반복을 재귀적으로 바꾸기 처음에는 While문을 쓰고, 맞는 값을 입력받은 구간에 break를 쓰는 방법을 생각했다. while True: try: text = input("Enter a word: ") res = [dict_df[i] for i in text.upper()] except KeyError: print("Sorry, only letters in the alphabet please.") else: print(res) break 공부하던 중, 아래 방법이 훨씬 좋다는 것을 배워서 기록해본다. 해당 구간을 함수로 돌린 후, except 부분에 해당 함수를 넣어 재귀적으로 구현했다. def generate(): try: text = input("Enter a word: ") res = [dict_..

내장함수 활용 df.loc[df[열 이름] = 값] 형태로 조회한 후 해당 행의 갯수들을 세는 방법이 있다. len(df.loc[df['온도'] == 30]) # df[df['온도'] == 30]과도 같다. collections 모듈 활용 collections 모듈의 Counter 메소드를 활용하면 해당 열에 존재하는 모든 값들의 개수들을 가져올 수 있다. 아래와 같은 csv 파일이 있다고 하자. day,temp,condition Monday,12,Sunny Tuesday,14,Rain Wednesday,15,Rain Thursday,14,Cloudy Friday,21,Sunny Saturday,22,Sunny Sunday,24,Sunny 여기서 온도를 비교하고 싶다고 할 때, 아래와 같이 Counter..

코드를 짜다가 리스트에서 맨 뒤의 요소부터 바로 앞의 요소로 덮어씌워야 하는 일이 생겼다. 가장 먼저 생각할 수 있는 방법은 인덱싱을 이용하는 것이다. # 간단하게 좌표라고 생각 class Pair: def __init__(self, x, y) -> None: self.x = x self.y = y def __repr__(self) -> str: return f"({self.x}, {self.y})" # 좌표들을 저장할 리스트 생성 list_pair = [] # (0, 0), (1, 1) 등등 좌표 생성 for i in range(5, 0, -1): tmp = Pair(i, i) list_pair.append(tmp) print(f"이전 : {list_pair}") # 맨 뒤의 요소부터 그 앞의 요소로 ..

lambda람다는 생각보다 많은 곳에서 쓰일 수 있다. 이번에 문제를 해결하다가 알게 된 기술을 복습할 겸 블로그에 기술해본다. 기본적으로 람다는 개별적으로 함수를 작성하지 않고 간단하게 덧붙일 때 많이 사용하는 편이다. 본인은 그 중에서도 2차원 리스트를 sort할 때 가장 많이 사용하는 듯 하다.arr = [[1, 45], [2, 34], [3, 55], [4, 66], [5, 59], [6, 75] , [7, 79]] arr.sort(key=lambda x : x[1]) # 2번째 인덱스를 기준으로 오름차순 정렬 print(arr) >>> [[2, 34], [1, 45], [3, 55], [5, 59], [4, 66], [6, 75], [7, 79]]위와 같이 말이다. 그런데 문제를 풀다 보니 궁금..

zip 기본적인 사용법 반복 가능한(iterable) 객체에 대한 처리를 수행하는 알게 된 지 얼마 안된 내장 함수다. zip은 여러 개의 이터러블을 받아 튜플로 반환하는 이터레이터를 만든다. 예시로 보자. x = [1, 2, 3] y = [4, 5, 6] arr = zip(x, y) print(arr) >>> 바로 출력하면 내부 요소가 보여지기 않기 때문에 리스트나 딕셔너리로 변환해서 출력해야 한다. x = [1, 2, 3] y = [4, 5, 6] arr = list(zip(x, y)) print(arr) >>> [(1, 4), (2, 5), (3, 6)] 정상적으로 요소들이 튜플로 묶여있는 모습을 볼 수 있다. 유용한 방법 1 (병렬 처리) zip으로 생각보다 다양한 작업을 처리할 수 있다. 대표적..

