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[문법] 내장 함수 본문

내배캠_데이터분석가_'24.04~08/파이썬

[문법] 내장 함수

로운's 2024. 5. 6. 17:14

 

먼저, 파이썬은 크게 아래 3가지로 구분할 수 있다.

각각 간단한 정의와 예시를 보자

 

 

1. 내장 함수 (Built-in Functions)
 : 내장 함수는 파이썬 인터프리터에 미리 정의되어 있는 함수로 따로 import하지 않아도 바로 사용할 수 있다.

    e.g. print(), len(), max(), min() 등

print("Hello, World!")
길이 = len([1, 2, 3, 4, 5])
최대값 = max(10, 20, 30)
최소값 = min(-10, 0, 10)

 

2. 내장 모듈 (Built-in Modules)
 : 내장 모듈은 파이썬에 기본적으로 내장되어 있는 모듈을 의미하며, import 해야 사용이 가능하다. 

    e.g. math, random, datetime 등

import math

pi_value = math.pi
square_root = math.sqrt(25)


3. 외부 라이브러리 (External Libraries)
 : 외부 라이브러리는 파이썬 표준 라이브러리에 포함되지 않은 라이브러리들을 의미한다. 사용하기 위해선 설치가 선행되어야 하고, 그 후에 import 문을 사용하여 가져와야 한다.  e.g. numpy, pandas, matplotlib 등

# 라이브러리 설치 후
import numpy as np

array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
mean_value = np.mean(array)

 

 

내장함수는 내장 모듈, 외부 라이브러리와는 다르게 바로 사용하면 된다는 특징이 있다.

그 종류는 굉장히 많으므로 대표적인 몇 가지만 알아보자.

 

함수명 내용 예시
abs  (정수 및 실수) 절댓값으로 반환
all  모든 요소가 '참'인지 확인
any  요소 안에 '참'이 있는지 확인
bool  불리언 값을 반환
bytearray  바이트 배열을 생성
bytes  바이트 객체를 생성
chr  유니코드를 문자로 변환
classmethod  클래스 메서드를 생성
complex  복소수를 생성
dict 딕셔너리를 생성
divmod  나눗셈의 몫과 나머지를 반환
enumerate  열거형 객체를 생성
float  부동소수점 숫자를 생성
format  포맷된 문자열을 반환
frozenset  불변 집합을 생성
hash  객체의 해시 값을 반환
help  객체의 도움말을 표시
hex  정수를 16진수 문자열로 변환
id(object)  객체의 고유 식별자를 반환
import 다른 파이썬 파일이나 모듈을
현재 스크립트로 가져옴
input  사용자 입력을 받음
int  정수를 생성
isinstance  객체가 특정 클래스의
인스턴스인지 확인
issubclass  클래스가 다른 클래스의
서브 클래스인지 확인
len  길이를 반환
list  리스트를 생성
map  각 요소에 함수를 적용하여
결과를 반환
max  최댓값을 반환
min  최솟값을 반환
next  다음 요소를 반환
oct  정수를 8진수 문자열로 변환
open  파일 객체를 반환
ord  문자의 유니코드 코드 포인트를 반환
pow  거듭제곱 연산 결과를 반환
print  출력
range  범위를 생성
repr  객체의 문자열 표현을 반환
reversed  순서를 뒤집은 *이터레이터를 반환
 ( 원본데이터 변경x, 변경 시 sort사용)
round  반올림된 값을 반환
set  세트를 생성
slice  슬라이스 객체를 생성
sorted  정렬된 리스트를 반환
str 문자열을 생성
sum 반복 가능한 객체의
모든 요소의 합계를 반환
tuple 튜플을 생성
type 객체의 타입을 반환
zip 반복 가능한 객체들을 묶어서
튜플의 리스트로 반환

- 참조 : 4) 파이썬 내장 함수 - 파이썬으로 배우는 알고리즘 트레이딩 (개정판-2쇄) (wikidocs.net)

 

* 이터레이터 :  리스트나 튜플 등은 모든 요소를 한 번에 메모리에 저장하나, 이터레이터는 값을 필요로 할 때마다 생성하거나 계산하여 반환한다. 때문에 큰 데이터나 무한한 시퀀스를 다룰 때 메모리를 효율적으로 사용할 수 있다.

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