머신러닝과 데이터분석 A-Z 올인원 패키지 - Python Programming 기초(3)

* 위 강의노트는 패스트캠퍼스가 주관하는 강의를 수강한 후 작성한 노트입니다. 

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Python Programming 기초

함수의 이해 및 사용 - 코드의 재사용

함수란?

• 지금까지 무심코 코드에서 사용된 함수들이 존재
• ex) sum, len, range…

• 함수란 우리가 알고있는 개념처럼 주어진 입력(input)에대해서 의도된 출력(output)을 전달하는 역할
  
  

• 함수의 정의

  • 정의 시 최초에 def키워드 사용
  • argment정의 (함수에 입력으로 전달하는 값을 의미, argument또는 parameter라고 함)
  • :(콜론) -> 함수 역시 코드 블록이기 때문에 콜론이 필요
  • body(함수의 구현 부분, 함수 역시 코드블록이기 때문에 들여쓰기 된 부분까지 함수의 코드블록으로 인지함)
    
    • 함수를 호출한 코드(caller)로 함수가 해당 기능을 수행하고 완료된 값(output)을 전달하기 위해 return키워드 사용
    • 즉 return이후에 오는 값을 caller로전달
  • 함수의 네이밍 역시 중요
    
    • 즉 어떤 기능을 하는 함수인지 이름으로 최대한 나타날 수 있게 해야함

def add(x, y):
    n = x + y
    return n # 출력

add(30, 300)
>> 330

 

• 함수의 사용(호출)

  • 함수명(파라미터1, 파라미터2, … , 파라미터n)
  • 위와 같이 정의된 함수의 이름과 전달되는 parameter(인자)를 괄호 안에 전달하여 함수를 호출
  • 함수가 호출되면 실행의 흐름이 호출자(caller)에서 함수(callee)로변경됨
  • 함수의 입력(인풋) 파라미터(parameter), 아규먼트(argument)라고도 함
    
    

• 함수 네이밍(naming)

  • 함수 이름으로부터 기능이 명시
  • 의미와 반대되거나 맞지 않는 이름은 사용 금지
    
    

• parameter(argument) 인자

  • 함수에 전달되는 입력(input)
  • 입력이 필요하지 않을 수도, 1개의입력만 있을 수도, 여러개의 입력이 존재할 수도 있음
  • 파라미터로 int, string, float, boolean, list, dict등등 어떤 파이썬 객체도 전달 가능
  • 심지어, 함수도 함수의 파라미터로 전달 가능
  • python의 경우, 타입 명시가 없기 때문에, 함수 생성 시, 의도된 파라미터의 타입에 맞게 입력을 전달하는 것이 중요
  • 또한 파라미터를 전달할 때, 정의된 순서에 따라 값을 전달하는 것이 중요
    
    
• Default parameter (기본 인자)
  
  • 함수의 파라미터에 기본값 지정 가능
  • 파라미터를 명시하지 않을 경우, 지정된 기본값으로 대체

def add(x, y, z = 0): # 기본 인자 : z
    a = x + y + z
    return a

add(10, 20, 30) # 기본 인자에 수를 넣어줄 때
>> 60
add(10, 20) # 인자를 입력하지 않을 경우 기본값으로 대체
>> 30

 

• 기본 파라미터의 다른 예

  • print 함수
    
    • sep, end, file등 여러 기본 파라미터를 가짐
      
      

• Default parameter 사용 시 주의점

  • 디폴트 파라미터 뒤에 일반 파라미터가 위치할 수 없음
  • ex) def test(a, b, c = 1) -> 올바른 예
  • ex) def test(a, b = 1, c) -> 올바르지 않은 예
    
    

• keyword parameter(키워드 파라미터)

  • 파이썬의 경우, 파라미터에 값을 전달할 때 파라미터의 이름을 명시하여 전달 가능
  • 파라미터 이름을 사용하지 않을 경우, 기본적으로 순서에 맞게 전달

def test(x, y, z):
    a = x + y + z
    return a

test(x = 10, z = 3, y = 50) # 키워드로 명시, 순서 변경 가능
>> 63
test(10, 50, 3) # 기본적으로는 순서에 맞춰 키워드에 저장

 

• return(리턴)

  • 기본적으로 함수의 종료를 명시
    
    • return옆에 값이나 수식이 있다면 해당 값을 호출자(caller)에게반환(전달)
    • return만 존재하면 None반환
    • return이 없는 경우, 기본적으로 함수 코드 블록이 종료되면 종료로 간주, 이때도 None 반환
      
      

• multiple return (복수 값 반환)

