[Day 3] Python

📍 파이썬 데이터 스트럭처(Data Structure)

  🔥 스택(Stack): LIFO(Last In First Out) 형태로 나중에 넣은 데이터를 먼저 반환하도록 만든 메모리 구조

                      list를 활용해 구현이 가능하고 입력을 push(append()), 출력을 pop(pop())이라고 함

 

  🔥 큐(Queue): FIFO(First In First Out) 형태로 먼저 넣은 데이터를 먼저 반환하도록 만든 메모리 구조

                     list를 활용해 구현이 가능하고 입력을 push(append()), 출력을 pop(pop(0))이라고 함

 

  🔥 튜플(Tuple): 값의 변경이 불가능한 리스트로 리스트의 연산, 인덱싱, 슬라이싱은 가능함. 선언시 '()' 사용

    - 왜 쓰죠? 프로그램 중간에 변경되지 않는 데이터를 저장(이름, 학번 등)하고 사용자의 실수를 사전에 방지할 수 있음

 

  🔥 셋(Set): 값을 순서, 중복 없이 저장하는 자료형, set()객체 선언을 통해 생성

                 수학에서의 집합 연산이 가능(교집합(intersection, &), 차집합(difference, -), 합집합(union, |))

 

  🔥 딕셔너리(dict): 데이터 저장시 구분을 지을 수 있는 값(key)을 함께 저장하기 위한 자료형(Hash Table이라고 불림)

                          구분을 위한 데이터 고유 값을 Key, Identifier이라 하고 데이터 값을 Value라고 부름

                          {key1:value1, key2:value2, ...}형식으로 사용

                          keys(), values(), items()함수가 있고 튜플로 반환(for 문에서 iterator에 많이 사용)

 

  🔥 Collections: list, tuple, dict에 대한 python built-in 확장 자료 구조(모듈)

                      사용자에게 편의성, 효율성 등을 제공

    - deque: stack과 queue를 지원하고 list에 비해 효율적임. rotate(), reverse()등 linked list의 특성을 지원함

    - OrderedDict: dict과 달리 데이터를 입력 순서대로 반환해주지만 3.6버전부터는 dict에도 지원해 사실상 필요 X

    - defaultdict: dict type의 값에 기본 값을 지정해 신규 값에 넣어 줄 수 있음.

            d = defaultdict(object)

            d = defaultdict(lambda : 0) --> d['a']를 실행하였을 때 키값에 a가 없더라도 0을 반환해 줌

    - Counter: Sequence type의 데이터 요소들의 개수를 dict형태로 반환

            c = Counter

            c = Counter('hello')

            print(c) --> Counter({'e':1, 'h':1, 'l':2, 'o':1}) 형태로 출력

                   elements()로 리스트형태의 값을 반환받을 수 있고 set 연산이 가능(합집합, 교집합, 차집합)

    - namedtuple: Tuple 형태로 데이터 구조체를 저장하는 방법 Point = namedtuple('Point', ['x', 'y']) 형태.

 

  📌 %timeit 함수

 -> sys를 import하게되면 사용할 수 있는 기능으로 함수가 실행되는데 걸리는 시간을 확인 할 수 있다.

 

📍 파이썬 스타일 코드(Pythonic Code)

사용이유 1. 남의 코드에 대한 이해도 ↑

사용이유 2. 효율(더 빨라지고 짧게 코드를 짤 수 있음)

사용이유 3. 멋(잘 짜는거 처럼 보임)

 

  🔥 Split & Join: String type의 값을 처리

    - split(): "기준값"으로 나눠 list 형태로 반환

    - join(): "기준값"으로 합쳐 string 형태로 반환

 

  🔥 list comprehension: 기존의 list를 사용해 간단히 다른 list를 만드는 기법. for문 보다 빠름

            list = [i for i in 🟥 if 조건]

            list = [i+j for i in 🟥 for j in 🟨] -> 2중 for문 식으로 반복(i 안의 j)

            list = [[i+j for i in 🟥] for j in 🟨] -> j 먼저 돌고 i를 실행

 

  🔥 enumerate & zip: 리스트를 처리하는 방법

    - enumerate(): list의 element를 추출할 대 번호를 붙여 추출 -> 딕셔너리를 만들때 사용 가능

    - zip(): 두개의 list 값을 병렬적으로 추출하는 방법

 

  🔥 Lambda & Map & Reduce: PEP8 이후로 사용을 권장하지 않으나, 현재까지 많이 사용.

