rc('font', family=font_name)
import os
import numpy as np
from matplotlib import pyplot
# Step 2. 관광지숙박정보목록조회를 위한 요청변수 및 요청주소 등을 구성합니다.
url = 'http://openapi.jbfood.go.kr:8080/openapi/service/TouristAccoService/getTouristAcco' # 관광지숙박정보목록조회
# area = 01-고창군 02-군산시 03-김제시 04-남원시 05-무주군 06-부안군 07-순창군 08-완주군 09-익산시 10-임실군 11-장수군 12-전주시 13-진안군 14-진안군
area = ['01', '02', '03', '04', '05', '06', '07', '08', '09', '10', '11', '12', '13', '14']
# category = 01-호텔 02-굿스테이 03-리조트/콘도 04-모텔 05-팬션/민박 06-유스호스텔/수련원 07-한옥
category = ['01', '02', '03', '04', '05', '06', '07']
c = []
for i in range(0, len(area)):
for j in range(0, len(category)):
params = 'serviceKey=%s&Area=%s&Category=%s' % (cm.get_serviceKey(), area[i], category[j])
print('params : ', params)
# 서비스 호출시 지역/분류별로 화일을 생성합니다. 저장할 화일명을 정의합니다.
fn = os.getcwd() + '/data/' + '2-5_%s.da' % (str(area[i]) + str(category[j]))
_c = cm.call_serviceF(url, params, 'Y', fn)
c.append(_c)
print(c)
# Step 3. 관광지숙박정보상세보기조회를 위하여 관광지숙박정보목록조회의 결과에서 sno를 추출합니다.
pp = pp.PrettyPrinter(indent=4)
data = []
for i in range(0, len(c)):
try:
# 응답값이 XML일 경우
import scipy as sp
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import font_manager, rc
font_name = font_manager.FontProperties(
fname="c:/Windows/Fonts/malgun.ttf").get_name()
rc('font', family=font_name)
# Step 2. 요청변수 및 요청주소 등을 구성합니다.
url = 'http://newsky2.kma.go.kr/service/TourSpotInfoService/SpotIdxData' # 기상지수 예보 조회(A)
qDate = ['20180305', '20180315', '20180321']
c = []
for i in range(0, len(qDate)):
current_date = qDate[i] + '01'
params = 'serviceKey=%s&HOUR=24&COURSE_ID=1&pageNo=1&startPage=1&numOfRows=999&pageSize=999&CURRENT_DATE=%s' % (
cm.get_serviceKey(), current_date)
print('params : ', params)
# 서비스 호출
_c = cm.call_service(url, params)
c.append(_c)
print(c[i])
# Step 3. item의 구조를 분석하고, 분석하고자 하는 값들을 추출하기 위한 데이터를 전처리합니다.
pp = pp.PrettyPrinter(indent=4)
data = []
for i in range(0, len(c)):
_djson = cm.x2j(c[i])
item = _djson['response']['body']['items']['item']
pp.pprint(item)
data.extend(item)
# Step 2. 관광지숙박정보목록조회를 위한 요청변수 및 요청주소 등을 구성합니다.
url = 'http://openapi.jbfood.go.kr:8080/openapi/service/TouristAccoService/getTouristAcco' # 관광지숙박정보목록조회
# area = 01-고창군 02-군산시 03-김제시 04-남원시 05-무주군 06-부안군 07-순창군 08-완주군 09-익산시 10-임실군 11-장수군 12-전주시 13-진안군 14-진안군
area = [
'01', '02', '03', '04', '05', '06', '07', '08', '09', '10', '11', '12',
'13', '14'
]
# category = 01-호텔 02-굿스테이 03-리조트/콘도 04-모텔 05-팬션/민박 06-유스호스텔/수련원 07-한옥
category = ['01', '02', '03', '04', '05', '06', '07']
c = []
for i in range(0, len(area)):
for j in range(0, len(category)):
params = 'serviceKey=%s&Area=%s&Category=%s&_type=json' % (
cm.get_serviceKey(), area[i], category[j])
print('params : ', params)
# 서비스 호출시 지역/분류별로 화일을 생성합니다. 저장할 화일명을 정의합니다.
fn = os.getcwd() + '/data/' + '2-5_%s.da' % (str(area[i]) +
str(category[j]))
_c = cm.call_serviceF(url, params, 'Y', fn)
c.append(_c)
print(c)
# Step 3. 관광지숙박정보상세보기조회를 위하여 관광지숙박정보목록조회의 결과에서 sno를 추출합니다.
pp = pp.PrettyPrinter(indent=4)
data = []
for i in range(0, len(c)):
try:
import pprint as pp
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import font_manager, rc
font_name = font_manager.FontProperties(
fname="c:/Windows/Fonts/malgun.ttf").get_name()
rc('font', family=font_name)
