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language: python
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category: language
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contributors:
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- ["Louie Dinh", "http://ldinh.ca"]
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filename: learnpython-ko.py
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translators:
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- ["wikibook", "http://wikibook.co.kr"]
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lang: ko-kr
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파이썬은 귀도 반 로섬이 90년대에 만들었습니다. 파이썬은 현존하는 널리 사용되는 언어 중 하나입니다.
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저는 문법적 명료함에 반해 파이썬을 사랑하게 됐습니다. 파이썬은 기본적으로 실행 가능한 의사코드입니다.
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피드백 주시면 정말 감사하겠습니다! [@louiedinh](http://twitter.com/louiedinh)나
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louiedinh [at] [구글의 이메일 서비스]를 통해 저에게 연락하시면 됩니다.
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참고: 이 글은 구체적으로 파이썬 2.7에 해당하는 내용을 담고 있습니다만
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파이썬 2.x에도 적용할 수 있을 것입니다. 파이썬 3을 다룬 튜토리얼도 곧 나올 테니 기대하세요!
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```python
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# 한 줄짜리 주석은 해시로 시작합니다.
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""" 여러 줄 문자열은 "를 세 개 써서 시작할 수 있고,
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주석으로 자주 사용됩니다.
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"""
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## 1. 기본 자료형과 연산자
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####################################################
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# 숫자
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3 #=> 3
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# 수학 연산은 예상하신 대로입니다.
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1 + 1 #=> 2
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8 - 1 #=> 7
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10 * 2 #=> 20
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35 / 5 #=> 7
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# 나눗셈은 약간 까다롭습니다. 정수로 나눈 다음 결과값을 자동으로 내림합니다.
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5 / 2 #=> 2
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# 나눗셈 문제를 해결하려면 float에 대해 알아야 합니다.
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2.0 # 이것이 float입니다.
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11.0 / 4.0 #=> 2.75 훨씬 낫네요
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# 괄호를 이용해 연산자 우선순위를 지정합니다.
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(1 + 3) * 2 #=> 8
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# 불린(Boolean) 값은 기본형입니다.
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True
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False
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# not을 이용해 부정합니다.
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not True #=> False
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not False #=> True
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# 동일성 연산자는 ==입니다.
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1 == 1 #=> True
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2 == 1 #=> False
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# 불일치 연산자는 !=입니다.
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1 != 1 #=> False
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2 != 1 #=> True
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# 그밖의 비교 연산자는 다음과 같습니다.
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1 < 10 #=> True
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1 > 10 #=> False
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2 <= 2 #=> True
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2 >= 2 #=> True
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# 비교 연산을 연결할 수도 있습니다!
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1 < 2 < 3 #=> True
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2 < 3 < 2 #=> False
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# 문자열은 "나 '로 생성합니다.
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"This is a string."
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'This is also a string.'
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# 문자열도 연결할 수 있습니다!
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"Hello " + "world!" #=> "Hello world!"
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# 문자열은 문자로 구성된 리스트로 간주할 수 있습니다.
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"This is a string"[0] #=> 'T'
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# %는 다음과 같이 문자열을 형식화하는 데 사용할 수 있습니다:
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"%s can be %s" % ("strings", "interpolated")
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# 문자열을 형식화하는 새로운 방법은 format 메서드를 이용하는 것입니다.
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# 이 메서드를 이용하는 방법이 더 선호됩니다.
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"{0} can be {1}".format("strings", "formatted")
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# 자릿수를 세기 싫다면 키워드를 이용해도 됩니다.
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"{name} wants to eat {food}".format(name="Bob", food="lasagna")
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# None은 객체입니다.
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None #=> None
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# 객체와 None을 비교할 때는 동일성 연산자인 `==`를 사용해서는 안 됩니다.
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# 대신 `is`를 사용하세요.
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"etc" is None #=> False
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None is None #=> True
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# 'is' 연산자는 객체의 식별자를 검사합니다.
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# 기본형 값을 다룰 때는 이 연산자가 그다지 유용하지 않지만
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# 객체를 다룰 때는 매우 유용합니다.
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# None, 0, 빈 문자열/리스트는 모두 False로 평가됩니다.
