BasicData(models.Model): # 개방서비스아이디 opnSvcId = models.CharField(max_length=100) #개방자치단체코드 opnSfTeamCode = models.CharField(max_length=10) # 관리번호 mgtNo = models.CharField(max_length=100) #파일번호 fileNumber = models.IntegerField() #업종명 businessType = models.CharField(max_length=100) #개방서비스명 opnSvcNm = models.CharField(max_length=100) #인허가일자 apvPermYmd = models.DateField() #영업상태구분코드(1-정상, 2-폐업, 3-휴업, 4-전환) confirmNumber = models.IntegerField() #영업상태명 businessCondition = models.CharField(max_length=100) #소재지전화 siteTel = models.CharField(max_length=100) #우편번호 sitePostNo = models.CharField(max_length=100) #주소 siteWhlAddr = models.CharField(max_length=100) #도로명주소 rdnWhlAddr = models.CharField(max_length=100) #도로명우편번호 rdnPostNo = models.CharField(max_length=100) #사업장명 bplcNm = models.CharField(max_length=100) # 위도 latitude = models.FloatField() # 경도 longitude = models.FloatField() #비고1 remark1 = models.CharField(max_length=100) #비고2 remark2 = models.CharField(max_length=100) # 생성시점 created = models.DateTimeField(auto_now_add=True) update = models.DateTimeField(auto_now=True) def save(self, *args, **kwargs): queryset = BasicData.objects.filter(mgtNo__exact=self.mgtNo) # 중복된 이름이 없을 때만 저장 if len(queryset) == 0: super().save(*args, **kwargs) print('> Created new category') # if '&' in self.addr: # self.addr = self.addr.replace('&', ' ') # self.save() # 중복된 카테고리 있을 시 저장 안함 else: print('> Cannot create category with existing name') def __str__(self): return self.name
안녕하세요. 어제부터 DeepingSauce님 로드맵을 갓 시작한 코린이 입니다. 금일 강의를 전부 결재하고 시작점에 섰는데 확인해보니 공부 환경상 Jupyter lab 활용이 불가능 하여 두가지 질문 드립니다. Colab 활용 가능성 수강 환경상 Jupyter Notebook은 쓸 수 있지만 Jupyter Lab의 사용이 불가능합니다. 그래서 Colab을 사용해볼까 하는데, 수업 진행에 무리가 없을런지 질문 드립니다. (수업내용을 보니 Jupyter에 Extention까지 설치해서 사용하던데 Colab이 해당 기능들을 다 지원할지 모르겠습니다.) Colab 설치 및 세팅방법 Colab이 활용 가능하다면 선생님 수업을 위해 (Jupyter Lab에서 했듯이) Colab의 설치 및 세팅방법도 알고 싶습니다. 혹시 가능하다면 안내 부탁 드립니다. 아는 지식이 짧아 있는 그대로 질문 드립니다.
안녕하세요! 강의를 듣다가 궁금한것이 생겨서 문의 드립니다. -- 부서명 SALES와 RESEARCH 소속 직원별로 과거부터 현재까지 모든 급여를 취합한 평균 급여 select b.empno, max(b.ename) as ename, avg(c.sal) as avg_sal --, count(*) as cnt from hr.dept a join hr.emp b on a.deptno = b.deptno join hr.emp_salary_hist c on b.empno = c.empno where a.dname in('SALES', 'RESEARCH') group by b.empno order by 1; 여기서 왜 max(b.ename) 이라고 해야하는지 잘 이해가 안가서 문의 드립니다..! 감사합니다.
a = {'Phone': '01095136634', 'birth': '910904', 'adress': 'Busan', 'rank': [1, 2, 3], 'test': 'test_dict'} a라는 딕셔너리에서 910904라는 value값을 통해 key 값을 찾아서 출력 하고 싶습니다. 제가 생각 해낸 방법은 딕셔너리에는 순서가 없음으로 리스트로 형 변환을 하여 해당하는 인덱스를 불러오는 방법을 사용했습니다. print(list(a.keys())[list(a.values()).index('910904')]) 이거보다 더 효율적이고 간결한 방법이 있을 가요?