import os
import numpy as np
# Step 2. 버스위치정보조회를 위한 요청변수 및 요청주소 등을 구성합니다.
url = 'http://ws.bus.go.kr/api/rest/buspos/getBusPosByVehId' # 특정 차량 위치정보 항목조회(vehId)
vehId = ['111033527', '111033034', '111033401', '111033058']
c = []
for i in range(0, len(vehId)):
params = 'serviceKey=%s&vehId=%s' % (cm.get_serviceKey(), vehId[i])
print('params : ', params)
# 저장을 원할 경우, 화일명을 정의한다.
fn = os.getcwd() + '/data/' + '3-3_%s.da' % str(vehId[i])
# 서비스 호출
_c = cm.call_serviceF(url, params, 'Y', fn)
c.append(_c)
print(c)
# Step 3. item의 구조를 분석하고, 분석하고자 하는 값들을 추출하기 위한 데이터를 전처리합니다.
pp = pp.PrettyPrinter(indent=4)
data = []
for i in range(0, len(c)):
try:
import common.common as cm
import pprint as pp
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import font_manager, rc
font_name = font_manager.FontProperties(
fname="c:/Windows/Fonts/malgun.ttf").get_name()
rc('font', family=font_name)
import os
import numpy as np
import collections as clt
# Step 2. 경마정보조회를 위한 요청변수 및 요청주소 등을 구성합니다.
url = 'http://data.kra.co.kr/publicdata/service/hrReg/getHrReg' # 등록마 조회 (meet)
c = []
params = 'serviceKey=%s&meet=1' % cm.get_serviceKey()
print('params : ', params)
# 저장을 원할 경우, 화일명을 정의한다.
fn = os.getcwd() + '/data/' + 'RegisteredHorse.da'
# 서비스 호출
_c = cm.call_serviceF(url, params, 'Y', fn)
c.append(_c)
print(c)
# Step 3. item의 구조를 분석하고, 분석하고자 하는 값들을 추출하기 위한 데이터를 전처리합니다.
pp = pp.PrettyPrinter(indent=4)
data = []
for i in range(0, len(c)):
try:
# 응답값이 XML일 경우
_djson = cm.x2j(c[i])
list(sex_counts.keys()),
'count':
list(sex_counts.values()),
'probability':
((np.array(list(sex_counts.values())) / number_of_total_event_occurs))
})
cm.logF(f, stat)
# Step 3-3. point(사건이 발생할 때의 결과:이득)를 정하기 위한 데이터 추출 및 처리
# Step 3-3-1. 경마정보조회를 위한 요청변수 및 요청주소 등을 구성하고 응답결과를 저장합니다.
url = 'http://data.kra.co.kr/publicdata/service/race/getRace' # 경주성적표 조회(meet, rcDate)
meet = ['1'] # , '2', '3'] # 1 : 서울, 2 : 제주, 3 : 부경
month = str(date.today().strftime('%Y%m'))
sub_c = []
for i in range(0, len(meet)):
params = 'serviceKey=%s&meet=%s&rcDate=%s' % (cm.get_serviceKey(), meet[i],
month)
# 저장을 원할 경우, 화일명을 정의한다.
fn = os.getcwd() + '/data/' + '4-2_ext_4-3_%s-%s.da' % (meet[i], month)
# 서비스 호출
_c = cm.call_serviceF(url, params, 'Y', fn)
sub_c.append(_c)
cm.logF(f, sub_c)
# Step 3-3-2. 응답결과를 활용 item의 구조를 분석하고, 분석하고자 하는 값들을 추출하기 위한 데이터를 전처리합니다.
sub_data = []
for i in range(0, len(c)):
try:
# 응답값이 XML일 경우
_djson = cm.x2j(c[i])
item = _djson['response']['body']['items']['item']
import common.common as cm
import pprint as pp
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import font_manager, rc
font_name = font_manager.FontProperties(fname="c:/Windows/Fonts/malgun.ttf").get_name()
rc('font', family=font_name)
import os
import numpy as np
# Step 2. 버스위치정보조회를 위한 요청변수 및 요청주소 등을 구성합니다.
url = 'http://ws.bus.go.kr/api/rest/buspos/getBusPosByRouteSt' # 노선별 특정 정류소 접근 버스 위치정보 목록조회(busRouteId, startOrd, endOrd)
busRouteId = ['100100118']
c = []
for i in range(0, len(busRouteId)):
params = 'serviceKey=%s&busRouteId=%s&startOrd=1&endOrd=999' % (cm.get_serviceKey(), busRouteId[i])
print('params : ', params)
# 저장을 원할 경우, 화일명을 정의한다.
fn = os.getcwd() + '/data/' + '3-1_%s.da' % str(busRouteId[i])
# 서비스 호출
_c = cm.call_serviceF(url, params, 'Y', fn)
c.append(_c)
print(c)
# Step 3. item의 구조를 분석하고, 분석하고자 하는 값들을 추출하기 위한 데이터를 전처리합니다.
pp = pp.PrettyPrinter(indent=4)
data = []
for i in range(0, len(c)):
try:
