CONTENTS SUMMARY

• INTRODUCTION
• 리스트, 튜플, 세트, 사전
• if, elif, else
• 다양한 입출력 방법
• 강의 외에 추가로 알게 된 내용
• 함수와 lambda

INTRODUCTION

Udemy 필수 강의 : 코딩 초보자를 위한 파이썬(Python) 입문(Beginner)

3주차부터 유데미 강의를 필수로 수강하기 시작했습니다.

이미 파이썬을 어느 정도 사용했기 때문에 기초 내용보다는 자료구조 학습과 유데미 강사님의 코딩 방식에 더 집중하여 학습했습니다.

리스트, 튜플, 세트, 사전

List vs. Tuple vs. Set

• List '[]'
  • 순서 있는(ordered) 요소의 집합이니 index로 각 원소를 접근 가능함
  • 원소를 변경할 수 있음(mutable). 즉, 원소 추가, 삭제 등이 가능함.
• Tuple '()'
  • 순서 있지만(ordered) 변경할 수 없는(immutable) 요소의 집합 (즉, 원소 추가 또는 삭제가 불가능)
• Set '{}' or set()
  • 순서 없는(unordered) 요소의 집합
  • 중복값을 하나로 취급함. 즉, unique elements만 가짐

List (리스트)

append와 insert의 차이

• list.append(item)
  • parameter 1개 - list 끝에 추가할 원소를 추가함
• list.insert(index, item)
  • parameter 2개 - 하나는 list에 추가할 원소(item)이고, 다른 하나는 그 원소를 리스트 안에서 어디 넣을지(index)를 가지고 list에 원소를 추가함

즉, append와 insert의 가장 큰 차이는 append의 경우 위치 알려줄 필요 없이 원소를 list 끝에 추가하고, insert의 경우 list 안에 넣을 위치를 알려주며 그 해당 위치에 원소를 추가합니다.

pop과 remove의 차이

• list.pop(index)
  • 인덱스를 가지고 그 해당 인덱스에 있는 원소를 삭제함
  • 삭제한 원소를 return하고
  • 인덱스를 주지 않으면 default로 리스트의 마지막 원소를 삭제함
• list.remove(item)
  • 어떤 변수를 가지고 리스트에서 가장 먼저 동일하게 나오는 원소를 삭제함
  • 값을 return하지 않고 리스트를 직접 변경함
  • item을 넘겨주지 않으면 ValueError가 발생됨

Other List Functions

• list.extend()
• list.clear()
• list.count()
• list.sort()

Tuple (튜플)

Tuple 안에 들어 있는 원소들은 immutable 즉 변경할 수 없으니, 값을 다시 할당하거나 삭제할 수 없습니다.

tuple1 = 2, 4, 6, 8
tuple2 = ('W', 'X', 'Y', 'Z')

tuple1[1] = 3
tuple2[2] = 'A'

# <결과>
# TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

단, Tuple은 indexing, slicing, addition, multiplication 등 다양한 operation을 할 수 있습니다. Indexing과 Slicing은 리스트와 비슷하고 Addition과 Multiplication은 아래와 같이 할 수 있습니다.

Tuple Addition

튜플과 튜플을 더하면 문자열 간의 concatenation 방식에서 두 가지 문자열의 문자들을 가지고 하나의 문자열로 합치는 것과 비슷하게 두 가지 튜플들의 원소들을 모두 가지고 하나의 튜플을 만들 수 있습니다.

tuple1 = 2, 4, 6, 8
tuple2 = ('W', 'X', 'Y', 'Z')

new_tuple = tuple1 + tuple2
print(new_tuple)

# <결과>
# (2, 4, 6, 8, 'W', 'X', 'Y', 'Z')

Tuple Multiplication

튜플을 숫자와 곱하면 튜플을 안의 모든 원소들을 순서를 유지하면서 각 원소를 반복할 수 있습니다. 즉, 똑같은 튜플 하나를 가지고 몇번 복제하여 하나의 튜플로 저장할 수 있습니다.

print(tuple1*3)

# <결과>
# (2, 4, 6, 8, 2, 4, 6, 8, 2, 4, 6, 8)

Set (세트)

set1 = set([1,2,3,4])
set2 = set([3,4,5,6])

위 코드에서 선언된 set 2개를 가지고 교집합(Intersection), 합집합(Union), 차집합(Difference)을 다음과 같이 구하는 방법을 배웠습니다.