unittest 기반의 Unit Test시 Celery 혹은 ProcessPoolExecutor을 이용하면 해당 Context에서 DB 접근 시, Test DB를 참조 하는 것이 아니라 settings의 Default로 설정해놓은 Exist DB에 접근하는 이슈가 있더군요. 해당하는 경우 어떻게 해야 Test DB로 붙어서 작업할 수 있을까요? with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as executor:
안녕하세요. 조인관련 실습을 하다가 궁금한점이 있어 문의드립니다. -- 직원명 SMITH의 과거 소속 부서 정보를 구할 것. 예제를 실행하려다 보니 저의 경우 일단 가장먼저 보이는 emp와 dept 테이블을 join하고 (JOIN순서는 상관 없다고 하셔서..) 나머지 테이블인 emp_dept_hist 테이블을 연결해주려 하다보니 아래와 같은 join 조건을 쓰게 되고 당연히 결과가 다르게 나오더라구요. 결과를 알고 보니 emp와 dept 테이블을 연결 안해야 하는게? 맞는거 같긴한데.. 제가 여러 테이블을 조인할때 어느 부분을 놓치고 있는 걸까요? ㅜ (ANSI가 아직 익숙하지 않아 일단 기존 방식으로 쿼리를 작성했습니다..) SELECT a.ename , c.fromdate , c.todate , b.deptno , b.dname FROM emp a, dept b, emp_dept_hist c WHERE a.deptno = b.deptno AND a.empno = c.empno AND b.deptno = c.deptno AND a.ename = 'SMITH' ;
수업 잘 듣고 있습니다. 자동화를 하고 싶으서 예전 영상 보다가 최근에 다시 올라와서 보는 중 강의 발견하고 바로 수강해서 듣고 있습니다. 궁금한 것이 하나 있는데요. 셀레니움에서 하나의 윈도우 창의 특정 태그 값을 찾아서 다른 윈도우 창을 오픈 한 후 특정 필드에 값을 넣을 수 있나요?
안녕하세요 선생님. 강의 항상 잘 듣고 있습니다. PK인 컬럼에 대해 DISTINCT를 적용하는 것에 대한 의문이 들어 질문을 남깁니다. PK는 해당 테이블의 가장 고유한 값이기에 중복되지 않는 고유한 값을 가지고 있는 것으로 알고 있는데, GROUP BY에서 COUNT를 적용하는 과정에서 (PK인 컬럼에 대해) DISTINCT를 적용하여 세는 것이 가장 일반적인 방법이라고 말씀하신 이유가 궁금합니다. PK가 아닌 다른 컬럼에 대한 적용을 염두한 말씀이신가요?(해당 사례는 CUSTOMERS 테이블에 대해 CustomerID를 DISTINCT로 적용하여 COUNT하는 상황이었습니다.) 아니면 다른 이유가 있는 것인지 궁금합니다. 아래의 세 집계함수에 어떤 차이가 있는 것인지 궁금합니다. COUNT(DISTINCT PK) COUNT(PK) COUNT(*) 감사합니다.
안녕하세요. 그림부분에서 이해가 가지않아 질문 드립니다. a =[1,2,3] 으로 초기화를하면 array는 0,1,2 즉 배열 그림이 3칸([][][])만 있어야 하는게 아닌가요? 하지만 강의의 그림에서는 [1][2][3][][] 으로 0,1,2,3,4 까지 그려져 있습니다. (size가 3인데 말이죠) a.append(4) 를 했을때, 동적배열은 array로 구현이 돼어있기때문에 random access 가 가능하여 마지막 index를 찾을 수 있다고 하셨는데, 선언및 초기화 a = [1,2,3] // 그림 -> [1][2][3] 접근 a[0] // O(1) 수정 a[1] = 9 // 그림 [1],[9],[3] 추가 a.append(4) // 이때 Resizing 이 일어나 /* 그림 [1][9][3] // 값을 옮긴 후 삭제 [1][9][3][4][][] // 복잡도 O(n) */ 의 모양이 돼야하는게 아닌가요? 즉, 궁굼한 점은 선언 및 초기화 할때 배열의 size 는 3인데그림의 배열 size는 [][][][][] 5칸이냐는 것입니다.