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1️⃣. 파이썬

1. 파이썬 문법

1. 인덴트

인덴트는 공백 4칸이다. 하지만 우리는 pyCharm을 이용하여 인덴트에 신경을 안쓰고 개발할 수 있다.
설마 잘못입력하더라도 pycharm에서 Reformat Code를 실행하면 된다.

2. 네이밍 컨벤션

변수나 함수이름을 짓는 방식이다.

카멜케이스 = camelCase. 스네이크케이스 = snake_case
파스칼케이스 = CameCase

3. 타입 힌트

동적인 파이썬에 정적인 기능을 넣은 것

def fn(a)
# 빠르게 정의해서 사용할수 있다는 장점이 있지만 어떤 식으로 파라미터를 넘기고 무슨 리턴값이 나오는지를 알 수가 없다.
def fn(a: int) -> bool:
# 파라미터가 정수형인 것과 리턴 값으로 True or False를 반환하는 것도 알수 있다.

a: str = "1"
b: int = 1
# 선언할 수 있는 타입을 잘 명시할 수 있다.

# 하지만, 여전히 동적인 파이썬이므로 실제 문자열형에 정수형 변수를 대입한다해도 오류는 뜨지 않는다.
a: str = 1
# 오류는 나타나지않는다

# 하지만 mypy를 사용하면 확인할 수 있다.
# pip install mypy 로 mypy를 설치한 뒤,
# mypy 파일명.py 를 하면 된다.

4. Comprehension

코드를 더 단순화 할수 있다.

  • No List Comprehension Code

no_list_comprehension = []
for n in range(1, 10+1):
    if n % 2 == 0:
        no_list_comprehension.append(n*2)

print(no_list_comprehension)
# [4, 8, 12, 16, 20]

  • List Comprehension Code

list_comprehension = [ n * 2 for n in range(1, 10+1) if not n%2]
print(list_comprehension)
# [4, 8, 12, 16, 20]
  • no_Dictionary Comprehension Code

original = {"나": "김찬영", "친구": "강민숙"}

no_dict_comprehension = {}
for key, value in original.items():
    no_dict_comprehension[key] = value
print(original)
print(no_dict_comprehension)
#{'나': '김찬영', '친구': '강민숙'}
  • Dictionary Comprehension Code

dict_comprehension = {key: value for key, value in original.items()}
print(dict_comprehension)
#{'나': '김찬영', '친구': '강민숙'}

5. generator

루프의 반복(iteration)동작을 제어할 수 있는 루틴형태.

iterator는 클래스에 iter, next 또는 getitem method를 구현해야 하지만
제너레이터는 yield만 사용하면 된다.

def number_generator():
    yield 0
    yield 1
    yield 2

print(number_generator())
ng= number_generator()

'''
for i in ng:
    print(i, end=' ')
# 0 1 2
'''

#next는 추출이다.
print(next(ng))
# 0
print(next(ng))
# 1
print(next(ng))
# 2
#print(next(ng))
# Error : StopIteration

6. range

generator를 활용하는 대표적인 함수

range_a = [n for n in range(100)]
range_b = range(0, 100+1)
#모든것이 다 똑같지만 메모리차지 크기가 다르다.
print(range_a)
# [0, 1, 2, 3, 4, 5,...,100]
# 메모리점유율 엄청 높다
print(range_b)
# range(0, 101)
# 메모리점유율 엄청 낮다.

7. enmerate

여러가지 자료형을 인덱스를 포함한 enmerate 객체로 리턴한다.

enum = [1, 2, 3]
print(list(enumerate(enum)))
# [(0, 1), (1, 2), (2, 3)]

for i, v in enumerate(enum):
    print(i, v)
'''
0 1
1 2
2 3
'''

