# 2020년 2학기 3차 파이썬 수업 정리 오늘 수업에 사용된 코드는 [Github](https://github.com/skku-overflow/python-2020-2/tree/main/week3)에 업로드했습니다. 오늘 다룬 내용들은 - 이터레이터 - 람다 함수 - list 초기화 - dict 생성 방법 - 클래스 상속 - 클래스의 특수 메소드 - Iterator 구현 및 yield 입니다. ## 이터레이터 파이썬에서 `for`문을 사용하려면 `in`의 오른쪽에 오는 식이 이터레이터여야합니다. ```python print('List') l = [1, 3, 5, 7, 9] # l: 배열, for문이 작동하는 건 l이 이터레이터 # (배열이 이터레이터의 한 종륨) for i in l: print(i) print('Set') # set은 중복을 허용하지 않음. # set도 이터레이터 => for문의 오른쪽에 올 수 있음 s = set([1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3]) for i in s: print(i) ``` 우선 `list`나 `set`처럼 잘 알려진(?) 타입들이 `in`의 오른쪽에 올 수 있는 이유를 설명했습니다. 해당 타입들이 이터레이터 인터페이스를 구현했기 때문에 사용할 수 있는 건데요, 이 인터페이스를 만족하는 타입은 다 올 수 있습니다. 예를 들어, 아래 코드처럼 `dict`의 키 목록을 순회할 수도 있습니다. ```python # dict 자료 타입 d = { 'use': '사용하다', 'add': '더하다', } # d['use']: 인덱싱 print(d['use']) # 키 에러 (사전에 없는 단어) # print(d['used']) # dict.keys(): 이터레이터 반환 for k in d.keys(): print(k) ``` 마찬가지로 range 함수의 반환 값도 이터레이터 인터페이스를 만족합니다. ```python # range: 이터레이터 반환하는 함수 for i in range(10): print(i) ``` ### map `map` 함수 역시 이터레이터를 반환합니다. 이 함수는 인자를 두개 받는데요, 첫번째 인자는 함수, 두번째 인자는 이터레이터입니다. 반환된 이터레이터는 인자로 받은 이터레이터의 각 원소에 인자로 받은 함수를 적용한 뒤 그 값을 뱉습니다. ```python # e: 원소 def add_one(e): return e + 1 l = [1, 2, 3, 4, 5] print('Base') for i in l: print(i) # 1 ~ 5 출력 print('Mapped') for i in map(add_one, l): print(i) # 2 ~ 6 출력 ``` 위는 각 원소에 1씩 더해서 출력하는 코드입니다. `list`나 `set`의 경우와 마찬가지로 `map(add_one, l)`의 타입이 이터레이터이기 때문에 `in`의 오른쪽에 온 것입니다. ### filter, str.join ```python sl = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'] print(', '.join(sl)) print('Strip') print('a'.strip(), 'a') print(' b '.strip(), 'b') print('c '.strip(), 'c') assert ' b '.strip() == 'b' ``` 우선 `str.strip`이라는 메소드와 `assert` 문의 기능에 대해서 간단히 설명했습니다. `str.strip`은 문자열 앞뒤의 공백을 없애주는 메소드입니다. `assert`문은 `assert` 뒤의 표현식이 `False`이면 실행을 중지하고 에러를 뱉도록 합니다. 예를 들어, `assert False`를 하면 에러를 뱉고 아래의 코드는 실행되지 않고, `assert`뒤의 표현식이 복잡해도 동작은 같습니다. 그런 뒤 저 함수를 사용해서 `filter`와 `str.join`을 사용해봤는데요, `str.join`은 `','.join([1, 2])`처럼 쓰며 이 경우 결과값은 `1,2`가 됩니다. ```python def is_not_empty(s): return s.strip() != '' sl = ['a', ' ', ' ', 'b', 'c'] print(', '.join(sl)) print(', '.join(filter(is_not_empty, sl))) ``` `filter` 함수르 사용하면 이터레이터에서 원하지 않는 원소를 제외할 수 있습니다. ## lambda 위의 `filter` 사용례를 보면, 해당 줄만 보고는 이터레이터가 뭘 뱉을지 알 수 없어서 코드의 가독성도 떨어지고 함수를 정의해야해서 생산성도 떨어짐을 알 수 있습니다. 그럴 때 사용하는 게 `lambda`인데요, 아래와 같이 쓸 수 있습니다. ```python def is_not_empty(s): return s.strip() != '' sl = ['a', ' ', ' ', 'b', 'c'] # 이 식은, 함수 정의도 필요하고, 아래 문장만 봐선 이게 뭔지 정확히 알 수 없음 print(', '.join(filter(is_not_empty, sl))) # 람다식 = 함수 정의 print(', '.join(filter(lambda s: s.strip() != '', sl))) print(', '.join(filter(lambda a: a.strip() != '', sl))) # 위에 3개의 print문읜 완전히 같음 ``` 람다식에서 `lambda`와 `:` 사이에 오는 건 함수의 파라미터로, 이름은 자유지만 개수는 중요합니다. ```python def call(f): return f(1, 2, 3, 4, 5) # 인자 개수 오류 # print(call(lambda a, b, c: a)) print(call(lambda a, b, c, d, e: a)) print(call(lambda a, b, c, d, e: [a, b, c, d, e])) ``` 위의 코드에서 `print(call(lambda a, b, c: a))` 이 부분의 주석을 해제하면 오류를 뱉습니다. 