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Python Syntax

Programming, Python
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Output


  • print(*objects, sep=' ', end='\n', file=sys.stdout, flush=False)

    • objects : 출력할 값들

    • sep : 구분자

    • end : 마지막에 출력할 값

    • file : 출력 결과를 보여줄 곳, 기본 값은 sys.stdout (screen)


  • ex) print(1, 2, 3, 4, sep='#', end='&') >> 1#2#3#4&


  • inline if문

    • print (“aa” if True else “bb”) #aa

    • print (“aa” if False else “bb”) #bb


inline for문이나 if문 등 압축해서 표현하는 것은 기본적으로 짠 구조를 거꾸로 적어놓은 것 같음.


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for i in check_nums :
    if i in cnt :
        print(cnt[i])
    else :
        print('0')


한줄로 표현하면 다음과 같음.
print( ' '.join( str( cnt[i] ) if i in cnt else '0' for i in check_nums ) )


Output Formatting

  • str.format()을 이용해서 출력 가능하며, {}은 placeholders로 사용.


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print('The value of x is {} and y is {}'.format(x,y))

>> The value of x is 5 and y is 10



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print('I love {0} and {1}'.format('bread','butter'))

>> I love bread and butter



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print('Hello {name}, {greeting}'.format(greeting = 'good', name = 'John'))

>> Hello John, good


  • 추가로 format을 이용해 bin, oct, hex 값 출력 가능


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print(format(value,'b')  # bin

print(format(value,'o')  # oct

print(format(value,'x')  # hex


  • Python 3.6 이상의 버젼에서는 f-string이 있음.

    • 문자열 앞에 f를 붙이고 {}안에 변수명을 넣어주면 됨.


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animals = 'eels'

print(f'My hovercraft is full of {animals}.')

>>> My hovercraft is full of eels.


print(f'My hovercraft is full of {animals!r}.')

>>> My hovercraft is full of 'eels'.


  • 또한 C언어처럼 출력타입을 통해 출력할 수 있음. 차이점은 변수 앞에 %를 붙여준다는 점.


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x = 12.3456789
print('The value of x is %3.2f' %x)

>> The value of x is 12.35





Input


사용자가 어떤 값을 입력하게 하고, 그 값을 변수에 저장함.

함수로는 input(), sys.stdin.readline() 이 있음. readline()이 input()보다 빠르다고 함.


  • 입력된 값들은 모두 문자열로 저장되고, 정수형이나 실수형으로도 저장 가능함.


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x = int(input('number : '))     # 정수

x = float(input('number : '))   # 실수


  • 여러 개의 값 입력받기

    • 문자열
      • a,b,c=input().split() : split 함수는 문자열을 분리시켜줌
    • 숫자
      • a,b,c=map(int,input().split()) : map 함수는 일종의 반복처리를 해주는 함수


  • input과 readline 차이점

    • input() : built-in function

    • sys.stdin : file object


sys.stdin을 보면 파일 오브젝트임. 파일에는 read() 메소드가 있음.

  • read() : 파일 전체의 내용을 하나의 문자열로 읽어옴. Binary 파일도 읽을 수 있음.

  • readline() : 한번에 하나의 라인을 읽어오는 메소드.

  • readlines() : 파일 전체를 한라인씩 읽어와서 리스트를 만들어주는 메소드.


readline(), readlines()는 개행문자인 “\n”도 같이 읽어옴.





Python Built-in Functions


Link
Built-in Functions





List


list[start:end] 포맷은 리스트의 start인덱스부터 end-1인덱스까지의 요소를 선택함.

슬라이싱에 값을 대입하는 것도 가능함.
ex) letters[2:5]=[‘C’,‘D’,‘E’]

슬라이싱을 하면 요구된 요소를 포함하는 부분 리스트를 반환함.

즉, 새로운 복사본을 얻음.



합병과 반복


두 개의 리스트를 합칠 때는 +연산자 이용 (extend 메소드와 동일한 기능)
ex) list3=[1,2,3]+[4,5,6] -------> [1,2,3,4,5,6]
리스트를 반복할 땐 *연산자 이용
ex) list3=[1,2,3]*3 -----> [1,2,3,1,2,3,1,2,3]



요소 삽입/삭제


  • 삽입

    • {list}.append() : 리스트의 끝에 새로운 요소를 추가함.

