이 장에서는 재무 분석 봇 또는 마케팅 봇을 구축하는 데 자주 사용하는 12가지 유용한 Python 함수 및 모듈에 대해 이야기하겠습니다. 이러한 모든 요소는 수집한데이터를 정리하고 정리한 다음 RPA로 작동하도록 결합된 스크립트 간에 원활하게 자동화할 시간을 없앨 수 있습니다.
목차: 재무 및 마케팅 봇 구축에 사용하기 위해 적용되는 12가지 유용한 Python 함수 및 모듈
- 데이터 정리, 추출, 서식 지정 및 계산의 중요성
- 데이터 유형 변환기
-
Replace() -
Split() -
Strip() -
Get_text() -
Format - f -
Time.sleep() -
Datetime() -
Random.randint() - 정규 표현식
- 팬더 – 데이터 프레임
- 넘피
데이터 정리, 추출, 서식 지정 및 계산의. 중요성
RPA 애플리케이션은 기본적으로 재무 인재와 마케터가 운영 활동에서 더 많은 시간을 절약하고 전략과 창의성에 더 집중하는 시간을 전환하도록 돕고 있습니다. 따라서 모든 RPA에는 하나의 핵심 임무가 있습니다. 즉, 정리, 검증, 형식 지정 및 사전 정의된 데이터를 제공하는 것입니다. 시각화된 형태로 계산 결과를 참조하고 신뢰할 수 있습니다.
이전에 Python Tutorial에서 언급했듯이 RPA는 더 넓은 범위의 연구 및 운영 작업을 다룰 수 있습니다. 영감을 주는 트렌드 트렌드, 경쟁사 모니터링, 시장 조사, 광고 최적화, 데이터 수집, B2B 수요 창출 등이 될 수 있습니다. 기본적으로 사람들은 결과를 소비하는 것과 같으며 지능적인 통찰력을 기반으로 전략과 실행을 결정할 수 있습니다.
또한 광고 최적화 및 B2B 수요 창출과 같은 목표 중심은 RPA의 가장 중요한 가치 중 하나입니다. 우리는 가격 책정, 제품 또는 잠재적 잠재 고객과의 커뮤니케이션및 협상과 같은 비즈니스 수준 전략에 더 집중할 수 있습니다.
이러한 종류의 RPA를 얻기 위해 RPA 구축에 일반적으로 사용하는 10가지 유용한 Python 함수 및 방법이 있습니다.
데이터 유형 변환기
전 세계를 구성하는 데이터의 기본 유형은 크게 4가지가 있습니다. 정수, 문자열, 부울 및 부동입니다. 그리고 목록, 튜플 및 사전의 3가지 유형의 고급 데이터 형식이 있습니다.
정수와 문자열 또는 문자열과 정수 간 변환은 호환되지 않는 데이터 유형으로 인한 버그를 방지하는 RPA 애플리케이션 구축에 유용합니다.
-
Int() -
Str() -
Float()
예를 들어 플라스크를 사용하여 URL 매개 변수 및 페이지 페이지 매김을 만들 때 기본적으로 정수 형식으로 인수를 설정합니다. 실제로 문자열 형식으로 된 페이지를 발견할 수 있으며 이로 인해 마지막에 버그가 발생합니다. 이 버그를 수정하기 위해 int() 사용하여 확실히 페이지 변수를 정수로 변환할 수 있습니다.
기본 데이터 유형 외에도 목록 및 사전과 같은 고급 데이터 유형은 모든 RPA 애플리케이션에서 필수적입니다. 이러한 데이터 유형 변환기 에 대한 자세한 내용은 다음 문서를 확인하십시오.
48장: JSON, CSV로 XML 변환기, SQL, Google 스프레드시트 데이터를 JSON, XML로 변환
바꾸다()
replace() 함수는 스크립트 실행 모드에서 지정된 구를 다른 지정된 구로 바꾸는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 방법은 정보를 스크랩하고 수집하는 봇을 구축하는 데 매우 유용합니다. 실제 인터넷 세계에는 스크랩할 수 있는 완전히 조직화된 코딩이 없기 때문입니다. 어떤 면에서 데이터는 구조화되지 않았고 방대합니다. 이 문제를 미리 해결하려면 정보와 코드를 검증해야 합니다.
