[Python] 기초1

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본 과정은 제가 파이썬 수업을 들으면서 배운 내용을 복습하는 과정에서 적어본 것입니다.
틀린 부분이 있다면 댓글에 남겨주시면 고치도록 하겠습니다.
확실하지 않은 내용은 ‘(?)’을 함께 적었으니 그 내용을 아신다면 댓글에 남겨주시면 감사하겠습니다.

1) Python

python의 철학

import this
import antigravity

처음 python을 배운다면 먼저 python의 철학을 알아야하지 않을까?

• The Zen of Python, by Tim Peters
  Beautiful is better than ugly.
  Explicit is better than implicit.
  Simple is better than complex.
  Complex is better than complicated.
  Flat is better than nested.
  Sparse is better than dense.
  Readability counts.
  Special cases aren’t special enough to break the rules.
  Although practicality beats purity.
  Errors should never pass silently.
  Unless explicitly silenced.
  In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess.
  There should be one– and preferably only one –obvious way to do it.
  Although that way may not be obvious at first unless you’re Dutch.
  Now is better than never.
  Although never is often better than right now.
  If the implementation is hard to explain, it’s a bad idea.
  If the implementation is easy to explain, it may be a good idea.
  Namespaces are one honking great idea – let’s do more of those!
  

2) python 장단점

장점

• 멀티형 패러다임: 하나 이상의 프로그래밍 패러다임을 지원하는 프로그래밍 언어 (절차지향, 객체지향, 함수형 패러다임)
• 객체지향 패러다임: 프로그래머들이 프로그램을 상호작용하는 객체들의 집합으로 볼 수 있게 함 (대표적인 프로그래밍 언어: Java) 객체지향 프로그래밍에 overloading(중복 정의)이 없다고 하는데 지원함 <- 구조적 언어에서 발전된 것
• 함수형 패러다임: 상태값을 지니지 않는 함수값들의 연속으로 생각할 수 있도록 해줌

• 절차 지향 패러다임: 기능(함수) 중심 (대표적인 프로그래밍 언어: C)

• 다이나믹 타입(동적 타이핑): 실행 시간에 자료형을 검사함. 대부분의 언어(C,java)는 자료 타입을 입력해야하지만 파이썬은 자료 타입을 안써도 자료 할당하는데 가능

할당문 특징

• 할당 (assignments)
  • 종류: 할당문 ((식별자, 이름, 변수[반만 맞다]) a=1 (표현식: 하나의 결과값으로 축약할 수 있는 것))
  • 식별자 이름 규칙 PEP 8 coding style guide
    * 카멜방식(두단어 이상 연결할 때 두번째 문자를 대문자) 클래스이름 만들 때 ex) moonBeauty
    * 파스칼방식 ex) MoonBeauty
    * snake방식-함수이름 ex) moon_beauty
    * 갈래상 상수: 다 대문자 (?)
    * 헝가리안방식: 접두어에 자료형을 붙이는 것 ex) strName, bBusy, szName (별로 사용 안함)
    * 이름에 _(*)가 붙어 있으면 import 할 때 실행이 인된다. 이러한 규칙들은 언어레퍼런스에서 찾아볼 수 있다.
    * 표현식: ex) 3 if a>0 else 5
    * 표현식의 종류: 람다- 함수식, etc
    
  • a=1 가 만들어지면 1) 메모리의 공간 할당
    2) 메모리 이름 생성 - binding 되는 것

    파이썬 특징

• complier 안 한 언어 -> interpreted language (JIT 없는 dynamic 인터프리터 언어)
• python 3 부터 유니코드
• python은 C로 만들어진 언어

단점

• 느리다: numpy - 내부구조 c와 연동, 하드웨어 지원 필요
• 모바일 지원이 약하다.
• py game이 생겨서 게임을 만들 수는 있음

파이썬에서 지원하는 프로그램

• 코틀린 자바 안드로이드 앱
• 웹기반 파이썬: skulpt, brython, PyPy(파이썬으로 만든 파이썬)
• tenserflow: 속도가 느려서 실제 회사에서는 잘 안씀

