파이썬 알고리즘 기본내용 정리

파이썬 기본 문법

1. 타입 힌트
2. 컴프리헨션 (List Comprehension, Dict Comp., Set Comp., Generator Expression)
3. 제너레이터, range
4. 여러 함수들 (enumerate, 나눗셈 연산자, print와 string formating, pass, locals, 스타일 가이드)
5. 참조 시 주의할 점
6. 리스트, set, dict 기본 연산자

1. 타입 힌트

파이썬의 경우 동적 타이핑 언어(인터프리터 언어)임에도 불구하고, 대규모 프로젝트에서도 가독성을 높이기 위한 타입힌트 기능이 있다. (그러나 강제 규약이 아니어서 사용자가 타입 힌트를 보고도 잘못 할당하는 경우가 있을 수 있음. mypy을 설치하여 실행 이전에 확인하는 기능을 사용할 수 있다.)

2. 컴프리헨션 (List Comprehension, Dict Comp., Set Comp., Generator Expression)

리스트, 집합, 딕셔너리 등 선언 시, 반복문과 조건문을 생성자 내부에서 사용하여 쉽게 정의하는 것

# 반복 및 조건문
[n*2 for n in range(1, 10+1) if n % 2 == 1] # [2,6,10,14,18]

# if문들은 and로 묶여 모두 만족하는 경우에만 실행
[i for i in range(5) if i%2==0 if i%4==0] # [0,2,4]

# if, else를 함께 쓰는 경우에는 반복문 왼쪽에
[i if i%2==0 else 'odd' for i in range(5)] # [0,'odd',2,'odd',4]

# 다중 조건문 실행결과
[(i,j) for i in range(2) for j in range(3)] # [(0, 0), (0, 1), (0, 2), (1, 0), (1, 1), (1, 2)]

# 두가지 모두 동일한 실행 결과를 리턴
[(i,j) for i in range(3) if i%2 == 0 for j in range(3)]
[(i,j) for i in range(3) for j in range(3) if i%2 == 0]
# [(0, 0), (0, 1), (0, 2), (2, 0), (2, 1), (2, 2)]

# Set, Dict에서도 동일하게 작동한다.
[j for i in range(3) for j in range(3)] # [0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2]
{j for i in range(3) for j in range(3)} # {0, 1, 2}
{i:j for i in range(3) for j in range(3)} # {0: 2, 1: 2, 2: 2}

# 손쉽게 key와 value를 swap할 수 있다
a = {1: 'one', 2: 'two'}
{value:key for key,value in a.items()} # {'one': 1, 'two': 2}

# Generator도 쉽게 생성할 수 있다.
# 호출 가능한 범위를 벗어나게 되면 StopIteration 에러 발생
gen = (x**2 for x in range(10))
print(gen) # <generator object <genexpr> at 0x105bde5c8>
print(next(gen)) # call 1 # 0
print(next(gen)) # call 2 # 1
# ...
print(next(gen)) # call 11

# Generator Expression으로 생성하는 경우에도,
# yield로 생성하는 일반적인 경우와 똑같이 sum을 사용할 수 있다. (iterable 객체)
gen = (x**2 for x in range(10))
sum_of_squares = sum(gen) # 285

3. 제너레이터, range

루프의 반복 동작을 제어할 수 있는 루틴 형태. 대량의 값을 생성하는 등의 동작에서 사용된다. 모든 값들을 메모리에 보관하지 않고 제너레이터만을 저장하고 실행시마다 값을 생성해내어 메모리를 크게 아낄 수 있다. yield를 통해 제너레이터 값을 내보낼 수 있으며, 함수는 종료되지 않고 다음 yield가 불리게 되는 때에 다시 실행된다.

def test_generator():
    yield 1
    yield 'string'
    yield True
gen = test_generator()
type(gen) # <class 'generator'>
next(gen) # 1
next(gen) # 'string'
next(gen) # True
next(gen) # StopIteration 에러 발생

두 객체는 서로 다른 객체이며, 각기 따로 동작한다.

h = test_generator()
i = test_generator()
h == i # False
h is i # False
next(h) # 1
next(i) # 1

range는 제너레이터 방식을 활용하는 대표적인 함수이다. range()를 통해 range 클래스 객체를 생성할 수 있으며, 생성 조건만 정해두고 필요할 때마다 숫자를 생성한다. 아래 두 예시는 서로 다른 방식으로 100만개의 수를 출력하지만 데이터 타입과 메모리 점유율에서 차이가 있음을 알 수 있다. 미리 생성하지 않은 값은 인덱스에 접근 시 바로 생성하도록 구현되어 있기 때문에 리스트와 거의 동일한 느낌으로 사용할 수 있다.

a = [ n for n in range(1000000)]
b = range(1000000)
len(a) # 1000000
len(b) # 1000000
type(a) # <class 'list'>
type(b) # <class 'range'>
b # range(0, 1000000)
import sys
sys.getsizeof(a) # 8448728
sys.getsizeof(b) # 48

4. 도움이 되는 여러 함수들 (enumerate, 나눗셈 연산자, print와 string formating, pass, locals, 스타일 가이드)

enumerate() : 인덱스와 값 모두 처리하기

a = [2,4,6,8]
for idx,val in enumerate(a):
    print(idx,val)

나눗셈 연산자 : //는 몫, %는 나머지를 반환. divmod는 몫과 나머지를 한번에 반환한다.

