반응형 전체 글265 파이썬으로 엑셀 데이터 자동 집계 및 차트 생성하기 (openpyxl 실전) 숫자는 있는데, 보고할 게 없는 느낌. 데이터는 쌓여 있습니다. 그런데 그게 무엇을 의미하는지 한눈에 보이지 않죠. 합계를 내고, 평균을 구하고, 차트를 만드는 과정을 매번 손으로 반복하고 있다면, 그 시간은 분석이 아니라 단순 작업에 쓰이고 있는 겁니다. 이 글에서는 파이썬으로 엑셀 데이터를 자동으로 집계하고, 차트까지 삽입된 완성된 엑셀 파일을 만드는 방법을 다룹니다. openpyxl 하나로 데이터 읽기, 수식 삽입, 서식 적용, 차트 생성까지 모두 처리합니다. 사전 준비 필요한 라이브러리 설치pip install openpyxlopenpyxl: .xlsx 파일을 읽고 쓰는 것은 물론, 셀 서식·차트·수식까지 제어할 수 있는 라이브러리입니다. pandas와 함께 쓰면 데이터 처리는 pandas.. 2026. 4. 18. 파이썬으로 이메일 자동 발송하기 (smtplib 실전 가이드) 같은 이메일, 매번 손으로 보내고 있다면. 내용은 거의 같은데 받는 사람만 다른 이메일. 보낼 때마다 이름 바꾸고, 첨부파일 붙이고, 주소 복사하는 과정을 반복하고 있다면 지금 당장 자동화할 수 있습니다. 이 글에서는 파이썬 기본 내장 라이브러리 smtplib를 사용해 이메일을 자동으로 발송하는 방법을 다룹니다. 단순 텍스트 발송부터 HTML 본문, 파일 첨부, 여러 명에게 한 번에 보내기까지 단계별로 설명합니다. 사전 준비 필요한 라이브러리 이 글에서 사용하는 라이브러리는 모두 파이썬 기본 내장 라이브러리입니다. 별도 설치가 필요 없습니다.smtplib: SMTP 프로토콜을 통해 이메일을 발송하는 핵심 모듈입니다.email: 이메일 본문, 첨부파일, 인코딩 등을 구성하는 모듈입니다. Gmail.. 2026. 4. 18. 파이썬으로 폴더 정리 자동화하기 (날짜·확장자별 자동 분류 실전) 다운로드 폴더를 마지막으로 정리한 게 언제인가요? 스크린샷, 견적서, 발표자료, 설치파일, 이름 모를 문서들. 한 폴더에 수백 개씩 쌓여 있는 파일들을 보면서 "언젠가 정리해야지"를 반복하고 계신다면, 오늘이 그날입니다. 이 글에서는 파이썬으로 폴더 안의 파일을 날짜별, 확장자별로 자동 분류하는 스크립트를 만들어봅니다. 한 번 만들어두면 폴더 정리에 시간을 쓰는 일은 다시 없습니다. 사전 준비 필요한 라이브러리 이 글에서 사용하는 라이브러리는 모두 파이썬 기본 내장 라이브러리입니다. 별도 설치가 필요 없습니다.os: 파일 경로, 이름, 확장자를 다루는 기본 모듈입니다.shutil: 파일을 실제로 이동(move)하거나 복사(copy)하는 모듈입니다.pathlib: 경로를 객체로 다뤄 코드를 더 직.. 2026. 4. 18. 파이썬으로 PDF에서 텍스트 자동 추출하기 (계약서·보고서 데이터화) 문서 100개, 파이썬은 3초면 끝납니다. 거래처에서 받은 계약서 PDF, 매달 쌓이는 세금계산서, 수십 페이지짜리 입찰 제안서. 내용을 엑셀로 옮기거나 특정 항목만 뽑아야 할 때, 결국 눈으로 읽고 손으로 타이핑하고 있진 않으신가요? 파일이 한두 개라면 모를까, 수십 개가 넘어가는 순간 이 작업은 반나절을 통째로 날립니다. 이 글에서는 파이썬으로 PDF 파일에서 텍스트를 자동으로 추출하는 방법을 다룹니다. 텍스트가 선택되는 일반 PDF부터, 스캔해서 이미지로만 된 PDF까지 두 가지 경우를 모두 다룹니다. PDF의 두 가지 종류부터 확인하세요 시작 전에 반드시 확인해야 할 것이 있습니다. PDF에는 크게 두 가지 종류가 있고, 종류에 따라 사용하는 도구가 완전히 달라집니다.텍스트 PDF: 파.. 2026. 4. 18. 