PYTHON. 05장 파이썬 날개달기. 05-5 내장 함수

PYTHON. 05장 파이썬 날개달기. 05-5 내장 함수

파이썬 내장 함수들은 외부 모듈과는 달리 import를 필요로 하지 않는다. 아무런 설정 없이 바로 사용할 수가 있다.

abs

// abs(x)는 어떤 숫자를 입력으로 받았을 때, 그 숫자의 절대값을 돌려주는 함수이다.

>>> abs(3) 3 >>> abs(-3) 3 >>> abs(-1.2) 1.2

all

// all(x)은 반복 가능한(iterable) 자료형 x를 입력 인수로 받으며, 이 x가 모두 참이면 True, 거짓이 하나라도 있 으면 False를 리턴한다.

// (※ 반복 가능한 자료형이란 for문으로 그 값을 출력할 수 있는 것을 의미한다. 리스트, 튜플, 문자열, 딕셔너리, 집합 등이 있다.)

>>> all([1, 2, 3]) True

// 리스트 자료형 [1, 2, 3]은 모든 요소가 참이므로 True를 리턴한다.

>>> all([1, 2, 3, 0]) False

// 리스트 자료형 [1, 2, 3, 0] 중에서 요소 0은 거짓이므로 False를 리턴한다.

(※ 자료형의 참과 거짓에 대해 잘 기억나지 않는다면 02-7절을 다시 한 번 읽어 보자.)

any

// any(x)는 x 중 하나라도 참이 있을 경우 True를 리턴하고, x가 모두 거짓일 경우에만 False를 리턴한다. 

// all(x)의 반대 경우라고 할 수 있다.

>>> any([1, 2, 3, 0]) True

// 리스트 자료형 [1, 2, 3, 0] 중에서 1, 2, 3이 참이므로 True를 리턴한다.

>>> any([0, ""]) False

// 리스트 자료형 [0, ""]의 요소 0과 ""은 모두 거짓이므로 False를 리턴한다.

* chr

// chr(i)는 아스키(ASCII) 코드값을 입력으로 받아 그 코드에 해당하는 문자를 출력하는 함수이다.

>>> chr(97) 'a' >>> chr(48) '0'

dir

dir은 객체가 자체적으로 가지고 있는 변수나 함수를 보여 준다. 아래 예는 리스트와 딕셔너리 객체의 관련 함수들(메서드)을 보여 주는 예이다. 우리가 02장에서 살펴보았던 자료형 관련 함수들을 만나볼 수 있을 것이다.

>>> dir([1, 2, 3]) ['append', 'count', 'extend', 'index', 'insert', 'pop',...] >>> dir({'1':'a'}) ['clear', 'copy', 'get', 'has_key', 'items', 'keys',...]

divmod

divmod(a, b)는 2개의 숫자를 입력으로 받는다. 그리고 a를 b로 나눈 몫과 나머지를 튜플 형태로 리턴하는 함수이다.

>>> divmod(7, 3) (2, 1) >>> divmod(1.3, 0.2) (6.0, 0.099999999999999978)

enumerate

// enumerate는 "열거하다"라는 뜻이다. 이 함수는 순서가 있는 자료형(리스트, 튜플, 문자열)을 입력으로 받아 인덱스 값을 포함하는 enumerate 객체를 리턴한다.

(※ 보통 enumerate 함수는 아래 예제처럼 for문과 함께 자주 사용된다.)

>>> for i, name in enumerate(['body', 'foo', 'bar']): ... print(i, name) ... 0 body 1 foo 2 bar

// 순서값과 함께 body, foo, bar가 순서대로 출력되었다. 즉, 위 예제와 같이 enumerate를 for문과 함께 사용하면 자료형의 현재 순서(index)와 그 값을 쉽게 알 수 있다.

// for문처럼 반복되는 구간에서 객체가 현재 어느 위치에 있는지 알려주는 인덱스 값이 필요할때 enumerate 함수를 사용하면 매우 유용하다.

eval

// eval(expression)은 실행 가능한 문자열(1+2, 'hi' + 'a' 같은 것)을 입력으로 받아 문자열을 실행한 결과값을 리턴하는 함수이다.

>>> eval('1+2') 3 >>> eval("'hi' + 'a'") 'hia' >>> eval('divmod(4, 3)') (1, 1)

// 보통 eval은 입력받은 문자열로 파이썬 함수나 클래스를 동적으로 실행하고 싶은 경우에 사용된다.

filter

filter란 무엇인가를 걸러낸다는 뜻으로, filter 함수도 동일한 의미를 가진다. filter 함수는 첫 번째 인수로 함수 이름을, 두 번째 인수로 그 함수에 차례로 들어갈 반복 가능한 자료형을 받는다. 그리고 두 번째 인수인 반복 가능한 자료형 요소들이 첫 번째 인수인 함수에 입력되었을 때 리턴값이 참인 것만 묶어서(걸러내서) 돌려준다.