    • {list}.extend() : 여러 개의 요소를 추가 가능. ex) {list}.extend([9, 11, 13])

    • {list}.insert(인덱스 위치, 값) : 특정한 위치에 새로운 요소를 추가함.


  • 삭제

    • del {list}

      특정 요소를 삭제하거나, 리스트 전체를 삭제 가능(리스트 변수 자체가 없어짐).

    • {list}.pop(index)

      특정한 위치에 있는 항목 반환 후 삭제, 아무 값 없으면 맨 끝 요소 반환 후 삭제.

    • {list}.remove(값)

      삭제하고자 하는 값을 적으면 리스트 항목에서 찾아서 일치하는 항목을 삭제.

    • {list}.clear()

      리스트의 모든 요소를 삭제 (del과 달리 변수는 남음)


  • 요소의 개수 세기

    • {list}.count(element) : element의 개수를 반환, 없으면 0 리턴.



정렬


  • <list>.sort([key = <function>], [reverse = True|False])

    • sort()는 리스트를 제자리에서 정렬, 원본 리스트가 변경되며 리턴값은 None임.


  • sorted(<iterable>, [key = <function>], [reverse = True|False])

    • sorted()는 새로운 정렬된 리스트를 리턴함.


sort() 메소드와 sorted() 함수는 매개변수를 가지는데 key와 reverse가 있음.

key 매개변수를 이용하면 요소들을 비교하기 전에 정렬 기준이 되는 함수를 적용시킬 수 있음.


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sorted(“I am iron man.”.split(), key=str.lower) // 대소문자 구분없이 정렬

-> ['am', 'I', 'iron', 'man.']


또는 사용자 정의 함수를 작성한 후 적용시킬 수 있음.
sorted_list = sorted(l, key=cmp_to_key(comp))


reverse 매개변수는 정렬 방향을 지정하는데 사용
ex) sorted([5,2,3,1,4], reverse=True) -----> [5,4,3,2,1]



문자열에서 리스트 만들기


split() 메소드는 문자열을 분리하고 이것을 리스트로 만들어서 반환함.

이때 문자열을 분리하는 분리자를 지정할 수 있으며, 지정되지 않으면 스페이스를 이용하여 문자열을 분리함.



리스트 복사


score라는 리스트가 있을 때, value라는 변수를 value=score라 하면 value는 단지 score 리스트가 가리키고 있는 리스트를 가리키는 score과 이름만 다른 변수가 됨. 즉, c언어의 포인터 변수


올바른 복사 방법은 list() 함수를 이용하거나 deepcopy() 함수를 이용해야 함. 단, deepcopy() 함수는 copy 모듈을 import 해야 함.



함축(comprehension)


변수 = [ expression for i in 리스트 if 조건], 조건은 생략 가능
ex) S = [ x**2 for x in range(10) if x%2 == 0] -> [0,2,4,6,8]

<br.

두 개의 리스트를 합쳐서 만들수도 있음.


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colors = [‘white’,‘silver’], cars=[‘bmw’,‘sonata’],

color_cars = [(x,y) for x in colors for y in cars]



List built-in functions


  • cmp(list1, list2)

  • len(list)

  • max(list)

  • min(list)





Tuple


튜플은 tuple=()로 생성하며, 리스트와 거의 비슷하나 리스트와 달리 요소 값을 변경할 수 없음.

하지만 튜플의 요소 중 mutable data(리스트, 딕셔너리 등)는 변경 가능함.


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my_tuple = (4, 2, 3, [6, 5])

my_tuple[3][0] = 9    

print(my_tuple) # Output: (4, 2, 3, [9, 5])


  • mutable data list, dictionary, set and user-defined classes


  • immutable data int, float, decimal, bool, string, tuple, and range



요소 삭제


tuple은 immutable data로 list처럼 특정 요소를 삭제하는 것이 불가능.

따라서 tuple은 아예 변수를 삭제하는 것만 가능함. 이 때 del 를 사용하면 됨.



tuple methods


튜플은 두 가지의 메소드(count, index)만 사용 가능함.


