[Week 1]Day 3 Python基礎文法II

📒 Python Data Structure

Pythonでの資料構造の使い方についての講座です.
学校で1年間資料構造の授業を受けているので、自信のある分野です.
Python Collections内部には初めて見た名前もあり、不思議でした.
今日の授業が終わったら、Collectionsファイルを開きたいです.

📝 Stack

メモリ構造

は、後で格納されたデータを先に返すことを目的としています.

の第1の出力を有する構成.

データの入力はPush、出力はPopです.

PythonではListを使用してStackを記述できます.

>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> a.append(6) # Push
>>> a.pop()     # Pop
6
>>> a.pop()     # pop을 return 값도 가지며, 자료도 변화시킨다.
5

📝 Queue

メモリ構造

は、まず予め配置されたデータを返すことを目的とする

の第1の出力(FIFO)を有する構成.

データの入力はenqueueであり、出力はdequeueである.

PythonはListを使用してQueueを書くことができます.

>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> a.append(6)  # enqueue
>>> a.pop(0)     # dequeue
1
>>> a.pop(0)
2
>>> print(a)
[3, 4, 5, 6]

📝 Tuple

値変更不可リスト

宣言は「[]ではなく「()」を使用します.

リストの演算、インデックス、スライドなどを同時に使用できます.

>>> t = (1, 2, 3)
>>> type(t)
tuple
>>> t + t
(1, 2, 3, 1, 2, 3)
>>> len(t)
3
>>> t[0] = 5 # 값을 변경할 수 없다.
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
>>> t2 = (2)
>>> type(t2)
int	# 값이 하나인 tuple이여도, ','를 반드시 사용하자!

✏️ Why use?

主にプログラムの実行中に変更されないデータを格納するために使用されます.
関数の戻り値など、ユーザによるエラーを予め防止することができる.

📝 Set

値は、無秩序に格納され、重複できない資料型である.

Pythonではsetオブジェクト宣言を使用してオブジェクトを作成できます.

▼▼▼基本文法

>>> s = set([1, 2, 3, 1, 2, 3]) # s = {1, 2, 3} 도 가능하다.
>>> type(s)
set
>>> print(s)
{1, 2, 3} # 중복 자료는 제거한다.
>>> s.add(4) # 원소 추가
>>> s.remove(2) # 원소 제거. s.discard(2) 와 같은 문법
>>> print(s)
{1, 3, 4}
>>> s.update([1, 2, 5, 6]) # 한 번에 여러개 추가
>>> print(s)
{1, 2, 3, 4, 5, 6} 
>>> s.clear() # 모든 원소를 삭제

remove()는 존재하지 않는 원소를 지우려고 하면 Error가 난다.
discard()는 원소가 존재하지 않는 경우도 보장시켜준다. 

▼▼▼集合の演算

>>> s1 = {1, 2, 3, 4}
>>> s2 = {3, 4, 5, 6}
>>> s1.union(s2) # 합집합. s1 | s2 와 같은 문법이다.
{1, 2, 3, 4, 5, 6}
>>> s1.intersection(s2) # 교집합. s1 & s2 와 같은 문법이다.
{3, 4}
>>> s1.difference(s2) # 차집합. s1 - s2 와 같은 문법이다.
{1, 2}

📝 Dictionary

データを格納すると、区別可能な値が一緒に格納されます.(Hash Table or Map)

を区別するためのデータ固有値をIdentifierまたはKeyと呼ぶ.

Key値を使用してデータ値を管理します.
👉 キーとvalueを一致させることで、keyを使用してvalueを検索します.

{ Key1:Value1, Key2:Value2, Key3:Value3... }持つ形.

の内部では、ハッシュテーブルが使用されて実装される.

