deck:: Logseq/coding tip

- ## **► 이차원 배열(n*m) 생성** #card
  id:: 690daa52-9b76-4367-bcf3-386b33637eb0
	- ```python
	  arr = [[0]*m for _ in range(n)]
	  ```
- ## **► lambda(람다) 함수**
	- ### **◼︎ 정의** #card
	  id:: 690daba5-24c2-4cdc-9373-3e1924b96cb7
		- 파이썬에서 이름이 없는 익명 함수를 만드는데 사용되는 키워드
		- def 키워드로 정식으로 정의되는 함수보다 훨씬 간결하게, 간단한 함수를 만들 때 사용됨
	- ### **◼︎ 핵심 개념** #card
	  id:: 690dae10-920a-4ce0-a098-c9053307f872
		- 이름이 없다 : 변수에 할당하여 사용할 수는 있지만 함수 자체에는 이름이 없다.
		- 일회성 : 주로 다른 함수의 인자로 전달되어 한 번만 사용되고 사라지는 용도로 많이 쓰인다.
			- 변수에 할당해서 여러번 사용은 가능하지만 주된 사용법이 아니고 권장되지도 않는다.
		- 간결함 : 복잡한 로직이 아닌, 간단한 연산을 수행하는 함수를 빠르게 정의할 수 있다.
			- 함수 내부에서 변수를 할당하거나 여러 줄의 복잡한 문장을 사용할 수 없고 오직 하나의 표현식만 허용된다.
	- ### **◼︎ 구문** #card
	  id:: 690dae7c-8d83-4eed-99d6-40f83ec11494
		- ```python
		  lambda 인자1, 인자2, ... : 함수정의
		  # 인자의 개수가 여러개라면 여러개를 콜론으로 구분해서 쭉 나열한다
		  # 인자들을 나열한 뒤 콜론으로 구분한 뒤 뒤에 함수를 정의한다.
		  
		  # 변수로 할당하기
		  add_lambda = lambda x, y : x+y
		  print(add_lambda(1,2)) # 3
		  
		  # 고차함수에 인자로 전달해서 선언하기
		  nums = [1,2,3,4,5]
		  evens = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, nums))
		  print(evens) # [2,4]
		  ```
- ## **► 유틸 함수 모음**
	- ### **◼︎ 정렬함수 (sort, sorted)**
		- **◉ sort() vs. sorted() 간단 비교**
			- ![image.png](../assets/image_1762505444818_0.png) #card
			  id:: 690db22d-8f77-40b6-8d9a-64fe17f33459
				- ![image.png](../assets/image_1762505372788_0.png)
		- **◉ 사용 인자**
			- reverse #card
			  id:: 690db312-4c67-4fb8-b41a-7c136b2b9f73
				- 이 키워드가 True이면 내림차순, False면 오름차순으로 정렬함
				- 기본값은 False이고 따라서 따로 지정하지 않으면 기본적으로 오름차순으로 동작함.
				- ```python
				  numbers = [3, 1, 4, 1, 5, 9]
				  numbers_reverse = [3, 1, 4, 1, 5, 9]
				  
				  numbers.sort() # [1,1,3,4,5,9]
				  numbers.sort(reverse=True) # [9,5,4,3,1,1]
				  ```
			- key #card
			  id:: 690db41f-a507-4ce3-93cb-57f749174d01
				- 정렬의 기준을 지정하는 함수를 인자로 받음
				- 리스트의 모든 인자에 대해 이 key에 들어간 한수를 한번씩 입력으로 들어간 뒤 이에 대한 비교용 값(proxy value)을 계산해서 반환함.
				- 이 반환된 값을 기준으로 오름차순(reverse=True의 경우에는 내림차순)으로 정렬함
				- key에 전달되는 함수는 다음과 같다
					- len, abs, str 등 내장함수
					- lambda를 활용한 복잡한 객체나 특정 조건에 대한 정렬기준을 정의
					- def로 정의된 함수로 정렬기준이 복잡하고 여러줄의 코드가 필요할 때 사용
				- key에 전달된 함수는 단일 값, 혹은 튜플형태의 반환값을 가져야 한다.
					- 튜플형태라면 앞 요소부터 기준에 맞게 정렬하고 같을 경우 그 다음 요소를 비교해서 정렬한다.
			- 예제 모음
				- ```python
				  # 공통 예제 데이터
				  players = [
				      {'name': 'Son',    'team': 'Tottenham', 'goals': 23, 'assists': 7},
				      {'name': 'Kane',   'team': 'Tottenham', 'goals': 17, 'assists': 9},
				      {'name': 'Salah',  'team': 'Liverpool', 'goals': 23, 'assists': 13},
				      {'name': 'De Bruyne', 'team': 'Man City',  'goals': 15, 'assists': 8},
				      {'name': 'Mane',   'team': 'Liverpool', 'goals': 16, 'assists': 2},
				      {'name': 'Jota',   'team': 'Liverpool', 'goals': 15, 'assists': 4},
				  ]
				  ```
					- 이름 기준 사전순 정렬 #card
					  id:: 690dcc7a-cd85-428a-a734-337df0430ef6
						- ```python
						  players.sort(key=lambda p: p['name'])
						  ```
					- 득점(goals) 기준 내림차순 정렬 #card
					  id:: 690dccf5-9182-401f-84c7-95f9c44d14de
						- ```python
						  players.sort(key=lambda p: -p['goals'])
						  ```
					- 공격포인트(goals + assists) 값 기준 내림차순, 같다면 팀 이름 사전순, 팀이 같다면 선수 이름 사전순 #card
					  id:: 690dcd55-e279-4f3f-a75f-579d0612bfef
						- ```python
						  players.sort(key=lambda p: (-(p['goals'] + p['assists']), p['team'], p['name']))
						  ```
	- ### **◼︎ zip()**
		- **개념**
			- 여러 개의 {{c1 순회 가능한(iterable) 객체(리스트, 튜플 등)}} 를 인자로 받아, 각 객체의 {{c1 동일한 인덱스}} 에 있는 요소들을 하나로 묶어 {{c1 튜플(tuple)}} 형태로 반환하는 {{c1 이터레이터}}를 생성함.
