Python Pythonic

Pythonic

• 파이썬 스타일의 코딩기법
• 파이썬 특유의 문법을 활용하여 효율적으로 코드를 표현하는 기법
• 그러나 더이상 파이썬 특유는 아님, 많은 언어들이 서로의 장점을 채용
• 남의 코드에대한 이해도를 높여줌
• 효율성이 조금 더 좋음

Pythonic Contents

목차

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1. split & join

2. list comprehension

ex_1 )

result_1 = [i for i in range(10)]
result_1 => [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]

result_2 = [i for i in range(10) if i%2 == 0]
result_2 => [0,2,4,8]

ex_2 )

word_1 = ["a","b","c"]
word_2 = ["d","e","f"]
result = [i+j for i in word_1 for j in word_2]
#아래의 코드와 같음
result = []
for i in word_1:
    for j in word_2:
        result.append(i+j)

ex_3 )

word_1 = ["a","b","c"]
word_2 = ["c","e","f"]
result = [i+j for i in word_1 for j in word_2 if not(i==j)]
#아래의 코드와 같음
result = []
for i in word_1:
    for j in word_2:
        if not(i==j):
            result.append(i+j)

ex_4 ) if else 쓸 때

word_1 = ["a","b","c"]
word_2 = ["c","e","f"]
result = [i+j if not (i==j) else i for i in word_1 for j in word_2]
#아래의 코드와 같음
result = []
for i in word_1:
    for j in word_2:
        if not (i==j):
            result.append(i+j)
        else:
            result.append(i)

ex_5 ) two dimensional

result = [[i+j for i in word_1] for j in word_2]
#아래의 코드와 같음
result = []
for j in word_2:
    temp_list = []
    for i in word_1:
        temp_list.append(i+j)
    result.append(temp_list)

3. enumerate & zip

3-1 enumerate

• index와 데이터를 같이 return

for i,v in enumerate(['t1','t2','t3'])
    print(i,v) => (0,'t1') (1,'t2') (2,'t3')

#많이 사용되는 패턴
a = ['a','b','c']
{v:i for i,v in enumerate(a)}  -> {'a': 0, 'b': 1, 'c': 2}

3-2 zip

• 기본적으로 tuple 형태로 리턴

alist = [1,2,3]
blist = [4,5,6]
[c for c in zip(alist, blist)]    -> [(1,4), (2,5), (3,6)]

4. lambda & map & reduce

4-1 lambda

• 함수이름 없이 함수처럼 사용할 수 있는 익명함수
• PEP8에서 파이썬 3부터는 권장하지는 않으나 여전히 많이 사용됨
• 람다의 문제점
  • 어려운 문법
  • 테스트의 어려움
  • 함수의 문서화(docstring) 지원 미비

(lambda x, y: x+y)(10,50) => 60

4-2 map

• 두개이상의 list에도 적용 가능함
• 시퀀스의 데이터에 각각 적용해주고 각각 리턴받음
• 실행시점의 값을 생성하기 때문에 메모리 관리가 효율적
• 최근에 map을 사용하면 이해하기 어렵다는 지적이 있기 때문에 list comprehension을 더 자주 활용해보자

ex = [1,2,3,4,5]
list(map(lambda x: x**2, ex)) => [1,4,9,16,25]

