[Python] Basic(기초문법) 재정리 - 최신ver(1)

Python의 핵심 자료구조와 기본 문법을 체계적으로 정리한다. - List, Tuple, Dict, Set, Func, 패키지와 모듈, lambda, list Comprehension(=리스트 함축), iterable 과 iterator

리스트(List) 다루기 📝

• 생성: list() 또는 []

• 원본 변경되지 않는 메소드

  • append([val]): [val] 통째로 삽입 (대체: a[1] = [val])

  • extend([val]): val로 삽입 (대체: a[1:2] = [val])

    • a = [1, 2, 3]
            
      # append 대체
      a[1] = [4, 5]  # 결과: [1, [4, 5], 3]
            
      # extend 대체
      a[1:2] = [4, 5]  # 결과: [1, 4, 5, 3]
      

  • sorted(): 정렬된 새 리스트 반환

  • index(val), count(val) 등

• 원본 변경되는 메소드

  • insert(idx,val): idx 위치에 삽입
  • pop(idx): idx 위치 제거 (미지정시 마지막 요소)
  • remove(val): 값 제거 (여러개면 앞에서부터)
  • del(var): 변수를 메모리에서 제거
    • 없는 변수이면 예외터지기 때문에 보통 if in 문으로 확인 먼저하는것을 권장
  • sort(), reverse(): 원본에 바로 오름차순, 내림차순 정렬
• 합치는 메소드: zip()
  • zip(list1, list2)
    • list1=[1,2,3,4], list2=[11,22,33] 이라면,
    • zip(list1, list2) -> [(1,11),(2,22),(3,33)]

• 슬라이싱 메소드: a[start:end:step]

  • start와 end지점을 먼저 찾고, 해당 지점에서 부터 step 에 맞게 이동한다.

    • 단, [::] 는 전체 범위를 의미하므로 step이 음수면 맨뒤부터 출력!

  • a = [1,2,3,4,5]
    print(a[::-2])    # [5,3,1]
    print(a[::2])     # [1,3,5]
    print(a[-2::-2])  # [4,2]
    print(a[-2::-1])  # [4,3,2,1]
    print(a[0::-2])   # [1]
    

튜플(Tuple) 다루기 📝

튜플은 요소 변경이나 삭제가 불가능한 읽기 전용 자료구조

• 생성: tuple() 또는 ()

  • b=1,2,3,4 : 자동으로 (1,2,3,4) 튜플로 반환

  • 요소 1개는 구분에 주의!

    • b=(1) -> int
    • b=(1,) -> tuple (즉, 단일 요소는 콤마 필수)

• 변환: tuple(list) ↔️ list(tuple)

  • 요소 변경 및 삭제를 리스트로 바꿔서 하면 됨!

• 튜플 패킹, 언패킹

  • 함수의 반환이 return a,b,c 라 가정
  • 튜플 패킹 : X = 함수() -> X = (a,b,c)
  • 튜플 언패킹 : a,b,c = X

• 다양한 초기화 방법 (튜플 효과)

  • a,b,c=[None]*3
    a,b=100,200
    a=100; b=200; c=300
    

Dictionary와 Set 같이 보기

Dict, Set 둘다 {}를 사용하며 순서가 없다!

• 표현식을 key:value 형태로 적고 {} 로 감싸주면 dict
• 표현식을 value 형태로 적고 {} 로 감싸주면 set

Dictionary

• 생성: dict() 또는 {key:val}

• 제거: del(dict[key]), pop(key)

• 추가: dict = 'a' → {10: 'a'}

• 조회: dict[key] 또는 get(key)

  • dict[key] 는 KeyError 발생시키지만

  • get(key) 는 None 을 반환!
  • 특히, in 키워드 사용시 key를 검색함!

