# data[].attributes.headline
덕화중학교-남구국민체육센터

# data[].attributes.subject
덕화중학교-남구국민체육센터

# data[].attributes.attachment_link.description
Find local businesses, view maps and get driving directions in Google Maps.

# data[].attributes.headline
유니버셜 스튜디오(김민지, 허다연)

# data[].attributes.subject
유니버셜 스튜디오(김민지, 허다연)

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유니버셜 스튜디오 (김민지, 허다연)

# data[].attributes.subject
유니버셜 스튜디오 (김민지, 허다연)

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덕화중학교-고산골 공룡공원

# data[].attributes.subject
덕화중학교-고산골 공룡공원

# data[].attributes.attachment_link.description
Find local businesses, view maps and get driving directions in Google Maps.

# data[].attributes.headline
워싱턴 D.C 모든 스포츠 구장

# data[].attributes.subject
워싱턴 D.C 모든 스포츠 구장

# data[].attributes.body
워싱턴 D.C 모든 스포츠 구장을 돌아다니자~!

EX) 야구장, 하키장

# data[].attributes.headline
대구광역시 북구 대구체육관로 39(대구 실내 체육관)

# data[].attributes.subject
대구광역시 북구 대구체육관로 39(대구 실내 체육관)

# data[].attributes.body
입구 - 썬더폴스 (후룸라이드)

# data[].attributes.attachment_link.title
수업지도안(AI수학탐구반).hwp

# data[].attributes.attachment_link.description
네이버에서 특정 여자아이돌 이름을 검색하고 그 결과 페이지에서 정보를 추출하여 CSV 파일로 저장하는 작업을 수행하려면 다음과 같은 파이썬 코드를 사용할 수 있습니다. 이 작업을 수행하기 위해서는 BeautifulSoup 라이브러리를 사용하여 웹 스크래핑을 하고, csv 모듈을 사용하여 데이터를 CSV 파일로 저장합니다.

# data[].attributes.headline
안녕하십니까. 저는 야무지조에 1학년

# data[].attributes.body
안녕하십니까. 저는 야무지조에 1학년 20번 홍대유 입니다. 저희에 주제는 용학도서관 신착자료 분석하기 입니다. 저희가 이 주제를 정하게 된 계기는 저의 장래희망이 영화작가이고 조동근의 장래희망은 웹툰작가입니다.  다음은 저희가 크롤링을 한 용학 도서관 신착 도서 사이트입니다. 우리는 여기 사이트에서 청구기호의 숫자 데이터가 필요했습니다. 데이터를 크롤링을 하기 위해서 태그를 검사 해보니 청구기호만 따로 태그가 있지 않고 p 태그 안에 청구기호가 있습니다. 그래서 우리는 p 태그 전체를 크롤링하기로 했습니다. 그런데 우리는 크롤링을 할만큼 파이썬 코드를 잘 하지 못하므로 chat gpt를 활용하기로 했습니다. 다음은 chat gpt의 프롬포트 입니다. 코드를 복사해서 주피터 노트북에서 실행을 하였더니 다음과 같은 csv파일이 생성되었습니다. 그런데 이파일은 1페이지에 대한것으로 우리는 1페이지 부터 10페이지 까지 크롤링을 하였습니다. 프롬프트는 다음과 같습니다. 코드를 복사해서 실행하였더니 다음과 같은 csv파일이 저장되었습니다. 여기에서 우리가 필요한 자료는 청구기호만 필요하므로 다음과 같은 프롬포트를 작성하였습니더. 이 코드를 실행한 결과 다음과 같은 csv 파일을 추출했습니다. 이 데이터를 통그라미의 히스토그램과 도수분포표로 분석한 결과는 다음과 같습니다. 500번대는 기술과학 800번대는 문학 300번대는 사회과학 100번대는 철학 순으로 새로운 도서가 들어왔습니다ㅏ. 요 그래프를 보고 어떤 생각이 듭니까? 제 생각에는 요즘 사람들의 관심분야가 기술과학 이라고 생각합니다. 이상으로 발표를 마치겠습니다.

