참고 사이트 : Intermediate python (http://book.pythontips.com/en/latest/)
참고 블로그 : https://3months.tistory.com/347?category=753896

*agrs 정의¶

*args : non-keyworded arguments로 요소 나열 or *리스트이 들어가 함수내부에서 리스트로 사용
1) 함수 정의시 *를 붙혀서 인자로 만들고, 함수 내부에서는 리스트로 사용한다.
2) 함수 호출시, 여러요소를 나열해서 넣어준다.
3) 함수 호출시, 정의해논 리스트를 넣어줄려면 *를 붙혀서 넣어준다.

normal arg + *args¶

함수호출시, 여러요소를 리스트처럼 나열해서 넣어 사용 ( [ ] 리스트는 넣으면 안됨)

def test_var_args(first_arg, *args):
    print('첫번째 변수 : ' , first_arg)
    
    for arg in args:
        print('*args 목록 : ', arg)

test_var_args('조재성', '김석영', '조재경', '조아라')

첫번째 변수 :  조재성
*args 목록 :  김석영
*args 목록 :  조재경
*args 목록 :  조아라

미리 만든 리스트를 * 붙혀서 전달하기¶

param = ['김석영', '조재경','조아라']
test_var_args('조재성', *param)

첫번째 변수 :  조재성
*args 목록 :  김석영
*args 목록 :  조재경
*args 목록 :  조아라

만약 안붙힌 리스트를 \args 자리에 전달하면?¶

함수내부에서 리스트로서 사용이 안되고, 덩어리체 붙어있다
나열해서 넣어주든지, *를 붙힌 리스트를 넣어준다

test_var_args('조재성', param)

첫번째 변수 :  조재성
*args 목록 :  ['김석영', '조재경', '조아라']

**kwargs의 정의¶

**kwargs : keyworded arguments로 key1=value1, key2=value2 의 요소 나열 or **딕셔너리이 들어가 함수내부에서 딕셔너리로 사용
1) 함수 정의시 **를 붙혀서 인자로 만들고, 함수 내부에서는 딕셔너리로 사용한다.
2) 함수 호출시, 여러 요소를 key1=value1 형태로 나열해서 넣어준다.
3) 함수 호출시, 정의된 딕셔너리를 넣어줄려면 **를 붙혀서 넣어준다.

def greet_me(**kwargs):
    print('kwargs.items() : ',kwargs.items())
    for key, value in kwargs.items():
        print( f'{ key } (key) = { value } (value)')

key=value 형태로 요소를 나열하는 경우¶

greet_me(name = '조재성', 학교 = '동신대')

kwargs.items() :  dict_items([('name', '조재성'), ('학교', '동신대')])
name (key) = 조재성 (value)
학교 (key) = 동신대 (value)

미리 정의한 딕셔너리에 **를 붙혀 대입¶

kwargs = { 
         'name' : '조재성',
         '학교' : 'dsu'
}
greet_me(**kwargs)

kwargs.items() :  dict_items([('name', '조재성'), ('학교', 'dsu')])
name (key) = 조재성 (value)
학교 (key) = dsu (value)

만약 딕셔너리만 그대로 넣어버리면?¶

greet_me(kwargs)

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-10-8adf3a7faafc> in <module>
----> 1 greet_me(kwargs)

TypeError: greet_me() takes 0 positional arguments but 1 was given

decorator + 가변길이 인수목록(args, kwargs) 같이 사용하기¶

decorator복습

decorator함수는 그것을 필요로하는 함수를 인자로 받아, 중복되는 내용과 함께 배치한다.
중복되는 내용을 decorator로 해결하고 싶은 함수는, @decorator함수 와 같이 정의한다.
함수를 실행해주면, decorator가 실행된다.

decorator의 문제점

데코당할 함수의 인자 개수가 같을 때만, 중복으로 사용할 수 있다.
만약, 함수1과 함수2의 인자 개수가 다를 때는, decorator를 반복해서 사용할 수 없다.

**kwargs 나 *args를 이용하여, 함수1과 함수2의 인자수가 다르더라도 반복해서 decorator를 사용할 수 있다.

decorator로 들어오는 함수를 반복되는 내용으로 wrapper해주는 wrapper함수의 인자를 넣어준다-> 내부에서 중복내용과 배치되는, 들어오는 함수도 인자를 넣어준다.
- 기존에는 들어오는 함수자체가 인자가 없는 함수를 넣어서 wrapper함수안에서도 함수의 인자 사용안하고 print만 했었다.
func(*args, **kwargs)로 인자를 주면, 순서에 상관없이 *리스트나 **딕셔너리 아무거나 대입해서 알아서 처리되는 특징
- 함수의 인자가 한개라도 알아서 처리된다.
- 인자가 여러개 일 때는, *리스트나 **딕셔너리를 활용한다
- 인자가 3개이더라도, 초기값만 설정되어있다면, 2개만 넣어줘도 알아서 처리된다.

