[Python]Basic(1)

 

작성일자 : 2023-07-25

Ver 0.1.1

1. Jupyter Notebook Syntax

• Notebook은 셀(cell)이라는 네모 칸들로 구성된
  • Notebook을 새로 만들면 하나의 셀만 표시되어 있음
  • 단축키 b를 누르면 같은 결과를 얻을 수 있으며, a를 누르면 현재 셀 위에 새로운 셀이 추가됨
• H 키를 눌러 다양한 단축키를 확인할 수 있음

1+2+3

6

print("Hi I'm JayJay")

Hi I'm JayJay

a = 10
b = a+5
b

15

print(a,b)
print(0, "JayJay", a+b)

10 15
0 JayJay 25

a= 10
b = 10.5
c = "jayjay"
d = (a==b)
e = None

print(a,b,c,d,e)
print(type(a),type(b),type(c),type(d),type(e))

10 10.5 jayjay False None
<class 'int'> <class 'float'> <class 'str'> <class 'bool'> <class 'NoneType'>

a = "Hello jayjay"

print(a[2:5])
print(a[:6])
print(a[6:])

llo
Hello 
jayjay

a = "Hello jayjay"
b = a.replace('jay','JAY')
print(b)

Hello JAYJAY

height = 173
weight = 71

a = "나의 키는 {}cm이고, 몸무게는 {}kg 입니다.".format(height, weight)
print(a)

나의 키는 173cm이고, 몸무게는 71kg 입니다.

a = "I'm a boy you are a girl"
b = a.split()
print(b)

["I'm", 'a', 'boy', 'you', 'are', 'a', 'girl']

c = a.split('a')
print(c)

["I'm ", ' boy you ', 're ', ' girl']

2.리스트(list)

• 다양한 형태의 원소(item)를 하나의 집합으로 모아 표현하는 데이터 구조
• 빈 list도 생성 가능
• [ ] 형태로 표현
• 리스트는 다른 리스트의 원소가 될 수 있음

a = []                              # 비어있는 리스트
b = [1,2,3]                         # 숫자를 요소값으로 가질 수 있음
c = ['Life', 'is', 'too', 'short']  # 문자열을 요소값으로 가질 수 있음
d = [1,2,'Life', 'is']              # 숫자와 문자열을 함께 요소값으로 가질 수 있음
e = [1,2, ['Life', 'is']]           # 리스트 자체를 요소값으로 가질 수 있음

print(a)
print(b)
print(c)
print(d)
print(e)

[]
[1, 2, 3]
['Life', 'is', 'too', 'short']
[1, 2, 'Life', 'is']
[1, 2, ['Life', 'is']]

#문자열 -> 리스트 변환
a = "Hello JayJay"
b = list(a)
print(b)

['H', 'e', 'l', 'l', 'o', ' ', 'J', 'a', 'y', 'J', 'a', 'y']

#튜블 -> 리스트 변환
c = (2, 5,10)
d = list(c)
print(d)

[2, 5, 10]

• 문자열 split() 함수를 통해 생성
  • 문자열에서 언급했던 split() 함수, 결과가 리스트 형태로 반환

a = "I'm a boy you are a girl"
b = a.split()

print(b)

["I'm", 'a', 'boy', 'you', 'are', 'a', 'girl']

2.1 리스트 인덱스

- 문자열의 인덱스와 같은 개념으로 사용가능

- 하나의 원소만 추출할 경우 해당 원소 본래 타입으로 추출

- 두개 이상의 원소를 추출할 경우 리스트로 추출

a = [1,2,3,4,5]

print(a[2])
print(a[-1])
print(a[:3])

3
5
[1, 2, 3]

2.2 리스트 업데이트

• 인덱스를 통해 리스트의 원소를 새로운 값으로 업데이트 가능

a = [1,2,3,4,5]
a[0] = 0
a[-1] = 7

print(a)

[0, 2, 3, 4, 7]

2.3 자주 쓰이는 List 함수

• append() 함수
  • 리스트의 마지막 인덱스에 항목을 추가

a = [1,2,3,4,5]
a.append(10)

print(a)

[1, 2, 3, 4, 5, 10]

• extend() 함수
  • 해당 리스트에 다른 리스트의 원소들을 더하여 확장
  • 연산자로도 확장이 가능

a = [1,2,3,4,5]
b = [6,7,8,9,10]

a.extend(b)
print(a)

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

a = [1,2,3,4,5]
b = [6,7,8,9,10]

a += b
print(a)

