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0720_control_function_module.md

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0720_control_function_module.md

File metadata and controls

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Raw

Control, Function, Module

Control statement

flowchart로 표현 가능

조건문

Conditional Expression (== Ternary Operator)

true value if condition else false value

반복문

visualization - https://pythontutor.com/

for 문

enumerate()는 iterable 함수

  • (index, value) 쌍 tuple 객체 반환
for index, value in enumerate(iterable, start=0): # start부터 index값 시작
  print(index, value)

List Comprehension

code for variable in iterable [if conditional statement]
list_2 = []
list_2 = i * 2 for number in range(5) # 2, 4, 6, 8

Dictionary Comprehension

{key: value for variable in iterable [if conditional statement]}
dict_2 = {}
dict_2 = {'k': k *2 for k in range(5)} # 1: 2, 2: 4, 3: 6, 4: 8

반복문 제어

for-else

  • 끝까지 반복 실행한 후 else문 실행
    • break에 의해 도중에 종료될 경우, else 문은 실행되지 않음
    • 테스트 용으로 좋음

pass

  • 아무것도 하지 않음. 반복문 외에도 쓸 수 있음
    • 잘 안 씀. 자리 채우는 용도로 임시로 넣어두기 좋음

function

함수 기초

Decomposition, Abstraction

기본 구조

define&call, docstring, output, input, scope

def func_name(parameter):  # define
    """
    Documentation String  # docstring
    """
    # code block
    return return_value

함수 Output

Void function : 명시적인 return 값이 없는 경우 return None

  • 주로 테스트를 위해 print 이용 <-> 데이터 처리는 return

언제나 하나의 객체만 return (튜플 1개도 1개로 취급)

함수 Input

def function(parameter): # def
  return 0


function('argument') # call

  • 선택 argument: 입력하지 않으면 기본값으로

  • Positional Arguments: 호출 시 위치에 따라 전달

    • 부족하면 문제 생김

  • Keyword Argument: 변수명으로 argument 전달 가능

    • 다음에 Positional Argument를 넣으면 Error 발생.
    function(a = 1, 2) # 키워드는 보통 마지막에 몰아서 씀

  • Default Arguments Values

      def function(a, b=0): # 기본값 지정
    return 0

  • Asterisk(*) == [시퀀스] 언패킹 연산자

    • 정해지지 않은 arguments들을 처리
    • tuple이나 list를 언패킹

  • 가변 인자(*args)

    • positional argument가 몇개인지 모를 때
    • 함수 선언 시 매개변수 앞에 * 를 붙이고, args는 함수 내에서 tuple로 처리된다.
      • return 값 초기화를 tuple[0]으로 하면 오류 방지

  • packing == 데이터들을 묶어서 변수에 할당

  • unpacking == 요소들을 변수들에 배분 할당

    • 변수 개수와 할당할 요소 개수 동일해야
      • 변수에 asterisk를 붙이면, 할당 후 남은 요소들을 몰아넣음

  • 가변 키워드 인자(**kwargs)

    • keyword argument 수를 알 수 없을 때
    • dictionary로 묶여 처리
    • 호출 시 string처럼하면 안됨, 변수나 키워드 인자처럼

Python의 Scope (범위)

global scope: 어디서나 참조 가능한 공간

  • global variable

local scope: 함수 내부에서만 참조 가능

  • local vairable

변수 lifecycle

  • built-in scope: 파이썬 실행부터 영원히
  • global scope: 모듈 호출 ~ 인터프리터 종료
  • local scope: 함수 호출 ~ 종료

Name Resolution

  • identifier들은 namespace에 저장됨
  • LEGB Rule: 이름을 찾는 순서
    • Local scope: 작업중인 곳
    • Enclosed scope: local 한 단계 위
    • Global scope: 최상단 범위
    • Built-in scope: 정의없이 쓸 수 있는 모든 것
  • 내부에서는 외부에 접근만 가능

global 문

  • 나열된 식별자가 global variable
    • 현재 코드 블록 전체 적용
    • global 뒤에 global에 나열된 식별자 등장 가능
    • 식별자로 parameter 쓸 수 없음

nonlocal

  • global 제외, 가장 가까이 둘러싸고 있는 scope 변수 연결
    • nonlocal 뒤에 nonlocal에 나열된 식별자 등장 가능
    • 식별자로 parameter 쓸 수 없음
    • 이미 존재하는 식별자와 연결만 가능

주의

  • 가급적 쓰지 않는 것을 권장하며, 값을 수정하려면 항상 argument로 넘기고 return 값을 쓰는 것을 권장

함수 응용

Built-in Functions: 함수와 type 내장

  • sorted()

