HANDLER
Python Code (in Jupyter Notebook) :
from teanaps.handler import FileHandler fh = FileHandler()
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teanaps.handler.FileHandler.save_data(file_name, data)[Top]-
데이터(변수, Pandas Dataframe 등)을 바이너리 파일로 저장합니다.
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Parameters
- file_name (str) : 저장할 파일 경로 및 파일명. 최대 128자.
- data (all) : 저장할 데이터가 저장된 변수명.
-
Returns
- None
-
Examples
Python Code (in Jupyter Notebook) :
sample_list = ["리스트", "딕셔너리", "문자열", "Pandas Dataframe", "등 변수를", "저장합니다."] fh.save_data("sample_list", sample_list)
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teanaps.handler.FileHandler.load_data(file_name)[Top]-
데이터(변수, Pandas Dataframe 등)가 저장된 바이너리 파일을 불러와 변수에 저장합니다.
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Parameters
- file_name (str) : 저장할 파일 경로 및 파일명. 최대 128자.
-
Returns
- data (all) : 저장할 데이터가 저장된 변수명.
-
Examples
Python Code (in Jupyter Notebook) :
#sample_list = ["리스트", "딕셔너리", "문자열", "Pandas Dataframe", "등 변수를", "저장합니다."] #fh.save_data("sample_list", sample_list) sample_list = fh.load_data("sample_list") print(sample_list)
Output (in Jupyter Notebook) :
['리스트', '딕셔너리', '문자열', 'Pandas Dataframe', '등 변수를', '저장합니다.']
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teanaps.handler.FileHandler.save_txt(file_name, line_list, encoding="utf-8", separator="\t")[Top]-
리스트에 저장된 텍스트를 텍스트 파일(.txt)로 저장합니다.
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Parameters
- file_name (str) : 저장할 파일 경로 및 파일명. 최대 128자.
- line_list (str) : 파일에 쓸 내용이 저장된 MxN 리스트.
- encoding (str) : 파일 인코딩 형식.
- separator (str) : 파일에 쓸 라인의 컬럼 구분자.
-
Returns
- None
-
Examples
Python Code (in Jupyter Notebook) :
line_list = [["A", "B", "C", "D"], # Col Name (list) ["a1", "b1", "c1", "d1"], # Line 1 (list) ["a2", "b2", "c2", "d2"], # Line 2 (list) ["a3", "b3", "c3", "d3"] # Line 3 (list) ] fh.save_txt("file_name.txt", line_list[0], encoding="utf-8", separator="\t")
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-
teanaps.handler.FileHandler.load_txt(file_name, encoding="utf-8", separator="\t")[Top]-
리스트에 저장된 텍스트를 텍스트 파일(.txt)로 저장합니다.
-
Parameters
- file_name (str) : 저장할 파일 경로 및 파일명. 최대 128자.
- encoding (str) : 파일 인코딩 형식. 최대 128자.
- separator (str) : 파일에 쓸 라인의 컬럼 구분자.
-
Returns
- line_list (str) : 파일 내용이 저장된 MxN 리스트.
-
Examples
Python Code (in Jupyter Notebook) :
line_list = [["A", "B", "C", "D"], # Col Name (list) ["a1", "b1", "c1", "d1"], # Line 1 (list) ["a2", "b2", "c2", "d2"], # Line 2 (list) ["a3", "b3", "c3", "d3"] # Line 3 (list) ] line_list = fh.load_txt("file_name.txt", encoding="utf-8", separator="\t") print(line_list)
Output (in Jupyter Notebook) :
[['A', 'B', 'C', 'D'], # Col Name (list) ['a1', 'b1', 'c1', 'd1'], # Line 1 (list) ['a2', 'b2', 'c2', 'd2'], # Line 2 (list) ['a3', 'b3', 'c3', 'd3'] # Line 3 (list) ]
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-
teanaps.handler.FileHandler.pdf_converter(input_filename, output_filename)[Top]-
PDF 형식(.pdf)의 파일에서 텍스트 정보만 추출하여 텍스트 파일(.txt)로 저장합니다.
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Parameters
- input_filename (str) : 텍스트를 추출할 PDF 파일명. 최대 128자.
- output_filename (str) : 추출한 텍스트를 저장할 텍스트 파일명. 최대 128자.
