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🎈 외부 라이브러리 (External Libraries)

Python의 외부 라이브러리는 커뮤니티나 특정 개발자가 제공하는 패키지로, 기본 설치된 표준 라이브러리 외에도 다양한 기능을 제공한다. 외부 라이브러리는 데이터 분석, 웹 스크래핑, HTTP 요청 등 다양한 작업에 유용하며, pip 패키지 관리자를 통해 설치할 수 있다. 외부 라이브러리를 사용하려면 먼저 설치가 필요하다.설치 후, import 키워드를 통해 사용할 수 있다.

1. pandas

데이터 분석을 위한 라이브러리

pandas는 데이터 분석과 조작에 유용한 라이브러리로, 테이블 형식의 데이터를 다루기에 편리하다. 데이터프레임(DataFrame)이라는 구조를 통해 행과 열로 구성된 데이터를 쉽게 조작할 수 있다.

• 설치 명령어: pip install pandas

import pandas as pd

# 데이터프레임 생성
data = {'Name': ['Karina', 'Winter', 'Ningning', 'Giselle'], 'Age': [24, 23, 21, 23]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

# 데이터프레임의 특정 열 출력
print(df['Name'])  # Output: Name 열의 값

# 기초 통계 정보 출력
print(df.describe())  # 데이터의 통계 요약 정보

# DataFrame을 Excel 파일로 저장
df.to_excel('aespa_data.xlsx', index=False)

• to_excel() 메서드를 사용하여 DataFrame을 Excel 파일로 저장할 수 있다.( openpyxl 또는 xlsxwriter 라이브러리를 설치)
• 설치 명령어: pip install openpyxl
•  index=False: 이 옵션은 DataFrame의 인덱스를 파일에 포함시키지 않도록 설정한다. 만약 인덱스를 포함하려면 index=True로 설정하거나, 옵션을 생략할 수 있다.

⭐ 터미널 출력 결과

2. requests

HTTP 요청을 보내기 위한 라이브러리. 

HTTP 요청을 쉽게 보낼 수 있는 라이브러리로, 웹 API를 호출하거나 웹 페이지의 HTML을 가져올 때 자주 사용된다.

• 설치 명령어: pip install requests

✅ GET 요청 

import requests

response = requests.get("https://api.github.com")
print(response.status_code)   # 응답 상태 코드 출력
print(response.json())        # JSON 형식의 응답 데이터 출력

• requests.get()는 GET 요청을 보내서 데이터를 가져오는 메서드.
• https://api.github.com은 GitHub의 API 엔드포인트로, 기본적인 정보를 제공한다.
• response.status_code: HTTP 상태 코드 출력. 200은 요청이 성공적으로 처리되었음을 의미한다.
• response.json(): JSON 형식으로 응답 데이터를 출력한다.

✅ POST 요청 

import requests

data = {'key': 'value'}
response = requests.post("https://httpbin.org/post", data=data)
print(response.json())        # JSON 형식의 응답 데이터 출력

• requests.post(): POST 요청을 보내는 메서드로, 주로 데이터를 서버에 전송할 때 사용함.
• data=data: 서버로 전송할 데이터를 지정합니다. 예시코드에서는 {'key': 'value'}라는 딕셔너리를 데이터로 전송.
• https://httpbin.org/post: httpbin.org는 테스트용으로 많이 사용되는 서비스로, 요청을 그대로 되돌려준다.
• response.json(): JSON 형식으로 응답 데이터를 출력한다.

3. tqdm

반복 작업의 진행 상태를 시각적으로 보여주는 프로그레스 바 라이브러리.

• 설치 명령어: pip install tqdm

아래 코드를 실행하면, 10번의 반복 작업이 진행되는 동안 각 작업 사이에 0.1초씩 지연되며 프로그레스 바가 조금씩 채워지는 모습을 볼 수 있다.

from tqdm import tqdm
import time

# tqdm을 사용하여 반복 작업에 프로그레스 바 적용
for i in tqdm(range(10)):
    time.sleep(0.1)  # 작업을 지연시켜 진행 상태를 확인 가능하게 함

• for i in tqdm(range(10)): range(10)은 0부터 9까지 10번 반복되는 루프를 생성하며, tqdm을 통해 각 반복을 시각적으로 보여준다.
• time.sleep(0.1): 각 반복 사이에 0.1초의 지연을 추가한다. 이 지연이 없으면 프로그레스 바가 너무 빠르게 지나가, 진행 상태를 확인하기 어려울 수 있다.

