Python 기초 복습

import math

math.radians(30)

 

 

Radian 각도의 값을 반환한다.

 

 

 

type(1) #int
type(12.1) #float
type("Hello") #str

 

 

type 반환한다.

 

 

 

x1 = 3
id(x1) #2297624160624

x2 = "Hello"
id(x2) #2297710128304

 

 

객체의 주소값을 반환한다.

 

 

 

x1 = 3
x1<<1 # x1*2 = 6
x1<<2 # x1*(2**2) = 12

x2 = 8
x2>>1 # x2/2 = 4
x2>>2 # x2/(2**2) = 2

 

 

shift 연산자이다.

 

 

 

name = "Harry"
name.lower() # 'harry'

x = 1
y = 2
(1 ^ 0) # XOR

 

 

lower() 메서드와 XOR 연산자이다.

 

 

 

abs(-33) # 절대값 33

# 문자열
"%s * %s = %s"%(3, 3, 3*3)
# 정수형
"%d * %d = %d"%(3, 3, 3*3)

 

 

 

pass # => 실행할 코드가 없다는 것을 의미
continue # => 다음 순번의 Loop 를 돌도록 강제

 

 

pass 와 continue 의 차이이다.

 

 

 

def varfunc(*args):
    print(type(args))
    print(args)

varfunc(10, 20, 30, 40, 60)

# <class 'tuple'>
# (10, 20, 30, 40, 60)

 

 

함수에서 여러 개의 인자를 위와 같은 방식으로 받아서 사용할 수 있다.

 

 

 

def varfunc2(**kwargs):
    print(type(kwargs))
    print(kwargs)

varfunc2(name="Steph", number=30, team="GSW")

# <class 'dict'>
# {'name': 'Steph', 'number': 30, 'team': 'GSW'}

 

 

위와 같이 Dictionary 형식 (key, value) 으로 받아서 사용해볼 수도 있다.

 

 

 

alist = [1, 2, 3, "asdf"]
print(*alist) # 1 2 3 asdf
print(*alist, sep=" :: ") # 1 :: 2 :: 3 :: asdf

 

 

위와 같이 iterable 객체를 언패킹해줄 수 있다.

 

 

 

def factorial(n):
    if n == 1:
        return(1)
    else:
        return n * factorial(n-1)
factorial(11) # 39916800

 

 

재귀함수를 사용하여 팩토리얼을 계산할 수 있다.

 

 

 

gx = 100
g = 200
def myfunc():
    global gx
    gx = g
    print(gx)
     
myfunc() # 200

 

 

global 을 통해 함수 내에서 전역변수를 사용할 수 있다.

 

 

 

names = ["Harry", "Iron Man"]
names.index("Iron Man") # 1

names = ["Harry", "A", "Iron Man", "B", "C", "Iron Man"]
names.index("Iron Man", 3) # 5 (시작위치 지정가능)

names.pop(5)
names # ['Harry', 'A', 'Iron Man', 'B', 'C']

names.remove("A")
names # ['Harry', 'Iron Man', 'B', 'C']

names.sort()
names # ['B', 'C', 'Harry', 'Iron Man']

names.sort(reverse=True)
names # ['Iron Man', 'Harry', 'C', 'B']

sorted(names) # ['B', 'C', 'Harry', 'Iron Man']

names.count("B") # 1

names_copy = names.copy()
names_copy # ['Iron Man', 'Harry', 'C', 'B']

 

 

위와 같이 list 자료형에 기본 메서드들을 사용해볼 수 있다.

 

 

 

from functools import reduce 

reduce(lambda x, y : print(y + "asdf"), names_copy)

# Harryasdf
# Casdf
# Basdf

 

 

reduce 함수는 여러 개의 데이터를 대상으로 주로 누적 집계를 내기 위해서 사용된다. 

 

 

 

all(len(word) > 2 for word in names) # False
all(len(word) > 0 for word in names) # True

from itertools import accumulate

x = [1, 2, 3, 4]
list(accumulate(x)) # [1, 3, 6, 10]

list(filter(lambda x : x > 3, x)) # [4]

list(map(float, x)) # [1.0, 2.0, 3.0, 4.0]

x[::-1] # [4, 3, 2, 1]

 

 

그 외에도 all, any, accumulate, filter, map 등 다양한 메서드를 사용해볼 수 있다.

 

 

 

A = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
B = [5, 6, 7, 8, 9, 10]
A = set(A)
B = set(B)

C = A | B # {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10} or A.union(B)
D = A & B # {5, 6, 7} or A.intersection(B)
E = A - B # {1, 2, 3, 4} or A.difference(B)

B.issubset(A) # False

 

 

Set 자료형에서 사용할 수 있는 메서드들이다.

 

 

 

capitals = {"Korea" : "Seoul", "USA" : "Washington", "UK" : "London"}

city = capitals.pop("UK") # 'London'
capitals # {'Korea': 'Seoul', 'USA': 'Washington'}

for key in capitals:
    print(key)
    
# Korea
# USA

for key, value in capitals.items():
    print(key, value)
    
# Korea Seoul
# USA Washington

 

 

Dict 자료형에 사용할 수 있는 메서드들이다.

 

 

 

chr(1) # 숫자 to 문자열 '\x01'
ord("H") # 문자열 to 숫자 72

name = "harry"
name.find("h") # 0
name.rfind("r") # 3
name.count("r") # 2

name.isalpha() # True
name.isdigit() # False
name.islower() # True

 

 

문자열 자료형에 사용할 수 있는 메서드들이다.

 

 

 

alist = ["1", "2", "3"]
",".join(alist) # '1,2,3'

random.sample("asdfqwerzxcv", 8) # ['q', 'r', 'c', 'd', 'e', 'z', 's', 'x']

 

 

이러한 메서드도 사용해볼 수 있다.