리스트 (List)

리스트는 하나의 변수 안에 여러 데이터를 묶어 표현할 수 있는 자료형이다.

리스트는 대괄호[ ]로 데이터를 묶는다.

데이터의 순서는 0, 1, 2 순서로

첫번째가 0으로 데이터 번호가 매겨지므로 출력시 주의해야 한다.

[ : 2]  의 의미: 2번까지의 데이터  

[ 5 : ] 의 의미: 5번째이후의 데이터 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

※ 빈 리스트 생성하여 데이터 입력하기

list의 append 메쏘드(method)를 이용하여 1,3,5를 넣었다.

list안에는 문자형, 리스트형, 소수점형으로 넣는것도 가능하다.

 

 

 

 

 

 

 

 

※ List의 method 예시

 

append: 리스트에 새로운 요소를 추가합니다.
lst = [1, 2, 3]
lst.append(4)
print(lst)                                        # [1, 2, 3, 4]


index: 리스트에서 해당 요소의 인덱스를 반환합니다.
lst = ['apple', 'banana', 'cherry']
index = lst.index('banana')
print(index)                                  # 1


pop: 리스트에서 지정된 인덱스 위치에 있는 요소를 제거하고 반환합니다.
lst = [1, 2, 3]
popped_item = lst.pop(1)
print(popped_item)                      # 2
print(lst)                                       # [1, 3]


extend: 리스트의 끝에 다른 리스트의 모든 요소를 추가로 연장합니다.
lst1 = [1, 2, 3]
lst2 = [4, 5, 6]
lst1.extend(lst2)
print(lst1)                                     # [1, 2, 3, 4, 5, 6]


count: 리스트에서 주어진 요소의 출현 횟수를 반환합니다.
lst = [1, 2, 2, 3, 2, 4]
count = lst.count(2)
print(count)                                  # 3  (2가 3번 나왔음)

 

clear: 리스트의 모든 요소를 제거합니다.
lst = [1, 2, 3]
lst.clear()
print(lst)                                       # []

 

copy: 리스트의 얕은 복사본을 만듭니다.
lst = [1, 2, 3]
new_lst = lst.copy()
print(new_lst)                              # [1, 2, 3]

 

reverse: 리스트의 순서를 뒤집습니다.
lst = [1, 2, 3]
lst.reverse()
print(lst)                                       # [3, 2, 1]

 


sort: 리스트를 정렬합니다. 기본적으로 오름차순으로 정렬하며, reverse 옵션을 이용하여 내림차순으로 정렬할 수도 있습니다.
lst = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5]
lst.sort()
print(lst)                                       # [1, 1, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 9]

lst.sort(reverse=True)
print(lst)                                       # [9, 6, 5, 5, 5, 4, 3, 3, 2, 1, 1]

 

 

 

remove: 리스트에서 첫 번째로 주어진 요소를 제거합니다.
lst = ['apple', 'banana', 'cherry']
lst.remove('banana')
print(lst)                                        # ['apple', 'cherry']

 

 

insert: 지정된 위치에 새로운 요소를 삽입합니다.
lst = [1, 2, 3]
lst.insert(1, 'apple')
print(lst)                                         # [1, 'apple', 2, 3]

len: 리스트의 길이를 반환합니다.
lst = [1, 2, 3, 4, 5]
length = len(lst)
print(length)                                   # 5

 

 

max: 리스트의 최댓값을 반환합니다.
lst = [1, 2, 3, 4, 5]
max_value = max(lst)
print(max_value)                            # 5

 

 

min: 리스트의 최솟값을 반환합니다.
lst = [1, 2, 3, 4, 5]
min_value = min(lst)
print(min_value)                             # 1

 

 

join: 문자열 리스트의 각 요소 사이에 구분자(separator)를 넣어 하나의 문자열로 결합합니다.
lst = ['apple', 'banana', 'cherry']
joined_str = ', '.join(lst)
print(joined_str)                             # "apple, banana, cherry"

 

