파일 입출력, 함수, 클래스, 예외 처리

 

 

• 오늘은 설날 공휴일이라 느긋하게 일어나서 작성 중이다
• 이런 꿀 같은 공휴일을 잘 활용해야 내가 계획하고 있는 것들을 잘 마무리할 수 있을 것이다
• 아무나 하지 못하는 걸 해야 특별한 삶을 살 수 있다고 믿는다
• 누구보다 열심히 하자

 

 

 

 

 

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1. 파이썬(Python) 파일 입출력

• 파일 객체를 만들 때는 open(), 파일 객체를 닫을 때는 close() 함수를 사용한다
• 파이썬에서는 여러 가지 파일 모드(mode)를 제공한다
  
  • r: 읽기(read) 모드(파일 읽기)
  • w: 쓰기(write) 모드(파일에 내용을 쓰기)
  • a: 추가(append) 모드(파일의 마지막에 새로운 내용 추가)

1-1. 파일 출력

• 파일에 데이터를 쓸 때는 write() 함수를 사용할 수 있다
• 줄바꿈 기호(\n)을 사용하여, 줄을 변경할 수 있다
• 여러 줄에 걸쳐서 파일에 데이터를 작성할 수 있다

f = open("result.txt", "w", encoding='utf8')
for line in range(1, 6):
    data = f"{line}번째 줄\n"
    f.write(data)
f.close()

1-2. 파일 읽기

• readline() 함수를 이용하면 파일의 데이터를 한 줄씩 읽을 수 있다
• 각 줄을 출력할 때 기본적으로 마지막 줄에 줄바꿈 기호(\n)도 함께 포함된다
• strip() 함수를 사용하지 않으면, 두 줄씩 줄바꿈이 수행된다

f = open("data.txt", "r")
while True:
    line = f.readline()
    if not line: # 더 읽을 문장이 없다면
        break
    else:
        print(line.strip())
f.close()

• 파일의 모든 줄을 한꺼번에 읽을 때는 readlines() 함수를 사용할 수 있다
• readlines() 함수는 기본적으로 각 줄을 그대로 읽기 때문에 줄바꿈 기호(\n)가 포함된다
• 줄바꿈 기호를 제거하기 위해 strip()을 사용할 수 있다
• strip() 함수를 사용하지 않으면, 두 줄씩 줄바꿈이 수행된다

f = open("result.txt", "r", encoding='utf8')
lines = f.readlines()
for i in range(len(lines)):
    line = lines[i].strip()
    print(f"{i}번째 줄의 내용: {line}")
f.close()

• read() 함수를 사용하면 파일의 전체 내용을 하나의 문자열로 반환한다

f = open("result.txt", "r", encoding='utf8')
data = f.read()
print(data)
f.close()

1-3. 파일 객체 자동으로 열고 닫기

• 다음의 문법을 활용하여 파일 객체를 자동으로 열고 닫을 수 있다
• open() 함수와 close() 함수의 기능이 함께 사용된다

1-3-1. a 모드 사용

file_name = "result.txt"
with open(file_name, "a", encoding='utf8') as f:
    f.write("Hello World")

 

1-3-2. w 모드 사용

file_name = "result.txt"
with open(file_name, "w", encoding='utf8') as f:
    f.write("Hello World")

2. 파이썬(Python) 함수

• 함수는 def 구문을 이용하여 작성할 수 있다
• 그리고 tab(들여쓰기, 스페이스 4칸)를 사용해 구분할 수 있다

2-1. 리스트 내 원소 중에서 가장 큰 값의 인덱스(위치)를 찾아서 반환하는 함수를 작성해 보자

def find_max_index(arr):
    max_index = 0
    for i in range(len(arr)):
        if arr[max_index] < arr[i]: # 더 큰 값을 찾은 경우
            max_index = i
    return max_index

data = [7, 1, 5, 9, 3, 2, 4]
max_index = find_max_index(data)
print(max_index)
# 3

 

