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

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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

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    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

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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

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    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

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    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

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

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

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

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

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

• c언어에서는 0은 False, 1은 True를 나타내지만, python에서는 성립하지 않는다
• 존재하면 참, 없으면 거짓으로 판단한다
• and, or, not 논리키워드와도 같이 사용한다

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  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

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  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

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  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

1일차 배운내용 2일차에 정리하는중…

4. Function(함수)

• 어떤 일을 수행하는 논리적인 코드 단위
• parameter, indentation(들여쓰기), return 등으로 구성된다
• argument : 함수를 호출할 때 입력되는 파라미터들을 말한다

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def im_function(im_parameter): #함수의 정의와 파라미터
    im_return = im_parameter # 수행 내용
    return im_return # 리턴값

result = im_function(im_argument)

• 함수에 return 값이 존재하지 않을경우 함수는 None을 리턴한다

4.1 지역변수 & 전역변수

• 지역변수(local variable) : 함수 내에서만 사용되는 변수
• 전역변수(global variable) : 프로그램 전체에서 사용하는 변수
  • global을 사용하여 함수내에서 정의 할 수 있다.

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def function(x):
  global y
  return x + y

y = 5
print(function(6)) # 11

4.2 재귀함수(recursive Function)

• 자기자신을 호출하는 함수
• 종료조건이 존재하여 종료조건을 만족시킬때 까지 스스로를 호출한다
• python에서는 recursivelimit가 걸려있어서 따로 sys 모듈을 통해 한도를 늘려놓아야 한다.
• 개인적으로 별로 안이용하고 싶음

4.3 Function type hints & Docstring

• Function type hints
  python에서는 dynamic typinig 형식으로 작성하기 때문에 별도로 자료형을 적어두지 않기 때문에 처음 함수를 사용하는 사용자가 interface를 알기 어렵다는 단점이 있다.
  이를 해결하기 위해 type hints 기능을 제공한다.
  • parameter와 return의 type을 알려주는 type hints

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def this_is_function(var_name: var_type) -> return_type:
  pass

• Docstring
  함수에 대한 상세 스펙(필요한 parameter, return, 수행하는 일 등등)을 사전에 작성한다.
  세개의 따옴표로 함수명 아래에 표시한다

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  def function(x): """ this is docstring return parameter x : int ======= return int """ return x

4.4 python 가이드 라인

• 함수는 가능하면 짧게 작성한다
• 함수이름에 역할, 의도를 명확하게 나타낼 수 있도록 한다
• 하나의 함수에는 유사한 역할을 하는 코드만 포함한다
• parameter로 받은 값 자체를 바꾸지 않는다
• 공통 코드나 복잡한 수식은 함수로 나타낸다
• PEP8 참고해보자

5. input & print & fommatting

• input 함수는 콘솔창에서 문자열을 입력받는 함수이다(string 형태로 받아옴)
• print 함수는 입력받은 값을 문자열으로 출력한다
• , 를 사용할 경우 print문이 공백을 사이에 두고 연결된다

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  print("name :") name = input() # input -> 규범 print("Hello", name) # Hello 규범

• formatting을 통해서 출력양식의 형식을 지정할 수 있다.

• %n.m(datatype)

  • string : n개의 문자로 맞춘다(공백으로 채운다). m 자리수까지만 나타낸다(혼용 불가)
  • int : n개의 문자로 맞춘다(공백으로 채운다). m 은 사용불가
  • float : n개의 문자로 맞춘다(공백으로 채운다). 소숫점 m자리까지 나타낸다

• Python 3.6 이후의 PEP8에 근거한 formatting

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  name = Jone age = 20 print(f'Hello, {name}. I am {age}.') # Hello, Jone. I am 20.

• 예전방식

  1 2	print('%s %s' % ('one', 'two')) # one two print('%d %d'.format(1, 1)) # one two