Python 기초 문법

Python 기초 문법을 주제로 발표했던 자료 정리한 내용입니다.
점프 투 파이썬 WikoDocs를 많이 참고하였습니다^^

파이썬

• 간단하고 쉬운 문법
• 인터프리터 언어
• 효율적인 자료 구조들과 객체 지향 프로그래밍 지원
• 동적 타이핑(typing)
  • 실행 시점에 많은 것을 판단하고 결정
  • 규모가 커질수록 개발하기 힘듬 ㅠㅠ

PYTHON 개발패턴 : WRITE(EDIT) - COMPILE - RUN

파이썬으로 무엇을 할 수 있을까?

시스템 관리, GUI, DB, 분산처리, 수치연산 등등 거의 모든 영역의 프로그래밍 가능

스터디에서는 아래 두가지 영역을 주로 학습할 예정

1. 웹 프로그래밍 (Django Framework)
2. Data Science

어떤 파이썬 버전을 써야 할까?

• python2.7은 오랜시간 표준 (유명한 리눅스 배포판에는 2.x 버전이 기본적으로 설치되어 있을 정도)
• python2.7은 2020년까지만 필수 보안이슈들을 다루는 update를 계속 진행할 예정
• 파이썬을 처음 접한다면 고민없이 python3으로 ㄱㄱ

Starting from Celery 5.0 only Python 3.5+ will be supported.

Faust requires Python 3.6 or later for the new async/await syntax, and variable type annotations.

Python Implementations

파이썬 코드를 동작시키는 인터프리터는 다양한 언어와 framework기반에서 구현되어 있음

• CPython (표준, C)
• PyPy (Python???)
• Jython (자바)
• IronPython, PythonNET (닷넷)
• 기타 등등

기본적으론 CPython, 퍼포먼스가 필요할 때는 PyPy, 호환성이 필요할 때는 Jython, IronPython, PythonNET

Python 설치

• http://python.org/ (http://python.org/)
• Anaconda (https://www.continuum.io/downloads)
  python 기본 패키지 외 데이터분석에 유용한 외부 패키지들을 같이 포함되어 있음

실습환경

• jupyter notebook 사용

Jupyter

• jupyter는 ipython을 웹에서 사용할 수 있도록 개선한 인터프리터 환경
• python외에도 다양한 kernel을 함께 사용할 수 있는 웹 기반의 데이터 분석도구로 발전하고 있음
• 설치 : pip install jupyter
• 실행 : jupyter notebook
• 아나콘다를 설치했다면 jupyter가 포함되어 있기 때문에 그냥 사용하면 됨

Jupyter 단축키

명령	short cut
편집모드 진입	enter
편집모드 탈출	esc
셀 실행	ctrl + enter
셀 실행하고 다음 새로운 셀 생성	shift + enter
도움말	shift + tab
자동완성	tab
셀 복사	c
셀 붙여넣기	v
셀 삭제	dd

Jupyter 이해하기

• document하나가 별도의 python process로 구동 (재기동 가능)
• document내에 cell들은 한 process에서 구동되기 때문에, 같은 상태, 메모리를 공유

jupyter(ipython)에서 in/out과 stdout, stderr는 다르게 표시됨

Coding Convention

• 상수는 대문자
• 클래스명은 CamelCase
• 변수와 함수는 _으로 구분된 단어의 조합
• _ 한 글자는 dummy 변수를 표현할 때 사용 (다국어모듈에서도 사용)
• _로 시작하는 이름은 외부에 노출하고 싶지 않을때 사용 (클래스, 모듈의 private의미, 등)
• __로 시작하는 이름은 가급적 사용 X (python의 예약어들이 많아서 문제가 생길 수 있음)

Indentation

굉장히 중요함!!!

