2일차: Python 제어 구조, 함수, 모듈 및 데이터 구조
둘째 날에 오신 것을 환영합니다! 오늘은 Python의 제어 구조를 마무리할 뿐만 아니라 함수, 모듈 및 기본 데이터 구조도 살펴보겠습니다. 결국에는 효율적이고 재사용 가능하며 체계적인 코드를 구축할 수 있게 됩니다. 시작해 봅시다!
Python 제어 구조 요약
if, elif 및 else가 의사 결정에 어떻게 도움이 되고 루프(for 및 while)가 작업 반복에 어떻게 도움이 되는지 배웠습니다. 강화를 위한 빠른 연습 문제는 다음과 같습니다.
도전: 1부터 10까지의 숫자가 홀수인지 짝수인지 확인하는 프로그램을 작성하세요.
for i in range(1, 11): if i % 2 == 0: print(f"{i} is even.") else: print(f"{i} is odd.")
파이썬의 함수
함수는 특정 작업을 수행하는 재사용 가능한 코드 블록입니다.
1. 함수 정의 및 호출
def greet(name): return f"Hello, {name}!" print(greet("Arjun"))
- 정의: def 뒤에 함수 이름과 매개변수를 사용하세요.
- 호출: 함수 이름과 인수를 사용하여 실행합니다.
2. 함수 인수 및 반환 값
- 인수: 함수에 전달되는 입력 값입니다.
- 반환 값: 함수가 반환한 결과입니다.
예:
def add_numbers(a, b): return a + b result = add_numbers(5, 3) print(f"The sum is {result}.")
Python의 모듈
모듈은 함수와 변수의 모음입니다. Python에는 기본 제공 모듈이 있으며 사용자가 직접 모듈을 만들 수 있습니다.
1. 내장 모듈 사용
import math import random print(math.sqrt(16)) # Square root of 16 print(random.randint(1, 10)) # Random number between 1 and 10
2. 나만의 모듈 작성
calculator.py라는 파일에 다음을 저장하세요.
def add(a, b): return a + b def subtract(a, b): return a - b
다른 스크립트에서 사용:
from calculator import add, subtract print(add(10, 5)) # Output: 15 print(subtract(10, 5)) # Output: 5
Python의 데이터 구조
Python은 데이터 관리를 위한 목록, 튜플, 세트, 사전과 같은 다양한 데이터 구조를 제공합니다.
1. 목록
목록은 주문되고 변경 가능한 항목의 모음입니다.
fruits = ["apple", "banana", "cherry"] fruits.append("orange") print(fruits[1]) # Access item at index 1
2. 튜플
튜플은 변경할 수 없는 목록입니다.
dimensions = (10, 20, 30) print(dimensions[0]) # Access item at index 0
3. 세트
세트는 고유 아이템을 순서 없이 모아 놓은 것입니다.
numbers = {1, 2, 3, 3} numbers.add(4) print(numbers) # Output: {1, 2, 3, 4}
4. 사전
사전은 키-값 쌍을 저장합니다.
for i in range(1, 11): if i % 2 == 0: print(f"{i} is even.") else: print(f"{i} is odd.")
실습예: 실제 적용
사용자 정보를 저장하고 검색할 사전 만들기:
def greet(name): return f"Hello, {name}!" print(greet("Arjun"))
결론
오늘 우리는:
- 제어 구조를 마무리했습니다.
- 함수의 힘을 탐구하고 재사용 가능한 코드를 만드는 방법을 배웠습니다.
- 사용자 정의 모듈 작성을 포함하여 효율성을 위해 모듈을 활용했습니다.
- Python의 다양한 데이터 구조에 대해 배웠습니다.
이러한 개념은 Python 프로그래밍의 중추를 형성하므로 철저하게 연습하세요. 내일은 여러분의 기술을 더욱 발전시키기 위해 파일 처리 및 예외 관리에 대해 자세히 알아볼 것입니다. ?
위 내용은 Day Python 제어 구조, 함수, 모듈 및 데이터 구조의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

Python과 C는 메모리 관리 및 제어에 상당한 차이가 있습니다. 1. Python은 참조 계산 및 쓰레기 수집을 기반으로 자동 메모리 관리를 사용하여 프로그래머의 작업을 단순화합니다. 2.C는 메모리 수동 관리가 필요하므로 더 많은 제어를 제공하지만 복잡성과 오류 위험을 증가시킵니다. 선택할 언어는 프로젝트 요구 사항 및 팀 기술 스택을 기반으로해야합니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

Python 또는 C를 선택할 것인지 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리로 인해 빠른 개발, 데이터 과학 및 스크립팅에 적합합니다. 2) C는 컴파일 및 수동 메모리 관리로 인해 시스템 프로그래밍 및 게임 개발과 같은 고성능 및 기본 제어가 필요한 시나리오에 적합합니다.

Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 널리 사용되며 주로 단순성과 강력한 라이브러리 생태계에 의존합니다. 1) 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용되며, 2) Numpy는 효율적인 수치 계산을 제공하며 3) Scikit-Learn은 기계 학습 모델 구성 및 최적화에 사용되며 이러한 라이브러리는 Python을 데이터 과학 및 기계 학습에 이상적인 도구로 만듭니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.


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