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2020년 11월 8일 (일) 23:42 판
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- DBA { Oracle DBA 명령어 > DBA 초급 과정 > DBA 고급 과정 }
- 튜닝 { 오라클 튜닝 목록 }
- 모델링 { 데이터 모델링 가이드 }
디비 카페
DBCAFE (http:// [dbcafe.co.kr] :: sensing) visited
notifications_active 주제별 등록건수 / 총 1,033건
오라클: 516 건 / 파이썬: 73 건 / R : 14 건 / MySQL: 23 건 / 윈도우: 12 건 / Linux: 12 건 / 주식: 40 건 / 머신러닝: 3 건 / 자동화: 5 건 / WEB: 1 건 / 도서: 5 건
[편집]
1.1 SQL 명령어[편집]
1.2 DBA 오브젝트 관리(테이블/컬럼/인덱스/뷰/....)[편집]
1.2.1 함수/프로시져/트리거 오브젝트 추출 쿼리[편집]
1.2.2 사용자 관리[편집]
1.2.3 오라클 ASM 관리[편집]
1.2.4 오라클 RAC 관리[편집]
1.2.5 파라미터 관리[편집]
1.2.6 저장공간/용량 관리[편집]
1.2.7 DB 관리 SQL [편집]
- ROLLBACK SEGMENT의 사용상황 보기
- 테이블에 LOCK이 걸렸는지를 보기
- Lock을 잡고있는 세션과 기다리는 세션 조회
- 테이블에 걸린 비정상적 LOCK 풀기
- 작업 중인 데이터베이스 트랜잭션 조회
- 열려 있는 커서 조회
- 잠금 발생 유형 조회
- 잠금 상태 오브젝트 조회
- 잠금 SQL 구문 조회
- 해당 테이블의 세션을 제거하는 쿼리
- Blocking Lock Session 확인
- 사용자별 오브젝트 수
- 연결되어 있는 OS 사용자 및 프로그램 조회
- 1시간 이상 유휴 상태인 세션
- Active Session 중 Idle Time이 긴 작업
- DBUser 별로 Session 정보를 조회
- Session별 사용 명령어
- 사용자 session 중에서 2시간 이상 idle 상태가 지속되는 session을 kill
- Oracle Process의 정보
- 오브젝트에 접속되어 있는 프로그램 조회
- 롤백 세그먼트 경합 조회
- CPU를 많이 사용하는 세션의 식별
- Disk Read 가 많은 SQL문 찾기
- Rollback Segment를 사용하고 있는 SQL문 조회
- 오래도록 수행되는 Full Table Scan를 모니터링
- System 테이블스페이스에 비시스템 세그먼트 조회
- 인덱스의 Delete Space 조회
- 딕셔너리/뷰 정보 조회
- 패키지 검색 1 - 특정 오라클 사용자 중에서 패키지 소스와 일치하는 텍스트를 조회
- 특정 사용자의 패키지 내에서 주석처리가 되지 않은 항목을 조회
- 다중 UPDATE 쿼리
- CPU를 많이 사용하는 세션의 식별(SQL TEXT 조회)
- 현재 세션에서 10초이상 걸리는 쿼리 조회 (SELECT절)
- 현재 세션에서 PGA, UGA, CPU 사용량 세션별로 조회하는 쿼리
- 상호 DB간에 컬럼 이름 비교
- DB Link 보기
- View의 정의 내역 보기
- 동일한 자료 삭제
2.1 DBA[편집]
- DB구축
- 오브젝트(테이블,인덱스,시노님,뷰..) 생성/관리
- 오라클 DDL 생성/감시
- 테이블 관리
- 테이블 변경 신청서 양식
- 인덱스 관리
- 인덱스 신청서 양식
- 시노님 관리
- 시노님 신청서 양식
- 권한 관리
- 권한 신청서 양식
- 시퀀스 관리
- 프로시져/함수 관리
- 개인정보 암호화
- 모니터링(락,세션,부하)
- 스케줄 관리
- 데이터 이관
- 오라클 데이터펌프(impdp/expdp) 작업절차
- Oracle 데이터펌프
- 백업/복구
- 산출물 작성
- 데이터베이스 설계서
- 데이터베이스 사용 설명서
- 테이블 변경 신청서
2.2 DB 모델링/DA[편집]
- 표준 작성
- ERD 사용법
2.3 표준화/META[편집]
2.3.1 메타웍스(MetaWork) 엔터티[편집]
2.4 DB 튜닝[편집]
- 서버 튜닝 대상
- SQL 튜닝 대상
- 오라클 힌트 전체
- 조인