• 들여쓰기 자체가 문법
• 탭 혹은 스페이스를 이용하여 들여쓰기 할 수 있음

  def hello():
      print('world')
      if True:
          print('hello')
          print('hello')
  

[예제] 아래 문장을 python에서는 어떻게 표현할까?

if (condition) {}

pass statement를 사용하면 됨 (문법규칙을 충족시키기 위해 아무것도 하지 않는 문장임을 표시할 때 사용)

if condition:
    pass

기본문법

주석, 변수, 변수타입

주석

3가지 방식으로 표현 가능

# this is a comment
'''this is a comment'''
"""이것도 주석"""

변수

• 변수는 선언시점에 반드시 어떤 값이든 할당해야 함

• 타입은 지정 X

• 값을 지정하는 시점에 타입이 동적으로 결정(변경)

  python3.6에서는 static type checking을 도와주는 문법이 추가됨

  a : str = 'hello'
  b : int = 3
  

• 변수를 재정의하면 타입이 바뀜

  a = None  # 아무것도 아님을 표현할 때 사용, Java의 NULL과 같은 의미
  a = 1
  a = "str"
  

• 변수의 모든 참조가 삭제되면 python이 자동으로 메모리에서 해제함. (garbage collector)

변수타입

숫자, 문자열, List, Dictionary, Tuple, Set

숫자

int, float, bool

python은 숫자뿐만 아니라 전부 객체로 인식 (심지어 함수도 객체🙉)

# dir 함수 : 해당 객체가 어떤 변수와 메소드(method)를 가지고 있는지 나열
>>> dir(3)[:3]
['__abs__', '__add__', '__and__']

bool타입은 숫자이면서 객체

>>> isinstance(True, int), isinstance(True, object)
(True, True)

문자열

• 문자열 포매팅

  name = '홍길동'
  age = 30
  print("나의 이름은 %s입니다. 나이는 %d입니다." % (name, age))
  print("나의 이름은 {0}입니다. 나이는 {1}입니다.".format(name, age))
  print(f'나의 이름은 {name}입니다. 나이는 {age}입니다.')
  

• 문자열 인덱싱

  "파이썬은 0부터 숫자를 센다."

  >>> a = "Life is too short, You need Python"
  >>> a[0]
  'L'
  >>> a[12]
  's'
  >>> a[-1]
  'n'
  

• 문자열 슬라이싱

  >>> a = "20010331Rainy"
  >>> year = a[:4]
  >>> day = a[4:8]
  >>> weather = a[8:]
  >>> year
  '2001'
  >>> day
  '0331'
  >>> weather
  'Rainy'
  

• 🤓 "Pithon"이라는 문자열을 "Python"으로 바꾸려면?

  >>> a = "Pithon"
  >>> a[1]
  'i'
  >>> a[1] = 'y'
  

  a라는 변수에 "Pithon"이라는 문자열을 대입하고 a[1]의 값이 i니까 a[1]을 y로 바꾸어 주는 로직은....
  당연히 에러가 발생함!!!
  왜냐하면 문자열의 요소값은 바꿀 수 있는 값이 아님
  (문자열, 튜플 등 의 자료형은 그 요소값을 변경할 수 없기 때문에 immutable한 자료형이라고도 함)

  👉 위에서 살펴본 슬라이싱 기법을 이용하면 됨

  >>> a = "Pithon"
  >>> a[:1]
  'P'
  >>> a[2:]
  'thon'
  >>> a[:1] + 'y' + a[2:]
  'Python'
  

• 형변환

  # 문자열 -> 숫자, 소수 -> 정수
  >>> int("345"), int(3.45)
  (345, 3)
  

  # 정수 -> 소수
  >>> float(3)
  3.0
  

  # 숫자 -> 문자열
  >>> str(345)
  '345'
  

  # python은 묵시적인 형변환을 지원하지 않기 때문에 연산시에는 주의가 필요합니다.
  >>> try:
  ...     print(str(345) + "hello")
  ... except TypeError as e:
  ...     print(e)
  
  345hello
  

List

• 기존 프로그래밍 언어로 치자면 배열과 비슷

• 길이의 제한 X

• 무엇이든! 섞어서! 담기 가능 --> 실제로 이렇게 쓸 일은 거의 없음

• 02-3 리스트 자료형 - 점프 투 파이썬

  >>> mylist = [1,2]
  >>> mylist.append(1)
  >>> mylist
  [1, 2, 1]
  

  >>> mylist = list("helloworld")
  >>> print(mylist)
  >>> for char in mylist:
  ...     print(char, end="")
  ['h', 'e', 'l', 'l', 'o', 'w', 'o', 'r', 'l', 'd']
  helloworld
  

  >>> a = [1,2,3]
  >>> b = a[:1] + a[1:]
  >>> a == b, id(a) == id(b)
  (True, False)
  

  >>> id([]), id(["1","3"]), id([1,2,3])
  (4393359240, 4393359240, 4393359240)
  