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# 그밖의 다른 값은 모두 True입니다
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0 == False #=> True
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"" == False #=> True
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## 2. 변수와 컬렉션
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# 뭔가를 출력하는 것은 상당히 쉽습니다.
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print "I'm Python. Nice to meet you!"
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# 변수에 값을 할당하기 전에 변수를 반드시 선언하지 않아도 됩니다.
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some_var = 5 # 명명관례는 '밑줄이_포함된_소문자'입니다.
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some_var #=> 5
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# 미할당된 변수에 접근하면 예외가 발생합니다.
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# 예외 처리에 관해서는 '제어 흐름'을 참고하세요.
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some_other_var # 이름 오류가 발생
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# 표현식으로도 사용할 수 있습니다.
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"yahoo!" if 3 > 2 else 2 #=> "yahoo!"
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# 리스트는 순차 항목을 저장합니다.
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li = []
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# 미리 채워진 리스트로 시작할 수도 있습니다.
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other_li = [4, 5, 6]
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# append를 이용해 리스트 끝에 항목을 추가합니다.
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li.append(1) #li는 이제 [1]입니다.
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li.append(2) #li는 이제 [1, 2]입니다.
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li.append(4) #li는 이제 [1, 2, 4]입니다.
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li.append(3) #li는 이제 [1, 2, 4, 3]입니다.
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# pop을 이용해 끝에서부터 항목을 제거합니다.
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li.pop() #=> 3이 반환되고 li는 이제 [1, 2, 4]입니다.
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# 다시 넣어봅시다
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li.append(3) # li는 이제 다시 [1, 2, 4, 3]가 됩니다.
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# 배열에서 했던 것처럼 리스트에도 접근할 수 있습니다.
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li[0] #=> 1
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# 마지막 요소를 봅시다.
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li[-1] #=> 3
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# 범위를 벗어나서 접근하면 IndexError가 발생합니다.
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li[4] # IndexError가 발생
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# 슬라이스 문법을 통해 범위를 지정해서 값을 조회할 수 있습니다.
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# (이 문법을 통해 간편하게 범위를 지정할 수 있습니다.)
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li[1:3] #=> [2, 4]
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# 앞부분을 생략합니다.
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li[2:] #=> [4, 3]
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# 끝부분을 생략합니다.
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li[:3] #=> [1, 2, 4]
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# del로 임의의 요소를 제거할 수 있습니다.
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del li[2] # li is now [1, 2, 3]
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# 리스트를 추가할 수도 있습니다.
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li + other_li #=> [1, 2, 3, 4, 5, 6] - 참고: li와 other_li는 그대로 유지됩니다.
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# extend로 리스트를 연결합니다.
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li.extend(other_li) # 이제 li는 [1, 2, 3, 4, 5, 6]입니다.
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# in으로 리스트 안에서 특정 요소가 존재하는지 확인합니다.
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1 in li #=> True
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# len으로 길이를 검사합니다.
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len(li) #=> 6
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# 튜플은 리스트와 비슷하지만 불변성을 띱니다.
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tup = (1, 2, 3)
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tup[0] #=> 1
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tup[0] = 3 # TypeError가 발생
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# 튜플에 대해서도 리스트에서 할 수 있는 일들을 모두 할 수 있습니다.
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len(tup) #=> 3
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tup + (4, 5, 6) #=> (1, 2, 3, 4, 5, 6)
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tup[:2] #=> (1, 2)
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2 in tup #=> True
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# 튜플(또는 리스트)을 변수로 풀 수 있습니다.
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a, b, c = (1, 2, 3) # 이제 a는 1, b는 2, c는 3입니다
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# 괄호를 빼면 기본적으로 튜플이 만들어집니다.
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d, e, f = 4, 5, 6
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# 이제 두 값을 바꾸는 게 얼마나 쉬운지 확인해 보세요.
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e, d = d, e # 이제 d는 5이고 e는 4입니다.
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# 딕셔너리는 매핑을 저장합니다.
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empty_dict = {}
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# 다음은 값을 미리 채운 딕셔너리입니다.
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filled_dict = {"one": 1, "two": 2, "three": 3}
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# []를 이용해 값을 조회합니다.
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filled_dict["one"] #=> 1
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# 모든 키를 리스트로 구합니다.