4. numpy

배열 및 행렬 연산에 강력한 기능을 제공하는 라이브러리. 데이터 분석과 과학 계산에서 많이 사용된다.

• 설치 명령어: pip install numpy

import numpy as np

# 배열 생성 및 연산
array = np.array([1, 2, 3, 4])
print(array * 2)  # Output: [2 4 6 8]

# 2차원 배열 생성
matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print(matrix)

5. matplotlib

데이터 시각화를 위한 라이브러리. 그래프와 차트를 그리는 데 유용하다.

• 설치 명령어: pip install matplotlib

import matplotlib.pyplot as plt

# 간단한 라인 그래프 그리기
x = [1, 2, 3, 4]
y = [10, 20, 25, 30]
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.title('Simple Line Plot')
plt.show()

🎈 내장함수

파이썬에는 기본적으로 제공되는 내장 함수들이 있어 별도의 설치 없이 사용할 수 있다. 내장 함수는 데이터 처리, 입력/출력, 수학 계산 등 다양한 작업을 쉽게 수행할 수 있게 한다.

- abs(): 숫자의 절대값을 반하는 함수.

    print(abs(-5)) # 출력: 5

- all(): 반복 가능한 객체(리스트, 튜플 등) 안의 모든 값이 참이면 True를 반환하는 함수.

    print(all([True, 1, "hello"])) # 출력: True

- any(): 반복 가능한 객체 안의 값 중 하나라도 참이면 True를 반환하는 함수.

    print(any([False, 0, None, "text"])) # 출력: True

- chr(): 유니코드 값을 문자로 변환하는 함수.

  print(chr(65))  # 출력: 'A'

- ord(): 문자의 유니코드 값을 반환하는 함수.

  print(ord('A'))  # 출력: 65

- divmod(): 두 수를 나눈 몫과 나머지를 튜플로 반환하는 함수.

  print(divmod(10, 3))  # 출력: (3, 1)

- enumerate(): 반복 가능한 객체(리스트 등)에서 인덱스와 값을 함께 반환하는 함수.

  fruits = ['apple', 'banana']
  for index, fruit in enumerate(fruits):
      print(index, fruit)
  # 출력:
  # 0 apple
  # 1 banana

- eval(): 문자열 형태의 표현식을 실행하는 함수.

  print(eval("3 + 5"))  # 출력: 8

- filter(): 함수의 조건을 만족하는 요소만 걸러내는 함수.

  numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
  even_numbers = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))
  print(even_numbers)  # 출력: [2, 4]

- hex(): 정수를 16진수 문자열로 변환하는 함수.

  print(hex(255))  # 출력: '0xff'

- id(): 객체의 고유한 ID 값을 반환하는 함수.

  a = 3
  print(id(a))  # 출력: 메모리 주소값 (예: 140722945015568)

- int(): 문자열이나 실수를 정수로 변환하는 함수.

  print(int("10"))  # 출력: 10
  print(int(3.14))  # 출력: 3

- isinstance(): 인스턴스가 특정 클래스의 인스턴스인지 확인하는 함수.

  print(isinstance(5, int))  # 출력: True

- len(): 객체(문자열, 리스트 등)의 길이를 반환하는 함수.

  print(len("hello"))  # 출력: 5

- list(): 반복 가능한 객체를 리스트로 변환하는 함수.

  print(list("hello"))  # 출력: ['h', 'e', 'l', 'l', 'o']

- map(): 리스트 등의 각 요소에 함수를 적용하는 함수.

  numbers = [1, 2, 3]
  print(list(map(str, numbers)))  # 출력: ['1', '2', '3']

- max(): 반복 가능한 객체의 최댓값을 반환하는 함수.

  numbers = [10, 20, 30]
  print(max(numbers))  # 출력: 30

- min(): 반복 가능한 객체의 최솟값을 반환하는 함수.

  numbers = [10, 20, 30]
  print(min(numbers))  # 출력: 10

- pow(): x의 y 제곱을 반환하는 함수.

  print(pow(2, 3))  # 출력: 8

- range(): 정수 범위를 생성하는 함수.

  print(list(range(5)))  # 출력: [0, 1, 2, 3, 4]

- round(): 숫자를 반올림하는 함수.

  print(round(3.14159, 2))  # 출력: 3.14

- sorted(): 반복 가능한 객체를 정렬된 리스트로 반환하는 함수.

  numbers = [5, 2, 9, 1]
  print(sorted(numbers))  # 출력: [1, 2, 5, 9]

- str(): 객체를 문자열로 변환하는 함수.

