Blog

파이썬 마법사 되기: 슬기로운 파이썬 트릭으로 코딩 실력 업그레이드

파이썬은 배우기 쉽고 강력한 프로그래밍 언어로, 데이터 과학, 웹 개발, 머신러닝 등 다양한 분야에서 널리 사용됩니다. 하지만 파이썬을 효과적으로 사용하려면 단순히 문법만 아는 것으로는 부족합니다. 숙련된 파이썬 개발자들은 코드를 더욱 간결하고 효율적으로 작성하기 위해 다양한 트릭과 팁을 활용합니다. 이 글에서는 파이썬 코딩 실력을 한 단계 업그레이드할 수 있는 슬기로운 파이썬 트릭들을 소개합니다.

1, 리스트 컴프리헨션으로 코드 간결화

리스트 컴프리헨션은 파이썬에서 리스트를 생성하는 강력한 기능입니다. 반복문을 사용하는 것보다 코드를 훨씬 간결하게 만들어 가독성을 높여줍니다.

python

일반적인 방법

squares = []
for x in range(10):
squares.append(x**2)

리스트 컴프리헨션 사용

squares = [x**2 for x in range(10)]

위 코드는 0부터 9까지의 제곱을 구하는 예시입니다. 리스트 컴프리헨션을 사용하면 한 줄의 코드로 간결하게 표현할 수 있습니다.

2, 조건문을 간결하게 표현하는 삼항 연산자

삼항 연산자는 조건문을 한 줄로 간결하게 표현할 수 있는 방법입니다.

python

일반적인 방법

age = 20
if age >= 18:
status = “성인”
else:
status = “미성년”

삼항 연산자 사용

status = “성인” if age >= 18 else “미성년”

삼항 연산자는 코드를 더욱 간결하게 만들어 가독성을 높여줍니다. 특히 조건문이 간단할 때 유용하게 사용할 수 있습니다.

3, 람다 함수로 간단한 함수 정의

람다 함수는 이름 없는 함수를 정의하는 방법입니다. 짧은 함수를 간결하게 표현할 수 있으며, 다른 함수의 인자로 전달할 수 있습니다.

python

일반적인 방법

def square(x):
return x**2

람다 함수 사용

square = lambda x: x**2

람다 함수는 함수를 정의하는 간편한 방법을 제공합니다. 특히 함수를 한 번만 사용할 때 유용합니다.

4, 이터레이터 사용으로 메모리 효율 향상

이터레이터는 순차적으로 데이터를 제공하는 객체입니다. 이터레이터를 사용하면 전체 데이터를 메모리에 로딩하지 않고 필요한 데이터만 가져올 수 있어 메모리 효율을 높일 수 있습니다.

python

일반적인 방법

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
for number in numbers:
print(number)

이터레이터 사용

numbers = iter([1, 2, 3, 4, 5])
while True:
try:
number = next(numbers)
print(number)
except StopIteration:
break

이터레이터는 대량의 데이터를 처리할 때 메모리 사용량을 줄이는 데 효과적입니다.

5, map, filter, reduce 함수로 코드 간결화

map, filter, reduce 함수는 각각 리스트의 요소에 함수를 적용하거나, 조건에 맞는 요소만 추출하거나, 리스트의 요소들을 하나로 합쳐서 새로운 값을 생성하는 데 사용됩니다.

python

map 함수 사용

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squares = map(lambda x: x**2, numbers)

filter 함수 사용

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

reduce 함수 사용

from functools import reduce
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
sum = reduce(lambda x, y: x + y, numbers)

map, filter, reduce 함수는 반복문을 사용하는 것보다 코드를 간결하게 만들고 가독성을 높여줍니다.

6, enumerate() 함수를 활용한 인덱스와 값 동시 활용

enumerate() 함수는 리스트의 요소와 함께 인덱스를 함께 반환합니다. 인덱스와 값을 동시에 사용해야 할 때 유용합니다.

python
fruits = [“apple”, “banana”, “cherry”]

for index, fruit in enumerate(fruits):
print(f”{index + 1}. {fruit}”)

위 코드는 enumerate() 함수를 사용하여 각 과일의 인덱스와 이름을 출력하는 예시입니다.

7, zip() 함수를 활용한 리스트 병합

zip() 함수는 여러 개의 리스트를 병합하여 각 리스트의 같은 인덱스에 있는 요소들을 묶어 튜플로 반환합니다.

python
names = [“Alice”, “Bob”, “Charlie”]
ages = [25, 30, 28]

for name, age in zip(names, ages):
print(f”{name}: {age}세”)

위 코드는 zip() 함수를 사용하여 이름과 나이를 묶어 출력하는 예시입니다.

8, sorted() 함수를 활용한 리스트 정렬

sorted() 함수는 리스트를 정렬하는 데 사용됩니다. 기본적으로 오름차순으로 정렬되지만 reverse 인자를 True로 설정하면 내림차순으로 정렬됩니다.

python
numbers = [3, 1, 4, 2, 5]

sortednumbers = sorted(numbers) # 오름차순 정렬
print(sortednumbers)

sortednumbers = sorted(numbers, reverse=True) # 내림차순 정렬
print(sortednumbers)

sorted() 함수를 사용하여 리스트를 원하는 순서대로 정렬할 수 있습니다.

9, collections 모듈 활용

collections 모듈은 다양한 컨테이너 데이터 타입을 제공합니다. 이 모듈을 사용하면 기존 컨테이너 타입보다 더욱 효율적인 방식으로 데이터를 저장하고 관리할 수 있습니다.

python
from collections import Counter

Counter 클래스 사용

words = [“apple”, “banana”, “apple”, “cherry”, “banana”]
wordcounts = Counter(words)
print(wordcounts) # Counter({‘apple’: 2, ‘banana’: 2, ‘cherry’: 1})

from collections import defaultdict

defaultdict 클래스 사용

studentscores = defaultdict(list)
studentscores[“Alice”].append(90)
studentscores[“Bob”].append(85)
studentscores[“Alice”].append(95)
print(student_scores) # defaultdict(, {‘Alice’: [90, 95], ‘Bob’: [85]})

collections 모듈은 다양한 유용한 데이터 타입을 제공하여 개발 과정을 더욱 효율적으로 만들어줍니다.

10, _ 변수를 활용한 불필요한 변수 제거

파이썬에서 _ 변수는 사용하지 않는 값을 저장하는 데 사용됩니다. 루프에서 값을 무시하거나, 함수에서 결과를 무시해야 할 때 유용합니다.

python

루프에서 값 무시

for _ in range(10):
print(“Hello”)

함수에서 결과 무시

_, result = func() # 함수의 첫 번째 결과는 무시하고, 두 번째 결과만 변수에 저장

_ 변수를 활용하면 불필요한 변수를 제거하고 코드를 더욱 간결하게 만들 수 있습니다.

파이썬 트릭 요약

기능	설명	예시
리스트 컴프리헨션	한 줄로 리스트를 생성	squares = [x**2 for x in range(10)]
삼항 연산자	조건문을