 

split: 문자열을 구분자(separator)를 기준으로 나눠 리스트로 반환합니다.
str = "apple,banana,cherry"
lst = str.split(",")
print(lst)                                        # ['apple', 'banana', 'cherry']

 

 

copy: 리스트의 얕은 복사본을 만듭니다.
lst = [1, 2, 3]
new_lst = lst.copy()
print(new_lst)                               # [1, 2, 3]

 

 

clear: 리스트의 모든 요소를 제거합니다.
lst = [1, 2, 3]
lst.clear()
print(lst)                                       # []

 

 

all: 리스트의 모든 요소가 참인지 검사합니다.
lst = [True, True, False, True]
result = all(lst)
print(result)                                 # False

 

 

any: 리스트의 요소 중 하나 이상이 참인지 검사합니다.
lst = [False, False, True, False]
result = any(lst)
print(result)                                 # True

 

 

sorted: 리스트를 정렬합니다.
lst = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3, 5]
sorted_lst = sorted(lst)
print(sorted_lst)                          # [1, 1, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 9]

 

이외에도 리스트를 조작하는 다른 메서드들이 있습니다.

파이썬 공식 문서에서 리스트 메서드들의 전체 목록을 확인할 수 있습니다.

 

 

※ 튜플(Turple)

Turple 자료형은 List와 매우 비슷하나 튜플의 데이터는 변경할 수 없다는 특성을 가지고 있습니다.

튜플은 리스트의 대괄호[ ]와 달리 소괄호( )로 묶습니다.

a_tuple = (1,2,3,4,5)

print(a_tuple)                           #(1, 2, 3, 4, 5)

 

a_tuple[0] = 5                          #TypeError (바꾸지 못함.)

변수는 값을 저장할 때 식별할 수 있는 자료형의 형태를 의미한다.

10+20=30

b3라는 변수를 만들어 40을 또 더했다.

30+40을 계산하여 c=70이 나온다.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

b4라는 변수를 만들고

여기에 '50'이라는 문자열 변수를 만들어서 더하면 type error 라는 오류가 난다.

 

int()함수로 자료형을 정수(integer)형태로 변환한다.

더이상 에러가 나지 않고

결과값 c는 변환된 숫자끼리 더해져서

c= 30+40+50= 120이 출력된다.

 

 

 

 

 

 

 

str(): 문자열(string) 변환

float(): 소수점형 숫자 변환

 

True(참)과 False(거짓)의 두가지 값을 가지는 bool 타입의 자료형도 있다.

input()코드를 실행하면 상단에 입력값을 넣는 칸이 생긴다.

이곳에 입력값을 넣고 enter를 치면 하단에 실행된다.

 

 

 

 

1번에 숫자 123,  2번에 숫자 234를 입력했다.

 

 

 

 

123과 234가 +로 계산되서 나오지 않았다.

그러므로 input()는 입력받을때 기본적으로 문자열 형태로 입력받는 것임을 알 수 있다.

[.py]파일은 여러줄의 코드가 있더라도 한번에 실행된다.

[.ipynb]확장자는 주피터 노트북의 확장자로 코드문 아래 [+코드]버튼이 생성되고, 버튼을 누르면서 코드를 바로바로 추가하면서 프로그램을 실행 할 수 있다.

 

 

 

 

.ipynb 확장자 파일로 만든 주피터 노트북 코드 실행문에 다음과 같이 print 함수를 출력해본다.

VS 코드는 여러 확장 기능을 추가하여 설치할 수 있고 추가적인 기능을 프로그램에 설치하지 않아도 프로그램엔 상관 없다.

 

korean : 한글로 바꿔주는 프로그램

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

vscode-icons : vs code의 탐색기에서 각 언어에 맞는 아이콘으로 변경시켜 보기에 편하도록 설정해주는 보조프로그램

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

indent-rainbow : 파이썬 언어는 들여쓰기로 조건문 안에서 동작하거나 함수 등에 속해 있다고 판단한다. 이 보조프로그램은 코드에서 칸별로 색상을 표시해준다.