-
Returns
- None
-
Examples
Python Code (in Jupyter Notebook) :
input_filename = "sample_pdf.pdf" output_filename = "sample_pdf.txt" fh.pdf_converter(input_filename, output_filename)
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teanaps.handler.FileHandler.docx_converter(input_filename, output_filename)[Top]-
MS-Word 형식(.docx)의 파일에서 텍스트 정보만 추출하여 텍스트 파일(.txt)로 저장합니다.
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Parameters
- input_filename (str) : 텍스트를 추출할 MS-Word 파일명. 최대 128자.
- output_filename (str) : 추출한 텍스트를 저장할 텍스트 파일명. 최대 128자.
-
Returns
- None
-
Examples
Python Code (in Jupyter Notebook) :
input_filename = "sample_docx.docx" output_filename = "sample_docx.txt" fh.docx_converter(input_filename, output_filename)
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teanaps.handler.FileHandler.pptx_converter(input_filename, output_filename)[Top]-
MS-PowerPoint 형식(.pptx)의 파일에서 텍스트 정보만 추출하여 텍스트 파일(.txt)로 저장합니다.
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Parameters
- input_filename (str) : 텍스트를 추출할 MS-PowerPoint 파일명. 최대 128자.
- output_filename (str) : 추출한 텍스트를 저장할 텍스트 파일명. 최대 128자.
-
Returns
- None
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Examples
Python Code (in Jupyter Notebook) :
input_filename = "sample_pptx.pptx" output_filename = "sample_pptx.txt" fh.pptx_converter(input_filename, output_filename)
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Python Code (in Jupyter Notebook) :
from teanaps.handler import MessageHandler webhook_url = "https://hooks.slack.com/services/TNLDWA5B7/BNNKYJ7JS/GZ0~" mh = MessageHandler(webhook_url)
Notes :
MessageHandler는Slack메신저를 통해 메시지를 발송합니다.webhook_url은Slack회원가입 후 Slack API Webhook URL 페이지에서 발급 가능합니다.
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teanaps.nlp.MessageHandler.send_slack_msg(message)[Top]-
Webhook URL에 연결된Slack으로 메시지를 발송합니다. -
Parameters
- message (str) : 한국어 또는 영어로 구성된 문장.
-
Returns
- None
-
Examples
Python Code (in Jupyter Notebook) :
message = "슬랙으로 메시지를 발송합니다." mh.send_slack_msg(message)
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Python Code (in Jupyter Notebook) :
from teanaps.handler import QueueHandler thread_count = 3 qh = QueueHandler(thread_count)
Notes :
QueueHandler는thread_count의 수 만큼 요청된 함수를 동시에 순차적으로 처리합니다.
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teanaps.nlp.QueueHandler.add_lambda(function, parmeter_dict)[Top]-
수행할 작업들이 저장된 큐 (Queue)에 작업을 추가합니다.
Webhook URL에 연결된Slack으로 메시지를 발송합니다. -
Parameters
- function (function) : 특정 작업을 수행하는 함수.
- parmeter_dict (dict) :
function함수의 입력변수를 포함하는 딕셔너리.
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Returns
- None
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Examples
Python Code (in Jupyter Notebook) :
import time def sample_function(parmeter_dict): print_list = parmeter_dict["print_list"] for i in print_list: print(i, end="") time.sleep(1) result = { "request_id": parmeter_dict["request_id"], "result": "complete." } return result for i in range(3): parmeter_dict = { "request_id" : i, "print_list": ["a", "b", "c", "d"] } qh.add_lambda(sample_function, parmeter_dict)
Output (in Jupyter Notebook) :
aaabbbcccddd done : 2 lamda left. done : 1 lamda left. done : 0 lamda left.
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teanaps.nlp.QueueHandler.get_result()[Top]-
수행할 작업들이 저장된 큐 (Queue)에 작업을 추가합니다.
Webhook URL에 연결된Slack으로 메시지를 발송합니다. -
Parameters
- None
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Returns
- result_dict (dict) : 큐에서 수행된 작업에서 반환한 값을 포함하는 딕셔너리.
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Examples
Python Code (in Jupyter Notebook) :
#for i in range(3): # parmeter_dict = { # "request_id" : i, # "print_list": ["a", "b", "c", "d"] # } # qh.add_lambda(sample_function, parmeter_dict) result = qh.get_result() print(result)
Output (in Jupyter Notebook) :
{1: 'complete.', 2: 'complete.', 0: 'complete.'}
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