Python - 11. 내장 함수와 표준 라이브러리

Python은 다양한 내장 함수와 표준 라이브러리를 제공하여 프로그래밍을 더욱 효율적이고 생산적으로 만들어줍니다. 이번 섹션에서는 주요 내장 함수와 자주 사용되는 표준 라이브러리 모듈들을 살펴봅니다.

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11.1 주요 내장 함수

Python에는 자주 사용되는 함수들이 내장되어 있습니다. 아래는 그 중 일부입니다:

데이터형 변환 함수

• int(), float(), str(), bool()
• 예제:

print(int("123"))  # 123
print(float("3.14"))  # 3.14
print(str(123))  # '123'
print(bool(0))  # False

수학 함수

• abs(): 절대값 반환
• round(): 반올림
• pow(): 거듭제곱 계산

print(abs(-5))  # 5
print(round(3.14159, 2))  # 3.14
print(pow(2, 3))  # 8

반복과 필터링

• map(), filter(), zip()
• 예제:

nums = [1, 2, 3]
squares = map(lambda x: x ** 2, nums)
print(list(squares))  # [1, 4, 9]

even = filter(lambda x: x % 2 == 0, nums)
print(list(even))  # [2]

letters = ["a", "b", "c"]
print(list(zip(nums, letters)))  # [(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')]

정렬과 검색

• sorted(), max(), min()
• 예제:

nums = [3, 1, 4, 1, 5, 9]
print(sorted(nums))  # [1, 1, 3, 4, 5, 9]
print(max(nums))  # 9
print(min(nums))  # 1

기타 유용한 함수

• enumerate(): 인덱스와 값을 함께 반환
• any(): 하나라도 참이면 True 반환
• all(): 모두 참이면 True 반환

items = [0, 1, 2]
for index, value in enumerate(items):
    print(index, value)  # 0 0, 1 1, 2 2

print(any([0, 0, 1]))  # True
print(all([0, 1, 2]))  # False

개발 도구 함수

• dir(): 객체의 속성과 메서드 확인
• help(): 객체에 대한 문서화 문자열 표시

print(dir(str))  # 문자열 관련 메서드 확인
help(str.upper)  # str.upper 메서드의 도움말 출력

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11.2 itertools 모듈

itertools는 반복 가능한 데이터 처리를 위한 도구들을 제공합니다.

주요 함수

• count(): 무한 카운터 생성
• cycle(): 반복 가능한 데이터 무한 순환
• permutations(), combinations(): 순열과 조합 생성

import itertools

# count 예제
for i in itertools.count(10):
    print(i)
    if i > 12:
        break

# combinations 예제
items = ["a", "b", "c"]
print(list(itertools.combinations(items, 2)))  # [('a', 'b'), ('a', 'c'), ('b', 'c')]

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11.3 functools 모듈

functools는 함수형 프로그래밍 도구를 제공합니다.

주요 함수

• reduce(): 누적 계산 수행
• partial(): 함수 일부 인수를 고정
• lru_cache(): 함수 호출 결과를 캐싱

from functools import reduce, partial, lru_cache

# reduce 예제
nums = [1, 2, 3, 4]
product = reduce(lambda x, y: x * y, nums)
print(product)  # 24

# partial 예제
def power(base, exp):
    return base ** exp

square = partial(power, exp=2)
print(square(4))  # 16

# lru_cache 예제
@lru_cache(maxsize=32)
def fibonacci(n):
    if n < 2:
        return n
    return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)

print(fibonacci(10))  # 55

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11.4 operator 모듈

operator는 함수 형태로 제공되는 연산자를 포함합니다.

주요 함수

• add(), mul(), itemgetter(), attrgetter()

import operator

print(operator.add(10, 20))  # 30
print(operator.mul(10, 5))  # 50

# itemgetter 예제
data = [("Alice", 30), ("Bob", 25), ("Charlie", 35)]
print(sorted(data, key=operator.itemgetter(1)))  # [('Bob', 25), ('Alice', 30), ('Charlie', 35)]

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11.5 collections.abc 모듈

collections.abc는 컨테이너 타입의 추상 베이스 클래스(ABC)를 정의합니다.

주요 ABC

• Iterable, Sequence, Mapping

from collections.abc import Iterable, Sequence

nums = [1, 2, 3]
print(isinstance(nums, Iterable))  # True
print(isinstance(nums, Sequence))  # True

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11.6 contextlib 모듈

contextlib는 컨텍스트 관리자 생성과 관련된 도구를 제공합니다.

주요 함수

• contextmanager

from contextlib import contextmanager

@contextmanager
def open_file(file, mode):
    f = open(file, mode)
    try:
        yield f
    finally:
        f.close()

with open_file("example.txt", "w") as file:
    file.write("Hello, World!")

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11.7 math, datetime, random 모듈

math

수학 관련 함수 제공

import math

print(math.sqrt(16))  # 4.0
print(math.pi)  # 3.141592653589793

datetime

날짜와 시간 처리

from datetime import datetime

now = datetime.now()
print(now)  # 현재 날짜와 시간 출력

random

난수 생성

import random

print(random.randint(1, 10))  # 1에서 10 사이의 정수
print(random.choice(["red", "blue", "green"]))  # 리스트에서 임의의 요소 선택

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11.8 os, sys, json 모듈

os 모듈

운영 체제와 상호작용하기 위한 도구를 제공합니다.

import os

print(os.getcwd())  # 현재 작업 디렉터리
os.makedirs("new_folder", exist_ok=True)  # 디렉터리 생성
os.remove("example.txt")  # 파일 삭제

sys 모듈

Python 인터프리터와 상호작용하는 도구를 제공합니다.

import sys

print(sys.version)  # Python 버전 출력
print(sys.platform)  # 현재 플랫폼 출력
sys.exit(0)  # 프로그램 종료

json 모듈

JSON 데이터를 처리합니다.

import json

data = {"name": "Alice", "age": 25}

# JSON 직렬화
json_string = json.dumps(data)
print(json_string)  # '{"name": "Alice", "age": 25}'

# JSON 역직렬화
parsed_data = json.loads(json_string)
print(parsed_data)  # {'name': 'Alice', 'age': 25}

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이번 섹션에서는 Python의 내장 함수와 표준 라이브러리를 활용하는 방법을 다뤘습니다.