python을 pythonic하게
이 글은 programmers.co.kr의 파이썬을 파이썬답게 무료 강의를 정리한 글입니다.
파이썬에는 코딩을 줄여주는 다양한 함수들이 내장되어있는데,
나는 여전히 C 스타일로 코드를 작성하고 있다.
기본부터 뜯어고치기 위해 코딩을 간소화하는 파이썬의 문법들을 강의를 참고하여 정리하였다.
설명은 별로 없고 이런 문법이 있다 정도의 나열글이다.
좀 더 자세히는 위의 강의를 참고하자. 무료강의인데다가 글+문제로 된 강의이고 생각보다 아주 고퀄이다. (강추!)
몫과 나머지
a//b, a%n
*divmod(a, b)
함수와 unpacking을 같이 사용
10진법 변환기
int(num, base=10)
n칸 기준 정렬
string.ljust(n)
string.center(n)
string.rjust(n)
string 모듈
import string
string.ascii_lowercase # 소문자 abcdefghijklmnopqrstuvwxyz
string.ascii_uppercase # 대문자 ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ
string.ascii_letters #대소문자 모두 abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ
zip 함수
iterable한 원소들을 묶어서 tuple로 리턴
mylist = [ [1,2,3], [4,5,6], [7,8,9] ]
new_list = list(map(list, zip(*mylist))) # [[1,4,7], [2,5,8], [3,6,9]]
map 함수
iterable 원소의 type을 일괄변환
list1 = ['1', '100', '33']
list2 = list(map(int, list1)) # list2 = [1, 100, 33]
join 함수
sequence 원소(스트링/정수 등)를 하나로 붙이기
my_list = [1, 100, 33]
answer = ''.join(my_list) # 110033
itertools
곱집합 구하기
import itertools
iterable1 = 'ABCD'
iterable2 = 'xy'
itertools.product(iterable1, iterable2,) # Ax Ay Bx By Cx Cy Dx Dy
Combination/Permutation(순열과 조합)
import itertools
pool = ['A', 'B', 'C']
print(list(map(''.join, itertools.permutations(pool)))) # 3개의 원소로 수열 만들기
print(list(map(''.join, itertools.permutations(pool, 2)))) # 2개의 원소로 수열 만들기
collections
import collections
my_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 7, 9, 1, 2, 3, 3, 5, 2, 6, 8, 9, 0, 1, 1, 4, 7, 0]
answer = collections.Counter(my_list)
print(answer[1]) # = 4
print(answer[3]) # = 3
print(answer[100]) # = 0
dictionary
dictionary를 다루다보면 key값이 없는 경우에 Exception이 raise되는 경우가 왕왕 있다.
이 경우에 try로 예외처리를 할 필요 없이, dictionary에서 제공해주는 함수의 기능을 이용해보자.
key에 해당하는 value가 없으면 KeyError 아닌 x를 리턴
my_dict.get(key, x)
key를 제거하고 key의 value를 리턴. key가 없으면 default를 리턴. default도 설정하지 않았을 경우 raise KeyError
my_dict.pop(key[, default])
또한, dictionary도 iter할 경우가 많은데, 아래처럼 깔끔하게 iter하도록 하자.
for key i my_dict:
~~~~
for key, value in my_dict.items():
~~~~
if "key" in my_dict:
~~~~
dict.keys()
dict.values()
dict.items()
dict 의 기본값을 세팅
dict.setdefault(key, default)
이진탐색
코드를 짜다보면 이진탐색을 해야할 경우가 있다. (이진탐색: 정렬된 리스트에서 아이템 찾기, 빠름)
매번 이진탐색을 할 수는 없는 노릇이니 파이썬에서 제공하는 bisect를 이용하자.
import bisect
mylist = [1, 2, 3, 7, 9, 11, 33]
print(bisect.bisect(mylist, 3))
inf, infinite number
min_val = float('-inf')
max_val = float('inf')
파일 입출력
파일 close 구문을 작성할 필요 없음, EOF 체크할 필요 없음. (with-as 구문해서 수행)
소켓/HTTP에도 with-as 구문을 활요할 수 있음.
with open('myfile.txt') as file:
for line in file.readlines():
print(line.strip().split('\t'))
heap
항상 정렬된 데이터에서 삽입/삭제가 빈번할 경우 heap을 이용할 수 있다.
python에서는 heap 자료구조를 위해 heapq라는 모듈과 PriorityQueue라는 클래스를 제공한다.
모두 minheap으로 구현되어 있어 부모가 자식보다 작은 값을 가진다.
heapq와 PriorityQueue는 기능이 조금 다르니 적절하게 사용하도록 하자.(heapq가 연산이 더 빠름)
heapq
import heapq
my_list = [13, 2, 1, 5, 10]
heapq.heapify(my_list) # 힙정렬 예시, [1, 2, 13, 5, 10]
heapq.heappop(my_list) # 가장 작은 값 제거, 1 return 후 [2, 13, 5, 10]이 됨
heapq.heappush(my_list, 1) # heap을 유지한 채 item 넣기, [1, 2, 13, 5, 10]이 됨
PriorityQueue
from queue import PriorityQueue
my_list = [13, 2, 1, 5, 10]
pq = PriorityQueue()
for val in my_list:
pq.put_nowait(val) # 데이터삽입
# pq.get_nowait() # 가장작은 값 얻기
Queue
stack과 queue는 프로그래밍에서 아주 많이 쓰인다. stack은 그냥 리스트 []를 구현해서 사용하면 되는데, Queue는 pop할 때 시간복잡도로 인해 모듈을 사용한다.
from collections import deque
deque = deque([1, 2, 3])
deque.append(4)
deque.popleft()
len(deque)