3) Data Type 13가지

• 수치형 (4가지): 정수, 부동소수점, 복합, 불린 integers(python은 integer 1가지), floating, complex numbers, boolean[1,0] <- integers이랑 똑같다.
• python integers은 overflow가 있다.-> 다른방식으로: 정수의 범위는 있는데, 정수의 범위를 넘어서면 자동적으로 메모리를 확대-> (import sys)에서 확인해 볼 수 있다.
• 정수는 4가지 표현방식 - 2, 8, 10, 16진수
• a= 0b (2진수) 따라서 a=0b23 안된다
• a=0o (8진수)

• a=0x (16진수)

• 문자형 (3가지) bytes & bytearray(binary), char, str

• 정적 타이핑: 변수를 선언하고 초기화할 때 타입을 명시(직접 작성)해주어야 한다는 의미

• 동적 타이핑: 데이터 타입을 명시(직접 작성)하지 않아도 컴퓨터가 초기화 값을 이용해 자동으로 데이터 타입을 할당해준다는 의미 [참고]

• 가변형(mutable): 변경이 가능한 데이터의 성질 - ex) list, dict, set, bytearray (데이터 추가, 삭제 수정이 가능한 메서드를 가짐)

• 불변형(immutable): 변경이 불가능한 데이터 성질 - ex) str, tuple, byte

• Literal: 몇몇 내장형들의 상숫값을 위한 표기법- 숫자, 문자, 문자열 등의 상수값에 대한 데이터 표기
  • 정수는 리터럴이 없다
  • float은 리터럴 존재

• 컨테이너 타입의 리터럴: bytes, list, tuple, set, dictionary

• Sequence: 순서가 있는 복수의 데이터 모음 (list, tuple, range)

가상환경 만드는 3가지 방법 (?)
1) 도코로 만드는 사람

(4) 위 내용 관련 코딩

python keyword

import keyword
dir(keyword)

['__all__',
 '__builtins__',
 '__cached__',
 '__doc__',
 '__file__',
 '__loader__',
 '__name__',
 '__package__',
 '__spec__',
 'iskeyword',
 'kwlist',
 'main']

• kw (keyword)
• __: magic, special function
• keyword 가 이정도로 작다는 것은 쉽게 배울 수 있다는 것

메모리 생성

a=1
b=1000
id(a) # 140721169535808
id(b) # 1643931089072
hex(id(a)) # '0x7ffc33529340'
hex(id(b)) # '0x17ec1edb8b0'

• -5, 256 사이는 메모리 값이 똑같다 : 재활용하게 만들어 놓은 것

from sys import intern

a=1000
b=1000

a==b # True
a is b # False

• memory가 같은지 안 같은지까지 보는게 a is b: interning이라는 기법

유리수

정수

import sys # 정수 가장 큰 수
sys.maxsize # 9223372036854775807
9223372036854775807+1 # 내부적으로 처리하는 수는 급격히 떨어진다.

a=100_000_000 

• 숫자가 너무 크면 구분자로 언더바를 쓴다.
• 하나의 값으로 축약할 수 있기 때문에 이것도 할당문의 표현식으로 쓴다.

절대값 함수

a=-1
a.__abs__() # 1
-1 .__abs__() # -1: -1.abs() 이면 float으로 처리되서 한칸 뛰어쓰면 에러가 안난다.
(-1).__abs__() # 1

부동소수점 (float)

sys.float_info

• 부동소수점에 대한 정보를 알 수 있다.
• 무한대는 부동소수점으로 표현한다.
• 부동소수점을 정확하게 표현 못한다.

a=float('nan')
a #nan
0.1+0.1+0.1 # 0.30000000000000004

• 숫자가 아닌 값도 소수점으로 들어간다.
• decimal, fractions 은 float보다 더 정확하다. ; 컴퓨터는 부동소수점을 읽기가 어렵다.
• numpy 는 속도도 빠르지만 부동소수점의 오류를 좀 잡아준다.

