[Python] TIL 함수, 클래스, 유용한 문법들

Sophie·2024년 10월 17일

[TIL] Python 2024-10-17

Python 함수

함수

머신러닝, 딥러닝도 하나의 거대한 함수
데이터 처리 흐름을 하나의 함수로 묶어서 가능
개념
- 입력을 받아 원하는 처리를 한 후 출력을 내보내는 일련의 작업을 수행하는 코드 블록
장점
- 코드 재사용, 모듈화, 유지 보수 용이성, 가독성 향상

기본 정의

def 함수이름(매개변수1, 매개변수2 ...):
	### 함수 기능 수행 코드 ###
	return 결과값

함수 호출

result = 함수이름(인수1, 인수2 ...)
# 인수 : 함수에 들어가는 입력 값

예시)

def char_frequency(string):
    freq_dict = {}
    for char in string:
        if char in freq_dict:
            freq_dict[char] += 1
        else:
            freq_dict[char] = 1
    return freq_dict

char_frequency("It's the morning of the 4th day !")

### 아래처럼 출력됨 -> ###
{'I': 1,
 't': 4,
 "'": 1,
 's': 1,
 ' ': 7,
 'h': 3,
 'e': 2,
 'm': 1,
 'o': 2,
 'r': 1,
 'n': 2,
 'i': 1,
 'g': 1,
 'f': 1,
 '4': 1,
 'd': 1,
 'a': 1,
 'y': 1,
 '!': 1}

함수 심화
- 전역변수 / 지역변수
  - 전역변수 (Global variables)
    - 프로그램 전체에서 접근 가능한 변수
  - 지역변수 (Local variables)
    - 특정한 범위 (예. 함수 내부) 에서만 접근 가능한 변수
      
      → 해당 범위를 벗어나면 메모리에서 사라짐
      
      *메모리 낭비를 줄임.
  - 연예인 (전역변수) ↔ 우리 (지역변수)
    - 우리는 연예인을 알지만, 연예인은 우리를 알지 못한다 ㅋㅋ 웃긴 비유여서 기록 🤭
- 예시)
  - 함수 내 에서 글로벌 변수 수정하려면, → global 글로벌변수명 = 수정할 값
❗헷갈리는 용어 구분
- 매개변수 vs 인수
  - 매개변수 (parameter)
    - 함수에 입력으로 전달된 값을 받는 변수
  - 인수 (arguments)
    - 함수를 호출할 때 전달하는 입력값
- 예시)
```
def greet(name): # -> name 이 매개변수
	print("hello " + name + " -!")
	
greet("Alice") # -> Alice 가 인수
```
위치인수 (Positional arguments)
- 인자의 값이 함수의 매개변수에 순서대로 매핑됨
- 예를 들어,
  - def greet(name, age) : … 이었으면
    호출할 때 greet(”영희”, 30) ← 와 같이 입력한 순서대로 매핑
키워드 인수
- 호출 시 매개변수를 직접 찝어서 입력할 수도 있음
- 예를 들어,
  - def greet(name, age) : … 이었으면
    호출할 때 greet(age=30, name=”영희”)
```
→ 매개변수 많을 때는, 이렇게 하면 순서 상관이 없으므로 직접 키워드를 입력해서 인수를 넣기도 함.
```
기본값 설정
- 특정 매개변수에 기본으로 고정된 인수 값을 미리 적어둘 수도 있음
- 예를 들어,
  - def greet(name=’Guest’, age=25): … → 이렇게 해두면 greet() → 하면, 기본으로 설정해둔 값이 나옴.

가변인자

*args

'*' + arguments
인자의 개수를 미리 정할 수 없을 때 사용
여러 개의 인자를 하나의 튜플로 묶어서 함수에 전달함

예시)

def sum_numbers(*args):
	total = sum(args)
	print(f"들어온 인자들: {args}\n 총합: {total}")
	return total
	
sum_numbers(1,2,3)

### 실제 출력 ->
# print 찍은 것들이 먼저 두 줄 출력, 
# 원래 함수 리턴값 마지막에 6 출력

들어온 인자들: (1, 2, 3)
총합: 6

6

**kwargs
- ** + keyword + arguments
- 임의의 개수의 키워드 인자를 받음
- 입력된 인자를 하나의 딕셔너리로 묶어 함수에 전달함
- 예시)
```
def print_info(**kwargs):
	for key, value in kwargs.items():
			print(f"{key}: {value}")

print_info(name="Alice", age=30, country="Korea")
```