• 교집합 (Intersection)

  print(set1 | set2) # '|'(OR) 연산자 사용
  print(set1.union(set2)) # union 함수 사용
  

• 합집합 (Union)

  print(set1 - set2) # `-` 연산자 사용
  print(set1.difference(set2)) # difference 함수 사용
  

• 차집합 (Difference)

  print(set1 & set2) # '&'(AND) 연산자 사용
  print(set1.intersection(set2)) # intersection 함수 사용
  

Set Functions

• set.add()
• set.remove()
• set.update()

Dictionary (사전)

fromkeys 함수

list1 = ['a','b','c','d']
tuple1 = 1,2,3,4

dictionary1 = {}.fromkeys(list1)
dictionary2 = {}.fromkeys(list1, 1)
dictionary3 = {}.fromkeys(tuple1)
dictionary4 = {}.fromkeys(tuple1, 1)

# <결과>
# {'a': None, 'b': None, 'c': None, 'd': None}
# {'a': 1, 'b': 1, 'c': 1, 'd': 1}
# {1: None, 2: None, 3: None, 4: None}
# {1: 1, 2: 1, 3: 1, 4: 1}

pop과 popitem의 차이

• dictionary.pop(item) – 주어진 item과 동일한 원소를 삭제함
• dictionary.popitem() – 마지막 키와 값을 tuple로 보여주고 삭제함

my_dict = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

# dictionary.pop(item)
value_of_b = my_dict.pop('b')
print(value_of_b)  # 2
print(my_dict)     # {'a': 1, 'c': 3}

# dictionary.popitem()
last_item = my_dict.popitem()
print(last_item)   # ('c', 3)
print(my_dict)     # {'a': 1}

NOTE. Python 3.7부터 popitem()은 원소들의 insert한 순서에 따라 마지막으로 추가된 원소를 제거하고 return하지만, 이전 버전에서 popitem()은 어느 원소를 무작위로 뽑아 제거했습니다.

loop를 활용한 응용

# 모든 값을 출력
for k in dic.keys():
     print("key : " + k)

# 모든 키의 값을 출력
for v in dic.values() :
     print("value : " + str(v))

# 모든 원소를 츨력
for k,v in dic.items():
     print("key : "+k )
     print("value : " + str(v))

if, elif, else

해결하고자 하는 문제에 따라 조건이 많을 수 있는데 이런 경우에는 nested if문이나 하나의 if문과 함께 많은 elif문을 퉁해 다양한 조건을 정의할 수 두 가지 방식이 있는 것을 배웠습니다.

다양한 입출력 방법

separator, end

print함수 안에서 코마(,)로 나눈 변수들 간에 공백을 삽입하게 되는 것이 기본이지만, 공백 대신에 separator를 다른 문자나 문자열로 설정이 가능한 것을 알게 되었습니다.

즉, separator를 따로 설정하지 않으면 default로 다음과 같이 사용되지만,

print("A", "B", sep=" ")
print("A", "B", sep=None)
# A B

아래 예시와 같이 문자들간의 공백을 없애거나 숫자 사이에 코마(,)를 넣어 출력할 때 사용할 수 있습니다.

chars = ["one", "two"]
print(chars[0], chars[1], sep="")

# <결과>
# onetwo

nums = ["1", "20", "300"]
print(nums[0], nums[1], nums[2], sep=", ")

# <결과>
# 1, 20, 300

다음 코드는 문자열과 숫자의 다양한 parameter 조합의 예입니다.

# 문자열
print("List", "Tuple", "Set", sep=" VS ")
# 숫자
print(1, 2, sep=" and ")
# 문자열 + 숫자
print("A", 1, "B", 2, sep="-")

# <결과>
# List VS Tuple VS Set
# 1 and 2
# A-1-B-2

NOTE. separator는 코마(,)를 기준으로 parameter를 나누기 때문에 플러스(+)를 사용할 때 separator가 출력되지 않습니다.

print("Hello " + "Where", "are", "you", sep=".")

# <결과>
# Hello Where.are.you

end는 print함수의 parameter를 모두 출력한 다음에 맨 끝에 문자나 문자열을 넣을 수 있게 해줍니다.

print("What do you want? " + "Apple", "Orange", "Strawberry", sep = " or ", end = "?")

