(파이썬) 데이터 분석

* 필수 라이브러리

1. Numpy

2. pandas
-> R의 dataframe과 비슷하다

3. matplotlib
-> 그래프나 2차원 데이터 시각화

4. IPython


5. SciPy

->과학계산 컴퓨팅영역 패키지

예)
 scipy.integrate: 수치적분 루틴과 미분방정식 해법기
scipy.linalg: numpy.linalg에서 제공하는 것보다 더 확장된 선형대수 루틴과 매트릭스 분해
scipy.optimize: 함수 최적화기와 방정식의 근을 구하는 알고리즘
scipy.weave: 배열계산을 빠르게하기 위해 인라인C++코드를 사용하는 ㄷ구


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(네트워크)폴링방식 vs 롱 폴링방식

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*리얼타임 웹을 위한 기법으오 일정한 주기를 가지고 서버와 응답을 주고받는 방식이 폴링방식이다. 이는 Ajax Polling이라고도 불리는데 주로 Ajax호출을 사용하기 때문이다. 하지만 이 폴링기법은 두 가지 문제가 있는데, 폴링 주기에 관한 문제로 주기가 짧으면 서버의 성능에 부담이 가고, 주기가 길면 실시간 성능이 약간 떨어지는 문제가 있다. 그래서 이 폴링의 지연을 최대한 줄이기 위해 comet을 구현하는 방법이 있고 이 방법 중에 하나가 롱폴링기법이있다. 이 롱폴링 방식은 서버 측에서 접속을 열어두는 시간을 길게 하는 방식이다. 롱폴링 에서는 이벤트가 발생하면 바로 응답이 이루어지기 때문에 실시간성이 아주 높으며,스트리밍 방식과 달리 웹브라웆 환경에 관계없이 사용할 수 있기 떄문에 흔히 사용하는 방식이다. 롱폴링 방식외에 스트리밍 방식이 있는데 이 스트리밍 방식은 하나의 웹 요청에 대해 웹 접속을 계속 열어두고, 새로 이벤트가 발생하면 발생할 때마다 부분적인 응답으로 브라우저로 보내는 방식이다. -간단한 구현 - 쓸모없는 요청-응답 때문에 많은 트래픽이 낭비됨 - 반복하는 주기가 짧지 않은 경우 , 폴링기법 추천 (예: 페이스북 웹채팅에서 사용자 리스트 갱신주기 1분-폴링기법 사용) -서버에서 커넥션을 물고 기다리고 있으며, 이벤트의 업데이트가 있을 경우 클라이언트로 응답을 준다. - 구현기술    - iframe : 구현이 쉬우나 로딩이 표시되고 크로스 도메인을 지원하지 않음    - htmlFile : IE 에서만 동작함    - JSONP : 대중적인 사용방식, 크로스도메인 문제 해결    - XmlHttpRequest : 크로스 도메인을 지원하지 않음 <폴링방식과 롱폴링 방식 선택하기> Long-Polling 방식을 선택해야 하는 경우   약 3초간의 오차로 실시간 응답이 필요한 경우  메신저 같이 1:1이나 약 10명 이하의 상대와 채팅하는 경우
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