1. 함수
- 특정 작업을 수행하기 위한 재사용 가능한 코드 묶음
- 함수를 사용하는 이유?
- 두 수의 합을 구하는 함수를 정의하고 사용함으로써 코드의 중복을 방지 - 재사용성이 높아지고, 코드의 가독성과 유지보수성 향상
2. 내장 함수
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파이썬이 기본적으로 제공하는 함수
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(별도의 import 없이 바로 사용 가능)
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내장 함수를 만드는 예시
# abs 함수 호출의 반환 값을 result에 할당 result = abs(-1) print(result) -
함수 호출(function call)
- 함수를 실행하기 위해 함수의 이름을 사용하여 해당 함수의 코드 블록을 실행하는 것
3. 함수의 구조
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함수의 정의
- 함수 정의는 def 키워드로 시작
- def 키워드 이후 함수 이름 작성
- 괄호안에 매개변수를 정의할 수 있음
- 매개변수(parameter)는 함수에 전달되는 값을 나타냄
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함수 body
- 콜론(:) 다음에 들여쓰기 된 코드 블록
- 함수가 실행 될 때 수행되는 코드를 정의
- Docstring은 함수 body 앞에 선택적으로 작성 가능한 함수 설명서
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함수 반환 값
- 함수는 필요한 경우 결과를 반환할 수 있음
- retrun 키워드 이후에 반환할 값을 명시
- return 문은 함수의 실행을 종료하고, 결과를 호출 부분으로 반환
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함수 호출
- 함수를 호출하기 위해서는 함수의 이름과 필요한 인자(argument)를 전달해야 함
- 호출 부분에서 전달된 인자는 함수 정의 시 작성한 매개변수에 대입됨
4. 매개변수와 인자
- 매개변수(parameter)
- 함수를 정의 할 때, 함수가 받을 값을 나타내는 변수
- 인자(argument)
- 함수를 호출할 때, 실제로 전달되는 값
5. 인자의 종류
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위치인자(Positional Arguments)
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함수 호출 시 인자의 위치에 따라 전달되는 인자
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위치인자는 함수 호출 시 반드시 값을 전달해야 함
def hi(name, age): print(f'안녕, {name}야! 너는 {age}살이구나!') hi('jingi', 25) # 안녕 jingi야! 너는 25살이구나!
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기본 인자 값(Default Argument Values)
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함수 정의에서 매개변수에 기본 값을 할당하는 것
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함수 호출 시 인자를 전달하지 않으면, 기본값이 매개변수에 할당 됨
def hi(name, age = 50): print(f'안녕, {name}야! 너는 {age}살이구나!') hi('Ye') # 안녕 Ye야! 너는 50살이구나 ! hi('jingi', 25) # 안녕 jingi야! 너는 25살이구나!
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키워드 인자(Keyword Arguments)
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함수 호출 시 인자의 이름과 함께 값을 전달하는 인자
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매개변수와 인자를 일치시키지 않고, 특정 매개변수에 값을 할당할 수 있음
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인자의 순서는 중요하지 않으며, 인자의 이름을 명시하여 전달
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단 , 호출 시 키워드 인자는 위치 인자 뒤에 위치해야함
def hi(name, age): print(f'안녕, {name}야! 너는 {age}살이구나!') hi(name = 'jingi', age = 25) # 안녕 jingi야! 너는 25살이구나! hi(age = 25, name = 'jingi') # 안녕 jingi야! 너는 25살이구나!
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임의의 인자 목록(Arbitrary Argument Lists)
case 1
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정해지지 않은 개수의 인자를 처리하는 인자
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함수 정의시 매개변수 앞에 '*'를 붙여 사용하며, 여러 개의 인자를 tuple로 처리
def cal_sum(*args): print(args) total = sum(args) print(f'합계: {total}') # (1, 2, 3) # 합계 : 6 cal_sum(1, 2, 3)
case 2
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정해지지 않은 개수의 키워드 인자를 처리하는 인자
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함수 정의 시 매개변수 앞에 '**' 를 붙여 사용하며, 여러 개의 인자를 dictionary로 묶어 처리
def info(**kargs): print(kargs) info(name='jin', age=25) # ('name' : 'jin', 'age' : 25)
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함수 인자 권장 작성순서
- 위치 ⇒ 기본 ⇒ 가변 ⇒ 키워드
- 호출 시 인자를 전달하는 과정에서 혼란을 줄일 수 있도록 함
- 단, 절대적인 규칙은 아니며, 상황에 따라 조정 가능
def func(pos1, pos2, default_arg='default', *args, **kargs): ---
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Docstring
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독스트링은 함수 선언 시, def 바로 다음 줄에서 시작해서 첫 줄에는 함수의 목적을, 다음 단락부터는 세부적인 함수의 동작에 대한 설명이나 인자, 반환 값 그리고 외부에서 처리되어야 하는 예외에 대해서 설명하는 주석을 말한다.
