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고급 활용
삼항연산자
단순 True or False 인 상황에서 가독성을 높이는데 좋음
{% highlight python %}
if :
else:
----------------
if else
{% endhighlight %}
# **리스트 컴프리헨션(list comprehension)**
---
리스트를 만드는데 있어서 효과적으로 제작하는방법
{% highlight python %}
list1 = []
for i in range(1, 11):
list1.append(i)
----------------
list1 = [i for i in range(1, 11)]
{% endhighlight %}
# **삼항연산자 & 리스트 컴프리헨션**
---
{% highlight python %}
= [ for in if ]
{% endhighlight %}
# **딕셔너리형 합치기**
---
{% highlight python %}
= {'am': 10}
= {"a": 20, "b": 50}
.update()
----------------
= {'am': 10}
= {"a": 20, "b": 50}
= {**, **}
{% endhighlight %}
# **정규표현식**
---
[참고사이트](https://regexr.com/)
{% highlight python %}
import re
{% endhighlight %}
re.match(\<str\>, \<data\>) 문자열 처음부터 검색(객체)
re.search(\<str\>, \<data\>) 문자열 전체 검색(객체)
re.findall(\<str\>, \<data\>) 문자열 전체를 검색(list형)
re.finditer(\<str\>, \<data\>) 문자열 전체를 검색(iter형)(객체)
re.fullmatch(\<str\>, \<data\>) 완벽한 일치하는 검색(객체)
\<object\>.group() 객체에서 매칭된 문자열을 반환
\<object\>.start() 객체에서 매칭된 문자열의 시작 위치
\<object\>.end() 객체에서 매칭된 문자열의 끝 위치
\<object\>.span() 객체에서 매칭된 문자열의 시작과 끝(tuple형)
re.sub(\<from\>, \<to\>, \<data\>) data에서 \<from\>을 \<to\>로 변환
PYTHON
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Basic
· 2023-08-24
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라이브러리 이해
라이브러리
인코딩(encoding) & 디코딩(decoding)
인코딩(encoding)은 사람이 인지하거나 사용하는 데이터를 컴퓨터가 인지하고 사용하는 0,1의 데이터로 변경하는 과정을 칭한다.
$e.x.,\;$ ASCII, Base64, unicode
{% highlight python %}
data.encode(‘utf-8’)
b.’xxx’ 처럼 byte형식으로 변경이된다.
{% endhighlight %}
디코딩(decoding)은 컴퓨터가 인지하고 사용하는 0,1의 데이터를 사람이 인지하거나 사용하는 데이터로 변경하는 과정을 칭한다.
{% highlight python %}
data.decode(‘utf-8’)
byte형식이 기존의 코드로 변경이된다.
{% endhighlight %}
python은 utf-8(3.x) ASCII(2.x)을 기본 인코딩으로 사용한다.
{% highlight python %}
디폴트 인코딩을 따르지만 선언시 선언한 형식으로 인코딩한다
-- coding: utf-8 --
data = “hello world”
{% endhighlight %}
인코딩과 디코딩은 서로 다른 형식으로 변환을 할경우 에러를 유발한다.
클로저(closure) & 데코레이터(decorator)
클로저(closure)는 함수안의 함수를 결과로 반환할때 출력되는 함수를 클로저 라고 부른다. 클로저는 아래와 같은 경우에 사용한다.
콜백함수
함수 실행 순서 조정
데코레이터 함수
{% highlight python %}
def func1():
def func2():
return
return func2
if name==”main”:
data1 = func1()
real_data = data1() #클로저 사용법
{% endhighlight %}
데코레이터(decorator)는 함수를 인수로 받는 클로저를 의미하며, 함수를 꾸며주는 함수로 어노테이션으로 @를 사용해서 표현이 가능하다.
{% highlight python %}
def func3()
return
def func1(func3):
def func2():
func3()
return
return func2
data1 = func1(func3)
real_data = data1()
—————————#same
def func1(func3):
def func2():
func3()
return
return func2
@func1
def func3()
return
real_data = func3()
{% endhighlight %}
이터레이터(iterator) & 제너레이터(generator)
이터레이터(iterator)는 for문과 같이 순차적으로 사용할 수 있는 객체를 의미하며 한번 사용시 재사용할 수 없다.
iter()를 이용하여 반복 객체 생성
next()를 이용하여 객체에서 각각 다음값을 추출
{% highlight python %}
list1 = []
iterator = iter(list1)
next(iterator)
next(iterator)
…
{% endhighlight %}
제너레이터(generator)는 이터레이터를 생성하는 함수로 함수의 출력이 순차적으로 다른 값을 출력하기 원할때 사용한다.
