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32bit : 2**31 - 1 import sys print(2**31 - 1) ------------------- 2147483647 64bit : 2**63 - 1 import sys print(sys.maxsize) print(2**63 - 1) -------------------- 9223372036854775807 9223372036854775807

보안을 위해 몽고DB 포트를 변경해 주는 것이 좋다. /etc/mongod.conf 파일의 28번째 라인에 포트번호를 변경해준다

몽고DB 설치 가이드 : https://docs.mongodb.com/manual/tutorial/install-mongodb-on-red-hat/ 1. YUM 설치를 위한 몽고DB 저장소 추가 # vi /etc/yum.repos.d/mongodb-org-4.2.repo 파일 추가 [mongodb-org-4.2] name=MongoDB Repository baseurl=https://repo.mongodb.org/yum/redhat/$releasever/mongodb-org/4.2/x86_64/ gpgcheck=1 enabled=1 gpgkey=https://www.mongodb.org/static/pgp/server-4.2.asc 2. mongdb 커뮤니티 설치 # yum install -y mongo..

list 데이터를 pandas dataframe으로 만들기 import pandas as pd lst_A = ['a','b','c','d', 'e', 1, 2] df = pd.DataFrame(lst_A) print(df) list 타입으로 변환 import numpy as np np.array(df[0].tolist()) ----------------------------- array(['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g'], dtype='

numpy.setdiff1d(array1, array2) : 2개의 array의 차집합 A_file.txt B_file.txt Tomatoes are red Bananas are yellow Strawberries are red Oranges are orange Blackberries are black Tomatoes are red Bananas are yellow Blackberries are black import pandas as pd import numpy as np df_A = pd.read_csv('A_file.txt', names=['data_A']) df_B = pd.read_csv('B_file.txt', names=['data_B']) list_A = np.array(df_A['data..

rank : Series나 DataFrame의 값의 순위를 표시 Sample Dataframe 만들기 import pandas as pd lst_names = ['철수','영희','민수', '민아', '영석', '석희', '희순', '영철'] lst_lang = [80,90,95,100,100,95,75,80] lst_math = [70,85,90,95,75,80,90,85] lst_eng = [80,85,80,100,95,90,85,90] df = pd.DataFrame([ x for x in zip(lst_names,lst_lang,lst_math,lst_eng)], columns=['이름','국어','수학','영어']) df 국어, 수학, 영어의 총점을 구하기 df['총점'] = df['국어'] +..

2X8 Sample DataSet import pandas as pd lst_A = ['a','b','c', 'a', 'a', 'b', 'c', 'c'] lst_B = [10,15,20,15,30,40,35,5] df = pd.DataFrame([ x for x in zip(lst_A,lst_B)], columns=['Data','Score']) df count : 그룹화 되는 데이터의 갯수 df.groupby('Data').count() max : 그룹화 되는 데이터의 최대값 df.groupby('Data').max() min : 그룹화 되는 데이터의 최소값 df.groupby('Data').min() sum : 그룹화 되는 데이터의 합 df.groupby('Data').sum() mean : 그룹화 ..

특정 리눅스 폴더에 아래와 같이 특정 확장자(log) 만의 총 용량을 구하고 싶을 때 모든 용량을 구하고 싶을 때는 glob('*.*')와 os.path.getsise 모듈을 사용하면 된다. #!/usr/bin/python from os.path import getsize from glob import glob print sum([ getsize(x) for x in glob('*.log') ]) ------------------------------------------------- 5177085067 SAMPLE 324448621 Sep 11 02:03 2019-09-10.log 285908878 Sep 16 16:53 2019-09-16.log 381334202 Sep 26 16:20 2019-09..