2-2. 특정한 값을 가지는 원소의 인덱스를 찾는 함수를 작성해 보자

def find_certain_value(arr, value):
    for i, x in enumerate(arr):
        if x == value:
            return i
    return -1 # 찾지 못한 경우 -1을 반환

print(find_certain_value([3, 5, 7, 9], 2))
print(find_certain_value([3, 5, 7, 9], 7))
# -1
# 2

 

2-3. 하나의 자연수가 주어졌을 때, 소수인지 아닌지 판별하는 함수를 작성해 보자

def is_prime_number(x):
    # 1이하인 경우 소수가 아님
    if x <= 1:
        return False
    # 1과 자기 자신 외의 자연수로 나누어 떨어지는 경우 소수가 아님
    for divisor in range(2, x):
        if x % divisor == 0:
            return False
    return True

print(is_prime_number(1))
print(is_prime_number(2))
print(is_prime_number(5))
print(is_prime_number(7))
print(is_prime_number(9))
print(is_prime_number(12))
print(is_prime_number(17))
# False
# True
# True
# True
# False
# False
# True

3. 파이썬(Python) 클래스

• 객체 지향 프로그래밍(OOP, Object-Oriented Programming)이란 프로그래밍을 컴퓨터의 시각이 아닌 인간의 시각으로 이해할 수 있도록 작성하는 것을 말합니다. 여기서 객체(object)란 간단히 이야기하자면 실생활에서 우리가 인식할 수 있는 사물로 설명할 수 있습니다. 이러한 객체의 상태(state)와 행동(behavior)을 구체화하는 형태의 프로그래밍이 바로 객체 지향 프로그래밍입니다.
• 이때 객체를 만들어 내기 위한 설계도와 같은 개념을 클래스(class)라고 합니다
• 그리고 선언된 클래스로부터 생성된 객체를 인스턴스(instance)라고 합니다
• 상속(inheritance)이란 기존의 클래스에 기능을 추가하거나 재정의하여 새로운 클래스를 정의하는 것을 의미합니다
  이러한 상속은 캡슐화, 추상화와 더불어 객체 지향 프로그래밍을 구성하는 중요한 특징 중 하나입니다

# 사람이라는 부모 클래스
class Human:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

    def show_human(self):
        print("===== 인적 사항 =====")
        print(f"이름: {self.name}")
        print(f"나이: {self.age}")

# 선생이라는 자식 클래스
class Teacher(Human):
    def __init__(self, name, age, teacher_id, subject, salary):
        super().__init__(name, age)
        self.teacher_id = teacher_id
        self.subject = subject
        self.salary = salary

    def show_teacher(self):
        print("===== 교직원 카드 =====")
        print(f"교직원 번호: {self.teacher_id}")
        print(f"담당 과목: {self.subject}")
        print(f"월급: {self.salary}")

# 학생이라는 자식 클래스
class Student(Human):
    def __init__(self, name, age, student_id, grade, score):
        super().__init__(name, age)
        self.student_id = student_id
        self.grade = grade
        self.score = score

    def show_student(self):
        print("===== 학생 카드 =====")
        print(f"학생 번호: {self.student_id}")
        print(f"학년: {self.grade}")
        print(f"점수: {self.score}")

# 테스트
teacher = Teacher("김순자", 40, 1, "사회", 450)
teacher.show_human()
teacher.show_teacher()

student = Student("홍길동", 18, 1, 2, 95)
student.show_human()
student.show_student()

===== 인적 사항 =====
이름: 김순자
나이: 40
===== 교직원 카드 =====
교직원 번호: 1
담당 과목: 사회
월급: 450
===== 인적 사항 =====
이름: 홍길동
나이: 18
===== 학생 카드 =====
학생 번호: 1
학년: 2
점수: 95

