Python 3

🔖 REVIEW

❗ 선생님의 말씀

1. DB는 속도가 생명이다
2. sqlite는 튜닝이 필수다

❗ Python

1. dict, set은 이미 정렬된 상태이므로 sorted()가 안됨

-> v3.7.0 릴리즈 노트 확인 필요

2. sqlite connection

def create_db():
    conn = sqlite3.connect('data/weather.sqlite3') 
    # 파일이 없으면 만들어줌 -> 있으면 connection 맺음 
    cur = conn.cursor()
    # 데이터를 다룰 수 있는 커서를 생성

    query = '' 
    cur.execute(query) # 쿼리를 디비에다가 던짐

    conn.commit() # 디비에다가 반영
    conn.close() # 다 사용했으면 반드시 닫아야 함

3. create table

def create_db():
    conn = sqlite3.connect('data/weather.sqlite3') 
    # 파일이 없으면 만들어줌 -> 있으면 connection 맺음
    cur = conn.cursor()
    # 데이터를 다룰 수 있는 커서를 생성

    query = 'CREATE TABLE weather (prov TEXT, city TEXT, mode TEXT, tmEf TEXT, wf TEXT, tmn TEXT, tmx TEXT, rnSt TEXT)'
    cur.execute(query)

    conn.commit()
    conn.close()

4. insert rows

def insert_row(row):
    conn = sqlite3.connect('data/weather.sqlite3')
    cur = conn.cursor()

    base = 'INSERT INTO weather VALUES("{}","{}","{}","{}","{}","{}","{}","{}")'
    query = base.format(row[0], row[1], row[2], row[3], row[4], row[5], row[6], row[7])
    cur.execute(query)

    conn.commit()
    conn.close()
    
rows = weather_csv_read()

for row in rows:
    insert_row(row)

-> 이건 안좋은 코드임
이유는 for문을 함수에 위치시키지 않아서, connect()와 close()를 반복 수행함
insert_row()에 너무 많은 시간을 할애함

🎈 변경코드

5. select rows

def fetch_all():
    conn = sqlite3.connect('data/weather.sqlite3')
    cur = conn.cursor()

    query = 'SELECT * FROM weather'
    for row in cur.execute(query):
        print(row)

    conn.commit()
    conn.close()

6. slicing

a = [1, 3, 5, 7, 9, 0, 2, 4, 6, 8]
print(a) # [1, 3, 5, 7, 9, 0, 2, 4, 6, 8]
print(a[0], a[9], a[len(a)-1], a[-1]) # 1 8 8 8

print(a[0:5]) # [1, 3, 5, 7, 9]
print(a[::2]) # [1, 5, 9, 2, 6]
print(a[1::2]) # [3, 7, 0, 4, 8]
print(a[::-1]) # 반드시 기억 [8, 6, 4, 2, 0, 9, 7, 5, 3, 1]

7. numpy 자료형?

import numpy as np
# np 라는 별명을 가지고 있음

a = np.arange(2,10,2)
print(a) # [2 4 6 8] list 아님 !!!!! 
print(type(a)) 

a의 출력값은 [2 4 6 8] 리스트와 유사하지만,
,가 없다는 점에서 리스트가 아니다.
자료형은 numpy.ndarray 즉, 다차원배열이다.

8. 중요한 numpy의 함수들

print(a.shape, a.size, a.ndim, a.dtype) 
# shape와 dtype이 중요함 (10,) 10 1 int64

shape: (10,) 튜플 형식으로 보여짐, 차원에 맞춰 출력
size: 크기 (=len(a))
ndim: 차원의 개수
dtype: 8byte

9. exception

a = 3
b = 7//a
print(a, b)

try:
    a = 0
    b = 7 // a
    print(b)
except ZeroDivisionError:
    print('예외 처리')
except:
    print('알 수 없는 예외')

어떤 에러가 났는지 출력해보고, 해당 에러에 대하여 exception 처리를 하는 편이 좋다
-> 예상할 수 있는 에러

10. class

class Info:
    # name = 'kim' # 전역변수

    def __init__(self, alias):
        print("생성자")
        self.name = alias # 유일한 멤버변수

    def show(self):
        print("show 호출", self.name)


info = Info('han')
info.age=30 # 클래스를 확장할 수 있는 기능 -> 고수만 사용
print(info.age)
print(info.name)
# 멤버변수처럼 보인다

info2 = Info('nam')
print(info2.name)

# 퀴즈
# show 함수를 호출하세요 (2가지)
info.show()
Info.show(info)
# Info.show("info") # error

print(info.name) # self.name == info.name 멤버변수
# print(Info.name) # 클래스에 1개만 존재하는 변수