{% highlight python %}
def generator():
yield ‘a’
yield ‘b’
yield ‘c’
gen = generator()
next(gen)
next(gen)
…
{% endhighlight %}
타입 어노테이션(type annotaion)
타입 어노테이션(type annotaion)은 각변수의 자료형을 적시하는 것으로 에러의 가능성을 감소시키고, 코드의 가독성과 협업의 효율성을 위하여 사용한다.
{% highlight python %}
def func(data1: , data2: ) ->
func__annotations__
#{data1: int, ‘data2’: int, ‘return’: int }
{% endhighlight %}
문자열 처리
문자열을 처리하는 방식으로는 str(), repr() 두가지가 있으며 아래의 특징을 가진다.
str() : 사용자 인터페이스 문자열
repr() : 프로그램 인터페이스 문자열
{% highlight python %}
data = repr(“hello world”)
eval(data) #프로그램에서 다시 사용가능한 형태로 변형
{% endhighlight %}
외부라이브러리 사용
pip 라이브러리 매니저
{% highlight shell %}
pip install
pip uninstall
pip install <pkg==version> 버전별 설치
pip install —upgrade 업그레이드
pip list
pip list —format=freeze > requirements.txt 리스트 파일로 저장
pip install -r requirements.txt 리스트 설치
{% endhighlight %}
PYTHON
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Basic
· 2023-08-21
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클래스
클래스
클래스(class)는 각각의 개념화된 사물들을 객체화(object) 할 수 있고 이러한 객체들이 속성을 공유하는 방식을 지칭한다. 클래스 또한 함수와 같이 재사용성에 있어서 효과적이고, 유지보수에 유용하다. 클래스는 아래의 특징을 가진다.
상속(inheritace) : 상위의 개념과 하위의 개념간에 개념을 상속해주고 계승하는것을 의미한다. 상위의 개념은 superclass, 하위의 개념은 subclass라고 칭한다. e.x. 포유류(superclass) 고양이, 삵(subclass)
다양성(polymorphism) : 하위의 개념들이 상위의 개념에서 받은 개념 이외에 다양성을 가지는 것을 의미한다. e.x. 상위 개념(짖는다) 하위개념 (왈왈, 짹짹)
추상화(abstraction) : 클래스의 내부를 보지 않아도 내부의 변수와 같은것들을 보지 않아도 알수 있는것을 의미한다.
은닉화(encapsulation) : 클래스 내부에 변수(class variable) 기능(class method)을 가지게 되는것을 의미한다.
클래스가 사용하는 메서드는 다음과 같이 나눠질 수 있다.
인스턴스 메서드 : 첫번째 파라미터로 self를 가진다.
클래스 메서드 : 클래스의 속성에 접근하는것으로 cls파라미터 사용
정적 메서드 : 메서드가 인스턴스와 독립적으로 사용될때 사용
매직 메서드 :
클래스는 생성자(constructor)(init)를 이용하여 기본형을 정의한다.
(str)은 문자열화를 하여 서로 다른 객체 간의 정보를 전달하는 데 사용된다.
(repr)은 인간이 이해할 수 있는 표현으로 나타내기 위한 것입니다.
우선 순위는 __str__이 __repr__보다 높다.
추상 메서드 : 자식 class에서 필수적으로 구현해야하는 것을 지정
각각의 매서드들은 아래와 같이 사용이된다.
{% highlight python %}
class ():
data0 = 0
def __init__(self, data1, data2):
self.data1 = data1
...
def instance_method1(self, data3, data4): # 인스턴스
action
return 0
@classmethod
def class_method1(cls): # 클래스
print(f”{cls.data0}”)
@staticmethod
def static_method1(): # 정적
return
def str(self) -> str: # 매직
return f””
def repr(self) -> str:
return f””
@abstractmethod
def abstract_method1(self): # 추상
pass
{% endhighlight %}
클래스의 속성은 다음과 같이 구분을 할 수 있다.
