[Python BootCamp] 기본 연산자, 데이터 타입 조작, 내장 함수(Built-in Functions)와 집합(Set) 이해하기

 

기본 연산자, 데이터 타입 조작, 내장 함수(Built-in Functions)와 집합(Set) 이해하기

논리 자료형 (Bool)

Python에서는 True와 False 두 가지 논리 값을 사용하여 논리 연산을 수행합니다. 이 값들은 실제로 정수형으로 변환할 수 있으며, True는 1, False는 0으로 간주됩니다.

x = True 
y = False 
z = 10 > 3     # 10이 3보다 크므로 True입니다. 
print(z)       # 출력: True # 논리 연산 예제 

a = True 
b = False 
print(a and b) # 출력: False (두 값이 모두 True여야 True) 
print(a or b)  # 출력: True (둘 중 하나라도 True면 True) 
print(not a)   # 출력: False (True의 부정은 False)

 

클래스와 메서드

클래스에서 __str__ 및 __repr__ 메서드를 사용하여 객체의 문자열 표현을 정의할 수 있습니다. __str__은 주로 사용자에게 보여줄 문자열 표현을, __repr__은 개발자가 디버깅할 때 유용한 문자열 표현을 제공합니다.

class Character:
    def __str__(self):
        return 'Character Object'
    
    def __repr__(self):
        return 'Character()'

char = Character()
print(str(char))  # 출력: Character Object
print(repr(char)) # 출력: Character()

 

Bool 연산

True와 False는 각각 1과 0으로 변환되어 수학적 연산에 사용될 수 있습니다.

true_val = True
false_val = False

# 정수 변환
print(int(true_val))  # 출력: 1
print(int(false_val)) # 출력: 0

# 수학 연산
result = true_val + 5
print(result)  # 출력: 6 (1 + 5)

 

None

None은 '값이 없음'을 나타내는 특별한 객체로, 변수에 아무 값도 설정되지 않았을 때 사용됩니다.

def func():
    return None

result = func()
if result is None:
    print("값이 없습니다.")  # 출력: 값이 없습니다.

 

문자열 메서드

Python 문자열은 다양한 메서드를 제공하여 문자열 조작을 쉽게 할 수 있습니다.

def func():
    return None

result = func()
if result is None:
    print("값이 없습니다.")  # 출력: 값이 없습니다.

 

데이터 타입 변환

Python에서는 데이터 타입을 변환하기 위해 int(), float(), str() 등의 함수를 사용합니다.

def func():
    return None

result = func()
if result is None:
    print("값이 없습니다.")  # 출력: 값이 없습니다.

 

비교 연산자

값을 비교하기 위해 ==, !=, <, >, <=, >= 등의 연산자를 사용할 수 있습니다.

def func():
    return None

result = func()
if result is None:
    print("값이 없습니다.")  # 출력: 값이 없습니다.

 

논리 연산자

and, or, not 연산자를 사용하여 논리 연산을 수행할 수 있습니다.

a = True
b = False

print(a and b)  # 출력: False (둘 다 True여야 True)
print(a or b)   # 출력: True  (하나라도 True면 True)
print(not a)    # 출력: False (True의 부정은 False)

 

멤버 연산자

값이 리스트, 문자열, 딕셔너리 등에 포함되어 있는지 확인하기 위해 in 및 not in 연산자를 사용할 수 있습니다.

# 리스트 예제
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
print(3 in my_list)  # 출력: True
print(6 not in my_list)  # 출력: True

# 문자열 예제
sentence = "Hello, Python!"
print("Python" in sentence)  # 출력: True
print("Java" not in sentence)  # 출력: True

 

연산자 우선순위

연산자의 우선순위는 연산의 순서를 결정합니다. 예를 들어, 곱셈과 나눗셈은 덧셈이나 뺄셈보다 먼저 수행됩니다.

# 리스트 예제
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
print(3 in my_list)  # 출력: True
print(6 not in my_list)  # 출력: True

# 문자열 예제
sentence = "Hello, Python!"
print("Python" in sentence)  # 출력: True
print("Java" not in sentence)  # 출력: True

 

Python은 다양한 내장 함수를 제공하여 개발자들이 편리하게 프로그래밍을 할 수 있도록 지원합니다. 