    - lambda: 함수이름 없이, 함수처럼 쓸 수 있는 익명함수. 수학의 람다 대수에서 유래

            f = (lambda x, y: x+y)

            f(10, 50)  => 60 출력

           (lambda x, y: x+y)(10, 50) => 60 출력

    - map: 두개 이상의 list에도 적용 가능함, if 문도 사용 가능

              iteration을 생성 -> list함수로 list를 만들 수 있음.

              실행 시점의 값을 생성, 메모리 효율적 --> list comprehension으로 대체가 가능

    - reduce: map과 달리 list에 똑같은 함수를 적용해 통합 => 대용량 데이터 처리시 사용

                 from functools import reduce로 불러 올 수 있음

 

  🔥 Iterable object: 시퀀스형 자료형에서 데이터를 순서대로 추출하는 object

                           내부적으로 __iter__와 __next__가 구현되어 있음. -> iter()와 next()함수로 iterable 객체를 사용

            iter_list = iter(["서울", "부산", "대구"])    ==> 값이 아닌 메모리 주소값을 저장하고 있음

            next(iter_list)  -> 서울 출력

            next(iter_list)  -> 부산 출력

            next(iter_list)  -> 대구 출력

 

  🔥 generator: iterable object를 특수한 형태로 사용해주는 함수

                    메모리 주소값만 가지고 있다가 element가 사용되는 시점에 값을 메모리에 반환

                    -> yield를 사용해 한번에 하나의 element만 반환. list comprehension과 유사하게 생성가능-()사용

                        일반적인 iterator보다 generator이 훨씬 작은 메모리 용량 사용

            gen_ex = (n*n for n in range(50)) => gen_ex에는 0~49의 수를 저장할 수 있는 메모리 주소가 저장됨.

    - 언제 사용하나요? list type의 데이터를 반환해 주는 함수, 큰 데이터 처리, 파일 데이터 처리시 사용

 

  🔥 Function Passng Argument: 함수에 입력되는 argument의 다양한 형태가 존재

    - Keyword argument: 함수에 입력되는 parameter의 변수명을 사용해 arguments를 넘김

            def ex(a, b, c):

               return a+b+c

           print(ex(b="am", c ="python", a="I")  => Iampython 으로 출력

    - Default argument: parameter의 기본 값을 사용해 입력이 들어오지 않았을 경우 기본 값 출력

            def ex(a = 3, b):

                return a + b

            print(ex(10))  => 13이 출력

    - Variable-length asterisk: 개수가 정해지지 않은 변수를 함수 parameter로 사용, '*'기호 사용, Tuple 형태로 사용

            def ex(a, b, *args):

               return a+b+sum(args)

            print(1,2,3,4,5)  => 1->a, 2->b, (3,4,5)->args로 넘겨줌. 따라서, 15가 출력

    - Keyword variable-length: parameter 이름을 따로 지정하지 않고 입력할때 사용, '**'를 사용해 표시

                                        dict type으로 사용 가능, 가변인자는 오직 한개만 기존 가변인자 다음에 사용할 수 있음

            def ex(**kwargs):

                print(args)

            ex('f' = 1, 's' = 2, 't' = 3) => {'f':1, 's':2, 't':3} 이 출력

 

            def ex(a, b, *args, **kwargs):

                print(a, b, args, kwargs)

            ex(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 'f' = 1, 's' = 2) => ex(1, 2, (3, 4, 5, 6, 7), {'f':1, 's':2})로 가는것과 비슷 <- 순서가 중요

    - Asterisk: '*' 기호로, 곱셈, 제곱, 가변인자, 그리고 Unpacking a container로 사용이 가능

  📌 Unpacking a Container

 -> tuple, dict 등 자료형에 들어가 있는 값을 unpacking하는 역할, 함수 입력값, zip 등에 유용하게 사용 가능

    def ex(a, * args):

        print(a, *args)

    ex(1, *(2, 3, 4, 5)) => 1 2 3 4 5 가 출력

 

    print(*[1, 2, 3, 4, 5]) => 1 2 3 4 5 가 출력