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참조 github.com/devJang/developer-roadmap/blob/master/pdf/backend.pdf

python에서 제공하는 표준 라이브러리인 bisect에 대해서 정리하겠습니다. bisect bisect는 이진 검색 알고리즘을 이용하여 입력받은 시퀀스를 검색하는 기능을 제공하는 함수 입니다. # bisect.bisect(a, x, lo=0, hi=len(a)) # 리스트 a에 x값이 들어갈 자리의 인덱스값을 반환합니다. temp = [1, 3, 4, 5] bisect.bisect(temp, 2) # 출력값 : 1 bisect_right, bisect_left bisect는 bisect_right와 동일하며, 이 두 함수는 리스트 a에 x와 동일한 값이 존재하면 해당 값의 뒷 인덱스 값을 반환합니다. bisect.bisect_right(temp, 3) # 출력값 : 2 하지만, bisect_left는 ..

파이썬에서 슬라이싱(slicing)이란, 연속적인 객체(리스트, 튜플, 문자열)들에 대해서 특정 범위를 지정 선택해서 부분 객체들을 가져오는 기법을 의미합니다. 즉 연속적인 객체의 일부분을 복사해서 가져온다고 생각하면 됩니다. 기본 형태 만약 temp라는 리스트가 있고 다음과 같은 값을 갖고 있다고 할 때, 아래와 같은 형태로 슬라이싱 할 수 있습니다. temp = [1, 2, 3, 4, 5] # 슬라이싱 기본 형태 # temp[start:end:step] start : 시작 위치 end : 끝 위치 (포함 x) step : stride라고도 하며 몇개씩 가져올지 정할 수 있습니다. (옵션) 예제 temp[1:] # [2, 3, 4, 5] temp[:-1] # [1, 2, 3, 4] temp[2:4] #..

파이썬에서 문자열을 활용하는 다양한 방법들 중 자주 사용되는 방법들에 대해서 정리해보도록 하겠습니다 s = "Python is Easy" s.upper() # 대문자로 변경 # PYTHON IS EASY s.lower() # 소문자로 변경 # python is easy s.split() # 공백 기준 문자열 나누기 # ['Python', 'is', 'Easy'] s.upper() # 공백 포함 문자열 나누기 # ['Python is Easy'] s_1 = '123' s_2 = 'abc' s_3 = s_1 + s_2 s_1.isdigit(), s_2.isdigit() # 숫자로만 구성되어 있으면 True, 아니면 False # True False s_1.isalpha(), s_2.isalpha() # 문자..

Docker를 사용해보긴 했지만 아직 부족한 부분이 많다는 생각을 하고 있는데 때마침 Medium에서 좋은 정리글을 발견하여 이 시점을 계기로 더 전문적으로 Docker를 사용하기 위한 포스팅들을 할 예정입니다. 프로그래머에게 "environment"란 개념은 정말 중요하면서도 관리하기가 어려운 부분 중 하나입니다. 그 이유 중 하나는 코드에 사용되는 라이브러리가 지속적으로 업데이트 되고 그에 따라서 하나의 라이브러리 버전 업데이트가 코드에 영향을 끼치고 에러를 발생시킬 수 있기 때문입니다. 특히나 동시에 여러 프로젝트를 진행하고 있다면 이러한 문제들은 더욱 복잡해집니다. 또한, 개발한 코드를 다른 OS에서 동작하도록 하려면 코드를 전부 다 수정해야 할 수도 있습니다. 이러한 문제를 간단하게 만들어 주는..

이번 포스트에서는 정말 간단하게 python에 pickle을 활용하여 데이터를 저장하고, 저장된 데이터를 불러오는 코드를 알아보겠습니다. pickle은 파이썬의 모든 객체(object)에 대해서 있는 그대로 저장할 수 있는 모듈입니다. pickle은 객체를 바이너리 파일에 저장하기 때문에 아래와 같이 파일을 읽을 때 'wb', 'rb' 처럼 바이너리 형식을 사용해야 합니다. pickle.dump / pickle.load import pickle temp_dict = {'name': 'S', 'id': 1} # 데이터 저장 with open('filename.pkl', 'wb') as f: pickle.dump(temp_dict, f, protocol=pickle.HIGHEST_PROTOCOL) # 데이터..

프로그램의 실행 속도는 프로그래밍의 아주 중요한 요소입니다. Python에서 프로세스 기반의 병렬 처리를 통해 실행 속도를 향상 시킬 수 있는 방법에 대해서 알아보겠습니다. Python에서는 병렬 처리를 위해 multiprocessing 패키지를 제공합니다. multiprocessing에는 대표적으로 Pool과 Process가 있지만 이번 글에서는 Process에 대해서만 다루도록 하겠습니다. multiprocessing.process Process는 미리 정의한 함수를 하나의 프로세스에 할당하여 실행합니다. 이때, 각 프로세스마다 적당한 인자값을 할당하여 실행할 수 있습니다. [example code] import os from multiprocessing import Process def add_on..