거의 모든 것의 마니아

챙겨먹기

아침에 일어나서 음식 재료를 챙기고 씻고 썰고 하는 나의 동작과 소리가 영화 포레스트 느낌으로 산뜻하고 부지런한 기분을 주기는 하지만, 생각보다 시간이 소모되는 편이다. 한 번은 된장찌개를 끓이다가 먹을 시간이 없을 것 같아서 위층 친구에게 가져다줘야겠다 싶었는데, 그러기에도 시간이 밭아서 직접 가져가서 먹어달라고 하고 출근했다.

그래서 다음 날 아침밥을 챙겨먹어야지 싶으면 저녁에 미리 재료를 다듬어 놓기로했다. 

음식을 해먹으면서 의외였던 점은, 고기가 생각보다 빨리 상한다는 것과 야채가 생각보다 오래 간다는 것이다. 그래서 고기는 음식이 먹고 싶은 전 날 주문하는 편이고 야채는 상시 주문한다. 친구들은 무조건 냉동실에 넣는다고 하지만, 어쩐지 그러긴 싫단 말이야.

팬케익이 먹고 싶어서 메이플 시럽을 샀었는데, 마켓컬리에서 산 일본식 팬케익이 맛이 없어서 팬케익 가루와 시럽을 짱박아두고 있었다. 그런데 최근에 크로플을 해먹으면서 시럽을 다 비웠다...! 새로운 맛을 시도해보기 위해 이번에는 바닐라향의 시럽을 구입해봤는데, 이것도 맛있다 =)    

어째 업데이트 할 것이 챙겨먹기 밖에 없는 것일까 ㅎ-

 챙겨먹기  

*

마가 위에 좋다고 해서 먹는 방법을 검색해보니- 갈아 먹는 방법이 많았지만, 그 중 굳이 명란 무침을 찾아서 반찬으로 만들어 먹었다. 

아삭하면서도 끈적한, 신기한 느낌의 마를 채썰어 명란에 무치고 파를 썰어 얹은 후에 들기름이나 참기름을 뿌리면 끝. 

명란이 짜서 다른 양념은 전혀 하지 않았다. 자극적이지 않은데 밥 한 그릇 뚝딱이다.

* 

돼지 고기 남은 것은 파와 함께 굴소스에 살짝 볶아줌

* 

밥 반찬은 하나 또는 두 개여도 충분한 것 같다. 하나의 반찬에도 다양한 재료가 들어가는데. 옛날에는 왜 그렇게 반차 수를 따져서 몇 첩 반상이니 뭐니 했을까. 설거지 거리도 많아지는데....ㅠ 

영양제나 간식이 없어서...? ㅋ

 허브에 물주기  

* 

베란다에 화분 5개를 두었다. 꾸준히 케어하는 것을 잘하지 못해서 걱정했는데, 생각보다 잘 자라주고 있다. 

새싹이 나고 가지가 뻗기도 하였다. 

아침에 일어나면 물을 챙겨 마시는데, 비운 통을 바로 채워서 화분에 물을 준다. 

* 

친구들과 수다를 떨다가, 허브를 샀다는 말에 나도 링크를 보내달라고 하여 구입하였다.

바질, 루꼴라, 세이지, 고수를 포대에 심도록 구성된 키트. >>https://m.permeal.co.kr/goods/view?no=2633

고수는 특히 건조한 것을 못 견뎌서 물을 자주 줘야한다고 한 쪽에 심기는 했지만,  

첫 잎이 나오는 것을 보고 무엇인지 모르겠어서 가지런히 심은 친구에게 물어봤다. 

가장 먼저 & 잘나오는 것은 루꼴라였다! 

바질이나 루꼴라는 샐러드나 피자, 스파게티 등 다른 음식을 해먹기 위해 설레이면서 심은 것이였는데,

막상 나온 것을 보니 귀엽고 애정이 가서 먹고 싶다는 생각이 들지는 않는다 ㅋ 물론 먹을거지만!

 차 마시기  

* 

저녁에 커피를 마셔도 자는데 지장이 없었는데, 이제는 아닌가보다 ㅠ

커피 대신 차를 마시려고 노력하고 있다.

