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공시지가 1억 미만 아파트를 검색하던 중 흥미로운 사실을 하나 발견했다.

오래된, 모여있는 아파트

광주광역시 서구 염주동에 있는 아파트인데

우성아파트 + 태영아파트 + 럭키염주+우성2차

위에 염주포스코라는 1976세대 규모 대단지가 있고

아래에 월드컵경기장 + 롯데아울렛 이라는 문화 쇼핑시설

그리고 녹지와 초등학교, 아래에 지하철 노선(공사중)까지 가지고 있는 입지

대로변과도 가까워서 차량교통도 편할 거고 주변에 구축이 많으니 신축 수요로 봐도 될수 있고

우선 4개가 뭉치면 단지 사이즈도 나올거 같고 각도기는 잡혔다.

우성2차 아래 화정엘리체 퍼스티지는 신축이라 재건축 대상이 아님

그런데 우성1차에서 단독으로 재건축 추진? 럭키염주는 지주택?

칼맞을수도 잇으니 원수에게도 추천하지 말라는 지주택을 저 땅을 두고? 뭐하자는 시츄에이션이지

그래서 몇가지를 더 조사했다

아래 4개 단지 정보는 다음과 같다

 
우성2차
럭키염주
태영
우성1차
세대수
499
350
410
276
1535
가격
1.7억 /24평
2.5/22
1.7/24
2.8/21
 

우성1차가 평수는 적은데 젤 비싸네? 와이? 옆에서 보면 다 비슷하게 보이는데

이 4단지 이해관계를 나누는게 대지지분

아파트 가격은 건물 + 토지 인데 저 아파트 건물 가격은 0으로 잡고 토지 면적을 계산해보자 물론 수동으로

모바일 네이버 지도는 이런 계산 기능 없었는데 pc에는 있었음

대충 면적은 비슷하다고 보고

같은 땅을 2차는 약 500명 / 1차는 276명이 나눠가지니

대지지분은 1차가 더 크게 나옴

멀리서 봤을땐 그놈이 그놈이었는데

그게 아니엇네

그래서 가격차이는

06년부터 21년까지 15년간 우성1차는 7배 갭투자였으면 몇배 시세차익인지 감도 안옴

멀리서 봤을땐 그놈이 그놈 같지만 실제는 아님

단독이던 연합이던 재건축 과정이 쉬울거 같지는 않음

요약 : 재건축 묻은 아파트는 대지지분을 보자 [구하는 법은 다양하게 있음]

이왕이면 단독으로 있는 대단지로 [그런데 그런건 비싸잖아 안될거야]

눈으로 어림짐작 하지말고 숫자로 말하자

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인터넷에서 쉽게 구할 수 잇는 문제이므로 제가 멈칫 했던 부분만 간단히 점검하겠습니다.

[문제]

밑에 나와 있는 chicken.txt 파일을 보세요.

제가 운영하는 치킨집 '코딩에빠진닭(이하 코빠닭)'의 12월 매출이 정리되어 있습니다.

1일: 453400

2일: 388600

3일: 485300

4일: 477900

5일: 432100

6일: 665300

7일: 592500

8일: 465200

9일: 413200

7일: 592500

8일: 465200

9일: 413200

10일: 523000

11일: 488600

12일: 431500

13일: 682300

14일: 633700

15일: 482300

16일: 391400

17일: 512500

18일: 488900

19일: 434500

20일: 645200

21일: 599200

22일: 472400

23일: 469100

24일: 381400

25일: 425800

26일: 512900

27일: 723000

28일: 613600

29일: 416700

30일: 385600

31일: 472300

chicken.txt 파일을 읽어 들이고

strip과 split을 써서 12월 코빠닭의 하루 평균 매출을 출력하세요.

평균을 구하기 위해서는 총 매출을 총 일수로 나누면 됩니다.

참고로 현재 제공된 파일에는 31일이 있지만, 어떤 달은 31일이 아닐 수도 있습니다.

이 점을 고려해서 확장성 있는 코드를 작성해 주시길 바랍니다.

출력 결과는 아래와 같습니다.

501916.12903225806

[답안]

with open('data/chicken.txt', 'r', encoding='UTF=8') as f: # chicken.txt 파일 위치에 따라 맞춰주세요

t_revenue = 0 # 총 매출

t_days = 0 # 총 날수

for line in f:

data = line.strip().split(": ") # /n삭제(화이트페이스), ": " 기준으로 잘라내서 보관

revenue = int(data[1]) # 이부분이 이해가 잘 안됩니다.

l_days += 1

l_revenue += revenue

[포인트]

revenue = int(data[1])

print(data[1]) 하면

453400

388600

485300

.

