Python3Tutorial

개요

[1]의 내용을 열파참/금요일에서 정리.
- 번역이 아닌 정리다보니, 내용의 차이가 있을 수 있음... 이 아니라 있음.
스터디시만 사용하는 독스: http://goo.gl/11ZcFB

내용

Whetting Your Appetite

Using the Python Interpreter

An Informal Introduction to Python

주석

Using Python as a Calculator

Numbers

python은 계산기처럼 쓸 수 있음.
- +, -, *, /, (), **, //, %가 존재.
- //연산자는 몫을 리턴.

x ** y

연산자는 x의 y승 == {{{pow(x, y)}}}.

- -x = x negated
- int / int = float이니 조심.

마지막에 출력된 값을 의미.

복소수도 내장으로 지원함:

complex(real, imaginary)

divmod(x, y)

=> {{{(x // y, x % y)}}} 이런 형태로 출력당함

round(x, y)

숫자x에서 소수점 자리수를 y개수만 남김.

Strings

String은 ‘...’ 혹은 “...”사용. 차이는 없음.
- 다른 언어와 같이

를 이용해 특수 문자를 입력 가능.

\t

, {{{\n}}}, {{{\’}}} 등.

중간에 있는’를 무효화 시키기 위해서 \를 붙이거나 큰따옴표를 사용
- 단지 “...” 안의 ‘ 는 허용. ‘...’ 안의 “ 허용. escape 문자 필요없음
’r’을 붙이면

를 특수문자가 아닌 일반 문자로 표현.

>>> print('C:\some\name')  # \n을 개행문자로 인식
C:\some
ame
>>> print(r'C:\some\name')  # r을 앞에 붙인다
C:\some\name

String을

로 더하고, {{{*}}}로 반복할 수 있다.

“““....”””

여러 줄을 허용하는 문자열

“some” “thing”

== {{{“something”}}}

- 오직 literals 끼리 적용된다.
- 변수, 수식에서 적용되지 않음
- 긴 string을 여러 줄에 걸쳐서 쓸 때 사용하면 유용

>>> prefix = 'Py'
>>> prefix 'thon'
SyntaxError: invalid syntax
>>> ('un' * 3) 'ium'
SyntaxError: invalid syntax

index를 이용해서 각 chr에 접근 가능하며, 음수도 가능.

 +---+---+---+---+---+---+
 | P | y | t | h | o | n |
 +---+---+---+---+---+---+
 0   1   2   3   4   5   6
-6  -5  -4  -3  -2  -1

slicing:

[start:end:step]

. start는 포함되며, end는 포함되지 않고, 각 항목은 생략 가능.

word = 'Python'
>>> word[0:2]
'Py'
>>> word[:2] + word[2:]
'Python'
>>> word[:2]
'Py'
>>> word[-2:]
'on'
>>> word[:]
‘Python’

len(s)

string과 기타 등등의 원소의 개수를 반환

Lists

Python이 가지는 여러가지 자료를 묶는 방식 중 가장 가변적인 형태
[]로 묶어서 표현.

>>> squares = [1, 4, 9, 16, 25]
>>> squares
[1, 4, 9, 16, 25]

[n]

으로 index n에 해당하는 데이터에 접근

+ 로 복수의 list를 append할 수 있다.

len()

list와 기타 등등의 원소의 개수를 반환.

Slicing
- String이랑 동일하게 적용.

>>> n = [1, 2, 3]
>>> x = [a, n]
>>> x
[['a', 'b', 'c'], [1, 2, 3]]
>>> x[0]
['a', 'b', 'c']
>>> x[0][1]
'b'

First Steps Towards Programming

a, b = b, a+b

우변을 연산하고 좌변의 대응하는 위치에 맞추어서 대입한다.

Indentation 잘못하면 안 돼요.

More Control Flow Tools

Data Structures

Modules

Input and Output

Fancier Output Formatting

str()

vs {{{repr()}}}

str()

사람이 읽기 위한 용도로 string으로 변환

repr()

{{{eval()}}}을 사용하기 위한 용도로 string으로 변환

>>> s = 'Hello, world.'
>>> str(s)
'Hello, world.'
>>> repr(s)
"'Hello, world.'"