- ORACLE_모니터링#하드파싱(leteral,리터럴) 찾기
- CPU를 과다사용 세션 조회
- 대량 Disk Read SQL 조회
- 오래수행되는 FULL SCAN TABLE
- CPU 과다사용 SQL 조회
- 현재 세션에서 10초이상 SQL
- 현재세션에서 PGA,UGA,CPU사용조회
- 병렬처리,5초이상 IO발생쿼리 모니터링
- ORACLE_모니터링#총 CPU Time 대비 SQL Parsing Time
- ORACLE_모니터링#롤백 세그먼트 경합 조회
- ORACLE_모니터링#Buffer Cache Hit Ratio
- ORACLE_모니터링#Library Cache Hit Ratio
- ORACLE_모니터링#Data Dictionary Cache Hit Ratio
- Log file sync 대기 조회
- 다이니믹 SQL 바인드 변수 처리
- SQL PLAN 사용법
- AWR 이용 튜닝
- ORACLE_모니터링#AWR을 이용한 literal SQL 추출 방법
- ORACLE_모니터링#AWR SQL ordered BY Elapsed Time
- ORACLE_모니터링#AWR SQL ordered BY CPU Time
- ORACLE_모니터링#AWR SQL ordered BY USER I/O Wait Time
- ORACLE_모니터링#AWR SQL ordered BY Gets
- ORACLE_모니터링#AWR SQL ordered BY READS
- ORACLE_모니터링#AWR SQL ordered BY Sharable Memory
- ORACLE_모니터링#AWR SQL ordered BY VERSION COUNT
- ASH 이용 튜닝
- 오라클 통계정보
- 오라클 히스토그램
- ORACLE 튜닝#엑세스 VS FILTER 비교
- ORACLE_모니터링#중복 인덱스 찾기
- 튜닝 사례
2.5 DB 진단[편집]
- 파라미터 진단
- 디스크 진단
- 네트워크 진단
- SQL 진단
- WAIT EVENT 진단
- ALERT LOG 진단
2.6 데이터 전환 이행[편집]
- 전환 전략 수립 #
- 데이터 이행 DDL 작업절차
- 데이터 전환 시나리오
2.7 데이터 품질(DQ) 진단[편집]
- 컬럼속성 불일치 분석현황
- 행정표준용어사용현황
- 행정표준코드사용
- 표준도메인준수
- 표준용어준수
- 미사용테이블현황
- 미사용컬럼현황
- 중복테이블현황
- 기본키미정의테이블현황
- 값진단_코드도메인
- DQ_도메인별_리포트_출력
- PDQ_05_C_진단대상_테이블컬럼정보
- P_DIAG_COLUMN_CODE
- P_DIAG_COLUMN_DTM
- P_DIAG_COLUMN_EAN
- P_DIAG_COLUMN_MONEY
- P_DIAG_COLUMN_NAME
- P_DIAG_COLUMN_NNULL
- P_DIAG_COLUMN_NUMBER
- P_DIAG_COLUMN_PATTERN
- P_DIAG_COLUMN_RATIO
- P_DIAG_COLUMN_YN
- P_DIAG_COLUMN_YYYYMM
- P_DIAG_COLUMN_YYYYMMDD
- P_DIAG_PROC_LOG
- P_TABLE_ROWS
- P_UNUSED_COLUMNS_CALL_NEW
- P_UNUSED_COLUMNS_NEW
- WAA_COL_TOT
- WDQ_HAN_CHK
- 표준코드_사전
- 한글값진단
2.8 데이터 웨어하우스/DW[편집]
2.8.1 DW 용어 및 설명[편집]
4.2 파이썬 기본기 다지기[편집]
4.3 참고 url[편집]
파이썬 언어 기본 for Finance https://www.notion.so/for-Finance-355667aea8f34c169cd7c0f705aaa875
[PY4E] 모두를 위한 프로그래밍 : 파이썬 https://www.notion.so/PY4E-7573a4454709441fa035d5237163aff0
4.4 데이터 타입 확인[편집]
# int
>>> a = 3
>>> type(a)
int
- float
- str
- bool
- complex
>>> c = 3 + 4j
>>> type(c)
complex
4.5 데이터 구조체[편집]
4.5.1 리스트 (LIST)[편집]
- 파이썬에는 배열은 없으며 대신에 index를 부여할 수 있는 시퀀스 타입을 제공.