  num = 100
  print(str(num))  # 출력: '100'

- sum(): 반복 가능한 객체의 합을 반환하는 함수.

  numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
  print(sum(numbers))  # 출력: 15

- tuple(): 반복 가능한 객체를 튜플로 변환하는 함수.

  print(tuple("hello"))  # 출력: ('h', 'e', 'l', 'l', 'o')

- zip(): 여러 개의 리스트나 튜플을 짝지어주는 함수.

  names = ["Alice", "Bob"]
  scores = [90, 85]
  print(list(zip(names, scores)))  # 출력: [('Alice', 90), ('Bob', 85)]

예외 처리 (Exception Handling)

예외 처리는 코드 실행 중 발생할 수 있는 오류 상황을 처리하는 방법이다.

try, except, finally 구문을 사용하여 예외 발생 시 코드를 안전하게 종료하거나 특정 동작을 수행할 수 있다.

1. 기본적인 예외 처리 구조

try:
    # 예외가 발생할 가능성이 있는 코드
except ExceptionType:
    # 예외가 발생했을 때 실행되는 코드
else:
    # 예외가 발생하지 않았을 때 실행되는 코드
finally:
    # 예외 발생 여부와 상관없이 항상 실행되는 코드

• try: 예외가 발생할 가능성이 있는 코드를 작성. 예를 들어 파일을 열거나, 숫자를 0으로 나누는 등의 작업이 포함될 수 있다.
• except: 예외가 발생했을 때 실행할 코드를 작성. 발생한 예외 유형에 따라 여러 개의 except 블록을 지정할 수도 있다.
• else: 예외가 발생하지 않았을 때 실행되는 코드를 작성. else는 선택 사항으로, try 블록이 성공적으로 완료된 경우에만 실행된다.
• finally: 예외 발생 여부와 상관없이 항상 실행되는 코드를 작성. 파일을 열었다면 닫는 작업을 여기에 넣을 수 있다.

# 예제 코드 

사용자가 입력한 숫자를 100으로 나누는 프로그램으로,여기서 발생할 수 있는 ValueError와 ZeroDivisionError 예외를 처리하는 코드

try:
    num = int(input("숫자를 입력하세요: "))
    result = 100 / num
except ValueError:
    print("유효한 숫자가 아닙니다. 숫자를 입력해주세요.")
except ZeroDivisionError:
    print("0으로 나눌 수 없습니다.")
else:
    print(f"결과: {result}")
finally:
    print("프로그램이 종료되었습니다.")

• try 블록에서는 사용자가 입력한 값을 정수로 변환한 후, 100을 그 값으로 나누는 연산을 수행.
• except ValueError 블록은 사용자가 숫자가 아닌 값을 입력했을 때 실행되며, "유효한 숫자가 아닙니다"라는 메시지를 출력.
• except ZeroDivisionError 블록은 사용자가 0을 입력했을 때 실행되며, "0으로 나눌 수 없습니다"라는 메시지를 출력.
• else 블록은 예외가 없을 경우 실행되며, 나눗셈 결과를 출력.
• finally 블록은 예외 발생 여부와 관계없이 항상 실행되며, "프로그램이 종료되었습니다"라는 메시지를 출력.

이와 같은 예외 처리 방식으로 프로그램은 오류 상황에서도 안전하게 작동할 수 있다.

함수 (Functions)

1. 함수 정의 (Defining a Function)

함수는 반복적인 작업을 모듈화하여 코드 재사용성을 높이는 방법이다. def 키워드를 사용해 함수를 정의하며, 함수 이름과 괄호 안에 매개변수를 작성할 수 있다. 함수는 호출되었을 때에만 실행된다.

def greet(name):
    print(f"안녕하세요, {name}님!")

greet("철수")  # 출력: 안녕하세요, 철수님!

2. 매개변수와 인자 (Parameters and Arguments)

함수는 매개변수를 사용해 외부에서 값을 전달받을 수 있다. 함수 호출 시 전달되는 값을 인자라고 한다. 매개변수는 함수 내부에서 변수를 선언한 것과 같은 역할을 한다.

def add(a, b):
    return a + b

result = add(3, 4)
print(result)  # 출력: 7

3. 기본 매개변수 (Default Parameters)

함수를 정의할 때 기본값을 설정할 수 있다. 함수 호출 시 해당 인자가 전달되지 않으면 기본값이 사용된다.

