F7 project

링크드 리스트(Linked List) - 단순연결리스트(Singly linked list) - 연결 리스트라고도 한다. - 배열(Array) → 장점 : 빠르게 접근이 가능하다. → 단점 : 메모리 사용이 비 효율적 배열 내의 공간을 미리 확보하여 구성하므로 데이터를 추가로 넣기 어렵다. - 연결리스트(Linked List) - 링크드 리스트는 떨어진 곳에 존재하는 데이터를 포인터로 연결해, 관리하는 데이터 구조 - 파이썬은 리스트 타입이 링크드 리스트의 기능을 모두 지원 한다. → 장점 : 삽입과 삭제가 편하다. 사용 후 메모리의 재사용이 가능하다. 메모리 공간을 미리 할당하지 않아도 되어 데이터를 추가, 제거, 등이 편하다. → 단점 : 포인터의 사용으로 저장공간 또한 추가로 사용한다. 알고리즘이 복..

[append an element in list] : performance testing → creat an empty list, [] and list() → append(element) and += [element] → 비어있는 list 생성 방법 [], list()의 속도 비교 → append() 함수와 += []의 속도 비교 시작에 앞서 이 글은 list에 요소 한 개 추가 시 append()를 사용하는 것을 추천합니다. *결과값 읽는 법 → %%timeit %%timeit 코드를 반복하여 평균 실행 속도를 구하는 코드 → %%timeit 결과값 959 ms ± 8.6 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loop each) 10번 반복하여 얻은 평균 실행 ..

스택(Stack) - 데이터를제한적으로 접근할 수 있는 구조 → 한쪽 끝에서만 자료를 넣거나 뺄 수 있는 구조 → LIFO & FILO(Last-In, First-Out & First-In, Last-Out) 데이터 관리 방식을 따른다. ▶ LIFO : 마지막에 넣은 데이터를 먼저 추출 ▶ FILO : 처음에 넣은 데이터를 먼저 추출 → 대표적인 스택의 활용 ▶ 컴퓨터 내부 프로세스 구조의 함수 동작 방식 - 장단점 → 장점 : ▶ 구조가 단순하여 구현이 쉽다. ▶ 데이터 저장/읽기 속도가 빠르다. → 단점 : ▶ 데이터 최대 갯수를 미리 정해야 한다. 파이썬의 경우 재귀 함수는 1000번까지만 호출 가능 ▶ 저장 공간의 낭비가 발생할 수 있다. 미리 사용할 최대 갯수만큼 저장 공간을 확보해야 한다 - ..

큐(Queue)- Priority - 우선순이가 높은 데이터를 먼저 꺼내는 구조 → 우선순위 : 0,1,2,...,n 순으로 0이 가장 우선순위가 높다. → LIFO & FILO(Last-In, First-Out & First-In, Last-Out) - 용어 → Enqueue : 큐에 데이터를 넣는 기능 → Dequeue : 큐에서 데이터를 꺼내는 기능 Enqueue : 큐에 데이터가 들어갈 때 Dequeue : 큐에서 데이터가 나갈 때 Python 라이브러리 import queue # queue 생성 priority_queue = queue.PriorityQueue() → put()을 사용하여 생성된 Queue에 데이터 넣기 # 생성된 queue에 데이터 입력 priority_queue.put((4,..

큐(Queue)-LIFO - 먼저 넣은 데이터를 마지막에 꺼내는 구조 → 후입 선출 & 선입 후출 → LIFO & FILO(Last-In, First-Out & First-In, Last-Out) - 용어 → Enqueue : 큐에 데이터를 넣는 기능 → Dequeue : 큐에서 데이터를 꺼내는 기능 Enqueue : 큐에 데이터가 들어갈 때 Dequeue : 큐에서 데이터가 나갈 때 Python 라이브러리 import queue # queue 생성 lfof_queue = queue.LifoQueue() → put()을 사용하여 생성된 Queue에 데이터 넣기 # 생성된 queue에 데이터 입력 lfof_queue.put('F') lfof_queue.put('7') lfof_queue.put(' ') l..

