1. 함수
1.1. 함수란?
- 함수란 특정한 작업을 하나의 단위로 묶어놓은 것입니다.
- 함수를 사용하면 불필요한 소스코드의 반복을 줄일 수 있습니다.
- 함수의 시야(Scope) : 함수 안에 있는 문장의 내용은 함수 안에서만 존재합니다.
1.2 내장 함수 : 파이썬이 기본적으로 제공하는 함수
1.2.1 출력: print()
- 괄호 안에 있는 메시지를 출력합니다.
- 괄호 안에 아무것도 입력이 되어있지 않으면 빈줄이 출력되어 줄바꿈이 됩니다.
- 콤마(,)를 붙여 여러 개를 출력할 수 있습니다.
- 괄호 안에 콤마(,)와 함께 end=""를 입력하면 가로로 출력할 수 있다
1.2.2 사용자 입력: input()
- 괄호 안에 입력한 프롬프트 문자열이 사용자로부터 입력을 요구합니다.
- 사용자가 입력하기 전까지 프로그램이 잠시 멈춥니다. 이를 블록이라 합니다.
- input 함수의 결과는 무조건 문자형 자료형입니다.
1.3 사용자 정의 함수 : 개발자가 직접 정의하여 사용할 수 있는 함수
def 함수이름 ():
실행할 코드- 전역변수, 지역변수
- 함수 밖에서 선언된 변수로, 함수 밖에서나 안에서나 모두 사용 가능합니다.
- 지역변수 : 함수 안에서 선언된 변수로 함수 안에서만 사용 가능합니다.
# 함수 안의 num은, 함수 밖의 num과는 다른 새로운 지역변수
num = 10
def printNum():
num = 20
print(num)
printNum()
print(num)20
10
global키워드
함수 밖에 선언된 변수(전역변수)는 어디에서나 사용은 가능하지만 함수 안에서 수정은 할 수 없습니다.
만약 함수 안에서 전역변수의 수정을 원할 경우에는 global 키워드를 사용합니다.
a = 0
def func():
global a
a += 1
for i in range(10)
func()
print(a)10
1.4 매개변수(parameter)
1.4.1 가변 매개변수
- 가변 매개변수는 매개변수를 원하는 만큼 받을 수 있습니다.
- 가변 매개변수 뒤에는 일반 매개변수가 올 수 없습니다.
- 가변 매개변수는 하나만 사용할 수 있습니다.
def 함수이름(매개변수1, 매개변수2, *가변 매개변수):
print(매개변수1)
print(매개변수2)
print(가변매개변수)
함수이름(0,1,2,3,4,5,6,7,8,9)0
1
(2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)
1.4.2 기본 매개변수
- 기본 매개변수는 매개변수에 아무것도 넣지 않아도 들어가는 값입니다.
- 매개변수 이름을 지정하여 키워드 매개변수라고도 합니다.
- '매개변수=값'의 형태로 되어있습니다.
- 기본 매개변수 뒤에는 일반 매개변수가 올 수 없습니다.
def print_n_times(value, n=5):
for i in range(n)
print(value)
print_n_times("안녕하세요")안녕하세요
안녕하세요
안녕하세요
안녕하세요
안녕하세요
1.4.3 매개변수의 순서
일반 매개변수 - 가변 매개변수 - 기본 매개변수 순서로 매개변수를 선언합니다.
def function(일반매개변수A, 일반매개변수B, *가변매개변수, 기본매개변수A=10, 기본매개변수B=20):
print(일반매개변수A, 일반매개변수B)
print(가변매개변수)
print(기본매개변수A, 기본매개변수B)
function(0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10, 기본매개변수B=12)0 1
(2,3,4,5,6,7,8,9,10)
10 12
1.5 반환값(return)
1.5.1 리턴
- 함수안의 print()함수의 결과값은 휘발됩니다.
def add(a,b):
result = a+b
print(result)
x = add(3,2)
print(x)none
- 반면, return으로 반환된 결과값은 함수실행 이후에도 활용 가능합니다.
def add(a,b):
result = a+b
return result
x = add(3,2)
print(x)5
- 일반적으로 덧셈에서는 초깃값을 0으로, 곱셈에서는 초깃값을 1으로 설정합니다.
def 함수(매개변수):
변수 = 초깃값
# 여러 가지 처리
# 여러 가지 처리
# 여러 가지 처리
return 변수- 파이썬에서 함수는 여러 개의 반환 값을 가질 수 있습니다.
def operator(a,b):
add_var = a+b
subtract_var = a-b
multiply_var = a*b
divide_var = a/b
return add_var, subtract_var, multiply_var, divide_var
# 반환값이 여러 개인 경우 튜플의 형태로 반환됩니다.
print(operator(7,3))
# 튜플의 기능을 활용하여 변수에 값을 할당할 수 있습니다.
a, b, c, d = operator(7,3)
print(a, b, c, d)(10, 4, 21, 2.3333333333333335)
10 4 21 2.3333333333333335
1.5.2 조기리턴
- return이 되면 함수가 종료됩니다.
# 소수를 찾는 프로그램을 만드는 예시입니다.
def isPrime(x):
for i in range(2,x):
if x%i==0:
return False
return True
a = [12, 13, 7, 9, 19]
for i in a:
if isPrime(i):
print(i, sep=',', end=' ')13 7 19
- 자세한 내용은 하단 2.3 조기리턴 참고
2. 함수의 활용
2.1 재귀함수
재귀함수는 자기자신을 호출하는 함수로, 함수 내부에서 함수를 호출하는 함수입니다.