#positive.py def positive(l): result = [] for i in l: if i > 0: result.append(i) return result print(positive([1,-3,2,0,-5,6]))

결과값: [1, 2, 6]

즉, 위에서 만든 positive 함수는 리스트를 입력값으로 받아 각각의 요소를 판별해서 양수값만 리턴하는 함수이다.

filter 함수를 이용하면 위의 내용을 아래와 같이 간단하게 작성할 수 있다.

#filter1.py

def positive(x): return x > 0 print(list(filter(positive, [1, -3, 2, 0, -5, 6])))

결과값: [1, 2, 6]

여기서는 두 번째 인수인 리스트의 요소들이 첫 번째 인수인 positive 함수에 입력되었을 때 리턴값이 참인 것만 묶어서 돌려준다. 앞의 예에서는 1, 2, 6만 양수여서 x > 0 이라는 문장이 참이 되므로 [1, 2, 6]이라는 결과값을 리턴하게 된 것이다.

앞의 함수는 lambda를 이용하면 더욱 간편하게 코드를 작성할 수 있다. lambda 함수는 조금 뒤에서 설명한다.

>>> print(list(filter(lambda x: x > 0, [1, -3, 2, 0, -5, 6])))

hex

// hex(x)는 정수값을 입력받아 16진수(hexadecimal)로 변환하여 리턴하는 함수이다.

>>> hex(234) '0xea' >>> hex(3) '0x3'

id

// id(object)는 객체를 입력받아 객체의 고유 주소값(레퍼런스)을 리턴하는 함수이다.

>>> a = 3 >>> id(3) 135072304 >>> id(a) 135072304 >>> b = a >>> id(b) 135072304

// 위 예의 3, a, b는 고유 주소값이 모두 135072304이다. 즉, 3, a, b가 모두 같은 객체를 가리키고 있음을 알 수 있다.

// 만약 id(4)라고 입력하면 4는 3, a, b와 다른 객체이므로 당연히 다른 고유 주소값이 출력된다.

>>> id(4) 135072292

input

// input([prompt])은 사용자 입력을 받는 함수이다. 

// 입력 인수로 문자열을 주면 아래의 세 번째 예에서 볼 수 있듯이 그 문자열은 프롬프트가 된다.

(※ [ ] 기호는 괄호 안의 내용을 생략할 수 있다는 관례적인 표기법임을 기억하자.)

>>> a = input() hi >>> a 'hi' >>> b = input("Enter: ") Enter: hi

// 위에서 입력받은 문자열을 확인해 보면 다음과 같다.

>>> b 'hi

int

// int(x)는 문자열 형태의 숫자나 소수점이 있는 숫자 등을 정수 형태로 리턴하는 함수로, 정수를 입력으로 받으면 그대로 리턴한다.

>>> int('3') 3 >>> int(3.4) 3

// int(x, radix)는 radix 진수로 표현된 문자열 x를 10진수로 변환하여 리턴한다.

// 2진수로 표현된 '11'의 10진수 값은 다음과 같이 구한다.

>>> int('11', 2) 3

// 16진수로 표현된 '1A'의 10진수 값은 다음과 같이 구한다.

>>> int('1A', 16) 26

isinstance

// isinstance(object, class)는 첫 번째 인수로 인스턴스, 두 번째 인수로 클래스 이름을 받는다. 입력으로 받은 인스턴스가 그 클래스의 인스턴스인지를 판단하여 참이면 True, 거짓이면 False를 리턴한다.

>>> class Person: pass ... >>> a = Person() >>> isinstance(a, Person) True

// 위의 예는 a가 Person 클래스에 의해서 생성된 인스턴스임을 확인시켜 준다.

>>> b = 3 >>> isinstance(b, Person) False

// b는 Person 클래스에 의해 생성된 인스턴스가 아니므로 False를 리턴한다.

lambda

// lambda는 함수를 생성할 때 사용하는 예약어로, def와 동일한 역할을 한다. 

// 보통 함수를 한줄로 간결하게 만들 때 사용한다. 

// 우리말로는 "람다"라고 읽고 def를 사용해야 할 정도로 복잡하지 않거나 def를 사용할 수 없는 곳에 주로 쓰인다. 