# decorator 정의
def logging_decorator(func):
    def wrapper_function( *args, **kwargs):
        print( func.__name__ + " 함수가 호출되었습니다.")
        print( "함수호출 결과 : ", func(*args, **kwargs))
    return wrapper_function

# 함수1 정의 with 데코레이터 
@logging_decorator
def square_number(x):
    return x**2

# 함수2 정의 with 데코레이터 
@logging_decorator
def add_numbers(x=3, y=4):
    return x+y

# 함수3 정의 with 데코레이터 
@logging_decorator
def add_number(x, y, z=5):
    return x+y

add_number()

add_number 함수가 호출되었습니다.
함수호출 결과 :  7

# 인자가 한개라도 알아서 처리된다.
square_number(2)

square_number 함수가 호출되었습니다.
함수호출 결과 :  4

add_number(2, 3)

add_number 함수가 호출되었습니다.
함수호출 결과 :  5

# 인자가 여러개  일 때는, *리스트나 **딕셔너리를 활용한다

# 딕셔너리를 대입
add_numbers( **{"x" :6, "y":4})

# 리스트를 대입
add_numbers( *[3, 2])

add_numbers 함수가 호출되었습니다.
함수호출 결과 :  10
add_numbers 함수가 호출되었습니다.
함수호출 결과 :  5

# 인자가 3개이더라도, 초기값만 설정되어있다면, 2개만 넣어줘도 알아서 처리된다.
add_number(1, 2)

add_number 함수가 호출되었습니다.
함수호출 결과 :  3

참고 블로그 : https://3months.tistory.com/344?category=753896

Decorator의 정의¶

각자 다른 함수인데도, 매번 중복해야하는 내용이 있다면
각 함수를 인자로 받은 뒤, 그안에 매번 중복되는 내용과 같이 새로운 함수를 정의하고
그 함수를 return해주는 함수를 만든다.

decoration 안할 경우¶

매 함수마다 before executing a_func() / after executing a_func() 를 출력하고 싶은데
항상 써줘야한다.

def a_function_requiring_decoration(): 
    print("I am the function which needs some decoration to remove my foul smell") 
 
# 첫줄과 3번째줄은 항상 중복해서 실행시키고 싶다
def b_function(): 
    print("I am doing some boring work before executing a_func()") 
    print("I am the function which needs some decoration to remove my foul smell")   
    print("I am doing some boring work after executing a_func()")

a_function_requiring_decoration()

I am the function which needs some decoration to remove my foul smell

b_function()

I am doing some boring work before executing a_func()
I am the function which needs some decoration to remove my foul smell
I am doing some boring work after executing a_func()

decoration을 쓸 경우¶

# 1. 중복내용이 필요한 함수(a_func)를 인자로 받는 decorator 함수를 정의한다.
def a_new_decorator(a_func):

    # 2. 들어온 함수와 함꼐 중복해야하는 내용까지 같이 수행하는 내부함수를 새롭게 정의한다.
    def wrapTheFunction(): 
        print("I am doing some boring work before executing a_func()") 
        a_func() 
        print("I am doing some boring work after executing a_func()")
        
    # 3. decorator는 중복해야할 내용까지 포함한 함수를 반환해준다. 
    return wrapTheFunction


# 3. 중복해야하는 내용이 필요한 함수 정의
def a_function_requiring_decoration(): 
    print("I am the function which needs some decoration to remove my foul smell")

# 4. decorator 함수에 , 중복해야하는 작업이 필요한 함수를 인자로 넣고, 새로운 함수를 return로 받자.
a_function_requiring_decoration = a_new_decorator(a_function_requiring_decoration) 

# 5. 그 함수를 실행시켜보자.
a_function_requiring_decoration()

I am doing some boring work before executing a_func()
I am the function which needs some decoration to remove my foul smell
I am doing some boring work after executing a_func()

decorator에 기존함수 대입을 @로 구현¶

decorator가 이미 작성된 상태에서
@decorator함수명 을 중복내용을 필요로 하는 함수 정의시 def윗줄에 적어준다.