str.format()

method를 이용하면 노가다를 뛰지 않고도 깔끔하게 출력이 가능

>>> for x in range(1, 3):
...     print('{0:2d} {1:3d} {2:4d}'.format(x, x*x, x*x*x))
...
 1   1    1
 2   4    8
 3   9   27
>>> print('The story of {1}, {0}, and {other}.'.format('Manfred','Bill',
                                                       other='Georg'))
The story of Bill, Manfred, and Georg.
>>> table = {'Sjoerd': 4127, 'Jack': 4098, 'Dcab': 8637678}
>>> print('Jack: {0[Jack]:d}; Sjoerd: {0[Sjoerd]:d}; '
...       'Dcab: {0[Dcab]:d}'.format(table))
Jack: 4098; Sjoerd: 4127; Dcab: 8637678
>>> table = {'Sjoerd': 4127, 'Jack': 4098, 'Dcab': 8637678}
>>> print('Jack: {Jack:d}; Sjoerd: {Sjoerd:d}; Dcab: {Dcab:d}'.format(**table))
Jack: 4098; Sjoerd: 4127; Dcab: 8637678

vars()

를 이용하면 local variables를 담은 dictionary를 얻을 수 있음. 위의 예제와 쓰면 궁합이 좋음.

str.rjust(n)

, {{{str.ljust(n)}}}, {{{str.center(n)}}}: n사이즈에 맞게 정렬된 string을 반환. str이 이미 n보다 길면 무시.

- 이와 같은 문제를 해결하기 위해

str.ljust(n)[:n]

같은 짓을 가능.

str.zfill(n)

n사이즈에 맞게 0이 삽입된 string을 반환.

Old string formatting

%typeIndicator

- 구식이다.

print(‘The value of PI is %5.3f.’ % math.pi)

Reading and Writing Files

open(filename, mode)

파일 열기

- mode
- ‘r’: 읽기 (기본값)
- ‘w’: 쓰기
- ‘a’: 이어쓰기
- ‘r+’,’w+’: 쓰고 읽기
- ‘b’: 바이너리로 열기 (없으면 텍스트로 읽음)
binary vs text
- text mode에서는 line ending을 플랫폼에 맞는 형식으로 변환.
- 따라서 text가 아닌 파일을 text 모드로 열면 파일이 변형될 수 있음.

Methods of File Objects

read(size)

- size만큼 파일을 읽는다. size가 지정되지 않거나 음수면 메모리가 허용하는 만큼 읽음.
- 끝에 도달하면 빈 string인 ‘’를 반환

readline()

/ {{{readlines()}}}

- 한 줄 읽어오는 메소드/한줄씩 묶어서 리스트로 제공하는 메소드
- list(file)로도 readlines와 같은 효과
- 다음과 같이 for문을 이용할 수도 있음:

for line in f:
	print(line, end=’’)

write(string)

- 파일에 string을 씁니다. string만 가능하니 다른 것을 쓰고 싶다면 str(object)로 변환 후 이용.

seek(index,from)

- from
- 0 : 파일의 시작점을 기준으로
- 1 : 현재 보고 있는 바이트를 기준으로(tell()로 보이는 그거)
- 2 : 파일의 마지막 바이트를 기준으로

tell()

- 파일 내의 현재 지정하고 있는 바이트 위치를 알려줌

close()

- 파일을 닫음. 닫고 나서 해당 파일을 쓰려고 하면 오류가 남.

closed

- NOT A METHOD
- 닫혔는지 여부를 boolean으로 알려줌

Saving structured data with json

json = JavaScript Object Notation

import json

json.load(json file)

도 파일 읽기 시스템. 읽고 난 뒤에는 마지막으로 간다. 고로 여러번 읽을 수 없다.

json.dumps(obj)

obj를 json 형식으로 전환

json.dump(obj, file)

file에 쓰기

Errors and Exceptions

Syntax Errors

SyntaxError

- 문법 오류. 파싱을 하다 문제가 생기면 발생

자주 틀리는 문법 오류
- 들여쓰기
- 따옴표

Exceptions

문법적으로는 맞지만 실행하려고 시도하는 중에 발생하는 에러.

ZeroDivisionError

, {{{NameError}}}, {{{TypeError}}}, 기타 등등

- Built-in Exception의 경우 발생시 Exception이름과 이유가 출력됨.

Handling Exceptions

어떠한 Exception들에 대해 개발자가 선택적으로 다룰 수 있음. java와 유사.

try:
	x = 1 / 0
except ZeroDivisionError:
	print(“...”)

여러 개의 예외처리는 튜플로 가능하다.

except (RuntimeError, TypeError, NameError):
	pass

as

키워드를 이용해서 객체 이용 가능

except OSError as err:
	print("OS error: {0}".format(err))

Error 명을 적지 않고

except:

와 같이 쓰면 모든 Error에 대해 처리. 단, 매우 신중하게 사용해야 하며, 다음처럼 메시지를 출력하고 다시 Error를 선언하는 식으로 쓸 수 있음.

except:
	print("Unexpected error")
	raise

else:

구문: try 구문에서 exception이 발생되지 않은 경우 실행

built-in Exception class들은 인자를 넘겨줄 경우

instance.args

로 접근이 가능하며, {{{__str__()}}}은 이 {{{.args}}}를 출력해줌.