파이썬은 매우 인기있는 프로그래밍 언어 중 하나입니다. 파이썬의 주요 장점은 다음과 같습니다:

  1. 쉬운 학습 곡선: 파이썬은 문법이 간단하고 직관적이어서 학습하기 쉬운 언어입니다. 또한 대부분의 개발자들이 알아두는 다른 언어와 유사한 구조를 가지고 있어서 파이썬을 배우기 시작하는 데 큰 어려움이 없습니다.
  2. 다양한 용도로 사용 가능: 파이썬은 데이터 분석, 머신러닝, 인공지능, 웹 개발 등 다양한 분야에서 사용됩니다. 또한 다양한 라이브러리와 프레임워크를 사용하여 자신이 원하는 작업을 수행할 수 있습니다.
  3. 높은 생산성: 파이썬은 매우 간결한 구문을 가지고 있어서 개발자들이 코드를 빠르게 작성할 수 있습니다. 또한 다양한 라이브러리와 프레임워크를 사용하여 반복적인 작업을 자동화하거나 더욱 쉽게 수행할 수 있습니다.
  4. 큰 커뮤니티: 파이썬은 대규모의 개발자 커뮤니티를 가지고 있어서 사용자들이 서로 정보를 공유하고 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다. 또한 다양한 라이브러리와 프레임워크를 사용할 수 있어서 개발자들이 더욱 효율적으로 개발할 수 있습니다.
  5. 크로스 플랫폼 지원: 파이썬은 Windows, Mac OS, Linux 등 다양한 운영체제에서 작동합니다. 이는 다양한 플랫폼에서 소프트웨어를 개발하는 개발자들에게 큰 장점을 제공합니다.

파이썬이라는 언어를 사용하기 위해 프로그램을 설치하려면 파이썬 설치, 통합개발환경 IDE를 설치해야 한다.

파이썬 설치시 간단하게 IDE <Integrated Development Environment : 통합개발환경, IDE는 프로그래밍을 위한 통합 개발 환경으로서 에디터, 컴파일러, 디버그 등 프로그래밍에 필요한 툴이 하나의 인터페이스로 통합되어 사용 가능한 개발 환경을 말한다. IDE의 추세는 대부분 이클립스(Eclipse) 비주얼닷넷 스튜디오(Visual.net Studio)가 주도한다. [네이버 지식백과] 통합 개발 환경 [Integrated Development Environment] (손에 잡히는 IT 시사용어, 2008.02.01)> 가 설치되지만 개발하기엔 부족하기때문에 IDE를 설치해야 한다. 파이썬의 경우 파이썬 사이트에서 다운로드 받아 설치를 해도 사용에 상관없지만 많이 사용하는 추가된 라이브러리를 제공하는 아나콘다를 쓰는 것이 편리하다. 아나콘다를 쓰면 추가적으로 라이브러리를 설치하는 수고를 덜어주고 가상환경 등을 쉽게 구성할 수 있게 도와준다. 또한, 아나콘다는 버전이 올라감에 따라 동작을 하지 않는 라이브러리가 있어도 파이썬의 버전과 라이브러리에 따라 가상환경을 구성해준다.

파이썬의 통합개발환경에는 파이참과 VS CODE가 쓰인다. VS CODE는 파이참보다는 프로그램이 가볍다는 장점이 있다.

파이참의 경우 주피터 노트북의 방식으로 코드를 진행하려면 유료버전에서 사용가능하기 때문에 초보자 입장에선 VS CODE를 설치하는 것이 좋다고 볼 수 있다.

 

 아나콘다는 파이썬을 기반으로 하는 데이터 과학 분야에서 사용되는 라이브러리와 도구들을 포함하는 패키지입니다. 아나콘다를 설치하면, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn 등 다양한 라이브러리와 주피터 노트북 등의 도구를 함께 설치할 수 있습니다.

따라서, 파이썬을 사용하여 데이터 분석, 머신 러닝, 인공 지능 등의 작업을 수행하려는 경우, 아나콘다를 설치하여 필요한 라이브러리와 도구를 쉽게 활용할 수 있습니다.

