python story

2.1 자료형(type) 숫자형(number typer) 수치형의 형변환과 진수변환 문자와 문자열(character & string) 컴퓨터에 입력되는 데이터 즉, 리터럴(literal, raw data)은 0과 1로 변환되어 메모리에 저장되기 때문에 데이터의 종류를 구분할 수 없습니다. 그러므로 입력된 데이터가 0과 1 변환되기 전에 문자인지 숫자인지를 지정할 필요가 있습니다. 메모리 입력되는 원시데이터로 자신을 참조하는 객체를 이미합니다. C, JAVA, Kotlin등과 같은 언어는 자료를 선언하는 단계에서 그 타입을 명시적으로 지정해야 하지만 파이썬의 경우는 자료형의 선언이 암묵적으로 이루어집니다. 그러나 동일한 자료형내에서만 연산이 이루어지므로 표 1에 제시된 자료형의 분류를 인지하고 있어야 합니다. 파이썬은 기본적으로 숫자형과 문자형으로 구분하며 리터럴의 1개 이상의 자료를 그룹화하기 위한 컬렉션(collection)(컬렉션 참조)을 가집니다. 표 1 자료형의 분류 분류 자료형 예 기본형 숫자형 int(정수형) -13, 0, 231 float(실수형) -2.31, 0.98, 2.31E2 complex(복소수형) 0.+3j, 1+0j 문자형 String(문자열) 'a', "string' 복합형 (Collections) list [1, 3, 'a', 'string'] tuple (1, 3, 'a', 'string') dictionary {"one": 1, "cha":'a', "str":'string'} set ...

연산자 II 비트 연산자(Bitwise operators) 특수한 연산자 재할당연산자 다중할당 in, is 연산자 가변연산자('*') 비트 연산자(Bitwise operators) 컴퓨터 연산은 2진법에 의해 진행됩니다. 데이터가 입력되면 2진수로 변환되고 그 결과는 메모리에 한 개(1비트)당 0 또는 1로 저장 됩니다. 입력된 두 데이터의 연산은 다음의 순서로 이루어집니다. 2진수로 변환 동일한 위치에 저장된 값들 사이에 비트단위로 연산 예를 들어 십진수 2와 10의 경우 2진수로 b0010, b1010이 됩니다. 두수의 각 비트의 연산은 표 1과 같습니다. 표 1 2와 10의 비트 연산 십진수 이진수 2 0 0 1 0 10 1 0 1 0 (+)12 1 1 0 0 비트로 표현된 객체 또는 객체들 사이에 연산은 표 2에 소개한 연산자를 사용합니다. 비트 연산을 위해서는 이진수로 전환이 필요하며 음의 이진수로의 변환을 위해서는 보수법 을 적용합니다. 표 2 비트 연산자 연산자 의미 x & y 비트 단위로 AND x | y 비트 단위로 OR ~x 비트 단위로 NOT, 1의 보수(complement) x^y 비트 단위로 XOR (다른 값: True(1), 같은 값: False(0)) x >> a 객체 x를 오른쪽으로 a 비트 이동 x << a 객체 x를 왼쪽으로 a 비트 이동 표 1에서 나타낸 것과 같이 표 2에서 소개한 비트연산자 역시 동일한 위치의 비트 사이에...

보수(complement) 컴퓨터에서 음수를 직접적으로 표현할 수 없기 때문에 부호 비트를 지정하여 양수에 대한 음수는 2의 보수(tow's complement)를 사용하여 나타낼 수 있습니다. 보수는 어떤수를 보충하여 완전수를 만들게 하는 수로 1의 보수와 2의 보수 방법이 있으며 어떤수에 대응하는 음수의 이진수 표현은 2의 보수 방법을 적용합니다. 1의 보수 ⇒ 값의 반전, 즉 0 → 1, 1 → 0 예를 들어 4비트에서 완전수는 1111(2)이 됩니다. 그러므로 0010(2)에 1의 보수를 더하면 다음과 같이 완전수가 됩니다. 0 0 1 0  +  1 1 0 1  (1의 보수) 1 1 1 1  (완전수) 2의 보수⇒ 1의 보수 결과 + 1 (2) 예를 들어 위의 1의 보수법에 의한 결과인 1101 (2) 에 1 (2) 를 더하면 1110 (2) 이 됩니다. 기준이 되는 최왼쪽에 있는 비트는 부호를 나타내는 것으로 1이므로 음수임을 나타냅니다. 이 음수값을 직접적으로 십진수로 전환할 수 없습니다. 그러므로 이 값을 알기 위해서는 다시 2의 보수를 결정합니다. 1 1 1 0 1의 보수 →  0 0 0 1 2의 보수 +  0 0 0 1 2 ⇐  0 0 1 0 위 결과 1110 (2) 의 부호변환 결과는 2이므로 -2가 됩니다. 예) 16비트를 기준으로 2의 보수를 사용하여 십진수 7의 음수인 이진수를 결정해봅니다. 0 0 0 0 … 0 1 1 1 7에 대한 2의 보수:  1 1 1 1 … 1 0 0 1  ⇒ -7 -7의 2진수를 십진수로 확인하기 위해서는 다시 2의 보수를 적용합니다. -7에 대한 2의 보수:  0 0 0 0 … 0 1 1 1  ⇒ 7 numpy 패키지의 binary_repr() 함수를 적용하여 확인할 수 있습니다. from numpy import binary_repr binary_repr(-7, width=16) '1111111111111001'...