운동 도구 하나씩 도착

마사지볼, 발란스 쿠션, 땅콩모양 짐볼, 루프 밴드

  챙겨먹기  

* 아침에 과일이나 야채 위주로 챙겨먹으려고 하지만, 요즘 애정하는 크로플은 예외를 두기로 한다.

* 초록 & 빨강 조합을 좋아하지만, 재료가 초록이밖에 없어서 그대로 먹었는데 맛은 여전히 좋았다

  샐러리는 맛이 없다고 느껴져서 억지로 먹을 때가 있는데 레몬 & 소금 드레싱을 뿌려서 고기류(닭가슴살 포함!ㅋ) 와 먹으면 항상 맛있다. 

  반신욕  

* 러쉬 입욕제가 너무 비싸서 대체제를 찾으려고 했는데  이번에 구입한 피치 크럼블 버블룬, 킨키 부츠,  버터베어 모두 마음에 들어서 

간혹,,,,,,,, 플렉스할 때 사야지,,,,,라는 생각 

특히 킨키 부츠는 거품이 너무 잘나서 뭉게뭉게 구름 위에 있는 것 같아서 기분 좋았다

* 반신욕의 포인트는 상체 (손, 팔, 팔꿈치 모두모두 포함)를 물에 넣지 않는 것인듯! 책이나 핸드폰을 보려고 팔꿈치가 담궈질 때가 있는데, 신경써서 바깥으로 걸치고 있을 때 땀이 훨씬 빨리, 잘나고 개운한 것 같다.

※ 학습 노트

이런 강의가 있다.

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Data science from MIT 

Computer Science의 탑 1위 대학인 MIT 공대의 "Introduction to Computational Thinking and Data Science" 수업 영상 및 강의 자료를 한국어로 번역하여 여러분께 제공합니다.

해당 강좌에서는 데이터 과학이라는 분야를 시작하기 위한 알고리즘과 통계학 그리고 기계학습의 내용을 조금씩 나눠서 다루고 있으며, 프로그래밍 실습보다는 문제 해결방법 대해서 집중적으로 공부합니다. 본격적인 데이터 과학 분야에 진입하기에 앞서, 해당 분야를 배우기 위해서는 어떤 것을 더 학습해야 하는지 체험할 수 있는 강의입니다.

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Edwith에서 수강할 예정이지만, MIT 강의라고 하니 글로벌 플랫폼에 업로드 되어있을 것 같아 찾아보았다.

>>edX와 Youtube에 있는 듯.

(Coursera에서 the most popular 과정 중 하나인 'Python for everybody(모두를 위한 파이썬)' 도 Edwith에 한글화된 버전으로 볼 수 있다.)

* 해당 분야를 배우기 위해서 어떤 것을 더 학습해야 하는지 체험할 수 있는 강의

학습해야할 새로운 영역들은 계속해서 생겨나는데, 

범위가 처음부터 정해져있지도 않거니와 계속해서 확장하고, 변화한다.

고등학교 때처럼 정해진 교과, 정해진 범위 내에서 체계적으로 공부하기가 어렵다.

(그때가 좋은 거였...다고 말하면 안되겠지..! ㅋ 그때는 그때만의 고통과 괴로움이 있었으니까-)

올해는 수행해야할 과제가 있어서 이것 저것 닥치는 대로 찾아보았다.

지금도 아주 초초초초보지만, 그래도 아주 처음보다는 들은 것, 본 것들이 생겼다.

학습 분야의 용어에 익숙해지는 것도 중요한 것 같다.

계속해서 업데이트하고 수정해야겠지만, 학습자만의 체계와 체크리스트를 만들어가는 것도 학습의 방법 중에 하나일 것 같아서,

조금씩 정리해보기로 했는데....