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filled_dict.keys() #=> ["three", "two", "one"]
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# 참고 - 딕셔너리 키의 순서는 보장되지 않습니다.
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# 따라서 결과가 이와 정확히 일치하지 않을 수도 있습니다.
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# 모든 값을 리스트로 구합니다.
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filled_dict.values() #=> [3, 2, 1]
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# 참고 - 키 순서와 관련해서 위에서 설명한 내용과 같습니다.
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# in으로 딕셔너리 안에 특정 키가 존재하는지 확인합니다.
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"one" in filled_dict #=> True
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1 in filled_dict #=> False
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# 존재하지 않는 키를 조회하면 KeyError가 발생합니다.
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filled_dict["four"] # KeyError
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# get 메서드를 이용하면 KeyError가 발생하지 않습니다.
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filled_dict.get("one") #=> 1
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filled_dict.get("four") #=> None
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# get 메서드는 값이 누락된 경우 기본 인자를 지원합니다.
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filled_dict.get("one", 4) #=> 1
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|
filled_dict.get("four", 4) #=> 4
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# setdefault 메서드는 딕셔너리에 새 키-값 쌍을 추가하는 안전한 방법입니다.
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filled_dict.setdefault("five", 5) #filled_dict["five"]는 5로 설정됩니다.
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filled_dict.setdefault("five", 6) #filled_dict["five"]는 여전히 5입니다.
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# 세트는 집합을 저장합니다.
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empty_set = set()
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# 다수의 값으로 세트를 초기화합니다.
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some_set = set([1,2,2,3,4]) # 이제 some_set는 set([1, 2, 3, 4])입니다.
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# 파이썬 2.7부터는 {}를 세트를 선언하는 데 사용할 수 있습니다.
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filled_set = {1, 2, 2, 3, 4} # => {1 2 3 4}
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|
# 세트에 항목을 추가합니다.
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filled_set.add(5) # 이제 filled_set는 {1, 2, 3, 4, 5}입니다.
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# &을 이용해 교집합을 만듭니다.
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other_set = {3, 4, 5, 6}
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|
filled_set & other_set #=> {3, 4, 5}
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|
# |를 이용해 합집합을 만듭니다.
|
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filled_set | other_set #=> {1, 2, 3, 4, 5, 6}
|
|
|
|
# -를 이용해 차집합을 만듭니다.
|
|
{1,2,3,4} - {2,3,5} #=> {1, 4}
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|
# in으로 세트 안에 특정 요소가 존재하는지 검사합니다.
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|
2 in filled_set #=> True
|
|
10 in filled_set #=> False
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####################################################
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## 3. 제어 흐름
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####################################################
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# 변수를 만들어 봅시다.
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some_var = 5
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# 다음은 if 문입니다. 파이썬에서는 들여쓰기가 대단히 중요합니다!
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# 다음 코드를 실행하면 "some_var is smaller than 10"가 출력됩니다.
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if some_var > 10:
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|
print "some_var is totally bigger than 10."
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|
elif some_var < 10: # elif 절은 선택사항입니다.
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|
print "some_var is smaller than 10."
|
|
else: # 이 부분 역시 선택사항입니다.
|
|
print "some_var is indeed 10."
|
|
|
|
|
|
"""
|
|
for 루프는 리스트를 순회합니다.
|
|
아래 코드는 다음과 같은 내용을 출력합니다:
|
|
dog is a mammal
|
|
cat is a mammal
|
|
mouse is a mammal
|
|
"""
|
|
for animal in ["dog", "cat", "mouse"]:
|
|
# %로 형식화된 문자열에 값을 채워넣을 수 있습니다.
|
|
print "%s is a mammal" % animal
|
|
|
|
"""
|
|
`range(number)`는 숫자 리스트를 반환합니다.
|
|
이때 숫자 리스트의 범위는 0에서 지정한 숫자까지입니다.
