[1주차] 파이썬 기초

빵 반죽·2023년 3월 6일
AI Techpython
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Variables & List

  • dynamic typing, interpreter만의 장점
  • type 변환: int() (소수점 내림), float(), str()
    • type() -> type 검사
  • list 자료형
    • 다양한 data type 혼합 가능
    • indexing -> 음수도 가능(원형)
    • slicing -> list[ start : end+1 : step ], list 일부 반환

      • 범위가 넘어가면 알아서 최댓값으로

      • step이 음수 -> 역순

      • list 복사 하고 싶을 때

        # 틀린 예: 주소 복사
l2 = l1		# 둘이 같은 공간 가리킨다.

# 옳은 예: 전체 복사
l2 = l1[:]

# 2d 부턴 copy 모듈의 copy.deepcopy()쓰기
    • len(list) -> 원소 개수
    • concatenation -> l1 + l2
    • val in list -> True/False
    • list.append(val) -> 뒤에 x 추가
    • list.insert(idx, val) ->
    • del list[idx] -> 요소 삭제
    • list.remove(val) -> 처음 나타나는 val 삭제
    • list.extend(list2) -> list 뒤에 list2 확장
    • list.sort() vs sorted(list)
    • a.pop()/a.pop(idx) -> list의 마지막/인덱스의 값을 지우고 리턴
  • unpacking: x, y = (1, 2)
  • a.sort()
  • a.reverse()
  • a.index(val)
  • a.pop()/a.pop(idx)
  • a.count(val)
# indexing

Function, Console I/O and string formatting

  • parameter: 함수의 입력 값 인터페이스
  • argument: 실제 parameter에 대입된 값
  • input() -> 입력값 받기, 기본 문자열로 받으므로 형 변환이 필요시 해야 한다
  • old school string formatting:
     # %-format
 print('%s %d'%('one', 1))
 print('%5d %8.2f'%(425, 3.1415))	# n.m -> n칸 확보, 소수점 뒤 m번째까지 표기
 print('%(name)10s is %(height)10.1f cm tall' % {'name':'Jiyun', 'height': 156.0 })		# dict 타입 활용
 # str.format
 print('{} {}'.format(1, 2))
 print('{1:3.2f} {0}'.format(1, 3.1415))		# 순서 정하기:위와 동일 내용
 print('{0:<10s}, {1:>10s}'.format("Apple", "Mac"))		# < 왼쪽 정렬, > 오른쪽 정렬
  • f-string: 변수 명을 바로 적기. 뒤에 추가할 필요가 없다. 똑같이 {}안에 포맷
    name = "Jiyun"
print(f"Hello, {name}!")

# 남는 공간 별로 채우기
print(f"{name:*<10}")	# Jiyun*****
print(f"{name:*^11}")	# ***Jiyun***

Conditionals and Loops

  • x==y vs x is y: 전자는 값 비교, 후자는 메모리 주소 비교

    • fun fact: 파이썬은 -5 ~ 256까지의 숫자는 정적 메모리에 지정해놓음

      a = 100
b = 100
print(a is b)	# True

a = 300
b = 300
print(a is b)	# False	실행하면서 새로운 공간 할당
  • 삼항 연산자(Ternary operators): (True value) if (condition) else (False value) -> 한 줄로 출력
  • range(a, b, step) -> a ~ b-1까지 리스트 생성
  • break/continue
  • for-else/while-else 조합도 가능.. but 굳이..?