• 자주 사용

  • dict.keys(), dict.values(), dict.items()
    • 각각 key, value, key:value 반환하며 리스트 형태로 반환

  • 정렬할 때 import operator 사용!

    sorted(리스트 데이터, 정렬방법 키 설정)

    s = {'학번':123, '순번':456, '번호':789} # dict
    result = sorted(s.items(), key=operator.itemgetter(0)) # 정렬!
    

    • (‘학번’,123) 의 0번째 index인 ‘학번’ 키를 기준으로 정렬!

    s=[ {"name": "jane", "age": 22, "grade": 'A'}, {"name": "dave", "age": 32, "grade": 'B'} , {...} ]
    result = sorted(s, key=operator.itemgetter('age'))
    

    • index가 아닌 직접 key 설정 가능 -> ‘age’ 키를 기준으로 정렬!

    `result = sorted(s, key = lambda x : x[1])`
    

    • 람다 함수로도 간편히 설정 가능!
    • 이것은 1번째 index 자리의 키를 기준으로 정렬!

Set

집합처럼 중복값이 없음!

• 생성: set() 또는 {val}
• 추가: add()
• 연산: set1 & set2 (교집합), set1 | set2 (합집합)
• set(list)로 값의 종류를 구할 때 유용 (중복 제거하니까)

고급 기능 ⚡

람다, 리스트 함축, 함수, 패키지와 모듈, iterable 과 iterator 를 소개

Lambda, List Comprehension

람다 함수 사용

• X = (lambda x,y : x+y)(100,200) -> 300 출력

• t = (100, 200, 300); X = (lambda x : x[0])(t) -> 100 출력

리스트 함축 사용 -> […], {…}

• 3가지: [표현식 for문], [표현식 for문 if], [표현식 if else for문]
• [x**2 for x in [1,2,3,4,5]] + if 를 바로 뒤에 붙이기 가능
  • 단, else도 붙이고 싶으면 앞에 붙여야 함
  • [x if x%3==0 else 0 for x in range(1,21)]

Function

함수의 주소..값..전달.. 살펴보자

• id(var): 주소같은 것을 제공!

• 얕은복사, 깊은복사
  • alist = […] 선언후 blist = alist 하면? 같은 “주소”를 가짐 (얕은복사)
  • 만약 blist = list(alist) 나 blist = alist[:] 는 다른 “주소”를 가짐 (깊은복사)
• 리스트, 튜플 등으로 함수에 전달하면 “주소”를 전달
• “값” 을 함수에 전달하면 “값” 전달
• 함수가 “return 변수”를 반환하면 해당 변수의 “주소”를 반환

동적으로 매개변수 받을 수도 있다. + 기본값 설정도 가능

• def 함수(*args, **kwargs):

• 가변 인자: *args (tuple), **kwargs (dict)

• 기본값 지정: def 함수(A=True):

다른 파일에서 import를 하면 함수들이 자동 실행이 되는데 이를 방지하는 방법이 있다.

• if __name__ = '__main__': 로 메인 함수를 지정하면 다른 파일에서 import 할 때 실행이 되지 않는다는 장점이 있다.
• 즉, 직접 해당 파일을 실행해야만 이 메인 함수가 구동이 되는 원리이다.

패키지와 모듈

패키지는 모듈의 묶음이다. 그리고 모듈은 함수의 집합이다.**

• Module.py 라는 다양한 함수로 구성 된 모듈이 있다고 가정하자
• import Module: 해당 파일의 함수 전부 import !!
  • 사용형태: Module.함수()
• from Module import 사용할 함수: 해당 파일의 원하는 함수를 import
  • 사용형태: 함수()
• import 패키지.모듈 -> 이렇게 하나씩 체인형태로 접근 한다.

Iterable과 Iterator + Generator

iterable은 iterator로 변환 가능한 형태로 생각하면 됨

iterator는 next() 같은 것을 제공하는 장점

Generator 타입도 iterable 형태인데, 값이 필요할 때 마다 메모리에서 생성 후 반환하는 장점

• list, tuple은 iterable 형태 -> iterator로 변환 가능