# data[].attributes.headline
파이썬 코드 진짜 최최최종.

# data[].attributes.subject
파이썬 코드 진짜 최최최종.

# data[].attributes.headline
파이썬 코드 최최종...

# data[].attributes.subject
파이썬 코드 최최종...

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# CNN.com의 URL
url = "https://www.cnn.com/"

# GET 요청을 보내고 HTML을 받아옴
response = requests.get(url)
html = response.text

# BeautifulSoup을 사용하여 HTML 파싱
soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")

# 원하는 정보를 추출하는 작업을 수행
# 예를 들어, 모든 링크를 출력하는 경우:
for link in soup.find_all("a"):
    print(link.get("href"))

# data[].attributes.headline
코드 전체 진행은 아래의 코드진행과정 한글 파일을 참고하세요

# data[].attributes.subject
코드 전체 진행은 아래의 코드진행과정 한글 파일을 참고하세요

# data[].attributes.headline
아이돌 이름은 파이썬 완성코드 폴더 안의  idol_names.txt을 참고하세요 

# data[].attributes.subject
아이돌 이름은 파이썬 완성코드 폴더 안의  idol_names.txt을 참고하세요 

# data[].attributes.attachment_link.title
아이돌 정보 스크래핑 코드

# data[].attributes.attachment_link.description
import requests from bs4 import BeautifulSoup import csv search_query = "여자아이돌 이름" search_url = f"https://search.naver.com/search.naver?query={search_query}" response = requests.get(search_url) soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser") info_group_div = soup.find("div", class_="info_group") dd_tag = info_group_div.find("dd") name = search_query age = dd_tag.text with open("idol_info.csv", mode='w', newline='') as file: writer = csv.writer(file) writer.writerow(["Name", "Age"]) writer.writerow([name, age]) print("정보가 CSV 파일에 저장되었습니다.")

# data[].attributes.headline
너F야?(이한나,김민지)

# data[].attributes.subject
너F야?(이한나,김민지)

# data[].attributes.headline
스페이스 이름을 팀명으로 변경하는법

# data[].attributes.subject
스페이스 이름을 팀명으로 변경하는법

# data[].attributes.body
1.젭 로그인해서 해당 스페이스에 접속하기
2.왼쪽윗쪽 편집 누르기
3. 스페이스 이름 부분 자기 조이름으로 바꾸기
4. 비밀번호 삭제하는방법
1) 왼쪽 목록중 보안설정 클릭
2) 스페이스 비밀번호 설정 슬라이드 왼쪽으로
옮겨서 비활성화시키기

# data[].attributes.headline
스페이스 이름을 팀명으로 변경하는법

# data[].attributes.subject
스페이스 이름을 팀명으로 변경하는법

# data[].attributes.body
1.젭 로그인해서 해당 스페이스에 접속하기
2.왼쪽윗쪽 편집 누르기
3. 스페이스 이름 부분 자기 조이름으로 바꾸기
4. 비밀번호 삭제하는방법
1) 왼쪽 목록중 보안설정 클릭
2) 스페이스 비밀번호 설정 슬라이드 왼쪽으로
옮겨서 비활성화시키기

# data[].attributes.headline
스페이스 이름을 팀명으로 변경하는법

# data[].attributes.subject
스페이스 이름을 팀명으로 변경하는법

# data[].attributes.body
1.젭 로그인해서 해당 스페이스에 접속하기
2.왼쪽윗쪽 편집 누르기
3. 스페이스 이름 부분 자기 조이름으로 바꾸기
4. 비밀번호 삭제하는방법
1) 왼쪽 목록중 보안설정 클릭
2) 스페이스 비밀번호 설정 슬라이드 왼쪽으로
옮겨서 비활성화시키기

