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200121_Python_chap1_2.md

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Python 2일차

20.01.21

단축평가

복합연산자

  • +=
  • -=
  • *=

기타연산자

Containment Test

in 사용 요소 속해있는지 여부 판단

'p' in 'apple' 

2 in [1,2,3]

5 in range(5)

Identity

a= 3
b= 2
a is b

id(256)
id(5)

Out[2]:
140722586419824
140722586411792

Indexing

# 파이썬에서 -5 부터 256 까지의 같은 숫자일 때의 id는 동일합니다.
print(id(5))
print(id(5))

140722586411792
140722586411792

#257 이후의 id 는 다릅니다.
print(id(257))
print(id(257))

1841601241744
1841601241488

Slicing

1. Indexing
'hi'[0]

h

2. Slicing
'hello'[1:3]

ell

연산자 우선순위

  1. ()을 통한 grouping
  2. Slicing
  3. Indexing
  4. 제곱연산자 **
  5. 단항연산자 +, - (음수/양수 부호)
  6. 산술연산자 *, /, %
  7. 산술연산자 +, -
  8. 비교연산자, in, is
  9. not
  10. and
  11. or

기초형변환(Type conversion, Typecasting)

typecasting

파이썬에서 데이터타입은 서로 변환할 수 있습니다.

  1. 암시적 형변환(Implicit Type Conversion)

사용자가 의도하지 않았지만, 파이썬 내부적으로 자동으로 형변환 하는 경우입니다. 아래의 상황에서만 가능합니다.

  • bool
  • Numbers (int, float, complex)

ex) bool + integer 더할 수 있다. -> True + 3 = 4

1. bool + integer => integer
True + 3 

4
2. int + float => float
int_num = 3
float_num = 5.0
comp_num = 3+5j
int_float = int_num + float_num
print(int_float)
print(type(int_float))



8.0
<class 'float'>
3. int + complex => complex
int_comp = int_num + comp_num
print(int_comp)
print(type(int_comp))

(6+5j)
<class 'complex'>

  1. 명시적인 형변환(Explicit Type Conversion)

    위의 상황을 제외하고는 모두 명시적으로 형 변환을 해주어야

    • string -> intger : 형식에 맞는 숫자만 가능
    • integer -> string : 모두 가능

    암시적 형변환이 되는 모든 경우도 명시적으로 형변환이 가능

    • int() : string, float를 int로 변환
    • float() : string, int를 float로 변환
    • str() : int, float, list, tuple, dictionary를 문자열로 변환

    list(), tuple() 등은 다음 챕터에서 배울 예정

a= 'hi'
int(a)
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-14-22db96bebd0a> in <module>
      1 #
      2 a= 'hi'
----> 3 int(a)

ValueError: invalid literal for int() with base 10: 'hi'
a= '3.5'
b=float(a)
int(b)

3 #소수점없이 정수부분만 남게 됨

sequence 시퀀스 자료형

시퀀스는 데이터가 __순서대로 나열된 형식__을 나타냅니다.

주의! 순서대로 나열된 것이 정렬되었다라는 뜻은 아니다.

파이썬에서 기본적인 시퀀스 타입

  • 리스트(list)
  • 튜플(tuple)
  • 레인지(range)
  • 문자열(string)
  • 바이너리(binary)
  1. 리스트( list) - mutable
# l과 ll 둘다 []로 같다.
l = list()
ll = []
location = ['서울','대전','대구','부산','구미']
# mutable = 수정가능하다
location[0]
location[1] = '광주'
print(location)

['서울', '광주', '대구', '부산', '구미']
  1. 튜플(tuple ) immutable
# 튜플 만드는 방법 1
tuple_ex = (1,2)
print(type(tuple_ex))
# 튜플 만드는 방법 2
tuple_ex2 = 1, 2
print(tuple_ex2)
print(type(tuple_ex2))


<class 'tuple'>
(1, 2)
<class 'tuple'>
x, y =(1, 2)
print(x)
print(y)

x, y = (y, x)
print(x)
print(y)

empty = ()
print(type(empty))
print(len(empty))