각 객체의 속성
{% highlight python %}
class ():
def __init__(self, data1):
self.data1 = data1 # 각 객체의 속성
{% endhighlight %}
모든 객체가 공유하는 속성
{% highlight python %}
class ():
data0 = 0
def __init__(self, data1):
self.data1 = data1
.data0 += 1 # 모든 객체가 공유하는 속성
{% endhighlight %}
클래스 내부에서만 접근 가능한 속성(네임 맹글링(name mangling) 을 이용하여 변경은 가능)
{% highlight python %}
class ():
def __init__(self, data1):
self.__data1 = data1 # 불변 속성
.___data1 = "x" # 네임 맹글링 하는법
{% endhighlight %}
docstring은 모듈, 함수, 클래스 또는 메소드 정의의 첫 번째에 오는 문자열으로 해당 객체의 doc 속성으로 사용됨.
{% highlight python %}
class ():
"""
문서화 자료 입력
"""
def __init__(self, data1):
{% endhighlight %}
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Basic
· 2023-08-15
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함수
함수
함수에는 입력과 출력이 존재하며, 입력을 받아서 함수가 가공후 출력을 하는것이 일반적인 형태이다. 어떠한 반복적인 활동(재생산성)이 필요할때 코드의 간편화를 위해 사용이된다. 코드를 함수화 하면 가독성이 증가하는 장점이 있음
{% highlight python %}
def name(input):
action1
action2
return output
var3 = name(var1, var2)
{% endhighlight %}
인수(arguments)는 함수 호출시 전달하는 입력값은 지칭한다.
매개변수(parameter) : 매개변수는 함수에서 input을 의미한다.
디폴트 매개변수 : 매개변수에 디폴트값(초기값)을 설정해 줄수 있다. 매개변수가 여러개일때 디폴트값을 뒤에서 부터 작성
{% highlight python %}
def name(var1, var2=’data2’):
action1
action2
return output
{% endhighlight %}
가변 매개변수 : 매개변수를 여러개 사용할때 (*)을 이용하여 튜플화 하여 불러올 수 있다. 가변 매개변수 뒤에는 일반 매개변수가 올수 없음
{% highlight python %}
def name(var1, *vars): # vars = [‘data2’,’data3’]
action1
return output
name(‘data1’, ‘data2’,’data3’)
{% endhighlight %}
키워드 매개변수 : 매개변수에 값을 넣을때 순서대로 입력을 받는데 키워드를 이용하면 순서와 상관없이 값을 넣을 수 있게된다.
{% highlight python %}
def name(var1, var2):
action1
return output
name(var1 = ‘data1’, var2 = ‘data2’)
{% endhighlight %}
키워드 가변 매개변수 : 키워드 매개변수를 여러개 사용할때 (**)을 이용하여 딕셔너리화 하여 불러올 수 있다.
{% highlight python %}
def name(**vars): # vars = {‘var1’:’data1’, ‘var2’:’data3’}
action1
return output
name(var1 = ‘data1’, var2 = ‘data2’)
{% endhighlight %}
지역변수(local variable)와 전역변수(global variable) : 함수를 사용하게 되면 주의해야하는 것중에 하나가 지역변수와 전역변수의 혼동을 막는것이다. 지역변수는 해당함수에서 사용이 되는 변수를 의미하고 전역변수는 함수의 내외 적으로 사용이 되는 변수를 의미한다.
{% highlight python %}
data2 = ‘value2’
data4 = ‘value4’
def func(data1, data2):
data3 = ‘value3’ # local variable
global data4 # global variable
print(data4) # value4
data2 = ‘value5’
data2는 인수를 받아서 지역변수화 된것을 활용하기에
전역변수인 data2는 변화없이 함수안에서만 value5로 작용
func(‘value1’,data2)
{% endhighlight %}
람다 함수(lambda function)
람다함수는 간단한 함수를 작성할때 사용이된다. 아래는 일반 함수를 람다 함수로 표현한 것이다.
{% highlight python %}
def add(a, b):
return a+b
add = lambda a, b : a + b
———————————– level up
lambda a : True if else False
{% endhighlight %}
map 함수
순서가 있는 자료형의 원소를 순차적으로 함수에서 활용하는 함수이다.
{% highlight python %}
list1 = [1,2]
def func1(data):
return data+1
data = map(func1 ,list1) # map object type
list(data) # type conversion
{% endhighlight %}
filter 함수
순서가 있는 자료형의 원소들에서 원하는 항목을 추출하는 함수이다.
{% highlight python %}
list1 = [1,2]
def func1(data):
return data > 1
data = filter(func1 ,list1) # filter object type
list(data) # type conversion
{% endhighlight %}
reduce 함수
순서가 있는 자료형의 원소들의 스택을 쌓는 함수이다.