- 파이썬에서 시퀀스 타입의 특징은 저장하고 있는 데이터가 순서를 가진다는 점이며, 그 중 하나가 list 타입.
- 배열과 거의 흡사하다고 볼수 있다.
- list에 담을 수 있는 타입에는 제한이 없음
- 정수, 문자열 등의 타입뿐만 아니라 모든 타입의 객체 및 다른 list 객체
my_list = [1, 'hello', 3.7, [7, 8, 9], {"a": 2, "b": 3}]
- 정수, 문자열 등의 타입뿐만 아니라 모든 타입의 객체 및 다른 list 객체
4.5.1.1 생성[편집]
>>> names = [ ]
>>> names = ['a', 'b', 'c', 'd’, 'e']
또는
>>> names = list()
>>> names.append('a')
>>> names.append('b')
4.5.1.2 인덱싱 (indexing)[편집]
>>> names = ['a', 'b', 'c', 'd’, 'e']
>>> names[0]
'a'
>>> names[1]
'b'
4.5.1.3 append (리스트 뒤에 추가)[편집]
>>> names = ['a', 'b','c']
>>> names.append('d')
>>> names
['a', 'b', 'c', 'd']
>>> my_list = [1, 3, 5]
>>> my_list.append(100)
>>> my_list
[1, 3, 5, 100]
>>> my_list.append([200, 300])
>>> my_list
[1, 3, 5, 100, [200, 300]]
4.5.1.4 insert (특정위치에 추가)[편집]
>>> names = ['a', 'b', 'c']
>>> names.insert(1, 'e')
>>> names
['a', 'e', 'b', 'c']
4.5.1.5 확장 (extend)[편집]
- list 객체에 새로운 list를 더하여 확장.
- extend(x) 에서 x에는 iterable을 구현한 객체만 사용 가능한데, 시퀀스 타입의 자료형들은 모두 iterable을 구현했으므로 사용 가능.
- append(x) 와의 차이점은 append()는 하나의 요소로서 추가되지만 extend()는 확장 개념으로 추가된다는 점.
- 똑같은 list를 추가해보면 바로 차이점을 알 수 있음.
>>> my_list = [1, 3, 5]
>>> my_list.extend([100, 200, 300])
>>> my_list
[1, 3, 5, 100, 200, 300]
4.5.1.6 요소 제거 (remove)[편집]
>>> my_list = [1, 3, 1, 3]
>>> my_list.remove(1)
>>> my_list
[3, 1, 3]
>>> my_list.remove(3)
>>> my_list
[1, 3]
또는 DEL 키워드 사용
>>> my_list = [1, 3, 1, 3]
>>> del my_list[1]
>>> my_list
[1, 1, 3]
4.5.1.7 list 값 꺼내기 (pop)[편집]
- list의 요소 중 끝의 요소를 꺼내어 반환.
- 복사가 아닌 꺼내는 것이기 때문에 꺼낸 요소는 list 객체에서 사라짐.
>>> my_list = [1, 3, 1, 3]
>>> my_list.pop()
3
>>> my_list
[1, 3, 1]
- pop(index) 로 사용하면 index 위치의 요소 값을 꺼냅니다.
>>> my_list = [1, 3, 1, 3]
>>> my_list.pop(1)
3
>>> my_list
[1, 1, 3]
4.5.1.8 list 정렬 (sort)[편집]
list의 요소 값들을 오름차순으로 정렬.
>>> my_list = [1, 3, 1, 3]
>>> my_list.sort()
>>> my_list
[1, 1, 3, 3]
내림차순으로 정렬하는 경우는 reverse 값을 True.
>>> my_list = [1, 3, 1, 3]
>>> my_list.sort(reverse=True)
>>> my_list
[3, 3, 1, 1]
4.5.1.9 list 거꾸로 뒤집기 (reverse)[편집]
list의 요소를 거꾸로.