Dictionary

• key와 value를 한 쌍으로 갖는 자료형

• 02-5 딕셔너리 자료형 - 점프 투 파이썬

  >>> phonebook = {
  ...     "John" : 938477566,
  ...     "Jack" : 938377264,
  ...     "Jill s" : 947662781
  ... }
  >>> phonebook["John"] = 838477561
  >>> phonebook
  {'John': 838477561, 'Jack': 938377264, 'Jill s': 947662781}
  

  >>> phonebook = dict(John=938477566, Jack=938377264, Jill=947662781)
  >>> print(len(phonebook))
  3
  
  >>> for entry in phonebook:
  ...     print(entry, phonebook[entry])
  John 938477566
  Jack 938377264
  Jill 947662781
  
  >>> for name, number in phonebook.items():
  ...     print("Phone number of %s is %d" % (name, number))    
  Phone number of John is 938477566
  Phone number of Jack is 938377264
  Phone number of Jill is 947662781
  

Tuple

• 튜플(tuple)은 리스트와 거의 비슷함

• 리스트와 튜플 차이점

  • 리스트는 대괄호[]로 둘러싸지만 튜플은 괄호() 사용
  • 리스트는 그 값의 생성, 삭제, 수정이 가능하지만 튜플은 그 값을 바꿀 수 없음!!! (Immutable)

• 튜플이 굳이 왜 필요할까??

  • 리스트보다 빠름
  • 이 데이터는 변하지 않을 거라는 믿음(자신감)
  • 외부(DB, 네트웍)에서 온 조회성 데이터같은 것을 표현하기에 적합
  • 함수의 argument는 tuple로 전달됨
    (positional 형태로 전달되는 인자들은 args라는 tuple에 저장되며, keyword 형태로 전달되는 인자들은 kwargs라는 dict에 저장)
  • 변하지 않기 때문에 hashable할 수 있고, dictionary의 key로도 쓰일 수 있음

  >>> t1 = (1, 2, 'a', 'b')
  >>> del t1[0]
  ---------------------------------------------------------------------------
  TypeError                                 Traceback (most recent call last)
  <ipython-input-4-f66ca102cafc> in <module>
      1 t1 = (1, 2, 'a', 'b')
  ----> 2 del t1[0]
  
  TypeError: 'tuple' object doesn't support item deletion
  

Set

• 중복을 허용하지 X

• 순서가 X(Unordered)

• 리스트나 튜플은 순서가 있기 때문에 인덱싱을 가능하지만 Set 자료형은 순서가 없기(unordered) 때문에 인덱싱으로 값을 얻을 수 없음(이런 점은 딕셔너리와 비슷)

  ※ 중복을 허용하지 않는 Set의 특징은 자료형의 중복을 제거하기 위한 필터 역할로 종종 사용되기도 함

• Set 자료형이 정말 유용하게 사용되는 경우는 다음과 같이 교집합, 합집합, 차집합을 구할 때

  # 교집합, 합집합, 차집합 구하기
  >>> s1 = set([1, 2, 3, 4, 5, 6])
  >>> s2 = set([4, 5, 6, 7, 8, 9])
  
  >>> print(s1 & s2)
  >>> print(s1.intersection(s2))
  >>> print(s1 | s2)
  >>> print(s1.union(s2))
  >>> print(s1 - s2)
  >>> print(s2.difference(s1))
  {4, 5, 6}
  {4, 5, 6}
  {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}
  {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}
  {1, 2, 3}
  {8, 9, 7}
  

• Set 자료형 추가 및 제거

  # 1개 추가
  >>> s1.add(7)
  >>> print(s1)
  {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7}
  
  # 여러 개 추가
  >>> s1.update([8, 9])
  >>> print(s1)
  {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}
  
  # 특정 값 제거
  >>> s1.remove(9)
  >>> print(s1)
  {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}
  

조건문

• 기본 형태

  if 조건문:
      수행할_문장1
      수행할_문장2
      ...
  elif 조건문:
      수행할_문장a
      수행할_문장b
      ...
  ...
  else:
      수행할_문장A
      수행할_문장B
      ...
  