    • sequence를 정렬하지 않고, sequence를 정렬한 값을 return
      • .sort()는 sequence를 정렬하지만, return None

  • map(function, iterable)

    • iterable 요소 모두 function 적용, 그 결과를 반환
    • map object 반환

  • filter(function, iterable)

    • iterable 요소 모두 function 적용, 반환 결과가 True인 것들만 반환
    • filter object 반환

  • zip(*iterables)

    • iterable들을 모아 tuple을 원소로하는 zip object 반환
    • 같은 index끼리 모아 tuple로
      • 2차원 리스트, 가로 세로 바꿈

  • lambda [parameter] : 표현식

    • 표현식 계산 결과를 반환

      • return 문 없음

        def func(a, b)
    return a + b

lambda a, b: a - b if a > b else b - a
lambda a, b: func(a, b, 100) # 인자 : 표현

    • 이름이 없어서 익명함수로도 불림

    • 간편 조건문 가질 수 있음

    • 한번 쓰고 말 것을 간결하게 쓸 수 있음

  • recursive function: 스스로를 호출

    • 점화식 등 알고리즘 설계 구현에 유용

    • 변수 사용을 줄여줘, 함수 이용. 직관적이고 이해하기 쉬워, 가독성이 좋아짐

    • base case(종료 상황) 반드시 존재, 최종적으로 도달하는 곳

      def recursive(num):  # 팩토리얼
    if n == 1:
        return 1
    return num * recursive(n - 1)

def recursive(num):  # 피보나치
    if num < number:
        return num
    else:
        return recursive(n - 1) + recursive(n - 2)

    • 주의 사항

      • 입력 값과 연산 속도가 반비례 (예외 있기도 함)

      • stack overflow 시 프로그램 동작않음

      • maximum recursion depth가 1000번으로, 호출 횟수가 넘어가면 Recursion Error

        import sys

print(sys.getrecursionlimit()) # 1000
sys.setrecursionlimit(31415)
print(sys.getrecursionlimit())

module

모듈과 패키지

module == 다양한 기능을 하나의 파일(스크립트)로

  • 특정 기능을 하는 코드를 .py 단위로 작성

  • import문을 통해 내장 모듈을 namespace로 가져와야

  • import 문이 쓰인 코드의 위치에 따라 namespace가 결정

  • 코드 최상단에 import문을 작성할 경우, Global namespace에 import

package == 다양한 파일을 하나의 폴더(디렉토리)로

  • 특정 기능과 연관있는 module들의 집합
  • 패키지 안에 서브 패키지 포함
  • package.module 형태로 모듈을 구조화할 수 있음
import module
from module import var, function, Class # 모듈에서 클래스를 불러오기 위한 코드
from package import module as alias 0
import * # 무거울 수 있으니, 지양해야
# 예시
import json

opened_json = open('file_name.json', encoding='utf-8')
data = json.load(opened_json)
import requests

URL = 'Uniform Resource Locator'
params = {
'key': 'value',
}
response = requests.get(URL, params=params).json()

library == 다양한 package를 하나의 묶음으로

pip == 이것을 관리하는 관리자

가상환경 == package의 활용 공간

파이썬 표준 라이브러리

파이썬 표준 라이브러리 : 기본적으로 설치된 모듈과 내장 함수

pip(파이썬 패키지 관리자)

  • Python Package Index 에 저장된 외부 패키지들을 설치하도록 도와주는 패키지 관리 시스템
  • [버전 명시 시] 패키지 설치 가능
  • $ pip uninstall some_package : 특정 패키지 삭제
  • $ pip list : 패키지 목록
  • $ pip show some_package : 특정 패키지 정보
  • requirements.txt : 패키지 목록 기록
    • $ pip freeze > requirements.txt 관리
    • $ pip install -r requirements.txt 설치

사용자 모듈과 패키지

패키지 : 여러 모듈, 하위 패키지로 구조화

  • 모든 폴더에는 __init__.py를 만들어 패키지로 인식

가상환경

외부 패키지와 모듈은 pip를 통해 설치

프로젝트들이 버전이 다를 수 있음

가상환경을 만들면, 프로젝트 별로 독립적으로 패키지를 관리 가능

특정 디렉토리에 가상 환경을 만들고, 고유한 파이썬 패키지 집합을 가질 수 있음

  1. 가상환경 생성
    • $ python -m venv <디렉토리>
    • 해당 디렉토리에 별도 파이썬 패키지가 설치
  2. 실행 환경에서 가상환경 활성화
    • $ source venv/Scripts/activate
    • $ deactive # 가상환경 비활성화
  3. 해당 폴더에 있는 패키지를 관리/이용