# data[].attributes.attachment_caption
ZEP - 덕화중 주제 발표_우주센터

# data[].attributes.headline
덕화중 주제수업 메타버스

# data[].attributes.subject
덕화중 주제수업 메타버스

# data[].attributes.attachment_link.title
ZEP - 덕화중 주제 발표_우주센터

# data[].attributes.attachment_link.title
ZEP - 맛있조의 맛있는 스페이스

# data[].attributes.attachment_link.description
import requests from bs4 import BeautifulSoup import csv url = "https://library.daegu.go.kr/yonghak/intro/search/newBook/index.do?viewPage=1&menu_idx=10&subjectCode=&booktype=0&search_type=4&manageCode=BE&shelfCode=BE02" response = requests.get(url) if response.status_code == 200: soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') p_tags = soup.select('div.bif p') data_list = [p.get_text(strip=True) for p in p_tags] csv_file_name = 'output_data.csv' with open(csv_file_name, 'w', newline='', encoding='utf-8') as csv_file: csv_writer = csv.writer(csv_file) csv_writer.writerow(['Data']) csv_writer.writerows(map(lambda x: [x], data_list)) print(f'Data has been successfully written to {csv_file_name}') else: print(f'Failed to retrieve the webpage.

# data[].attributes.body
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv

# URL of the page
url = "https://library.daegu.go.kr/yonghak/intro/search/newBook/index.do?viewPage=1&menu_idx=10&subjectCode=&booktype=0&search_type=4&manageCode=BE&shelfCode=BE02"

# Make a request to the URL
response = requests.get(url)

# Check if the request was successful (status code 200)
if response.status_code == 200:
# Parse the HTML content of the page
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# Find all <p> tags inside the <div> with class name 'bif'
p_tags = soup.select('div.bif p')

# Extract text content from each <p> tag
data = [p.get_text(strip=True) for p in p_tags]

# Write the data to a CSV file with UTF-8 encoding
with open('output.csv', 'w', encoding='utf-8-sig', newline='') as csv_file:
csv_writer = csv.writer(csv_file)
csv_writer.writerow(['Data'])  # Write header

# Write each data entry to the CSV file
for entry in data:
csv_writer.writerow([entry])

print("Data has been successfully scraped and saved to 'output.csv'.")
else:
print(f"Error: {response.status_code}")

# data[].attributes.headline
아이허프 쥬피터 노트북

# data[].attributes.subject
아이허프 쥬피터 노트북

# data[].attributes.attachment_link.description
import requests from bs4 import BeautifulSoup import csv url = "https://kr.iherb.com/recommended-for-you?type=0&p=1" response = requests.get(url) if response.status_code == 200: soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') price_elements = soup.find_all(class_="price") prices = [price.find("bdi").get_text() for price in price_elements] with open("extracted_prices.csv", "w", newline='') as csv_file: writer = csv.writer(csv_file) writer.writerow(["Price"]) writer.writerows([[price] for price in prices]) print("Data has been extracted and saved to extracted_prices.csv.") else: print("Failed to retrieve the web page.

# data[].attributes.headline
파이썬 완성코드 02 

# data[].attributes.subject
파이썬 완성코드 02 

# data[].attributes.body
1414 이주원, 1520 홍대유, 1618 조동근

# data[].attributes.body
1302 김민지, 1318 허다연

# data[].attributes.body
idol_names = ["아이돌1", "아이돌2", "아이돌3"] 이 코드를 외부 텍스트 파일에서 불러와서 그 값을 리스트로 만들어주는 코드를 추가해서 만들어줘
이 텍스트 파일의 데이터는 쉼표로 데이터를 구분하는 거야 예를 들어 텍스트 파일에 장원영, 안유진, 제니 라고 들어 있다면 idol_names = ["장원영", "안유진", "제니"] 가 되도록 코드를 작성해줘

# data[].attributes.headline
챗gpt유사 사이트 프롬포트

# data[].attributes.subject
챗gpt유사 사이트 프롬포트

# data[].attributes.body
CNN사이트 링크 웹크롤링

# data[].attributes.attachment_link.title
Breaking News, Latest News and Videos | CNN

# data[].attributes.attachment_link.description
View the latest news and breaking news today for U.S., world, weather, entertainment, politics and health at CNN.com.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
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# data[].attributes.attachment_link.description
Welcome to ZEP, the Metaverse for Everyone

