PYTHON 8

[python] pass, continue, break 활용법

안녕하세요, 오늘은 정말 간단한 python에서 pass, continue, break 문법 각각의 역할과 활용법에 대해서 정리해보겠습니다. 쉽게 정리하자면, pass : 아무 동작도 하지 않습니다. 반복문에서 아무런 영향을 끼치지 않습니다. continue : 반복문에서 다음 loop로 건너뛰면서 loop는 지속됩니다. break : 반복문을 멈추고 loop 밖으로 나갑니다. 말로 설명하는 것보다 쉽게 이해할 수 있도록 아래 예시로 정리하겠습니다. pass는 왼쪽의 결과에서 볼 수 있듯이 코드에 아무런 영향을 끼치지 않습니다. 따라서 pass는 주로 조건문에서 별다른 행동이 필요하지 않을 때, 또는 class 생성시 초기에 별다른 값이 없을때 전체 코드 동작을 확인하기 위해 임시적으로 활용하기도 합니다..

[연결 리스트] 팰린드롬 연결 리스트

* leetcode 234. Palindrome Linked List Q. 연결리스트가 팰린드롬 구조인지 판별하라. # 입력 1->2 # 출력 false # 입력 1->2->2->1 # 출력 true 풀이 1. 리스트 변환 # 연결 리스트를 파이썬의 리스트로 변환시켜 풀이 def isPalindrome(head: ListNode) -> bool: q: List = [] if not head: return True node = head # 리스트 변환 while node is not None: q.append(node.val) node = node.next # 판별 while len(q) > 1: if q.pop(0) != q.pop(): # 인덱스를 지정하여 처음과 끝 값을 비교 return False ..

[배열] 배열 파티션 1

* leetcode 561. Array Partition 1 Q. n개의 페어를 이용한 min(a, b)의 합으로 만들 수 있는 가장 큰 수를 출력하라. # 입력 [1, 4, 3, 2] # 출력 [4] # 설명 n은 2가 되면, 최대 값은 4이다. min(1, 2) + min(3, 4) = 4 풀이 1. 오름차순 풀이 최대 min()을 만들기 위해서 내림차순으로 배열을 만들면 항상 최대 min() 페어를 만들 수 있다는 점을 활용한다. 이때, 문제에서 배열 입력값은 2n개일 것이기 때문에 오름차순으로도 같은 결과가 나온다. def arrayPairSum(nums: List[int]) -> int: sum = 0 pair = [] nums.sort() for n in nums: pair.append(n) ..

[배열] 새 수의 합

* leetcode 15. 3Sum Q. 배열을 입력받아 합으로 0을 만들 수 있는 3개의 앨리먼트를 출력하라 # 입력 nums = [-1, 0, 1, 2, -1, -4] # 출력 [ [-1, 0, 1], [-1, -1, 2] ] 풀이 1. 브루트 포스로 계산 # 3개의 포인터를 이용하여 모두 더해서 0이 되는 값들을 찾는다. def threeSum(nums: List[int]) -> List[List[int]]: results = [] nums.sort() # n^3 반복 for i in range(len(nums) - 2): # 중복값 제거 if i > 0 and nums[i] == nums[i - 1]: continue for j in range(i + 1, len(nums) - 1): if j >..

[Python] 슬라이싱(slicing) 기본

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] #..

[Python] pickle (데이터 저장 및 불러오기)

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..

[Python] Multiprocessing (프로세스 기반 병렬 처리)

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..