>>> my_list = [1, 2, 3, 4]
>>> my_list.reverse()
>>> my_list
[4, 3, 2, 1]
4.5.1.10 len(s)[편집]
>>> names = ['a', 'b', 'c', 'd, 'e']
>>> len(names)
5
4.5.1.11 COUNT list 특정 값 개수 카운트[편집]
>>> my_list = [1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4]
>>> my_list.count(1)
2
4.5.1.12 comprehension[편집]
- 컴프리핸션: 리스트를 한줄의 코드로 쉽게 만들때 사용
>>> data = [3, 4, 5]
>>> float_data = [float(d) for d in data]
4.5.1.13 문자열을 리스트로 형변환[편집]
>>> my_str = 'python'
>>> my_list = list(my_str)
>>> my_list
['p', 'y', 't', 'h', 'o', 'n']
4.5.1.14 다차원 리스트[편집]
- 파이썬에서는 모든 것들이 객체이기 때문에 변수에 무엇을 집어넣든지 실제 그 객체가 들어가는 것이 아닌 객체를 가리키는 객체의 참조 주소값이 변수에 할당됩니다.
- list의 요소들도 사실은 실제 값이 아닌 요소에 할당된 객체의 주소를 가리키고 있습니다.
- 다차원 list를 만들게 되면 또 다른 list가 생성되고 그 list의 주소값을 요소로 가지고 있는 것입니다.
- 실제로는 나머지 요소들도 실제 정수 값이 아닌 정수 객체를 가리키는 주소값이 들어가 있습니다.
>>> my_list = [1, 3, 5, [11, 13, 15]]
>>> my_list
[1, 3, 5, [11, 13, 15]]
>>> my_list[3]
[11, 13, 15]
4.5.1.15 리스트 요소에 index 범위로 접근[편집]
- 파이썬에서 list같은 시퀀스 타입 자료구조의 장점은 다양한 방법으로 요소들을 접근할 수 있다는 점.
- 데이터를 다루는데, 매우 유연하게 코드를 작성할 수 있으며, 머릿속에 생각한대로 직관적으로 데이터를 다룰 수 있음.
>>> my_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]
>>> my_list[9:] # [9]부터 이후의 모든 요소
[10, 11, 12]
>>> my_list[:4] # [4] 이전의 모든 요소
[1, 2, 3, 4]
>>> my_list[::3] # 요소를 3씩 건너 뛰며 접근
[1, 4, 7, 10]
>>> my_list[1:5] # [1] 부터 [5] 이전까지
[2, 3, 4, 5]
>>> my_list[3::2] # [3] 부터 2씩 건너 뛰며 접근
[4, 6, 8, 10, 12]
4.5.1.16 list객체 + 연산[편집]
>>> my_list = [1, 3, 5, 7, 9]
>>> my_list = my_list + my_list
>>> my_list
[1, 3, 5, 7, 9, 1, 3, 5, 7, 9]
4.5.1.17 list객체 * 연산[편집]
>>> my_list = [1, 3, 5, 7, 9]
>>> my_list * 3
[1, 3, 5, 7, 9, 1, 3, 5, 7, 9, 1, 3, 5, 7, 9]
4.5.1.18 list 요소 값 부분 수정[편집]
>>> my_list = [1, 3, 5, 7, 9]
>>> my_list[3] = 10
>>> my_list
[1, 3, 5, 10, 9]
4.5.1.19 list 요소 인덱스 범위 연산으로 수정[편집]
- 리스트[시작:끝] 범위연산을 같이 사용하면 한꺼번에 값을 수정할 수 있음.
- 주의할점은 my_list[3] = [1,2] 와 같은 식으로 수정하려 하면 범위 수정이 아닌 [3] 요소에 [1,2] list가 들어가서 [1, 3, 5, [1, 2], 9] 과 같이 2차원 list가 되어버린다는 점.