5 // 3 # 1
5 % 3 # 2
divmod(5,3) # (1, 2)

print : sep, end 지정 가능. string formating을 함께 사용하면 더욱 편리하다

print("aa", "bb", "cc", sep="~~", end="@@finish@@")
# aa~~bb~~cc@@finish@@ # 이후 줄바꿈 없이 다음 줄이 연이어서 프린트된다.

idx = 3
val = "three"
print("{0}: {1}".format(idx,val)) # 3: three
print(f"{idx}: {val}") # 3: three

pass : 코드의 전체 골격을 잡아놓고 내부 함수들을 나중에 만들기 위해 아무 역할도 하지 않는 널 연산을 반환.

locals : locals()는 현재 로컬 스코프에 정의된 모든 변수를 반환한다. print하여 알고리즘 디버깅 시에 유용하게 사용 가능하다. pprint를 import하여 pprint.pprint(locals())를 통해 예쁘게 정렬된 로컬 변수들을 출력할 수 있다!

인덴테이션 : 파라미터가 시작되는 부분에 맞추거나, 다음 줄과 헷갈리지 않도록 인덴트 추가하기

네이밍 컨벤션 : 스네이크 케이스를 추천

스타일 가이드 : 불명확한 것이 없도록 한다. 함수의 변수 기본값으로 mutable한 객체를 사용하는 대신 immutable 객체 사용하기, True False 판별 시에는 implicit한 방법으로 간결하게 표현하기

# Good
def foo(a, b=None):
    if b is None:
        b = []
    pass

def foo(a, b: Optional[Sequence] = None):
    if b is None:
        b = []
    pass

if not users:
    print('no users')

if foo == 0:
    self.handle_zero()

if i % 10 == 0:
    self.handle_multiple_of_ten()

# Bad
def foo(a, b=[]):
    pass

def foo(a, b: Mapping = {}):
    pass

if len(users) == 0:  # foo != [] 등으로 체크하는 것도 비추, not users로 의미 전달 명확하게
    print('no users')

if foo is not None and not foo: # 0인 것을 암시적 False 대신 정수로 처리하는 것이 명확
    self.handle_zero()

if not i % 10: # 1 % 10 == 0과 같이 명시적으로 값을 비교하는 것이 좋다
    self.handle_multiple_of_ten()

5. 참조 시 주의할 점

C++와 다른 참조와 비교
C++의 경우 참조형에 재할당이 일어나더라도 가리키는 메모리 주소가 변하지 않는다. 반면, 파이썬은 원시타입이라는 것이 따로 존재하지 않고 모든 것이 객체-불변객체 or 가변객체-로 이루어져 있는데, 새로운 불변객체를 할당하게 되면 새로운 객체를 참조하게 되어 가리키는 메모리 주소가 달라지고 가변객체의 경우 참조 대상의 변수도 변경할 수 있게 되어 아래와 같은 결과를 가진다. 파이썬의 리스트는 모든 아이템의 레퍼런스 주소값을 개별적으로 모두 소유하고 있다. https://del4u.tistory.com/27 설명 굿 (참고로, new_list = old_list[::] 또는 new_list = list(old_list)을 사용하여 새로운 리스트를 가리킬 수 있다.)

참고로 파이썬이 느린 이유 중 하나로, 단순히 정수형의 덧셈 연산을 하는 경우에도 C나 Java와 달리 객체에서 타입코드를 찾는 등 부가연산이 존재하기 때문이다.

// C++
int a = 10;
int &b = a;
b = 7;
std::cout << a << std::endl; // 7

# python
a = 10
b = a
b = 7
print(a, id(a),id(b)) # 10, 4550522560, 4550522464

a = [1, 2, 3]
b = a
b[2] = 5
print(a) # [1, 2, 5], 리스트의 경우 각각이 

is와 ==
is는 id()값을 비교하는 함수, ==는 값을 비교하는 연산자이다. None은 값 자체가 정의되어있지 않아 is로만 비교가 가능하다!!

6. 리스트, set, dict 기본 연산자

https://www.ics.uci.edu/~pattis/ICS-33/lectures/complexitypython.txt 내용 중 일부