함수 예시

데이터 정규화 함수 만들기

import pandas as pd
import numpy as np

# 예제 데이터 생성 (국어, 수학, 영어 점수)
np.random.seed(42) # 난수 생성 고정되게 하기 위함. 아무 숫자나 들어가도 됨
data = pd.DataFrame({
    'Korean': np.random.randint(50, 100, size=10),
    'Math': np.random.randint(40, 100, size=10),
    'English': np.random.randint(30, 100, size=10)
})

print("원본 데이터: ")
print(data)

# 함수
def standardization(data):
    scaled_data = (data - data.mean()) / data.std()  # 표준화 수식 수정
    return scaled_data

# 함수 호출 및 출력
scaled_data = standardization(data)
print("\n표준화된 데이터: ")
print(scaled_data)

유용한 파이썬 문법들

json, txt 파일 열고 저장

# write & save json
import json

data = {
	'Name': ['John', 'Emily', 'Michael'],
	'Age' : [30, 25, 20],
	'City' : ['New York', 'Los Angeles', 'Seoul']
	}

output_path = '/!@#$/data.json'

# 'w' writing 쓰기 모드로 열고 ->
# json.dump 로 data 를 file 에 덮어씀
with open(output_path, 'w') as file:
    json.dump(data, file, indent=4)

print("JSON 파일이 생성되었습니다.")

######################################

# write & save txt
file_path = '!@#$/SpartaClub'

data = {
	'Name': ['John', 'Emily', 'Michael'],
	'Age' : [30, 25, 20],
	'City' : ['New York', 'Los Angeles', 'Seoul']
	}

with open(file_path + '/sample.txt', 'w') as file:
    for key, item in data.items():
        file.write(str(key)+" : "+str(item)+'\n')
        
print("Saved txt file")

리스트 컴프리헨션 (List comprehension)
- 반복문, 조건문 사용하여 리스트를 생성할 때 사용됨
- 기본 구조
```
[표현식 for 항목 in iterable]
[표현식 for 항목 in iterable if 조건문]
```
- 예시)

lamda
- 기본 구조 : 주로 한 줄로 표현되는 간단한 표현식만을 포함함
- 예시)
```
add = lambda x,y :x + y
print(add(3,5))

# 출력 
# 8
```

glob

파일 시스템에서 파일 찾을 때 사용
파일 검색, 일치하는 파일 리스트 반환해줌

예시)

import glob

file_list1 = glob.glob('*')
print(f"file_list1: {file_list1}")

file_list2 = glob.glob('*.txt')
print(f"file_list2: {file_list2}")

# 출력 
file_list1: ['sample.txt', '파이썬_종합반_연습.ipynb']
file_list2: ['sample.txt']

os 모듈은 운영 체제와 상호작용 하기 위한 여러 함수를 제공함
- 파일 및 디렉토리, 경로, 환경 변수, 실행 관리 등

예시)

import os

cwd = os.getcwd()
print(cwd)

os.mkdir('new_directory')

os.remove('/test.csv')

files = os.listdir('/content')

path = os.path.join('/content','sample_data','test.csv')

split
- 문자열 나누기
- split(’기준_구분자’)
- rsplit(’기준_구분자’, 오른쪽부터구분자순번)
  - e.g. rsplit(’/’, 1)
- 실제 활용 예시)

클래스

클래스
- 객체 지향 프로그래밍 (OOP) 의 중요한 개념 중 하나
- 객체 지향 프로그래밍은 현실 세계의 사물을 모델링하여 프로그래밍하는 방법
  → 재사용성, 유지보수성 향상
- 기본 구조
```
class ClassName:
	def __init__(self, parameter1, parameter2):
			self.attribute1 = parameter1
			self.attribute2 = parameter2
			
	def method1(self, parameter1, parameter2):
			# 메서드 내용 작성
			pass
```
- init메서드
  : 클래스의 생성자
  → 객체가 생성될 때 호출되어 초기화 작업을 수행
  - 첫 번째 매개변수 self 는 반드시 사용
  → 해당 메서드가 속한 객체를 가리킴.
- 클래스 내부의 매서드들
  : 클래스의 동작을 정의하는 함수
- 예시)
```
class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

person1 = Person("Alice", 30)
person2 = Person("Bob", 25)

print(person1.age)
print(person2.age)

# 출력
# 30
# 25
```

Sophie

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