>>> country_code = { "America":1, "Korea":82, "China":86 } # 선언. dict()로 생성 가능
>>> country_code.items() # 보통 for 문을 돌릴 떄 사용한다.
dict_items([('America', 1), ('Korea', 82), ('China', 86)]) # 각 tuple 형태이다.
>>> country_code.keys() # key 값들만 반환한다.
dict_keys(['America', 'Korea', 'China')]
>>> country_code['Japan'] = 81 # Dict 추가. 기존 Key에 value를 바꿀 수도 있다.
>>> country_code.values() # value 값들만 반환한다.
dict_values([1, 82, 86, 81])
>>> "Korea" in country_code.keys() # Key 값에 특정 값이 있는지 확인. value도 가능

📝 Deque

StackおよびQueueモジュール

リストに比べて、より効率的(高速)なデータストレージをサポートします.

rotate、reverseなどのリンクリストの特性をサポートします.

は、すべての既存のリスト形式の関数をサポートします.

>>> from collections import deque

>>> deque_list = deque() # 생성자
>>> for i in range(5): 
...     deque_list.append(i) # 뒤에 추가
>>> deque_list.appendleft(5) # 앞에 추가
>>> deque_list	# extend([]), extendleft([]) 문법도 사용 가능하다.
deque([5, 0, 1, 2, 3, 4])
>>> deque_list.rotate(1)
>>> deque_list
deque([4, 5, 0, 1, 2, 3])
>>> deque_list.pop() # 뒤에서 제거
3
>>> deque_list.popleft() # 앞에서 제거
4
# insert, remove 등으로 인덱스에도 접근 가능하다.

📝 OredredDict

Dictタイプの値をkeyまたはvalueにソートするために使用できます.

📝 defaultdict

Dictタイプの値にデフォルト値を指定します.

の新しい値を生成し、使いやすいです.

>>> from collections import defaultdict

>>> d = defaultdict(labda : 0) # 초기값은 함수 형태로 넣어야된다.
>>> d["first"]
0

d = dict()	
d["Key"]=d.get("Key",0) + 1 # get을 사용해서도 가능하다. 

📝 Counter

シーケンスタイプのデータ要素の数をdict形式で返します.

>>> from collections import Counter

>>> bat_count = ["B", "S", "B", "B", "S"]
>>> Counter(bat_count)
Counter({ 'B':3, 'S':2 })

📒 Pythonic code

彼はPythonスタイルの符号化方法とPython特有の文法を用いて、コードを効率的に書く方法を教えてくれた.
高度なコードを書くためには、これらの問題も必要だと思います.
これはC++スタイルに詳しい私にとって本当に役に立つ講座です.

📝 split & join

text dataの基礎構文を処理します.

>>> items = 'zero one two three'.split() # 빈칸을 기준으로 문자열 나누기
>>> print(items)
['zero', 'one', 'two', 'three']
>>> example = 'python,java,javascript'
>>> examples = example.split(',') # ','를 기준으로 문자열 나누기
>>> print(examples)
['python', 'java', 'javascript']
>>> p, j, js = example.split(',') # 패킹, 언패킹도 가능
>>> '-'.join(examples) # join 문법. 사이에 '-'를 추가해서 문자열로 반환
'python-java-javascript'

📝 list comprehension

既存リストを使用して単純な他のリスト

を作成する.
速度は一般的なOrfor+appendより

速い.

>>> result = [i for i in range(5)] # 기본 문법(for range)
>>> result
[0, 1, 2, 3, 4]
>>> result = [i for i in range(10) if i % 2 == 0] # if문으로 filter 추가 가능
>>> result
[0, 2, 4, 6, 8]
>>> word1 = 'ab'
>>> word2 = 'cd'
>>> result = [i + j for i in word1 for j in word2] # 2중 for문도 가능
>>> result
['ac', 'ad', 'bc', 'bd']
>>> result = [ [i + j for i in word1] for j in word2] # 뒤의 for문이 먼저 동작
>>> result
[['ac, bc'], ['ad, 'bd']]

📝 enumerate & zip

✏️ enumerate

リストの要素を抽出する場合は、番号を付けて抽出します.

>>> for i, v in enumerate('ABC'): # 기본 문법(list도 가능!)
...     print(i, v)
0 A
1 B
2 C
>>> {v : i for i, v in enumerate('ABCD')} # dictionary로 만들기
{'A' : 0, 'B' : 1, 'C' : 2, 'D' : 3}

✏️ zip

2つのlistの値を並列に抽出します.

