2022-01-19 게시 됨2022-01-24 업데이트 됨boostcamp / week4분안에 읽기 (약 535 단어)

부스트 캠프 ai tech 1주 3일차 Python Basic for AI (9)

14. Exception Handing

사전에 인지했거나 예측 하지못한 각종의 예외들을 대처하기위한 방법
개발자가 반드시 명시적으로 정의해야한다
try ~ except

try:
    예외 발생 가능 코드
except (exception 종류):
    예외 발생시 대응하는 코드

try ~ except ~ else
- else : 예외가 발생하지 않을때 진행하는 부분

try:
    예외 발생 가능 코드
except (exception 종류):
    예외 발생시 대응하는 코드
else:
    예외가 발생하지 않을 때 동작하는 코드

try ~ except ~ finally
- finally : 예외가 발생해도 진행하는 부분

try:
    예외 발생 가능 코드
except (exception 종류):
    예외 발생시 대응하는 코드
finally:
    예외에 상관없이 동작하는 코드

기본적으로 제공하는 exception 종류 : 링크
raise 함수를 사용하여 강제로 Error나 Exception을 발생시킬 수 있다.

15. File Handing

코드로 파일을 처리하기 위한 방법

파일 처리를 위해서 open 을 사용한다

f = open('파일이름', '접근모드')
...
...
f.close()

모드	설명
r	읽기모드 - 파일 내용을 읽어올 때 사용
w	쓰기모드 - 파일 내용을 수정할 때 사용
a	추가모드 - 파일에 내용을 추가할 때 사용
b	바이너리 모드 - 바이너리형식으로 파일을 읽기/수정/추가할 때 사용
+	파일을 읽고 쓰기용으로 열기 (앞의 모드에 따라서 파일 포인터의 위치차이가 존재한다)
x	쓰기모드로 생성하는데 이미 파일이 존재할 경우 예외를 발생시킨다

16. Logging Handling

Log
프로그램이 실행되는 동안 일어 나는 정보를 말한다. 이런 기록들을 모아 분석하여 의미있는 결과를 도출 할 수 있기 때문에 Log를 따로 관리하는 모듈을 사용한다
Python의 기본 Log 관리모듈 logging이 존재한다
logging level에 관련한 표 : 아래로 내려갈수록 높은 레벨의 log이다

logging level

2022-01-19 게시 됨2022-01-24 업데이트 됨boostcamp / week2분안에 읽기 (약 246 단어)

부스트 캠프 ai tech 1주 3일차 Python Basic for AI (8)

12. Module 모듈

작은 프로그램 조각
이 조각들을 모아서 하나의 큰 프로그램을 만든다
사용하는 이유 : 다른 프로그램에서 사용하기가 편하다
~~편하면 무조건 해야지~~
module == .py 파일
import 문을 사용하여 같은폴더 내의 module 이나 package를 호출한다
module을 호출하는 방법
1. 별칭으로 호출
2. 특정 함수 또는 클래스만 호출
3. 모듈에 모든 함수또는 클래스를 호출

1
2
3

import numpy as np  # 1
from numpy import ndarray  # 2
from numpy import *  # 3

python에는 수많은 Built-in Modules이 존재한다
- random, tqdm, time, collection, heap, Math …

13. package

다양한 모듈이 모여서 이루어진 코드 묶음
오픈소스들이 모두 패키지로 관리된다
각 폴더별로 필요한 모듈을 구현하고, __init__.py를 구성한다
추후에 __init__.py 와 __main__.py 작성법에 관련되어 포스팅을 할 예정이다

tree

2022-01-19 게시 됨2022-01-24 업데이트 됨boostcamp / Peer Session3분안에 읽기 (약 442 단어)

Week1 Peer Session

Peer Session 정리

일주일동안 피어세션에서 주고받았던 질문에 대해서 추려서 정리한 글이다

1. python 메모리 관리는 어떤 방식으로 이루어지나?

영상참조하면 좋을것 같다
- https://www.youtube.com/watch?v=arxWaw-E8QQ

2. list 구조체의 메모리는 어떤방식으로 할당 될까

python의 list는 다른 언어의 array와 다르게 list 내부에 여러가지 데이터 형식이 들어가는 것이 가능하다
- linked list 형태로 data가 추가 될 때마다 그 형식에 맞는 메모리를 할당해서 연결하기 때문에 가능하다

3. python float의 할당 방식은 어떻게 이루어 질까? + int 형과의 비교

python의 float 형은 64bit의 부동소수점으로 표현을 한다
기억 범위 : $4.9×10^{-324}\sim1.8×10^{308}$
부동소수점 표현
- 부호, 지수비트, 가수비트로 나눠서 수를 표현하는 방식을 말한다
- 자세한 설명은 따로 포스팅 할 예정이다