나뉘다()
split() 함수는 문자열을 정렬된 하위 문자열 목록으로 나누고 이러한 하위 문자열을 배열에 넣은 다음 배열을 반환합니다. 분할은 패턴을 검색하여 수행되며 패턴은메소드 호출의 첫 번째 매개변수로 제공됩니다 .
스크래핑 HTML 요소와 데이터는 일반적으로 데이터 구조에서 유용하지 않은 정보와 혼합됩니다. 예를 들어 사람들은 제품 페이지의 전체 URL을 가져올 필요가 없습니다. 대신 사람들은 split() 메서드를 활용하여 특히 스크래핑 프로세스에서 ASIN ID를 추출할 수 있습니다. 이 접근 방식은 Twitter 닉네임, Youtube 채널 ID 또는 리디렉션 도메인 정보 제거에 적용할 수있습니다.
조각()
Python의 Strip() 함수는 Python 라이브러리에서 제공되는 내장 함수 중 하나입니다. 원래 문자열의 시작과 끝에서 지정된 문자를 제거하거나 자릅니다. strip() 메서드의 기본 동작은 문자열의 시작과 끝에서 공백을 제거하는 것입니다. 기본적으로 Google 스프레드시트의 트리밍 공식도 마찬가지입니다.
버그나 데이터 일치 오류를 방지하기 위해 기본적으로 스크래핑 봇은 공백을 제거하는 이 방법이 필요합니다. 이 메서드의 목적은 Google 스프레드시트의 trim()과같습니다. 데이터를 올바른 형식으로 배치할 수 있습니다.
Get_text()
Get_text() 는 h1, h2, p, a, class 등과 같은 그리기 개체에서 텍스트를 추출하는 데 사용됩니다. 대부분의 마케팅 봇은 개체에서 텍스트 정보또는 문자열 데이터를 가져오는 기능이 있습니다. 특히 Tensorflow를 사용하여 블로그와 기사를 작성하도록 AI 머신을 훈련해야 하는 경우 훈련 데이터를 가져오기 위해 이 방법이 필요합니다.
형식 및 f
내장 된 Python의 환상적인 방법입니다. 기본적으로 사람들은 스크랩한 요소를 함께 결합하고 새로운 개체로 다시 포맷할 수 있습니다. 예를 들어 Youtube 봇을사용 중이고 채널 ID를 가져오는 경우 사람들은 Youtube 정보 페이지를 스크랩할 수 있도록 연결할 수 있습니다.
또한 사용자가 입력한 값을 기반으로 SQL 데이터베이스에서 데이터를 가져오려는 경우 사람들은 format () 사용하여 변수를 추가하고 실제 다른값 입력을 기반으로 다른 데이터를 반환할 수 있습니다.
시간.수면()
Python 프로그램을 실행하는 동안 몇 초 동안 프로그램 실행을 지연하고 싶을 때가 있습니다.
Python 시간 모듈에는 프로그램 실행을 지연시킬 수 있는 time.sleep() 이라는 내장 함수가 있습니다.
sleep() 함수를 사용하면 특정 기능을 가져오는 데 큰 도움이 될 수 있는 지연을 생성할 수 있으므로 Python 프로젝트에서 더 창의적일 수 있습니다.
모든 봇에서 느린 로딩 속도로 인해 정보가 누락되는 것을 방지할 수 있기 때문에 함수가 더 정확하게 작동하도록 스크래핑하는 데 도움이 될 수 있습니다.
날짜 시간()
Python Datetime 모듈은 날짜와 시간을 다루는 클래스를 제공합니다. 이러한 클래스는 날짜, 시간 및 시간 간격을 처리하는 여러 함수를 제공합니다. Date 및DateTime은 Python의 개체이므로 조작할 때 문자열이나 타임스탬프가 아니라 실제로 개체를 조작하는 것입니다.