>>> alist = ['a1', 'a2', 'a3']
>>> blist = ['b1', 'b2', 'b3']
>>> for a, b in zip(alist, blist): # 병렬적으로 값을 추출
...     print(a, b)
a1 b1
a2 b2
a3 c3

📝 lambda & map & reduce

✏️ lambda

関数名がなく、関数のように使用できる匿名関数.
数学に由来するランダ代数.

"""
def f(x, y):
    return x + y
"""
>>> f = lambda x, y : x + y # 기몬 문법. 상단 함수와 동일 로직
>>> f(10, 20)
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✏️ map

シーケンス型データがある場合、各データをマッピングする関数.

>>> ex = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> list(map(lambda x : x ** 2, ex)) # list화 해주어야 됨!
[1, 4, 9, 16, 25]

list理解、lambdaなどで代用できます.

✏️ reduce

map関数とは異なりlistに同じ関数を適用してマージします.

>>> from functools import reduce

>>> print(reduce(lambda x, y : x + y, [1, 2, 3, 4, 5])) # 하단 사진 참고
15

👉 Map-Reduceは主にビッグデータ量のLegacyライブラリまたは複数のMLコードを処理するために使用されます.

📝 generator

✏️ iterable objects

シーケンス・データ型からデータを順番に抽出するオブジェクト

>>> cities = ['Seoul', 'Busan', 'Suwon']
>>> memory_address = iter(cities) # iterable objects 선언
>>> next(memory_address)
'Seoul'
>>> next(memory_address)
'Busan'
>>> next(memory_address)
'Suwon'
>>> next(memory_address)
StopIteration

✏️ generator

iterable objectを特殊形状の関数として使用する

要素を使用すると、値がメモリに返されます.
👉yieldを使用して一度に1つの要素だけを返します.

>>> gen_ex = (n * n for n in range(100))
>>> print(type(gen_ex)) # 호출 단계에서 하나씩 반환된다.
<class 'generator'>

メモリを節約するためには、大容量データ処理に使用することが望ましい.

📝 asterisk

✏️ passing arguments

関数に入力したパラメータの様々な形式.

Keyword arguments
関数に入力したパラメータの変数名を使用して、パラメータを渡します.

def print_person(name, age):
    print(name, age)
    
print_person("Gyuho", 26)
print_person(name="Gyuho", age="26") # <<<

Default arguments
パラメータのデフォルト値を使用し、入力しない場合はデフォルト値を出力します.

def print_person(name, age=20):
    print(name, age)
    
print_person("Gyuho") # age는 자동으로 20이 들어간다.
print_person("Gyuho", 26) # 물론, 값을 넣을수도 있다.

Variable-length arguments
関数のパラメータが不確定な場合に使用します.
アスタリスクを使用します.

✏️ Variable-length asterisk

これは,

個の未定変数を関数パラメータとして用いる方法である.

Kewordパラメータとともに、パラメータを追加できます.

Asterisk(*)記号を使用して関数のパラメータを表します.

入力された値

はtupleタイプとして使用できます.

可変係数は、最後のパラメータ位置に使用できるのは1つだけです.

可変パラメータは、通常、変数名として*argsを使用します.

def asterisk_test(*args):
    return sum(args)
    
print(asterisk_test(1, 2, 3, 4, 5))
# 15가 출력된다.

▼▼キーワード可変パラメータ(Keyword variable-length)

パラメータ名を指定せずに入力する方法です.

2つの

アスタリスク(*)を使用して、関数のパラメータを表します.

入力された値

はdictタイプとして使用できます.

可変因子は、既存の可変因子の後に1つのみ使用される.

def kwargs_test(**kwargs):
    print(kwargs)
    
kwargs_test(first = 1, second = 2, third = 3)
# {'first':1, 'second:'2, 'third':3} 가 출력된다.

また、アスタリスクはtuple、dicなどの資料型の値を開くためにも使用されます.