  • tuple반환을 하여 복수개의 값 리턴 가능

def add_mul(x, y):
    s = x + y
    m = x * y
    return s, m

print(add_mul(20, 3)) # 튜플로 반환
>> (23, 60)     

 

• variable scope (변수의 범위)
  
  • 변수가 참조 가능한 코드 상의 범위를 명시
  • 함수 내의 변수는 자신이 속한 코드 블록이 종료되면 소멸됨
  • 이렇게 특정 코드 블록에서 선언된 변수를 자연변수(local variable)라고 함
  • 반대로 가장 상단에서 정의되어 프로그램 전까지 유지되는 변수를 전역 변수(global variable)이라고 함
  • 같은 이름의 지역변수와 전역변수가 존재할 경우 지역변수의 우선순위가 더 높음

num1 = 10 # 글로벌 변수
num2 = 30

def test(num1, num2):
    print(num1, num2)
    return num1 + num2

test(30, 40) # num1  = 30, num2 = 40 그러나 지역변수이기 때문에 블럭 안에서만 작동

print(num1, num2)
>> 10 30

 

• variable length argument (가변길이 인자)

  • 전달되는 파라미터의개ㅜ가 고정적이지 않은 경우 사용
  • *args : 파라미터를 튜플의 형태로 전달
  • kwargs : 파라미터를 딕셔너리 형태로 전달(네임드 파라미터)
    
    

• keyword parameter(키워드 파라미터)

  • 가 붙은 경우에는 키워드 파라미터로 인식
  • 즉 함수 호출 시, 파라미터의 이름과 값을 함께 전달 가능
  • 가변길이 함수의 대표적인 예 : 문자열 포맷(format) 함수
    
    • 여러가지 값과 포멧을 이용하여 문자열을 정의할 수 있는 함수
    • {} placeholder를문자열 내에 위치시킨 후, 해당 위치에 format함수로 전달된 값으로 대체하여 문자열 생성

def test(**kwargs): # key word arguments
    for key, value in kwargs.items():
        print(‘key:’ , key, ‘, value:’, value)

test(a = 1) # 딕셔너리로 인자를 받음
>> key: a, value: 1

함수의 이해 및 사용 - lamda 함수의 이해

Lamda 함수

• 단일문으로 표현되는 익명함수
• 익명함수란 이름이 없는 구현체만 존재하는 간단한 함수를 의미
• 코드 상에서 한번만 사용되는 기능이 있을 때, 굳이 함수로 만들지 않고 1회성으로 만들어서 쓸 때 사용
• return을 쓰지 않음

square = lambda x: x**2  # 간단한 함수를 길지 않게 작성할 때 사용
type(square) # 함수형 반환 
>> function
square(5)
>> 25

 

• filter, map, reduce
  
  • lambda가 유용하게 사용되는 3가지 대표적 함수
  • 함수형 프로그래밍의 기본 요소이기도 함
  • filter : 특정 조건을 만족하는 요소만 남기고 필터링
  • map: 각 원소를 주어진 수식에 따라 변형하여 새로운 리스트를 반환
  • reduce : 차례대로 앞 2개의 원소를 가지고 연산. 연산의 결과가 또 다음 연산의 입력으로 진행됨. 따라서 마지막까지 최종 출력은 한개의 값만 남게 됨.

# filter(함수, 리스트) : 함수의 리턴되는 값이 True인 요소만 남기기

nums = [1, 2, 3, 6, 8, 9]
filter(lambda n: n%2 == 0, nums)
>> [2, 6, 8]

# map(함수, 리스트) : 주어진 리스트에 함수를 적용한 새로운 값 대체
map(lambda n:n**2, nums)
>>[1, 4, 9, 36, 64, 81]

import functools # reduce가 있는 패키지
a = [1, 3, 5, 8]
functools.reduce(lambda x, y: x + y, a) #모든수의 합을 구함
>> 17

 

연습문제

1. 주어진 숫자 리스트의 평균을 구하는 함수를 출력하시오

# 입력 : 숫자 리스트
# 출력 : 숫자 리스트의 평균값
def mean(nums):
    _sum = 0
    for i in nums:
        _sum += i
    return _sum / len(nums)

print(mean([1, 2, 3])) # 2.0

2. 해당 숫자가 소수인지 아닌지 판별하시오

# 입력 : 양의 정수
# 출력 : boolean(소수 : True, 합성수 : False)
def is_prime(num):
    for i in range(2, num):
        if num % i == 0:
            return False
    return True

3. 2부터 해당 숫자 사이에 소수가 몇개인지 출력하시오

# 입력 : 양의 정수 1개
# 출력 2-해당 숫자 사이에 소수의 개수

def num_prime(num):
    count = 0
    for i in range(2, num + 1):
        if is_prime(i):
            count += 1
    return count