# data[].attributes.headline
아이허브 베스크가격 파이썬 코드

# data[].attributes.subject
아이허브 베스크가격 파이썬 코드

# data[].attributes.headline
아이허브 베스트 가격 csv

# data[].attributes.subject
아이허브 베스트 가격 csv

# data[].attributes.headline
아이허브 베스트 상품 가격 크롤링을 위한 챗gpt 프롬프

# data[].attributes.subject
아이허브 베스트 상품 가격 크롤링을 위한 챗gpt 프롬프

# data[].attributes.body
https://chat.openai.com/share/1a576101-1619-4956-afec-d5fc7aa9ade1

# data[].attributes.body
특정 아이돌 이름을 네이버에 검색하여 아이돌의 나이가 표시되는 태그를 찾아 그 값을 코드에 반영하였습니다.

# data[].attributes.body
챗gpt 코드에서 크롬드라이버를 사용하는 코드와, 선수이름, 골갯수의 데이터에 대한 태그 xpath와 클래스명을 다시 지정하여 코드가 정상적으로 동작하였습니다.

# data[].attributes.attachment_link.description
When you search for an idol's name in Naver, you find the dd tag in the tag of the info_group class in the search results and extract its value. In the table, display the previously searched idol's name in the name column and the extracted value in the age column.

# data[].attributes.attachment_link.description
https://www.yes24.com/24/category/bestseller?CategoryNumber=001001005&sumgb=06&PageNumber=1 On this page, the value of the a tag in the td tag with class goodsTxtInfo and Write a Python code that extracts data with a tag class of priceB and converts it to csv by creating a table in which the value of the a tag in the td tag of goodsTxtInfo is composed of a column of the book name and the data of the tag class of priceB is composed of a column of the price.

# data[].attributes.body
https://www.saramin.co.kr/zf_user/salaries/industry/construction-list?page=1&order=rank&industry_cd=construction&company_cd=&rec_status=&group_cd=0&search_company_nm_org=&search_company_nm=&min_salary=1000&max_salary=10000&request_modify_company_nm= 에서 연봉을 크롤링하여 영봉에 따라 기업수를 알고자 함.

# data[].attributes.attachment_link.description
건설업 연봉, 연봉순위를 무료로 확인하세요.[출처:사람인 연봉정보]

# data[].attributes.body
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

# Define the base URL
base_url = "https://www.yes24.com/24/category/bestseller"

# Initialize empty lists to store prices and titles
prices = []
titles = []

# Create a session with SSL certificate verification disabled
session = requests.Session()
session.verify = False

# Loop through pages 1 to 10
for page in range(1, 11):
# Construct the complete URL for the current page
url = f"{base_url}?CategoryNumber=001&sumgb=06&PageNumber={page}"

# Send a GET request to the URL
response = session.get(url)

# Check if the request was successful
if response.status_code == 200:
# Parse the HTML content of the page
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")

# Find all elements with class "priceB" which contain the prices
price_elements = soup.find_all(class_="priceB")

# Find all elements with class "goodsTxtInfo" which contain the titles
title_elements = soup.find_all(class_="goodsTxtInfo")

# Extract and store the prices and titles
for price_element, title_element in zip(price_elements, title_elements):
price = price_element.text.strip()
title = title_element.find("a").text.strip()
prices.append(price)
titles.append(title)

# Print progress
print(f"Page {page} done.")
else:
print(f"Failed to fetch page {page}. Status code: {response.status_code}")

# Create a DataFrame from the prices and titles
df = pd.DataFrame({"Title": titles, "Price": prices})

# Save the DataFrame to a CSV file
df.to_csv("titles_and_prices.csv", index=False)

print("Titles and prices saved to 'titles_and_prices.csv'.")

