Python의 내장 사전 클래스에는 각 키-값 쌍의 모든 주요 구성 요소 목록을 반환하는 keys() 메서드가 있습니다. 내장 함수 max()는 목록에서 가장 높은 키를 제공합니다. >>> dct={1:45,2:76,3:12,4:55,5:33} >>> klist=dct.keys() >>> klist dict_keys([1, 2, 3, 4, 5]) >>> max(klist) 5

Python의 내장 사전 클래스에는 각 키-값 쌍에서 값 구성 요소 목록을 반환하는 values() 메서드가 있습니다. 내장 함수 max()를 사용하면 사전에서 가장 큰 값을 얻을 수 있습니다. >>> dct={1:45,2:76,3:12,4:55,5:33} >>> vlist=dct.values() >>> vlist dict_values([45, 76, 12, 55, 33]) >>> max(vlist) 76

임시 변수 사용 - >>> x=10 >>> y=20 >>> z=x >>> x=y >>> y=z >>> x,y (20, 10) 임시 변수를 사용하지 않음 >>> a,b=5,7 >>> a,b (5, 7) >>> a,b=b,a >>> a,b (7, 5)

마일에 대한 km의 비율은 1km =0.621371마일입니다. >>> km=5 >>> m=km*0.621371 >>> m 3.106855

섭씨와 같은 화씨를 얻으려면 1.8을 곱하고 32를 더하세요. f=c*1.8+32 다음 통역사 활동은 전환을 보여줍니다. >>> c=50 >>> f=c*1.8+32 >>> f 122.0

if-elif-else 사용 0:print(양수 )elif num ==0:print(0)else:print(음수 ) 중첩 if 사용 =0:if num ==0:print(0) else:print(양수)else:print(음수 )

파이썬의 모듈로(%) 연산자(나머지 연산자라고도 함)는 숫자가 홀수인지 짝수인지 판별하는 데 유용합니다. 숫자를 2로 나눈 나머지를 구합니다. 0이면 짝수입니다. no=int(input(enter number)) if no%2==0:     print ({} is even.format(no)) else:     print ({} is odd.format(no)) 출력 enter number25 25 is odd enter number40 40 is even

4년마다 윤년이 옵니다. 평년의 경우 4로 나누어 떨어지면 윤년이라고 하고, 세기의 경우에는 400으로 나누어야 합니다. 다음 파이썬 프로그램은 연도가 윤년인지 아닌지를 보여줍니다. 예시 yr=int(input('enter year')) if yr%100==0: #century year if yr%400==0:    print ('{} is leap year'.format(yr)) else:    print ('{} is not leap year'.for

Namedtuple 클래스는 컬렉션 모듈에 정의되어 있습니다. 새로운 튜플 하위 클래스를 반환합니다. 새 하위 클래스는 속성 조회로 액세스할 수 있고 인덱싱 및 반복할 수 있는 필드가 있는 튜플과 유사한 개체를 만드는 데 사용됩니다. 생성자는 형식 이름과 필드 목록을 인수로 사용합니다. 예를 들어,tuple이라는 이름의 학생은 다음과 같이 선언됩니다. - >>> from collections import namedtuple >>> student=namedtuple("student",

다음은 12개의 정수가 있는 튜플입니다. 각각 3개의 요소로 구성된 4개의 하위 튜플로 분할하려면 3개의 연속 요소로 구성된 튜플을 슬라이스하고 lis에 세그먼트를 추가합니다. 결과는 각각 3개의 숫자가 있는 4개의 튜플 목록이 됩니다. >>> tup=(7,6,8,19,2,4,13,1,10,25,11,34) >>> lst=[] >>> for i in range(0,10,3): lst.append((tup[i:i+3])) >>> lst [(7, 6, 8), (19, 2,

멤버십 연산자는 사전 개체와 함께 사용할 수도 있습니다. >>> d1={1:'aaa',2:'bbb',3:"ccc",4:'ddd',5:'eee'} >>> 3 in d1 True >>> 9 in d1 False 또한 keys() 메서드는 사전에 있는 키의 뷰 객체를 반환합니다. 의 멤버십 연산자는 키가 있는지도 알려줍니다. >>> 3 in d1.keys() True