# 2개의 인자값일 때 첫번째인자는 함수, 두번째 세번째인자는 시퀀셜 데이터가 zip처럼 사용됨
f = lambda x,y : x + y
list(map(f, ex, ex)) => [2,4,6,8,10]

4-3 reduce

• map과는 달리 list에 똑같은 함수를 적용해서 통합
• 대용량의 데이터를 다룰 때 자주 사용됨

from functools import reduce
print(reduce(lambda x, y: x+y, [1,2,3,4,5])) => 15

# 풀이
1) x,y -> 1,2 -> x+y = 3
2) x,y -> 3,3 -> x+y = 6
3) x,y -> 6+4 -> x+y = 10
4) x,y -> 10 + 5 -> x+y = 15

5. Iterable Object

• 내부적으로 __iter__와 __next__가 사용됨
• iter()와 next()함수로 iterable 객체를 iterator object로 사용
• iter객체로 만들면 처음 호출된 데이터는 메모리 주소를 가져온다 (다음 메모리 주소를 갖고있다) -> 메모리 관리 효율적
• 연결리스트라고 이해했음
• generator
  • 이터러블 오브젝트를 특수한 형태로 사용해주는 함수
  • element가 사용되는 시점에 값을 메모리에 반환 -> yeield를 사용하면 한번에 하나의 element만 반환한다
    • generator comprehension

      gen_ex = (n*n for n in range(500))
      print(type(gen_ex)) -> generator

    • generator를 사용해야 할 떄
      • list 타입의 데이터를 반환해주는 함수일 경우
      • 큰 데이터를 처리해야할 경우
      • 파일 데이터를 처리할 경우
  • # 1. 리스트를 평범하게 사용할 때 def general_list(value): result = [] for i in range(value): result.append(i) return result result = general_list(50) sys.getsizeof(result) -> 511Byte가 사용됨 # 2. Generator 사용할 때 def generator_list(value): for i in range(value): yield i result = generator_list(50) sys.getsizeof(result) -> 112Byte가 사용됨 # 3. Generator로 만들고 list로 전부 받았을 때 result = list(generator_list(50)) sys.getsizeof(result) ->464Byte가 사용됨

6. function passing arguments

6-1 keyword arguments

def print_something(first_name, last_name):
    print(f"My first_name is {first_name}") => My first_name is JIHOON

print_something(last_name="HEO", first_name="JIHOON")

• default arguments
  • 지정한 파라미터에 데이터가 들어오지 않을경우 기본값을 부여함

def print_something_2(first_name, last_name="HH"):
     print(f"My last_name is {last_name}) => My last_name is HH

print_something_2("HOON")

6-2 variable-length arguments

• 개수가 정해지지 않은 변수를 함수의 파라미터로 사용
• Asterisk(*)를 사용하여 파라미터를 표시
• 입력된 값은 튜플타입으로 사용할 수 있음

def asterisk_test(a,b,*args):
    return a+b+sum(args)

print(asterisk_test(1,2,3,4,5)) => 15

• keyword variable-length 키워드 가변인자
  • 파라미터 이름을 따로 지정하지 않고 입력
  • asterisk(*) 두개를 사용하여 함수의 파라미터를 표시
  • 입력된 값은 dict type으로 사용
  • 키워드 형태로 넣기 시작하면 뒤에는 args로 받을 수 없다
  • 키워드 아닌거먼저넣고 키워드넣는다

ex_1) **kwargs

def kwargs_test_1(**kwargs):
    print(kwargs)  => {first:3, second:4, third:5}

kwargs_test_1(first=3, second=4, third=5) 

ex_2) *args with **kwargs

def kwargs_test_3(one, two, *args, **kwargs):
    print(one+two+sum(args)) => 55
    print(kwargs) => {first:1,second:2,third:3}

kwargs_test_3(10,30, 1,2,3,4,5, first=1, second=2, third=3)

• asterisk unpacking a container
  • tuple, dict 등 자료형에 들어가 있는 값을 unpacking
  • 함수의 입력값, zip등에 유용하게 사용

ex_3) unpacking using asterisk
sing asterisk

def asterisk_test(a, *args):
    print(a, args) => (1,(1,2,3,4,5)) 

asterisk_test(1, *(1,2,3,4,5))

ex_4) double asterisk

def asterisk_test(a,b,c,d):
    print(a,b,c,d)

data = {"b":1,"c":2,"d":3}
asterisk_test(10,**data) => **data는 b=1, c=2, d=3 으로 바뀌어서 들어감

ex_5) zip with asterisk

ex = ([1,2],[3,4],[5,6])
a,b,c = ex
#아래 두개의 for문이 동일함
for value in zip(a,b,c):
    print(value)

for value in zip(*ex):
    print(value)