큐(Queue)-FIFO - 먼저 넣은 데이터를 먼저 꺼내는 구조 → 선입 선출 & 후입 후출 → FIFO & LILO(First-In, First-Out & Last-In, Last-Out) - 용어 → Enqueue : 큐에 데이터를 넣는 기능 → Dequeue : 큐에서 데이터를 꺼내는 기능 Enqueue : 큐에 데이터가 들어갈 때 Dequeue : 큐에서 데이터가 나갈 때 Python 라이브러리 import queue # queue 생성 ifof_queue = queue.Queue() → put()을 사용하여 생성된 Queue에 데이터 넣기 # 생성된 queue에 데이터 넣기 ifof_queue.put('F') ifof_queue.put('7') ifof_queue.put(' ') ifof_qu..

eval() Signature: eval(source, globals=None, locals=None, /) Docstring: Evaluate the given source in the context of globals and locals. """ The source may be a string representing a Python expression or a code object as returned by compile(). The globals must be a dictionary and locals can be any mapping, defaulting to the current globals and locals. If only globals is given, locals defaults to ..

.sort() Signature: .sort(*, key=None, reverse=False) Docstring: Sort the list in ascending order and return None. .sort() list를 정렬해주는 함수 . 앞에 정렬할 list를 입력 기존 list를 정렬하여 저장한다. → 반환값은 없다. key = → 정렬할 기준을 정해줄 수 있다. → (정령할 기준은 함수로 전달받는다.) reverse = → True : 내림차순 → False : 오름차순(기본설정값) 사용예제: a = [1, 3, 5, 4, 2, 1] a.sort() print(a) [1, 1, 2, 3, 4, 5] reverse = a = [1, 3, 5, 4, 2, 1] a.sort(reverse = T..

배열(Array) - 데이터를 나열하고, 각 데이터를 인덱스에 대응하도록 구성한 데이터 구조 - 파이썬에서는 List DataType이 배열 기능을 제공한다. 배열이 필요한 이유 같은 종류의 데이터를 효율적으로 관리하기 위함 같은 종류의 데이터를 순차적으로 저장 장점 → 접근이 빠르다. 단점 → 미리 최대 길이를 지정해야 한다. → 추가 또는 삭제가(데이터가 가변적이다.) 쉽지 않다. 단, Python에서는 단점이 많이 보안되었다. Python 배열(List Type) # 1차원 배열(list로 구현) data = [1, 2, 3, 4, 5] data [1, 2, 3, 4, 5] → 1차원 데이터 접근(인덱싱-Indexing) data[0] 1 # 2차원 배열(list로 구현) data = [ [1, 2..

자료구조와 알고리즘이란? 자료구조(데이터 구조, data structure) 많은 데이터를 효율적으로 관리할 수 있는 데이터의 구조를 의미한다. 코드상에서 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 → 데이터 특성에 따라 → 체계적으로 데이터를 구조화해야 한다. [어떤 데이터 구조를 사용하느냐에 따라 코드 효율이 달라진다.] 컴퓨터에서 사용 배열, 스택, 큐, 링크드 리스트, 해쉬 테이블, 힙,... 현실 세계 사전,... 효율적인 데이터 관리 예시(일상) 주민등록번호 알고리즘(Alorthm) 어떤 문제를 풀기 위한 절차(방법) 어떤 문제에 대해 입력을 넣으면 원하는 출력을 얻을 수 있도록 만드는 프로그래밍 좋은 알고리즘을 판단하는 기준 - 성능 판단 → 실행 시간이 얼마나 걸리는지 → 저장 공간을 어느 정도 차..

[change type of whole list] : performance testing → comparison for loops and list comprehension and map → for문과 리스트 컨프리헨션, 맵의 속도 비교 시작에 앞서 이 글은 list안 요소의 type 변환 시 map()을 사용하는 것을 추천합니다. *결과값 읽는 법 → %%timeit %%timeit -n 10 코드를 반복 하여 평균 실행 속도를 구하는 코드 -n [num_loop] : [num_loop]에 반복 실행할 숫자를 입력(위 코드는 10번을 돌리라는 의미) → %%timeit 결과값 읽는 법 959 ms ± 8.6 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loop each)..