Datetime() 날짜 범위별로 보고서를 기록하고 쉽게 피벗할 수 있는 데이터 레이블을 제공하는 속성을 가질 수 있습니다. 사람들은 다양한 데이터포인트에서 인사이트와 스크랩한 분석을 쉽게 식별할 수 있습니다.
Random.randint()
random 모듈의 randrange() 및 randint() 함수를 사용하여 범위 내에서 임의의 정수를 생성할 수 있습니다. 이는 일반적으로챗봇 및 아웃리치 봇에 적용됩니다.
예를 들어 이제 봇은 소셜 미디어 채널에서 잠재 고객 목록에 도달하거나 실시간 채팅에서 질문에 답하는 것을 좋아합니다. 전환을 풍부하게 하기 위해 대화에서 누구에게나 매번 인사를 하고 싶지 않고 봇이 인사말 및 본문 정보에서 선택할 수 있는 몇 가지 옵션을 갖고 싶습니다.
정규 표현식
정규식 은 패턴에 포함된 특수 구문을 사용하여 다른 문자열이나 문자열 집합을 일치시키거나 찾는 데 도움이 되는 특수 문자 시퀀스입니다. 데이터 필터링, 데이터 스크래핑 및 조작에 널리 사용됩니다.
마케팅 봇에서는 이메일 스크레이퍼여야 합니다. Regex는 정보 바다에서 이메일 주소를 추출하는 데 도움이 됩니다. 모든 이메일이 당신 앞에 팝업되는 것은 마법과 같습니다.
팬더 – 데이터 프레임
Pandas DataFrame은 테이블 형식 데이터를 표현하고 작업하는 방법입니다. 데이터를 행과 열로 구성하여 2차원 데이터 구조로 만드는 테이블로 볼 수 있습니다. DataFrame은 처음부터 새로 만들거나 Numpy 배열과 같은 다른 데이터 구조를 사용할 수 있습니다. DataFrame에서 허용하는 주요 입력 유형은 다음과 같습니다.
- 1D 배열, 목록, 사전 또는 시리즈의 사전
- 2차원 NumPy.ndarray
- 구조화 또는 기록 ndarray
- 시리즈
- 다른 데이터프레임
Pandas 데이터 프레임은 내 Python 자습서를 팔로우하는 경우 친숙한 모듈입니다. 기본적으로 데이터 구조와 시각화를 조작할 수 있는 거대한 공간을 제공할 수있습니다. Excel, Google 스프레드시트, JSON, SQL 등과 상호 작용할 수 있습니다.
넘피
NumPy는 Python 프로그래밍 언어를 위한 강력하고 최적화된 무료 오픈 소스 라이브러리입니다. 대형 다차원 배열(매트릭스 또는 텐서라고도 함)에 대한 지원을추가합니다.
또한 이러한 어레이와 함께 작동하는 높은 수준의 수학 함수 모음도 갖추고 있습니다. 여기에는 기본 선형 대수학, 무작위 시뮬레이션, 푸리에 변환, 삼각법 연산 및통계 연산이 포함됩니다.
NumPy는 'numerical Python'의 약자이며 Numeric 및 Numarray 라이브러리의 초기 작업을 기반으로 Python에 빠른 수치 계산을 제공하는 것을 목표로 합니다. 오늘날 NumPy에는 수많은 기여자가 있으며 NumFOCUS가 후원합니다.
과학 컴퓨팅의 핵심 라이브러리인 NumPy는 Pandas, Scikit-Learn 및 SciPy와 같은 라이브러리의 기반입니다. 대규모 배열에서 최적화된 수학 연산을 수행하는데 널리 사용됩니다.
마무리
금융 및 마케팅 봇 구축에 사용하기 위해 적용되는 유용한 Python 함수 및 모듈 55장 – 12장을 즐겁게 읽으시기 바랍니다. 그렇다면 아래 나열된 항목 중 하나를 수행하여 지원해 주세요. 항상 채널에도움이 되기 때문입니다.
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