[Python] 기초 문법 - 입출력

입출력

- 입력 : RAM > SSD(HDD), 출력 : RAM < SSD(HDD)

- RAM > 직렬화(byte()) > SSD(HDD)

 

pickle

- 텍스트 상태의 데이터가 아닌 파이썬 객체 자체를 바이너리 파일로 저장하는 것

- 장점 : 이미 필요한 형태로 저장이 되어있기 때문에(직렬화) 입출력 속도가 빠르다

 

Msg class를 pickle 을 통해 입출력 해보자!

class Msg:
    def __init__(self, data):
        self.data = data

msg = Msg('AI School')
msg.data

>> 'AI School'

입력

import pickle
# RAM > SSD
with open('msg.pkl', 'wb') as file:
    pickle.dump(msg, file) # pickle 파일을 저장하는 메서드

출력

#RAM < SSD
with open('msg.pkl', 'rb') as file:
    load_msg = pickle.load(file) # pickle 을 통해 파일을 로드하는 메서드

결과 확인

load_msg.data
>> 'AI School'

 

후에 numpy, pandas를 배우면 아래의 코드도 살펴볼것

# 상관계수 구하기 
import numpy as np
np.corrcoef(data['meeting_count'], data['sales'])[0,1],\
np.corrcoef(data['meeting_time'], data['sales'])[0,1]

# 모델링 : 미팅 횟수, 미팅 시간으로 매출을 예측하는 모델 만들기
import pandas as pd
features = pd.DataFrame({
    'meeting_count' : data['meeting_count'],
    'meeting_time' : data['meeting_time'],
})
target = data['sales']
features[:2]

from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression().fit(features, target)