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견고한 파이썬

built-in function

1. 빌트인 함수(built-in function)란?

Built-in functions 또는 내장 함수는 파이썬 언어에 기본적으로 포함되어 있는 함수들입니다. 이러한 함수들은 추가적인 코드를 작성하지 않고도 사용할 수 있습니다. 파이썬의 내장 함수들은 개발자가 더 효율적으로 코드를 작성할 수 있도록 도와줍니다.

2. 빌트인 함수(built-in function) 종류

공식문서(https://docs.python.org/3/library/functions.html)에 있는 빌트인 함수 중 코딩할 때 자주 등장하며 실무에서도 비중있게 다뤄야 하는 빌트인 함수를 선별해 보았습니다. 다만 실무자라면 모든 빌트인 함수를 한번씩은 작동해보는 것을 권합니다.

이 챕터는 모두 읽지 않고 아래 빌트인 함수에서 모르는 것이 있는지 체크해보고, 그 함수로 가서 해당 목차를 읽어보기 바랍니다.

# 요소 전체의 True, False 판별
all
any

# 숫자를 문자로 바꾸거나 문자를 숫자로 바꾸는 함수
chr
ord

# 함수와 순회할 수 있는 객체의 연산
map
filter

# 순회할 수 있는 객체의 묶음
zip

# 형식 변환
format

# 길이 반환
len

# 큰 값, 작은 값, 다 더한 값
max
min
sum

# 문자열, 대표 문자열, 문자열 출력
str
repr
print

# 순회할 수 있는 객체
enumerate
range

# 역순과 정렬
reversed
sorted
# 요소 전체의 True, False 판별
all
any

# 숫자를 문자로 바꾸거나 문자를 숫자로 바꾸는 함수
chr
ord

# 함수와 순회할 수 있는 객체의 연산
map
filter

# 순회할 수 있는 객체의 묶음
zip

# 형식 변환
format

# 길이 반환
len

# 큰 값, 작은 값, 다 더한 값
max
min
sum

# 문자열, 대표 문자열, 문자열 출력
str
repr
print

# 순회할 수 있는 객체
enumerate
range

# 역순과 정렬
reversed
sorted
2.1 all, any

all() 함수는 iterable(반복 가능한) 객체(예: 리스트, 튜플, 문자열 등)를 인수로 받아, 그 안에 있는 모든 요소가 True로 평가되면 True를 반환하고, 그렇지 않으면 False를 반환합니다.

# 모두 다 True여야 True 반환
all([True, True, True]) # 출력: True
all([True, True, False]) # 출력: False
all([1, 1, 1, 0]) # 출력: False
all([1, 0, 1, 1]) # 출력: False
all([1, 100, 10, -1]) # 출력: True
# 모두 다 True여야 True 반환
all([True, True, True]) # 출력: True
all([True, True, False]) # 출력: False
all([1, 1, 1, 0]) # 출력: False
all([1, 0, 1, 1]) # 출력: False
all([1, 100, 10, -1]) # 출력: True

any() 함수도 iterable 객체를 인수로 받아, 그 안에 있는 어떤 요소라도 True로 평가되면 True를 반환하고, 그렇지 않으면 False를 반환합니다.

# 하나라도 True이면 True이다.
any([True, False, False]) # 출력: True
any([False, False, False]) # 출력: False
# 하나라도 True이면 True이다.
any([True, False, False]) # 출력: True
any([False, False, False]) # 출력: False

이 함수들은 주어진 조건을 만족하는 요소가 있는지 또는 모든 요소가 조건을 만족하는지를 검사할 때 유용하게 사용됩니다.

2.2 chr, ord

chr() 함수는 정수를 인수로 받아 그에 해당하는 유니코드 문자를 반환합니다.

# 10진수로 유니코드표에서 찾아 대응되는 값을 줍니다.
chr(65) # 출력: 'A'
chr(97) # 출력: 'a'
chr(54616) # 출력: '하'
# 10진수로 유니코드표에서 찾아 대응되는 값을 줍니다.
chr(65) # 출력: 'A'
chr(97) # 출력: 'a'
chr(54616) # 출력: '하'

ord() 함수는 문자를 인수로 받아 그 문자의 유니코드(또는 ASCII 코드) 값을 반환합니다.