- [0:3]은 [0], [1], [2] 를 의미하므로 해당 범위를 수정하기 위해 삭제
4.5.2 튜플[편집]
4.5.2.1 생성[편집]
>>> names = ('a', 'b', 'c', 'd, 'e')
4.5.2.2 len(s)[편집]
>>> names = ('a', 'b', 'c', 'd, 'e')
>>> len(names)
5
4.5.2.3 indexing[편집]
>>> names = ('a', 'b', 'c', 'd, 'e')
>>> names[0]
'a'
>>> names[1]
'b'
4.5.3 딕셔너리[편집]
4.5.3.1 생성[편집]
>>> cur_price = { }
4.5.3.2 insert[편집]
>>> cur_price['samsung'] = 10000
>>> cur_price
{'samsung': 10000}
4.5.3.3 indexing[편집]
>>> cur_price['samsung']
>>> 10000
4.5.3.4 delete[편집]
>>> del cur_price['samsung']
>>> cur_price{}
4.5.3.5 key, value[편집]
>>> cur_price.keys()
dict_keys(['samsung'])
>>> cur_price.values()
dict_values([10000])
4.6 기본 함수[편집]
4.6.1 print[편집]
4.6.2 다중 변수 print[편집]
print("City", city, 'is in the country', country)
4.6.2.1 값을 매개 변수로 전달[편집]
print("City {} is in the country {}".format(city, country))
4.6.2.2 문자열 형식 사용[편집]
순차적 옵션
print("City {} is in the country {}".format(city, country))
숫자 서식
print("City {1} is in the country {0}, yes, in {0}".format(country, city))
명시 적 이름으로 형식화
print("City {city} is in the country {country}".format(country=country, city=city))
4.6.2.3 튜플로 인수를 전달[편집]
print("City %s is in the country %s" %(city, country))
4.6.2.4 Only from Python 3.6[편집]
print(f"City {city} is in the country {country}".format(country=country, city=city))
4.7 문자열 조작 함수[편집]
4.7.2 indexing[편집]
>>> mystring[0]
'h'
4.7.3 slicing[편집]
>>> mystring[0:5]
'hello'
>>> mystring[6:]
'world'
4.7.4 문자열.split(S)[편집]
>>> companies = "yahoo google"
>>> companies.split(' ')
['yahoo', 'google']
4.7.5 in[편집]
>>> 'google' in companies
True
4.7.6 combining[편집]
>>> s1 = "hello"
>>> s2 = "world"
>>> s3 = s1 + ' ' + s2
>>> s3
"hello world"
4.7.7 replace[편집]
>>> a = "yahoo;google"
>>> new_a = a.replace(';', '-')
>>> new_a
"yahoo-google"
4.7.8 index[편집]
>>> s = "yahoo google"
>>> s.index("google")
6
4.7.9 문자열.find(x)[편집]
>>> s = "yahoo google"
>>> s.find("google")
6
4.7.10 stripping[편집]
>>> a = " yahoo "
>>> new_a = a.strip()
>>> new_a
"yahoo"
4.7.11 데이터 형변환[편집]
다음과 같이 데이터를 다른 자료형으로 Casting 할 수 있다.
>>> float(3) #실수형으로 바꿈
3.0
>>> int(3.0) #정수형으로 바꿈
3
>>> int('0xc', 16)
>>> int('0o14', 8)
두 번째 인자에 입력 값의 진수를 명시하면 된다. 다른 벡터 형으로 변환할 수도 있다.
>>> str(3) #문자열로 바꿈
'3'
>>> hex(12) #16진수로 바꿈
'0xa'
>>> oct(10) #8진수로 바꿈
'0o12'
>>> bin(10) #2진수로 바꿈
'0b1010'
다시 10진수로 바꿀 때는 자동으로 바뀐다.
>>> tuple([1,2]) #리스트를 튜플로 바꿈
(1, 2)
>>> list((1,2)) #튜플을 리스트로 바꿈
[1, 2]
>>> set([1,2]) #리스트를 집합 데이터형으로 바꿈
{1, 2}
4.8 딕셔너리로 캐스팅[편집]
- 딕셔너리로 캐스팅 하는 것은 조금 까다로운데 key 값을 어떻게 설정할 것인가를 정해야 하기 때문.
- key와 value가 한 쌍으로 된 경우 딕셔너리로 캐스팅 할 수 있다.
>>> dict([[1,2],[3,4]])#쌍으로 된 경우만 딕셔너리형으로 변환된다.
{1: 2, 3: 4}
4.8.1 유니코드로 변환[편집]
>>> ord(‘가’) #문자를 유니코드 값으로 변환
44032 #44032는 ‘가’의 유니코드 값
>>> chr(44032). #chr()함수는 유니코드 값을 문자로 변환한다.