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|
아래 코드는 다음과 같은 내용을 출력합니다:
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|
0
|
|
1
|
|
2
|
|
3
|
|
"""
|
|
for i in range(4):
|
|
print i
|
|
|
|
"""
|
|
while 루프는 조건이 더는 충족되지 않을 때까지 진행됩니다.
|
|
prints:
|
|
0
|
|
1
|
|
2
|
|
3
|
|
"""
|
|
x = 0
|
|
while x < 4:
|
|
print x
|
|
x += 1 # x = x + 1의 축약형
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|
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# try/except 블록을 이용한 예외 처리
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|
|
|
# 파이썬 2.6 및 상위 버전에서 동작하는 코드
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try:
|
|
# raise를 이용해 오류를 발생시킵니다
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|
raise IndexError("This is an index error")
|
|
except IndexError as e:
|
|
pass # pass는 단순 no-op 연산입니다. 보통 이곳에 복구 코드를 작성합니다.
|
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|
|
|
|
####################################################
|
|
## 4. 함수
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####################################################
|
|
|
|
# 새 함수를 만들 때 def를 사용합니다.
|
|
def add(x, y):
|
|
print "x is %s and y is %s" % (x, y)
|
|
return x + y # return 문을 이용해 값을 반환합니다.
|
|
|
|
# 매개변수를 전달하면서 함수를 호출
|
|
add(5, 6) #=> "x is 5 and y is 6"가 출력되고 11이 반환됨
|
|
|
|
# 함수를 호출하는 또 다른 방법은 키워드 인자를 지정하는 방법입니다.
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|
add(y=6, x=5) # 키워드 인자는 순서에 구애받지 않습니다.
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|
# 위치 기반 인자를 임의 개수만큼 받는 함수를 정의할 수 있습니다.
|
|
def varargs(*args):
|
|
return args
|
|
|
|
varargs(1, 2, 3) #=> (1,2,3)
|
|
|
|
|
|
# 키워드 인자를 임의 개수만큼 받는 함수 또한 정의할 수 있습니다.
|
|
def keyword_args(**kwargs):
|
|
return kwargs
|
|
|
|
# 이 함수를 호출해서 어떤 일이 일어나는지 확인해 봅시다.
|
|
keyword_args(big="foot", loch="ness") #=> {"big": "foot", "loch": "ness"}
|
|
|
|
# 원한다면 한 번에 두 가지 종류의 인자를 모두 받는 함수를 정의할 수도 있습니다.
|
|
def all_the_args(*args, **kwargs):
|
|
print args
|
|
print kwargs
|
|
"""
|
|
all_the_args(1, 2, a=3, b=4)를 실행하면 다음과 같은 내용이 출력됩니다:
|
|
(1, 2)
|
|
{"a": 3, "b": 4}
|
|
"""
|
|
|
|
# 함수를 호출할 때 varargs/kwargs와 반대되는 일을 할 수 있습니다!
|
|
# *를 이용해 튜플을 확장하고 **를 이용해 kwargs를 확장합니다.
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|
args = (1, 2, 3, 4)
|
|
kwargs = {"a": 3, "b": 4}
|
|
all_the_args(*args) # foo(1, 2, 3, 4)와 같음
|
|
all_the_args(**kwargs) # foo(a=3, b=4)와 같음
|
|
all_the_args(*args, **kwargs) # foo(1, 2, 3, 4, a=3, b=4)와 같음
|
|
|
|
# 파이썬에는 일급 함수가 있습니다
|
|
def create_adder(x):
|
|
def adder(y):
|
|
return x + y
|
|
return adder
|
|
|
|
add_10 = create_adder(10)
|
|
add_10(3) #=> 13
|
|
|
|
# 게다가 익명 함수도 있습니다.
|
|
(lambda x: x > 2)(3) #=> True
|
|
|
|
# 내장된 고차 함수(high order function)도 있습니다.
|
|
map(add_10, [1,2,3]) #=> [11, 12, 13]
|
|
filter(lambda x: x > 5, [3, 4, 5, 6, 7]) #=> [6, 7]
|
|
|
|
# 맵과 필터에 리스트 조건 제시법(list comprehensions)을 사용할 수 있습니다.
|
|
[add_10(i) for i in [1, 2, 3]] #=> [11, 12, 13]
|
|
[x for x in [3, 4, 5, 6, 7] if x > 5] #=> [6, 7]