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

a = [1,2,3,4,5]
b = [6,7,8,9,10]

a = a+b
print(a)

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

• insert() 함수
  • 추가하고자 하는 원소를 리스트로 원하는 위치에 추가
  • (인덱스, 추가하고자 하는 원소) 작성

a = [1,2,3,4,5]
a.insert(1,20)

print(a)

[1, 20, 2, 3, 4, 5]

• remove() 함수
  • 지우고자 하는 값을 지워주는 함수
  • 인덱스가 아닌 item명 입력

a = ["a",1,2,3,4,5]
a.remove("a")

print(a)

[1, 2, 3, 4, 5]

a = ["a",1,2,3,4,5,"a"]
a.remove("a")

print(a)

[1, 2, 3, 4, 5, 'a']

• index() 함수
  • 찾고자 하는 값의 인덱스를 반환

a = [1,2,3,4,5]
a.index(5)

4

• in 키워드
  • 리스트 내에 해당 값이 존재하는지 확인하는 키워드
  • value in [list]의 형태로 작성
  • True, False 로 반환

a = [1,2,3,4,5]
b = 10

c = b in a
print(c, type(c))

False <class 'bool'>

a = [1,2,3,4,5]
b = 4

c = b in a
print(c, type(c))

True <class 'bool'>

• list 정렬
  • sort() 리스트 자체를 정렬시켜주는 리스트 함수
  • sorted() 정렬된 리스트를 반환시켜주는 파이썬 기본 내장 함수

a = [10,1,3,2,7,4,8,5,9,6]
a.sort(reverse= True) # reverse = True 내림차순, 생략시 오름차순

print(a)

[10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1]

3.튜플(tuple)

• 리스트처럼 여러 값을 하나의 집합에 표현하는 데이터 구조(공통점)
• 리스트는 대괄호, 튜플은 괄호로 둘러쌈 (차이점1)
• 튜플은 1개의 요소만을 가질 때는 요소 뒤에 콤마(,)를 붙여야 함(차이점2)
• 리스트와의 차이점은 생성된 후 문자열과 같이 변경 불가능(immutable)(차이점 3)
  • 파이썬에는 리스트, 딕셔너리와 같은 변경 가능한(mutable) 자료형과 문자열, 튜플 같은 변경 불가능(immutable)한 자료형이 존재
• 얼핏 보면 튜플과 리스는 비슷한 역할을 하지만 프로그래밍을 할 때 튜플과 리스트는 구분해서 사용하는 것이 좋음
  • 튜플과 리스트는 가장 큰 차이는 값을 변화시킬 수 있는가 없는가임
  • 즉, 리스트의 항목값은 변화가 가능하고 튜플의 항목 값은 변화가 불가능함
  • 따라서 프로그램이 실행되는 동안 그 값이 항상 변하지 않기를 바란다거나 값이 바뀔까 걱정하고싶지 않다면 주저하지 말고 튜플을 사용해야함
  • 이와는 반대로 수시로 그 값을 변화시켜야할 경우라면 리스트를 사용해야 함
  • 실제 프로그램에서는 값이 변경되는 형태의 변수가 훨씬 많기 때문에 평균적으로 튜플보다는 리스트를 더 많이 사용하게 됨

a = [1]
b = (1,)
c = (1)

print(a, type(a))
print(b, type(b))
print(c, type(c))

[1] <class 'list'>
(1,) <class 'tuple'>
1 <class 'int'>

a = [1,2,3]
b = (1,2,3)

print(a, type(a))
print(b, type(b))

[1, 2, 3] <class 'list'>
(1, 2, 3) <class 'tuple'>

3.1 튜플 언패킹(tuple unpacking)

• 튜플의 요소들을 각각의 변수로 할당
• 한 line으로 간편하게 표현이 가능하며, 괄호 또한 생략이 가능

a,b,c,d = 10, 20, 30, 40

print(a,b,c,d)

10 20 30 40

• 튜플 언패킹은 값을 교환할 때 유용하게 사용 가능

# 다른 프로그램 언어는 값을 교환하려면 임시 변수가 필요 했음
a = 5
b = 4

temp = a
a = b
b = temp

print(a)
print(b)

4
5

a = 5
b = 4

a,b = b, a

print(a)
print(b)

4
5

4. 딕셔너리(dictionary)

