#5 파이썬 기초 3 // 함수 문법 정리

오늘은 함수 문법에 대해 배웠다.

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함수(Function)란?

• 특정 목적을 위해 작성한 코드(연산)의 집합
• 반복되는 코드를 묶음으로 효율적인 코드를 작성하도록 해주는 기능
• 독립적인 호출과 간결한 코드 작성을 위해 사용 : 코드 작성의 반복을 줄일 수 있음!

1. 선언, 호출, return, *args, **kwargs

1-1. 선언

def 함수명(param1, param2, ...):
    # 작성하고 싶은 코드 구문
    # ...
    # ...
    return 결과값

1-2. 호출

def 함수명(파라미터):
    return

함수명(아규먼트)

• 파라미터 : 함수를 선언할때 호출하는 부분에서 보내주는 데이터를 받는 변수
• 아규먼트 : 함수를 호출할때 함수에 보내주는 데이터
• 함수를 선언할 때 파라미터의 타입과 개수를 맞추지 않으면 에러 발생

1-3. 리턴

• 선언한 함수의 결과를 저장
• 함수 내에서 연산 진행 중에 return에 도달 하면 연산이 종료
• return을 작성하지 않으면 결과값을 저장하지 않음.

2. *args, **kwargs

• 함수를 호출할때 아규먼트와 키워드 아규먼트의 갯수를 특정지을수 없을때 사용
• keyword args의 경우 아규먼트로 함수 호출 시 키워드를 작성하여 호출
• args는 튜플 타입
• kwargs는 딕셔너리 타입

2-1. list 타입 데이터를 args로 호출하는 방법

3. Docstring

• 함수를 선언할 때 함수에 대한 설명
• 어떤 퍼라미터를 받아주는지, 어떻게 동작을 하는지에 대한 내용

def text(msg):
  """
  이 함수에 대한 설명을 여기에 작성해주시오.
  """
  print("docstring 예제")

4. 지역변수와 전역변수

• 함수 안에서 선언되는 변수와 함수 밖에서 선언되는 변수의 범위
• global : 전역 # 어느 자리에서도 가공할 수 있을 때
• local : 지역 # 특정한 곳 안에서 이를테면 함수 안에서만 사용되거나 클래스 안에서만 사용되는 변수들

5. Inner Function

• 함수가 지역영역에 선언, 함수 안에 함수가 선언

 

6. callback function : 함수를 아규먼트 파라미터로 설정해서 사용

• 함수를 args 파라미터로 설정해서 사용
• 함수가 다른 함수를 호출하여 결과값을 실행
  • 재귀함수에서 잘 사용

7. lambda function

• 파라미터를 간단한 계산으로 리턴되는 함수 : 삼항연산

8. map, filter, reduce

 

8-1. map

• 순서가 있는 데이터 집합에서 모든 값에 함수를 적용시켜 결과를 출력

8-2.Filter

• 리스트 데이터에서 특정 조건에 맞는 것만 츨력

8-3.Reduce

• 리스트 데이터를 처음부터 순서대로 특정 함수를 실행하여 결과를 누적시켜 주는 함수

9.Decorator

• 함수에서 코드를 바꾸지 않고 기능을 추가하거나 수정하고 싶을때 사용하는 문법
• inner function을 선언했을 때 인스턴트처럼 사용 -> class의 개념
• 큰 틀을 만들어두고 함수를 선언해서 집어 넣기

def a():
    code_1
    code_2
    code_3

def b():
    code_1
    code_4
    code_3

• 데코레이터의 사용

def mother(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        code_1
        result = func(*args, **kwargs)
        code_3
        return result
    return wrapper

@mother
def son1():
    code_2

@mother
def son2():
    code_4

9-1. decorator 실행 예제

• 함수의 실행 시간을 출력하는 함수

9-2.패스워드를 입력 받아야 함수가 실행되도록하는 데코레이터 작성

 

 

 

※ 해당 카테고리는 딥노이드, 오픈놀, 앙트비에서 주최하는 '<스타트업 유니버시티: DX Challenge 교육> AI+X 역량 강화 트랙'에 대한 기록입니다.