Day3 학습정리 - 파이썬 기초 문법 II

강의 복습

1. Python Data Structure

1) 스택과 큐(stack & queue with list)

• 스택(Stack)
  • 나중에 넣은 데이터를 먼저 반환하도록 설계된 메모리 구조 → Last In First Out(LIFO)
  • 데이터 입력: Push, 출력: Pop
  • 리스트를 사용하여 스택 구조 구현 가능
  • push: append(), pop: pop()
• 큐(Queue)
  • 먼저 넣은 데이터를 먼저 반환하도록 설계된 데이터 구조 → First In First Out(FIFO)
  • Stack과 반대되는 개념
  • 리스트를 사용하여 큐 구조 활용
  • put: append(), get: pop(0)

2) 튜플과 집합(tuple & set)

• 튜플(tuple)
  
  • 값의 변경이 불가능한 리스트
  • 선언 시 []가 아닌 () 사용
  • 리스트의 연산, 인덱싱, 슬라이싱 등 동일하게 사용
  • 프로그램을 작동하는 동안 변경되지 않은 데이터 저장
  • 함수의 반환값 등 사용자의 실수에 의한 에러 사전에 방지
• 집합(set)
  • 값을 순서없이 저장, 중복 불허하는 자료형
  • set 객체 선언을 이용하여 객체 생성
  • 수학에서 활용하는 다양한 집합연산 가능
  • 합집합: s1.union(s2) 또는 s1 | s2
  • 교집합: s1.intersection(s2) 또는 s1 & s2
  • 차집합: s1.difference(s2) 또는 s1 - s2

3) 사전(dictionary)

• 데이터를 저장할 때 구분지을 수 있는 값을 함께 저장
• 구분을 위한 데이터 고유 값: Identifier 또는 Key
• Key 값을 활용하여 데이터 값(Value)를 관리함
• key와 value를 매칭하여 key로 value를 검색
• 다른 언어에서는 Hash Table이라는 용어를 사용
• {Key1:Value1, Key2:Value2, Key3:Value3 ...} 형태

4) Collection 모듈

• List, Tuple, Dict에 대한 Python Built-in 확장 자료 구조(모듈)
• 편의성, 실행 효율 등을 사용자에게 제공
• deque, Counter, OrderedDict, defaultdict, namedtuple 등의 모듈 존재
• deque
  • Stack과 Queue를 지원하는 모듈
  • List에 비해 효율적인(빠른) 자료 저장 방식 지원
  • rotate, reverse 등 Linked List의 특성 지원
  • 기존 list 형태의 함수 모두 지원
  • 기존 list보다 효율적인 자료구조 제공
  • 효율적 메모리 구조로 처리 속도 향상
• OrderedDict
  • Dict와 달리 데이터를 입력한 순서대로 dict 반환(3.6부터는 입력한 순서 보장하여 출력)
  • Dict type의 값을 value 또는 key 값으로 정렬할 때 사용 가능
• defaultdict
  • Dict type의 값에 기본 값을 지정, 신규값 생성시 사용하는 방법
  • 하나의 지문에 각 단어들이 몇 개나 있는지 세고 싶을 경우
  • Text-mining 접근법 - Vector Space Model
• Counter
  • Sequence type의 data element들의 갯수를 dict 형태로 반환
  • Dict type, keyword parameter 등도 모두 처리 가능
  • Set의 연산들을 지원
  • word counter의 기능도 손쉽게 제공
• namedtuple
  • Tuple 형태로 Data 구조체를 저장하는 방법
  • 저장되는 data의 variable을 사전에 지정해서 저장

2. Pythonic code

0) Overview

• 파이썬 스타일의 코딩 기법
• 파이썬 특유의 문법을 활용하여 효율적으로 코드 표현
• 많은 언어들이 서로의 장점을 채용하여 더 이상 파이썬 특유는 아님
• 고급 코드를 작성할수록 더 많이 필요해짐
• Why Pythonic Code?
  • 코드에 대한 이해도: 많은 개발자들이 Python 스타일로 코딩함
  • 효율: 코드의 길이와 실행시간이 짧아짐
  • 코드 잘 짜는 것처럼 보임

1) split & join

• split: string type의 값을 기준값으로 나눠서 List 형태로 반환
• join: String으로 구성된 list를 합쳐 하나의 string으로 반환

