호프아카이브

import os import pandas as pd def get_dataframe_text(f) : header = None # df_task_info = pd.DataFrame(columns = ['processid', 'parentprocessid', 'commandline']) flag = True while True : #1. text 데이터 확인 line = f.readline() if not line : break #2. text -> list 변환하여 길이 확인 line = line.split() line_list = list(line) if len(line_list) == 0 : continue if flag == True : flag = False header = pd.Series(l..

import pandas as pd df_task_info = pd.DataFrame(columns = ['processid', 'parentprocessid', 'commandline']) print("start") for index in range(1,11) : df_task_info = df_task_info.append(pd.DataFrame([[index, "parentprocessid" +str(index), 'commandline'+str(index)]], columns=['processid', 'parentprocessid', 'commandline']), ignore_index=True) print(df_task_info)

1. 프로세스 목록 조회 - tasklist.exe /fi "imagename eq py*" - tasklist.exe /v /fi "imagename eq py*" 2. WMIC 명렁어 wmic path Win32_PerfFormattedData_PerfProc_Process 명령어 --> CPU 부하 확인 wmic path Win32_PerfFormattedData_PerfProc_Process where "name like 'py%'" get Name, IDProcess, PercentProcessorTime process 실행 정보 가져오기 wmic process where "name like 'py%'" get processid, parentprocessid, commandline 3. Win3..

1. 현재 경로 가져오기 current_path = os.getcwd() print(current_path) 2. 현재 경로 저장 - 코드 -생성 파일 -생성 파일에 저장된 text 내용

1. 한줄 주석 처리하기 - '#' 을 맨앞에 입력 - 쥬피터노트북에서 단축키 -> Ctrl + / 2. 여러 코드 주석 처리하기 큰 따움표 3개 입력 : """

1. 목적 - 문자열 계산식을 순서대로 계산할 경우 우선 순위에 따른 계산 오류 발생 ex) (1+2) * (3+4) / 4 --> 아래 같이 계산 순서 필요 2. 계산식 표현법 1) 중위 표현법 - 연산자가 피연사자들 사이에 위치 2) 후위 표현법 - 연산자가 피연사자들 뒤에 위치 (사칙연산 프로그램을만들때 편리하게 설계) 설계 방법) 1) 피연산자(숫자)는 스택에 넣지 않고 그냥 출력 2) 연산자의 경우 -> Stack이 비어 있으면 Stack에 저장 -> Stack에 연산자가 있는 경우 ->연산자(Stack)의 우선순위가 같거나 크면 pop하여 출력하고 현재 연산자를 Stack에 저장 ->연산자(Stack)의 우선순위가 낮을 경우 현재 연산자를 Stack에 저장 3) 수식이 끝나면 스택이 빌 때 까..

1. 현재 CPU 사용률 typeperf "\Processor(*)\% Processor Time" -->CPU 갯수 만큼 사용률 표 - 논리 프로세서 12 개 - 시간, CPU 사용률 0~11, Total CPU 사용률 (총 14개 정보가 표시) 2.

1. 테이블 스키마만 복사 Create TABLE [NewTable] AS Select * FROM [OldTable] WHERE 1=2 2. 테이블 스키마 + 데이터를 같이 복사 Create TABLE [NewTable] AS Select * FROM [OldTable] 3. 데이터만 복사 (복사할 테이블 스키마가같은 경우) Insert Into [NewTable] Select * From [OldTable]

1. Pandas 설치 - pip install pandas 2. Pandas 참조 - import padnas as pd 3. Pandas 데이터타입 - Series : 컬럼이 한 개 있는 형태 - Data Frame : 컬럼이 두 개 이상인 형태 예제1) Series 사용 import pandas as pd #Series -> 컬럼이 한 개만 형태 #DataFrame -> 컬럼이 두 개 이상인 형태 member = pd.Series(['kim', 'lee', 'park']) print(member) 결과 --> 예제2) #dictionary -> Series 변경 dic_member2 = {'홍길동' : 100, '일지매' : 200, '전우치' : 300} dic_member3= {'홍길동' : 1..