{% highlight python %}
from functools import reduce
list1 = [1,2,3,4,5]
def func1(data1, data2):
return data1+ data2
data = reduce(func1 ,list1) # reduce object type
{% endhighlight %}
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· 2023-08-14
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입출력과 제어문
입출력
사용자 입력 및 출력
사용자 입력은 input() 함수를 이용하여 사용자로부터 문자열 자료형 데이터를 입력받는것이다. ()안에 작성하는 내용을 “프롬프트 문자열”이라고 한다.
사용자 출력은 print() 함수를 이용하여 자료형을 출력한다.
(+)를 이용하여 문자열을 더할 수 있다. (+)는 생략가능.
(,)를 이용하여 문자열을 띄워쓰기 가능하다.
파일 입력 및 출력
파일 입력은 open() 함수를 이용해서 파일을 열 수 있다.
{% highlight python %}
data = open(, )
{% endhighlight %}
mode의 종류는 아래와 같다.
write 모드는 파일을 작성하는 방법으로 아래와 같다.
{% highlight python %}
data = open(,"w") #path = D:/mydesk/a.txt or a.txt
data.write("Hello world")
data.close()
with open() as data:
# context manager(수행 방법을 기억하고 있는 방식)
# 기본적으로 사용하는 함수를 with문 안에 사용하면 되며
# with문을 나올 때 close를 자동으로 불러줍니다.
data.write("Hello world")
{% endhighlight %}
append 모드는 파일을 이어서 작성하는 방법으로 아래와 같다.
{% highlight python %}
data = open(,"a")
data.write("Hello world2")
data.close()
{% endhighlight %}
read 모드는 파일을 읽는 방법으로 아래와 같다.
readline() : 파일을 한줄씩 읽기(\n도 불려짐)
readlines() : 파일을 한번에 읽어서 리스트로 출력(\n도 불려짐)
strip() : 줄바꿈 문자(\n) 제거
{% highlight python %}
data = open(,"r")
for i in len(Data.readlines()):
text = data.readline().strip()
print(text)
list_data = []
with open(,"r") as data:
for text in list_data:
list_data.append(text.strip())
{% endhighlight %}
xb모드는 binay형식으로 사용할경우 wb, rb와 같이 사용한다.
제어문
if문
아래와 같은 형식이 가장 기본적인 형식이며 다양한 state에서 어떻게 action이 가해지는지에 대한 제어문이다.
{% highlight python %}
if state1:
action1
elif state2:
action2
else:
action3
{% endhighlight %}
in / not in 연산자는 데이터 안에 있는지 없는지를 구별하는 연산자로 아래와 같이 작용한다.
{% highlight python %}
if ‘a’ not in ‘state’:
action1
else:
action2
{% endhighlight %}
pass 키워드는 조건에 해당하지만 어떠한 액션도 없이 넘기고 싶을때 사용을 하며, 개발자들 사이에서는 추후에 작업을 하기위해 사용하기도 한다.
{% highlight python %}
if ‘a’ not in ‘state’:
pass
else:
action2
{% endhighlight %}
관계 & 논리 연산자
관계 연산자는 a, b의 관계를 알아보기 위한 연산자로 True / False로 값이 나오게 된다.
==(같음)
!=(다름)
<(오른쪽이 큼)
>(왼쪽이 큼)
<=(오른쪽이 크거나 같음)
>=(왼쪽이 크거나 같음)
논리 연산자는 논리적으로 참과 거짓을 나타내는 연산자로 True / False로 값이 나오게 된다.
not(부정)
and(논리 곱)
or(논리 합)
while & for문
loop case는 리스트 형과 같이 루프를 가질 수있는 형식들은 다음과 같다.
문자열 : 문자열은 리스트와 같이 각 문자들을 변수로 사용가능하다.
range() : 범위를 생성해주는 함수. (출력시 range()로 나오며 list()함수로 가시화 가능)
range(n)은 0~n-1의 정수 집합이다.
range(i,n)은 i~n-1의 정수 집합이다.
range(i,k,n)은 i~k-1까지 n의 차
for문은 아래와 같이 ~에서 반복이 될때 사용하는것으로 in에 해당하는 내용이 끝날때 까지 반복이된다. 특이점 중 하나는 딕셔너리형식을 반복할경우 변수로 key값이 도출된다.