# 문자를 입력하면 유니코드에서 숫자로 출력합니다.
ord('a') # 출력: 97
ord('하') # 출력: 54616
# 문자를 입력하면 유니코드에서 숫자로 출력합니다.
ord('a') # 출력: 97
ord('하') # 출력: 54616

int 함수도 ord와 같은 기능을 합니다. 다음과 같이 활용하면 '하' 문자의 유니코드 값을 나타냅니다. int 함수를 사용하여 이 값을 10진수로 변환하면 54616이 됩니다.

# 유니코드 표에서 값 확인
int('D558', 16) # 출력: 54616
# 유니코드 표에서 값 확인
int('D558', 16) # 출력: 54616

이러한 방법을 통해 문자와 유니코드 사이의 변환을 쉽게 수행할 수 있으며, 특히 문자 데이터를 처리하거나 문자 인코딩/디코딩 작업을 수행할 때 유용하게 사용됩니다.

2.3 map

map() 함수는 기존의 리스트(또는 튜플)의 모든 요소에 특정 함수를 적용한 결과를 map 객체 형태로 반환하는 함수입니다. map 객체는 다시 list()를 이용해 리스트 형태로 변환할 수 있습니다.

map 함수의 기본 구조는 다음과 같습니다.

map(함수, 리스트 혹은 튜플)
map(함수, 리스트 혹은 튜플)

동일한 작업을 수행하는 2개의 예시를 보며 설명드리도록 하겠습니다. 리스트 [1, 2, 3, 4]의 각 요소를 제곱하는 작업을 수행했습니다.

# 첫번째 방법 def 제곱(x): return x ** 2 list(map(제곱, [1, 2, 3, 4])) # 출력: [1, 4, 9, 16]

첫 번째 방법에서는 제곱이라는 일반 함수를 정의하고, 이를 map() 함수의 첫 번째 인자로 전달했습니다.

# 두번째 방법 list(map(lambda x : x ** 2, [1, 2, 3, 4])) # 출력: [1, 4, 9, 16]

두 번째 방법에서는 람다 함수를 직접 map() 함수의 첫 번째 인자로 전달하여 코드를 더 간결하게 작성했습니다.

두 방법 모두 map() 함수를 이용해 리스트의 각 요소에 함수를 적용한 후, 결과를 리스트 형태로 받아왔습니다.

map() 함수는 이처럼 리스트의 각 요소에 특정 함수를 일괄적으로 적용할 때 매우 유용하게 사용됩니다.

2.4 filter

filter() 함수는 순회할 수 있는 객체의 요소 중 특정 조건을 만족하는 요소만을 선택하여 반환합니다. 반환 값은 filter 객체 형태로 제공되며, 이를 다시 list()를 이용해 리스트 형태로 변환할 수 있습니다.

기본적인 형태는 아래와 같습니다.

filter(조건 함수, 리스트 또는 튜플)
filter(조건 함수, 리스트 또는 튜플)

조건 함수는 각 요소를 입력으로 받아 True 또는 False 값을 반환합니다. filter() 함수는 True를 반환하는 요소만 선택하여 결과로 반환합니다.

해당 예제에서는 0부터 99까지의 숫자 중에서 50보다 큰 숫자만을 선택하여 리스트로 반환하도록 했습니다.

list(filter(lambda x : x > 50, range(100)))

filter() 함수는 주어진 조건에 맞는 요소만을 선택할 때 사용되며, 람다 함수와 함께 사용하면 코드를 간결하게 작성할 수 있습니다.

2.5 zip

zip() 함수는 여러 개의 순회할 수 있는 객체의 요소를 묶어서 반환합니다. 다만 메모리의 효율을 위해 형변환이나 직접 순회를 하기 전까지는 메모리 주소로만 반환합니다.

zip(순회할 수 있는 객체1, 순회할 수 있는 객체2...)
zip(순회할 수 있는 객체1, 순회할 수 있는 객체2...)