# data[].attributes.body
https://search.naver.com/search.naver?where=news&query=%EC%88%98%ED%95%99%EA%B3%BC&sm=tab_opt&sort=1&photo=0&field=0&pd=0&ds=&de=&docid=&related=0&mynews=0&office_type=0&office_section_code=0&news_office_checked=&nso=so%3Add%2Cp%3Aall&is_sug_officeid=0 링크에서 가격만 크롤링할 수 있는 파이썬 코드 짜줘. 클래스는 “goodsTxtInfo”에 있어. 1 페이지에서 크롤링이 끝나면, 자동으로 다음 페이지로 넘어가도록 해. 10페이지까지 뉴스 제목 크롤링해서 엑셀 파일로 반환해줘.

# data[].attributes.body
청소년 베스트셀러의 가격 별 책의 권 수

# data[].attributes.body
1106남규빈

# data[].attributes.headline
[챗GPT 프롬프트] 1. 화면에서 도서 정보가 있는 bif 태그 안에 p태그의 모든 내용을 크롤링

# data[].attributes.subject
[챗GPT 프롬프트] 1. 화면에서 도서 정보가 있는 bif 태그 안에 p태그의 모든 내용을 크롤링

# data[].attributes.attachment_link.title
CSV 크롤링 파이썬 코드

# data[].attributes.headline
[챗GPT 프롬프트] 2. 1에서 생성한 csv 파일에서 청구기호 번호만 추출하는 명

# data[].attributes.subject
[챗GPT 프롬프트] 2. 1에서 생성한 csv 파일에서 청구기호 번호만 추출하는 명

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
아래는 Python을 사용하여 "crawled_data.csv" 파일을 열고 각 행에서 "청구기호: "와 "|등록번호: " 사이의 값을 추출하여 새로운 CSV 파일로 저장하는 코드 예제입니다. 이 코드를 실행하기 전에 pandas 라이브러리를 설치해야 합니다. 만약 미설치 상태라면, 다음 명령을 사용하여 설치할 수 있습니다:

그런 다음, 아래의 Python 코드를 사용하여 CSV 파일을 처리하실 수 있습니다:

import pandas as pd input_file = "crawled_data.csv" output_file = "extracted_data.csv" extracted_data = [] with open(input_file, "r", encoding="utf-8") as file: for line in file: start_index = line.find("청구기호: ") end_index = line.find("|등록번호: ") if start_index != -1 and end_index != -1: data = line[start_index + len("청구기호: "):end_index] extracted_data.append(data.strip()) df = pd.DataFrame(extracted_data, columns=["추출된 데이터"]) df.to_csv(output_file, index=False, encoding="utf-8") print("데이터 추출 및 저장 완료!")

이 코드는 "crawled_data.csv" 파일을 열어 각 행에서 "청구기호: "와 "|등록번호: " 사이의 값을 추출하여 "extracted_data.csv" 파일로 저장합니다. 코드를 실행하면 "데이터 추출 및 저장 완료!" 메시지가 표시됩니다. 결과 파일인 "extracted_data.csv"에는 추출된 데이터가 저장됩니다.

# data[].attributes.attachment_link.description
아래는 Python을 사용하여 “crawled_data.csv” 파일을 열고 각 행에서 ”청구기호: ”와 ”|등록번호: ” 사이의 값을 추출하여 새로운 CSV 파일로 저장하는 코드 예제입니다. 이 코드를 실행하기 전에 pandas 라이브러리를 설치해야 합니다. 만약 미설치 상태라면, 다음 명령을 사용하여 설치할 수 있습니다:

# data[].attributes.body
'Maza'
By.XPATH, r'//*[@id="default"]/div/stats-page/div/div[3]/div/stats-rankings-players/div/div/div[1]/a[258]/div[1]/span[2]/span[2]'

'Mehr laden'
By.XPATH, "//button[contains(text(), 'Mehr laden'

# data[].attributes.headline
[챗GPT 프롬프트] 3. 2에서 생성한 csv에서 한글을 삭제하여 다시 csv로 저

# data[].attributes.subject
[챗GPT 프롬프트] 3. 2에서 생성한 csv에서 한글을 삭제하여 다시 csv로 저

# data[].attributes.attachment_link.title
한글 데이터 삭제 코드

# data[].attributes.attachment_link.description
아래는 Python을 사용하여 "extracted_data.csv" 파일을 열고 각 행에서 한글 데이터를 삭제하는 코드입니다. 이 코드는 csv 모듈을 사용하여 CSV 파일을 열고, 각 행을 처리하면서 한글 문자를 제거합니다.