__name__ 변수는? 파이썬의 내장변수로, 이 변수에는 기본적으로 해당 파이썬 파일의 이름이 들어간다. 쉽게 말하자면 모듈의 이름이 들어간다. 만약 내가 모듈, 즉 파일을 usercode.py로 저장했다면 __name__은 "usercode"가 된다. 그런데, 만약 내가 현재 열고 있는 파일 내에서 실행시키면 __main__이 __name__이 된다. 즉 내가 현재 usercode.py을 열고 실행시킨다면 __name__변수에 "__main__"이 저장된다. 그러나 usercode.py를 main.py 파일에서 import하고 실행시킨다면 usercode.py의 __name__변수에는 "usercode"가 저장된다. 아래 코드로 보자. # usercode.py def start(x, y): print..

프로퍼티 (Property) 클래스에서 프로퍼티는 값을 얻을 때 호출되는 메서드를 의미한다. 메서드 위에 @property를 넣으면 해당 인스턴스 메서드를 인스턴스 변수와 같이 다루게 되어 편리하다. @로 시작하는 문자열을 이용해 메서드를 수식하는 기능은 데코레이터라고 한다. class Person: def __init__(self, name, age, sex): self.name = name self.age = age self._sex = sex # _를 줌으로써 프라이빗 속성 @property def sex(self): print(self._sex) @sex.setter def sex(self, sex): if isinstance(sex, int): print("문자열을 입력하세요.") else: s..

클래스의 기본적인 생성 방법은 아래 링크의 글을 참고하면 좋을 것 같다. https://reo91004.tistory.com/216 [파이썬 심화] 13. 클래스 정의하기 함수를 정의하는 것은 함수 객체를 만드는 것이다. 클래스를 정의하는 것도 실제 클래스를 만드는 것이다. 파이썬에서 클래스는 객체를 만드는 툴이다! 클래스를 정의하는 문장 클래스를 만드 reo91004.tistory.com 클래스와 인스턴스의 차이를 명확히 하자 정보를 찾다 보면 객체와 인스턴스를 자주 언급된다. 둘이 같은 것이라고 하는데, 정확한 차이를 알아보자. 우선 클래스로 만든 객체를 인스턴스라고 한다. 이렇게 말하면 같은 게 맞지 않나 생각이 든다. Klass 클래스를 활용해 kls = Klass() 로 만든 객체는 kls다. ..

숫잣값 리터럴을 사용할 때 1_000_000 >>> 1000000 # 언더바를 사용해 보기 좋게 쓸 수 있다. 위와 같이 보기 좋게 표현할 수 있다. float 타입 var = float('inf') print(var) >>> inf float('inf')를 사용하면 무한대의 값을 지정할 수 있다. str과 bytes의 차이 str 타입은 사람이 이용하기 쉬운 문자열을 다루고, bytes 타입은 컴퓨터가 다루기 쉬운 바이트를 다룬다. 이 둘은 서로 변환이 가능하다. var = "예시" type(var) >>> str var_encoded = var.encode('utf-8') type(var_encoded) >>> bytes var_encoded >>> b'\xec\x98\x88\xec\x8b\x9c' ..

all 인자로 받은 반복 가능한 자료형(iterable)의 모든 요소가 참이면 참을 반환하는 함수다. 예를 들어보자. arr = [1, 2, 3, 4, 5] if all(i >> 성공! arr에 들어있는 모든 숫자가 10보다 작으므로 성공!이 출력된다. any 인자로 받은 반복 가능한 자료형(iterable)의 어느 하나의 요소가 참이면 참을 반환하는 함수다. 예를 들어보자. arr = [1, 2, 3, 4, 11] if any(i > 10 for i in arr): print("성공!") >>> 성공! arr에 들어있는 11이 10보다 크므로 성공!이 출력된다.

Docstring(독스트링) 앞으로 함수를 생성할 때, 주석으로 해당 함수를 설명하기 보다는 독스트링을 사용하는 것도 좋을 것 같다. def sample(): """이 함수는 안녕을 출력하는 함수이다.""" print("안녕") sample() >>> 안녕 python/python3 python 명령어로 실행하는 것과 python3 명령어로 실행할 때 성능 차이가 난다. 어차피 최근 프로그래밍 하는 것들은 대부분 python3이니 해당 명령어를 사용하는 것이 좋다. 물론 python2 이하 환경에서 작성된 코드를 python3 명령어로 실행시키면 오류가 날 수도 있다. 호환되지 않는 변경사항이 포함되어 있기 때문이다. 빈 리스트 판별 비어 있는 리스트를 판별할 때 C++에서부터 항상 len(arr) ==..