3.1 python에서 int형의 범위는 어떻게 될까

python3 버전으로 넘어오면서 int형의 overflow가 사라졌다
그래서 int형으로 표현할 수 있는 범위는 메모리가 허용하는 한도내에서 무제한이다
조금더 자세하게 설명하자면 python2 버전에서는 int와 long 타입을 같이 사용하는 구조였는데 int의 범위가 넘어가면 자동으로 long 타입으로 넘어가는 형식이었다.
python3에서는 아에 long 타입이 int와 결합해서 수의 크기에 따라 탄력적으로 가용메모리를 추가적으로 할당하는 Arbitrary presicion을 사용한다

2022-01-19 게시 됨2022-01-26 업데이트 됨boostcamp / 일상 / TIL / Dairy1분안에 읽기 (약 169 단어)

Week1 - Day 3 Review

오늘 하루 한 것

강의듣기
- Ai Math 5강까지
과제
- Gradient Descent 완료
정리
- 경사하강법 완료
- python 5-1까지 정리 완료

피어세션

numpy dtype float32 최대 최소값에 관해서
- int형은 단순 비트계산이지만 float형은 부동소수점형으로 지수비트와 유효자리비트로 나뉘어있기 때문에
- int형 -> 정확함
- float형 -> 자세히보면 잘라먹음

내일 할것

역전파, 통계, CNN, RNN 정리
심화과제 2, 3

주말에 할 것

추가 정리
- 정규식
- pickles
- __init__.py, __main__.py
- numpy, pandas 정리

느낀점

아직도 할게 많다… 정리 빨리 끝내고싶다

2022-01-19 게시 됨2022-01-24 업데이트 됨boostcamp / week6분안에 읽기 (약 921 단어)

부스트 캠프 ai tech 1주 3일차 Python Basic for AI (7)

11. Object Oriented Programming (객체 지향적 프로그래밍, OOP)

객체(Object)란?
프로그램에서 사용되는 데이터 또는 식별자에 의해 참조되는 공간, 독립된 단위를 의미한다
OOP는 여러개의 독립된 객체들의 모임으로 프로그램을 구성하는것을 이야기한다

11.1 Object in Python

Python에서의 객체는 class로 선언이 가능하다
class는 속성(Attribute)와 명령어(Method)을 가지고 있다
- Attribute
  해당 class가 가지고 있는 특별한 변수를 말한다. 이 변수는 다른 객체가 될 수도 있다. __init__(self) 메서드로 속성을 미리 설계할 수 있다
- Method
  해당 class가 내장하고 있는 함수들을 지칭한다. 메서드는 class 안에 기존 함수와 같은 방식으로 정의가 가능하나, 반드시 self를 추가해야 메서드로 인정된다. 또한 python에는 특별한 메서드 들이 존재한다
class의 이름 선언과 함께 __init__메서드에 parameter 값들을 입력하면 객체를 생성 할 수 있다
class_name.method_name()과 같은 형식으로 객체의 메서드를 호출 할 수 있다
예시 축구선수

class SoccerPlayer(object):
    def __init__(self, name, position, back_number):
        self.name = name
        self.position = position
        self.back_number = back_number
        
    def change_back_number(self, new_number):
        print("선수의 등번호를 변경합니다 : From %d to %d" % (self.back_number, new_number))
        self.back_number = new_number
        
    def kick(self):
        pass
    
    def heading(self):
        pass
    
    def moving(self):
        pass

jinhyun = SoccerPlayer("Jinhyun", "MF", 10)
print("현재 선수의 등번호는 :", jinhyun.back_number)
jinhyun.change_back_number(5)
print("현재 선수의 등번호는 :", jinhyun.back_number)
==================================================
output:
현재 선수의 등번호는 : 10
선수의 등번호를 변경합니다 : From 10 to 5
현재 선수의 등번호는 : 5

11.1.1 Special method

class에는 __init__ 과 같이 특정한 일을 전담하는 정해진 메서드들이 존재하고 이것들을 Special method라고 부른다
class 내부에 Special method를 정의하면 객체간의 operator 연산 등 여러가지를 할 수 있다.
자세한 내용은 링크로 남기고 생략한다.
여러가지 스페셜 메서드

