Python 1일차. 문법 알기

Python을 배우는 이유?

-컴퓨터의 CPU, RAM, SSD(HDD) 자원을 활용하기 위한 방법으로 프로그래밍을 함.

-프로그램 언어의 종류에는 컴파일러 언어와 인터프리터 언어가 있음.

 

1. 컴파일러 언어

  : 코드를 실행하기 위해 컴파일 시간이 필요한 언어로 JAVA 등이 이에 속함. 속도가 빠름.

2. 인터프리터 언어

  : 컴파일 시간이 따로 필요 없으나, 속도가 느리고 문법이 쉬움. Python, java script 등이 이에 속함.

 

 

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변수 선언

• RAM에 저장공간을 만들어 데이터를 저장하는 문법
• 식별자 : 저장공간을 구별해주는 문자열

 

* 식별자의 규칙

 1. 문법 : 틀리면 에러 발생 → 코드 실행 불가

• 사용 가능한 문자 : 대소문자 알파벳, 숫자, _
• 가장 앞에는 숫자가 올 수 없음.    ex) data_1(가능)  1_data(불가능)
• 명령어(예약어) 사용 불가능.    ex) def, if, for (불가능)   print(가능)

2. 컨벤션 : 틀려도 코드 실행은 됨  → 보기에 좋지 않음.

• 변수 : 소문자로 작성(snake_case)
• 상수 : 대문자로 작성

 

* 변수 선언하기

1)	식별자 1개, 데이터 1개	data1 = 1
2)	식별자 n개, 데이터 n개	data2, data3 = 2, 3
3)	식별자 n개, 데이터 1개	data4 = data5 = 4
4)	식별자 1개, 데이터 n개	컬렉션 데이터 타입

 

 

 

 

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데이터 타입

• RAM을 효율적으로 사용하는 문법
• 기본 데이터 타입과 컬렉션 데이터 타입이 있음.

	기본 데이터 타입	컬렉션 데이터 타입
종류	int, float, bool, str	list, tuple, dict, set

* type( ) : 식별자의 데이터 타입을 출력해줌.

 

 

 

 

* 기본 데이터 타입

1. int (*정수)
2. float (*실수)
3. bool (*논리값 : True / False)
4. str (*문자열)

=> 동적 타이핑 : 변수 선언 시 데이터 타입을 지정하지 않아도 자동으로 데이터 타입이 지정됨. (인터프리터 언어만)

    - 인터프리터 언어 : data1 = 10

    - 컴파일러 언어     : int data1 = 10

 

 

 

 

* 컬렉션 데이터 타입

1. list[ ]
2. tuple( )
3. dict{ }
4. set( )

	list[ ]	tuple( )	dict{ }	set( )
순서	O (read 가능)	O (read 가능)	X (key를 활용하여 read 가능)	X
수정가능성	O (update, delete)	X	O (update, delete)	X
중복값 허용	O	O	O	X

 

 

 

 

※ 컬렉션 데이터 타입의 CRUD

 

• Creat

list[ ]

tuple( )

dict{ }

set( )

• Read  (masking)    ( 형식 : data[ ] )

-read 가능한 데이터 타입 : list, tuple, dict, str

종류	예시	출력	사용 가능한 타입
[idx]	data1 = [1,2,3,4]     data1[2]	3	list, tuple, str
	data2 = 'wedding anniversary'     data2[3]	d
[key]	data3 = { 'one' : 1, 'two' : 2, 'three' : 3}     data3['one']	1	dict
[start:end]	data4 = [1,2,3,4,5,6,7]     data4[0:3]     data4[:]	[1,2,3]          [1,2,3,4,5,6,7]	list, tuple, str
	data2 = 'wedding anniversary'     data2[11:14]	'ive'
[start:end: stride]	data2 = 'wedding anniversary'     data2[0:14:3]	'wdgnv'	list, tuple, str

 

 

• Update

-update 가능한 데이터 타입 : list, dict

	예시	출력
list	data1 = [1,2,3,4]     data1[3] = 'four'     data1	[1, 2, 3, 'four']
dict	data3 = { 'one' : 1, 'two' : 2, 'three' : 3}     data3['one'] = '일'     data3	{'one': '일', 'two': 2, 'three': 3}

 

 

• Delete

-delete 가능한 데이터 타입 : list, dict

	예시	출력
list	data1 = [1,2,3,4]     del data1[1:2]     data1	[1, 4]
dict	data3 = { 'one' : 1, 'two' : 2, 'three' : 3}     del data3['one']     data3	{'two': 2, 'three': 3}

 

 

 

 

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변수의 속성값을 출력하는 함수

• print( )  : 변수의 데이터값 출력
• type( )  : 변수의 데이터 타입 출력
• sys.getsizeof( )  : 변수의 데이터 크기 출력
• id( )  : 변수의 주소값 출력

 

* 얕은 복사와 깊은 복사

1. 얕은 복사 

예시	출력	해석
data1 = [1,2,3]     data2 = data1     print(data1, data2)     data1[1] = 3     print(data1, data2)	[1, 2, 3] [1, 2, 3]     [1, 3, 3] [1, 3, 3]	식별자의 주소값을 복사하여 같은 내용물을 갖게 됨.    따라서 한 식별자의 값을 바꾸면 같은 주소값을 가진     식별자의 값도 같이 변하게 됨.

    2. 깊은 복사

예시	출력	해석
data1 = [1,2,3]     data3 = data1.copy( )     print(data1, data3)     data1[1] = 3     print(data1, data3)	[1, 2, 3] [1, 2, 3]     [1, 3, 3] [1, 2, 3]	식별자의 데이터를 복사하여 내용물은 같지만    다른 주소값을 갖게  됨. 따라서 식별자의 값을 바꿔도   다른 식별자의 값에 영향을 끼치지 않음.

 

 

 

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오늘의 후기 : 배웠던 내용을 복습 + 심화하는 느낌이었어서 재미있게 강의를 듣고 쉽게 이해함.