다음 예제들을 통해 배워봅시다.

zip('ab', '12') # 출력: <zip at 0x7b9d83c6e440>

위와 같이 사용하면 메모리 주소를 반환합니다. 순회를 하거나 형변환을 하면 아래와 같이 출력 값을 반환합니다.

list(zip('ab', '12')) # 출력: [('a', '1'), ('b', '2')]
list(zip('ab', '12')) # 출력: [('a', '1'), ('b', '2')]

'ab' 문자열과 '12' 문자열의 각 문자들이 순서대로 튜플로 묶여 리스트로 반환된 것을 확인할 수 있습니다. 리스트로 형변환 했기 때문에 리스트로 반환된 것이고, 그 안에 있는 값은 튜플로 묶입니다.

이번에는 세 개의 순회할 수 있는 객체를 넣어 수행해보도록 하겠습니다.

list(zip('ab', '12', [10, 20])) # 출력: [('a', '1', 10), ('b', '2', 20)]

각 요소가 순서대로 튜플로 묶여 리스트로 반환된 것을 확인할 수 있습니다.

길이가 다른 순회할 수 있는 객체가 오면 길이가 가장 짧은 것을 기준으로 출력합니다.

list(zip('abc', '1234567', [10, 20, 30])) # 출력 : [('a', '1', 10), ('b', '2', 20), ('c', '3', 30)]

여기서는 'abc' 문자열이 가장 짧으므로 세 개의 튜플만 생성됩니다.

zip은 다양한 방식으로 응용될 수 있습니다. 예를 들어 x좌표와 y좌표의 묶음이 있다 한다면 x좌표와 y좌표를 묶어 반환할 수 있습니다.

x = [1, 2, 3] y = [1, 4, 9] list(zip(x, y)) # 출력: [(1, 1), (2, 4), (3, 9)]

또한 인접한 2개의 수나 인접한 3개의 수 등을 만들 때에도 유용하게 사용할 수 있습니다.

x = [2, 4, 8, 16, 32, 64, 128] list(zip(x, x[1:], x[2:]))

위 코드는 x와 x의 1번째부터 슬라이싱한 값, x의 2번째부터 슬라이싱한 값들이 각각 zip으로 묶입니다. 여기서 주의깊게 보아야 할 점은 x는 32까지만 묶였다는 점입니다. 왜냐하면 길이가 가장 짧은 x[2:] 기준으로 묶였기 때문입니다.

만약 길이가 다를 경우 애러를 발생시키게 하고 싶다면 static 옵션을 사용하면 됩니다. 이 옵션을 사용하면 길이가 다를 경우 ValueError를 발생시킵니다.

# 리스트 길이가 같은 경우 # print(list(zip([1, 2, 3], ['a', 'b', 'c'], strict=True))) # 리스트 길이가 다른 경우 try: print(list(zip([1, 2, 3], ['a', 'b'], strict=True))) except ValueError as e: print(f"오류: {e}")
2.6 format

format() 함수는 특정 값을 지정된 형식으로 변환하여 문자열로 반환하는 함수입니다. 만약 서식 지정자를 설정하지 않으면 str()한 것과 동일한 결과를 얻을 수 있습니다.

format(값, '서식 지정자(format_spec)')
format(값, '서식 지정자(format_spec)')

다음 예시를 통해 format을 알아봅시다. 이 예제에서는 10억을 의미하는 숫자 10000을 천 단위로 콤마(,)를 추가하여 문자열로 표현하고 있습니다. 결과적으로 숫자 10000은 '10,000'라는 문자열로 변환되어 반환됩니다.

format(10000, ',')

가장 많이 사용되는 것이 콤마이고 소숫점 표현이나 공백 표현도 가능합니다.

print(format(123.4567, '.2f')) # 출력: 123.46 print(format('Hello', '^9')) # 출력: ' Hello '

첫 번째 예제는 소숫점 2자리까지 출력한 것이고, 두 번째 예제는 9자리에 중앙 정렬(^)하라는 것입니다.

더 많은 서식 지정자에 대해서는 부록에서 살펴봅니다.

