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deck:: Logseq/coding tip
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- ## **► 이차원 배열(n*m) 생성** #card
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id:: 690daa52-9b76-4367-bcf3-386b33637eb0
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- ```python
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arr = [[0]*m for _ in range(n)]
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```
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- ## **► lambda(람다) 함수**
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- ### **◼︎ 정의** #card
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id:: 690daba5-24c2-4cdc-9373-3e1924b96cb7
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- 파이썬에서 이름이 없는 익명 함수를 만드는데 사용되는 키워드
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- def 키워드로 정식으로 정의되는 함수보다 훨씬 간결하게, 간단한 함수를 만들 때 사용됨
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- ### **◼︎ 핵심 개념** #card
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id:: 690dae10-920a-4ce0-a098-c9053307f872
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- 이름이 없다 : 변수에 할당하여 사용할 수는 있지만 함수 자체에는 이름이 없다.
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- 일회성 : 주로 다른 함수의 인자로 전달되어 한 번만 사용되고 사라지는 용도로 많이 쓰인다.
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- 변수에 할당해서 여러번 사용은 가능하지만 주된 사용법이 아니고 권장되지도 않는다.
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- 간결함 : 복잡한 로직이 아닌, 간단한 연산을 수행하는 함수를 빠르게 정의할 수 있다.
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- 함수 내부에서 변수를 할당하거나 여러 줄의 복잡한 문장을 사용할 수 없고 오직 하나의 표현식만 허용된다.
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- ### **◼︎ 구문** #card
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id:: 690dae7c-8d83-4eed-99d6-40f83ec11494
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- ```python
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lambda 인자1, 인자2, ... : 함수정의
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# 인자의 개수가 여러개라면 여러개를 콜론으로 구분해서 쭉 나열한다
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# 인자들을 나열한 뒤 콜론으로 구분한 뒤 뒤에 함수를 정의한다.
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# 변수로 할당하기
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add_lambda = lambda x, y : x+y
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print(add_lambda(1,2)) # 3
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# 고차함수에 인자로 전달해서 선언하기
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nums = [1,2,3,4,5]
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evens = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, nums))
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print(evens) # [2,4]
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```
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- ## **► 유틸 함수 모음**
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- ### **◼︎ 정렬함수 (sort, sorted)**
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- **◉ sort() vs. sorted() 간단 비교**
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-  #card
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id:: 690db22d-8f77-40b6-8d9a-64fe17f33459
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- 
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- **◉ 사용 인자**
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- reverse #card
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id:: 690db312-4c67-4fb8-b41a-7c136b2b9f73
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- 이 키워드가 True이면 내림차순, False면 오름차순으로 정렬함
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- 기본값은 False이고 따라서 따로 지정하지 않으면 기본적으로 오름차순으로 동작함.
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- ```python
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numbers = [3, 1, 4, 1, 5, 9]
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numbers_reverse = [3, 1, 4, 1, 5, 9]
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numbers.sort() # [1,1,3,4,5,9]
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numbers.sort(reverse=True) # [9,5,4,3,1,1]
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```
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- key #card
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id:: 690db41f-a507-4ce3-93cb-57f749174d01
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- 정렬의 기준을 지정하는 함수를 인자로 받음
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- 리스트의 모든 인자에 대해 이 key에 들어간 한수를 한번씩 입력으로 들어간 뒤 이에 대한 비교용 값(proxy value)을 계산해서 반환함.
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- 이 반환된 값을 기준으로 오름차순(reverse=True의 경우에는 내림차순)으로 정렬함
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- key에 전달되는 함수는 다음과 같다
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- len, abs, str 등 내장함수
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- lambda를 활용한 복잡한 객체나 특정 조건에 대한 정렬기준을 정의
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- def로 정의된 함수로 정렬기준이 복잡하고 여러줄의 코드가 필요할 때 사용
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- key에 전달된 함수는 단일 값, 혹은 튜플형태의 반환값을 가져야 한다.
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- 튜플형태라면 앞 요소부터 기준에 맞게 정렬하고 같을 경우 그 다음 요소를 비교해서 정렬한다.
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- 예제 모음
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- ```python
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# 공통 예제 데이터
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players = [
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{'name': 'Son', 'team': 'Tottenham', 'goals': 23, 'assists': 7},
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{'name': 'Kane', 'team': 'Tottenham', 'goals': 17, 'assists': 9},
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{'name': 'Salah', 'team': 'Liverpool', 'goals': 23, 'assists': 13},
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{'name': 'De Bruyne', 'team': 'Man City', 'goals': 15, 'assists': 8},
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{'name': 'Mane', 'team': 'Liverpool', 'goals': 16, 'assists': 2},
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{'name': 'Jota', 'team': 'Liverpool', 'goals': 15, 'assists': 4},
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]
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```
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- 이름 기준 사전순 정렬 #card
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id:: 690dcc7a-cd85-428a-a734-337df0430ef6
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- ```python
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players.sort(key=lambda p: p['name'])
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```
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- 득점(goals) 기준 내림차순 정렬 #card
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id:: 690dccf5-9182-401f-84c7-95f9c44d14de
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- ```python
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players.sort(key=lambda p: -p['goals'])
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```
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- 공격포인트(goals + assists) 값 기준 내림차순, 같다면 팀 이름 사전순, 팀이 같다면 선수 이름 사전순 #card
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id:: 690dcd55-e279-4f3f-a75f-579d0612bfef
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- ```python
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players.sort(key=lambda p: (-(p['goals'] + p['assists']), p['team'], p['name']))
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```
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- ## **► 연산자 모음**
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- ### **◼︎ (:=) Walrus Operator (왈러스 연산자)(바다코끼리 연산자) **
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- **◉ 개념**
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- 기호 : <b><span style = "background-color : yellow;"> := </span></b>(바다코끼리의 송곳니를 닮았다고 해서 이렇게 명명됨)
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- 정식명칭 : {{cloze 대입표현식(Assignment Expression)}}
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id:: 69469c23-9a52-4782-a564-be290348f315
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- 도입버전 : python 3.8+
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- 기능 : 표현식(Expression) 내부에서 변수에 값을 할당하는 동시에 그 값을 반환한다. 즉, “할당”과 “사용”을 한 번에 할 수 있게 해준다.
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- **◉ 사용예시**
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- **while 루프**
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id:: 69469d39-78b9-417c-8dfc-50dfcec28890
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다음 코드를 왈러스 연산자를 활용해서 리팩토링 하시오.
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```python
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data = input()
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while data != "quit":
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process(data)
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data = input()
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```
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#card
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- ```python
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while (data := input()) != "quit" :
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process(data)
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```
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- **리스트 컴프리헨션 효율화**
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id:: 69469e32-e505-45cf-a9c6-43337bef73c5
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다음 코드에서 함수 f(x)가 두번 호출되는 비효율이 발생함. 이를 왈러스 연산자로 효율화 하면?
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```python
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results = [f(x) for x in data if f(x) > 0]
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```
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#card
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- ```python
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results = [y for x in data if (y := f(x)) > 0]
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