// 사용법은 다음과 같다.

lambda 인수1, 인수2, ... : 인수를 이용한 표현식

>>> sum = lambda a, b: a+b >>> sum(3,4) 7

// lambda를 이용한 sum 함수는 인수로 a, b를 받아 서로 더한 값을 돌려준다. 

// 위의 예제는 def를 사용한 아래 함수와 하는 일이 완전히 동일하다.

>>> def sum(a, b): ... return a+b ... >>>

// 그렇다면 def가 있는데 왜 lambda라는 것이 나오게 되었을까? 이유는 간단하다. 

// lambda는 def 보다 간결하게 사용할 수 있기 때문이다. 또한 lambda는 def를 사용할 수 없는 곳에도 사용할 수 있다. 다음 예제에서 리스트 내에 lambda가 들어간 경우를 살펴보자.

>>> myList = [lambda a,b:a+b, lambda a,b:a*b] >>> myList [at 0x811eb2c>, at 0x811eb64>]

// 즉, 리스트 각각의 요소에 lambda 함수를 만들어 바로 사용할 수 있다. 첫 번째 요소 myList[0]은 2개의 입력값을 받아 두 값의 합을 돌려주는 lambda 함수이다.

>>> myList[0] at 0x811eb2c> >>> myList[0](3,4) 7

// 두 번째 요소 myList[1]은 2개의 입력값을 받아 두 값의 곱을 돌려주는 lambda 함수이다.

>>> myList[1](3,4) 12

// 파이썬에 익숙해질수록 lambda 함수가 굉장히 편리하다는 사실을 알게 될 것이다.

* len

// len(s)은 입력값 s의 길이(요소의 전체 개수)를 리턴하는 함수이다.

>>> len("python") 6 >>> len([1,2,3]) 3 >>> len((1, 'a')) 2

list 함수에 리스트를 입력으로 주면 똑같은 리스트를 복사하여 돌려준다.

>>> list("python") ['p', 'y', 't', 'h', 'o', 'n'] >>> list((1,2,3)) [1, 2, 3]

map

// map(f, iterable)은 함수(f)와 반복 가능한(iterable) 자료형을 입력으로 받는다. map은 입력받은 자료형의 각 요소가 함수 f에 의해 수행된 결과를 묶어서 리턴하는 함수이다.

# two_times.py def two_times(numberList): result = [ ] for number in numberList: result.append(number*2) return result result = two_times([1, 2, 3, 4]) print(result)

// two_times 함수는 리스트 요소를 입력받아 각 요소에 2를 곱한 결과값을 돌려준다. 실행 결과는 다음과 같다.

결과값: [2, 4, 6, 8]

위의 예제는 map 함수를 이용하면 다음처럼 바꿀 수 있다.

>>> def two_times(x): return x*2 ... >>> list(map(two_times, [1, 2, 3, 4])) [2, 4, 6, 8]

// 이제 앞 예제를 해석해 보자. 먼저 리스트의 첫 번째 요소인 1이 two_times 함수의 입력값으로 들어가고, 1 * 2의 과정을 거쳐서 2가 된다. 다음으로 리스트의 두 번째 요소인 2가 2 * 2의 과정을 거쳐 4가 된다. 따라서 결과값 리스트는 이제 [2, 4]가 된다. 총 4개의 요소값이 모두 수행되면 최종적으로 [2, 4, 6, 8]이 리턴된다. 이것이 map 함수가 하는 일이다.

// 앞의 예는 lambda를 사용하면 다음처럼 간략하게 만들 수 있다.

>>> list(map(lambda a: a*2, [1, 2, 3, 4])) [2, 4, 6, 8]

// map 함수 예를 하나 더 살펴보자.

# map_test.py def plus_one(x): return x+1 print(list(map(plus_one, [1, 2, 3, 4, 5])))

결과값: [2, 3, 4, 5, 6]

// 위 예는 map과 plus_one 함수를 이용하여 리스트의 각 요소값을 1씩 증가시키는 예제이다.

max

max(iterable)는 인수로 반복 가능한 자료형을 입력받아 그 최대값을 리턴하는 함수이다.

>>> max([1, 2, 3]) 3 >>> max("python") 'y'

min

min(iterable)은 max 함수와 반대로, 인수로 반복 가능한 자료형을 입력받아 그 최소값을 리턴하는 함수이다.

>>> min([1, 2, 3]) 1 >>> min("python") 'h'

oct

oct(x)는 정수 형태의 숫자를 8진수 문자열로 바꾸어 리턴하는 함수이다.

>>> oct(34) '0o42' >>> oct(12345) '0o30071'

open

// open(filename, [mode])은 "파일 이름"과 "읽기 방법"을 입력받아 파일 객체를 리턴하는 함수이다. 