 

1> 파이썬만 설치하는 방법

  1. 먼저, https://www.python.org/downloads/ 에서 파이썬의 최신 버전을 다운로드합니다. 다운로드 페이지에서는 사용하는 운영 체제와 파이썬 버전을 선택할 수 있습니다.
  2. 다운로드 후 설치 파일을 실행합니다. 설치 중에는 파이썬 인터프리터와 함께 몇 가지 추가 기능과 라이브러리를 선택할 수 있습니다. 필요한 옵션을 선택한 후 설치를 완료합니다.
  3. 파이썬이 정상적으로 설치되었는지 확인하기 위해 명령 프롬프트(Windows) 또는 터미널(Mac 또는 Linux)을 열고 "python --version" 명령어를 입력합니다. 설치된 파이썬 버전이 출력되면 설치가 정상적으로 완료된 것입니다.

파이썬을 설치한 후, 편집기나 IDE를 사용하여 코드를 작성하고 실행할 수 있습니다. 대표적인 IDE로는 PyCharm, VSCode, Spyder 등이 있습니다.

 

2> 아나콘다를 설치하는 방법

아나콘다는 데이터 과학 분야에서 사용되는 라이브러리와 툴을 포함한 배포판입니다. 아나콘다를 설치하는 방법은 다음과 같습니다:

  1. 먼저, https://www.anaconda.com/products/distribution에서 자신의 운영 체제에 맞는 아나콘다 인스톨러를 다운로드합니다.
  2. 다운로드한 파일을 실행하고 설치 프로세스를 따릅니다.
  3. 설치 프로세스 중에는 설치할 디렉토리, 추가적인 패키지 등의 옵션을 선택할 수 있습니다. 필요한 옵션을 선택한 후 설치를 완료합니다.
  4. 아나콘다를 설치한 후, Anaconda Navigator를 사용하여 주피터 노트북 등 다양한 데이터 과학 도구와 라이브러리를 사용할 수 있습니다. 또한, 터미널에서 "conda" 명령어를 사용하여 패키지를 설치하고 관리할 수 있습니다.
  5. 설치가 완료되면, 터미널 또는 Anaconda Navigator에서 "jupyter notebook" 명령어를 입력하여 주피터 노트북을 실행할 수 있습니다.

위와 같은 방법으로 아나콘다를 설치하고 실행하면, 데이터 과학 및 머신 러닝 분야에서 자주 사용되는 다양한 라이브러리와 툴을 쉽게 활용할 수 있습니다.

 

※ 주피터 노트북(Jupyter Notebook)

대화형 컴퓨팅 환경을 제공하는 웹 기반의 노트북입니다. 주피터 노트북은 파이썬, R, Julia 등 다양한 프로그래밍 언어를 지원하며, 코드, 텍스트, 수식, 그래프 등을 하나의 문서에 통합하여 작성할 수 있습니다.

 

주피터 노트북은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다:

  • 대화형 컴퓨팅 환경을 제공하여 코드의 결과를 즉시 확인할 수 있습니다.
  • 코드, 텍스트, 그림 등을 하나의 문서에 통합하여 작성할 수 있어 보고서 작성 및 공유가 용이합니다.
  • 다양한 확장 기능을 제공하여 사용자 정의 가능성이 높습니다.
  • 다양한 운영체제에서 사용이 가능하며, 무료로 사용할 수 있습니다.

주피터 노트북은 데이터 과학, 머신러닝, 딥러닝 등 데이터 분석 분야에서 매우 널리 사용되고 있습니다. 데이터 분석 및 모델링 과정에서 데이터 탐색, 데이터 시각화, 모델링 및 성능 분석 등을 효율적으로 수행할 수 있으며, 다른 사용자와 쉽게 공유할 수 있어 협업에도 유용합니다.

 

3. Visual Studio Code - Code Editing. Redefined 다운로드

 

Visual Studio Code - Code Editing. Redefined

Visual Studio Code is a code editor redefined and optimized for building and debugging modern web and cloud applications.  Visual Studio Code is free and available on your favorite platform - Linux, macOS, and Windows.

code.visualstudio.com

VS Code(Visual Studio Code)는 마이크로소프트에서 개발한 무료 및 오픈 소스 텍스트 에디터입니다. 다양한 운영체제에서 사용할 수 있으며, 다양한 프로그래밍 언어와 관련된 기능을 지원합니다.