기본 매개변수는 매개변수의 순서가 중요하며, 기본값이 없는 매개변수보다 뒤에 위치해야 한다.

def greet(name="친구"):
    print(f"안녕하세요, {name}님!")

greet()  # 출력: 안녕하세요, 친구님!
greet("영희")  # 출력: 안녕하세요, 영희님!

1. 기본 매개변수 정의 및 규칙

기본값이 없는 매개변수는 먼저 작성되고, 기본값이 있는 매개변수는 뒤에 작성해야 한다.

기본값이 없는 매개변수는 반드시 기본값이 있는 매개변수보다 앞에 위치해야 합니다.

def add(a, b=3):
    return a + b
    
# a 값만 전달하면 b는 기본값 3을 사용
print(add(2))  # 출력: 5

이 함수는 a는 필수 매개변수로 받고, b는 기본값 3을 가진다. 함수 호출 시 b 값을 제공하지 않으면 기본값이 사용된다.

잘못된 매개변수 사용 예시:: 기본값이 없는 매개변수는 반드시 기본값이 있는 매개변수보다 앞에 위치해야 한다.

def add(a=1, b):
    return a + b

print(add(b=3))  
# 오류 발생: 기본값이 없는 매개변수 b가 기본값이 있는 매개변수 a 뒤에 위치해 있어 오류가 발생.
# 기본값이 없는 매개변수 b는 기본값이 있는 매개변수 a 앞에 위치해야 함.

# 수정된 함수
def add(b, a=1):
    return a + b

print(add(b=3))  # 출력: 4

4. 반환값 (Return Value)

함수는 return 키워드를 사용해 값을 반환할 수 있다. return을 만나면 함수는 실행을 종료하고, 값을 반환한다. 반환된 값은 함수 호출 시 변수에 저장되거나 다른 계산에 사용할 수 있다.

def multiply(a, b):
    return a * b

result = multiply(5, 6)
print(result)  # 출력: 30

5. 가변 인자 (Variable-length Arguments)

가변 인자는 함수가 몇 개의 인자를 받을지 미리 알 수 없을 때 사용된다.

*args는 위치 기반의 가변 인자를, **kwargs는 키워드 기반의 가변 인자를 의미한다.

하나의 함수에서 여러 개의 인자를 받을 수 있다.

*args

• *args는 여러 개의 위치 인자를 하나의 튜플로 받는다.
• 인자 개수가 정해져 있지 않을 때 사용한다.

def sum_all(*args):
    return sum(args)

result = sum_all(1, 2, 3, 4, 5)
print(result)  # 출력: 15

**kwargs

• **kwargs는 여러 개의 키워드 인자를 하나의 딕셔너리로 받는다.
• kwargs.items()는 딕셔너리의 키와 값을 가져올 때 사용한다.

def print_info(**kwargs):
    for key, value in kwargs.items():
        print(f"{key}: {value}")

print_info(name="영희", age=30)  
# 출력:
# name: 영희
# age: 30

+) JavaScript에서도 유사하게 가변 인자를 사용할 수 있다. 

스프레드 연산자(...)는 Python의 *args와 유사하게 동작하며, 객체로 받은 인자는 kwargs와 비슷하다.

// JavaScript에서 가변 인자
function sumAll(...args) {
    return args.reduce((acc, cur) => acc + cur, 0);
}

console.log(sumAll(1, 2, 3, 4, 5));  // 출력: 15

// JavaScript에서 객체 키-값 받기
function printInfo(obj) {
    for (let key in obj) {
        console.log(`${key}: ${obj[key]}`);
    }
}

printInfo({ name: "영희", age: 30 });
// 출력:// name: 영희// age: 30

6. 람다 함수 (Lambda Functions)

람다 함수는 익명 함수로, 이름 없이 사용할 수 있는 간단한 함수이다. 주로 일회성 함수나 코드가 짧을 때 사용한다. lambda 키워드를 사용하며, 함수의 매개변수와 반환값을 간단히 정의할 수 있다.

# 람다 함수 예시
square = lambda x: x ** 2
print(square(5))  # 출력: 25

# 일반 함수로 작성한 경우
def square_fn(x):
    return x ** 2

print(square_fn(5))  # 출력: 25

• lambda x : x는 매개변수. 함수의 인자를 의미한다.
• x ** 2 : **는 제곱 연산자로, x의 제곱을 계산한다. 따라서 x가 5라면 x ** 2는 5 ** 2가 되어 25가 된다.
• x ** 3은 x의 세제곱을 의미합니다. 즉, x를 3번 곱한 결과를 반환합니다. x**3은 125(5의 세제곱)가 된다.