.

요렇게 나오고 print(data[0])하면 날짜들이 하나씩 출력됩니다.

여기서 for line in f: 를 해석하는 방법을 외우?시면 도움이 되는데

for line in f: 에 의해 line 에는 txt 파일의 한줄씩 할당이 됩니다.

text 파일 전체를 불러오는게 아닌거죠

그러니까 for이 한번 돌아갈때마다 한줄씩만 불러오니 그 데이터를 data[1]에 저장

data[0]은 oo일

정수형으로 반환되려면 int 를 data 라는 배열에 붙여준거죠

너무 당연한 이야기인데 딕셔너리와 리스트 개념을 이해하셧으면 더 쉽게 작성 하셨을 거라 생각합니다.

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최근 인터넷에서 한국의 저출산에 대해서 사람들의 많은 불만이 나오고 있다

돈을 줘야된다 집을 줘야된다 여러 이야기가 있지만

30년간의 장기 추세를 따라 만들어진 변화이기 때문에 꼭 이거 때문이고 이거만 고치면 된다는 마인드로 접근은

너무 단편적으로만 바라보는거 같다

육아에 대한 마인드를 오로지 비용으로만 보고 있는게 현재인데

당장 부모에게 현금 주거 지원을 한다면

결론은 육아용품과 부동산 가격 상승 밖에 나오지 않을 것이다

누구는 A때문에 누구는 B때문에 출산을 안하고 결혼을 안하고 그 이유의 갯수는 사람 수만큼 있을 것 이다.

이번에는 그중에 하나인 수도권 집중을 육아현실에 맞추어서 한번 기록해보겠다

네이버에 검색하면 나오는 경기도 인구변화이다

이분들은 다 어디서 왔을까

전국 광역시 및 인근시도에서 모였을 것이다.

이유는 직장이 수도권에 많이 있기 때문에 + 남들 다 올라가니까

나이드신 부모님 놔두고 수도권에 혼자 올라와서 결혼하고 맞벌이를 하려는 사람이 많을 것이다

하지만 부부 둘이서 맞벌이를 하면서 부모 도움 없이 육아를 한다는 것은 시간이 지날수록 힘들어진다

둘 다 육아때문에 일을 그만두는건 생계유지가 안되서 불가능에 가까우니까

한명이 우선 1년은 육아휴직을 한다

출산휴가 + 유급 육아휴직이 1.3개월(이렇게 되는 직장도 사실 몇 없다) + 무급육아휴직 알파

까지는 그래도 사람이 더 필요하진 않다

이후에 스케쥴에 대해 한번 알아보자

정확하진 않지만 대충 이렇게 돌아간다

저기서 아기 탭에 ??라고 나와 있는 부분이 엄마아빠가 케어할 수 없는 시간대다

이 시간을 도우미나 별도 시터를 써야 한다

부모님이 멀리 사셔서 전혀 도움을 받을 수 없으면

그렇게 되면 한명의 벌이는 오로지 아기에게 다 들어간다고 보면 된다

요즘 한국인 베이비시터 쓰는 값은 직장인 평균 월급하고 별 차이가 안난다

아파트 대출금은 누가 갚고???

여기서 누군가가 육아기 단축근무를 쓸수 있거나 직장어린이집이 있거나 유연근무를 한다면

베이비시터 비용은 줄어들지만 모두에게 열려있지는 않다

여기에 추가로 아기가 아프면 회사에도 자꾸 빠지게 되고 병간호 하다 보면

맞벌이 해도 당장 돈도 안모이고 이도저도 안되고 한명이 버는 외벌이 테크를 생각 안할 수가 없다

결국 외벌이 육아 VS 맞벌이 딩크 에서 소득이 애매하다면 후자를 더 선택하게 되고

모두가 걱정하는 낮은 출산율로 나오게 된 것이다

출산을 하고 싶어도 못하는 여러 케이스가 있겠지만 통계적으로 많을거 같은 케이스를 하나 찾아보았다.

꼭 해야하는가? 왜 해야하는가? 나 대신 세금 내줄 사람이 필요해서? 논의가 되는거 자체가 안타깝지만

출산을 하고 싶어도 못하는 케이스에 대해서는 안나올 수 있게 신경을 쓸 수 있지 않을까

그렇게 중요하다면

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