1. 표준 라이브러리
- 특정한 프로그래밍 언어에서 자주 사용되는 표준 소스코드를 미리 구현해 놓은 라이브러리
- 내장함수
- print(), input() 과 같은 기본 입출력 기능, sorted()와 같은 정렬 기능을 포함한 기본 내장 라이브러리
sum()함수는 모든 원소의 합을 반환result = sum([1, 2, 3, 4, 5]) print(result) # 출력값 : 15min()함수는 파라미터가 2개 이상 들어왔을 때 가장 작은 값 반환max()함수는 파라미터가 2개 이상 들어왔을 때 가장 큰 값 반환result = min(7, 3, 5, 2) print(result) # 출력값 : 2 result = max(7, 3, 5, 2) print(result) # 출력값 : 7eval()함수는 수학 수식이 문자열 형식으로 들어오면 해당 수식을 계산한 결과를 반환result = eval("(3 + 5) * 7") print(result) # 출력값 : 56sorted() 함수는 iterable 객체가 들어왔을 때, 정렬된 결과를 반환.key를 속성으로 정렬 기준을 명시하고,reverse속성으로 정렬된 결과 리스트를 뒤집을지 여부 설정 가능result = sorted([9, 1, 8, 5, 4]) # 오름차순 정렬 print(result) # 출력값 : [1, 4, 5, 8, 9] result = sorted([9, 1, 8, 5, 4], reverse = True) # 내림차순 정렬 print(result) # 출력값 : [9, 8, 5, 4, 1]
- itertools
- 반복되는 형태의 데이터 처리 기능을 제공, 순열과 조합 라이브러리를 제공함
permutations은 리스트와 같은 iterable 객체에서 r개의 데이터를 뽑아 일렬로 나열하는 모든 경우 즉,순열을 계산해줌from itertools import permutations data = ['A', 'B', 'C'] result = list(permutations(data, 3)) # 출력문 : [('A', 'B', 'C'), ('A', 'C', 'B'), ('B', 'A', 'C'), ('B', 'C', 'A'), ('C', 'A', 'B'), ('C', 'B', 'A')] print(result)combinations은 리스트와 같은 iterable 객체에서 r개의 데이터를 뽑아 순서 고려하지 않고 나열하는 경우 즉,조합을 계산해줌from itertools import combinations data = ['A', 'B', 'C'] result = list(combinations(data, 2)) # 출력문 : [('A', 'B'), ('A', 'C'), ('B', 'C')] print(result)product는 permutations와 같은데 다만, 원소를 중복하여 뽑는다. 뽑고자 하는 데이터의 수를repeat속성값으로 넣어준다.from itertools import product data = ['A', 'B', 'C'] result = list(product(data, repeat = 2)) # 출력문 : [('A', 'A'), ('A', 'B'), ('A', 'C'), ('B', 'A'), ('B', 'B'), ('B', 'C'), ('C', 'A'), ('C', 'B'), ('C', 'C')] print(result)combinations_with_replacement는 combinations와 같은데 다만, 원소를 중복하여 뽑는다.from itertools import combinations_with_replacement data = ['A', 'B', 'C'] result = list(combinations_with_replacement(data, 2)) # 출력문 : [('A', 'A'), ('A', 'B'), ('A', 'C'), ('B', 'B'), ('B', 'C'), ('C', 'C')] print(result)
- heapq : 힙(Heap) 기능을 제공하는 라이브러리, 우선순위 큐 기능을 구현하기 위해 사용
- 힙에 원소를 삽입할 때는
heapq.heappush()메소드를 이용하고, 원소를 꺼낼 때는heapq.heappop()메소드를 이용 - 파이썬에서는 최대 힙을 제공하지 않기 때문에, 원소의 부호를 임시로 변경하는 방식을 사용한다.
- 힙에 원소를 삽입할 때는
- bisect : 이진 탐색(Binary Search) 기능을 제공하는 라이브러리, 정렬된 배열 내에서 특정한 원소를 찾아야 할 때 매우 효과적
bisect_left(a, x)란 정렬된 순서를 유지하면서 리스트 a에 데이터 x를 삽입할 가장 왼쪽 인덱스를 찾는 메소드bisect_right(a, x)란 정렬된 순서를 유지하도록 리스트 a에 데이터 x를 삽입할 가장 오른쪽 인덱스를 찾는 메소드count_by_range(a, left_value, right_value)함수는 정렬된 리스트 내에서값이 특정 범위에 속하는 원소의 개수를 구할 때사용a = [1, 2, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 8, 9] # 값이 4인 데이터 개수 출력, 출력값 : 2 print(count_by_range(a, 4, 4) # 값이 [-1, 3] 범위에 있는 데이터 개수 출력, 출력값 : 6 print(count_by_range(a, -1, 3))
- collections : 덱(deque), 카운터(Counter) 등의 자료구조를 포함하고 있는 라이브러리
- 덱(deque)
- 연속적으로 나열된 데이터의 시작 부분이나 끝부분에 데이터를 삽입 또는 삭제할 때 매우 효과적
- 이를 이용해 큐를 구현해야 함(일반적인 큐 자료구조를 구현하는 라이브러리는 아님)
- 리스트 자료형과 달리 인덱싱, 슬라이싱 등 기능은 사용 불가
- 첫 번째 원소 제거 시
popleft()를 사용하고, 마지막 원소 제거할 때는pop()을 사용 - 첫 번째 인덱스에 원소 x를 삽입 시,
appendleft(x)를 사용하고 마지막 인덱스에 원소를 삽입 시,append(x)를 사용
- Counter
-
등장 횟수를 세는 기능을 제공
from collections import Counter counter = Counter(['red', 'blue', 'red', 'green', 'blue', 'blue']) print(counter['blue']) # 'blue'가 등장한 횟수, 출력값 : 3 print(dict(counter)) # 사전 자료형으로 반환, 출력문 : {'red': 2, 'blue': 3, 'green': 1}
-
- 덱(deque)
- math : 수학적 기능을 제공하는 라이브러리, 팩토리얼, 제곱근, 최대공약수(GCD), 최소공배수(LCM), 삼각함수 관련 함수, 파이(pi) 같은 상수를 포함
factorial(x)함수는x!값을 반환import math print(math.factorial(5)) # 5! 출력, 출력값 : 120sqrt(x)함수는x의 제곱근반환import math print(math.sqrt(7)) # 7의 제곱근 출력- 최대 공약수를 구할 때는
gcd(a, b)함수를 사용import math print(math.gcd(21, 14)) # 출력값 : 7 - 파이(pi)나 자연상수 e를 제공
import math print(math.pi) # 파이(pi) 출력 print(math.e) # 자연상수 e 출력
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