1.4 연산자(operator) 산술 연산자 비교 연산자 논리연산자(logical operators) 비트 연산자 특수한 연산자 데이터들 사이에 연산이 필요한 경우 연산의 종류를 구분하기 위한 약속이 존재합니다. 이 약속된 규칙 또는 표현을 연산자(operator) 라고 합니다. 연산자는 특정한 명령(들)을 수행하기 위한 여러 코드들을 그룹화하는 함수 입니다. 파이썬은 산술, True 또는 False의 결과를 반환하는 논리 연산 등을 수행하기 위한 다양한 연산자들을 제공하고 있으며 이 연산에 참여하는 값들을 피연산자(operand) 라고 합니다. 예를 들어 다음 코드는 두 수치형 리터럴의 덧셈을 실행한 것입니다. 5+8 13 두 정수의 덧셈연산은 연산자 ' + '에 의해 실행되며 이 연산에 관계된 5와 8이 피연산자가 됩니다. 그 연산의 결과는 13입니다. 산술 연산자(Arithmatic operators) 표 1은 두 객체에 대한 산술 연산을 실행하기 위한 연산자 입니다. 표 1 산술연산자 연산자 의미 x + y 단일 또는 두개의 피연사자의 덧셈 x - y 단일 또는 두개의 피연사자의 뺄셈 x * y 두개의 피연사자의 곱셈 x / y 두개의 피연사자의 나눗셈으로 결과는 실수형 x % y 두개의 피연사자의 나눗셈의 나머지를 반환 x // y 두개의 피연사자의 나눗셈의 몫을 반환 x**y 피연산자의 거듭제곱 (power) x=5 y=2 print(x+y) # 덧셈 print(x-y) # 뺄셈 print(x*y) # 곱셈 print(x/y) # 나눗셈 7 3 10 2.5 print(x//y) # 몫 print(x%y) # 나머지 2 1 print(x**y) # 거듭제곱 25 ...

얕은 복사(shallow copy)와 깊은 복사(deep copy) 객체들의 참조나 요소의 같음과 다름은 두 값이 같음의 여부를 판정하는 연산자 == 와 키워드 is 로 확인할 수 있습니다. a=[1, 2, 3] b=a; b [1, 2, 3] a==b True 위 결과는 두 객체의 값이 같음을 의미합니다. 그러나 이 결과가 두 객체의 참조점의 위치를 같음을 의미하지는 않습니다. 즉, 위 결과는 다음의 결과를 보장하지 않습니다. id(a[1])==id(b[1]) True 위 두 코드와 같이 값과 참조점의 위치가 같음은 키워드 is 에 의해 확인할 수 있습니다. a is b True 위 코드의 객체 b는 a를 할당한 것으로 동일한 위치에 있는 요소들을 참조합니다. 다음 코드의 list() 는 리스트 자료형의 객체를 생성하는 내장함수입니다. 이 함수에 의해 생성된 객체는 같은 값을 포함하지만 다른 참조점을 가집니다. 즉, 다른 객체입니다. c=list(a); c [1, 2, 3] a==c True a is c False 위의 객체들 중에 b의 첫 번째 요소값을 변경시키면 같은 참조점을 가지는 a 역시 수정됩니다. 그러나 다른 객체인 c에는 영향을 주지 않습니다. b[0]=100; b [100, 2, 3] a [100, 2, 3] c [1, 2, 3] 결과적으로 위의 객체 b와 c는 a를 복사한 것입니다. 그러나 b와 c는 다른 객체입니다. 이와 같이 파이썬은 객체가 객체를 복사하는 2가지 방법을 가지고 있습니다(그림 1) 얕은 복사(shallow copy) 위 a와 b 객체의 관계 동일한 참조점에 있는 요소들을 포함 얕은 복사에 있는 객체는 서로 연결되어 있음 깊은 복사(deep copy) 위 a와 c 객체의 관계 동일한 요소들을 가지지만 각 요소의 참조점은 다릅니다. 다른 객체로서 서로 영향을 주지 않음 이 관계를 그림 1과 같이 나타낼 수 있습니다. 그림 1. 얕은복사와 깊은복사...

