Python BIF(내장함수)
- list() : data 객체를 만든다, 빈 리스트를 생성
- range() : 필요한 범위에 일련의 숫자를 생성하고 나열자를 반환
- enumerate() : 0부터 시작해서 번호가 매겨진 테이터의 리스트를 생성
- int() : 문자열이나 다른 숫자를 정수로 변환한다
- id() : 파이썬 객체의 고유한 식별자를 반환하다
- next() : 리스트와 같은 나열할 수 있는 data 구조체에서 다음 항목을 반환 한다.
- print() : 출력 한다.
- 예) print("\t",end='') --> 탭를 출력하고 줄바꿈은 문자는 없음을 의미
- open() : 파일 열기
- file 관련
- readline() : 한줄 읽기
- close() : 파일 닫기
- seek() : 파일 위치 이동
- split() : 분활 하기
- find() : 주어진 문자의 위치를 찾는다. 없으면 -1 값을 반환
- 모듈 os
- getcwd() : 현재 디렉토리
- chgdir() : 디렉토리로 이동
- path.exists() : 파일 존재 여부
- help() : 도움말
- str() : 문자열 형 객체로 변환
- locals() : 집합 객체를 반환 한다.
Python Error
- ValueError : 런타임에러 , 값이 너무 많거나 , 너무 적어서
- IOError : 파일에서 발생하는 에러
Chapter 4. 영속성
정리
- else if 대신 elif 로 사용함.
- open() : 함수를 사용하여 파일 읽거나 쓰거나
- Read : read_f =open('data.out','r')
- Write : out_f= open('data.out.'w')
- close() : 파일을 닫아서 캐쉬의 내용을 실제 파일에 쓴다.
- 파이썬에서는 문자열은 불변 이다.
- 그외 불변들
- 숫자
- 불변형 리스트 터플
- with 문을 사용한 파일 작업 처리
- 예제)
try:
data = open('its.txt','w')
--------------------------
with open('its.txt','w') as data:
|
- with 사용 시 잇점은 finally를 사용하여 파일을 닫을 필요가 없음.
- print(‘파일을 쓸 내용’,file=out_f) : out_f에 내용을 출력 한다.
- file : 올수 있는 내용
- sys.stdout (기본값)
- sys.stderr
- file 객체
- end 파라 미터 : 기본값을 \n(개행 문자), 이며 일반 행을 마지막 문자를 의미 한다.
- pickle : 모든 데이타 객체를 파일 저장/읽기를 하는 표준 라이브러리
- dump() : 테이터 저장
- load() : 테이터 읽기
import pickle
with open('rfile.txt', 'rb') as r_file
new_obj = pickle.load(r_file)
with open('wfile.txt', 'wb') as w_file
pickle.dump(new_obj,w_file)
|
- str() : 어떤 객체는 문자열로 변환 한다.
- locals() : 현재 위치에서 접근할 수 있는 변수들의 집합을 반환 한다.
- in : 연산자를 하여 특징 집합에 존재여부를 확인 할 수 있다.
- if ‘find_var_name’ in locals(): -> 주어진 로컬 변수에 변수를 찾는다.
Chapter 5. 테이터의 이해
정리
- 두 가지 정렬
- 원본 정렬 : sort() , 즉 원본 자체를 정렬
- 사본 정렬 : sorted() , 사본을 생성하여 정렬
- 정렬 파라미터 reverse=True|False , True 이면 내림 차순
- 리스트의 지능화
- 리스트를 다른 리스트로 변환 하는 일을 정리
- 변환된 데이터를 저장할 리스트 생성
- 원래 리스트의 모든 테이터 항목을 나열
- 나열하면서 각 데이터 항목을 변환
- 변환된 데이터를 새 리스트에 추가
clean_list = []
for each_t in org_list:
clean_list.append(modify_x(each_t))
-----------------------------------------
clean_list = [modify_x(each_t) for each_t in org_list]
|
- 집합 : 중복된 데이터가 없음
- data_set = set() : 빈 집합을 생성함. 팩토리 함수 사용
- data_set = set(list) : 주어진 리스트 받아서 집합을 생성
- 서브리스트 설명 : my_list[Index:End] 이면
- Index : 시작 Offset
- End : 항목 index 이전 까지 가져 온다.
출처 : Head First Python (한빛출판사)