VS Code는 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다:

  • 빠른 성능과 가벼운 크기를 가지고 있어 사용이 편리합니다.
  • 다양한 프로그래밍 언어에 대한 지원을 제공합니다.
  • 편리한 디버깅 기능을 제공합니다.
  • 확장성이 높아서 사용자가 필요한 기능을 추가하여 사용할 수 있습니다.
  • 통합 터미널과 같은 다양한 기능을 제공합니다.

VS Code는 다양한 개발 분야에서 사용됩니다. 예를 들어, 웹 개발자들은 HTML, CSS, JavaScript 및 관련 라이브러리 및 프레임워크의 개발에 VS Code를 사용합니다. 또한, 데이터 과학자들은 Python, R 및 다른 데이터 과학 라이브러리와 같은 개발을 위해 VS Code를 사용합니다.

VS Code는 무료로 사용할 수 있으며, 다양한 확장 프로그램을 통해 필요한 기능을 추가할 수 있습니다. 따라서 다양한 개발 분야에서 매우 인기 있는 텍스트 에디터입니다.

 1. 가상 현실(VR)과 쇼핑의 융합

 

미래 온라인 쇼핑은 가상 현실(VR) 기술과 결합하여 새로운 경험을 제공할 것으로 예상됩니다. 가상 현실 기술은 소비자들에게 더욱 직관적이고 생생한 쇼핑 경험을 제공할 수 있으며, 제품의 디테일을 더욱 세밀하게 확인할 수 있습니다. 예를 들어, 가상 현실 기술을 활용한 화장품 쇼핑몰에서는 소비자들이 제품을 실제로 써보고, 어울리는 메이크업을 시도해 볼 수 있습니다. 가상 현실(VR) 기술을 활용한 쇼핑몰의 대표적인 예시 중 하나는 IKEA입니다. IKEA는 가상 현실 기술을 활용하여 소비자들이 가구를 구매하기 전에 집 안에서 어떻게 보일지 시뮬레이션할 수 있는 'IKEA Place' 앱을 출시하였습니다. 이 앱은 소비자들이 스마트폰 카메라를 이용하여 원하는 위치에 IKEA 가구를 배치할 수 있게 해주며, 실제로 가구를 구매하기 전에 미리 가구의 배치를 확인할 수 있습니다.

또한, 새로운 패션 아이템을 쇼핑하는 경우에도 가상 현실(VR) 기술이 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 특정 쇼핑몰에서는 소비자가 가상 현실 헤드셋을 착용하여 실제로 옷을 입은 것처럼 체험할 수 있게 해줍니다. 소비자는 가상의 선반에서 옷을 선택하고, 자신의 몸에 가상으로 입혀 보며 어울리는지 확인할 수 있습니다.

 

 2. 인공지능(AI) 기술의 적용

 

인공지능 기술은 온라인 쇼핑에서 더욱 많은 부분에서 활용될 것으로 예상됩니다. 인공지능 기술은 소비자들의 취향과 구매 패턴을 파악하여 개인화된 쇼핑 서비스를 제공할 수 있으며, 제품 추천 시스템을 통해 소비자들이 원하는 제품을 더욱 빠르고 쉽게 찾을 수 있도록 도와줍니다.

인공지능(AI) 기술을 활용한 대표적인 쇼핑몰 중 하나는 아마존입니다. 아마존은 인공지능 기술을 활용하여 소비자들의 검색어, 구매 기록 등을 분석하여 개인화된 제품 추천 서비스를 제공합니다. 이러한 추천 시스템을 통해 소비자들은 자신이 원하는 제품을 빠르게 찾을 수 있으며, 구매 경험을 더욱 만족스럽게 느낄 수 있습니다.