2.7 len

len() 함수는 주어진 시퀀스(문자열, 리스트, 튜플 등) 또는 컬렉션(딕셔너리, 세트 등)의 길이(요소의 개수)를 반환합니다.

len(길이를 계산하려는 객체)
len(길이를 계산하려는 객체)

아래 예제에서는 문자열 'hello world'의 길이를 구하고 있습니다. 문자열 'hello world'는 11개의 문자로 이루어져 있으며, 이 중 공백 문자(' ')도 길이에 포함됩니다. 따라서 len('hello world')는 11을 반환합니다.

len('hello world')

len() 함수는 문자열의 길이 외에도 리스트의 길이, 딕셔너리의 키-값 쌍의 개수 등을 구하는 데 사용할 수 있으며, 일반적으로 어떤 시퀀스나 컬렉션의 요소 개수를 알아내고자 할 때 사용됩니다. 다만 len가 모든 객체의 길이를 반환하지 않습니다. 아래와 같은 코드는 에러입니다.

len(zip('ab', '12')) # error
2.8 max, min, sum

max, min, sum 등의 내장 함수를 사용하여 최댓값, 최솟값, 모든 요소의 합을 구할 수 있습니다. 예제를 통해 살펴보도록 하겠습니다.

2.8.1 max, min

가장 먼저 max 함수를 살펴보도록 하겠습니다. max 함수는 주어진 순회할 수 있는 객체의 최댓값을 반환합니다.

기본적인 형태는 아래와 같습니다.

max(순회할 수 있는 객체, 함수(key), 초깃값(default))
max(순회할 수 있는 객체, 함수(key), 초깃값(default))

일반적으로는 순회할 수 있는 객체만 넣어 아래와 같은 형태로 사용이 됩니다.

max([1, 2, 3, 4, 5]) # 출력 : 5
max([(1, 2), (3, 101), (1, 20), (3, 100)]) # 출력 : (3,101)
max(['hello', 'world', 'world1']) # 출력 : world1
max([1, 2, 3, 4, 5]) # 출력 : 5
max([(1, 2), (3, 101), (1, 20), (3, 100)]) # 출력 : (3,101)
max(['hello', 'world', 'world1']) # 출력 : world1

첫 번째 예시에서는 리스트를 순회돌며 가장 큰 값인 5를 출력합니다.

두 번째 예제에서는 리스트를 순회돌며 튜플의 가장 처음에 있는 값인 1, 3, 1, 3을 기준으로 가장 큰 값을 선정합니다. 그렇게 되면 (3, 101), (3, 100)이 가장 큰 값이 됩니다. 여기서 뒤의 값을 비교하여 가장 큰 값인 (3, 101)을 출력합니다.

세 번째 예제에서는 리스트를 순회 돌며 문자열의 가장 앞에 있는 문자의 유니코드를 비교합니다. 알파벳만 있다면 알파벳 순서로 출력하는 것과 같습니다. ‘world’는 ‘world1’과 ‘world’까지의 문자열이 같으며 길이가 world1이 더 깁니다. 이럴 경우 world1을 출력합니다.

초깃값은 default로 입력할 수 있습니다. 아래 예제처럼 비어있는 리스트에 최댓값을 찾으려 할 때 기본 값을 반환하게 할 수 있습니다.

numbers = [] max(numbers, default=0) # 출력: 0

만약 리스트가 아래와 같이 비어있는 상태에서의 max 호출이라면 이 코드는 에러가 나게 됩니다.

numbers = [] max(numbers) # error

max는 key를 이용하여 아래와 같은 연산도 수행할 수 있습니다. key에는 일반적으로 lambda 함수가 들어갑니다.

students = [ {'이름': '가', '국어': 90, '영어': 72, '수학': 95}, {'이름': '나', "국어": 80, '영어': 90, '수학': 91}, {'이름': '다', "국어": 95, '영어': 73, '수학': 92} ] max(students, key=lambda student: student['수학']) # 출력: {'이름': '가', '국어': 90, '영어': 72, '수학': 95}

lambda 함수는 딕셔너리가 들어오면 딕셔너리의 수학점수를 반환하게 되어있습니다. 이를 key값으로 넣게 되면 각각의 수학 점수인 95, 91, 92 중 가장 큰 값인 95를 찾게 됩니다. 다만 95를 반환하는 것이 아니라 이 값을 가지고 있는 객체를 반환합니다.