* 선수조건

1. 모두를 위한 프로그래밍: 파이썬

2. 모두를 위한 프로그래밍: 파이썬 자료구조

3. 모두를 위한 프로그래밍: 파이썬을 이용한 데이터베이스 처리

4. CS50 x edwith

5. Introduction to Computer Science and Programming in Python

그런데, 당황스럽게도 선수조건이 왜이렇게 많지...! ㅋㅋㅋ 해당 분야를 배우기 위해 어떤 것을 더 학습해야하는지 체험할 수 있는 강의라고 하여 아주아주 생초보자를 위한 것인줄 알았건만.!

다행히, 모두를 위한 프로그래밍을 학습한 후이긴하지만,

불행히, 이미 시간이 지나기도 했고, 학습을 기록해놓지를 않았기에, 

선수 조건인 과정부터 점검해보기로 하였다.

그런데 맙소사 ㅠ 내가 이미 들은 줄 알았던 과정도 '모두를 위한 프로그래밍: 파이썬' 만이다. 

갈길이 멀군

[모두를 위한 프로그래밍: 파이썬 자료구조] 부터 시작한다.

(Chapter 6~8)

*** 알아야할 것 : 타입 변환, 인덱싱, len 함수, for 루프

* len 함수 : 문자의 길이 >>>리스트가 몇 개의 항목을 가지고 있는지 확인 가능

* print(s[0:4]) - 4번째 인덱스는 읽지 않음!

  print(s[:2]) - 첫 번째나 마지막 인덱스 생략할 경우, 시작 또는 마지막까지 가정하고 반환

* strings는 object이고 object는 method라는 것을 가지고 있음

* replace (문자바꾸기)

* lstrip (왼쪽 공백 없애기), rstrip (오른쪽 공백 없애기), strip (양쪽 공백 없애기)

* startwith (시작 문자열 찾기)

* 파이썬3에서부터는 모든 내부 문자열이 유니코드 (한국어가 예시로 나온다!)

  유니코드 연산이어도 문자열로 인식. (파이썬3에서는 문자열이지만 유니코드 상수가 별개로 있었고 다른 자료형으로 인식함)

* open() 파일을 여는 것

* \n >>> 다음 줄로

* read()

* 통상 프로그래밍은 알고리즘과 자료구조로 나눌 수 있음

   - 알고리즘: 특정 문제를 해결 하기 위한 규칙 또는 단계

   - 자료구조: 컴퓨터 내에서 자료를 구조화 하는 특별한 방식

* list(리스트)

1. 리스트의 각 항목들은 '[]'로 둘러싸임
2. 리스트 내의 항목들에 대한 구분은 ,(콤마)로 구분
3. 리스트 내에 또 다른 리스트를 내포할 수 있음
4. 비어 있는 리스트를 만들 수 있음
5. 리스트의 항목들에 인덱스 값으로 접근 가능.
6. 리스트의 항목들은 바뀔 수 있음

* range() >>> 인자로 전달되는 값에 따라서 숫자로 이루어진 리스트를 반환

* .list() >>> 리스트 만들기

* .append('book') >>리스트에 추가

* .sort() >>> 정렬

* .split() >>> 공백을 찾아 조각을 반환

  .split(';') >>> 세미콜론 기준으로 Split해주지 않으므로 별도 정의

* 컬렉션(collection): 리스트나 딕셔너리 같은 변수를 가지는 상황. 하나의 정보보다는 여러 개의 정보를 저장할 때 사용

* 리스트(list): 순서대로 정렬한 컬렉션. 데이터를 추가하면 항상 리스트의 끝에 추가되고 0부터 n-1번 위치까지 순서대로 n개의 원소가 저장됨

* 딕셔너리(dictionary)

- 순서 없음. 대신 키(Key) 존재

-ooo={} 또는 dict()라는 생성자를 통해 생성

- {중괄호} 안에 Key:Value 형태로 저장

* get 함수 : 

counts.get(name,0)

>>>딕셔너리에 name이라는 키가 존재할 경우 값을 불러오고,

그렇지 않을 경우에는 딕셔너리의 name이라는 키에 0이라는 값을 갖는 데이터를 추가하라는 의미

* items 메소드

keys, values 메소드로는 딕셔너리의 키와 값의 쌍을 얻음 >>> items 메소드를 사용하면 됨

items 메소드를 실행하면 '튜플(tuple)'이라는 자료 구조 안에 키와 값이 쌍을 이루어 저장된 리스트가 반환됨

* Tuples(튜플) :  리스트와 거의 비슷하지만 변경불가능(immutable), 즉 값 변경 (정렬, 값 추가, 순서 변경) 불가하다는 특성에서 차이가 있음