>>> try:
...    raise Exception('spam', 'eggs')
... except Exception as inst:
...    print(type(inst))
...    print(inst.args)
...    print(inst)

<class 'Exception'>
('spam', 'eggs')
('spam', 'eggs')

Raising Exceptions

raise

구문: 프로그래머가 원하는 Exception을 일으킨다.

- Exception을 상속받은 Class 들만 가능하다

class className(Exception):

상속 방법

User-defined Exceptions

Exception Class를 상속하여 새로운 Exception class를 만들 수 있다.

__init__()

, {{{__str__()}}}이 기본적으로 구현되어있으나, override 가능.

- 가능하면 ‘~Error’ 라는 이름으로 하는 것이 좋음.

Defining Clean-up Actions

finally:

- try 문이 완전히 종료되기 직전에 반드시 실행되는 내용.

- except 문으로 사용자가 지정한 Exception이 아닌 다른 Exception이 발생할 경우 finally 문이 실행된 이후 다시 해당 Exception을 발생시킨다.
- try문이 끝나고 else문이 있으면 else문이 실행된 다음에 실행 됨.

Predefined Clean-up Actions

with open("myfile.txt") as f:
    for line in f:
        print(line, end="")

with 에서 나오면 open된 file을 close 해준다.
- 조금 더 일반적으로 설명하자면, with 구문을 벗어나면 사용된 객체를 자동으로 정리해줌.

__exit__()

, {{{__enter__()}}}가 구현되어 있는 class의 경우 with 구문을 사용 할 수 있으며, 다른 built-in class들도 구현이 되어 있음.

Classes

A Word About Names and Objects

class도 Object이다.

Python Scopes and Namespaces

statements
- nonlocal
- global

Scopes and Namespaces Example

def scope_test():
    def do_local():
        spam = "local spam"
    def do_nonlocal():
        nonlocal spam
        spam = "nonlocal spam"
    def do_global():
        global spam
        spam = "global spam"
    spam = "test spam"
    do_local()
    print("After local assignment:", spam)
    do_nonlocal()
    print("After nonlocal assignment:", spam)
    do_global()
    print("After global assignment:", spam)

scope_test()
print("In global scope:", spam)

Result

After local assignment: test spam
After nonlocal assignment: nonlocal spam
After global assignment: nonlocal spam
In global scope: global spam

A First Look at Classes

Class Definition Syntax

def와 유사.

class MyClass:
    """A simple example class"""
    i = 12345
    def f(self):
        return 'hello world'

Class Objects

class objects는 다음과 같은 2가지의 작업이 가능하다.

attribute reference

MyClass.i

, {{{MyClass.f}}}, {{{MyClass.__doc__}}}과 같이 선언된 class의 attribute에 접근.

instantiation

x= MyClass()

와 같은 문법으로 인스턴스화 가능.

- 인스턴스화 될 때

__init__(self)

method가 자동으로 실행. 따라서 객체의 초기화를 진행할 수 있음.

__init__(self, x, y)

처럼 인자를 받을 수도 있음.

- overloading을 시도했으나 overriding이 되버림. default parameter를 이용해야 하는 듯?

Instance Objects

instance object는 attribute reference만 가능.

data attribute
method
- object에 종속된 function

Method Objects

x.f()

== {{{MyClass.f(x)}}}

x.f

는 method object이기 때문에 다음과 같이 대입 후 사용 가능.

xf = x.f
xf()

Class and Instance Variables

class Dog:
    kind = 'canine'              # 클래스 변수
    def __init__(self, name):
        self.name = name         # 인스턴스 변수

클래스 변수는 모든 인스턴스가 공유하고, 인스턴스 변수는 각 객체마다 따로 지니는 변수. 인스턴스 변수를 클래스 변수에 선언하지 않도록 주의

Random Remarks

Data, Method, Function 등등이 서로 충돌이 일어날 수 있으니 적합한 네이밍 (카멜케이스, 헝가리안 등)을 사용하는 것이 좋음.
python에서는 C의 struct와 같은 추상 데이터 타입을 완전히 구현하는 것이 불가능하다.
- 사용자들이 임의로 변경을 할 수 있기 때문
method 첫 인자인 ‘self’는 다른 이름으로 둘 수도 있지만, 가독성을 위해 냅두는 것이 좋음.
class 속성으로 들어가있는 function은 반드시 안에서 구현이 될 필요 없이 대입을 해도 사용 할 수 있음.