11.2 OOP의 특징

Visibility 가시성
- 객체의 정보를 볼수 있는 레벨을 조절한다
- 유저에게 필요한 부분은 보여주고(추상화), 노출할 필요가 없는 정보들은 숨긴다(캡슐화)
- __ 를 속성이나 메서드 앞에 붙여서 객체 외부에서 접근할 수 없게 한다
- ~~결론 : docstring 잘 쓰는게 중요하다~~
Inheritance 상속
- 부모클래스로부터 속성과 Method를 물려받은 자식클래스를 생성 하는 것을 말한다
- super를 통해 부모클래스의 메서드를 호출 할 수 있다
- 코드의 재사용이 목적이다
polymorphism 다형성
- 같은 이름의 메서드의 내부로직을 다르게 사용할 수 있다.
- 자식클래스에서 메서드를 재정의(overiding)하여 새로 맞춰서 사용이 가능하다

class TeamAPlayer(SoccerPlayer):
    def __init__(self, regular):
        super().__init__(name, position, back_number)
        self.regular = regular
    
    def is_regular(self):
        print(self.name, '선수는 주전', '입니다' if self.regular else '이 아닙니다')
    
    def change_back_number(self, new_number):
        print(f"팀 A {self.name}선수의 등번호를 변경합니다")
        super().change_back_number()
        self.back_number = new_number

jinhyun = TeamAPlayer("Jinhyun", "MF", 10, False)
jinhyun.is_regular()
jinhyun.change_back_number(5)
=============================
output:
Jinhyun 선수는 주전 이 아닙니다
팀 A Jinhyun선수의 등번호를 변경합니다
선수의 등번호를 변경합니다 : From 10 to 5

참고 자료

객체 지향 프로그래밍 - wikipedia

2022-01-18 게시 됨2022-01-24 업데이트 됨boostcamp / week9분안에 읽기 (약 1294 단어)

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

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
  1
  2
  3
  4
  5
  6
  7
  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
  1
  2
  3
  4
  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
  1
  2
  from functools import reduce
  print(reduce(lambda x, y: x+y, [1, 2, 3, 4, 5]))

reduce 이미지

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

2022-01-18 게시 됨2022-01-24 업데이트 됨boostcamp / week5분안에 읽기 (약 739 단어)

부스트 캠프 ai tech 1주 2일차 Python Basic for AI (5)

9. 데이터 구조

Stack & Queue
Tuple & Set
Dictionary
Collection

9.1 Stack & Queue

Stack
- 나중에 넣은 데이터를 먼저 반환하도록 설계된 데이터 구조
- LIFO (Last in First Out)
- 입력을 Push, 출력을 Pop이라고 한다
- python의 list는 기본적으로 Stack의 구조를 가진다
Queue
- 먼저 넣은 데이터가 먼저 반환하도록 설계된 데이터 구조
- FIFO (First in First Out)
- 입력은 Push, 출력은 get 이라고 한다
- 보통 python의 Dequeue를 사용한다.
정해진 크기를 넘어갈 경우 overflow, element가 없는데 반환을 시킬경우 underflow라고 한다.

9.2 Tuple & Set

Tuple
- 값의 변경이 불가능한 리스트
- index로 접근해서 값을 수정하는것을 막는다
- 정의 할 때 ( )를 사용한다
- 리스트와 동일하게 (+, *)연산, Indexing, Slicing을 사용한다
- 사용자의 실수에 의한 에러를 사전에 방지하기 위해 변경할 필요가 없는 데이터를 저장할 때 사용한다

1
2
3

t = (1, ) # 값이 1개인 Tuple은 반드시 ,를 붙여야 함
t + t # (1, 1)
t[0] = 2 # Error 발생함

Set

값을 순서없이 저장, 중복을 허용하지 않는 자료형(확인필요)
set( )을 통하여 객체를 생성한다

set을 이용하여 다양한 집합연산이 가능하다

s1 = set([1, 2, 3, 4, 5])
s2 = set([1, 3, 5, 7, 9])
s1.union(s2) # (1, 2, 3, 4, 5, 7, 9) 합집합
s1 | s2 # (1, 2, 3, 4, 5, 7, 9) 합집합
s1.intersection(s2) # (1, 3, 5) 교집합
s1 & s2 # (1, 3, 5) 교집합
s1.difference(s2) # (2, 4) 차집합
s1 - s2 # (2, 4) 차집합

9.3 Dictionary

데이터를 저장 할 때 구분지을수 있는 값(Key)를 함께 저장
Hash 구조
Key값을 활용하여 Value를 관리한다.
dict( )나 { }로 객체를 생성한다

number_dic = {'one': 1, 'two': 2, 'three': 3}
number_dic['one'] # 1, Key 값으로 value 출력 가능
country_code.items() # 데이터 출력
# dict_items([('one', 1), ('two', 2), ('three', 3)])
number_dic.keys() # key만 출력
# dict_keys(['one', 'two', 'three'])
number_dic.values() # value만 출력
# dict_values([1, 2, 3])
number_dic.get(1) # None, 아닐경우 None
number_dic.get('one') # 1, key가 존재할 경우 values 값을 return