객체의 유효범위 내 용 전역(global) 전역변수와 지역변수 전역(global) 이름공간 에 저장된 이름 객체는 특정한 데이터를 참조, 즉 연결(binding) 됩니다. 이 연결은 기본적으로 모듈단위로 이루어집니다. 예를 들어 numpy는 벡터나 행렬 등의 배열을 다루기 위해 특화된 파이썬 패키지입니다. 이 패키지의 array() 함수는 배열을 생성하기 위한 함수로서 다음 코드와 같이 패키지를 장착한 뒤에 식 1과 같이 연결연산자(.) 를 사용하여 함수가 작동할 영역을 지정해 주어야 합니다. import numpy as np x=np.array([1,2,3]);x array([1, 2, 3]) 위 코드의 np.array()는 array() 함수의 작동은 numpy 패키지의 영역으로 한정한다는 것을 의미합니다. 그러므로 다음과 같이 그 함수의 유효범위를 지정하지 않을 경우 에러가 발생합니다. y=array([1,2,3]); y NameError: name 'array' is not defined 이러한 모듈 장착 - 동작의 영역 지정 - 이 불필요한 기본 파이썬을 파이썬 코어(core) 라고 하며 이 코어 프로그램은 파이썬 작성에 필수적인 다양한 함수를 포함하고 있습니다. 이러한 함수를 내장함수(built-in function) 라고 합니다. 각 모듈은 고유한 자료형 또는 형식을 가지고 있습니다. 그러므로 그 모듈을 사용하기 위해서는 입력할 자료의 형식을 그 유형에 적합하도록 변환됩니다. 이러한 변환은 객체 생성시 자동으로 부여되는 여러 속성(내장 속성) 때문에 가능합니다. 또한 특정한 모듈 또는 패키지의 객체에 내장함수가 작동하는 이유 역시 이러한 속성 때문입니다. 예를 들어 다음 코드의 객체의 길이를 반환하는 내장 함수 len() 은 특정한 작동영역을 지정하지 않고 사용할 수 있으며 다른 모듈에서 생성된 객체에 대해서도 작동합니다. 즉, 내장함수는 파이썬 코어가 작동하는 모든 범위에서 작동합니다. ...

모듈(Module), 패키지(Package) 프로그램 중 실행가능한 일정한 부분을 그룹화할 수 있습니다. 즉, 그 부분에 이름을 부여하여 객체로 만들어 동일한 작업이 필요할 경우마다 그 객체를 참조하여 사용할 수 있습니다. 그러므로 그 분리된 객체 자체가 프로그램이 되며 모듈(Module) 이라고 합니다. 동일한 자료형을 사용하는 여러개의 모듈을 하나의 디렉터리내로 묶을 필요가 있습니다. 이것을 패키지(package) 라고 합니다. 파이썬에서 사용할 수 있는 다양한 패키지의 존재하며 계속 생성되고 업데이트되고 있습니다. 이와 같이 큰 프로그램을 모듈화하여 사용하는 것은 프로그램의 실행과 수정, 복구 등 다양한 측면에서 유리합니다. 모듈(Module) 객체 정의(definition)와 문(statement)을 포함하는 파일 파이썬에서 생성하는 모듈의 확장명은 .py입니다. 프로그램을 실행 가능한 부분들의 조합으로 작성하기 위해 사용 모듈 전체 또는 일부를 다른 모듈, 프로그램 또는 인터프리터에서 호출하여 사용할 수 있습니다. 예를 들어 객체를 작성하여 확장자 " .py " 형식으로 별도의 파일에 저장한다면 모듈이 됩니다. 모듈/패키지의 import " 임포트(import) "는 파이썬을 작성하고 실행하는 코드 해석기(interpreter)에 모듈을 장착하는 명령 키워드입니다. 다음은 두 수를 더하는 사용자 정의 함수로 별도의 파일(test.py)에 저장된 것입니다. 이 함수는 파이썬 인터프리터의 모든 영역에서 사용할 수 있습니다. 그러나 파이썬 자체를 종결한 후 생성한 함수도 소멸되므로 추후에 사용하기 위해 별도의 파일로 저장합니다. 이렇게 저장된 파이썬 파일이 모듈이 됩니다. def add(a, b): return a+b 위 파일을 모듈로 사용하기 위해 실행파일에서 test.py를 임포트 합니다. 임포트 된 모듈의 함수를 사용하는 경우 식 1과 같이 그 함수의 모듈...