Molybdenum의 개발기록

▶ class 변수, 함수를 묶어서 코드를 작성하는 방법 객체지향 구현하는 문법 객체지향 : 실제세계를 모델링하여 프로그램을 개발하는 개발 방법론 = 협업을 용이하게 하기 위해 함수 사용법 : 함수선언(코드작성) -> 함수호출(코드실행) 클래스 사용법 클래스선언(코드작성) -> 객체생성(메모리 사용) -> 메서드실행(코드실행) 클래스선언(설계도작성) -> 객체생성(제품생산) -> 메서드 실행(기능사용) 식별자컨벤션 변수, 함수 : snake_case 클래스 : PascalCase, UpperCamelCase class, self, 사용자 정의 데이터 타입, special methods(__init__(), __add__() ...) 상속, super, getter-setter, mangling, 메서드의..

▶ list comprehension : 리스트 컴프리헨션 = 리스트 내에서 특정 조건에 해당하는 것만 따로 뽑아내거나, 특정 조건에 해당하는 값들만 바꿔 새로운 리스트를 만들 때 사용할 수 있다. 간단한 반복문, 조건문을 사용해서 리스트 데이터를 만들때 사용하는 문법 주로 리스트 데이터를 필터링 하거나 데이터를 변경할때 사용 new_list = [변수 활용 for 변수 in 반복대상 if 조건] # 0 ~ 9 까지의 데이터에서 홀수만 뽑아서 제곱한 결과를 리스트로 출력 result = [] for number in range(10): if number % 2: result.append(number ** 2) result [1, 9, 25, 49, 81] result = [number ** 2 for n..

▶ scope = 범위 함수 밖 :전역영역 : global 함수 안 : 지역영역 : local ▶ 실수할만한 코드 data = 10 def change(): data = 20 change() print(data) ▶ global : 지역영영에서 전역영역의 변수 사용방법 data = 10 def change(): global data data = 20 change() print(data) 20 지역영역에서 사용되는 변수(식별자)는 지역영역 없으면, 전역영역의 변수를 가져와서 사용 data = 10 def change(): print('local', data) change() print('local', data) return : 전역영역에서 지역영역의 변수 사용하는 방법 data = 10 def change..

Quiz. 로또 번호 출력(list) 1~45의 랜덤한 숫자 6개 출력 (숫자 6개가 중복데이터가 없어야 함) list.append() = list 데이터에 데이터를 추가 import random # 1. 로또번호 저장 변수 생성 lotto = [] # 2. 아래의 코드 반복 : while while True: # 2-1. 1 ~ 45 랜덤한 숫자 출력 후 저장 : random_number : random.randint() random_number = random.randint(1, 45) # 2-2. lotto 리스트에 random_number 없으면, random_number를 lotto 변수에 추가 : list.append() # if random_number not in lotto: # lotto..

▶ 반복문 특정 코드를 반복적으로 실행 > 코드 유지보수 향상 while, for, brak, continue, range(), enumerate(), zip() ​ ▶ while : 무한루프에 빠지지 않도록 조심해야 한다. 런타임 -> 실행중단 count = 3 while count > 0: print('jupyter') count -= 1 jupyter가 무한으로 나옴 ▶ for 문 _ : 식별자로 사용될 때 사용되지 않는 식별자로 사용 for data in [0,1, 2]: print('jupyter') jupyter jupyter jupyter ▶range() : list를 만들어주는 함수 range(end), range(start, end), range(start, end, stride) lis..

▶ 데이터 규모에 따른 스킬들 엑셀 : 사용이 간편하며 100만개의 데이터를 소유하나 만들어진 기능만 사용이 가능하고 속도가 느리다. 파이썬 : 파이썬 문법을 배워야 하며 데이터 RAM 용량만큼 사용이 가능하며 기능을 만들어서 사용이 가능하고 속도가 빠르다. 파이썬 : 가상메모리(DASK)를 사용 데이터 베이스 : SQL 문법을 배워야 하며 데이터 SSD(HDD)용량만큼 사용이 가능하며 속도가 빠르다. 빅데이터 : 여러 개의 컴퓨터를 1대의 컴퓨터처럼 사용이 가능하다. -> SPARK를 사용 : scala 언어, python ▶ 연산자 : CPU를 사용하는 방법 산술 : +, -, *, /, //, %, ** : 데이터(int, str, list) + 데이터 = 데이터 -> 연산자 우선순위가 존재 데이터..