|
|
|
|
####################################################
|
|
## 5. 클래스
|
|
####################################################
|
|
|
|
# 클래스를 하나 만들기 위해 특정 객체의 하위 클래스를 만들 수 있습니다.
|
|
class Human(object):
|
|
|
|
# 클래스 속성은 이 클래스의 모든 인스턴스에서 공유합니다.
|
|
species = "H. sapiens"
|
|
|
|
# 기본 초기화자
|
|
def __init__(self, name):
|
|
# 인자를 인스턴스의 name 속성에 할당합니다.
|
|
self.name = name
|
|
|
|
# 모든 인스턴스 메서드에서는 self를 첫 번째 인자로 받습니다.
|
|
def say(self, msg):
|
|
return "%s: %s" % (self.name, msg)
|
|
|
|
# 클래스 메서드는 모든 인스턴스에서 공유합니다.
|
|
# 클래스 메서드는 호출하는 클래스를 첫 번째 인자로 호출됩니다.
|
|
@classmethod
|
|
def get_species(cls):
|
|
return cls.species
|
|
|
|
# 정적 메서드는 클래스나 인스턴스 참조 없이도 호출할 수 있습니다.
|
|
@staticmethod
|
|
def grunt():
|
|
return "*grunt*"
|
|
|
|
|
|
# 클래스 인스턴스화
|
|
i = Human(name="Ian")
|
|
print i.say("hi") # "Ian: hi"가 출력됨
|
|
|
|
j = Human("Joel")
|
|
print j.say("hello") # "Joel: hello"가 출력됨
|
|
|
|
# 클래스 메서드를 호출
|
|
i.get_species() #=> "H. sapiens"
|
|
|
|
# 공유 속성을 변경
|
|
Human.species = "H. neanderthalensis"
|
|
i.get_species() #=> "H. neanderthalensis"
|
|
j.get_species() #=> "H. neanderthalensis"
|
|
|
|
# 정적 메서드를 호출
|
|
Human.grunt() #=> "*grunt*"
|
|
|
|
|
|
####################################################
|
|
## 6. 모듈
|
|
####################################################
|
|
|
|
# 다음과 같이 모듈을 임포트할 수 있습니다.
|
|
import math
|
|
print math.sqrt(16) #=> 4
|
|
|
|
# 모듈의 특정 함수를 호출할 수 있습니다.
|
|
from math import ceil, floor
|
|
print ceil(3.7) #=> 4.0
|
|
print floor(3.7) #=> 3.0
|
|
|
|
# 모듈의 모든 함수를 임포트할 수 있습니다.
|
|
# Warning: this is not recommended
|
|
from math import *
|
|
|
|
# 모듈 이름을 축약해서 쓸 수 있습니다.
|
|
import math as m
|
|
math.sqrt(16) == m.sqrt(16) #=> True
|
|
|
|
# 파이썬 모듈은 평범한 파이썬 파일에 불과합니다.
|
|
# 직접 모듈을 작성해서 그것들을 임포트할 수 있습니다.
|
|
# 모듈의 이름은 파일의 이름과 같습니다.
|
|
|
|
# 다음과 같은 코드로 모듈을 구성하는 함수와 속성을 확인할 수 있습니다.
|
|
import math
|
|
dir(math)
|
|
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## 더 배울 준비가 되셨습니까?
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### 무료 온라인 참고자료
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* [Learn Python The Hard Way](http://learnpythonthehardway.org/book/)
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* [Dive Into Python](http://www.diveintopython.net/)
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* [The Official Docs](http://docs.python.org/2.6/)
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* [Hitchhiker's Guide to Python](http://docs.python-guide.org/en/latest/)
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* [Python Module of the Week](http://pymotw.com/2/)
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### 파이썬 관련 도서
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* [Programming Python](http://www.amazon.com/gp/product/0596158106/ref=as_li_qf_sp_asin_tl?ie=UTF8&camp=1789&creative=9325&creativeASIN=0596158106&linkCode=as2&tag=homebits04-20)
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* [Dive Into Python](http://www.amazon.com/gp/product/1441413022/ref=as_li_tf_tl?ie=UTF8&camp=1789&creative=9325&creativeASIN=1441413022&linkCode=as2&tag=homebits04-20)
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* [Python Essential Reference](http://www.amazon.com/gp/product/0672329786/ref=as_li_tf_tl?ie=UTF8&camp=1789&creative=9325&creativeASIN=0672329786&linkCode=as2&tag=homebits04-20)
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