2) list comprehension

• 기존 List를 사용하여 간단히 다른 List를 만드는 기법
• 포괄적인 List, 포함되는 리스트라는 의미로 사용됨
• 파이썬에서 가장 많이 사용되는 기법 중 하나
• 일반적으로 for + append보다 속도 빠름

3) enumerate & zip

• enumerate: list의 element를 추출할 때 번호를 붙여서 추출
• zip: 두 개의 list의 값을 병렬적으로 추출함

4) lambda is & map & reduce

• lambda(λ): 함수 이름 없이 함수처럼 쓸 수 있는 익명함수
  • 수학의 람다 대수에서 유래
  • Python 3부터는 권장하지는 않으나 여전히 많이 쓰임
  • 문제점: 어려운 문법, 테스트의 어려움, 문서화 docstring 지원 미비, 코드 해석의 어려움, 이름이 존재하지 않는 함수의 출현 등
• map
  • 두 개 이상의 list에도 적용 가능, if filter도 사용 가능
  • python3는 iteration을 생성 → list를 붙여줘야 list 사용 가능
  • 실행시점의 값을 생성, 메모리 효율적
• reduce
  • map function과 달리 list에 똑같은 함수를 적용해서 통합
• Summary
  • lambda, map, reduce는 간단한 코드로 다양한 기능 제공
  • 그러나 코드의 직관성이 떨어져서 python3에서는 lambda나 reduce 사용을 권장하지 않음
  • legacy library나 다양한 머신러닝 코드에서 여전히 사용중

5) iterable object

• sequence형 자료형에서 데이터를 순서대로 추출하는 object
• 내부적 구현으로 __iter__와 __next__가 사용됨
• iter()와 next() 함수로 iterable 객체를 iterator object로 사용

6) generator

• iterable object를 특수한 형태로 사용해주는 함수
• element가 사용되는 시점에 값을 메모리에 반환: yield를 사용해 한번에 하나의 element만 반환함
• generator comprehension (generator expression)
  • list comprehension과 유사한 형태로 generator형태의 list 생성
  • [] 대신 ()를 사용하여 표현
• 일반적인 iterator는 generator에 반해 훨씬 큰 메모리 용량 사용
• list 타입의 데이터를 반환해주는 함수는 generator로 만들 것
• 큰 데이터를 처리할 때는 generator expression 고려할 것
• 파일 데이터를 처리할 때에도 generator 쓸 것

 

7) asterisk

• 함수에 입력되는 arguments의 다양한 형태
  • Keyword arguments: 함수에 입력되는 parameter의 변수명을 사용하여 arguments 넘김
  • Default arguments: parameter의 기본 값 사용, 입력하지 않을 경우 기본값 출력
  • Variable-length arguments
• 가변인자(variable-length)
  • 개수가 정해지지 않은 변수를 함수의 parameter로 사용
  • Keyword arguments와 함께 argument 추가 가능
  • Asterisk(*) 기호를 사용하여 함수의 parameter 표시
  • 입력된 값은 tuple type으로 사용할 수 있음
  • 가변인자는 오직 한 개만 맨 마지막 parameter 위치에 사용 가능
  • 일반적으로 *args를 변수명으로 사용
  • 기존 parameter 이후에 나오는 값을 tuple로 저장
• 키워드 가변인자(Keyword variable-length)
  • Parameter 이름을 따로 지정하지 않고 입력
  • Asterisk(*) 두개를 사용하여 함수의 parameter 표시
  • 가변인자는 오직 한 개만 기존 가변인자 다음에 사용
• Asterisk (*)
  
  • 단순 곱셈, 제곱연산, 가변 인자 활용 등 다양하게 사용됨
  • tuple, dict 등 자료형에 들어가 있는 값을 unpacking하는 데 사용
  • 함수의 입력값, zip 등에 유용하게 사용 가능

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피어세션

오늘 피어세션에서는 각자 조사한 것을 발표하는 시간을 가졌다. 아직 처음이라서 예상보다 많이 길어졌지만 유익한 시간이었다. 내가 조사한 주제는 파이썬의 unittest 모듈이다. 원래 발표를 잘 못하는데다가 줌으로 발표하는 건 처음이라서 걱정했는데 다행히 팀원들의 반응이 좋았다. 주제 선정을 잘 한 것 같다.

unittest.pdf

1.28MB

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코멘트

오늘 수업은 자료구조와 pythonic code에 대한 내용이었다. 내 코드는 효율성이나 pythonic이랑은 거리가 먼데 오늘 수업 내용을 잘 익혀서 더 좋은 코드를 쓸 수 있도록 해야겠다.