파이썬으로 엑셀 파일 100개 한번에 합치기 (반복 업무 5분 만에 끝내기) 이런 상황, 겪어본 적 있으신가요? 매월 말, 팀원 10명이 각자 작성한 엑셀 보고서를 하나로 합쳐야 하는 상황. 파일을 하나씩 열고, 복사하고, 붙여넣고, 저장하는 작업을 반복하다 보면 어느새 1~2시간이 훌쩍 지나 있습니다. 파일이 100개라면? 생각만 해도 아찔하죠. 이 글에서는 파이썬 코드 몇 줄로 폴더 안의 엑셀 파일을 전부 하나로 합치는 방법을 다룹니다. 코딩을 잘 몰라도 따라할 수 있도록 단계별로 설명합니다. 사전 준비 필요한 라이브러리 설치 이 글에서는 pandas와 openpyxl 두 가지 라이브러리를 사용합니다. 터미널(또는 Anaconda Prompt)을 열고 아래 명령어를 실행합니다.pip install pandas openpyxlpandas: 엑셀 파일을 읽고 데이터를 합.. 2026. 4. 17. [실전 예제/인스턴스 분할/PyTorch] Mask R-CNN 모델 구성과 COCO 학습 인스턴스 분할(Instance Segmentation)이란? 인스턴스 분할(Instance Segmentation)은 객체 검출(Object Detection)과 의미 분할(Semantic Segmentation)을 결합한 컴퓨터 비전 태스크입니다. 이미지 안의 각 객체를 구분하면서, 객체마다 픽셀 단위의 마스크를 예측하는 것이 핵심입니다. Mask R-CNN은 Faster R-CNN 구조를 기반으로, ROI 단위에서 Bounding Box + Class + Mask를 동시에 예측하는 대표적인 인스턴스 분할 모델입니다. 이번 글에서는 이전 글에서 구성한 COCO 인스턴스 분할 데이터셋을 바탕으로, PyTorch에서 Mask R-CNN 모델을 구성하고 실제 학습까지 연결하는 과정을 정리합니다.예: 사.. 2026. 1. 24. [실전 예제/객체 탐지/PyTorch] DOTA 객체 검출 모델 구성과 학습 DOTA 기반 객체 검출(Object Detection)이란? 객체 검출(Object Detection)은 이미지 내에서 객체의 위치와 클래스를 동시에 예측하는 컴퓨터 비전 태스크입니다. DOTA(Dataset for Object Detection in Aerial Images)는 항공·위성 이미지 환경에서의 객체 검출을 목적으로 만들어진 대표적인 데이터셋으로, 일반적인 자연 이미지와 달리 작은 객체, 복잡한 배경, 고해상도 이미지라는 특징을 가집니다. 특히 DOTA는 차량, 선박, 건물, 비행기 등 다양한 객체가 매우 작은 크기로 분포되어 있어 단순한 COCO 기반 학습 방식으로는 성능이 잘 나오지 않는 경우가 많습니다. 이번 글에서는 이전 글에서 구성한 DOTA 데이터셋을 기반으로, PyTo.. 2026. 1. 24. [실전 예제/객체 탐지/PyTorch] Faster R-CNN 모델 구성과 COCO 학습 객체 검출(Object Detection)이란? 객체 검출(Object Detection)은 이미지 내에서 객체의 위치(Bounding Box)와 클래스(Class)를 동시에 예측하는 컴퓨터 비전 태스크입니다. 단순히 무엇이 있는지를 넘어서, 어디에 있는지까지 함께 추론하는 것이 핵심입니다. Faster R-CNN은 Region Proposal Network(RPN)를 통해 후보 영역을 직접 학습으로 생성하는 2-stage 객체 검출 모델로, 정확도가 중요한 환경에서 널리 사용됩니다. 이번 글에서는 이전 글에서 구성한 COCO 데이터셋을 기반으로, PyTorch에서 Faster R-CNN 모델을 구성하고 실제 학습까지 연결하는 과정을 정리합니다.예: 이미지 속 사람·차량·동물 검출예: CCTV, 자.. 2026. 1. 22. 이전 1 2 3 4 ··· 34 다음 반응형
