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Python에서 문자열 형식화에 f-string 사용

이 방법은 파이썬에서 문자열 형식화를 구현하는 비교적 최신 방법이에요!

다른 두 피어인 % 기호 및 str.format()보다 빠르고 쉽기 때문에 Python에서 문자열 형식을 구현할 때 더 효율적이고 속도 이점이 있다.

다음 코드는 fstring 형식을 사용하여 Python에서 문자열 및 정수 연결을 구현

예제 보시쥬~

 

 
x = 'test'
y = 100

ask = (f'{x}{y}')


print (ask)

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pip3 install openai

 

 

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https://platform.openai.com/account/api-keys

 

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Explore developer resources, tutorials, API docs, and dynamic examples to get the most out of OpenAI's platform.

platform.openai.com

import os
import openai
 


# 발급받은 API 키 설정
OPENAI_API_KEY = "키입력하시오!"

# openai API 키 인증
openai.api_key = OPENAI_API_KEY

# 모델 - GPT 3.5 Turbo 선택
model = "gpt-3.5-turbo"

# 질문 작성하기
query = "양파의 효능 10가지 알려줘"

# 메시지 설정하기
messages = [
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": query}
]

# ChatGPT API 호출하기
response = openai.ChatCompletion.create(
    model=model,
    messages=messages
)
answer = response['choices'][0]['message']['content']
print (answer)

 

쉽쥬~~~ 너무 좋다~~~~ 

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AttributeError: module 'attr' has no attribute 's'

메세지 테스트하는데.. 위와 같은 애러 발생..

윈도우 서버에서는 바로 되었는데... 리눅스에서는 이런 문제가 발생하였다.

cifs 물린 py 코드로 윈도우에서 돌아가게끔 짱구를 굴렸으나  문제해결의 쾌감을 맛보기위해 3시간 삽질...

pip3 install -U attr
pip3 install -U attrs
pip3 install -U kb-manager

import asyncio
import telegram


my_token = '토큰!'
chat_id = '쳇아이디~'


bot = telegram.Bot(token=my_token)
async def send_message(text):
    await bot.sendMessage(chat_id=chat_id, text=text)

asyncio.run(send_message('드디어.. ㅠ'))
 
다음에는 텔레그램 api 따는 법을 올려볼게요~!
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import requests
import pandas as pd
from tabulate import tabulate


appid = "{앱 아이디}"
access_token = "{엑세스 토큰}"
callback_url = "https://blog.soowim.co.kr"


def list_of_Category():

    params = {
        'access_token': access_token,
        'output': 'json', # json, xml 두 가지 형식 지원
        'blogName': blogName   # ().tistory.com 또는 블로그 주소 전체
    }
   
    res = requests.get(url, params=params)

    if res.status_code == 200:
        res_json = res.json()
        data = res_json['tistory']['item']['categories']
       
        # columns = ['id', 'name', 'parent', 'label', 'entries', 'entriesInLogin']
        columns = ['id', 'label']
        df = pd.DataFrame(data, columns=columns)

        print(tabulate(df, headers='keys', tablefmt='grid'))

        df.to_csv('./result.csv', sep=',', na_rep='NaN', encoding='utf-8-sig')


if __name__ == '__main__':

    list_of_Category()
 

 

아주 보기 편하게 나온다... 블로그 글 작성 시, 카테고리 분류를 해보자!

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