Sungbin Lee

지식을 인덱싱하는 공간

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파이썬 문법

들여쓰기(Indent)

파이썬의 대표적인 특징 중 하나는 코드 블록을 들여쓰기로 구분한다는 것입니다. 이 들여쓰기 규칙은 PEP 8 (Python Enhancement Proposal 8)에서 제공하는 공식 가이드에 따라서 4칸의 공백을 원칙으로 합니다. 들여쓰기는 코드 블록의 시작을 나타내고, 같은 레벨의 코드 블록은 동일한 들여쓰기 수준을 가져야 합니다.

아래는 들여쓰기의 예시입니다.

def main():
    if True:
        print("조건이 참입니다.")
        for i in range(3):
            print("반복문 안의 코드입니다.")
        print("반복문 종료")
    else:
        print("조건이 거짓입니다.")
    
    print("함수 종료")

이 예시에서 볼 수 있듯이, 각 코드 블록은 4칸씩 들여쓰기되어 있으며, 코드 블록의 시작과 끝이 들여쓰기로 명확하게 구분되어 있습니다. 이렇게 들여쓰기를 사용하여 파이썬은 코드의 구조를 파악하고 실행합니다.

들여쓰기 규칙을 잘 따르면 코드의 가독성이 향상되며, 문법 오류를 방지할 수 있습니다. 그러므로 파이썬 코드를 작성할 때는 항상 PEP 8 가이드에 따른 인덴트 규칙을 준수하는 것이 좋습니다.

네이밍 컨벤션

파이썬은 네이밍 컨벤션 측면에서 스네이크 케이스(Snake Case)를 따릅니다. 스네이크 케이스는 변수, 함수, 메서드, 모듈 등의 이름을 작성할 때 단어들을 모두 소문자로 쓰고 단어 사이를 언더스코어(_)로 구분하는 방식입니다. 이는 파이썬의 PEP 8 스타일 가이드에 포함되어 있으며, 파이썬 커뮤니티에서 권장하는 규칙 중 하나입니다.

변수 이름: my_variable
함수 이름: calculate_average_score()
모듈 이름: my_module

파이썬 커뮤니티는 코드의 일관성과 가독성을 높이기 위해 스네이크 케이스를 선호하며, PEP 8과 파이썬의 철학인 파이썬다운(Pythonic) 코드 작성 방식을 따르는 것이 중요합니다.

타입 힌트

파이썬은 동적 타이핑 언어로 유명하지만, PEP 484부터는 타입 힌트(type hint)를 지원하게 되었습니다. 이를 통해 개발자는 변수, 함수 매개변수, 함수 반환값 등에 대한 타입 정보를 제공하고, 이 정보를 통해 타입 검사 도구와 IDE 등이 타입 체크와 코드 자동 완성을 지원할 수 있게 되었습니다. 파이썬 3.5 버전부터 이 타입 힌트를 사용할 수 있으며, 이를 활용하여 코드의 가독성과 안정성을 높일 수 있습니다.

타입 힌트의 예시:

def add_numbers(a: int, b: int) -> int:
    return a + b

result = add_numbers(3, 5)

위의 코드에서 함수 add_numbers의 매개변수 a와 b, 그리고 반환값이 int 타입으로 타입 힌트가 제공되었습니다.

타입 힌트가 중요한 이유:

  • 가독성 향상: 타입 힌트를 사용하면 코드를 읽는 사람들이 변수나 함수의 의도된 타입을 쉽게 이해할 수 있습니다. 이로써 코드의 가독성이 향상되며, 다른 개발자들과의 협업이 더 쉬워집니다.

  • 타입 체크 도구 지원: 타입 힌트를 사용하면 타입 검사 도구, 예를 들어 mypy와 같은 도구를 활용하여 코드의 타입 안정성을 검증할 수 있습니다. 이를 통해 런타임 오류를 사전에 방지할 수 있습니다.