 

함수의 정의와 호출
Python에서 함수를 정의할 때는 def 키워드를 사용합니다. 함수의 이름을 지정한 후 괄호와 콜론을 사용하여 함수의 본문을 작성합니다.

def my_function():
   pass

내장 함수의 종류
Python은 다양한 내장 함수를 제공합니다. 예를 들면, all(), any(), chr(), ord(), map(), filter(), len(), max(), min(), sum(), repr(), print(), enumerate(), range(), reversed(), sorted() 등이 있습니다.

 

all()와 any(): 리스트나 튜플의 모든 요소가 참인지, 어느 하나라도 참인지를 판별합니다.
chr()와 ord(): 문자와 ASCII 코드 간의 변환을 도와줍니다.
map(): 주어진 함수를 리스트의 모든 요소에 적용합니다.
filter(): 주어진 함수의 조건에 맞는 요소만을 반환합니다.
len(): 시퀀스의 길이를 반환합니다.
max()와 min(): 시퀀스의 최대값, 최소값을 반환합니다.
sum(): 시퀀스의 합을 반환합니다.
repr(): 객체의 문자열 표현을 반환합니다.
print(): 값을 출력합니다.
enumerate(): 시퀀스의 인덱스와 값을 함께 반환합니다.
range(): 연속된 숫자를 반환합니다.
reversed(): 시퀀스를 역순으로 반환합니다.
sorted(): 시퀀스를 정렬하여 반환합니다.

 

함수의 활용 예제
Python의 내장 함수를 활용하면 복잡한 작업도 간단하게 처리할 수 있습니다. 예를 들어, 리스트의 모든 요소를 두 배로 만들려면 다음과 같이 map() 함수를 사용할 수 있습니다.

data = [1, 2, 3, 4, 5]
result = list(map(lambda x: x*2, data))
print(result) # [2, 4, 6, 8, 10]

 

집합은 파이썬의 자료형 중 하나로, 중복된 값이 없고 순서가 없는 항목들의 모임을 나타냅니다. 이는 수학 시간에 배운 집합과 유사한 특성을 가지고 있습니다. 이제 함께 집합의 중요성과 활용 방법에 대해 좀 더 자세히 알아보겠습니다.

 

우선, 왜 집합을 사용할까요? 집합은 데이터의 중복을 제거하거나, 두 데이터 집합 간의 관계를 파악할 때 유용합니다. 예를 들어, 두 목록 간의 공통 항목을 찾거나, 한 목록에서 다른 목록의 항목을 제거하는 등의 작업을 효율적으로 수행할 수 있습니다.

 

# 두 개의 집합 생성
set_A = {1, 2, 3}
set_B = {1, 2, 3, 4, 5}

# set_A가 set_B의 부분집합인지 확인
result = set_A.issubset(set_B)
print("set_A가 set_B의 부분집합인가요?", result)

# set_A와 set_B의 합집합 구하기
result = set_A.union(set_B)
print("set_A와 set_B의 합집합:", result)

# set_A와 set_B의 교집합 구하기
result = set_A.intersection(set_B)
print("set_A와 set_B의 교집합:", result)

# set_A와 set_B의 차집합 구하기
result = set_A.difference(set_B)
print("set_A와 set_B의 차집합:", result)

 

위의 코드 예시를 통해 우리는 파이썬의 집합을 활용하는 방법을 살펴보았습니다. 예를 들어, issubset() 메서드를 사용하여 한 집합이 다른 집합의 부분집합인지를 확인하고, union(), intersection(), difference() 메서드를 사용하여 합집합, 교집합, 차집합을 구할 수 있습니다.

 

집합은 데이터 처리 작업에서 매우 유용한 도구입니다. 이러한 기본적인 특성과 메서드를 숙지하면, 코드를 작성하는 데 있어서 더욱 능숙해질 수 있습니다. 또한, 파이썬의 집합은 데이터베이스 쿼리나 데이터 분석 등의 영역에서도 빈번하게 활용됩니다.

 

마지막으로, 파이썬의 집합에 대해 학습하면서 느낀 점은 집합이 데이터 처리에 있어서 얼마나 효율적이고 유용한지를 깨닫게 되었습니다. 이러한 기본적인 자료형과 메서드를 잘 이해하고 활용한다면, 데이터 처리 작업을 보다 쉽고 빠르게 수행할 수 있을 것입니다.

 

[Python BootCamp] 기본 연산자, 데이터 타입 조작, 내장 함수(Built-in Functions)와 집합(Set) 이해하기