그러나 리스트보다 훨씬 효율적으로 작동함 (용량 적게 차지, 근 빠름)

* 내장된 함수 차이

* sorted 함수 :  딕셔너리는 키 기준으로 정렬된 값이 나옴

학창 시절부터 사회 생활 초년생때까지의 아침은,  알람 소리에 겨우 일어나서 잠이 덜 깬 상태에서  준비하는 것으로 시작하였다.

사람은 생체 시계라는 것이 있어서 몇 시에 일어나야지, 마음 먹으면 그 시간에 눈이 떠지기도 한다는데-그렇게 알람을 맞춘 시간 언저리에 눈이 떠질때가 많았다.

30분 전에 깨면 조금이라도 더 잘 수 있는데, 10분 전이면 금방 일어나야해서 불안감에 다시 잘 수가 없고 그게 그렇게 억울했다 ㅎㅎ

지금 너무 좋은 점은, 알람없이 눈이 떠질 때 일어난다는 것이다.

집과 회사의 거리가 바뀌었고, 출퇴근 시간도 자유로워졌다.

아침 시간을 보내는 것이 좋아서 출근 시간을 9시 30분으로 설정한다.

가볍게 운동하고 먹고 싶은 것을 챙겨 먹고 여유있게 준비하는 시간이 너무 좋다.

물론 운동은 아주...가끔하지만.

집 한켠에 홈트 도구를 구비해두고 싶지만 먼지가 쌓일까봐 망설이다가

월요일 아침에 가벼운 스트레칭을 성공한 후 자신감을 얻고 결국 주문을 하였는데,

아직 세팅이 되지 않아^^;;; 챙겨먹는 것만 열심히 하고 있다.

  챙겨먹기  

* (4일차) 피망을 채를 썰어 참치와 버무린 후 소금, 후추를 약간 뿌려 전자렌지에 3분 돌리면 밥 한 그릇 뚝딱이라고

  냉장고에 있는 명란이 있어서 소금은 생략하고 명란을 얹어 돌림!

  참치와 피망 둘 다 보관 기간이 길다. 장볼 때 하나씩 사두면 생각날 때 먹을 수 있을 것 같다.

* (5일차) 어디선가 먹은 과일 샐러드에 대한 기억이 있는데 이거다, 싶은 레시피를 발견하지 못하였다.

  네이버에 과일 샐러드를 검색하니 마요네즈에 버무린 사라다가 나올 뿐이고. 

  구글에 fruit salad dressing을 검색하니 요거트 드레싱만 나온다. 아닌데 아닌데.

  기억나는 건 과일과 견과류, 달콤한 드레싱 정도라 꿀을 먼저 장만하였다.

  최근에 엄마집에서 가져온 과일 + 내가 먹고 싶은 과일을 주문하였더니 과일 종류가 꽤 많아져서 

  과일 샐러드를 해먹어봐야겠다는 생각이 들었다.

  배, 샤인머스켓, 감, 로메인을 넣고, 

  파마산 치즈를 사려고 들어간 마켓컬리에서 산 트러플 호두까지 넣고 꿀을 뿌려먹었다. 

  맛은 있었으나- 뭔가 부족해 싶어서 fruit salad dressing + honey, oil 검색하니 honey lime dressing이 나온다.

  담번에 시도해봐야지 

* (6일차) 엄마가 문어와 깍두기를 주셨다.

  원래는 문어 샐러드를 해먹으려고 했는데... 갑자기 볶음밥을 해먹어도 맛있겠다는 생각이 들었다. 

  버터가 어울릴 것 같아 버터를 녹이고 문어, 깍두기, 샐러리를 볶다가 

  (다이어터니까) 현미곤약밥을 넣어 소금 없이 볶은 후에 멸치 다대기를 얹어서 먹었다.