# data[].attributes.attachment_link.description
To crawl the titles from the provided link and store them in a CSV file, you can use Python with the BeautifulSoup and requests libraries for web scraping. Additionally, you can use the pandas library to handle CSV operations.

# data[].attributes.body
1512 유동현, 1609 백건, 1616 정연승

# data[].attributes.body
1508 박승아 1510 손미와 1215 이율휘

# data[].attributes.body
1204 김태영, 1206 류은진, 1211 윤소정

# data[].attributes.body
1117 임하선, 1120 허태은, 1409 석보경, 1415 이한나

# data[].attributes.body
한국 영화 예매율
- 영화 예매율에 따른 영화의 개수
ex) 예매율이 7% 이상인 영화는 몇 개일까?

# data[].attributes.attachment_link.title
무비차트 < 무비차트 | 영화 그 이상의 감동. CGV

# data[].attributes.attachment_link.description
CGV는 선진화된 관람문화와 최고의 서비스로 고객에게 잊을 수 없는 감동을 선사합니다. CGV홈페이지를 통해 영화 예매뿐만 아니라 그 이상의 서비스와 감동을 전달하고, 다양한 즐거움과 특별한 경험을 제공하고자 합니다.

# data[].attributes.body
import requests

from bs4 import BeautifulSoup

import csv

# Define the base URL pattern with page numbers

base_url = "http://www.cgv.co.kr/movies/?lt=1&ft=0&page={}"

# Initialize a CSV file for writing

with open('movie_ticket_sales.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as csvfile:

csvwriter = csv.writer(csvfile)

csvwriter.writerow(['Title', 'Ticket Sales Percentage']) # Write the header row

# Loop through the first 10 pages

for page_num in range(1, 11):

url = base_url.format(page_num)

# Send an HTTP GET request

response = requests.get(url)

# Check if the request was successful

if response.status_code == 200:

soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# Find all elements with class "goodsTxInfo"

goods_elements = soup.find_all(class_='goodsTxInfo')

# Extract and write the titles and ticket sales percentages to the CSV file

for goods in goods_elements:

title = goods.find('strong', class_='title').text.strip()

ticket_sales = goods.find('div', class_='percent').text.strip()

csvwriter.writerow([title, ticket_sales])

print(f"Page {page_num} scraped successfully.")

else:

print(f"Failed to scrape page {page_num}.")

print("Scraping complete. Data saved in 'movie_ticket_sales.csv'.")

# data[].attributes.body
영화 예매 순위

# data[].attributes.attachment_link.title
무비차트 < 무비차트 | 영화 그 이상의 감동. CGV

# data[].attributes.attachment_link.description
CGV는 선진화된 관람문화와 최고의 서비스로 고객에게 잊을 수 없는 감동을 선사합니다. CGV홈페이지를 통해 영화 예매뿐만 아니라 그 이상의 서비스와 감동을 전달하고, 다양한 즐거움과 특별한 경험을 제공하고자 합니다.

# data[].attributes.body
영화 예매 순위

# data[].attributes.body
22-23 분데스리가 득점에 따른 선수 명수

# data[].attributes.attachment_link.provider_name
bundesliga.de - die offizielle Webseite der Bundesliga

# data[].attributes.attachment_link.title
Bundesliga | Statistiken 2022-2023 | Spieler | Tore

# data[].attributes.attachment_link.description
Infos und Statistiken zu den Teams der Saison 2022-2023 findest du hier.

# data[].attributes.body
청소년 베스트셀러의 가격

# data[].attributes.body
연령대별 여자아이돌 명수

# data[].attributes.attachment_link.description
I cannot directly interact with websites or click buttons on web pages. However, I can provide you with a Python script that uses a web scraping library like BeautifulSoup and requests to automate the process of clicking the “Mehr laden” (Load more) button until “Maza” appears on the page. Please no…