Iterate Multiple Sequences with zip()
zip() 함수를 사용하여 여러 시퀀스에 걸쳐 병렬로 반복하는 멋진 반복 트릭이 하나 더 있습니다
.>>> days = ['Monday', 'Tuesday', 'Wednesday']
>>> fruits = ['banana', 'orange', 'peach']
>>> drinks = ['coffee', 'tea', 'beer']
>>> desserts = ['tiramisu', 'ice cream', 'pie', 'pudding']
>>> for day, fruit, drink, dessert in zip(days, fruits, drinks, desserts): ... print(day, ": drink", drink, "- eat", fruit, "- enjoy", dessert) ...
Monday : drink coffee - eat banana - enjoy tiramisu
Tuesday : drink tea - eat orange - enjoy ice cream
Wednesday : drink beer - eat peach - enjoy pie
최단 시퀀스가 완료되면 zip이 중지됩니다. 목록(후식) 중 하나가 다른 목록보다 길어서 다른 목록을 확장하지 않으면 푸딩을 받을 수 없습니다.
이전포스팅의 "사전"은 딕트() 함수가 튜플, 목록 또는 문자열과 같은 두 항목 시퀀스에서 사전을 작성하는 방법을 보여줍니다. zip()을 사용하여 여러 시퀀스를 거닐고 동일한 간격띄우기에 있는 항목에서 튜플을 만들 수 있습니다. 해당하는 영어 단어와 프랑스어 단어 두 튜플을 만들어 봅시다.
>>> english = 'Monday', 'Tuesday', 'Wednesday'
>>> french = 'Lundi', 'Mardi', 'Mercredi'
이제 zip()을 사용하여 이 튜플을 페어링합니다. zip()으로 반환되는 값 자체는 튜플이나 목록이 아니라 다음 중 하나로 변환될 수 있는 테이블 값입니다.
>>> list( zip(english, french) )
[('Monday', 'Lundi'), ('Tuesday', 'Mardi'), ('Wednesday', 'Mercredi')]
zip()의 결과를 dict()에 직접 입력하고 voilà: 작은 영어-프랑스어 사전!
>>> dict( zip(english, french) )
{'Monday': 'Lundi', 'Tuesday': 'Mardi', 'Wednesday': 'Mercredi'}
Generate Number Sequences with range()
range() 함수는 지정된 범위 내의 숫자 스트림을 반환합니다. 먼저 목록이나 튜플과 같은 큰 데이터 구조를 만들고 저장할 필요가 없습니다. 이렇게 하면 컴퓨터의 모든 메모리를 사용하지 않고 프로그램을 손상시키지 않고도 큰 범위를 만들 수 있습니다.
범위()는 슬라이스를 사용하는 방법과 유사하게 사용합니다. 범위(시작, 중지, 단계) 시작을 생략하면 범위는 0에서 시작됩니다. 필요한 값은 중지뿐이며, 슬라이스와 마찬가지로 마지막으로 생성된 값은 중지 직전입니다. 스텝의 기본값은 1이지만 -1로 뒤로 돌아갈 수 있습니다.
zip()과 마찬가지로 range()는 테이블 가능한 개체를 반환하므로 ...에 대한 값을 단계별로 이동하거나 개체를 목록과 같은 시퀀스로 변환해야 합니다. 범위를 0, 1, 2로 설정합니다.
>>> for x in range(0,3): ... print(x)
...
0
1
2
>>> list( range(0, 3) )
[0, 1, 2]
다음은 2 ~ 0 범위를 만드는 방법입니다.
>>> for x in range(2, -1, -1): ... print(x)
...
2
1
0
>>> list( range(2, -1, -1) )
[2, 1, 0]
다음은 스텝 크기 2를 사용하여 0에서 10 사이의 짝수를 가져옵니다.
>>> list( range(0, 11, 2) )
[0,2,4,6,8,10]
Other Iterators
다음포스팅에서는 파일에 대한 반복을 보여줍니다. 이전포스팅에서는 사용자가 직접 정의한 객체 위에 반복을 설정하는 방법을 볼 수 있습니다.