String & advanced functions

  • string -> 기본적으로 char로 이루어진 list와 비슷(indexing, slicing)
    • len(str)
    • x in str -> True/False
    • str.upper()/str.lower() -> 대문자/소문자로 바꾸기
    • str.capitalize() -> 첫 문자만 대문자로
    • str.titile() -> 띄어쓰기 첫 문자 대문자로
    • str.count('abc') -> 'abc'가 들어간 횟수 반환
    • str.find('abc')/str.rfind('abc') -> 'abc'가 첫번째로 나타난 위치 반환
    • str.startswith('abc')/str.endswith('abc')-> 'abc'로 시작하는지/끝나는 지 반환
    • str.isdigit() -> 숫자로 변환 가능한지
    • \'로 ' 쓰기/ '''여러줄 쓰기'''/ \n 줄 바꾸기
    • raw string: r"" -> \를 문자 그대로 인식
  • Call by value/Call by reference -> c, cpp
  • Call by object reference -> python
    • 객체의 주소가 함수로 전달되는 방식
    • 전달된 객체를 참조하여 변경 시 반영, 새로운 객체를 만들면 영향 안 줌
      def spam(eggs):
	eggs.append(1)
    eggs = [2,3]
ham = [0]
spam(ham)
print(ham)		# [0, 1]
    • 따라서 전달된 리스트를 변형할 수 있음에 주의해야 한다. 왠만해선 복사해서 쓰자.
  • global: 전역 변수를 쓰고 있다고 명시할 때 변수 앞에 넣기
  • function type hints -> input, output이 어떤 형태인지 알아보기 편하게
    	```python
    def example(var_name: var_type) -> return_type:
    pass
  • docstring -> 함수에 대한 상세스펙 작성 """내용""", 함수명 아래
    • doctstring generator를 다운 받자
  • coding convention
    • i, O, I 이런거 이름에 쓰지 말기
    • flake8 모듈 -> PEP8에 맞춰서 고칠 부분 알려줌
    • black 모듈 -> 지가 알아서 고쳐 주기까지 함

Python Data Structure

  • tuple -> 리스트의 연산, 인덱싱, 슬라이싱 동일, 그렇지만 값을 변형 못함
    • 프로그램 실행 동안 바뀌지 않을 정보를 튜플로 설정
    • 값이 하나인 튜플 -> (1) x (1,) o
  • set -> 중복 x 순서 x
    • s = set([1,2,3])/s = {1,2,3} 선언
    • s.add(val)
    • s.remove(val)/s.discard()
    • s.update(list)
    • s.clear()
    • s1.union(s2)/s1|s2
    • s1.intersection(s2)/s1&s2
    • s1.difference(s2)/s1-s2
  • dictionary -> key, value
    • d = dict()/d = {}
    • d[key] = val
    • del a[1]
    • d.items() -> (key, value) 형식의 리스트 반환
    • d.keys() -> key만 담은 리스트 반환
    • d.values() -> value만 담은 리스트 반환
    • a.clear()
    • d.get()

from collections import ...

  • deque -> 양방향 queue (linked list), 일반 리스트보다 시간 효율적
    • stack -> append(), pop()
    • queue -> appendleft(), pop() / append(), popleft()
    • extend() / extendleft()
    • 기본적으로 리스트 연산 가능
    • linked list로서 기능: rotate(n), reversed(d)
  • OrderedDict -> python 3.6부터 입력 순서를 보장하므로 쓸모 없어짐
  • defaultdict -> key error 방지할 수 있음. 없는 key에 대해 디폴트 값을 설정할 수 있다.
    d = defaultdict(object)
d = defaultdict(lambda:0)	# 디폴트 값을 0으로
print(d["first"])		# 0, 에러 x
  • Counter -> 시퀀스 타입의 원소 개수를 dict로 반환
    • counter = Counter(list)
    • dict(counter)
    • set의 연산들을 지원함(+,&,|)
  • namedtuple -> 튜플 형태로 구조체 저장하는 방법
    Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
p = Point(x=11, y=22)

Pythonic Coding

  1. split/join

    # split -> 잘러서 리스트 반환
items = "zero one two three".split()

# join -> 리스트를 합쳐서 문자열 반환
" ".join(items)

  2. list comprehension

# for 문 없이 리스트 만들기 -> [] 안에 작성, if 문 filter
result = [i for i in range(10) if 1 % 2 == 0]

# 이중 for 문은 나란히
result = [i + j if not i == j else i for i in range(10) for j in range(10)]

# dictionary도 비슷하게
my_str = "ABCD"
my_dict = {v : i for i, v in enumerate(my_str)}
  1. enumerate/zip
# enumerate() -> list의 원소에 숫자를 붙여 tuple 추출
for i, v in enumerate(['A', 'B', 'C']):
	print(i, v)
    
# zip() -> 두 가지 이상의 list의 값을 병렬적으로 tuple 추출
[ [a, b] for a, b in zip(alist, blist)]

math = (100, 90, 80)
kor = (90, 90, 70)
eng = (90, 80, 70)
[ sum(value) / 3 for value in zip(math, kor, eng) ]

python3는 iteration을 생성하므로 list를 붙여줘야 list처럼 쓸 수 있다.