// 읽기 방법(mode)이 생략되면 기본값인 읽기 전용 모드(r)로 파일 객체를 만들어 리턴한다.

mode	설명
w	쓰기 모드로 파일 열기
r	읽기 모드로 파일 열기
a	추가 모드로 파일 열기
b	바이너리 모드로 파일 열기

b는 w, r, a와 함께 사용된다.

>>> f = open("binary_file", "rb")

// 위 예의 rb는 "바이너리 읽기 모드"를 의미한다.

// 아래 예의 fread와 fread2는 동일한 방법이다.

>>> fread = open("read_mode.txt", 'r') >>> fread2 = open("read_mode.txt")

// 즉, 모드 부분이 생략되면 기본값으로 읽기 모드인 r을 갖게 된다.

// 다음은 추가 모드(a)로 파일을 여는 예이다.

>>> fappend = open("append_mode.txt", 'a')

ord

ord(c)는 문자의 아스키 코드값을 리턴하는 함수이다.

(※ ord 함수는 chr 함수와 반대이다.)

>>> ord('a') 97 >>> ord('0') 48

pow

pow(x, y)는 x의 y 제곱한 결과값을 리턴하는 함수이다.

>>> pow(2, 4) 16 >>> pow(3, 3) 27

range

// range([start,] stop [,step])는 for문과 함께 자주 사용되는 함수이다. 

// 이 함수는 입력받은 숫자에 해당되는 범위의 값을 반복 가능한 객체로 만들어 리턴한다.

인수가 하나일 경우

// 시작 숫자를 지정해 주지 않으면 range 함수는 0부터 시작한다.

>>> list(range(5)) [0, 1, 2, 3, 4]

인수가 2개일 경우

// 입력으로 주어지는 2개의 인수는 시작 숫자와 끝 숫자를 나타낸다. 단, 끝 숫자는 해당 범위에 포함되지 않는다는 것에 주의하자.

>>> list(range(5, 10)) [5, 6, 7, 8, 9]

인수가 3개일 경우

// 세 번째 인수는 숫자 사이의 거리를 말한다.

>>> list(range(1, 10, 2)) [1, 3, 5, 7, 9] >>> list(range(0, -10, -1)) [0, -1, -2, -3, -4, -5, -6, -7, -8, -9]

sorted

// sorted(iterable) 함수는 입력값을 정렬한 후 그 결과를 리스트로 리턴하는 함수이다.

>>> sorted([3, 1, 2]) [1, 2, 3] >>> sorted(['a', 'c', 'b']) ['a', 'b', 'c'] >>> sorted("zero") ['e', 'o', 'r', 'z'] >>> sorted((3, 2, 1)) [1, 2, 3]

// 리스트 자료형에도 sort라는 함수가 있다. 

// 하지만 리스트 자료형의 sort 함수는 리스트 객체 그 자체를 정렬만 할 뿐 정렬된 결과를 리턴하지는 않는다.

// 다음 예제로 sorted 함수와 리스트 자료형의 sort 함수의 차이점을 확인해 보자.

>>> a = [3, 1, 2] >>> result = a.sort() // 리스트 자료형의sort 함수 >>> print(result) None >>> a [1, 2, 3]

// sort 함수는 리턴값이 없기 때문에 result 변수에 저장되는 값이 없다. 

// 따라서 print(result)를 하면 None이 출력된다. 

// sort 함수를 수행한 후 리턴값은 없지만 리스트 객체 a를 확인하면 [3, 1, 2]가 [1, 2, 3]으로 정렬된 것을 볼 수 있다.

str

str(object)은 문자열 형태로 객체를 변환하여 리턴하는 함수이다.

>>> str(3) '3' >>> str('hi') 'hi' >>> str('hi'.upper()) 'HI'

tuple

// tuple(iterable)은 반복 가능한 자료형을 입력받아 튜플 형태로 바꾸어 리턴하는 함수이다. 

// 만약 튜플이 입력으로 들어오면 그대로 리턴한다.

type

// type(object)은 입력값의 자료형이 무엇인지 알려주는 함수이다.

>>> type("abc") <class 'str'> >>> type([ ]) <class 'list'> >>> type(open("test", 'w')) <class '_io.TextIOWrapper'>

zip

// zip(iterable*)은 동일한 개수로 이루어진 자료형을 묶어 주는 역할을 하는 함수이다

>>> list(zip([1, 2, 3], [4, 5, 6])) [(1, 4), (2, 5), (3, 6)] >>> list(zip([1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9])) [(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)] >>> list(zip("abc", "def")) [('a', 'd'), ('b', 'e'), ('c', 'f')]