함수

함수

• 위치 매개변수
  - 가장 기본적인 인자값 전달방식
  - 함수에서 정의한 위치대로 인자값이 passing into

  Ex.

  ```
  def cal(num1, num2):
  	result = num1 + num2
  	return result
  print(cal(3, 5)) 
  ```

• 기본 매개변수
  - 변수값을 입력하지 않으면 기본 값이 활성화됨
  - 매개변수에 아무것도 입력하지 않아도 무조건 자동으로 들어가는 값
  - 기본매개변수는 반드시 일반매개변수 뒤에 나와야 함

  Ex.

  ```
  def cal(end, start=0):
  	total = 0
      for i in range(start, end):
      	total += i
      return total
  print(cal(5, 1)) # start = 1
  print(cal(5))    # start = 0
  ```

• 키워드 매개변수
  - 매개변수에 직접 변수명을 명시하여 값을 넘겨줌
  - 인자값의 순서, 위치에 상관없이 직접 매개변수를 지정해서 전달
  - 주의 : 함수 호출 시 매개변수명을 정확히 알아야 함

  Ex.

  ```
  def cal(end, start=0):
  	total = 0
      for i in range(start, end):
      	total += i
      return total
  print(cal(5, 1)) # start = 1
  print(cal(5))    # start = 0
  ```

• 가변 매개변수 (1)
  - 인자 값이 몇개인지 모르는 상황에서 사용
  - 변수명 앞에 *를 붙임
  - 가변매개변수는 인자값을 튜플형태로 받음
  - 가변매개변수 뒤에 일반매개변수가 올 수 없음 (일반매개변수가 먼저)
  - 가변매개변수는 하나만 사용해야 함

  Ex.

  ```
  def cal(*args):
  	total = 0
      for i in args:
      	total += i
      return total
  print(cal(3, 4, 5, 6)) # 18
  ```

• 가변 매개변수 (2)
  - *이 2개붙는 경우
  - 딕셔너리형 매개변수

  Ex.

  ```
  def cal(**args):
  	print(args)
  info = {'name':'James', 'age':44, 'address':'NY'}
  print(**info) # {'name': 'Jame', 'age': 44, 'address': 'NY'}
  ```

  Ex. 일반매개변수와 가변매개변수를 함께 사용 (1)

  ```
  def cal(name, *args):
  	print(name, ':', args)
  cal('James', 3, 4, 5) 		# James : (3, 4, 5)
  cal(3, 4, 5, 'James')		# 3 : (4, 5, 'James')
  ```

  Ex.일반매개변수와 가변매개변수를 함께 사용 (2)

  ```
  def cal(name, **args):
  	print(name, ':', args)
  info = {'a':1, 'b':2, 'c':3}
  print('James', **info) # James : {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
  ```

• lambda 함수
  - lambda 매개변수 : 리턴값
  - 익명함수 / 한줄로 작성

  Ex.

  ```
  power = lambda x : x * x
  under_3 = lambda x : x < 3
  multi = lambda x, y : x * y
  a = lambda x, y, z : x + y - z
  b = lambda x, y : x * y if x > 0 else y
  c = lambda x : x * 10 if x < 2 else(x ** 2 if x < 4 else x + 10)
  # ------------------------------------------
  print(power(2))		# 4
  print(under_3(2))	# True
  print(multi(5, 9))	# 45
  print(a(1, 2, 4))	# -1
  print(a(y=1, z=2, x=4))	# 3 : 키워드 매개변수도 가능
  print(b(-2, 4))		# 4 : 람다함수 안에 조건문을 걸어줄 수 있음
  print(c(5))			# 15 : elif문도 비슷하게 작성 가능
  ```

• map, filter, zip 함수
  - map(함수, 리스트) : 리스트 값을 함수패턴으로 매핑
  - filter(함수, 리스트) : 함수 조건에 만족하는 리스트 요소만 리턴
  - zip(list1, list2) : 여러 샘플 데이터들 중에서 같은 인덱스끼리 그룹을 만들어주는 기능
  - enumerate

  Ex. map & filter

  ```
  def power(value):
  	return value * value
  def under_3(value):
  	return value < 3
  # ----------------------------------------
  list_input = [1, 2, 3, 4, 5]
  # ------------------ map ------------------
  result_map = map(power, list_input)
  print(list(result_map))
  # ---------------- filter ----------------
  result_map2 = filter(under_3, list_input)
  print(list(result_map2))
  ```

  ㄴ> 출력값

  ```
  [1, 4, 9, 16, 25]
  [1, 2]
  ```    

  Ex. map에 lambda 함수를 mapping

  ```
  list_input = [1, 2, 3, 4, 5]
  result = map(lambda x : x * 2, list_input)
  print(list(result))
  ```

  ㄴ> 출력값

  ```
  [2, 4, 6, 8, 10]
  ```    

  Ex. map에 multi parameter 넘겨주기

  ```
  sample = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
  sample2 = [2, 13, 4, 56, 7]
  print(list(map(lambda x, y : x + y, sample, sample2)))
  ```

  ㄴ> 출력값

  ```
  [3, 15, 7, 60, 12]
  ```  

  Ex. zip

  ```
  pro_number = [111, 222, 333]
  pro_maker = ["laptop", "smartphone", "smartTV"]
  pro_price = [200, 80, 560, 3344444]
  # -------------------------------------------------
  print(list(zip(pro_number, pro_maker, pro_price)))
  ```

  ㄴ> 출력값

  ```
  [(111, 'laptop', 200), (222, 'smartphone', 80), (333, 'smartTV', 560)]
  ```

  Ex. zip : 딕셔너리 만들기

  ```
  ssn = [7788, 1234, 6790]
  name = ['강호동', '민경훈', '이상민']
  my_dic = {}
  for s, n in zip(ssn, name):
  	my_dic[s] = n    
  print(my_dic)
  ```

  ㄴ> 출력값

  ```
  {7788: '강호동', 1234: '민경훈', 6790: '이상민'}
  ```

  Ex. enumerate

  ```
  for i, v in enumerate([1, 2, 3, 4, 5]):
  	print(i, " : " , v)    # i : index    
  ```

  ㄴ> 출력값

  ```
  0  :  1
  1  :  2
  2  :  3
  3  :  4
  4  :  5
  ```