  1. lambda/map/reduce
# lambda -> 이름이 없는 익명함수, 주로 일회성 함수를 만들 때
# pep8에선 권장하지 않는다고 함
f = lambda x, y: x + y
print(f(1, 4))

print((lambda x, y: x + y)(1, 4))

# map -> 리스트 각 원소에 함수를 적용시켜준다
p = [1, 2, 3, 4, 5]
f = lambda x: x + 1
list(map(f, p))

# reduce -> 함수를 재귀적으로 리스트에 적용하여 하나의 값으로 도출
from functools import reduce
print(reduce(lambda x, y: x + y, [1, 2, 3, 4, 5]))
  1. iterable object -> list, tuple, string와 같은 sequential objects를 linked list 형태로 (+list는 사실 객체를 가리키는 주소가 순차적으로 저장된 구조)
# iterable object는 내부적으로 __iter__, __next__가 있음
cities = [ 'Boston', 'Austin' ]
memory_address = iter(cities)
print(next(memory_address))		# 'Boston'
print(next(memory_address))		# 'Austin'
print(next(memory_address))		# Error
  1. generator -> 메모리에 미리 올리지 않고 필요할 때 생성, 메모리 절약에 효과적
# yield를 사용
def generator_list(value):
    for i in range(value):
        yield i

result = generator_list(10)
print(result)		# generator 주소만 출력
for i in result:	# 이제 값이 필요하므로 생성 후 출력
    print(i)
list(result)		# 메모리에 올리기

# generator expression -> list comprehension과 유사, [] 대신 () 사용
gen_ex = (n*n for n in range(500))

list를 반환하는 함수는 generator로!

  1. function passing arguments
# keyword arguments -> 순서 상관 없이 가능
def print_something(my_name, your_name):
	####
print_something(your_name="Mitsuha", my_name="Taki")

# default arguments -> 안 넣어도 기본 값이 있음
def print_something(my_name, your_name="Mitsuha"):
	####
print_something("Taki")

asterisk(*) 사용 예

# variable-length arguments -> asterisk(*), 뭉뚱그려서 tuple로 들어감
def asterisk_test(a, b, *args):
	return a+b+sum(args)

asterisk_test(1,2,3,4,5)

# keyword variable-length arguments -> double asterisk(**), tuple 대신 dict type
def test(**kwargs):
	print(kwargs)
    print(type(kwargs))

test(first=1, second=2, third=3)
# { 'first':1, 'second':2, 'third':3 }
# <class 'dict'>

모든 종류 혼합해서 사용 가능, but keyword로 넣은 순간 이후 인자는 다 keyword로 해야 함

def test(one, two, *args, **kwargs):
	####
test(1,2,3,4,5,first=100,second=200)	# 가능
test(one=1,two=2,3,4,5,first=100,second=200)	# error

unpacking a container -> tuple, list의 원소를 낱개로 풀어줌

ex = ([1,2], [3,4], [5,6])
for value in zip(*ex):
	print(value)
# (1, 3, 5)
# (2, 4, 6)

Python OOP

  • Object-Oriented Programming:

    • Action & Attribute으로 구성
    • Class -> instance(실제 이용할 때)

  • class Classname(Object)

    • 대문자로 띄어쓰기(CamelCase) <-> 함수나 변수명은 _ 으로(snake_case)

    • 기본 꼴: + __ -> 특수한 예약 함수, 변수 또는 함수명 변경으로 사용(맨글링)

      class SoccerPlayer(object):
	def __init__(self, name, position, back_number):
		self.name = name
        self.position = position
        self.back_number = back_number
    def __str__(self):				# print() 호출 시
        return "Hello, I am " + self.name
    def __add__(self, other):		# + 연산자
        return self.name + other.name
    # 이외에도 예약 함수는 많다... 