이해를 위해 함수를 선언하는 방식으로 구현해보았습니다. 결과는 같습니다.

def select(student): return student['수학'] students = [ {'이름': '가', '국어': 90, '영어': 72, '수학': 95}, {'이름': '나', "국어": 80, '영어': 90, '수학': 91}, {'이름': '다', "국어": 95, '영어': 73, '수학': 92} ] max(students, key=select) # 출력: {'이름': '가', '국어': 90, '영어': 72, '수학': 95}

min의 형태도 max와 같습니다. 가장 작은 값을 찾아 반환합니다.

min(순회할 수 있는 객체, 함수(key), 초깃값(default))
min(순회할 수 있는 객체, 함수(key), 초깃값(default))

다음은 min을 사용한 예시입니다.

min([1, 2, 3, 4, 5]) # 출력 : 1
min([], default=0) # 출력: 0
min([1, 2, 3, 4, 5]) # 출력 : 1
min([], default=0) # 출력: 0

첫 번째 예시는 리스트 안에 가장 작은 값인 1을 출력한 예시이며 두 번째 예시는 기본 값 0을 설정해놓고 빈 리스트를 넣었을 때 0이 출력된 것을 확인해본 것입니다.

이번에는 딕셔너리에 수학에서 가장 낮은 점수를 출력하는 코드를 만들어 보았습니다.

students = [ {'이름': '가', '국어': 90, '영어': 72, '수학': 95}, {'이름': '나', "국어": 80, '영어': 90, '수학': 91}, {'이름': '다', "국어": 95, '영어': 73, '수학': 92} ] min(students, key=lambda student: student['수학']) # 출력: {'이름': '나', '국어': 80, '영어': 90, '수학': 91}

이 코드 역시 lambda 함수를 이용합니다. 이 함수는 student 딕셔너리를 받아 student의 수학 점수를 반환하고 있습니다. 각각의 수학 점수인 95, 91, 92 중 가장 작은 값인 91를 찾게되고 이 값을 가지고 있는 객체를 반환합니다.

2.8.2 sum

sum 함수는 순회 가능한 객체를 받아 모든 요소의 합을 계산하여 반환합니다. 기본 형태는 아래와 같습니다. max, min처럼 함수를 넣을 수 없다는 것도 주의해주세요.

sum(iterable, start=0)
sum(iterable, start=0)

아래와 같이 사용될 수 있습니다.

sum([1, 2, 3, 4, 5]) # 출력: 15
sum([1, 2, 3], 10) # 출력: 16
sum([1, 2, 3, 4, 5]) # 출력: 15
sum([1, 2, 3], 10) # 출력: 16

start 값에는 아래와 같이 리스트도 들어갈 수 있습니다.

sum([[1, 2], [10, 20], [100, 200]], []) # 출력: [1, 2, 10, 20, 100, 200] # [] + [1, 2] # [1, 2] + [10, 20] # [1, 2, 10, 20] + [100, 200] # [1, 2, 10, 20, 100, 200]

이렇게 될 경우 각각에 요소들은 빈 리스트에 누적되면서 최종적으로는 2차원 리스트에서 1차원 리스트가 됩니다. 만약 모든 합을 구하고 싶었다면 여기에 한 번 더 sum을 하면 됩니다.

# sum([[1, 2], [10, 20], [100, 200]]) # error sum(sum([[1, 2], [10, 20], [100, 200]], [])) # 출력: 333

이러한 작업들을 손쉽게 해주는 라이브러리도 있습니다. 파이썬의 NumPy 라이브러리에는 이러한 작업을 쉽게 해주는 sum이 있습니다. 다음과 같이 np.sum 함수를 사용하여 2차원 리스트의 모든 요소의 합을 계산할 수 있습니다.

import numpy as np np.sum([[1, 2], [3, 101], [1, 20], [3, 100]]) # 출력 : 328
2.9 print, repr

print 함수는 Python의 내장 함수로, 객체를 문자열 형태로 출력하는 기능을 합니다. 객체가 __str__ 메서드를 가지고 있으면, 이 메서드를 호출하여 출력할 문자열을 얻습니다.