# <결과>
# What do you want? Apple or Orange or Strawberry? 

단, end를 사용하면 자동으로 개행 문자 \n를 추가하지 않으니 다음과 같은 출력 결과가 나타날 수 있습니다.

print("What do you want? " + "Apple", "Orange", "Strawberry", sep = " or ", end = "?")
print("A", "B", sep=" or ", end="?")

따라서, 한 라인이 출력 끝나고 다음 라인이 newline으로 출력되길 바라면 앞에 출력될 라인 end 값에 \n을 추가해야 합니다.

print("What do you want? " + "Apple", "Orange", "Strawberry", sep = " or ", end = "?\n")
print("A", "B", sep=" or ", end="?")

# <결과>
# What do you want? Apple or Orange or Strawberry?
# A or B?

NOTE. separator와 end는 반드시 숫자가 아닌 문자나 문자열이어야 합니다. 만약 sep=1 이나 end=1와 같이 코드를 작성하면 다음 에러가 발생합니다.

print("A", "B", sep=1)
# 또는
print("A", "B", sep=" or ", end=1)

# <결과>
# TypeError: end must be None or a string, not int

ljust(), rjust()

ljust()와 rjust()는 왼쪽 정렬과 오른쪽 졍렬을 해주는 함수들입니다.

• ljust(n)의 경우 왼쪽 정렬하기 위해 문자열 오른쪽에서 빈칸을 n만큼 추가하고,
• rjust(n)의 경우 오른쪽 정렬하기 위해 문자열 왼쪽에서 빈칸을 n만큼 추가합니다

menu = {"Hamburger" : 5000, "Soda" : 1000, "Fries" : 2000}
for item, price in menu.items():
    print(item.ljust(10), str(price).rjust(10))

# <결과>
# Hamburger        5000
# Soda             1000
# Fries            2000

zfill()

zfill(n) 함수는 문자열 앞에 0을 n만큼 넣어주니, 대기번호 등을 나타내기에 사용될 수 있는 함수입니다.

for num in range(0, 6):
    print("Queue # ", str(num).zfill(5))

# <결과>
# Queue #  00000
# Queue #  00001
# Queue #  00002
# Queue #  00003
# Queue #  00004
# Queue #  00005

format

• {:,} – 숫자 3자리마다 코마(,)를 출력해줌
• {:+,} – 양수와 음수에 따라 +/-를 표시하고 3자리마다 코다(,)를 출력해줌
• {: >n} – n만큼 index 차지하여 오른쪽 정렬하여 출력함
• {: <n} – n만큼 index 차지하여 왼쪽 정렬하여 출력함
• {:+>n} – 양수와 음수에 따라 +/-를 표시해서 n만큼 index 차지하고 오른쪽 정렬하여 출력함
• {:+<n} – 양수와 음수에 따라 +/-를 표시해서 n만큼 index 차지하고 왼쪽 정렬하여 출력함
• {:c>n} – c 문자로 공백을 채우면 n만큼 index 차지하고 오른쪽 정렬하여 출력함
• {:c<n} – c 문자로 공백을 채우면서 n만큼 index 차지하고 왼쪽 정렬하여 출력함

print("Salary: {:,} USD" .format(1000000))
print("Property: {:+,} USD" .format(-1000000))
print("{:>5}" .format(10)) # 10이 2자리이니 왼쪽에서 3칸 공백 추가
print("{:<5}" .format(10)) # 10이 2자리이니 오른쪽에서 3칸 공백 추가
print("{:+>5}" .format(10))
print("{:+<5}" .format(10))
print("{:*>5}" .format(10))
print("{:-<5}" .format(10))

# <결과>
# Salary: 1,000,000 USD
# Property: -1,000,000 USD
#   10
# 10   
# ***10
# 10---

함수와 lambda

아래 코드를 보면 함수와 lambda는 비슷한 결과를 나타냅니다.

# 함수
def add(a,b):
    return a+b

print(add(2, 4))

# <결과> 6

# lambda
add_lambda = lambda a, b : a+b
print(add_lambda(2, 4))

# <결과> 6

lambda는 함수와 비슷한 역할을 inline으로 할 수 있습니다. 단, 파이썬은 함수와 lambda를 서로 다르게 다루고 있습니다.