2.1.1 팩토리얼
- case 1. 반복문 사용
# n! = 1*2*3*(n-2)*(n-1)*n
def factorial_1(n):
변수 = 1
for i in range(1, n+1)
변수 *= i
return 변수
print("1!:", factorial_1(1))
print("2!:", factorial_1(2))
print("3!:", factorial_1(3))
print("4!:", factorial_1(4))
print("5!:", factorial_1(5))1!: 1
2!: 2
3!: 6
4!: 24
5!: 120
- case 2. 재귀함수
# 0! = 1
# n! = n*(n-1)!
def facorial_2(n):
if n == 0 :
return 1
else:
return n * factorial(n-1)
print("1!:", factorial_1(1))
print("2!:", factorial_1(2))
print("3!:", factorial_1(3))
print("4!:", factorial_1(4))
print("5!:", factorial_1(5))1!: 1
2!: 2
3!: 6
4!: 24
5!: 120
2.2 메모화
2.2.1 피보나치 수열
- 재귀함수로 구현했을 경우
# f(1) = 1
# f(2) = 1
# f(n) = f(n-1) + f(n-2)
counter = 0
def f(n)
global counter =+ 1
if n==1 or n==2:
return 1
else:
return f(n-1) + f(n-2)
print(f(35))
print(counter)9227465
18454929
이미 구했던 값을 여러번 반복해서 구하는 문제가 생겨 연산의 시간이 길어집니다.
- 메모화를 사용했을 경우
메모 = {1:1, 2:1}
def f(n):
if n in 메모 :
return 메모[n]
else:
output = f(n-1) + f(n-2)
메모[n] = output
return output
print(f(150))9969216677189303386214405760200
이전과 달리 빠른 속도로 연산이 됩니다.
2.3 조기리턴
메모 = {1:1, 2:1}
def f(n):
if n in 메모 :
return 메모[n]
output = f(n-1) + f(n-2)
메모[n] = output
return output
print(f(150))들여쓰기 단계가 줄어 코드를 더 쉽게 읽을 수 있습니다. 이렇게 흐름 중간에 return 키워드를 사용하는 것을 조기리턴이라고 합니다.
3. 람다
한 줄의 리턴 코드를 가진 함수를 간단히 표현하기 위해 람다를 사용한다.
3.1 람다의 개념
3.1.1 예제 1
- 기본 형태
# 함수로 표현시
def power(숫자):
return 숫자 ** 2
# 람다로 표현시 :
power = lamda 숫자 : 숫자 ** 2
pritn(power(10))100
- 람다를 사용했을 때 좋은점
# 한 줄안에 코드를 넣는 인라인 코드를 짤 때 유용하다.
A = [1,2,3,4,5]
result = map(lambda 숫자: 숫자 ** 2, A)
print(list(result))[1,4,9,16,25]
3.1.2 예제 2
- 함수를 사용했을때
def plus_one(x):
return x+1
print(plus_one(1))2
- 람다를 사용했을 때
plus_one=lambda x:x+1
print(plus_one(1))2
3.1.3 예제 3
- 함수를 사용했을때
def plus_one(x):
return x+1
a=[1,2,3]
print(list(map(plus_one,a)))[2, 3, 4]
- 람다를 사용했을 때
a=[1,2,3]
print(list(map(lambda x:x+1,b)))[2, 3, 4]
3.2 중첩함수(cf. 콜백함수)
- 중첩함수 : 함수 안에 또 다른 함수가 있는 형태
def out_function():
print('out_function 입니다')
def in_function():
print('in_function 입니다')
in_function()
out_function()out_function 입니다
in_function 입니다
- 중첩함수의 내부 함수는 함수 밖에서 호출할 수 없다.
def out_function():
print('out_function 입니다')
def in_function():
print('in_function 입니다')
in_function()
in_function()NameError: name 'in_function' is not defined
3.3 표준 함수 (= 내장함수)
- 함수를 매개변수로 전달하는 대표적인 표준함수로
map()과,filter()가 있습니다.
3.3.1 fileter(fun, *iterables)
리스트의 요소를 함수에 넣고, 리턴된 값이 True인 것으로 새로운 리스트를 구성해주는 함수입니다.
- filter() 함수
def 짝수만(number):
return number % 2 == 0
a = list(range(10))
b = filter(짝수만, a)
print(list(b))
for i in b:
print(i)[0, 2, 4, 6, 8}
0
2
4
6
8
- filter() 함수 with 람다
a = list(range(10))
b = filter(lambda number: number % 2 == 0, a)
print(list(b))
for i in b:
print(i)[0, 2, 4, 6, 8}
0
2
4
6
8
3.3.2 map(function or None, iterable)
리스트의 요소를 함수에 넣고, 리턴된 값으로 새로운 리스트를 구성해주는 함수입니다.
map()함수
def 제곱(number):
return number * number
a = list(range(5))
print(list(map(제곱, a)))[0, 1, 4, 9, 16, 25]
map()함수 with 람다
a = list(range(5))
print(list(map(lambda number : number * number, a)))map()함수 활용
a, b, c = map(int, input().split())
a, b, c = map(float, input().split())3.4 리스트 내포와 비교하기
a = list(range(5))
print([i*i for i in a if i % 2 == 0])map(),filter() 함수는 제너레이터 함수라서
내부의 데이터가 실제로 메모리에 용량을 차지하지 않는다
하지만 신경쓰지 않을 정도로 컴퓨터의 성능이 매우 발전
최근에는 리스트내포 구문이 많이 쓰이는 추세이다