무리수 (float으로 표현)

a=float('infinity')
a==a+1 # True

1.7976931348623157e+309 # inf
a=1.7976931348623157e+309
a==a+1 # True

복소수

a= 3+2j
type(a) # complex

List

a=[2]
id(a) # 1643931491272
a.append(3)
a # [2, 3]
id(a) # 1643931491272 - 주소 값의 첫번째 값 메모리를 보여주기 때문에 같은 값

문자형

1번째 이슈

a= u'경아'
type(a) # str

# python2 는 byte type
# python3 는 unicode (?)

a='경아'
type(a) # str
a=b'경아' # error: bytes can only contain ASCII literal characters.
# b는 byte의 약자로 쓰임

a=b'abde'
# python 은 byte를 문자로도 쓰지만 숫자로도 쓸 수 있다.

2번째 이슈

• 문자형은 메모리가 어떻게 될까?

a='경아'
b='경아'
a==b # True
a is b # False

a='moon'
b='moon'
a is b # True - 영어는 메모리가 20자 이내 같음

# 문자형 인터닝: 공백 있으면 안된다, 20자 이내는 메모리가 같다.

a='moon i'
b='moon i'
a is b # False - 공백

• ==: equality
• is: identification

3번째 이슈

• 문자열은 한꺼번에 데이터를 담는가 안담는가? - Yes

• container - 나누는 방법: - 같은 데이터 형이냐? - 순서가 중요한가?

• sequence type: 문자열은 순서가 중요한 것
• indexing 과 slicing을 지원 - sequence type (순서가 중요한 애들)
• 인덱싱(Indexing)이란 무엇인가를 “가리킨다”는 의미
• 슬라이싱(Slicing)은 무엇인가를 “잘라낸다”는 의미
• indexing, slicing 은 sequence형 따라서 mutable type (?)

• ‘append’, ‘clear’, ‘copy’, ‘count’, ‘extend’, ‘index’, ‘insert’, ‘pop’, ‘remove’, ‘reverse’ -> 모양 더하고 빼고하는 게 있으면 mutable type

• homogeneous (데이터형이 같다): str, byte & bytearray, range (3가지)

• heterogeneous (데이터형이 다르다): list 형 ex) a=[1,’a’] - mutable

• tuple: 레코드를 튜플이라고 함 (DB에서 사용하는 것) -> list와 비슷하지만 immutable

• 순서가 없는 heterogeneous : set
• 집합은 중복이 없고 순서가 없다.

a='abc'
len(a) # 3
a[0] # 'a' indexing 
a[4] # indexError

a[1:3] # 'bc' slice [범위를 잡는 것]
a[1:5] # 'bc' slice는 범위에 벗어나도 에러가 안난다.

a='어쩌다 오늘'
a[::-1] # '늘오 다쩌어' -> ::-마다 ::-1 역수,  
a[::2] # '어다오'
a[slice(1,3)] # '쩌다'

range(100)[50] # 50-> range는 homo and sequence 

집합(set)

a={3,1,2,1,1,3} # 중복이 없다 , 순서가 없기 때문에 index, slice 불가능
a # {1, 2, 3}

b=frozenset({1,2,3}) # mutable set 이지만 동결집합(frozenset)을 이용하여 불변형으로도 사용할 수 있다.
b # frozenset({1, 2, 3})

**mutable, immutable 짝이 있을까?** 
- mutable은 바꾸는데 실수할 수 있으니까 
- python은 상수가 없다. -> 상수: 재할당을 할 수 있냐 없냐의 차이 
- python은 모든 것을 재할당 할 수 있다. 
- 따라서 immutable 중요한 역할이 되는 것 

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