* 겪고 있는 문제 상황을 최대한 자세하게 작성해주세요.

* 문제 해결을 위해 어떤 시도를 해보았는지 구체적으로 함께 알려주세요.

안녕하세요.

다름이 아니라, '과제' 를 해결하고 있는 중에 '반복된 패턴' 을 정리해놓은지라, 과제를 할 때, '코드 복사 붙여넣기' 를 하면 해결될 수 있는 부분들이 있더라구요.

그런데, 다른 수업에서 공부를 할 때는 '초보자의 경우, 복사 붙여넣기 하는 습관 말고, 타이핑 쳐서 배우는 습관을 가져라.' 라는 말을 들었던 것 같아서, 조금 혼란스럽네요.

그래서 제 질문은

• "'재활용할 수 있는 코드' 를 만들어서, 일정 부분만 고쳐서 사용하는 경우" 가 초심자가 코딩 학습에 안 좋을 걸까요? 최대한 지양하고 타이핑을 치면서 학습하는 쪽으로 공부 방향을 잡아야 할지 궁금합니다.

답변 주셔서 감사합니다 👏

작성한 코드 및 에러 메세지

# 📒 비상장 종목 분석 > 하나의 기업에 적용 > *️⃣ 필요한 데이터 준비하기 > 라이브러리 설치 및 API 키 입력 

# 라이브러리 설치
! pip install dart-fss

import pandas as pd
import numpy as np

# API 키 입력 
import dart_fss as dart_fss
import pandas as pd

api_key = 'a6548f9660aabc54e4c75bcfd63b572ae4b7f2af'
dart_fss.set_api_key(api_key=api_key)

corp_list = dart_fss.get_corp_list()    # Dart 에 공시된 회사 리스트 불러오기

corp_list.corps   # 이걸 해야 한다는 걸 어디에서 알 수 있지? 


# 📒 상장사 10개 회사 중 '연봉 평 및 차이' 를 구하고, '차이가 적은 순서대로 정렬' > 1️⃣ 필요한 데이터 준비하기 
  # 1) 상장사 데이터 만들기

all = dart_fss.api.filings.get_corp_code()    # 한번 다운 받아 놓고 -> 그 다음 셀에서 활용 
                                              # ✅ 기업의 전체 정보를 받아온다. 
df = pd.DataFrame(all)

df_listed = df[df['stock_code'].notnull()]    # notnull() 은 해당 값이 비어있지 않은 경우 = 뭔가 들어있는 경우를 세준다.
df_non_listed = df[df['stock_code'].isnull()]   # isnull() 은 '비어있는 값' 을 센다. 

df_listed
df_non_listed

# 📒 상장사 10개 회사 중 '연봉 평 및 차이' 를 구하고, '차이가 적은 순서대로 정렬' > 1️⃣ 필요한 데이터 준비하기 
  # 2) 라이브러리에서 필요한 데이터 가져오기

# 1) site: 검색 활용 -> 2) https://dart-fss.readthedocs.io/en/latest/dart_api.html
  # dart_fss.api.info.emp_sttus(corp_code, bsns_year, reprt_code, api_key=None) ✅ 직원현황 중 연봉 - 이게 이 api 안에 있다는 건 몰랐어 😥😥😥😥😥 

# 2️) 적용하기 
corp_code = df_listed[df_listed['corp_name'] == '카카오'].iloc[0,0]   # corp code 구하기
bsns_year = '2021'    # 문자열로 넣어야 함⭐⭐⭐⭐⭐
reprt_code = '11011'   # 문자열로 넣어야 함⭐⭐⭐⭐⭐  

data = dart_fss.api.info.emp_sttus(corp_code, bsns_year, reprt_code, api_key=None) # ✅ 직원현황 중 연봉
df = pd.DataFrame(data['list'])
df

# 여기까지 하는 도중에 이러면 안 되나... 하는 생각이 들어 질문드립니다.