이 자료는 네이버 부스트 코스에서 제공하는 자료로 만들어졌습니다. - iterable object (데이터를 순서대로 출력) - Sequence형 자료형에서 데이터를 순서대로 추출하는 object 이러한 iterabl 데이터는 내부적으로 - 내부적 구현으로 __iter__ 와 __next__ 가 사용됨 - iter() 와 next() 함수로 iterable 객체를 iterator object로 사용 다음 주소를 가지고 있다고 생각하면 쉽다. - generator - iterable object를 특수한 형태로 사용해주는 함수 - element가 사용되는 시점에 값을 메모리에 반환 : yield를 사용해 한번에 하나의 element만 반환함 genrator 를 사용해서 하게 된다면 메모리상에서 이득이 있다..

이 자료는 네이버 부스트 코스에서 제공하는 자료로 만들어졌습니다. - lambda 람다의 특징으로는 사용하는 것은 권하지 않으나 아직 많이 사용된다고 한다. 람다의 문제로는 - 어려운 문법 - 테스트의 어려움 - 문서화 docstring 지원 미비 - 코드 해석의 어려움 - 이름이 존재하지 않는 함수의 출현 - 그래도 많이 쓴다... lambda 변수 설정 : 함수 정의 의 구조를 가지게 된다. - map - 두 개 이상의 list에도 적용 가능함, if filter도 사용가능 입력 값이 두개인 경우에는 나란히 적어주면 된다. f, ex, ex 이런 식으로 적어주면 된다. - python3 는 iteration을 생성  list을 붙여줘야 list 사용가능 - 실행시점의 값을 생성, 메모리 효율적 ma..

- enumerate : list의 element를 추출할 때 번호를 붙여서 추출 >>> for i, v in enumerate(['tic', 'tac', 'toe']): # list의 있는 index와 값을 unpacking ... print (i, v) ... 0 tic 1 tac 2 toe >>> mylist = ['a', 'b', 'c', 'd'] >>> list(enumerate(mylist)) # list의 있는 index와 값을 unpacking하여 list로 저장 [(0, 'a'), (1, 'b'), (2, 'c'), (3, 'd')] >>> {i:j for i,j in enumerate('Artificial intelligence (AI), is intelligence demonstrat..

이 자료는 네이버 부스트 코스에서 제공하는 자료로 만들어졌습니다. -split 함수 string type의 값을 “기준값”으로 나눠서 List 형태로 변환 >>> items = 'zero one two three'.split() # 빈칸을 기준으로 문자열 나누기 >>> print (items) ['zero', 'one', 'two', 'three'] >>> example = 'python,java,javascript' # ","을 기준으로 문자열 나누기 >>> example.split(",") ['python', ‘java', 'javascript'] >>> a, b, c = example.split(",") # 리스트에 있는 각 값을 a,b,c 변수로 unpacking >>> example = ‘tea..

이 자료는 네이버 부스트 코스에서 제공하는 자료로 만들어졌습니다. 리스트의 특징 - 인덱싱 indexing - 슬라이싱 slicing - 리스트 연산 - 추가 삭제 - 메모리 저장 방식 - 패킹과 언패킹 - 이차원 리스트 -인덱싱 indexing - list에 있는 값들은 주소(offset)를 가짐 -> 주소를 사용해 할당된 값을 호출 colors = ['red', 'blue', 'green'] print (colors[0]) # red print (colors[2]) # green print (len(colors)) # 3 # len은 list의 길이를 반환 -슬라이싱 (Slicing) - list의 값들을 잘라서 쓰는 것이 슬라이싱 - list의 주소 값을 기반으로 부분 값을 반환 cities = [..