다른 자료구조와 함께 어떻게 사용하는지 살펴보자면, 다음과 같이 lambda는 list에 직접 추가할 수 있고, 함수는 리스트에 직접 추가할 수 없는 것을 확인할 수 있습니다.

list1 = [lambda a,b :a+b, lambda a,b : a/b]
print(list1[0](2, 4))
print(list1[1](2, 4))

# <결과>
# 6
# 0.5

위 코드와 같이 두 가지의 lambda 함수를 list 하나에 같이 넣고 언제든지 접근하여 호출할 수 있는 것을 배웠습니다.

강의 외에 추가로 알게 된 내용

Python의 공식문서 내용을 좀 더 살펴본 후 새로 알아보게 된 것들을 아래와 같이 정리해봤습니다.

Variable Type Annotations / Type Hints

파이썬에서 변수를 선언할 때 변수의 타입은 주어지는 값에 따라 설정됩니다. 즉, 문자열을 받아 선언됐으면 string 타입이고, 정수를 받아 선언됐으면 integer 타입 등처럼 변수의 타입은 assign 받는 값에 따라 정해집니다.

변수를 선언한 다음 타입을 바꾸려면 float(), int(), str() 함수를 사용합니다.

# 정수로 선어
value = 100
# 문자열로 타입 변환
print(str(value))

하지만 2015년에 Python 3.5부터는 Variable Type Annotation 또는 Type Hint라는 기능이 추가되었으며 변수를 선언하는 동시에 타입 지정(type annotation)이 가능해졌습니다.

value: float = 12.312345

파이썬의 특징 중 하나는 변수의 타입을 지정할 필요없이 코드를 실행만 하면 런타임 중에 변수들이 자동으로 타입이 결정(Type Inference)이 되는 것입니다. 영문으로 글을 작성하듯이 코드의 가독성(readability)이 좋지만, 변수의 타입에 의한 에러가 발생할 때 각 변수의 type을 확인하는 것이 번거롭고

코드의 작동 흐름을 더 쉽게 이해할 수 있도록 가독성을 높일 수 있고, 다른 언어를 사용하는 개발자와 함께 협업하여 여러 인터페이스를 통합(integration)시킬 때 좋은 기능인 것 같습니다.

NOTE. 좀만 더 테스트해봤더니 처음에 어떤 타입으로 선언했든 상관없이 실행 중간에도 타입이 지정된 변수에다 새로운 값이 할당되면 그 값의 타입에 따라 변수의 타입이 변환됩니다. 또한, 원래처럼 float(), int(), str() 함수를 통해 타입을 변경할 수 있습니다.

value : float = 3.14159
print(value)
print(type(value))

value = 10
print(value)
print(type(value))

# <결과>
# 3.14159
# <class 'float'>
# 10
# <class 'int'>

그러니 Type Annotation은 코드 실행 동안 변수의 타입을 변경할 수 없게 만드는 기능이 아니라 단순히 코드의 가독성을 높이기 위해 변수에 지정한 타입을 알리는 힌트(type hint)를 알리는 기능이라고 알게 되었습니다.

References

• Official Python Documentation. https://peps.python.org/pep-0526/
• 동적타핑(Dynamic Typing), 정적타이핑(Static Typing). https://seongonion.tistory.com/16

Exponential Scientific Notation

파이썬에서 너무 크거나 작은 숫자를 “과학적 기수법/표기법"으로 표현하는 방식이 있습니다.

아래 코드와 같이 1.2 x 10^6 만큼 큰 숫자를 나타낼 때 사용하기가 편리한 것 같습니다.

value = 1.2e6
print(value)

# <결과>
# 1200000.0

——————————————————————————

본 후기는 정보통신산업진흥원(NIPA)에서 주관하는 <AI 서비스 완성! AI+웹개발 취업캠프 - 프론트엔드&백엔드> 과정 학습/프로젝트/과제 기록으로 작성 되었습니다. #정보통신산업진흥원 #NIPA #AI교육 #프로젝트 #유데미 #IT개발캠프 #개발자부트캠프 #프론트엔드 #백엔드 #AI웹개발취업캠프 #취업캠프 #개발취업캠프