{% highlight python %}
for var in list(‘or other loop case’):
action
{% endhighlight %}
while문 : 어떠한 조건이 있을때 조건에 해당하면 반복하는 반복문으로 아래와 같이 사용된다. 일명 무한 루프라고 하며 조건에서 탈출 할 수 없을경우 심각한 오류를 발생할 수 있음
{% highlight python %}
while state:
action1
action2
{% endhighlight %}
break 키워드는 반복문을 탈출 할때 사용이 되는 키워드로 무한 루프와 같은 에러발생이 의심되면 사용가능하다.
continue 키워드는 반복문에서 다음액션을 무시하고 처음부터 다시 시작하고 싶을때 사용이 가능하다.
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· 2023-08-11
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변수와 자료형
변수(variable)
어떠한 값을 담는 저장공간과 그것을 부르는 명칭으로 다음과 같은 규칙이 존재한다.
영문자, _로 시작을해야함
대소문자를 구분함
특수문자 사용불가능
공백이 존재할 수 없음
파이썬의 예약어(if else …) 사용불가능
변수에는 문자, 숫자, 데이터타입등을 선언할 수 있음. 변수를 선언하면 임의의 메모리와 주소를 할당함.
자료형(datatype)
사용자의 데이터를 프로그래밍 언어가 이해가능한 형식으로 정의 하는것을 일컬으며, 프로그램에서 저장하는 데이터의 타입으로 다음과 같은 형식들이 있다.
NoneType : 어디에도 속하지 않는 해석불가능 타입
숫자(numeric)
정수(integral)
정수(int) : -1,0,1,…
부울(bool) : 참과 거짓을 나타내는 자료형
실수(float) : 1.04
복소수(complex) : 1+5i
수열(sequence)
불변(immutable)
문자열(str) : 문자들의 집합
튜플(tuple) : 순서를 가지는 집합으로 ()으로 구성이됨
바이트(bytes) : 바이트 나열 타입 e.x. b’0’ == b’\x00’
변형(mutable)
리스트(list) : 순서를 가지는 집합으로 []으로 구성이됨
비트어레이(byte arrays) : 변형가능한 바이트 나열 타입
매칭(mapping)
딕셔너리 : 순서를 가지지 않은 집합으로 {}으로 구성되며 key와 value 쌍으로 구성이된다.
집합 : 중복이 없고 순서를 가지지 않는 객체의 모음
집합(set) : 중복이 없고 순서를 가지지 않는 객체의 모음
정적집합(frozen set) : 집합과 같지만 변형이 불가능
숫자형
숫자를 나타내는 형식으로 아래와 같다.
정수 : 소숫점이 없는 숫자
실수, 부동 소숫점 : 소숫점이 있는 숫자
숫자연산은 사칙연산, 나머지(%), 몫(//), 제곱(**)으로 구성된다.
숫자형변환은 문자형의 숫자, 형식이 다른 숫자형들 사이의 변환을 지원한다. $e.x., \;$ int(), float()
문자열 자료형
문자를 나타내는 형식으로 아래와 같은 방식을 따른다.
큰 따옴표, 작은 따옴표로 문자열 만들기
문자열 내부에 따옴표 넣기
이스케이프 문자를 사용해 문자열 만들기 e.x.) \n \t …
여러줄 문자열 만들기 e.x.)
줄바꿈 없이 문자열 만들기
문자열도 숫자열 처럼 연산이 가능해진다.
(+)연산자는 문자열을 더함
(*)연산자는 문자열을 반복함
문자열은 숫자열과 다르게 각각의 문자가 독립적으로 구성이 되는데 이에 따라서 인덱싱(열 내부의 값을 지정) 과 슬라이싱(문자열의 범위 선택)이 아래와 같이 가능하다.
([]) 문자 선택 연산자(넘버링을 통해서 순서대로 추출가능)
문자 선택 연산자를 이용하여 넘버링 하는것을 인덱스라고 한다.
순방향 인덱스는 0에서 부터 증가
역방향 인덱스는 -1에서 부터 감소
([:]) 문자 범위 선택 연산자
문자범위 선태가 전후에 인덱스를 이용하여 범위를 선택함
문자열에 다른 문자열과 숫자열을 넣으려고 할때 포멧에 맞춰서 넣어줘야 하며 포멧은 포멧팅은 여러 종류가 있다.
%포멧팅은 아래와 같다.
%d : 정수형 대입
%f : 실수형 대입
%s : 문자열 대입
%c : 문자 대입
%o : 8진수
%x : 16진수
{% highlight python %}
data = “hello %s world %d” %(“to this”, 10)
{% endhighlight %}
.format()포멧팅은 아래와 같다.