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my_tuple = ('a', 'p', 'p', 'l', 'e',)

print(my_tuple.count('p'))  # Output: 2

print(my_tuple.index('l'))  # Output: 3



Tuple built-in functions


  • cmp(list1, list2)

  • len(list)

  • max(list)

  • min(list)



Tuple vs List


  • 서로 다른 데이터 유형에 대해선 튜플을 사용하고, 같은 데이터 유형에는 리스트 사용.

  • 튜플은 immutable data로 튜플을 통해 반복하는 속도가 list보다 빠름.

  • 튜플은 dictionary의 key 값으로 사용 가능함.





Dictionary


  • 변수 = {키1 : 값1, 키2 : 값2 ...}

    • key는 immutable object(int, str, tuple, etc) 이며 unique한 값이어야 함.

    • value는 repeat 가능하며, any data type 허용함.


공백 딕셔너리는 변수={}로 생성


  • key() 메소드 : 딕셔너리 key 값 만 저장된 dict_keys 타입 (클래스 객체)을 반환합니다.

  • values() 메소드 : 딕셔너리에 저장된 value들을 dict_values 타입으로 반환합니다.



항목 접근, 추가, 삭제


  • Access : 변수[키] 또는 변수.get(키 값) 메소드를 이용

  • Update / Add : 변수[키] = 값으로 변경 및 추가 가능.

  • Remove

    • pop(키) : key 값으로 찾아서 삭제, return value

    • popitem() : 임의의 값 삭제, return (key, value) pair

    • del 변수[키]

    • clear()



함축


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triples={ x : x*x*x for x in range(3) }
>>> { 0 : 0, 1 : 1, 2 : 8 }

odd_squares = {x: x*x for x in range(11) if x % 2 == 1}
>>> {1: 1, 3: 9, 5: 25, 7: 49, 9: 81}



정렬


근본적으로 요소들을 특정 순서대로 저장하지 않아서 입력순서와 다르게 저장될 수 있음. 그래서 sorted()함수 이용

키를 정렬하고 싶으면 sorted()를 쓰고 값을 정렬하고 싶으면 sorted(변수.values())





Set


Set는 {}로 감싸며, 정렬되지 않고, 요소의 값도 중복을 허용하지 않음.

또한 set는 mutable data이나 set의 요소(item)에는 mutable data를 허용하지 않음.

따라서 set에는 slicing, indexing을 통해 변경, 접근 불가능(사용도 불가능).

공백 Set는 set()로 생성.


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# set cannot have duplicates

my_set = {1, 2, 3, 4, 3, 2}

print(my_set) # Output: {1, 2, 3, 4}

s2 = set("Hello") # {'e', 'H', 'l', 'o'}



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# we can make set from a list

my_set = set([1, 2, 3, 2])

print(my_set) # Output: {1, 2, 3}



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# set cannot have mutable items

my_set = {1, 2, [3, 4]} # TypeError: unhashable type: 'list'



Set methods


  • add() : 요소 추가

  • update() : 여러 개의 요소 추가, (인자로는 list, tuple, string, set 등)


단, 두 개의 메소드 모두 중복된 값은 추가되지 않음.

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my_set = {1, 3}

my_set.add(2) # add an element
print(my_set) # Output: {1, 2, 3}


my_set.update([2, 3, 4]) # add multiple elements
print(my_set) # Output: {1, 2, 3, 4}


my_set.update([4, 5], {1, 6, 8}) # add list and set
print(my_set) # Output: {1, 2, 3, 4, 5, 6, 8}


  • discard(item), remove(item)

    두 함수의 차이점은 discard는 제거할 item이 set에 없어도 오류가 안나지만 remove 함수는 오류를 raise함.

  • pop() : 랜덤 element를 삭제

  • clear() : empty set으로 만듦



set operations


  • 합집합(union) : set1.union(set2), set1set2

  • 교집합(intersection) : set1.intersection(set2), set1 & set2

  • 차집합(difference) : set1(or 2).difference(set2(or 1)), set1(or 2) - set2(or 1)





Function


keyword arguments는 반드시 positional arguments 보다 뒤에 있어야 함.