9.4 Collections

Python Built-in 확장 모듈
편의성, 실행 효율 등을 사용자에게 제공함
자주 사용되는 deque, difaultdict, Counter에 대해서만 다룰것이다
deque
- Stack과 Queue의 기능을 모두 지원하는 데이터 구조
- List에 비해 효율적인 저장방식을 지원한다
  - popleft()등 삽입 삭제에 매우 효율적임
- Linked List의 특성(rotate, reverse)을 지원한다
- 기존 list 형태의 함수를 모두 지원함
  1
  2
  3
  4
  5
  from collections import deque
  q = deque()
  q.append(a) # [a]
  q.appendleft(b) # [b, a]
  q.popleft() # [a]
defaultdict
- Dict type값에 기본값을 지정해서 key가 존재하지 않아도 기본값으로 찾아지는 기능을 가지고 있다
- defaultdict(datatype) 으로 기본값의 자료형을 정하면서 dict객체를 생성할 수 있다
  1
  2
  3
  4
  from collections import defaultdict
  dic = defaultdict(int)
  dic['a'] += 1 # {'a': 1}
  dic['b'] -= 1 # {'a': 1, 'b': -1}

Counter

시퀸스 type의 data element들의 갯수를 dict형태로 변환

1
2
3

from collections import Counter
c = Counter([1, 3, 5, 3, 2, 4, 3])
# Counter({1: 1, 3: 3, 5: 1, 2: 1, 4: 1})

2022-01-18 게시 됨2022-01-24 업데이트 됨boostcamp / week3분안에 읽기 (약 377 단어)

부스트 캠프 ai tech 1주 2일차 Python Basic for AI (4)

8. 문자열(string)

char들이 저장되어있는 시퀸스 자료형
기본적으로 list와 같은 형태로 데이터를 처리한다
- Indexing, Slicing, +, * 연산은 리스트와 동일하게 수행한다

8.1 자주 사용하는 문자열 함수

함수명	기능
len(a)	문자열의 문자 개수를 반환
a.upper()	대문자로 변환
a.lower()	소문자로 변환
a.capitalize()	첫 문자를 대문자로 변환
a.strip(input) a.rstrip(input) a.lstrip(input)	좌우/우/좌 input을 없앰
a.split(input)	input 기준으로 문자열을 나눠서 리스트로 반환
a.isdigit() a.islower() a.isupper()	문자열이 숫자/소문자/대문자인지 여부 반환
a.startswith(input) a.endswith(input)	문자열이 input으로 시작/끝 나는 문자열 여부 반환
str.join(list)	list의 원소들을 str로 연결해서 하나의 문자열로 나타낸다 단 list의 원소는 모두 문자열 type 이어야 한다

8.2 다양한표현

\ (백슬래쉬) : 특수하게 사용하는 문자열을 표현하기위해서 사용한다
- 백슬래쉬를 표현하기 위해서는 \\ 두번 사용하면 된다.
\n : 줄바꿈을 의미하는 특수문자
\t : TAB
“””문자열””” : 줄바꿈도 자유롭게 입력 가능한 문자열 표현

r”문자열” : 특수문자를 무시하고 그대로 출력함

1 2	print(r'이건 줄바꿈 기호입니다 \n') # output : 이건 줄바꿈 기호입니다 \n

2022-01-18 게시 됨2022-01-24 업데이트 됨boostcamp / week4분안에 읽기 (약 557 단어)

부스트 캠프 ai tech 1주 2일차 Python Basic for AI (3)

6. Condition (조건문)

조건에 따라 특정한 동작을 하게 하는 명령어
python 에서는 if, elif, else의 예약어를 사용한다
조건을 나타내는 기준과 실행해야하는 명령으로 구성된다

조건이 참일때만 실행한다

if age <= 13:
    print('초등학생')
elif age <= 16:
    print('중학생')
elif age <= 19:
    print('고등학생')
else:
    print('성인')

비교연산자	설명
x < y	x가 y보다 작은지 검사
x > y	x가 y보다 큰지 검사
x == y	x와 y가 같은값인지 검사
x is y	x와 y의 메모리 주소가 같은지 검사
x != y	x와 y가 같은값인지 검사
x is not y	x와 y의 메모리 주소가 같은지 검사
x >= y	x가 y이상인지 검사
x <= y	x가 y이하인지 검사

c언어에서는 0은 False, 1은 True를 나타내지만, python에서는 성립하지 않는다
존재하면 참, 없으면 거짓으로 판단한다
and, or, not 논리키워드와도 같이 사용한다
1
2
3
if 1 # True
if 0 # True
if None # False