• "이름" : "송유한"와 같이 한 쌍의 대응관계를 나타낼 수 있는 데이터 구조
• key : value의 구조를 가지고 있으며 ,로 구분
  • key에는 숫자형, 문자형, 튜플과 같이 변경불가능(immutable)한 타입만 올 수 있으며 리스트나 딕셔너리는 key로 사용할 수 없다.
  • value에는 모든 형태의 데이터가 올 수 있다.
• 순서가 존재하지 않음
  • 대신, key를 인덱스처럼 활용 가능
  • key를 통해 빠른 연산이 가능
• {}형태로 표현

a = {"이름" : "임종준",
    "키" : "173",
    "혈액형" : "O형"}

b = {0:1,
    1:2,
    2:3}

c = {"a" : [1,2,3],
    "b" : a}

print(a)
print(b)
print(c)

{'이름': '임종준', '키': '173', '혈액형': 'O형'}
{0: 1, 1: 2, 2: 3}
{'a': [1, 2, 3], 'b': {'이름': '임종준', '키': '173', '혈액형': 'O형'}}

4.1 딕셔너리 업데이트

• 기존에 key가 존재 하면 새로운 value로 업데이트 한다. 즉 key는 중복으로 존재할 수 없음
• 기존 key가 존재하지 않는다면, 새로운 key와 value가 추가됨
• value는 중복으로 존재 가능

a = {"이름" : "임종준",
    "키" : "173",
    "혈액형" : "O형"}

print(a)

{'이름': '임종준', '키': '173', '혈액형': 'O형'}

#새로운 key, value 추가
 a["소속"] = "DK BMC"

print(a)

• update( ) 함수
  • 두 딕셔너리를 합쳐주는 함수
  • 중복되는 key가 있다면 합쳐지는 객체 key의 value로 덮어써짐

a = {"a" : 1, "b" : 2, "c" : 3}
b = {"a" : 2, "d" : 2, "e" : 5}

a.update(b)

print(a)

{'a': 2, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 2, 'e': 5}

• key 삭제
  • del 키워들 사용하여 key 삭제

a = {"이름" : "임종준",
    "키" : "173",
    "혈액형" : "O형"}

print(a)

del a['키']
print(a)

{'이름': '임종준', '키': '173', '혈액형': 'O형'}
{'이름': '임종준', '혈액형': 'O형'}

• clear() 함수
  • 딕셔너리의 모든 값을 초기화 한다

a = {"이름" : "임종준",
    "키" : "173",
    "혈액형" : "O형"}

print(a)

a.clear()
print(a)

{'이름': '임종준', '키': '173', '혈액형': 'O형'}
{}

• in 키워드
  • key값의 존재를 확인(value는 불가)
  • key값으로 검색하기 때문에 빠른 연산이 가능

a = {"a" : 1, "b" : 2, "c" :3}

print('d' in a)

False

a = {"a" : 1, "b" : 2, "c" :3}

print('a' in a)

True

#value 값을 넣어준다면...

a = {"a" : 1, "b" : 2, "c" :3}

print('1' in a)

False

• get () 함수
  • key값으로 검색하여 value 값을 반환해주는 함수
  • dic.[key] 형식으로 접근하면 key가 없는 경우 에러가 발생
  • dic.get(key) 함수로 접근하면 None으로 반환되어 에러가 발생하지 않음

a = {"a" : 1, "b" : 2, "c" :3}

print(a['d'])

a = {"a" : 1, "b" : 2, "c" :3}

print(a.get('d'))

None

a = {"a" : 1, "b" : 2, "c" :3}

print(a.get('c'))

3

4.2 딕셔너리 원소 추출

• key() : key만 출력
• values() : value만 출력
• items() : (key, value) 튜플로 출력

a = {"a" : 1, "b" : 2, "c" :3}

print(a)c
print(list(a.keys()))
print(list(a.values()))
print(list(a.items()))

{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
['a', 'b', 'c']
[1, 2, 3]
[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]

5.집합형(set)

• 수학에서의 집합과 동일한 개념
• set도 딕셔너리와 같이 {} 형태로 표현되며, 딕셔너리의 key와 같이 숫자형, 문자형 타입만 올 수 있음
• list()함수처럼 set()을 통해 리스트, 문자열 등의 데이터를 set으로 변경 할 수 있음

a = [1,2,3,4,5]

b = set(a)

print(b)

{1, 2, 3, 4, 5}

a = {1,2,3}
b = {1,2,3,4,5}

print(a.union(b)) #합집합
print(a.intersection(b)) #교집합
print(b.difference(a)) #차집합
print(a.issubset(b)) #부분집합

{1, 2, 3, 4, 5}
{1, 2, 3}
{4, 5}
True