<class 'tuple'>
0

__하나의 항목으로 구성된 튜플은 값 뒤에 쉼표를 붙여서 만듭니다. __

single_tup = ('hello')
print(single_tup)
print(type(single_tup))
print(len(single_tup))

hello
<class 'str'>
5
single_tup = ('hello',) #!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! ,추가
print(single_tup)
print(type(single_tup))
print(len(single_tup))

('hello',)
<class 'tuple'>
1
  1. 레인지(range)

range 는 숫자의 시퀀스를 나타내기 위해 사용됩니다. 기본형 : range(n)

0부터 n-1까지 값을 가짐

범위 지정 : range(n, m)

n부터 m-1까지 값을 가짐

범위 및 스텝 지정 : range(n, m, s)

n부터 m-1까지 +s만큼 증가한다

# 0부터 -9까지 담긴 range를 만들어봅시다.
l = list(range(0,-10,-1))
print(l)


[0, -1, -2, -3, -4, -5, -6, -7, -8, -9]
  1. 문자열(string)

시퀀스에서 활용할 수 있는 연산자/함수

image-20200121104310844

string = 's'
'a' in string

False

print("안녕"+"하세여")
print((1,2)+(3,4))
print([1,2]*3)

안녕하세여
(1, 2, 3, 4)
[1, 2, 1, 2, 1, 2]
  • slicing
lunch = ['김치찌개', '불고기', '치킨필라프','닭가슴살','고구마','콜라']
lunch[1:3]

['불고기', '치킨필라프']
l=list(range(0,31,3))
print(l)
print(l[0:31:2])

[0, 3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30]
[0, 6, 12, 18, 24, 30]
  • max/min
sample=list(range(0,31,3))
print(max(sample))
print(min(sample))

30
0
  • count
s=[1,2,1,3,1,4]
print(s.count(1))

3

  1. set

    set은 순서가 없는 자료구조입니다. dictionary는 아이템이 삽입되는 순서를 가지고 있습니다.

중복된 값 x

빈 집합 만들려면 set() 사용해야! {} 사용 안됨!!!!!!!!!!!!!! 이건 딕셔너리

image-20200121110825000

set_a={1, 2, 3}
set_b = {3, 6, 9}
print(set_a - set_b) # 차집합
print(set_a | set_b) # 합집합
print(set_a & set_b) # 교집합

{1, 2}
{1, 2, 3, 6, 9}
{3}

  • set을 활용하면 list의 중복된 값을 손쉽게 제거할 수 있습니다.

    list_a =[1,3,5,1,2,3,6]
set_d = set(list_a)
print(set_d)
list(set_d)


{1, 2, 3, 5, 6}
[1, 2, 3, 5, 6]
  1. dictionary 딕셔너리
  • 딕셔너리는 key와 value가 쌍으로 이뤄져있으며, 궁극의 자료구조이다.
  • {}를 통해 만들며, dict()로 만들 수도 있다.
  • key는 불변(immutable)한 모든 것이 가능하다. (불변값 : string, integer, float, boolean, tuple, range)
  • value는 list, dictionary를 포함한 모든 것이 가능하다.
dic_c ={1: 1, 2: 2, 3: 3, 1: 4}
print(dic_c)


#나중에 생성된 키의 value값으로 덮어쓰기됨
{1: 4, 2: 2, 3: 3}
phone_book = {'서울': '02', '경기': '031', '구미': '054'}
s2 = phone_book.keys()
s3 = phone_book.values()
print(s2)
print(type(s2))


#리스트로 갖고 싶으면 형변환 해야한다.
dict_keys(['서울', '경기', '구미'])
dict_values(['02', '031', '054']) #메모리 관리를 위해 치스트 형식으로 보여주기만 하고 저장은 하지 않는다.
<class 'dict_keys'>
<class 'dict_values'>
# 딕셔너리의 .items() 메소드를 활용하여 key, value를 확인 해볼 수 있습니다.
s4 = phone_book.items()
print(s4)
print(type(s4))

dict_items([('서울', '02'), ('경기', '031'), ('구미', '054')])
<class 'dict_items'>

정리

container