CSV(쉼표로 구분된 값)는 많은 플랫폼과 응용 프로그램에서 널리 지원되는 가장 일반적인 파일 형식입니다. Python의 표준 라이브러리에서 csv 모듈을 사용하십시오. 가장 쉬운 방법은 open() 함수를 사용하여 w 모드에서 csv 파일을 열고 쉼표로 구분된 형식으로 키 값 쌍을 작성하는 것입니다. import csv my_dict = {'1': 'aaa', '2': 'bbb', '3': 'ccc'} with open('test.

Python 2.x <> 및 !=기호는 같지 않음 연산자로 정의됩니다. Python 3에서 <> 연산자는 더 이상 사용되지 않습니다.

세로 막대(|)는 비트 단위 또는 연산자를 나타냅니다. 두 개의 정수 객체의 경우 2의 비트 OR 연산을 반환합니다. >>> a=4 >>> bin(a) '0b100' >>> b=5 >>> bin(b) '0b101' >>> a|b 5 >>> c=a|b >>> bin(c) '0b101'

Python에는 연산자의 오버로드된 동작을 정의하는 마법의 메서드가 있습니다. 비교 연산자(<, =, ==및 !=)는 __lt__, __le__, __gt__, __ge__, __eq__ 및 __ne__ 매직 메서드에 정의를 제공하여 오버로드될 수 있습니다. 다음 프로그램은 연산자를 오버로드하여 거리 클래스의 개체를 비교합니다. class distance:   def __init__(self, x=5,y=5):     self.ft=x     self.inch=y   def

@ 기호는 Python에서 데코레이터를 정의하는 데 사용됩니다. 데코레이터는 고차 함수를 호출하기 위한 간단한 구문을 제공합니다. 정의에 따르면 데코레이터는 다른 함수를 취하여 명시적으로 수정하지 않고 후자 함수의 동작을 확장하는 함수입니다. 파이썬에는 두 가지 다른 종류의 데코레이터가 있습니다. 함수 데코레이터 클래스 데코레이터 Python의 데코레이터는 함수나 클래스를 수정하는 데 사용되는 호출 가능한 Python 객체입니다. 함수 또는 클래스에 대한 참조는 데코레이터에 전달되고 데코레이터는 수정된 함수 또는 클래스를 반환

Python에는 연산자의 오버로드된 동작을 정의하는 마법의 메서드가 있습니다. 비교 연산자(<, =, ==및 !=)는 __lt__, __le__, __gt__, __ge__, __eq__ 및 __ne__ 매직 메서드에 정의를 제공하여 오버로드될 수 있습니다. =연산자를 사용하여 거리 클래스의 개체를 비교합니다. class distance:       def __init__(self, x=5,y=5):             self.ft=x  

다음 프로그램은 1에서 100 사이의 반복되지 않는 임의의 정수 10개를 생성합니다. 지정된 간격으로 임의의 정수를 생성하고 이전에 추가되지 않은 경우 목록에 추가합니다. >>> import random >>> list=[] >>> for i in range(10):           r=random.randint(1,100)           if r not in list: list.append

Python에는 문자열의 모든 문자가 숫자(0-9 사이)인 경우 true를 반환하는 내장 함수 isdigit()이 있습니다. >>> string='9764135408' >>> string.isdigit() True >>> string='091-9764135408' >>> string.isdigit() False 정규식을 사용하여 문자열에 숫자만 포함되어 있는지 확인할 수도 있습니다. >>> import re >>

Numpy 패키지의 random 모듈에는 난수 생성을 위한 많은 기능이 포함되어 있습니다. numpy.random.rand() − 주어진 모양의 배열을 만들고 무작위 샘플로 채웁니다. np.random.rand(3,2)array([[0.10339983, 0.54395499],[0.31719352, 0.51220189]),[0.98935914], numpy.random.randn() − 표준 정규 분포에서 샘플(또는 샘플)을 반환합니다. np.random.randn()-0.6808986872330651 numpy.random.ra