20가지의 기본 원칙 _ PEP 20 Python 프로그래밍의 설계에 영향을 미치는 20가지의 기본원칙 중 기록으로 남은 19개 원칙 PEP 20 – The Zen of Python | peps.python.org PEP 20 – The Zen of Python Author Tim Peters Status Active Type Informational Created 19-Aug-2004 Post-History 22-Aug-2004 Table of Contents Long time Pythoneer Tim Peters succinctly channels the BDFL’s guiding principles for Python’s design into 20 peps.python.org 초록(Abstract)..

합연산, 시그마(sigma) 수열의 합 n : 반복할 횟수 k : 시작할 수 상수 합연산(sigma) $$ \sum_{k=1}^n x = x + x + x + ... + x $$ $$ \sum_{k=1}^n x = xn $$ 변수 합연산(sigma) $$ \sum_{k=1}^n k = 1 + 2 + 3 + ... + n $$ 상수 $$ \sum_{k=1}^n x = xn $$ -Python에서 구현 $$ \sum_{k=1}^n x $$ x = # 변수 x k = # 시작할 수 n = # 반복할 횟수 result = 0# 값을 저장할 변수 for k in range(k, n+1): result += x result $$ xn $$ x = # 변수 x n = # 반복할 횟수 x*n 실수배 $$ \sum_{k..

제곱근(루트) x의 제곱 이전인 양수 x를 계산 $$ \sqrt{x} $$ -Python에서 구현 x = # 변수 x x ** 0.5

제곱 곱하기를 y번 거듭해서 계산 $$ x^y $$ -Python에서 구현 x = # 변수 x y = # 변수 y x ** y

https://jupyter-contrib-nbextensions.readthedocs.io/en/latest/index.html Unofficial Jupyter Notebook Extensions — jupyter_contrib_nbextensions 0.5.0 documentation © Copyright 2015-2018, Jupyter Contrib Team. Revision 03109e43. jupyter-contrib-nbextensions.readthedocs.io Install the python package PIP pip install jupyter_contrib_nbextensions Conda conda install -c conda-forge jupyter_contrib_nbex..

기본 conda activate 가상환경_이름 Miniforge 혹은 iTerm2 에서 가상환경을 활성화 한다. 진행할 업데이트에서 코드 입력 후 Proceed ([y]/n)? 라는 문구가 뜬다면 y를 입력 Conda Update(아나콘다 업데이트) conda update -n base conda Conda Update_all(아나콘다 내부 패키지, 등 업데이트) conda update --all Python(pip) Library Update(파이썬 내장 라이브러리 업데이트) python -m pip install --upgrade pip etc. pip install ...(기타. 파이썬 라이브러리 인스톨) pip install 설치패키지이름 etc. conda list(설치된 가상환경의 패키지 확인..

NAVER_API "파파고(Papago)" open API를 사용하는 방법에 익숙해 질 수 있다. 네이버의 open API 파파고(Papago)를 활용하여 파이썬에서 번역기를 구동시켜보자. 네이버 API 사용방법 네이버 로그인 네이버 개발자센터를 검색 후 들어간다. (네이버 개발자센터 텍스트 누르면 자동으로 이동) 네이버 개발자 센터 상단에있는 Product에서 파파고 클릭 개발 가이드 보기를 눌러 어떻게 사용하는지 확인후 . (천천히 정독해보면 좋을거같아요.) open API 이용 신청하기 상단메뉴에서 Application -> 애플리케이션 등록클릭 애플리케이션 등록(API 이용신청)에서 애플리케이션 이름('사용자가 원하는 이름'), 사용API('Papago 번역')을 입력 해준다. 비로그인 오픈API..

파이썬 코드 스타일 가이드 _ PEP 8 코드를 작성하는 것보다 읽는 양이 훨씬 많기 때문에 가독성이 중요하다. PEP 8 – Style Guide for Python Code | peps.python.org PEP 8 – Style Guide for Python Code Author Guido van Rossum , Barry Warsaw , Nick Coghlan Status Active Type Process Created 05-Jul-2001 Post-History 05-Jul-2001, 01-Aug-2013 Table of Contents This document gives coding conventions for the Python code co peps.python.org PEP 8 가이드는..