8. locals

사용되는 지역변수 조회

디버깅에 필요하다
함수 내부의 지역 정보를 조회해 잘못 선언한 부분이 없는지 확인하는 용도

def local_function():
    local_a = 1
    local_b = 2
    print(locals())


local_function()
# local_a:1, local_b:2
print(locals())
'''
'__name__': '__main__', '__doc__': '\n인덴트는 공백 4칸이다. 하지만 우리는 pyCharm을 이용하여 인덴트에 신경을 안쓰고 개발할 수 있다.\n설마 잘못입력하더라도 pycharm에서 Reformat Code를 실행하면 된다.\n',\
 '__package__': None, '__loader__': <_frozen_importlib_external.SourceFileLoader object at 0x102215490>,\
  '__spec__': None, '__annotations__': {}, '__builtins__': <module 'builtins' (built-in)>,\
   '__file__': '/Users/gimchan-yeong/PycharmProjects/HelloWorld/3. Coding Interview/python.py',\
    '__cached__': None, 'list_comprehension': [4, 8, 12, 16, 20], 'no_list_comprehension': [4, 8, 12, 16, 20],\
     'n': 10, 'original': {'나': '김찬영', '친구': '강민숙'}, 'no_dict_comprehension': {'나': '김찬영', '친구': '강민숙'},\
      'key': '친구', 'value': '강민숙', 'dict_comprehension': {'나': '김찬영', '친구': '강민숙'},\
       'number_generator': <function number_generator at 0x102268cb0>, 'ng': <generator object number_generator at 0x102248cd0>,\
        'range_a': [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50,\
         51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99],\
         'range_b': range(0, 101), 'enum': [1, 2, 3], 'i': 2, 'v': 3, 'local_function': <function local_function at 0x102268d40>}
'''

local_a와 local_b가 없다. -> 지역변수이기때문

2. 코딩스타일

1. 리스트 컴프리헨션

str1 = [ str1[i:i + 2].lower() for i in range(len(str1 - 1) if re.findall('[a-z]{2}', str1[i:i +2].lower()))]

이렇게 한줄로 표현하면 가독성이 떨어진다.

str1s = [
    str1[i:i + 2].lower() for i in range(len(str1 - 1)
    if re.findall('[a-z]{2}', str1[i:i +2].lower())
]

한줄 풀이에 집착하기보다는 라인을 좀더 여유있게 활용하자

str1s=[]
for i in range(len(str1 - 1):
    if re.findall('[a-z]{2}', str1[i:i +2].lower())
        str1s.append(str1[i:i + 2].lower())

위처럼 모두 풀어 쓰는 것도 가독성을 위해서라면 좋다. 위에서 아래까지 차례대로 정방향이기때문에 이해하기가 쉽다.

2. 구글 파이썬 스타일 가이드

함수의 기본값으로 가변 객체를 사용하지말자
함수가 객체를 수정하면(리스트에 아이템을 추가한다든지)
기본값이 변경되기때문이다.

def foo(a, b=[]):

위 방법보단 불변 객체를 사용한다.

def foo(a, b = None):
    if b is None:
        b=[]

No

if len(users) == 0:
    print('no users')

if foo is not None and not foo:
    self.handle_zero()

if not i % 10:
    self.handle_multiple_of_ten()

Yes

if not users:
    print('no useres')

if foo == 0:
    self.handle_zero()

if i % 10 == 0:
    self.handle_multiple_of_ten()

2️⃣.빅오

1. 빅오

빅오(big-O)란 입력값이 무한대로 향할때 함수의 상한을 설명하는 수학적 표기 방법이다.

4n+3 이면 최고차항만 고려하고 계수는 무시한다. 즉 n이다.
O(1) > O(logN) > O(n) > O(nlogN) > O(n2) > O(2n) > O(n!) 시간복잡도와 공간복잡도는 반비례관계이다.
빅오표기법은 주어진(최선/최악/평균) 경우의 수행 시간의 상한을 나타낸다.
분할 상환 분석 : 알고리즘의 복잡도를 계산할 때, 알고리즘 전체를 보지 않고 최악의 경우만을 살펴보는 것을 방지 ex)동적배열

2. 자료형

C는 원시타입인 반면에 파이썬은 모든 것이 객체이다.
숫자는 C스타일의 고정 정밀도가 아니라 임의 정밀도이다.
임의 정밀도는 속도는 느리지만 단일형으로 처리할 수 있어 매우 단순한 구조로 만들 수 있고 오버플로문제가 없다.

  • 불변과 가변

    • Sequence

      순서 있는 나열.

