As this project is interested in Korean lands, all guides will be written in Korean to fully represent national laws and terminologies.
이 프로젝트는 사용자가 다양한 요소를 고려하여 부동산의 관점에서 투자하기 좋은 토지를 찾을 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다. 읽기 쉬운 코드와 다루기 쉬운 화면을 제공하는 것에 중점을 두고 있습니다.
이 프로젝트는 모든 텍스트 데이터에 한국어 인코딩이 적용되어 있다고 간주합니다.
우선, Python이 준비되었는지 확인하세요. Python은 가독성이 높고 작성하기 쉬우며, 데이터 분석을 위한 다양한 패키지가 개발되어 있는 프로그래밍 언어입니다. Python은 공식 다운로드 페이지로부터 설치하는 것이 것이 가장 쉽습니다.
또한, Poetry가 설치되었는지도 확인하세요. Poetry는 pip와 venv의 기능을 모두 제공하는 훌륭한 의존성 관리 도구입니다. 자세한 설치 방법은 공식 문서에 적혀 있습니다.
이 단계부터는 Git clone으로 이 저장소를 컴퓨터에 저장해 놓았다고 간주합니다.
이 프로젝트는 정부에서 제공하는 개방데이터를 활용합니다. Python 코드가 개방데이터를 읽을 수 있어야 하므로, open_data 폴더를 생성하고 해당 폴더 내부에 국토정보 개방데이터로부터 다운로드한 파일들을 넣어주세요. open_data 폴더에는 수 GB 이상의 큰 데이터가 담겨야 하기 때문에, Git 버전 관리 시스템에서 제외되도록 .gitignore 파일에 적혀 있습니다.
processed_data 폴더에는 웹 서버에 배포될 수 있도록 가공된, 비교적 작은 크기의 데이터 파일이 담기게 됩니다. 이 폴더는 버전 관리 시스템에 포함됩니다.
개방데이터를 담을 때나 가공 데이터를 생성할 때에는 아래 폴더 구조를 지켜주세요. 모든 Python 코드는 이와 같은 경로로 데이터 파일이 준비되어 있다고 간주합니다.
real-estate-analysis/
├── open_data/
│ └── announced_land_price/
│ ├── AL_11_D152_20220929.shp
│ └── ...
├── processed_data/
│ └── ...
└── ...
패키지 설치하기:
poetry install
가상 환경 활성화하기:
poetry shell
코드 실행하기:
streamlit run real_estate_analysis.py
- 가능한 한 언제나 함수 매개변수와 전역 변수에 적절한 타입 힌트를 제공해 주세요. 또한 사용 중인 IDE에서 Basic 수준의 타입 검사를 켜 두세요.
- Ruff 서식기를 사용하세요.