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# def greet(name, msg)

# 2 keyword arguments
greet(name = "Bruce", msg = "How do you do?")


# 2 keyword arguments (out of order)
greet(msg = "How do you do?", name = "Bruce") 


# 1 positional, 1 keyword argument
greet("Bruce", msg = "How do you do?") 



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greet(name="Bruce","How do you do?")

>> SyntaxError: non-keyword arg after keyword arg


함수 사용 시 때로는 인수의 개수를 미리 알 수 없는 경우가 있음.

이 때 매개변수 앞에 *를 붙이면 됨. (약간 C언어의 포인터 같은 역할)

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def greet(*names):
    """This function greets all
    the person in the names tuple."""

    # names is a tuple with arguments
    for name in names:
        print("Hello", name)

greet("Monica", "Luke", "Steve", "John")

'''
Hello Monica
Hello Luke
Hello Steve
Hello John
'''





예외 처리


  • try .. except 형태
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try:
    ...
except [발생 오류[as 오류 메시지 변수]]:
    ...


  • try .. except만 사용
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try:
    ...
except:
    ...


  • try .. except 발생오류
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try:
    ...
except 발생 오류:
    ...


  • try .. except 발생오류 as 오류 메시지 변수
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try:
    ...
except 발생 오류 as 오류 메시지 변수:
    ...

////////////////////////////////////
# example

try:
    4 / 0
except ZeroDivisionError as e:
    print(e) # division by zero


  • try .. finally

    • finally절은 try문 수행 도중 예외 발생 여부에 상관없이 항상 수행됨.

    • 보통 finally절은 사용한 리소스를 close해야 할 때에 많이 사용함.

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f = open('foo.txt', 'w')
try:
    ...
finally:
    f.close()


  • 여러개의 오류 처리
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try:
    ...
except 발생 오류1:
   ... 
except 발생 오류2:
   ...
   
한줄로 표현 가능함.
except (error1, error2, ..., errorN):
   ...

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# example

try:
    a = [1,2]
    print(a[3])
    4/0
except (ZeroDivisionError, IndexError) as e:
    print(e)


  • try .. except .. else
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try:
    ...
except [발생 오류[as 오류 메시지 변수]]:
    ...
else:  # 오류가 없을 경우에만 수행된다.
    ...


  • 오류 회피하기
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try:
    f = open("나없는파일", 'r')
except FileNotFoundError:
    pass


  • 오류 일부러 발생시키기
    • raise 발생오류 -> raise문을 이용해 오류를 일부러 발생
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# example

class Bird:
    def fly(self):
        raise NotImplementedError
        
class Eagle(Bird):
    pass

eagle = Eagle()
eagle.fly()

'''
Traceback (most recent call last):
  File "...", line 33, in <module>
    eagle.fly()
  File "...", line 26, in fly
    raise NotImplementedError
NotImplementedError
'''





lambda


anonymous function으로 이름이 없는 함수임. 보통 함수는 def를 통해 이름을 갖게 됨.


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lambda arguments: expression

인수는 여러개 사용 가능하나, 표현식은 하나만 사용 가능함.
ex) ex = lambda x, y: x * y

lambda 함수는 보통 filter(), map() 함수와 사용한다고 함.



filter()


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filter(function, iterable)

filter() 함수는 두번째 인자로 넘어온 데이터 중에서 
첫번째 인자로 넘어온 조건 함수를 만족하는 데이터만을 반환함.

filter 함수는 filter 타입으로 결과 값을 반환하므로
list() 또는 tuple()로 값을 받아와야 함.



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my_list = [1, 5, 4, 6, 8, 11, 3, 12]
new_list = list(filter(lambda x: (x%2 == 0) , my_list))

print(new_list) # [4, 6, 8, 12]

map()


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map(function, iterable)

두 번째 인자로 들어온 iterable을 첫 번째 인자로 들어온 함수에 
하나씩 집어넣어서 데이터를 반환함.

map 함수는 map 타입으로 결과 값을 반환하므로 
iterable(list, tuple 등) 으로 값을 받아와야 함.



