import pandas as pd
from urllib.request import urlopen
from bs4 import BeautifulSoup
from matplotlib import pyplot as plt
# https://finance.naver.com/item/main.nhn?code=005930

1페이지 부터 마지막 페이지까지 for문을 돌면서 데이터를 다운로드 하기 위함

<td class="pgRR">
<a href="/item/sise_day.nhn?code=005930&amp;page=615">맨뒤
<img src="https://ssl.pstatic.net/static/n/cmn/bu_pgarRR.gif" width="8" height="5" alt="" border="0">
</a>
</td>
url = 'https://finance.naver.com/item/sise_day.nhn?code=005930&page=1'
doc = urlopen(url)
html = BeautifulSoup(doc, 'lxml')
# print(html)

주유소 급유

Resources: Resource ← gas station
Resources: Container ← The shared fuel tank Waiting for other processes

이 예제는 주유소와 주유소에 도착하는 자동차를 모델링합니다.
This examples models a gas station and cars that arrive at the station for refueling.

주유소에는 제한된 수의 연료 펌프와 연료 펌프간에 공유되는 연료 탱크가 있습니다.
The…


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The Process instance that is returned by Environment.process() can be utilized for process interactions. The two most common examples for this are to wait for another process to finish and to interrupt another process while it is waiting for an event.

Environment.process ()에서 반환하는 Process 인스턴스는 프로세스 상호 작용에 사용할…


Discrete event simulation for Python

SimPy is a process-based discrete-event simulation framework based on standard Python.
SimPy는 표준 파이썬을 기반으로 하는 프로세스 기반 이산 이벤트 시뮬레이션 프레임 워크입니다.

!which python
/c/tools5/env_py37/lab_03/Scripts/python
def car(env):
while True:
print('Start parking at %d' % env.now)
parking_duration = 5
yield env.timeout(parking_duration)

print('Start driving at %d' % env.now)
trip_duration = 2
yield env.timeout(trip_duration)
import simpy
env = simpy.Environment()
env.process(car(env))
<Process(car) object at 0x25b30d2bf08>env.run(until=15)[out]
Start parking at 0
Start driving at 5
Start parking at 7
Start driving at 12
Start parking at 14

■ 참고한 사이트 https://simpy.readthedocs.io/en/latest/simpy_intro/basic_concepts.html


Resources

리소스란 사용 가능한 자원이다. 예를 들어, 충전기가 5개인 충전소에 여러대의 차들이 충전을 하러 오는 상황을 생각해 볼 수 있다. 그리고 일반적인 카페와 같이 만들어서 파는 생산자-소비자 관계가 있을 수 있다.

Resource 클래스를 station으로 인스턴스화했고 Resource 인스턴스는 request() 함수를 사용할 수 있다. 이 함수는 리소스인 station이 다시 사용 가능해질 때까지 기다리게 한다. station의 리소스 총량은 capacity 값으로 정할 수 있다.

여기서 충전소가 차에게 리소스를 제공하는 형태는 FIFO(first in first out) 방식이다.

참고 사이트 > https://greatjoy.tistory.com/m/74


전처리 팁

np.where(X_train[[‘petal_length’]] >=2, 1, 0)[문자열 숫자형 변환]
test['Sex'] = test['Sex'].map({'male':0, 'female':1})
test['Embarked'] = test['Embarked'].map({'S':0, 'C':1, 'Q':2})

[One-Hot Encoding]

[One-Hot Encoding]
test = pd.get_dummies(test, columns=['Embarked'], prefix='Embarked')
print(test.columns)
[out]
Index(['PassengerId', 'Pclass', 'Name', 'Sex', 'Age', 'SibSp', 'Parch', 'Ticket', 'Fare', 'Cabin', 'Embarked_0', 'Embarked_1', 'Embarked_2'], dtype='object')​

집합

df = pd.concat([df, df_null], axis=0) # union all

test machine learning model

ㅇ테스트 대상:
전처리, 모델, 후 처리

ㅇ운영중 문제 발생: 오류, 장애
- 오류 발생

신속한 문제 해결

로깅

테스트 자동화

가동중인 모델의 오류 최소화

x인자의 누락

KyungOok,Sung

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