6.1 삼항연산자(Ternary operators)

참과 거짓만 존재하는 결과를 한줄에 표현 할 수 있다.
1
2
a = 1
print('number' if isinstance(a, int) else 'not number')
isinstance(var, datatype) -> boolean
데이터의 타입을 판단하는 함수

7. 반복문

정해진 동작을 반복적으로 수행하게 하는 명령문
for, while 명령 키워드가 존재한다

7.1 for 문

iterable 한 object의 원소의 갯수 만큼 반복시켜주는 반복문

range, enumerate등과 연계하여 사용이 가능하다

for i in range(1, 10, 2):
    print(i) # 1, 3 ... 7 ,9
for i in range(10, 1, -1):
    print(i) # 10, 9, ... , 2, 1
for i, x in enumerate('apple'):
    print(i, x) # 0 a, 1 p, ... , 4 e

7.2 while 문

조건을 만족하는 동안 반복적으로 명령을 수행한다

i = 0
while i < 5:
    print(i)
    i += 1
# output 0, 1, 2, 3, 4

7.3 반복문 제어

break : 특정 조건에서 가장 가까운 반복문을 종료한다
continue : 특정 조건에서 남은 명령을 skip 하고 다음 루프로 넘어간다
else : 반복조건이 만족하지 않은경우 반복 종료시 1회 수행한다.
- break로 반복문에서 탈출할 경우에는 수행하지 않음

2022-01-18 게시 됨2022-01-26 업데이트 됨boostcamp / 일상 / TIL / Dairy2분안에 읽기 (약 270 단어)

Week1 - Day 1&2 Review

오늘 하루 한 것

Day1
- 팀원들과 아이스 브레이킹
- 강의 듣기 (python 2-4까지)
- 노션 회고록 Template 만들기
- 과제
  - Basic Math
  - Text Processing 1
  - Text Processing 2
Day2
- 강의듣기
  - python 강의 완료
  - Ai Math 경사하강법까지 완료
- 과제
  - Gradient Descent 하는 중
  - 기본퀴즈 1~5강
- python 3-2강 까지 정리

피어세션에서 한것

Day1
- 피어세션 그라운드 룰 만들기
Day2
- python 메모리 관리에 대한 질문
- 구조체 메모리 점유에 대한 질문

내일 할것

심화과제 끝내기
과제과정, 결과 + 정규식에 대해서 정리해보자

느낀점

어떻게 해야 남이보기 쉽게 설명할수 있을까? 정리하는데 시간이 오래걸린다.
1일차 한 내용이 많아서 하루만에 정리하기 쉽지 않았다. 예전에도 한번 시도했지만 꾸준히 정리해야 할맛나는것 같다. 쌓이면 쌓일수록 답이없다…..
매일 적당한 양을 공부하고, 정리할것
알아도 정리하자!

14. Exception Handing

15. File Handing

16. Logging Handling

12. Module 모듈

13. package

Peer Session 정리

1. python 메모리 관리는 어떤 방식으로 이루어지나?

2. list 구조체의 메모리는 어떤방식으로 할당 될까

3. python float의 할당 방식은 어떻게 이루어 질까? + int 형과의 비교

3.1 python에서 int형의 범위는 어떻게 될까

오늘 하루 한 것

피어세션

내일 할것

주말에 할 것

느낀점

11. Object Oriented Programming (객체 지향적 프로그래밍, OOP)

11.1 Object in Python

11.1.1 Special method

11.2 OOP의 특징

참고 자료

10. Pythonic Code

10.1 List comprehension

10.2 enumerate & zip

10.3 map & lambda & reduce

10.4 iterable object

10.5 generator

10.7 Asterisk

9. 데이터 구조

9.1 Stack & Queue

9.2 Tuple & Set

9.3 Dictionary

9.4 Collections

8. 문자열(string)

8.1 자주 사용하는 문자열 함수

8.2 다양한표현

6. Condition (조건문)

6.1 삼항연산자(Ternary operators)

isinstance(var, datatype) -> boolean

7. 반복문

7.1 for 문

7.2 while 문

7.3 반복문 제어

오늘 하루 한 것

피어세션에서 한것

내일 할것

느낀점

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10.1 `List comprehension`

10.4 `iterable object`

10.5 `generator`