또한, 인공지능 기술은 쇼핑몰 내에서 챗봇(Chatbot) 서비스를 제공하는 데에도 활용됩니다. 챗봇 서비스는 인공지능 기술을 이용하여 고객 문의에 신속하게 대응할 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해 소비자들은 쇼핑몰에서 원하는 정보를 빠르게 얻을 수 있으며, 더욱 편리한 쇼핑 경험을 느낄 수 있습니다

 

 3. 로봇 기술의 도입

 

 미래 온라인 쇼핑에서는 로봇 기술이 더욱 활용될 것으로 예상됩니다. 

 로봇 기술은 온라인 쇼핑에서 물류 및 배송 분야에서 활용될 수 있습니다. 대표적인 예시로는 아마존의 드론(Drone) 배송 서비스가 있습니다. 이 서비스는 로봇 기술을 활용하여 상품을 주문한 고객의 집 근처에 드론을 통해 배송하는 것으로, 기존의 택배 서비스보다 더욱 빠르고 효율적인 배송을 제공합니다.

또한, 로봇 기술은 온라인 쇼핑몰의 창고에서 상품을 관리하고 처리하는 데에도 사용됩니다. 예를 들어, 물류 센터에 로봇을 도입하여 상품을 수집하고, 포장하고, 분류하는 작업을 자동화할 수 있습니다. 이를 통해 인력 부족 문제를 해결하고 물류 처리 시간을 단축할 수 있습니다.

또한, 로봇 기술을 이용하여 온라인 쇼핑몰의 고객 서비스를 개선할 수 있습니다. 예를 들어, 로봇 고객 서비스를 도입하여 소비자들이 원하는 제품 정보나 배송 상태 등을 빠르게 확인할 수 있도록 도와줄 수 있습니다. 또한, 로봇 기술을 활용하여 고객의 문의나 요청에 빠르게 대응하는 챗봇 서비스를 제공할 수도 있습니다.

 

 4. 블록체인 기술의 도입

 

 블록체인 기술은 온라인 쇼핑에서의 보안과 신뢰성을 높일 수 있는 기술로 주목받고 있습니다. 블록체인 기술은 온라인 쇼핑에서 안전한 거래를 보장하는 데에 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 블록체인 기술을 활용하여 소비자들의 결제 정보와 배송 정보를 암호화하여 저장할 수 있습니다. 이를 통해 개인정보 보호와 보안성을 강화할 수 있습니다.

또한, 블록체인 기술을 이용하여 온라인 쇼핑몰에서 중개 수수료나 환불 과정 등의 거래 과정을 투명하게 관리할 수 있습니다. 이를 통해 거래의 신뢰성과 투명성을 높일 수 있으며, 소비자들의 신뢰도를 높일 수 있습니다.

 

5. 데이터 분석 기술의 적용

 

데이터 분석 기술은 온라인 쇼핑에서 소비자들의 선호도와 구매 패턴 등을 파악하여 맞춤형 상품 추천 및 마케팅 전략 수립에 활용될 수 있습니다.

예를 들어, 온라인 쇼핑몰에서 소비자들이 검색한 제품 정보, 구매 내역, 평가 등의 데이터를 수집하여 분석하면 소비자들의 구매 선호도나 취향을 파악할 수 있습니다. 이를 바탕으로 맞춤형 상품 추천 서비스를 제공하면 소비자들의 만족도를 높일 수 있습니다.

데이터 분석 기술은 또한 마케팅 전략 수립에도 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 소비자들의 검색 키워드나 구매 패턴 등을 분석하여 타겟 마케팅을 수행할 수 있습니다. 또한, 고객들의 리뷰나 피드백을 분석하여 제품 개선이나 서비스 품질 향상에 반영할 수 있습니다.

데이터 분석 기술은 또한 온라인 쇼핑몰의 운영 효율성을 향상시키는 데에도 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 고객들의 방문 시간대나 검색 키워드 등을 분석하여 쇼핑몰의 인테리어나 상품 진열 방식을 개선할 수 있습니다. 또한, 수많은 고객 리뷰를 자동으로 분석하여 제품의 문제점을 신속하게 파악하고, 문제점을 해결하여 제품 품질을 향상시킬 수 있습니다.

