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1. jwt 모듈 설치 확인 먼저, 'jwt' 모듈이 제대로 설치되어 있는지 확인해야 합니다. 모듈이 설치되지 않았거나 잘못 설치된 경우에는 해당 모듈의 기능을 사용할 수 없으므로 이러한 AttributeError가 발생할 수 있습니다. pip show jwt 2. jwt 모듈 업데이트 'jwt' 모듈이 이미 설치되어 있지만 오래된 버전일 수 있습니다. 최신 버전으로 업데이트하면 문제를 해결할 수 있습니다. pip install --upgrade jwt 3. 모듈 임포트 방법 확인 'jwt' 모듈을 임포트할 때 올바른 방법을 사용하는지 확인해야 합니다. 모듈을 임포트할 때 정확한 이름과 경로를 지정해야 합니다. import jwt 4. encode() 메서드 사용법 'jwt' 모듈에는 'encode'라는..

1. 환경 변수 확인하기 'conda'가 인식되지 않는 문제는 주로 환경 변수에 관련된 문제일 수 있습니다. 먼저 시스템의 환경 변수를 확인하여 conda가 올바르게 설정되어 있는지 확인해야 합니다. conda --version 2. Anaconda 또는 Miniconda 재설치 환경 변수가 제대로 설정되어 있는데도 'conda'가 인식되지 않는다면 Anaconda 또는 Miniconda를 재설치해 보세요. 설치 중에 경로를 올바르게 설정하고, 시스템 경로에 자동으로 추가되도록 체크해야 합니다. conda install anaconda 3. 새로운 터미널 창 열기 환경 변수를 변경한 후에는 시스템에 적용되기 위해 새로운 터미널 창을 열어야 합니다. 기존 터미널에서는 변경된 환경 변수가 적용되지 않을 수 ..

1. upper() 메서드 활용 Python의 문자열 객체는 upper() 메서드를 통해 간편하게 대문자로 변환할 수 있습니다. 이 메서드는 문자열 내의 모든 소문자를 대문자로 바꿉니다. text = "hello, world!" upper_text = text.upper() print(upper_text) # 출력 결과: HELLO, WORLD! 2. 대문자와 소문자가 혼합된 문자열에서 사용하기 upper() 메서드는 이미 대문자인 문자나 숫자, 그리고 구두점 등에는 영향을 미치지 않습니다. 대소문자가 혼합된 문자열에서도 동작합니다. mixed_text = "Hello, WoRlD!" upper_mixed_text = mixed_text.upper() print(upper_mixed_text) # 출력 ..

예제 1: 문자열의 모든 문자를 소문자로 변환하기 text = "Hello, World!" lower_text = text.lower() print(lower_text) 문자열의 모든 문자를 소문자로 변환하는 예제입니다. lower() 메서드를 사용하여 문자열을 소문자로 변환할 수 있습니다. 예제 2: 대문자가 섞인 문자열의 경우 text = "HeLLo, WoRLD!" lower_text = text.lower() print(lower_text) 대문자와 소문자가 섞인 문자열의 경우에도 lower() 메서드를 사용하여 모든 문자를 소문자로 변환할 수 있습니다. 예제 3: 숫자나 특수문자는 변환되지 않음 text = "123!@#" lower_text = text.lower() print(lower_te..

예제 1: 문자열에서 특정 문자의 위치 찾기 text = "Hello, World!" index = text.find("o") print("Index of 'o':", index) 문자열에서 특정 문자의 위치를 찾는 예제입니다. find() 함수를 사용하여 문자열에서 첫 번째로 나타나는 지정된 문자의 인덱스를 반환합니다. 예제 2: 문자열에서 특정 문자열의 위치 찾기 text = "Hello, World!" index = text.find("World") print("Index of 'World':", index) 문자열에서 특정 문자열의 위치를 찾는 예제입니다. find() 함수를 사용하여 문자열에서 첫 번째로 나타나는 지정된 문자열의 인덱스를 반환합니다. 예제 3: 찾는 문자열이 없을 때 text =..

예제 1: 딕셔너리를 JSON 문자열로 변환하기 import json data = {"name": "John", "age": 30, "city": "New York"} json_string = json.dumps(data) print(json_string) 딕셔너리를 JSON 문자열로 변환하는 예제입니다. json.dumps() 함수를 사용하여 딕셔너리를 JSON 형식의 문자열로 변환합니다. 예제 2: 중첩된 딕셔너리를 JSON으로 변환하기 import json data = { "name": "John", "age": 30, "city": "New York", "children": [ {"name": "Alice", "age": 5}, {"name": "Bob", "age": 7} ] } json_str..

예제 1: 1차원 배열의 중복 제거 import numpy as np arr = np.array([1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4]) unique_values = np.unique(arr) print(unique_values) 1차원 배열에서 중복된 값을 제거하는 예제입니다. numpy의 unique() 함수를 사용하여 중복을 제거합니다. 예제 2: 다차원 배열의 중복 제거 import numpy as np arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [1, 2, 3]]) unique_values = np.unique(arr) print(unique_values) 다차원 배열에서 중복된 값을 제거하는 예제입니다. 다차원 배열의 모든 요소를 고려하여 중복을 제거합..

예제 1: 1차원 배열의 합 import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) sum_result = np.sum(arr) print(sum_result) 1차원 배열의 모든 요소를 합하는 예제입니다. numpy의 sum() 함수를 사용하여 배열의 합을 계산합니다. 예제 2: 다차원 배열의 합 import numpy as np arr = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) sum_result = np.sum(arr) print(sum_result) 다차원 배열의 모든 요소를 합하는 예제입니다. sum() 함수를 사용하여 다차원 배열의 합을 계산합니다. 예제 3: 축을 지정하여 합 계산 import numpy as np arr = np.a..

예제 1: 1차원 배열을 다차원 배열로 변경 import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) reshaped_arr = np.reshape(arr, (2, 3)) print(reshaped_arr) 1차원 배열을 다차원 배열로 변경하는 예제입니다. numpy의 reshape() 함수를 사용하여 배열의 모양을 변경합니다. 예제 2: 다차원 배열의 모양 변경 import numpy as np arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) reshaped_arr = np.reshape(arr, (3, 2)) print(reshaped_arr) 다차원 배열의 모양을 변경하는 예제입니다. reshape() 함수를 사용하여 배열의 모양을 변경합..

예제 1: 1차원 배열을 다차원 배열로 변경 import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) reshaped_arr = np.reshape(arr, (2, 3)) print(reshaped_arr) 1차원 배열을 다차원 배열로 변경하는 예제입니다. numpy의 reshape() 함수를 사용하여 배열의 모양을 변경합니다. 예제 2: 다차원 배열의 모양 변경 import numpy as np arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) reshaped_arr = np.reshape(arr, (3, 2)) print(reshaped_arr) 다차원 배열의 모양을 변경하는 예제입니다. reshape() 함수를 사용하여 배열의 모양을 변경합..