이는 `call`이라는 함수가 `f`를 5개의 인자로 호출하기 때문입니다. ## for in list 파이썬은 배열을 초기화하는 아주 편리한 문법을 지원합니다. `[`와 `]`에 `for`문이 올 수 있는데요, 필요에 따라 `if`로 거르는 것도 가능합니다. ```python l = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 12, 14, 15, 16] copied = [i for i in l] ``` 이렇게 `for`만 사용하는 것도 가능합니다. 특정 배열에서 짝수인 원소만 뽑아내고 싶다면 아래와 같이 하면 됩니다. ```python l = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 14, 15, 16] even_list = [i for i in l if i % 2 == 0] print('Even: ', even_list) ``` `if`문제어 짝수인 `i`만 선택하라는 조건을 달아줬기에 짝수면 남는 것입니다. `for`의 왼쪽에 오는 식 역시 변형이 가능한데요, 홀수는 제외하고 짝수는 제곱을 한 배열은 다음과 같은 코드로 얻을 수 있습니다. ```python l = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 14, 15, 16] squared = [i * i for i in l if i % 2 == 0] print('Even, squared: ', squared) ``` `map`을 활용해서도 가능한데, 코드가 예쁘지 않아서 잘 쓰이진 않습니다. ```python squared_map = [i for i in map(lambda elem: elem * elem, l) if i % 2 == 0] print('Even, squared, map: ', squared_map) ``` ## dict ### 사용 키가 숫자가 아닌 경우, 혹은 키가 연속되지 않고 지나치게 떨어진 (sparse) 한 경우 사용합니다. ### dict 초기화 방법 기본적으로 `dict` 타입은 아래와 같이 초기화 할 수 있습니다. ```python alpha = { 0: 'a', 1: 'b', 2: 'c', 3: 'd', 4: 'e', 5: 'f', # ~ `25: 'z'`까지 ` } print(alpha) ``` 그런데 `dict` 타입은 아래와 같이 튜플의 배열을 이용해서도 초기화할 수 있습니다. ```python alpha = dict([ (0, 'a'), (1, 'b'), (2, 'c'), (3, 'd'), (4, 'e'), (5, 'f') ]) print(alpha) ``` 배열 초기화 문법을 활용해서 2에서 19까지의 소수:제곱 쌍을 저장하는 `dict`는 다음과 같이 매우 간단한 코드로도 만들 수 있습니다. ```python l = [2, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 17, 19] squared = dict([(i, i * i) for i in l]) ``` ## 클래스 ### 클래스 상속 저번 수업 내용을 아직 공부하지 않으셨다고 하셔서 간단히 설명했습니다. ```python class Animal: def walk(self): print('Animal.walk') class Dog(Animal): pass class Cat(Animal): # 오버라이딩 def walk(self): print('Cat.walk') # 부모 클래스의 메소드 호출 # super().walk() ``` 자세한 개념은 이전 포스트를 참조하시면 될 것 같습니다. ### 특수 메소드 파이썬 문법에서 사용되는 경우 특수한 메소드가 호출됩니다. `+`연산의 왼쪽에 오면 `__add__`가 호출되고, `*`연산의 왼쪽에 오면 `__mul__`이 오는 그런 식인데요, `print` 했을 때 출력값을 바꾸는 함수는 `__str__`으로, 아래 코드처럼 사용하면 됩니다. ```python class Overriden: def __str__(self): return 'Overriden' class Default: pass print(Overriden()) print(Default()) ``` ## Iterator 특수 메소드에 대한 내용을 설명한 건 이터레이터 때문인데요, 자기가 선언한 클래스가 `for`문의 오른쪽에 올 수 있게 하고 싶다면 `__iter__`라는 이름의 메소드를 정의하면 됩니다. ```python class NotIter: pass # __iter__을 구현하지 않은 클래스는 for문의 오른쪽에 올 수 없음 for i in NotIter(): print(i) ``` 이렇게 작성하면 `NotIter`은 이터레이터가 아니라는 에러가 납니다. 그런데 `__iter__`을 구현하려면 `yield`의 개념을 알아야합니다. ### yield `yield` 키워드는 함수의 실행을 중지합니디. 제너레이터의 개념은 아직 이른 것 같아서 설명하지 않았고, `__iter__`에서 사용하는 것만 살펴봤습니다. `__iter__`의 경우 루프문이 다음 원소를 요청할 때까지 함수가 중단되고, 만약 `break`등이 루프문의 실행을 끝내면 `__iter__`은 더이상 실행되지 않습니다. ### 구현 ```python class MyIter: def __iter__(self): print('Before 1') yield 1 print('After 1') yield 2 # 실행 끝남 # # 실행이 끝났으므로 출력 X. iterator: Lazy print('After 2') yield 4 yield 5 for i in MyIter(): print('From loop: ', i) if i == 2: break print('Done') ``` 위 코드를 실행하면 우선 `for`의 오른쪽에 왔으므로 `__iter__` 실행돼서 `Before 1`이 출력됩니다. 그런 뒤 `yield 1`이 실행돼서 `__iter__`은 멈추고 `for`루프의 본문을 실행하는데요, 그 결과 `From loop: 1`이 출력됩니다. 루프문의 본문 실행이 끝나면, `for`문이 다음 원소를 요청하게 되면서 `__iter__`이 재시작되는데, 시작점은 `yield 1`의 뒤입니다. 그래서 `After 1`이 출력되고, `yield 2`에서 다시 루프문의 본문이 실행됩니다. 근데 이 경우엔 `break` 때문에 루프문이 끝나게 되고, `After 2`는 출려되지 않습니다. 대신 마지막에 있는 `Done`이 출력됩니다.