리스트 컴프리핸션

리스트 컴프리헨션은 Python에서 리스트를 생성하거나 변형하는 간결한 방법을 제공합니다. map 및 filter 함수와 비교했을 때, 리스트 컴프리헨션은 코드의 가독성을 높일 뿐만 아니라 코드를 간결하게 유지할 수 있습니다. 1에서 10까지의 제곱을 포함하는 리스트 생성 예제:

squares = [x**2 for x in range(1, 10 + 1)]
print(squares)
#[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

제너레이터

제너레이터(Generator)는 반복(iteration)을 지원하는 파이썬의 특별한 종류의 함수입니다. 제너레이터는 값을 만들어 내는 함수로, 값을 생성하고 호출자에게 하나씩 반환하는 동안 중간 상태를 유지합니다. 이를 통해 메모리를 효율적으로 사용할 수 있으며, 큰 데이터 집합을 처리할 때 유용합니다. 제너레이터 함수에서 yield 키워드를 사용하여 값을 반환합니다. 이 yield 키워드는 함수의 실행 상태를 일시 중지하고 호출자에게 값을 반환하며, 다음 호출 시 이전 상태를 유지한 채로 계속 실행됩니다.

def number_generator(n):
    for i in range(n):
        yield i

# 제너레이터 생성
gen = number_generator(100000000)

# 반복문을 통해 제너레이터의 값을 하나씩 얻어옴
for num in gen:
    print(num)

위의 함수는 1부터 1억까지의 숫자를 생성하는 제너레이터 함수를 정의합니다. 이 함수는 yield를 사용하여 값을 반환하고 함수의 상태를 유지합니다. 반복문을 통해 이 제너레이터를 호출하면, 각 반복마다 다음 값을 반환하게 됩니다. 이러한 방식으로 제너레이터를 사용하면 큰 데이터 집합을 메모리에 한꺼번에 로드하지 않고 필요한 값만 생성하여 효율적으로 처리할 수 있습니다.

range

대표적인 제너레이터 함수 중 하나가 range() 함수입니다. range() 함수는 숫자의 시퀀스를 생성하는 데 사용됩니다. 아래는 100만개 숫자를 생성하는 두가지 예시입니다.

import sys

a = range(1000000)
sys.getsizeof(a)
# range() 함수를 사용한 경우 메모리 사용량: 48 bytes

b = (n for n in range(1000000))
sys.getsizeof(b)
# 리스트 컴프리핸션을 사용한 경우 메모리 사용량: 8697456 bytes

‘range()’ 함수는 더 효율적으로 메모리를 사용하는 것을 보여줍니다. 리스트 컴프리헨션을 사용하면 모든 값을 한 번에 생성하여 메모리 사용량이 가장 높습니다.

enumerate

enumerate() 함수는 파이썬에서 자료형(리스트, 집합, 튜플)을 인덱스와 함께 열거하는 데 사용되는 함수입니다. 이 함수는 열거 객체(enumerate object)를 생성하며, 각 요소와 해당 인덱스를 포함합니다. 주로 반복문에서 요소와 인덱스를 함께 사용할 때 편리하게 활용됩니다.

예시:

a = ['apple', 'banana', 'cherry']
for i, v in enumerate(a):
    print(f"인덱스 {i}: {v}")

결과:

인덱스 0: apple
인덱스 1: banana
인덱스 2: cherry

// 나눗셈 연산자

파이썬 2 이하에서는 기본 나눗셈 연산자 / 는 타입을 유지합니다. 따라서 정수를 정수로 나누어도 정수 형태의 결과를 반환합니다. 예를 들어, 5 / 3을 실행하면 결과는 1이 됩니다.

그러나 파이썬 3 이상에서는 나눗셈 연산자 동작 방식이 변경되었습니다. PEP 238에서 이 변경이 제안되었고, 파이썬 3 이상에서는 / 연산자를 사용하여 나눗셈을 하면 항상 부동 소수점 형태의 결과가 반환됩니다. 즉, 5 / 3을 실행하면 결과는 1.6666666666666667과 같은 부동 소수점 숫자가 반환됩니다.

이와는 별도로, 파이썬 3 이상에서는 정수형을 나눗셈할 때 몫을 구하기 위해 // 연산자를 사용할 수 있습니다. // 연산자는 나눗셈 결과의 소수 부분을 버리고 정수 몫만 반환합니다. 예를 들어, 5 // 3을 실행하면 결과는 1이 됩니다.

나머지를 구하기 위해서는 % 연산자를 사용하고, 몫과 나머지를 함께 구하기 위해 divmod() 함수를 사용할 수 있습니다.