class Charactor: def __repr__(self): return 'hello' def __str__(self): return 'world' hero = Charactor() print(hero) # 출력 : 'world' # hero # 출력 : 'hello'

repr 함수는 Python의 내장 함수로, 객체의 "공식" 문자열 표현을 가져옵니다. 객체가 __repr__ 메서드를 가지고 있으면, 이 메서드를 호출하여 표현할 문자열을 얻습니다.

repr(hero) # (__repr__ 메서드 호출로 인해) 출력 : hello
repr(hero) # (__repr__ 메서드 호출로 인해) 출력 : hello
2.10 range, enumerate
2.10.1 range() 함수란?

range 함수는 순회할 수 있는 숫자 객체를 만들어주는 함수입니다. 파이썬 2버전에서는 반환값이 리스트였다가 메모리를 효율적으로 관리하기 위해 파이썬 3버전에서는 리스트 대신 range 객체를 반환합니다.

range(start, stop, step)
range(start, stop, step)

range 함수의 기본 구조는 range(start, stop, step)으로, start부터 stop-1까지 step 간격으로 숫자 시퀀스를 생성합니다. 다만 아래와 같이 생성했을 경우에는 순회를 돌지 않고 설정한 값만 보여주기 때문에 list로 형변환을 해야 형태를 확인할 수 있습니다.

range(1, 10, 2) # 출력: range(1, 10, 2) # list(range(1, 10, 2)) # 출력: [1, 3, 5, 7, 9]

자주 사용되는 range의 형태를 살펴보도록 하겠습니다.

print(list(range(100))) # print(list(range(5, 10)))

첫 번째 예제는 start값을 명시하지 않은 것입니다. 명시하지 않은 값은 0으로 초기화 됩니다. 100은 stop값으로 설정됩니다. 따라서 0부터 99까지 출력합니다. 마지막 값에서 -1한 값까지만 출력하기 때문입니다. 가장 많이 사용되는 형태입니다.

두 번째 예제는 시작값을 명시한 것입니다. 명시하면 그 값부터 시작합니다. 종료값은 10입니다. 따라서 5부터 9까지를 출력합니다.

아래 예시는 step 값을 설정한 예제입니다.

print(list(range(0, 101, 2))) #짝수 print(list(range(1, 101, 2))) #홀수

start는 0이며 stop은 101입니다. 따라서 0부터 100까지 범위가 지정되며 step이 2칸씩 건너뛰었기 때문에 첫 번째 예제는 짝수를 출력합니다. 두 번째 예제는 1부터 시작하여 2칸씩 건너뛰었기 때문에 홀수를 출력합니다.

아래와 같이 음수 값도 사용할 수 있습니다. 자주 사용되는 형태는 아닙니다.

print(list(range(100, 1, -2)))
2.10.2 range와 시퀀스 자료형

range 함수는 순차적인 수열을 생성하는데 사용되는 특별한 자료형으로, 시퀀스 자료형의 일종입니다. 시퀀스 자료형은 리스트, 튜플, 문자열 등과 같은 다양한 타입들을 포함하며, 공통적인 연산과 기능을 지니고 있습니다. 이런 특성은 range 함수가 생성하는 수열에도 적용됩니다. 다음과 같은 특성들을 확인할 수 있습니다:

인덱싱을 할 수 있습니다. 시퀀스 자료형은 인덱스를 통해 각 요소에 접근할 수 있습니다. 예를 들어, range(10)[3]은 숫자 3을 반환합니다.

슬라이싱을 할 수 있습니다. 범위를 지정하여 시퀀스의 일부를 추출할 수 있습니다. 예를 들면, range(10)[3:7]은 range(3, 7)과 동일한 결과를 반환합니다.

길이 확인이 가능합니다. len 함수를 사용하여 시퀀스의 길이를 확인할 수 있습니다. 예시로, len(range(10))은 10을 반환합니다. filter나 map은 길이 확인이 안된다는 점도 기억해두세요.

