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  • 5월 20일부터 책 집필을 할 수 있는 기회가 있을 예정. 팀이던 뭐던. 장고는 아직 진도를 안 나갔으니까 ^alg2p3
    • pyscript: 국내 책이 전무함
    • python: 라이브러리 레시피

Function#

버그나 잘못된 입력에 강인한 함수를 만들어 오래오래 쓸 수 있도록 만드는 것이 함수 만들기의 관건! 수업 끝나고 돌아보니 사실 인자에 타입을 명시하기만 하면 되는 문제인 것 같기도 하고.

타입을 명시한다고 반드시 그 타입만 들여보내는 게 아니었다. 그냥 사용자 편의 조각에 불과하고, 사실 다른 타입 변수를 넣어도 에러 없이 들어가 최후의 상황에 터진다... 💣💣💣

def plus(num1, num2):
    try:
        return num1 + num2
    except:
        return float('inf')

error handling with parameters#

이를 막기 위해서 프로그래머는 몇가지 선택권이 주어진다(회사 컨벤션이 있다면 없을지도) 1. isinstance 를 활용한 타입체크 2. pydantic 모듈을 활용한 미연에 발생할 수 있는 타입에러 잡아주기 | pydantic 공식문서 3. 적극적인 try, except구문 활용

def plus_with_type(num1: int, num2: int) -> int:
    if isinstance(num1, int) and isinstance(num2, int):
        return num1 + num2
    raise TypeError('only int values are allowed')

위니브 대표님의 의견은 파이썬이 파이썬할 뿐이라는 것 같다. 각자 고유한 패러다임이 있는거고, 그걸 가지고 다른 언어와 비교하고 까내리는 것은 삼가자.

타입힌트는 나중에 하지만 강제하진 않습니다. 저는 개인적으로 typehint도 견고한 코드를 위해 좋지만, pythonic함은 감소된다 생각해요.

재귀함수#

아래 코드는 재귀를 활용한 (효율적인) 지수 연산이다. 

def my_pow(num1, num2):
    if num2 == 0:
        return 1
    if num2 % 2 == 0:
        half = my_pow(num1, num2 // 2)
        return half * half
    else:
        half = my_pow(num1, num2 // 2)
        return half * half * num1

# test
for exp in range(40):
    print(f'2 ** {exp} = {my_pow(2, exp)}')
    assert 2 ** exp == my_pow(2, exp)

Closure, 함수가 함수를 리턴한다#

아래는 지수 연산을 수행하는 또 하나의 방법을 표현한다. Factory Function이라고도 불리우는 이 방식은, 휘발되지 않는 x 를 가지고 함수를 만든 뒤에 나중에 가서 호출하는 방식으로 이루어진다.

def 제곱(x):
    def 승수(y):
        return x ** y
    return 승수


pow3 = 제곱(3)
pow3_4 = pow3(4)

Local variables and Global variables#

  1. 전역변수 선언 시 함수 내에서 접근은 가능하지만 수정이 되지 않는다.
  2. 전역변수를 함수 내에서 수정하기 위해선 global 을 작성하면 된다. 실무에서 거의 사용 안한다고 하넹

함수 내에서 사용되는 로컬 변수들의 변수명, 현재 값 등을 알고 싶을 때 locals 내장함수를 사용할 수 있다.

def one():
    x = 1
    def two():
        print(x)
        print(locals())
    print(locals())
    two()
one()

Lists#

  • 순서를 가진 데이터들의 집합 (Sequentially)
  • 리스트는 값의 변경이 가능함
  • 심지어 다른 자료형을 집어넣을 수도 있다.
  • 심지어 리스트 안에 다른 리스트를 만들 수 있고, 그걸로 행렬을 만들 수도 있다.

컨벤션 자료형(dict, tuple, set, list)의 경우 같은 값이 있을 경우 같은 곳을 가리키게 설계되어 있다.

l = [1, 999, 999, 999, 1, 1, 999, 1]
assert id(l[0]) == id(l[4]) == id(l[5])
assert id(l[1]) == id(l[2]) == id(l[3]) == id(l[6])

List Operations and Methods#

# Those are acceptable in my mind
x = [10] * 3
print(x)
x[0] = 999
print(x)

# But things get weird
x = [[10] * 2] * 3
print(x)
# [[10, 10], [10, 10], [10, 10]]
x[0][0] = 999
print(x)
# [[999, 10], [999, 10], [999, 10]]

# What on earth? I meant the result would be [[999, 10], [10, 10], [10, 10]]
# but when you look into ids,,,
assert id(x[0][0]) == id(x[1][0]) == id(x[2][0])
  • 덧셈연산 + : 얘는 extend와 완전히 동일하다. 즉, iterable한 녀석을 뒤에 붙여주는 것임
  • append: 는 extend와는 다르게 단일 오브젝트만을 취급한다.
  • clear:는 이름 그대로 모든 내용물을 비운다.
  • copy: 객체의 내용을 복제한다. 명심해라, ==얕은복사==라는 사실을!! 그리고 슬라이싱 문법 중 [:]와 정확히 일치한다. 모든 종류의 슬라이싱도 사실 얕은복사를 수행한다. 러스트의 슬라이스타입 과는 좀 다른 전략을 취하고 있넹... 얕은복사, 깊은복사에 관해선 다음 시간에 자세히 설명한다고 했다.
  • count
  • index
  • insert
  • pop
  • remove
  • reverse
  • sort