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my_list = [1, 5, 4, 6, 8, 11, 3, 12]
new_list = list(map(lambda x: x * 2 , my_list))

print(new_list) # [2, 10, 8, 12, 16, 22, 6, 24]





map과 filter 차이점


filter 함수는 list의 element에서 어떤 함수의 조건에 일치하는 값만 반환하고 싶을 때 사용

map 함수는 list의 element에 함수를 적용시켜 결과를 반환하고 싶을 때 사용





global, nonlocal 변수 선언


global 변수 : global, 전역변수로 선언


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x = "global "

def foo():
    global x
    y = "local"
    x = x * 2
    print(x)
    print(y)

foo()

'''
global global 
local
'''


nonlocal 변수 : nonlocal, 지역변수가 아님을 선언


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def outer():
    x = "local"

    def inner():
        nonlocal x
        x = "nonlocal"
        print("inner:", x)

    inner()
    print("outer:", x)


outer()

'''
inner: nonlocal
outer: nonlocal
'''


두 개의 차이점은 global은 어느 함수에서나 사용 가능하지만 nonlocal은 사용된 함수 바로 한단계 바깥쪽에 위치한 변수와 바인딩을 할 수 있음.

즉, 함수 한개를 정의하고 전역변수에 영향을 주게 하는 것은 안됌.





String methods

enumerate(iterable, start=0)


enumerate 객체를 리턴하며, 리턴 값으로 index, value 쌍을 리턴함.


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seasons = ['Spring', 'Summer', 'Fall', 'Winter']

list(enumerate(seasons))

>>> [(0, 'Spring'), (1, 'Summer'), (2, 'Fall'), (3, 'Winter')]



join()


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string.join(iterable) // List, Tuple, String, Dictionary and Set.

# join()은 iterable의 요소를 string seperator로 엮은 문자열을 리턴함.

# 단 dictionary와 사용할 경우 key 값만 join 시키며 key 값이 string이어야 함.

# string이 아니면 TypeError 발생



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# ex)

>> ''.join(['a','b','c'])
>> abc

>> ' '.join(['a','b','c'])
>> a b c





class and object


참고
duwjdtn11.tistory.com/95
duwjdtn11.tistory.com/96


python에서는 모든 것이 클래스이다?
gist.github.com/shoark7/fb388e6494350442a2d649a154f69a3a


  • class : 틀, 종류, 형식을 의미
    • ex) human, dog, food 등등

  • object(객체) : 틀, 형식(class)으로 만들어진 것

  • instance : 객체가 실체화 된 것. 즉, class의 실체를 의미
    • ex) apple = Food() # apple은 객체!, 객체 apple은 Food 클래스의 인스턴스 즉, 실체를 의미

  • 필드 : 클래스에 속해 있는 변수를 의미

  • 메소드 : 클래스에 속해 있는 함수 즉, 기능을 의미
    • ex) ski 클래스가 있을 때, ride() 라는 기능을 설정하면 ride()는 ski 클래스의 메소드가 되는 것

  • 속성 : 메소드, 필드 등을 통틀어 클래스의 속성이라고 한다.

  • 클래스 변수 : 클래스에 속해 있는 변수

  • 인스턴스 변수 : 클래스의 인스턴스에 내장되어 있는 변수


  • __init__
    • 생성자, 객체(class instance)가 생성되면 가장 먼저 실행되는 메소드
  • instance.__class__ : 클래스 인스턴스가 속한 클래스 리턴
    • ex) ''.__class__ --> <class 'str'>


객체에서 새로운 attribute 생성 가능(단, 생성한 객체에 한해서만)


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num1 = ComplexNumber(2, 3)
num2 = ComplexNumber(5)
num2.attr = 10

print(num2.attr) # Output: 10

print(num1.attr) 
# AttributeError: 'ComplexNumber' object has no attribute 'attr'


del keyword를 통해 attribute, object 삭제 가능.

class에서 메소드나 변수를 private으로 설정하고자 하면 변수, 메소드 명 앞에 _ 또는 __를 붙임.





inheritance


  • 클래스 상속(inheritance)

    • child class에 생성자(__init__ 메소드)에 super().__init__() 추가

      • –> super()는 parent class를 뜻함. 즉, parent class의 생성자를 사용하겠다는 뜻.





Programming, Python
This post is licensed under CC BY 4.0 by the author.