부스트 캠프 ai tech 1주 2일차 Python Basic for AI (6)

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10. Pythonic Code

• Python 스타일의 효율적인 코딩기법
• 사용하면 코드를 간결하고 이쁘게 작성할 수 있다. 그리고 잘하는 사람처럼 보인다
  • 그러니 모두 잘 익히고 사용하자

10.1 List comprehension

• 기존의 list를 사용하여 간단한 list를 만드는 기법
• for 문 + list.append 보다 속도가 빠르다
• 조건문과 함께 더 다양한 list를 표현 가능하다

  # 기존 방법
  a = []
  for i in range(10):
      a.append(i)
  # list comprehension
  a = [i for i in range(10)] 

10.2 enumerate & zip

• enumerate
  • for 문에서 iterable object의 element를 추출할 때 인덱스 번호와 함께 추출

    for i, x in enumerate('apple'):
        print(i, x) # 0 a, 1 p, ... , 4 e
    
    list(enumerate('apple'))
    output = [(0, 'a'), (1, 'p'), (2, 'p'), (3, 'l'), (4, 'e')]

• zip
  • 여러개의 list값을 병렬적으로 추출해서 하나의 list로 재결합 시킨다.

    a = (1, 2, 3)
    b = (4, 5, 6)
    print(list(zip(a, b)))
    ######################
    [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]

10.3 map & lambda & reduce

• map
  • iterable object의 element에 각각 특정한 함수를 적용할 수 있는 함수
  • 아래의 lambda와 병행하여 자주, 많이 쓰인다
  • 실행시점의 값을 생성해서 메모리를 효율적으로 사용한다

    def function(x):
        return x**2
    
    a = [1, 2, 3, 4, 5]
    print(list(map(function, a)))
    #############################
    output => [1, 4, 9, 16, 25]

• lambda
  • 함수를 따로 정의할 필요 없이 사용할 수 있는 익명 함수
  • PEP8에서 권장하지는 않지만 아직도 많이쓰고 스스로도 많이 쓰고있다
    • 어려운 문법, 테스트하기 힘듬, docstring 지원안함, 코드해석이 어려움 등등의 문제가 있다
  • 간단한 명령문인 경우 따로 정의하지 않고 lambda를 사용하는 편이다

    a = [1, 2, 3, 4, 5]
    print(list(map(lambda x: x**2, a)))
    #############################
    output => [1, 4, 9, 16, 25]

• reduce
  • map과 비슷한 동작으로 list에 똑같은 함수를 적용해서 합쳐나간다
  • 2년 넘게 공부하면서 한번도 쓴적이 없다
  • python3 버전에서 lambda와 같이 사용을 권장하지 않는다

    from functools import reduce
    print(reduce(lambda x, y: x+y, [1, 2, 3, 4, 5]))

10.4 iterable object

• 시퀸스형 자료형에서 데이터를 순서대로 추출하는 object
• object 내부적으로 __iter__와 __next__라는 함수(메서드)가 존재한다
• .iter() 와 .next() 함수로 iterable 객체를 iterator object로 사용이 가능하다
• 아래의 generator와 같이 사용하면 정말 강력한 성능을 보이게 된다

  cities = ["Seoul", "Busan", "Jeju"] 
  iter_obj = iter(cities) 
  print(next(iter_obj))
  print(next(iter_obj)) 
  print(next(iter_obj)) 
  next(iter_obj)
  ==============
  output:
  Seoul
  Busan
  Jeju
  Error 발생 더이상 출력할 수 있는 원소가 없음

10.5 generator

• iterable object를 특수한 형태로 사용해주는 함수

• object 내부의 element가 호출되는 시점에 값을 메모리에 반환한다

  • yield를 사용해서 한번에 하나의 element만 반환함
    • 이 것이 궁금하다면 python 코루틴 관련해서 찾아보는것이 좋다

• 일반적인 iterator 보다 generator가 훨씬더 적은 메모리를 사용한다

• 먼 훗날에 나올 Dataset이 generator를 이용한 object이다

  def my_gen():
      n = 1
      print('This is printed first')
      # Generator function contains yield statements
      yield n
  
      n += 1
      print('This is printed second')
      yield n
  
      n += 1
      print('This is printed at last')
      yield n
  
  
  # Using for loop
  for item in my_gen():
      print(item)
  
  =====================
  output:
  This is printed first
  1
  This is printed second
  2
  This is printed at last
  3

  예제출처

• generator도 list comprehension과 유사한 형태로 표현이 가능하다

• [] 대신 ()로 표현한다.

  gen_ex = (n*n for n in range(500)) 
  print(next(gen_ex)) # 0 1 4 ....
  ```  
  
  ### 10.6 function passing arguments
  * 함수에 입력되는 Argument는 아래와 같이 다양한 형태를 가진다
    * Keyword arguments
      * 함수에 입력되는 parameter의 변수명을 같이 입력하여 순서에 상관없이 parameter를 지정 해 줄 수 있다
  ```python
  def function(a, b):
      return a*2 + b
  
  print(function(3, 5))
  print(function(b=5, a=3))
  =========================
  output:
  11
  11

  • Default arguments

    • parameter의 기본값을 사용한다
    • 따로 argument가 입력되지 않을 경우 기본값으로 출력한다

      def function(a, b=0):
          return a*2 + b
      
      print(function(3, 1))
      print(function(3))
      
      ==================
      output:
      7
      6
      ```  
      
        * Variable-length arguments(가변인자)
          * 개수가 특정되지 않은 변수를 함수의 parameter로 사용하는 방법
          * Asterist * 기호를 사용하여 argument를 나타낸다
          * 입력된 값은 Tuple로 사용할 수 있다
          * 함수에서 단 하나 존재하고, 뒤에 일반적인 argument가 존재할 수 없다
      
      ```python
      def asterisk_test(a, b, *args):
          print(args)
          return a+b+sum(args)
      print(asterisk_test(1, 2, 3, 4, 5))
      
      ===================================
      output:
      (3, 4, 5) 튜플의 형태로 존재한다
      15

  • Keyword Variable-length arguments(키워드 가변인자)

    • Parameter의 이름을 따로 지정하지않고 입력하는 방법
    • Asterisk 두개 (**) 를 사용하여 함수의 parameter를 표시한다
    • 입력된 값은 dict type으로 사용할수 있다
    • 함수에서 단 하나 존재하고 뒤에 다른 argument가 존재할 수 없다

def asterisk_test(a, b, **kargs):
    print(kargs)
    return a+b+sum(kargs.values())
print(asterisk_test(1, 2, three=3, four=4, five=5))
===================================================
output:
{'three': 3, 'four': 4, 'five': 5}
15

10.7 Asterisk

• Asterisk는 위의 가변인자와 곱하기 연산자 이외의 기능이 존재한다
• list, tuple 등의 자료형 변수 앞에 *를 붙여서 unpacking 할 수 있다
• dict type의 경우 **를 붙여서 키워드 가변인자처럼 출력이 가능하다

  a = [1, 2, 3, 4]
  print(a)
  print(*a)
  b = {'one':1, 'two':2, 'three':3}
  print(*b)
  print(asterisk_test(1, 2, **b))
  ===============================
  output:
  [1, 2, 3, 4]
  1 2 3 4
  one two three
  {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}
  9