코테용 파이썬 문법

자료형

수 자료형

• e나 E를 이용한 지수 표현 방식. e 다음에 오는 수는 10의 지수부를 의미함.

• 컴퓨터는 실수를 처리할 때 정확도가 떨어지기 때문에 round() 함수를 이용하여 소수점을 특정 자릿수에서 반올림하여 표현할 수 있음.

a = 0.3+0.6
print(a)
#0.8999999999999999

x = round(5.76543, 2) 
#첫 번째 인자는 실수형 데이터, 두 번째 인자는 (반올림하고자 하는 위치 -1)

print(x) #5.77

• (/) - 나누기, (%) - 나머지, (//) - 몫

리스트 자료형

• 모든 값이 0인 1차원 리스트 초기화하는 소스코드.

n = 10
a = [0] * n
print(a)
#[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

• indexing - 인덱스값을 입력하여 리스트의 특정한 원소에 접근하는 것. 파이썬의 인덱스값은 양수, 음수를 사용할 수 있으며, 음수를 넣으면 거꾸로 탐색하게 됨.

• slicing - 리스트에서 연속적인 위치를 갖는 원소를 가져와야 할 때 사용. 대괄호에 (:)를 넣어 사용함. 끝 인덱스의 경우 1을 뺀 값의 인덱스까지 처리.

a = [1,2,3,4,5]
print(a[1:3]) #[2, 3]

• list comprehension - []안에 조건문과 반복문을 넣는 방식으로 리스트를 초기화 함. 특히, 2차원 배열을 초기화할 때 효과적임.

array = [i for i in range(20) if i%2 == 1]
print(array) #[1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19]

n = 3
m = 4

array = [[0]*m for _ in range(n)]
print(array) #[[0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0]]

• not in 을 사용하여 배열의 특정 값을 제거 할 수 있음.

a = [1,2,3,4,5,5,5]
remove_set = {3, 5}

result = [i for i in a if i not in remove_set]
print(result) #[1, 2, 4]

문자열 자료형

튜플 자료형

• 한 번 선언된 값을 변경할 수 없음.

• 리스트는 대괄호를 이용하지만, 튜플은 소괄호를 이용함.

a = (1, 2, 3, 4)
a[2] = 7 #에러 발생. 대입 불가능

사전 자료형

• key, value 쌍을 데이터로 가짐. 내부적으로 해시 테이블을 이용하므로 O(1)의 시간에 처리함.

• keys()함수와 values()함수를 통해 key, value 데이터를 뽑을 수 있음.

data = dict()
data['사과'] = 'apple'
data['바나나'] = 'banana'

print(data)

key_list = data.keys()
value_list = data.values()

print(key_list)
print(value_list)

for key in key_list:
    print(data[key])

#{'사과': 'apple', '바나나': 'banana'}
#dict_keys(['사과', '바나나'])
#dict_values(['apple', 'banana'])
#apple
#banana

집합 자료형

• 중복을 허용하지 않음.

• 순서가 없음.

#set()함수 또는 중괄호로 중복 제거 가능
data = set([1,1,2,3,4,4,5])
print(data)

data = {1,1,2,3,4,4,5}
print(data)
#{1, 2, 3, 4, 5}

• 합집합|, 교집합 &, 차집합 -

• 데이터 값을 추가할 땐 add(), 한꺼번에 여러 개의 값을 추가할 땐 update(), 데이터 제거 시 remove() 사용 가능. 모두 시간 복잡도 O(1).

조건문

• if ~ elif ~ else로 사용함.

score = 85

if score >= 70:
    print('성적이 우수합니다')

• in 연산자, not in 연산자를 제공함.

a = [1,2,3,4,5,5,5]
remove_set = {3,5}

result = [i for i in a if i not in remove_set]
print(result)

• 파이썬 내에서 부등식은 x>0 and x<20이 아닌 0<x<20으로 표현하는 게 가능함.