			  id:: 6958f1f9-40c2-46a0-aaa0-f8bdf3e22298
		- **특징**
			- 인자로 전달된 객체들의 길이가 다를 경우 :-> 가장 짧은 객체의 길이를 기준으로 동작이 멈춤.
			  extra:: 멈춘 이후 묶이지 않은 나머지는 버려짐
			  id:: 6958f21a-9421-40cf-8fbf-2daff648553a
			- 리스트를 반환하는 것이 아닌 {{c1 iterator}} 를 반환함.
			  extra:: 결과를 출력하려면 리스트나, 튜플로 반환결과를 변환해야함.
			  id:: 6958f244-7f9b-4979-bbeb-8872a6cbd5da
		- **예시**
			- extra:: scores의 95는 짝이 맞지 않아서 버려짐
			  id:: 6958f2f6-84ff-4dfc-a56b-6b4bc671ab8f
			  ```python
			  names = ['Alice', 'Bob']
			  scores = [85, 90, 95]
			  
			  for name, score in zip(names, scores):
			      print(f"{name}: {score}")
			  ```
			  위의 코드의 출력 값은? #card
			  extra:: scores의 95는 짝이 맞지 않아서 버려짐
			  id:: 6958f2f6-84ff-4dfc-a56b-6b4bc671ab8f
				- **출력 결과**
					- Alice: 85
					  Bob: 90
				- **분석**
					- zip(names, socres)의 반환 값은 iterator로서
					  [("Alice", 85). ("Bob", 90)] 로 만들어지고 이것을 name, score 로 순회하기에 각 튜플이 꺼내져서 각 반복마다 name, socre에 대입된다.
			- **아래의 정의된 행렬의 전치행렬을 zip 함수를 활용해서 구해보면?**
			  id:: 6958f3e6-2719-472d-948e-b0fed572e182
			  ```python
			  matrix = [
			    	[1,2,3],
			    	[4,5,6],
			    	[7,8,9]
			  ]
			  ```
			  #card
				- ```python
				  transposed = list(zip(*matrix))
				  # [(1,4,7), (2,5,8), (3,6,9)] 각 행이 튜플 형태로 만들어짐.
				  
				  transposed_list = [list(row) for row in zip(*matrix)]
				  # [[1,4,7], [2,5,8], [3,6,9] 각 행이 리스트 형태로 만들어짐.
				  ```
	- ### **◼︎ enumerate()**
		- **개념**
			- 순회 가능한 객체를 입력받아, {{c1 (인덱스, 값) 형태의 튜플}}을 반환하는 이터레이터 생성.
			  id:: 6958f683-facf-4680-bd87-85abcd13e193
			- 두번째 인자로서 start 파라미터를 가진다.(필수는 아님)
				- 입력하면 인덱스의 시작 값이 start에 넣어준 값이 됨.
		- **예시**
			- 다음 코드의 출력 결과는?
			  id:: 6958f6ed-8b9d-497e-92b8-a9fc0ad6ccd8
			  ```python
			  fruits = ['apple', 'banana', 'cherry']
			  
			  # 인덱스와 값을 동시에 언패킹
			  for idx, val in enumerate(fruits, start=1):
			      print(f"{idx}번: {val}")
			  ```
			  #card
				- 1번: apple
				  2번: banana
				  3번: cherry
- ## **► 연산자 모음**
	- ### **◼︎ (:=) Walrus Operator (왈러스 연산자)(바다코끼리 연산자) **
		- **◉ 개념**
			- 기호 : <b><span style = "background-color : yellow;"> := </span></b>(바다코끼리의 송곳니를 닮았다고 해서 이렇게 명명됨)
			- 정식명칭 : {{cloze 대입표현식(Assignment Expression)}}
			  id:: 69469c23-9a52-4782-a564-be290348f315
			- 도입버전 : python 3.8+
			- 기능 : 표현식(Expression) 내부에서 변수에 값을 할당하는 동시에 그 값을 반환한다. 즉, “할당”과 “사용”을 한 번에 할 수 있게 해준다.
		- **◉ 사용예시**
			- **while 루프**
			  id:: 69469d39-78b9-417c-8dfc-50dfcec28890
			  다음 코드를 왈러스 연산자를 활용해서 리팩토링 하시오.
			  ```python
			  data = input()
			  while data != "quit":
			      process(data)
			      data = input()
			  ``` 
			  #card
				- ```python
				  while (data := input()) != "quit" :
				    	process(data)
				  ```
		- **리스트 컴프리헨션 효율화**
		  id:: 69469e32-e505-45cf-a9c6-43337bef73c5
		  다음 코드에서 함수 f(x)가 두번 호출되는 비효율이 발생함. 이를 왈러스 연산자로 효율화 하면?
		  ```python
		  results = [f(x) for x in data if f(x) > 0]
		  ```
		  #card
			- ```python
			  results = [y for x in data if (y := f(x)) > 0]
			  ```