@decorator 없이 일반 함수 정의¶

def a_function_requiring_decoration(): 
    """Hey you! Decorate me!""" 
    print("I am the function which needs some decoration to " "remove my foul smell") 
    
a_function_requiring_decoration()

I am the function which needs some decoration to remove my foul smell

@decorator와 같이 정의하면 그 함수는 중복해야할 내용까지 같이 수행한다.¶

## 중복내용함수에 @decotator와 같이 정의
@a_new_decorator
def a_function_requiring_decoration(): 
    """Hey you! Decorate me!""" 
    print("I am the function which needs some decoration to " "remove my foul smell") 
    
a_function_requiring_decoration()

I am doing some boring work before executing a_func()
I am the function which needs some decoration to remove my foul smell
I am doing some boring work after executing a_func()

실습해보기¶

def decorator_js(need_func):
    print('decorator에 접속')
    def wrapThefunction():
        print('데코레이터로 매번 사용자 체크 중..')
        
        print('들어온 함수 실행')
        need_func()
        
        print('데코레이터 끝')
    return wrapThefunction

def some_func():
    print('***어떤 함수 작동 중***')

some_func()

***어떤 함수 작동 중***

@decorator_js
def some_func_with_deco():
    print('***어떤 함수 with decorator 작동 중***')

decorator에 접속

some_func_with_deco()

데코레이터로 매번 사용자 체크 중..
들어온 함수 실행
***어떤 함수 with decorator 작동 중***
데코레이터 끝

decorator의 사용¶

authentication_check라는 함수를 decorator로 만들고, 이곳에서는 웹어플리케이션서의 특정 함수마다 중복해서 수행해야할 내용인 사용자 인증을 체크한다고 하자. 만약 다른 함수를 실행할 때, 그 함수의 위에다가 위에다가 @authentication_check 만 붙이면, authentication을 알아서 해주게 된다. 즉

참고 블로그 : https://3months.tistory.com/338?category=753896
참고 사이트 : Intermediate python (http://book.pythontips.com/en/latest/)

MAP¶

map(lambda x: 새로운작업 , list)형태로 iterator를 반환하므로 lambda함수로 기존리스트를 수정한 리스트를
next()로 하나씩 뽑아내거나, list()로 감싸서 한번에 가져올 수 있다.

map 없이새로운 리스트 반환하기¶

items = [1, 2, 3, 4, 5]
squared = []

for i in items:
    squared.append(i ** 2)

squared

[1, 4, 9, 16, 25]

map을 사용하여 수정된 리스트를 한번에 반환¶

items = [1, 2, 3, 4, 5]
(lambda x : x**2, items)

(<function __main__.<lambda>(x)>, [1, 2, 3, 4, 5])

square_map = map(lambda x : x**2, items)
square_map

<map at 0x2e668f65f28>

next(map(lambda x : x**2, items))

1

list(square_map)

[1, 4, 9, 16, 25]

Filter¶

filter(lambda x : x조건 , list ) 의 형태로 해당 list에서 조건을 만족시키는 요소만 뽑아올 수 있다. 마지막에는 list() 로 감싸줘야 리스트로 가져온다.
comprehension 시 if문을 넣는것과 동일 하다

list_ = range(-5, 5)
list_

range(-5, 5)

filter( lambda x : x <0, list_)

<filter at 0x2e668f7a4e0>

list( filter( lambda x : x <0, list_) )

[-5, -4, -3, -2, -1]

## comprehenshion으로 구현
[ x for x in list_ if x<0 ]

[-5, -4, -3, -2, -1]

Reduce¶

reduce(lambda x, y : x + y, 순서형 자료-**(리스트, 튜플, 문자열)**)의 형태로 순서대로 x와 y에 차면서, 그결과는 x에 누적되고 새로운 순서의 요소는 y에 들어와서 계산.

1부터 100까지 for문으로 합 구하기¶

sum_ = 0
for i in range(1, 101):
    sum_ += i
    
sum_

5050

1부터 100까지 reduce로 구하기¶

from functools import reduce

# (1) + (2) -> 3+ (3)  -> 6+ (4)
reduce(lambda x, y : x+y, range(1, 101))

5050

# 다른 예제 - 순서형자료에 list대신 문자열
reduce(lambda x, y : y + x, 'abc')

'cba'

numpy로 쉽게 구하기¶

리스트들의 합을 np.sum()으로 구하기 마치 칼럼의 합을 쉽게 구하듯이

import numpy as np

np.sum( [x for x in range(1, 101)] )

5050

블로그에서 찾은 것¶

https://tariat.tistory.com/529?category=678799

for문 대체¶

temp = [2, 3, 4, 5]
temp

[2, 3, 4, 5]

temp_new = list()
for i in temp:
    temp_new.append(i**2)
    
temp_new

[4, 9, 16, 25]

temp_new_comp = [ i**2 for i in temp]
temp_new_comp

[4, 9, 16, 25]

np.array()로 감싸면 어레이도 생성¶

import numpy as np

np.array( [ i**2 for i in temp] )

array([ 4,  9, 16, 25])

for문 + if문 대체¶

if else 는 for 문 앞에
[ 연산 if 조건 else 연산2 for문 ]
if만 있으 때는 for 문 뒤에
[ 연산 for문 if 조건 ]

temp_new = list()

for i in temp:
    if i > 3:
        temp_new.append(i**2)
    else:
        temp_new.append(i)
        
temp_new

[2, 3, 16, 25]