{% highlight python %}
data = “hello {0} world {1}”.format(“to this”, 10)
{% endhighlight %}
.f string 포멧팅은 아래와 같다.
{% highlight python %}
data = f”hello world "
{% endhighlight %}
---
문자열을 사용함에 있어서 주로 사용되는 함수는 아래와 같다.
.len() : 문자열 길이 출력
.split(’.’) : 문자열 나누기
.count() : 문자 갯수 세기
.replace(’a’,’b’) : 문자열 바꾸기
.find(’a’) : 문자열 인덱싱 찾기
.upper() : 문자열 대문자로 변경
.lower() : 문자열 소문자로 변경
‘a’.join(x) : 문자열 삽입 (x문자열의 문자사이에 a넣기)
리스트 자료형
([])의 내부에 요소들을 넣는 자료형을 지칭하며 ‘,’으로 구분되며 여러가지 자료형을 담을 수 있다.
리스트도 문자열과 같은 연산이 가능하다.
리스트형도 문자열 처럼 인덱싱과 슬라이싱이 가능하다.
리스트는 인덱싱 또는 슬라이싱을 기반으로 하여 내부의 요소들을 아래와 같이 변경 또는 삭제가 가능하다.
List[1] = ‘b’ : 리스트의 두번째 요소를 ‘b’로 변경
List[1:3] = [’a’,’b’] : 리스트의 두번째, 세번째 요소를 ‘a’,‘b’로 변경
del List[n] = 리스트 n+1번째 요소 삭제
리스트 자료형을 사용함에 있어서 주로 사용되는 함수는 아래와 같다.
len(List[]) : 리스트 길이 출력
.sort() : 리스트 정렬
.reverse() : 리스트 뒤집기
.append(x) : 리스트 뒤에 요소 추가
.extend([]) : 리스트 확장
.insert(n,’a’) : n+1번째에 ‘a’삽입
.remove(n) : 리스트 n+1번째 요소 제거
.pop(n) : 리스트 n+1번째 요소 꺼내기(꺼낸 요소는 삭제됨)
.count(x) : 리스트에 포함된 ‘x’의 갯수 확인
튜플 자료형
(())의 내부에 요소들을 넣는 자료형을 지칭하며 ‘,’으로 구분되며 여러가지 자료형을 담을 수 있다. 리스트와 다른점은 내부의 데이터가 수정 및 삭제가 안되는것이다.
특이점으로는 하나의 요소를 사용할때는 마지막에 (,)가 필요하고, (()) 없이도 튜플로 사용이 가능한것이다.
튜플도 리스트와 같은 연산이 가능하다.
튜플도 리스트형 처럼 인덱싱과 슬라이싱이 가능하다.
딕셔너리 자료형
({})의 내부에 요소들을 넣는 자료형을 지칭하며 key, value로 구분되며 여러가지 자료형을 담을 수 있다. 리스트와 비교해보면 인덱스 대신 key를 사용한다. 딕셔너리에서 value를 추출하기 위해서는 Dic[’key’]와 같이 사용한다.
딕셔너리는 내부의 value를 변경과 삭제가 가능하다.
딕셔너리 자료형을 사용함에 있어서 주로 사용되는 함수는 아래와 같다.
.keys() : key값을 리스트로 만듬
.values() : value값을 리스트로 만듬
.items() : key,value 쌍 얻기
.get(key) : key로 value 얻기
‘key’ in Dic : key가 존재하는지 확인
.clear() : 딕셔너리 내부 삭제
집합 자료형
set()을 사용하는 비중복성 자료형이다. 명제의 집합과 같은 형태를 가진다.
집합은 다음과 같은 연산이 가능하다.
| (합집합) : 집합간의 합집합을 구한다.
& (교집합) : 집합간의 교집합을 구한다.
- (차집합) : 집합간의 차집합을 구한다.
집합 자료형을 사용함에 있어서 주로 사용되는 함수는 아래와 같다.
.add(’a’) : 한개의 값(’a’)을 추가
.update([]) : 여러개의 값([])을 추가
.remove(’a’) : 특정값(’a’) 삭제
부울 자료형
참과 거짓을 나타내는 자료형으로 조건형으로 사용된다. $e.x., \;$ “a” == “a”, bool(’’)⇒False, bool(’d’)⇒True
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· 2023-08-10
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