마지막으로, 데이터 분석 기술은 예측 분석을 통해 온라인 쇼핑몰의 수익을 최적화하는 데에도 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 예측 모델을 이용하여 인기 상품을 사전에 예측하고, 그에 맞는 재고량을 유지하여 재고 관리 비용을 최소화하고 수익을 극대화할 수 있습니다.

홈페이지를 만들기 위해서는 HTML, CSS, JavaScript 등의 웹 기술을 사용해야 합니다.

 

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>나의 홈페이지</title>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<style>
/* 여기에 CSS 코드를 작성합니다. */
</style>
</head>
<body>
<header>
<h1>나의 홈페이지</h1>
<nav>
<ul>
<li><a href="#about">소개</a></li>
<li><a href="#projects">프로젝트</a></li>
<li><a href="#contact">연락처</a></li>
</ul>
</nav>
</header>
<main>
<section id="about">
<h2>소개</h2>
<p>여기에 나의 소개를 적습니다.</p>
</section>
<section id="projects">
<h2>프로젝트</h2>
<ul>
<li>프로젝트 1</li>
<li>프로젝트 2</li>
<li>프로젝트 3</li>
</ul>
</section>
<section id="contact">
<h2>연락처</h2>
<p>여기에 연락처 정보를 적습니다.</p>
</section>
</main>
<footer>
<p>&copy; 2023 ChatGPT</p>
</footer>
</body>
</html>

 

위 코드는 간단한 구조의 홈페이지를 만들기 위한 HTML 코드입니다. <head> 태그 안에는 페이지 제목, 문자 인코딩, 뷰포트 설정 등을 포함할 수 있습니다. <style> 태그 안에는 CSS 코드를 작성할 수 있습니다. <body> 태그 안에는 실제 홈페이지의 내용을 작성하며, <header>, <main>, <section>, <nav>, <ul>, <li>, <footer> 등의 태그를 사용해 적절한 구조를 만들 수 있습니다.

물론 이 코드는 아주 기본적인 예시일 뿐, 실제로는 더 다양한 태그와 속성, CSS와 JavaScript 기술을 활용해 보다 복잡하고 동적인 홈페이지를 만들 수 있습니다.

 

HTML 코드를 작성한 후, 이를 웹 브라우저에서 실행하여 홈페이지를 볼 수 있습니다. 이를 위해서는 HTML 파일을 작성하고, 이 파일을 웹 브라우저에서 열어야 합니다.

  1. 텍스트 에디터에서 HTML 파일 작성하기

먼저, 텍스트 에디터(메모장, 서브라임 텍스트, 비주얼 스튜디오 코드 등)를 사용하여 HTML 파일을 작성합니다. 위에서 예시로 드린 코드를 그대로 복사하여 새 파일에 붙여넣기하고, 원하는 내용을 수정합니다.

  1. HTML 파일 저장하기

다음으로, 작성한 HTML 파일을 저장합니다. 파일 이름은 ".html" 확장자를 사용하여 저장하며, 파일 이름을 "index.html"로 지정하면 웹 브라우저가 자동으로 이 파일을 찾아서 보여줍니다. 파일을 저장할 때 인코딩을 "UTF-8"로 설정하는 것이 좋습니다.

  1. 웹 브라우저에서 HTML 파일 열기

마지막으로, 저장한 HTML 파일을 웹 브라우저에서 엽니다. 일반적으로, 파일을 더블 클릭하여 웹 브라우저에서 열 수 있습니다. 그러나, 로컬 파일 시스템에서 직접 열 경우, 보안 상의 이유로 JavaScript 코드가 동작하지 않을 수 있습니다. 이 경우, 로컬 웹 서버를 구축하여 파일을 실행하는 것이 좋습니다. 로컬 웹 서버를 구축하는 방법은 인터넷에서 검색하여 찾을 수 있습니다.

위와 같은 과정을 거치면, 작성한 HTML 코드를 실행하여 홈페이지를 만들 수 있습니다.

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