멤버십 테스트 (Membership)가 가능합니다. in 키워드를 이용하여 시퀀스 내 특정 요소의 존재 여부를 검사할 수 있습니다. 예를 들어, 5 in range(10)은 True를 반환합니다.

반복 (Iteration)할 수 있습니다. for 반복문을 사용하여 시퀀스의 모든 요소를 순차적으로 순회할 수 있습니다. 예를 들어, for i in range(3): print(i) 구문은 0, 1, 2를 순서대로 출력합니다.

2.10.3 enumerate

enumerate 함수는 반복할 수 있는 객체의 인덱스와 값을 함께 반환하며 주로 반복문에서 사용합니다. 해당 예제에서는 리스트를 enumerate 함수에 전달하여 인덱스와 값을 함께 얻습니다. 추가로, enumerate 함수의 두 번째 인자를 통해 시작 인덱스를 지정할 수 있습니다. 이를 활용하여 반복문 내에서 인덱스와 값에 동시에 접근하는 것이 가능합니다.

values = ['A', 'B', 'C', 'D'] print(list(enumerate(values))) print(list(enumerate(values, 1))) print(list(enumerate(values, 100)))
2.11 sorted, reversed

sorted 함수는 시퀀스를 정렬하여 새로운 리스트를 반환합니다. reverse 및 key 아규먼트를 전달하여 정렬 방법을 사용자가 원하는 대로 변경할 수 있습니다.

sorted([1, 2, 100, 200, 3, 4, 10, 20]) # 출력 : [1, 2, 3, 4, 10, 20, 100, 200] - 오름차순
sorted([1, 2, 100, 200, 3, 4, 10, 20], reverse=True) # 출력 : [200, 100, 20, 10, 4, 3, 2, 1] - 내림차순

첫 번째 예제 출력에서 값이 정렬된 것을 확인할 수 있습니다. 두 번째 예제에서는 reverse=True 값을 아규먼트로 전달하여 역순으로 정렬된 것을 확인할 수 있습니다.

이번에는 key에 아규먼트를 넣어보도록 하겠습니다. key에는 함수가 들어갈 수 있습니다. 가장 먼저 built-in function을 사용해보도록 하겠습니다.

sorted(['hello', 'l', 'hllo', 'hel', 'heo', 'a']) # 출력 : ['a', 'hel', 'hello', 'heo', 'hllo', 'l']
sorted(['hello', 'l', 'hllo', 'hel', 'heo', 'a'], key=len) # 출력 : ['l', 'a', 'hel', 'heo', 'hllo', 'hello']

key=len를 사용하여 각 값을 문자열 길이대로 정렬하게 하였습니다. 따라서 이 코드는 문자열 길이를 기준으로 오름차순으로 정렬합니다.

이번에는 사용자가 정의한 함수를 넣어보도록 하겠습니다.

sorted(['12', '15', '21', '22', '53', '21']) # 출력 : ['12', '15', '21', '21', '22', '53']
sorted(['21', '21', '12', '22', '53', '15'], key=lambda x:x[-1]) # 출력 : ['21', '21', '12', '22', '53', '15']

lambda x:x[-1] 함수에서 마지막 값을 반환하고 있으므로 마지막 값을 기준으로 정렬하게 된 것입니다.

reversed 함수는 모든 항목을 역순으로 반환합니다. reversed는 sorted에서 reverse=True를 사용한 것과 다르게 역으로 정렬하는게 아니라 역순이라는 것을 기억해야 합니다.

list(reversed('hello world')) # list(reversed([1, 2, 3, 10, 5, 4])) # 역 정렬 아닙니다! 역순입니다. # list(reversed(sorted([1, 2, 3, 10, 5, 4])))

sorted와 reversed는 원본을 수정하지 않습니다.

l = [3, 2, 1, 5, 4] print(sorted(l)) print(l)
[1, 2, 3, 4, 5]
[3, 2, 1, 5, 4]
[1, 2, 3, 4, 5]
[3, 2, 1, 5, 4]

이처럼 l의 요소 값의 순서가 마지막에 바뀌지 않은 것을 확인할 수 있습니다. 리스트의 메서드인 sort와 reverse는 아래처럼 원본을 수정합니다. sort를 먼저 확인해보도록 하겠습니다.