      Immutable : 문자열(str), 튜플(tuple), 바이트(bytes)
      Mutable : 리스트(list)

    • str이 불변인 이유

    a = 'abc'
    print(id(a)) # 4555406768
    print(id('abc')) # 4555406768
    a = 'def'
    print(id(a)) # 4555913456
    print(id('def')) # 4555913456
    

    abc는 사라지지않고 메모리 어딘가에 남아있다.

    a[1] = 'd'
    # TypeError: 'str' object does not support item assignment
    

    불변이기때문에 안된다.

    • 불변

    a = 10
    b = a
    print(id(10), id(a), id(b)) # 4486029360 4486029360 4486029360
    a = 11
    print(id(a)) # 4308631632
    

    이로써 숫자와 문자열은 불변 객체임을 알 수가 있다.

    • 가변

    a = [1, 2, 3, 4, 5]
    b = a
    print(a, b) # [1, 2, 3, 4, 5] [1, 2, 3, 4, 5]
    a[2] = 4
    print(a, b) # [1, 2, 4, 4, 5] [1, 2, 4, 4, 5]
    

3️⃣. 리스트, 딕셔너리

1. 리스트

순서대로 저장하는 sequence이자 변경 가능한 목록(Mutable List)

  • 리스트의 활용방법

# append
a=[1,2,3]
a.append(4)
print(a) # [1, 2, 3, 4]

# insert
a.insert(3,5)
print(a) # [1, 2, 3, 5, 4]

# 슬라이싱
print(a[1:4:2]) #인덱스 1,3의 값

# 인덱스가 리스트 길이를 넘을경우
#print(a[5]) # IndexError: list index out of range
# 예외처리를 해주자
try:
    print(a[5])
except IndexError:
    print('존재하지않는 인덱스')


# del
del a[1]
print(a) # [1, 3, 5, 4]

#remove
print(a) # [1, 5, 4]

# pop
print(a.pop(2)) # 5 / 값을 반환한다.
  • 리스트의 특징

    파이썬은 모든 것이 객체며, 파이썬의 List는 객체에 대한 포인터 목록을 관리하는 형태
    사실상 연결 리스트에 대한 포인터 목록을 배열 형태로 관리
    그러기때문에 배열에 정수나 문자 불리언등 제각각 자료형을 선언할수 있다.

2. 딕셔너리

키/값 구조로 입력 순서가 유지되며 해시테이블로 구현되어있다.

  • 딕셔너리 활용방법

#초기화
a = {}
a = dict()

a = {'key1':'value1', 'key2':'value2'}
print(a) # {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}

# 값 추가

a['key3'] = 'value3'
print(a) # {'key1': 'value1', 'key2': 'value2', 'key3': 'value3'}

# 존재하지않는 인덱스를 조회할 경우
# print(a['key4']) #KeyError: 'key4'
# 예외처리를 해주자
try:
    print(a['key4'])
except:
    print('존재하지 않는 키')

# 다음과 같은 방법으로 예외처리 가능
print('key4' in a) # False
if 'key4' in a:
    print('존재하는 키')
else:
    print('존재하지 않는 키')


# items를 이용하여 키/값 조회하기
for k,v in a.items():
    print(k,v)
'''
key1 value1
key2 value2
key3 value3
'''
  • 딕셔너리 모듈

    • defaultdict

      존재하지 않는 키를 조회할경우 에러 메시지를 출력하는 대신 디폴트 값을 기준으로 해당 키에 대한 딕셔너리 아이템 생성

      import _collections
      a = _collections.defaultdict(int) # default가 int이다.
      print(int()) # int는 0이다.
      a['A'] = 5
      print(a) # defaultdict(<class 'int'>, {'A': 5})
      a['B'] += 1 # default 기준으로 +1을 해준다.
      print(a) # defaultdict(<class 'int'>, {'A': 5, 'B': 1})
      
    • Counter

      아이템에 대한 개수를 계산하여 딕셔너리로 반환

      a = [1, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 6]
      b = _collections.Counter(a) # 오류가 뜬다.  Counter가 삭제되었나?
      #AttributeError: module '_collections' has no attribute 'Counter
      

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