[ i**2 if i>3 \
else i \
for i in temp]

[2, 3, 16, 25]

[ i**2 if i>3     else i      for i in temp]

[2, 3, 16, 25]

[i**2 for i in temp if i>3]

[16, 25]

우아 한의원 | 조재성 원장의 한의학, 의학통계, 프로그래밍

np.random.shuffle 과 np.random.permutation 정리

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리스트 &amp; 딕셔너리 연산자 정리

리스트 & 딕셔너리 연산자 정리

선형/이진 탐색알고리즘 평가하기 및 주의사항

선형탐색 알고리즘 평가하기

이진탐색 알고리즘 평가하기

나의 정리

알고리즘 평가시 주의사항

[중급4] 가변길이 인자 *args **kwargs with Decorator

*agrs 정의¶

normal arg + *args¶

미리 만든 리스트를 * 붙혀서 전달하기¶

만약 안붙힌 리스트를 \args 자리에 전달하면?¶

**kwargs의 정의¶

key=value 형태로 요소를 나열하는 경우¶

미리 정의한 딕셔너리에 **를 붙혀 대입¶

만약 딕셔너리만 그대로 넣어버리면?¶

decorator + 가변길이 인수목록(args, kwargs) 같이 사용하기¶

[중급3] Decorator for 반복되는 내용을 함수에 입히기

Decorator의 정의¶

decoration 안할 경우¶

decoration을 쓸 경우¶

decorator에 기존함수 대입을 @로 구현¶

@decorator 없이 일반 함수 정의¶

@decorator와 같이 정의하면 그 함수는 중복해야할 내용까지 같이 수행한다.¶

실습해보기¶

decorator의 사용¶

[중급2] 리스트를 사용을 위한 Map, Filter, Reduce

MAP¶

map 없이새로운 리스트 반환하기¶

map을 사용하여 수정된 리스트를 한번에 반환¶

Filter¶

Reduce¶

1부터 100까지 for문으로 합 구하기¶

1부터 100까지 reduce로 구하기¶

numpy로 쉽게 구하기¶

[중급1] comprehension 연습

블로그에서 찾은 것¶

for문 대체¶

np.array()로 감싸면 어레이도 생성¶

for문 + if문 대체¶

알고리즘 평가기준 - 시간복잡도와 점근표기법-O(n)

알고리즘 평가의 2가지 기준

시간 복잡도(Time Complexity)

시간복잡도 계산을 위한 거듭제곱과 로그

시간복잡도 계산을 위한 1부터 n까지의 합

점근 표기법 (Big-O Notation)

점근표기법의 룰

점근표기법을 위와 같이 표기하는 이유?

점근표기법의 의미

VS code 단축키 정리

정렬 알고리즘 - 1. 선택 정렬(index) / 2. 삽입 정렬(value)

4. 가져온 날짜가 문자열(왼쪽정렬)일 때, 날짜데이터터로 한번에 변환(=DATEVALUE()) + 날짜뺄셈(복붙으로 값+원본)해보기

윈도우10 노트북 <-> 태블릿, 스마트폰 미러링(화면 연동) 하는 법 - [ 연결 ]

크롬(chrome) 단축키 및 검색 꿀팁

단축키

검색 꿀팁

for문 유형 / 정수목과 나눈나머지

Windows Anaconda Jupyter notebook(주피터 노트북) 홈 디렉토리 변경 방법

탐색 알고리즘 - 1. 선형 탐색 / 2. 이진 탐색 알고리즘

알고리즘 공부 방법

탐색문제

탐색 알고리즘 2개 비교

언제 선형탐색을 쓸까???

1. psycopg2 라이브러리 설치하기 (feat. PATH설정)

MSWORD - 수정 전/후 파일을 이용해서 달라진 점 비교하기

3. 엑셀 행 삽입의 3가지 방법( 단순 행 삽입 / 복사한 행 삽입 OR 표 만들어 단순 행 삽입)

2. 병합된 셀을 하나씩 나눠서 DB형태로 변환하기 ( 이동옵션>빈셀>상대참조>Ctrl+enter>절대참조 )

리스트 & 딕셔너리 연산자 정리

결과적으로 잔차( `resid( 모델 )`) 에서 체크해야할 사항 3가지