Comprehensions
이해는 한 명 이상의 반복기에서 Python 데이터 구조를 만드는 간단한 방법입니다. 이해를 통해 루프와 조건부 테스트를 세부 구문을 적게 조합할 수 있습니다. 이해력을 사용하는 것은 때때로 당신이 파이썬을 초보자 이상 알고 있다는 신호로 받아들여집니다. 다시 말해, 피토닉에 가깝죠.
List Comprehensions
이렇게 한 번에 한 항목씩 1부터 5까지의 정수 목록을 작성할 수 있습니다.
>>> number_list = []
>>> number_list.append(1) >>> number_list.append(2) >>> number_list.append(3) >>> number_list.append(4) >>> number_list.append(5) >>> number_list [1,2,3,4,5]
또는 반복기와 범위() 함수를 사용할 수도 있습니다.
>>> number_list = []
>>> for number in range(1, 6): ... number_list.append(number) ...
>>> number_list
[1,2,3,4,5]
또는 범위()의 출력을 목록으로 직접 변환할 수 있습니다.
>>> number_list = list(range(1, 6)) >>> number_list
[1,2,3,4,5]
이러한 접근 방식은 모두 유효한 Python 코드이며 동일한 결과를 생성합니다. 그러나 목록을 작성하는 더 많은 피토닉 방법은 목록 이해를 사용하는 것입니다. 목록 이해의 가장 간단한 형태는 다음과 같습니다.
[ 아이템에 대한 식을(를) 반복할 수 없습니다.
다음은 목록 이해에서 정수 목록을 작성하는 방법입니다.
>>> number_list = [number for number in range(1,6)] >>> number_list
[1,2,3,4,5]
첫 번째 행에서 목록의 값을 생성하기 위한 첫 번째 숫자 변수가 필요합니다. 즉, 루프 결과를 number_list에 넣습니다. 두 번째 숫자는 for 루프의 일부입니다. 첫 번째 숫자가 식임을 표시하려면 다음 변형을 시도해 보십시오.
>>> number_list = [number-1 for number in range(1,6)] >>> number_list
[0,1,2,3,4]
목록 이해에 따라 대괄호 안의 루프가 이동합니다. 이 이해 예시는 이전 예보다 간단하지 않지만, 더 있습니다. list comà 이해에는 다음과 같은 조건식이 포함될 수 있습니다.
[ 조건일 경우 반복할 수 없는 항목에 대한 표현식 ]
1과 5 사이의 홀수 목록만 작성하는 새로운 이해를 만들어 봅시다(홀수일 경우 %2이 참이고 짝수일 경우 거짓임을 기억하십시오.
>>> a_list = [number for number in range(1,6) if number % 2 == 1] >>> a_list
[1, 3, 5]
이제, 이해는 전통적인 이해 방식보다 조금 더 좁습니다.
>>> a_list = []
>>> for number in range(1,6): ... ifnumber%2==1:
...
...
>>> a_list
[1, 3, 5]
a_list.append(number)
마지막으로, 내포된 루프가 있을 수 있는 것처럼, 해당 이해에 ...용 절이 두 개 이상 있을 수 있습니다. 먼저 일반 중첩 루프를 사용해 결과를 인쇄해 보겠습니다.
>>> rows = range(1,4) >>> cols = range(1,3) >>> for row in rows:
- ... for col in cols:
- ... print(row, col)
...
11 12 21 22 31 32
이제 이해를 사용하여 변수 셀에 할당하여 (행, 콜) 튜플 목록을 만듭니다.
>>> rows = range(1,4)
>>> cols = range(1,3)
>>> cells = [(row, col) for row in rows for col in cols] >>> for cell in cells:
... print(cell)
...
(1, 1)
(1, 2)
(2, 1)
(2, 2)
(3, 1)
(3, 2)
또한 튜플 언팩을 사용하여 셀 목록에서 반복하면서 각 튜플의 행 및 col 값을 유크할 수 있습니다.
>>> for row, col in cells: ... print(row, col) ...
