Python Academy · 강의

내보내기와 삽입

Figure 저장하고 공유하기

내보내기와 삽입은(는) CoddyKit의 무료 Python Academy 강의입니다. 이것은 4개 중 4번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 Python Academy 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. Python Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

작업물 공유하기

완성된 차트도 다른 사람이 볼 수 있어야 유용합니다. Plotly Figure는 대화형 HTML로 저장하거나, 정적 이미지로 내보내거나, 웹 페이지와 보고서에 삽입할 수 있습니다.

적절한 형식은 독자에게 대화형 기능이 필요한지에 따라 선택해야 합니다.

대화형 HTML 저장하기

fig.write_html('chart.html')은 모든 대화형 기능을 유지하는 독립 파일을 작성합니다. 어떤 브라우저에서든 파일을 열면 Python 없이 확대, 마우스 오버, 이동 기능을 사용할 수 있습니다.

실시간으로 탐색할 수 있는 차트를 공유하기에 가장 좋은 형식입니다.

파일 이름 선택하기

많은 내보내기 파일을 만들 때는 이름 지정이 중요합니다. 타임스탬프를 포함하고 슬러그화한 이름을 사용하면 충돌을 피할 수 있습니다. 이는 기본적인 문자열 처리입니다.

title = 'Q3 Sales Report!'
slug = ''.join(ch.lower() if ch.isalnum() else '_' for ch in title)
slug = '_'.join(p for p in slug.split('_') if p)
print(slug + '.html')

정적 이미지 내보내기

PDF, 슬라이드 또는 이메일에는 정적 이미지가 필요합니다. fig.write_image('chart.png')는 PNG, JPEG, SVG 또는 PDF를 생성합니다. 이를 위해서는 kaleido 엔진이 설치되어 있어야 합니다.

정적 이미지는 대화형 기능을 잃지만 어디에나 삽입할 수 있습니다.

형식 선택하기

용도에 맞는 형식을 선택하십시오:

HTML 실시간 탐색, 웹 페이지
PNG/JPEG 래스터 형식, 슬라이드와 이메일에 적합
SVG 벡터 형식, 인쇄할 때 흐려지지 않고 크기를 조정할 수 있음
PDF 문서

간단한 결정 표를 사용하면 빠르게 선택할 수 있습니다.

use_case = 'print'
format_map = {'web': 'html', 'slides': 'png', 'print': 'svg', 'document': 'pdf'}
print('Best format for', use_case, '->', format_map[use_case])

페이지에 삽입하기

전체 HTML 파일 없이 기존 사이트에 삽입하려면 fig.to_html(full_html=False, include_plotlyjs='cdn')를 사용하십시오. 이 함수는 차트의 HTML 조각만 반환하며, 이를 템플릿에 붙여 넣으면 됩니다.

CDN에서 plotly.js를 불러오면 페이지를 가볍게 유지할 수 있습니다.

라이브러리 포함하기

대화형 HTML에는 plotly.js 라이브러리가 필요합니다. include_plotlyjs에는 다음과 같은 선택지가 있습니다:

True 번들로 포함합니다. 용량은 크지만 오프라인에서 작동합니다
'cdn' CDN 링크를 사용합니다. 용량은 작지만 인터넷이 필요합니다
False 페이지에서 이미 불러왔다고 가정합니다

오프라인 필요 여부와 페이지 용량을 기준으로 선택하십시오.

내보내기 해상도

정적 이미지의 크기와 선명도는 width, height, scale로 조절할 수 있습니다. scale=2로 설정하면 픽셀 밀도가 두 배가 되어 고해상도 화면에서도 이미지가 선명하게 표시됩니다.

width, height, scale = 800, 600, 2
print('Output pixels:', width * scale, 'x', height * scale)

JSON 왕복 변환

Figure는 fig.to_json()으로 직렬화하고 plotly.io.from_json()으로 다시 만들 수 있습니다. Figure를 캐시하거나 서버와 브라우저 사이에서 주고받을 때 유용합니다.

JSON에는 데이터와 레이아웃이 모두 기술됩니다.

재현성

내보낸 파일을 공유할 때는 그것을 만든 스크립트도 함께 보관하십시오. PNG는 다시 편집할 수 없지만, 코드를 사용하면 새 데이터로 차트를 다시 생성할 수 있습니다. 이미지가 아니라 코드를 변하지 않는 기준으로 삼으십시오.

노트북과 Markdown에 삽입하기

Jupyter에서는 셀의 마지막 표현식이 그림이면 그림이 자동으로 셀 안에 표시됩니다. 정적 문서에서는 이미지를 내보낸 후 Markdown에서 해당 이미지를 참조하십시오. 동적인 문서에서는 대신 HTML 조각을 삽입하십시오.

독자가 직접 탐색하는 데 도움이 된다면 대화형 HTML을 선택하고, 보기만 하면 된다면 정적 이미지를 선택하십시오.

빠른 확인

내보내기에 대한 이해도를 확인해 보십시오.

요약

이제 그림을 공유하는 방법을 배웠습니다:

대화형 독립 실행형 파일에는 write_html 사용
PNG/SVG/PDF에는 write_image(kaleido 사용) 사용
조각을 삽입하려면 to_html(full_html=False) 사용, include_plotlyjs로 라이브러리 포함 여부 제어
고해상도 이미지에는 scale을 사용하고, 재현성을 위해 소스 코드를 보관

자주 묻는 질문

“내보내기와 삽입” 강의는 무료인가요?

네 — “내보내기와 삽입” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 Python Academy 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. Python Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

“내보내기와 삽입”에서 뭘 배우나요?

Figure 저장하고 공유하기 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 Python Academy을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.

Python Academy을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?

사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 Python Academy은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 4개 중 4번째 강의입니다.

“내보내기와 삽입” 강의는 얼마나 걸리나요?

대부분의 CoddyKit 강의는 약 5~10분이 소요됩니다. 각 강의는 간결하고 인터랙티브하여 꾸준한 진행이 가능하며, 웹과 앱에서 중단한 부분부터 바로 시작할 수 있습니다.

이 Python Academy 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?

네. 모든 Python Academy 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.

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