l = [3, 2, 1, 5, 4] print(l.sort()) print(l)
None
[1, 2, 3, 4, 5]
None
[1, 2, 3, 4, 5]

이번에는 reverse입니다.

l = [3, 2, 1, 5, 4] print(l.reverse()) print(l)
None
[4, 5, 1, 2, 3]
None
[4, 5, 1, 2, 3]

3. 나아가기

type(print) # 출력: builtin_function_or_method # type(max) # 출력: builtin_function_or_method # type(len) # 출력: builtin_function_or_method # type(enumerate) # 출력: type # type(range) # 출력: type # type(zip) # 출력: type # type(map) # 출력: type # type(filter) # 출력: type # type(int) # 출력: type # type(str) # 출력: type

range는 function이 아니라 타입입니다. 왜 이런 타입이 생겼을까요? 메모리 효율을 위해서입니다.

Python 2.x에서 range는 리스트를 반환합니다. 이는 생성할 숫자의 전체 리스트를 메모리에 저장하므로 매우 큰 범위의 경우 비효율적일 수 있습니다.xrange는 Python 2.x에서 range의 메모리 문제를 해결하기 위해 도입되었습니다. 이는 실제 리스트 대신 'xrange' 객체를 반환하여, 요청 시에만 숫자를 생성합니다.

Python 3.x에서는 range가 xrange의 기능을 채택하였으며, xrange는 사용되지 않습니다. 즉, Python 3.x에서 range는 숫자를 실시간으로 생성하는 레이지 평가 방식을 사용하여 메모리를 절약합니다.

아래 예제를 통해서 왜 2.x의 range가 3.x로 그대로 도입되지 못했는지 확인해보세요.

# range(start, stop, step) # 슬라이싱과 비슷한 형태를 지니고 있습니다. print(range(10)) # 값을 가지고 있지 않습니다. print(list(range(10))) x = range(10) print(type(x)) print(list(range(0, 10, 2))) print(list(range(10, 0, -2))) # print(list(range(10, 0, 2.1))) # error, numpy 모듈 사용하면 가능합니다. # print(list(range(10.1, 2.0, 2))) # error, numpy 모듈 사용하면 가능합니다. print(list(range(0, 10, -2)))
# 2.x에서 range와 그 외 값들에 대한 히스토리
# print(range(10)) # 출력: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
# 메모리를 모두 차지해야 합니다.
 
# print(range(100000000000000000000000000000000000000))
# 메모리의 효율이 극도로 안좋아짐
 
# 그런데 3.x에서 range(10000000000000000000000000000)는 메모리 효율이 안좋나요?
# 시작과, 끝, 스텝값만 가지고 있기 때문에 메모리 낭비가 전혀 없습니다.
 
# 2.x에서도 3.x와 같은 range타입이 있었습니다. xrange문법입니다. xrange문법이 3.x되면서 range가 된겁니다.
# 2.x에서 사용가능 문법
# print(xrange(10)) # 출력: xrange(10)
# for i in xrange(10): # 출력: 순회 가능
#     print(i)
# 2.x에서 range와 그 외 값들에 대한 히스토리
# print(range(10)) # 출력: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
# 메모리를 모두 차지해야 합니다.
 
# print(range(100000000000000000000000000000000000000))
# 메모리의 효율이 극도로 안좋아짐
 
# 그런데 3.x에서 range(10000000000000000000000000000)는 메모리 효율이 안좋나요?
# 시작과, 끝, 스텝값만 가지고 있기 때문에 메모리 낭비가 전혀 없습니다.
 
# 2.x에서도 3.x와 같은 range타입이 있었습니다. xrange문법입니다. xrange문법이 3.x되면서 range가 된겁니다.
# 2.x에서 사용가능 문법
# print(xrange(10)) # 출력: xrange(10)
# for i in xrange(10): # 출력: 순회 가능
#     print(i)
{"packages":["numpy","pandas","matplotlib","lxml"]}
7.5 함수에서 pass 사용하기7.7 연습문제