축구선수 몸값 분석 웹 크롤링 (6) - Bootstrap으로 html 꾸미기

1. HTML 변경 (Bootstrap) 프론트엔드를 꾸미기 위해서 HTML과 CSS에 투자해야 하는 시간을 줄여주는 Bootstrap을 사용. 기존의 체크박스 코드와 결합하여 POST로 데이터를 넘겨줬다. Bootstrap의 장점 중 하나는 반응형 웹을 지원한다는 것. Bootstrap의 코드를 가져올 때 css의 경로 설정을 다시 해야 이미지나 스타일을 불러올 수 있다. 아직은 백엔드를 배우는 입장이기에 Bootstrap을 사용하지만 추후 html, css, js를 공부해야 함을 느꼈다. Please input number List number Select Value Type : $ € ₩ Search

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• · 2022. 7. 12.
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축구선수 몸값 분석 웹 크롤링 (5) - 선택조건 체크박스 추가 및 데이터 처리

1. HTML 체크박스 추가

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• · 2022. 7. 11.
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축구선수 몸값 분석 웹 크롤링 (4) - 입력 범위 수정 및 Index 열 삭제

1. 명수 입력값 범위 확대 기존 25, 50, 75, 100에서 최대 500명까지 자유롭게 입력 가능 1페이지당 25명을 보여주기 때문에 입력값/25한 값을 올림하여 반복문을 처리함 def show_valueList(list_num): list_num = int(list_num) url = "https://www.transfermarkt.com/" headers = {'User-Agent' : "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/103.0.0.0 Safari/537.36"} player_list=[] # 나눈 값을 math 패키지의 ceil 함수를 사용하여 값을 올림 for i i..

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• · 2022. 7. 8.
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축구선수 몸값 분석 웹 크롤링 (3) - 서버 연동하기

https://wikidocs.net/book/4479 핵심만 해보는 flask 튜토리얼 가끔씩 flask쓰려면 헷갈려서 필요한 것만 실전형으로 해보는 튜토리얼을 만들어봅니다. 개인적으로 할 때마다 구글링하는데, 이 방법말고 예전에 이게 더 편했는데..하던 ... wikidocs.net 위 자료를 클론 코딩하며 키워드 분석 프로젝트를 배포까지 진행하였고, 이를 바탕으로 Flask를 활용한 사이드 프로젝트를 진행하였다. 1. 트랜스퍼 마켓 크롤링 파일 생성 from bs4 import BeautifulSoup import requests import pandas as pd import time def show_valueList(list_num): list_num = int(list_num) url = "h..

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• · 2022. 7. 7.
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축구선수 몸값 분석 웹 크롤링 (2)

HTML 삽입 미리보기할 수 없는 소스 프로젝트에서 활용할 수 있는 부분) pandas와 groupby를 사용하면 사용자의 요구에 맞게 필요한 정보만 추출하여 제공할 수 있다. 그래프 등 시각적인 자료를 추가하여 선수들의 몸값 추이와 연령대 변화도 알 수 있다

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• · 2022. 7. 2.
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축구선수 몸값 분석 웹 크롤링 (1)

해당 프로젝트는 https://www.inflearn.com/course/%EC%9B%B9%ED%81%AC%EB%A1%A4%EB%A7%81-%EC%B6%95%EA%B5%AC%EC%84%A0%EC%88%98%EB%B6%84%EC%84%9D#curriculum [무료] [Python 실전] 웹크롤링과 데이터분석 : 전세계 축구 선수 몸값 분석 - 인프런 | 강의 손흥민 통산 100호골 기념 프로젝트! 트랜스퍼마켓(Transfermarkt) 실전 크롤링 & 데이터 분석, - 강의 소개 | 인프런... www.inflearn.com 강의를 참고하여 진행하였다. 파이썬 웹크롤링의 기본적인 requests와 bs4를 이용하였으며, 데이터를 구조화하는데 있어서 padas 라이브러리를 사용하였다. import requ..

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• · 2022. 6. 30.
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