‘가’
4.9 파이썬 제어문[편집]
4.9.1 조건별 분기[편집]
if ending_price > 10000:
print("sell")
elif ending_price < 8000:
print("buy")
else:
print("hold")
4.9.2 반복 처리[편집]
- Loop – For
>>> for i in range(0, 5):
print(i)
0
1
2
3
4
>>> for i in range(0, 5):
if i % 2 == 0:
print(i, end=' ')
0, 2, 4
>>> buy_list = ['000660', '039490']
>>> for code in buy_list:
print("buy", code)
buy 000660
buy 039490
>>> hold_list = {'naver': 10, 'samsung': 20}
>>> for company, num in hold_list.items():
print(company, num)
naver 10
samsung 20
4.9.3 Loop - While[편집]
>>> i = 0
>>> while i < 5:
print(i)
i += 1
0
1
2
3
4
>>> i = 0
>>> while i < 5:
if i % 2 == 0:
print(i)
i += 1
0 2 4
4.10 파이썬 모듈 임포트 방법[편집]
- 일반적인 import 방식
import os
- 필요 함수만 import 하는 방식
from os import xxx
- 모든 함수를 import 하는 방식
from os import *
4.12 함수 선언[편집]
>>> def cal_upper_price(price):
increment = price * 0.3
upper_price = price + increment
return upper_price
>>> upper_price = cal_upper_price(10000)
>>> upper_price
13000
4.13 모듈[편집]
# stock.py
def cal_upper_price(price):
increment = price * 0.3
upper_price = price + increment
return upper_price
- stock.py 모듈 import
# test.py
import stock
upper_price = stock.cal_upper_price(10000)
- stock.py 모듈 import
# test.py
from stock import *
upper_price = upper_price(10000)
4.14 클래스[편집]
- 클래스 정의(Class Definitions)
- Class: 인스턴스의 청사진 , a blueprint for an instance ("instance factories")
- Instance: 클래스의 생성된 객체 , a constructed object of the class
- Type: 인스턴스가 속한 (타입별)클래스를 가르킴 , indicates the class the instances belong to
- Attribute: 모든 객체 값 ,any object value: object.attribute
- Method: 클래스에 선언된 호출 가능한 속성 , a "callable attribute" defined in the class
4.14.1 인스턴스 메소드[편집]
class Joe:
def callme(self):
print("calling 'callme' method with instance")
thisjoe = Joe() #인스턴스 할당
thisjoe.callme() #메소스 호출
4.14.2 클래스 정의[편집]
class BusinessCard:
def __init__(self, name, email):
self.name = name
self.email = email
def print_info(self):
print(self.name)
print(self.email)
# instantiation and call the method
mem1 = BusinessCard("Goo", "goo@gmail.com")
mem1.print_info()
4.14.3 클래스 상속[편집]
- Class – Inheritance
>>> class Parent:
def can_sing(self):
print("sing a song")
>>> father = Parent()
>>> father.can_sing()
sing a song
>>> class LuckyChild(Parent):
pass
>>> child1 = LuckyChild()
>>> child1.can_sing()
sing a song
>>> class LuckyChild2(Parent):
def can_dance(self):
print("dance beautifully")
>>> child2 = LuckyChild2()
>>> child2.can_sing()
sing a song
>>> child2.can_dance()
dance beautifully
4.14.4 클래스 상속2[편집]
- Class – Inheritance II
>>> class Parent:
def __init__(self):
self.money = 10000
>>> class Child1(Parent):
def __init__(self):
super().__init__()
>>> class Child2(Parent):
def __init__(self):
pass
>>> child1 = Child1() #Parent의 __init__ 를 할당 받은경우
>>> child2 = Child2() #받지 않은 경우
>>> print(child1.money)
10000
>>> print(child2.money)
AttributeError: 'Child2' object has no attribute 'money'
4.14.5 PYTHON 예제[편집]
- 파이썬_UTF_인코딩처리
- ODBC, MS Acess 연결
- ProgressBar ( 진행바 ) 출력
- Python 프로그램 재시작
- 프로그램 강제 종료
- CONFIG INI 파일 읽고쓰기
- 파일읽기_쓰기_변경
- 로그쓰기
- [[리스트_배열_NUMPY_바이트_바이너리변환]리스트,배열,NUMPY 데이터를 바이트바이너리변환]
- pylint로 파이썬 코드를 정적으로 분석
- 시간 변환
- 데이터 포인터 주소 얻기
- 람다함수
- 파이썬 멀티프로세싱
- GIL 없이 멀티쓰레드
- GETTER|SETTER / GETTER 사용
- 소켓 포트 조회하기
- 파이썬_설치모듈확인
- 파이썬 예외처리
- 파이썬 마우스_키보드_컨트롤
- 파이썬_폴더_파일_목록
- 절대경로_상대경로
- PYTHON 가상화
9.1 리액트 REACT[편집]
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