  어디에 내놓을 레시피는 아니지만 개인적으로는 아주 맛있었다 >-<  

퇴근하고 학원에 갔다가 11시 넘게 집에 왔다.

잠이 오는데 자기 싫을 때가 있다. 어제가 그랬고, 인스타 피드를 보다가 우연히 보게된 옛날 영상을 타고 들어갔다가 

고딩래퍼 이영지의 영상들을 보게 되었고...2시 넘어 잠들었다 ㅠ

그래서 이틀차에 벌써 많이 짧아진 아침 일상이였다 ㅠ0ㅠ

  챙겨먹기   

* 위를 위한 양배추즙, 간을 위한 리버케어, 유산균

* 아보카도, 오이, 샐러리 + 레몬, 올리브오일, 오레가노, 소금 약간

* 바나나, 키위 감, 샤인머스켓

* 커피 다 떨어진김에 건강한 레몬 밤 티

  음악 감상   

* 오늘도 조성진

기록을 해보기로 합니다.

  아침 스트레칭   

* 아침 스트레킹으로 검색하여 스트레칭 하나 해줌

* 아침에 유산소, 저녁에 근력운동이 좋다고 하는데, 유산소 운동은 땀이날텐데 샤워를 아침저녁으로 해야하나;;;

  음악 감상   

* 좋아하는 음악을 찾아, 드뷔시 목신의 오후

* 좋아하는 음악가를 찾아, 조성진

  챙겨먹기   

* 위를 위한 양배추즙, 간을 위한 리버케어, 유산균

* 로메인, 오이, 닭가슴살 + 레몬, 올리브오일, 오레가노, 소금 약간

* 바나나 - 나트륨 배출에 좋다함. 특히 까맣게 익었을 때가 좋다고 함

* 커피는 포기하기 어렵다...

  청소   

청소를 해야겠다, 생각만 하긴 했으나, 지금 하고 올 예정.

- 음식 쓰레기 버리기

- 바닥 청소기 살짝

- 와플 기계 닦기

  그 외   

- 화분에 물주기, 허브 심은데에 물 뿌려주기

  기록하기   

오늘 아침에 부지런을 떨며 한 것들은 자기 전부터 마음 먹었던 것이 아니다.

아침에 눈이 떠진 김에 운동도하고 음악도 듣고 샐러드도 해먹었다.

나에게 좋은 것을 찾아가고 있는 중이니 부담갖지 말고 되는대로 하다가 어느 날 루틴이 되길 바라본다.

※복습 노트

* 파이썬 공식 스타일 가이드 

  - https://www.python.org/dev/peps/pep-0008/

  - https://docs.python.org/ko/3/tutorial/controlflow.html#intermezzo-coding-style

* List와 Dictionary

a_list = [ ] #비어있는 리스트 만들기

a_list.append() #리스트에 값을 넣는다

a_dict = { }

* 파이썬 명령어

def 함수이름 (필요한 변수들) :

   내릴 명령어들을 순차적으로 작성

#사용하기

함수이름(필요한 변수들  

* 파이썬 조건문

* 파이썬 반복문

* 파이썬 조건문 & 반복문으로 숫자 세기

* 웹스크래핑

  - 패키지 설치 : beautifulsoup4 HTML 코드를 쉽게 스크래핑 해오기 위한 도구

  - 태그 안의 텍스트를 찍고 싶을 땐 → 태그.text

    태그 안의 속성을 찍고 싶을 땐 → 태그['속성']

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/73.0.3683.86 Safari/537.36'}
data = requests.get('https://sports.news.naver.com/kbaseball/record/index.nhn?category=kbo', headers=headers)

# HTML을 BeautifulSoup이라는 라이브러리를 활용해 검색하기 용이한 상태로 만듦
# soup이라는 변수에 "파싱 용이해진 html"이 담긴 상태가 됨
# 이제 코딩을 통해 필요한 부분을 추출하면 된다.

soup = BeautifulSoup(data.text, 'html.parser') 

*크롤링한 내용에서 공백 없애기 .text.strip()