messi = SoccerPlayer("messi", "god", 19)
'''

  • inheritance/polymorphism/visibility

    • inheritance: 상속 -> super()를 통해 부모 access
    • polymorphism: 다형성 -> abstract 함수를 통해 상속받은 클래스가 입맛대로 implement
      • raise NotImplementedError("")를 함수에 추가
    • visibility: 가시성 -> 객체 안에서 볼 수 있는 정보 레벨 컨트롤 (= Encapsulation)
      • 앞에 __ 붙여서 private 하게 만들기
      • 리스트의 경우 복사해서 리턴하기

  • First-class objects/functions:

    • 변수나 데이터 구조에 할당이 가능함
    • 파라미터로 전달 가능, 리턴 값으로 가능
      def formula(method, argument_list):
   return [method(value) for value in argument_list]

  • inner function:

    • 함수 내 함수
    • closure -> inner function을 리턴 값으로(자바스크립트에서 유난히 많이 함)

  • decorator function: 복잡해...

    def star(func):
    def inner(*args, **kwargs):
        print(args[1] * 30)
        func(*args, **kwargs)
        print(args[1] * 30)
    return inner

@star
def printer(msg, mark):
    print(msg)

printer("Hello", "*")

Module & Project

  • module == .py file -> import 문으로 부르기
    • __pycache__ 미리 컴파일한 헤더들
    • if __name__ == "__main__" -> import 시엔 실행 x
    • namespace import _ as _, from _ import *
    • random, time, urllib.request 등 built-in modules
  • package -> 여러 module의 집합

    • __init__.py -> 폴더별로 작성, 현재 폴더가 package임을 알리는 초기화 스크립트

      # __init__.py
__all__ = ["image", "sound", "stage"]	# 사용할 파일 또는 폴더
from . import image		# 상대 참조 활용
from . import sound
from . import stage
      # __main__.py
from sound import echo

if __name__ == "__main__":
    print("Hello Game")
    # ...
  • 가상환경 설정하기 -> 혹시 패키지 간 충돌에 대비하여 프로젝트별로 환경 설정
    • virtualenv + pip / conda -> windows에선 conda

File & Exception & Log Handling

  • Exception
    • built-in error
      • IndexError, NameError, ZeroDivisionError, ValueError, FileNotFoundError
      • 그냥 Exception 으로 다 잡아도 되지만, 이유를 모르므로 되도록 specific하게 한다.
    • try ~ except ~
      try:
	# 예외 발생 코드
except <Exception Type>:
	# 예외 발생 시 대응 코드
      - `try ~ except ~ else ~`, `try ~ except ~ finally ~`
    • raise <Exception Type>(string) -> 강제로 Exception 발생, 잘못된 사용으로 리소스를 잡아먹지 않도록
    • assert 예외조건
  • File Handling:
    • .txt -> 문자열 형식, .bin -> 이진 파일, 프로그램에 귀속
    • f = open("파일 이름", "접근 모드", encoding="utf8") -> 인코딩은 쓰기 모드인 경우/f.close()
      • 'r'/'w'/'a' -> 읽기/쓰기/뒤에 추가하기
    • with구문
      with open("","r") as f:
	# 솰라솰라 close 딱히 필요 x
    • f.read(), f.readlines() -> 통째로 읽거나, 줄 별로 읽어서 리스트로 만들거나
    • OS module: 디렉토리
      • path/shutil 등 파일 생성 또는 레퍼 기능 알기
      • pathlib
    • Log 파일 생성 (예제 참고)
    • import pickle : 파이선 객체를 영속화하는 built-in 객체
      • 실행 중 정보를 저장, 불러오기 (바이너리 파일에 저장)
      • pickle.dump(객체, 파일포인터(바이너리)), pickle.load(파일포인터(바이너리))
  • Logging: import logging
    • .debug(), .info(), .warning(), .error(), .critical() 등 개발/운영 시점마다 다양한 레벨의 로그를 남길 수 있도록 지원
    • import configparser: 파일에
    • import argsparser: 실행 시 콘솔 세팅

VSC 단축키 모음

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흐어어
2023년 4월 7일

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