전술한 바와 같이 파트2 에서는 array로 저장된 데이터를 디스크에 csv 포맷으로 기록하는 파이썬 코드를 작성해 보도록하자.

여기서 우리는 디스크에 파이썬 데이터를 csv 포맷으로 저장하기 위해서 pandas라는 파이썬 라이브러리를 쓸 것이다.

그런데 이 때 array를 numpy.array로 바꿔줌으로써, pd.write하기에 좋은 형태로 바꾸어 주자.

item_numpy_list = np.array(item_list)

3. numpy append method

기능: 여기서 numpy_appender는 우리가 값을 저장할 파일을 정하고, 그 파일에 numpy list를 덧붙여서 저장한다.

구현: 이를 위해서, item_numpy_list(덧붙이려고 하는 데이터) 에 해당하는 데이터 프레임을 만들고, 이를 tmp.csv 에 저장한다.

그리고 그 pandas로 그 csv를 읽어와서 를 통해,  tmp_csv.to_csv(f,header=False,index = False)

전체 데이터 셋에 더하도록 한다. (굳이 이렇게 하는 이유는, 그냥 add할 경우, 위의 label row 가 덧붙여지기 때문이다.)

import pandas as pd
import numpy as np 
import codecs 

def numpy_appender(path, item_numpy_list): df = pd.DataFrame(item_numpy_list) df.to_csv("tmp.csv",encoding='EUC-KR',header = False,index = False ) #temp.csv 에 numpylist저장 tmp_csv = pd.read_csv('tmp.csv',encoding='EUC-KR') #다시 읽어옴. with codecs.open('nottmp.csv','a',encoding="EUC-KR") as f: tmp_csv.to_csv(f,header=False,index = False)

경축! 아무것도 안하여 에스천사게임즈가 새로운 모습으로 재오픈 하였습니다.
어린이용이며, 설치가 필요없는 브라우저 게임입니다.
https://s1004games.com

     이와 같은 절차를 거쳐, 루프를 순회하면서 읽어들이는 리스트들을, nottmp.csv에 적을 수 있다.

이들을 모두 합쳐놓은 메소드는 아래와 같다.

def item_writer(localcode, timecode, local_name, path): xml_string = query_sender(localcode,timecode) item_list = xml_to_item_list(xml_string,local_name,time_code) item_numpy_list = np.array(item_list) numpy_appender(path, item_numpy_list)

즉 item_writer 는 local code 와 time_code그리고, local code에 해당하는 name을 받아 공공데이터에 쿼리를 보내, 실제 부동산 거래 데이터들을 

path에 있는 파일에 저장하는 메소드이다.

이제 부록에 해당하는 part3 에서는, 

이 메소드들을 활용하여, 월들을 순회하면서 해당 데이터들을 콜렉팅하여 csv file 로 저장하는 코드에 대해서 알아보도록 하겠다.