Python

 

 

Python

- 컴퓨터의 CPU, RAM, SSD를 활용하기 위해서 학습

• 변수선언 : RAM 사용 문법 : 식별자(저장공간을 구분하는 문자열) : PEP20, PEP8(autopep8,flake8)
• 데이터타입 : RAM 효율적 사용 문법 : int, float, bool, str, list, tuple, dict, set
• 연산자 : CPU 사용 문법 : 산술, 비교, 논리, 할당, 멤버 ...
• 조건문, 반복문 : if, elif, else : while, for, break, continue, range() ...
• 함수 : 반복 사용되는 코드를 묶어서 코드 작성 실행 : def, return, scope(global), lambda ...
• 클래스 : 변수, 함수를 묶어서 코드 작성 실행 : 객체지향 구현 : class, self, special methods(생성자)
• 모듈 : 변수, 함수, 클래스를 파일로 묶어서 코드 작성 실행 : 확장자 .py
• 패키지 : 여러개의 모듈을 디렉토리로 묶어서 관리 : 버전정보 : import, from, as
• 입출력 : SSD 사용 문법 : RAM(object) > SSD(file), SSD(file) > RAM(object) : pickle

# python 철학
import this 

# 형식에 맞게 바꾸어줌
# pip install autopep8
python autopep8 file_name.py

# pip install flake8
flake8 file_name.py

 

Class

• 변수, 함수를 묶어서 코드 작성 실행
• 객체지향 구현 : 실제세계를 모델링하여 프로그램을 개발하는 개발 방법론 : 협업이 용이함
• 함수 사용 : 함수선언(코드작성) > 함수호출(코드실행)
• 클래스 사용
  • 클래스 선언(코드작성:설계도작성) > 객체생성(메모리사용:제품생산) > 메서드실행(코드실행:제품사용)
  • 메서드 : 클래스안에 선언되는 함수
• class 식별자 : UpperCamelCase, PascalCase(0), snake_case(X:변수,함수)

# 1. 클래스선언 : 코드작성
# 예금계좌 : Acount클래스 : belance, deposit(), withdraw()
class Account :
    balance = 0
    
    def deposit(self, amount):
        self.balance += amount
        
    def withdraw(self, amount):
        self.balance -= amount
        
        
# 2. 객체생성 : 메모리사용
acc1 = Account()
acc2 = Account()

#dir() : 객체 안에 들어있는 변수, 함수 목록 출력
dir(acc1)[-3:], dir(acc2)[-3:]
# (['balance', 'deposit', 'withdraw'], ['balance', 'deposit', 'withdraw'])


# 3. 메서드실행 : 코드실행
acc1.balance = 1000
acc1.balance, acc2.balance
# (1000, 0)

acc1.withdraw(600)
acc2.deposit(3000)
acc1.balance, acc2.balance
# (400, 3000)


# acc 객체 클래스 : Account : balance, withdraw(), deposit()
# acc 객체 데이터타입 : Account : 사용자정의 데이터타입
type(acc1) # __main__.Account

 

 

- 객체 

# > 객체는 어떤 데이터타입(클래스)인지에 따라서 사용가능한 변수, 메서드가 달라집니다.
# data1 객체 데이터타입 : str
# data1 객체 클래스 : str : Upper(), lower(), join() ...
data1 = 'python'
type(data1) # str

dir(data1)[-3:] #['translate', 'upper', 'zfill']

# data2 객체 데이터타입, 클래스 : list
data2=[1,3,2]
type(data2) #list

dir(data2)[-3:] #['remove', 'reverse', 'sort']


# arr 객체 데이터 타입 : array
import numpy as np
arr = np.array([1,2,3])
type(arr),arr #(numpy.ndarray, array([1, 2, 3]))

 

# 현재 선언된 변수 초기화
%reset

# 변수, 함수는 둘다 객체입니다.
data = 1
def plus():
    return 1+2
type(data),type(plus) #(int, function) 

# 현재 선언된 객체 목록 출력
%whos

 

special methods

• 특별한 기능을 하는 메서드
• 앞뒤로 __가 붙은 메서드
• 대표적으로 생성자 메서드

1. __init__(self) : 생성자 메서드

# 생성자 메서드 : __init__(self)
# - 특별한 기능 : 객체 생성시 실행되는 메서드

# 클래스선언
class Account :
    # 생성자 메서드 : 메서드에서 사용되는 변수의 초기값 설정하는 용도 사용
    def __init__(self, balance):
        self.balance = balance
    def deposit(self, amount):
        self.balance += amount
    def withdraw(self, amount):
        self.balance -= amount
        
        
 
# 객체생성 : 메모리사용 : 원자재사용
acc = Account(1000)

# 메서드호출 : 불량품 생산
acc.deposit(1000)

acc.balance #2000

 

 

2. __add__() : + 연산자에 대한 코드 정의

d1, d2 = 1, 2
d3, d4 = '3', '4'

type(d1), type(d2), type(d3), type(d4) # (int, int, str, str)

# 데이터 타입이 다르면 같은 연산자라도 다르게 연산 수행 됩니다.
d1 + d2, d3 + d4 # (3, '34')

# __add__ : +연산자에 대한 코드 정의
# dir(d1)
# int 클래스의 __add__() 메서드 호출
d1.__add__(d2) # 3


# dir(d3)
# str 클래스의 __add__() 메서드 호출
d3.__add__(d4) # '34'


class Number :
    def __init__(self, data):
        self.data = data
    def __add__(self, obj):
        self.data -= obj.data
        return self.data
        
num1 = Number(3)
num2 = Number(2)
num1 + num2 # num1이 __add__ 호출, num2가 obj파라미터로 호출
# 1