• 인덴트에 매우매우 주의 필요!!!
  아래 케이스도 오류가 남 ㄷㄷㄷ

  if 조건문:
      수행할_문장1
      수행할_문장2
          수행할_문장3
  

자료형의 참과 거짓

자료형	참	거짓
숫자	0이 아닌 숫자	0
문자열	"abc"	""
리스트	[1,2,3]	[]
튜플	(1,2,3)	()
딕셔너리	{"a":"b"}	{}

>>> money = 1
>>> if money:
...     print(money)
1

비교 연산자

비교연산자	설명
x < y	x가 y보다 작다
x > y	x가 y보다 크다
x == y	x와 y가 같다
x != y	x와 y가 같지 않다
x >= y	x가 y보다 크거나 같다
x <= y	x가 y보다 작거나 같다

>>> money = 2000
>>> if money >= 3000:
...     print("택시를 타고 가라")
... else:
...     print("걸어가라")
걸어가라

Loop

While문

조건문이 참인 동안에 while문 아래에 속하는 문장들이 반복해서 수행

>>> treeHit = 0
>>> while treeHit < 10:
...     treeHit = treeHit +1
...     print("나무를 %d번 찍었습니다." % treeHit)
...     if treeHit == 10:
...         print("나무 넘어갑니다.")
나무를 1번 찍었습니다.
나무를 2번 찍었습니다.
나무를 3번 찍었습니다.
나무를 4번 찍었습니다.
나무를 5번 찍었습니다.
나무를 6번 찍었습니다.
나무를 7번 찍었습니다.
나무를 8번 찍었습니다.
나무를 9번 찍었습니다.
나무를 10번 찍었습니다.
나무 넘어갑니다.

continue, break

>>> a = 0
>>> while True:
...     a = a+1
...     if a % 2 == 0:
...         continue
...     elif a > 10:
...         break
...     print(a)
1
3
5
7
9

For문

• 기본 형태

  for 변수 in 리스트(또는 튜플, 딕셔너리, Set, 문자열):
      수행할 문장1
      수행할 문장2
      ...
  

• List Loop (각 요소들이 튜플)

  >>> a = [(1,2), (3,4), (5,6)]
  >>> for (first, last) in a:
  ...     print(first + last)
  3
  7
  11
  

• Dictionary Loop

  >>> d = {'hello': 1, 'world': 2}
  >>> for k in d:
  ...     print(k)
  hello
  world
  >>> for key, value in d.items():
  ...     print(key, value)
  hello 1
  world 2
  

• 문자열 Loop

  >>> for char in "thankyou":
  ...     print(char, end=' ')
  t h a n k y o u 
  

• index를 함께 보고 싶을 때

  >>> a = ['tic', 'tac', 'toe']
  >>> for i in range(len(a)):
  ...     print(i, a[i])
  0 tic
  1 tac
  2 toe
  >>> for i, v in enumerate(a):
  ...     print(i, v)
  0 tic
  1 tac
  2 toe
  

List comprehension

리스트 안에 for문을 포함

• 기존 for문

>>> a = [1,2,3,4]
>>> result = []
>>> for num in a:
...     result.append(num*3)
...
>>> print(result)
[3, 6, 9, 12]

• list comprehension

>>> result = [num * 3 for num in a]
>>> print(result)
[3, 6, 9, 12]

Decorator

decorator는 보통 다음의 경우에 사용

• 함수 호출 전, 호출 후 시점에 로직을 넣고 싶을 때
• 함수 arguments를 검사하고 싶을 때
• 함수 return값을 검사하고 싶을 때

@logging_call
@check_input_x
def square(x):
    return x*x

import datetime

def datetime_decorator(func):
    def decorated():
        print(datetime.datetime.now())
        func()
        print(datetime.datetime.now())
    return decorated()

@DatetimeDecorator
def main_function_1():
    print("MAIN FUNCTION 1 START")

@DatetimeDecorator
def main_function_2():
    print("MAIN FUNCTION 2 START")

@DatetimeDecorator
def main_function_3():
    print("MAIN FUNCTION 3 START")

main_function_1()
main_function_2()
main_function_3()

# 실행 결과
2018-11-06 18:56:16.800866
MAIN FUNCTION 1 START
2018-11-06 18:56:16.801221
2018-11-06 18:56:16.801284
MAIN FUNCTION 2 START
2018-11-06 18:56:16.801320
2018-11-06 18:56:16.801410
MAIN FUNCTION 3 START
2018-11-06 18:56:16.801459

참고자료

점프 투 파이썬 WikoDocs
WHAT SHOULD I LEARN AS A BEGINNER: PYTHON 2 OR PYTHON 3?
다양한 Python들!
python decorator (데코레이터) 어렵지 않아요