3-1. 클래스 정렬

• 특정한 기준에 따라서 다수의 인스턴스를 정렬하고 싶을 때가 있다
• key 속성의 값으로 익명 함수를 넣거나, lt 함수를 이용하여 정렬 기능을 구현할 수 있다

class Client:
    def __init__(self, id, name, age, gender, point):
        self.id = id
        self.name = name
        self.age = age
        self.gender = gender
        self.point = point

    def show(self):
        print("===== 고객 정보 =====")
        print(f"고객 번호: {self.id}")
        print(f"이름: {self.name}")
        print(f"나이: {self.age}")
        print(f"성별: {self.gender}")
        print(f"고객 점수: {self.point}")

    def __lt__(self, other):
         return self.point < other.point

client1 = Client(1, "홍길동", 20, "남성", 1200)
client2 = Client(2, "김순자", 21, "여성", 300)
client3 = Client(3, "임꺽정", 23, "남성", 700)

 

3-1-1. 람다함수(익명함수) 사용

client_list = [client1, client2, client3]

result = sorted(client_list, key=lambda x: x.point, reverse=True)
for client in result:
    client.show()
    
===== 고객 정보 =====
고객 번호: 1
이름: 홍길동
나이: 20
성별: 남성
고객 점수: 1200
===== 고객 정보 =====
고객 번호: 3
이름: 임꺽정
나이: 23
성별: 남성
고객 점수: 700
===== 고객 정보 =====
고객 번호: 2
이름: 김순자
나이: 21
성별: 여성
고객 점수: 300

 

3-1-2. lt 함수 사용 (less than)

# 클래스 선언 시
#    def __lt__(self, other):
#         return self.point < other.point

client_list = [client1, client2, client3]

result = sorted(client_list, reverse=True)
for client in result:
    client.show()
    
===== 고객 정보 =====
고객 번호: 1
이름: 홍길동
나이: 20
성별: 남성
고객 점수: 1200
===== 고객 정보 =====
고객 번호: 3
이름: 임꺽정
나이: 23
성별: 남성
고객 점수: 700
===== 고객 정보 =====
고객 번호: 2
이름: 김순자
나이: 21
성별: 여성
고객 점수: 300

 

• 실제로 딥러닝 분야에서 TensorFlow와 PyTorch 프레임워크를 사용할 때는 다양한 클래스를 상속 받아 사용할 수 있다
• 따라서, 다양한 딥러닝 모델을 정의하고 학습을 진행하기 위해 클래스(class)에 대한 개념 숙지가 필수적이다
• 다양한 기능이 라이브러리 형태(클래스 형태)로 제공되기 때문에, 상속을 받아 사용하는 것이 일반적이다

4. 파이썬(Python) 예외 처리

• 예외(exception)란, 코드 실행 도중에 발생하는 오류(error)로 이해할 수 있다
• 기본적으로 예외가 발생하면, 프로그램 실행이 중단된다
• 예외 처리란, 프로그램의 예외를 처리하는 것을 말한다
• 예외가 발생하더라도, 프로그램이 종료되지 않도록 처리할 수 있다
• 예외 처리의 기본적인 형태는 다음과 같다

try:
    기본적으로 실행할 코드
except 예외명:
    예외가 발생했을 때 실행할 코드

4-1. 각 에러코드에 따른 예외 처리하기

data_list = [1, 2, 3, 4, 5]
index = 5;
x = 0;
# index = 5 일 때는 list index out of range 에러 발생
# x = 0 일 때는 division by zero 에러 발생

try:
    data = data_list[index]
    result = data / x
    print(result)
except IndexError as e:
    print("배열의 크기를 벗어난 인덱스에 접근할 수 없습니다.")
    print("[오류 메시지]")
    print(e)
except ZeroDivisionError as e:
    print("0으로 나눌 수 없습니다.")
    print("[오류 메시지]")
    print(e)

• 딥러닝 프로그램을 작성할 때 다양한 예외가 발생할 수 있다
• 특히 입력과 출력의 차원(dimension)이 일치하지 않아서 딥러닝 모델 연산 수행 과정에서 오류가 발생할 수 있다
• 존재하지 않거나, 잘못된 데이터를 불러오려고 할 때 오류가 발생할 수 있다

 

 

 

 

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