def function(arg1, arg2) : """함수 설명 부분 Args: arg1: 매개변수 1 설명 arg2: 매개변수 2 설명 Returns: 반환값 설명 """ return True
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6. 함수와 Scope
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Python의 범위(Scope)
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함수는 코드 내부에 local scope를 생성하며, 그 외의 공간인 global scope로 구분
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scope
- global scope : 코드 어디에서든 참조할 수 있는 공간
- local scope : 함수가 만든 scope (함수 내부에서만 참조 가능)
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variable
- golbal variable : global scope에 정의된 변수
- local varuable : local scope에 정의된 변수
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scope 예시
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num은 local scope에 존재하기 떄문에 global에서 사용할 수 없음
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이는 변수의 수명주기와 연관이 있음
def func(): num = 20 print('local', num) # local 20 func() print('global', num) # NameError: name 'num' is not defined
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변수 수명 주기(lifecycle)
- 변수의 수명 주기는 변수가 선언되는 위치와 스코프에 따라 결정됨
- built in scope
- 파이썬이 실행된 이후부터 영원히 유지
- global scope
- 모듈이 호출된 시점 이후 혹은 인터프리터가 끝날 때까지 유지
- local scope
- 함수가 호출될 때 생성되고, 함수가 종료될 때까지 유지
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'global' 키워드
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변수의 스코프를 전역 범위로 지정하기 위해 사용
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일반적으로 함수 내에서 전역 변수를 수정하려는 경우에 사용
num = 0 # 전역변수 def increment(): gobal num # num을 전역변수로 num += 1 print(num) # 0 increment() print(num) # 1 -
주의사항
# Case 1 : global 키워드 선언 전에 접근시 num = 0 def increment(): # SynatxError: name 'num' is used prior to global declaration print(num) global num num += 1# Case 2 : 매개 변수에 global 사용불가 num = 0 def increment(num): # "num" is assigned before global declarartion global num num += 1 -
global 키워드는 가급적 사용하지 않는 것을 권장
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함수로 값을 바꾸고자 한다면 항상 인자로 넘기고 함수의 반환 값을 사용하는 것을 권장
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7. 재귀함수
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함수 내부에서 자기 자신을 호출하는 함수
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재귀 함수 특징
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특정 알고리즘 식을 표현할 때 변수의 사용이 줄어들며, 코드의 가독성이 높아짐
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1개 이상의 base case(종료되는 상황)가 존재하고, 수렴하도록 작성
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예시
def factorial(n): # 종료 조건 : n이 0이면 1반환 if n == 0: return 1 return n * factorial(n - 1) # 팩토리얼 계산 예시 result = factorial(5) print(result) # 120
중요
- 종료조건을 명확히
- 반복되는 호출이 종료조건을 향하도록
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8. 유용한 함수
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map(function, iterable)
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순회 가능한 데이터구조(iterable)의 모든 요소에 함수를 적용하고, 그 결과를 map object로 반환
numbers = [1, 2, 3] result = map(str, numbers) print(result) print(list(result)) ['1', '2', '3']
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zip(*iterables)
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임의의 iterable을 모아 튜플을 원소로 하는 zip object로 반환
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*iterables로 되어있는 것을 통해 여러개의 가변인자를 받을 수 있다는 것을 알 수 있다.
girls = ['jin', 'gi'] boys = ['peter', 'jay'] pair = zip(girls, boys) print(pair) # <zip object at 0x000001C76DE58700> print(list(pair)) # [('jin', 'peter'),('gi', 'jay')]
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lambda 함수
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이름 없이 정의되고 사용되는 익명 함수
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함수 구조
lambda 매개변수 : 표현식 -
lambda 키워드
- 람다 함수를 선언하기 위해 사용되는 키워드
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매개변수
- 함수에 전달되는 매개변수 들
- 여러 개의 매개변수가 있을 경우 쉼표로 구분
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표현식
- 함수의 실행되는 코드블록으로, 결과값을 반환하는 표현식으로 작성
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사용 예시
# Case 1 def addition(x, y): return x + y result = addition(3,5) print(result) # 8 ↓ addition = lambda x, y : x +y result = addition(3, 5) print(result) # 8 numbers = [1, 2, 3, 4, 5]# Case 2 def funcx(x): return x ** 2 result = list(map(funcx, numbers)) print(result) # [1, 4, 9, 16, 25] result2 = list(map(lambda x : x ** 2, numbers)) print(result2) # [1, 4, 9, 16, 25]
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9. Packing
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여러 개의 값을 하나의 변수에 묶어서 담는 것
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패킹 예시
# 변수에 담긴 값들은 튜플 형태로 묶임 packed_values = 1, 2, 3, 4, 5 print(packed_values) #(1, 2, 3, 4, 5) -
'*'을 활용한 패킹
numbers = [1, 2, 3, 4, 5] a, *b, c = numbers print(a) # 1 print(b) # [2, 3, 4] print(c) # 5 # print 함수에서 임의의 가변 인자를 작성할 수 있었던 이유 # 인자의 개수에 상관없이 튜플 하나로 패킹 되어서 내부에서 처리 def my_func(*objects): print(objects) # (1, 2, 3, 4, 5) print(type(objects)) # <class 'tuple'> my_func(1, 2, 3, 4, 5) # (1, 2, 3, 4, 5) # <class 'tuple'>
10. Unpacking
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패킹된 변수의 값을 개별적인 변수로 분리하여 할당하는 것
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예시
# 튜플이나 리스트 등의 객체의 요소들을 개별 변수에 할당 packed_values = 1, 2, 3, 4, 5 a, b, c, d, e = packed_values print(a, b, c, d, e) # 1 2 3 4 5 -
'*'을 활용한 언패킹
names = ['alice', 'jane', 'peter'] print(*names) # alice jane peter -
'**'을 활용한 언패킹
# **는 딕셔너리의 키-값 쌍을 함수의 키워드 인자로 언패킹 def my_function(x, y, z): print(x, y, z) my_dict = {'x' : 1, 'y' : 2, 'z' : 3} my_function(**my_dict) # 1 2 3
11. *, ** 패킹 / 언패킹 연산자 정리
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'*'
- 패킹 연산자로 사용될 떄, 여러 개의 인자를 하나의 튜플로 묶는 역할
- 언패킹 연산자로 사용될 때, 시퀀스나 반복 가능한 객체를 각각의 요소로 언패킹하여 함수의 인자로 전달
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'**'
- 언패킹 연산자로 사용될 때, 딕셔너리의 키-값 쌍을 키워드 인자로 언패킹하여 함수의 인자로 전달하는 역할