반복문

scores = [90, 75, 77, 65, 97]
cheating_list = {2, 4}

for i in range(5):
    if i+1 in cheating_list:
        continue
    if scores[i] >= 80:
        print(i+1, "번 학생은 합격")

#1 번 학생은 합격
#5 번 학생은 합격

함수

def add(a,b):
    return a+b

print(add(3,7))
print((lambda a, b: a+b)(3,7))

입출력

#입력을 받을 수 있음.
list(map(int, input().split()))

import sys
sys.stdin.readline().rstrip()

f-string 문법

answer = 7
print(f"정답은 {answer} 입니다.")

주요 라이브러리 문법과 유의점

내장 함수

• input(), print(), sum(), min(), max(), eval(), sorted(), sort()

itertools

• permutations - r개의 데이터를 뽑아 일렬로 나열하는 모든 경우를 계산함.

from itertools import permutations

data = ['A', 'B', 'C']

result = list(permutations(data,2))
print(result)

#[('A', 'B'), ('A', 'C'), ('B', 'A'), ('B', 'C'), ('C', 'A'), ('C', 'B')]

• product - r개의 데이터를 중복으로 뽑아 일렬로 나열하는 모든 경우를 계산.

from itertools import product

data = ['A', 'B', 'C']

result = list(product(data,repeat=2))
print(result)

#[('A', 'A'), ('A', 'B'), ('A', 'C'), ('B', 'A'), ('B', 'B'), ('B', 'C'), ('C', 'A'), ('C', 'B'), ('C', 'C')]

• combinations - r개의 데이터를 뽑아 순서를 고려하지 않고 나열하는 모든 경우를 계산.

from itertools import combinations

data = ['A', 'B', 'C']

result = list(combinations(data,2))
print(result)

#[('A', 'B'), ('A', 'C'), ('B', 'C')]

• combinations_with_replacement - r개의 데이터를 중복으로 뽑아 순서를 고려하지 않고 나열하는 모든 경우를 계산.

from itertools import combinations_with_replacement

data = ['A', 'B', 'C']

result = list(combinations_with_replacement(data,2))
print(result)

#[('A', 'A'), ('A', 'B'), ('A', 'C'), ('B', 'B'), ('B', 'C'), ('C', 'C')]

heapq

• heapq.heappush() - heap에 원소 삽입.

• heapq.heappop() - heap에 원소 제거.

#Max heap 구하는 방법

import heapq

list = [2,6,9,4,7,1]

heap = []
result = []

for item in list:
    heapq.heappush(heap, -item)
while heap:
    result.append(-heapq.heappop(heap))

print(result) #[9, 7, 6, 4, 2, 1]

bisect

• bisect_left(a, x) - 정렬된 순서를 유지하며 리스트 a에 데이터 x를 삽입할 가장 왼쪽 인덱스를 찾는 메서드.

• bisect_right(a, x) -정렬된 순서를 유지하며 리스트 a에 데이터 x를 삽입할 가장 오른쪽 인덱스를 찾는 메서드.

#값이 특정 범위에 속하는 원소의 개수 구하기

from bisect import bisect_left, bisect_right

def count_by_range(a, left_value, right_value):
    left_index = bisect_left(a, left_value)
    right_index = bisect_right(a, right_value)
    return right_index - left_index

a = [1,2,3,3,3,3,4,4,8,9]

# 값이 4인 데이터 개수 출력
print(count_by_range(a,4,4))
# 값이 [-1, 3] 범위에 있는 데이터 개수 출력
print(count_by_range(a,-1,3))

#2
#6

collections

• deque - 큐를 구현함. 연속적으로 나열된 데이터의 시작 부분과 끝에 데이터를 삽입, 삭제할 때 효과적임.

from collections import deque

data = deque([2,3,4])
data.appendleft(1)
data.append(5)

print(data)
#deque([1, 2, 3, 4, 5])
print(list(data))
#[1, 2, 3, 4, 5]

• Counter - 등장 횟수를 세는 기능 제공.

from collections import Counter

a = Counter(['red', 'blue', 'red','green'])

print(a['red']) #2
print(dict(a)) #{'red': 2, 'blue': 1, 'green': 1}

math

import math

#팩토리얼
print(math.factorial(5)) #120
#제곱근
print(math.sqrt(5)) #2.23606797749979
#최대공약수
print(math.gcd(21, 14)) #7