# Function defined outside the class
def f1(self, x, y):
    return min(x, x+y)

class C:
    f = f1
    def g(self):
        return 'hello world'
    h = g

method에서 다른 method를 부르고 싶을 경우

self.another_method()

식으로 호출.

모든 객체는

object.__class__

를 동해 class를 확인할 수 있음.

Inheritance

class DerivedClassName(BaseClassName):
    <statement>
    ...

isinstance()

인스턴스인지 확인

isinstance(obj, int)

는 True

issubclass()

상속을 확인

issubclass(bool, int)

는 True

issubclass(float, int)

는 False

Multiple Inheritance

다중상속이 가능하다.

class DerivedClassName(Base1, Base2, Base3):

method, variable등을 호출 할 때 가장 먼저 DerivedClass를 탐색하고, 왼쪽부터 차례대로 찾아 다님.
- 실제로는 더 복잡한 방법으로 진행된다고는 하는데...

Private Variables

_variable

은 ‘밖에서 쓰이면 안된다는’ variable이라는 약속. 쓸 수는 있으나. 쓰지 말자.

Private object = __objectname
object 이름 앞에 __ 붙이면 private.

class Mapping:
    def __init__(self, iterable):
        self.items_list = []
        self.__update(iterable)

    def update(self, iterable):
        for item in iterable:
            self.items_list.append(item)

    __update = update   # private copy of original update() method

class MappingSubclass(Mapping):

    def update(self, keys, values):
        # provides new signature for update()
        # but does not break __init__()
        for item in zip(keys, values):
            self.items_list.append(item)

그러니 실제로 Private가 아님
object._classname__spam 으로 접근 가능하다

Odds and Ends

class Employee:
    pass

john = Employee()    # john 이라는 이름의 빈 Employee를 만듬

john.name = 'John Doe'
john.dept = 'computer lab'
john.salary = 1000

Exceptions Are Classes Too

raise Class

== {{{raise Class()}}}

raise Instance
class CustomException(Exception):
    pass

하나의 try문에 여러 except 문이 있을 경우, 가장 위에서부터 해당 class의 인스턴스인지 확인.

Iterators

for

문은 실행시 object의 {{{iter()}}}를 호출해 나온 iterator object를 사용.

- iterator object는 다음 element를 return하고, 더이상 element가 없으면

StropIteration

exception을 raise하는 {{{__next__()}}} method를 가지고 있음.

__next__()

은 {{{next()}}} built-in function을 통해서도 부를 수 있음.

>>> s = 'abc'
>>> it = iter(s)
>>> it
<iterator object at 0x00A1DB50>
>>> next(it)
'a'
>>> next(it)
'b'
>>> next(it)
'c'
>>> next(it)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in ?
    next(it)
StopIteration
class Reverse:
    """Iterator for looping over a sequence backwards."""
    def __init__(self, data):
        self.data = data
        self.index = len(data)
    def __iter__(self):
        return self
    def __next__(self):
        if self.index == 0:
            raise StopIteration
        self.index = self.index - 1
        return self.data[self.index]
>>> rev = Reverse('spam')
>>> iter(rev)
<__main__.Reverse object at 0x00A1DB50>
>>> for char in rev:
...     print(char)
...
m
a
p
s

Generators

Generator는 iterator를 만듦. 일반적인 function가 유사하지만 return 대신 yield를 사용.

next()

가 호출될 때 마다 실행을 멈춘 자리에서 다시 작업을 수행.

__iter__()

와 {{{__next__()}}} method가 자동으로 생성되서 코드가 간단해지고, 각 call 사이마다 local variables과 실행 상태를 저장하고, generator가 끝난 이후 자동으로 {{{StropIteration}}}이 raise되는 것이 특징. 따라서 일반적인 구현보다 쉬워짐.

def reverse(data):
    for index in range(len(data)-1, -1, -1):
        yield data[index]
>>> for char in reverse('golf'):
...     print(char)
...
f
l
o
g

Generator Expressions

예제 :

>>> sum(i*i for i in range(10))                 # sum of squares
285

>>> xvec = [10, 20, 30]
>>> yvec = [7, 5, 3]
>>> sum(x*y for x,y in zip(xvec, yvec))         # dot product
260

>>> data = 'golf'
>>> list(data[i] for i in range(len(data)-1, -1, -1))
['f', 'l', 'o', 'g']