# 파이썬 2 이하에서 나눗셈 연산
result = 5 / 3
print(result)  # 출력: 1

# 파이썬 3 이상에서 나눗셈 연산
result = 5 / 3
print(result)  # 출력: 1.6666666666666667

# 정수 몫을 구하기 위해 // 연산자 사용
integer_quotient = 5 // 3
print(integer_quotient)  # 출력: 1

# 나머지를 구하기 위해 % 연산자 사용
remainder = 5 % 3
print(remainder)  # 출력: 2

# 몫과 나머지를 함께 구하기 위해 divmod() 함수 사용
quotient, remainder = divmod(5, 3)
print(quotient)  # 출력: 1
print(remainder)  # 출력: 2

print

디버깅을 위해 print() 함수를 사용하는 것은 매우 일반적입니다. 아래에 몇 가지 print() 함수를 사용한 예시입니다.

  1. 콤마(,)로 값을 구분하여 출력하는 방법: 
    x = 10
y = 20
print("x:", x, "y:", y)
# 출력: x: 10 y: 20
  2. sep 파라미터를 사용하여 구분자를 지정하는 방법: 
    x = 10
y = 20
print(x, y, sep=', ')
# 출력: 10, 20
  3. end 파라미터를 사용하여 줄 바꿈을 제한하는 방법: 
    for i in range(5):
 print(i, end=' ')
# 출력: 0 1 2 3 4
  4. 리스트를 출력할 때 join()을 사용: 
    my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
print(', '.join(map(str, my_list))
# 출력: 1, 2, 3, 4, 5
  5. 인덱스와 값을 함께 출력하는 예시: ```python fruits = [“apple”, “banana”, “cherry”] for index, fruit in enumerate(fruits): print(“Index {} - {}”.format(index + 1, fruit))

    출력:

    Index 1 - apple

    Index 2 - banana

    Index 3 - cherry

6. f-string을 사용한 예시(파이썬 3.6+):
```python
name = "Sungbin"
age = 26
print(f"My name is {name} and I am {age} years old.")
# 출력: My name is Sungbin and I am 26 years old.

pass

코딩할 때 전체 구조를 먼저 잡아두고 내부 구현을 나중에 차근차근 진행하는 것은 매우 유용한 접근 방식입니다. 이렇게 하면 코드를 모듈화하고 개발 작업을 효과적으로 관리할 수 있습니다. 파이썬에서 pass는 널 연산으로, 아무것도 수행하지 않는 역할을 합니다. 주로 아직 구현되지 않은 코드 블록을 나타내는 데 사용됩니다. 이것은 다음과 같은 상황에서 유용합니다:

  1. 코드 스켈레톤 작성: 프로젝트의 초기 단계에서 전체 구조를 설계하고 함수, 클래스 등의 뼈대를 만들 때 pass를 사용하여 구현하지 않은 부분을 표시합니다. ```python def my_function(): pass # 나중에 구현할 내용

class MyClass: def my_method(self): pass # 추후에 메서드 구현 예정


2. 인덴트 오류 방지: if, for, while 등의 제어 구문에서 코드 블록이 필요하지만 아직 내부 구현이 준비되지 않았을 때, pass를 사용하여 인덴트 오류를 방지할 수 있습니다.
```python
if condition:
    pass  # 아직 코드를 작성하지 않았음

이러한 방식으로 pass를 사용하여 아직 구현되지 않은 부분을 나타내면 코드의 전체 구조를 잡아두고 나중에 추가적인 구현을 할 수 있습니다. 이것은 개발 프로세스를 더 효율적으로 관리하고 다른 개발자와 협업할 때 코드의 명확성을 유지하는 데 도움이 됩니다.

locals

locals() 함수는 현재 스코프(로컬 스코프)에 있는 모든 변수와 그들의 값들을 딕셔너리로 반환하는 파이썬 내장 함수입니다. 이것은 디버깅 작업에서 매우 유용합니다. pprint 함수를 사용하여 이 딕셔너리를 출력하면, 클래스 내부의 모든 로컬 변수를 쉽게 검사할 수 있습니다.

import pprint

class MyClass:
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y

    def calculate_sum(self):
        sum_result = self.x + self.y

        # 로컬 변수 출력
        pprint.pprint(locals())

my_instance = MyClass(5, 7)
my_instance.calculate_sum()

pprint를 사용하여 locals() 함수의 결과를 출력하면 로컬 변수들을 구조적으로 볼 수 있습니다.

{'self': <__main__.MyClass object at 0x7f995f986220>,
 'sum_result': 12,
 'x': 5,
 'y': 7}

이렇게 클래스 내부의 모든 로컬 변수를 출력하고, 디버깅할 때 변수 값을 확인하는 데 도움이 됩니다. pprint를 사용하면 출력이 더 가독성이 있어 디버깅 프로세스를 간편하게 만들 수 있습니다.

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