11
12 21 22 31 32
앞줄과 뒷줄에 대한 이해도의 파편도 만약 테스트를 했다면 그들만의 파편을 가질 수 있었을 것이다.
Dictionary Comprehensions
단순히 목록만으로 뒤지지 않기 위해 사전도 이해력이 있다. 가장 간단한 양식은 친숙해 보입니다.
{key_expression : interitable 식에 대한 value_expression}
목록 이해와 마찬가지로 사전 이해도 테스트와 사전 이해도 함께 가질 수 있습니다.
절의 경우 다중:
>>> word = 'letters'
>>> letter_counts = {letter: word.count(letter) for letter in word}
>>> letter_counts
{'l': 1, 'e': 2, 't': 2, 'r': 1, 's': 1}
우리는 '문자' 문자열의 일곱 글자 각각에 루프를 돌리고 그 글자가 몇 번 표시되는지 세고 있습니다. 우리가 사용하는 단어 중 두 개는 모든 e와 모든 t를 두 번 세야 하기 때문에 시간 낭비입니다. 하지만, 우리가 e를 두 번째로 셀 때, 우리는 이미 있던 사전의 항목을 교체하기 때문에 해를 끼치지 않습니다; t를 셀 때도 마찬가지입니다. 그래서, 다음은 조금 더 피토닉했을 것이다.
>>> word = 'letters'
>>> letter_counts = {letter: word.count(letter) for letter in set(word)} >>> letter_counts
{'t': 2, 'l': 1, 'e': 2, 'r': 1, 's': 1}
집합(워드)을 반복하면 문자열 단어를 반복하는 순서와 다른 순서로 문자가 반환되기 때문에 사전의 키는 이전 예와 다른 순서로 정렬됩니다.
Set Comprehensions
누구도 소외되고 싶어하지 않기 때문에 세트도 이해력이 있다. 가장 간단한 버전은 방금 본 목록과 사전 이해도처럼 보입니다.
{식 interitable}
긴 버전(테스트의 경우 절에 대해 여러 개)도 다음 집합에 대해 유효합니다.
>>> a_set = {number for number in range(1,6) if number % 3 == 1} >>> a_set
{1, 4}
Generator Comprehensions
튜플은 이해력이 없습니다! 목록 이해의 대괄호를 괄호로 변경하면 튜플 이해가 생성된다고 생각했을 수 있습니다. 그리고 다음과 같이 입력하면 예외가 없기 때문에 작동하는 것으로 보입니다.
>>> number_thing = (number for number in range(1, 6))
괄호 사이에 있는 것은 발전기 이해이며, 그것은 gen‐를 반환한다.
연산자 객체:
>>> type(number_thing)
<class 'generator'>
발전기에 대해 더 자세히 알아보겠습니다(98페이지의 "발전기"). 발전기는 한 가지 방법이다.
반복자에게 데이터를 제공합니다.
다음 그림과 같이 이 생성기 개체에 대해 직접 반복할 수 있습니다.
>>> for number in number_thing: ... print(number)
...
1
2 3 4 5
또는 생성기 이해에 목록() 통화를 줄여서 목록 이해처럼 작동할 수 있습니다.
>>> number_list = list(number_thing) >>> number_list
[1,2,3,4,5]
생성기는 한 번만 실행할 수 있습니다. 목록, 세트, 문자열 및 사전은 메모리에 존재하지만 생성기는 즉시 값을 생성하여 반복기를 통해 한 번에 하나씩 전달합니다. 이러한 구성 요소를 기억하지 못하므로 생성기를 다시 시작하거나 백업할 수 없습니다.
이 제너레이터를 다시 반복하려고 하면 다음과 같이 탭이 되어 있습니다.
>>> try_again = list(number_thing)
>>> try_again
[]
여기서와 같이 발전기를 이해하거나 발전기 기능을 통해 발전기를 만들 수 있습니다. 먼저 일반적인 기능에 대해 이야기한 후 발전기 기능의 특수한 사례에 대해 알아보겠습니다.
