그룹 함수 : 그룹으로 요약하기

• 여러 행에 함수가 적용되어 하나의 결과를 나타내는 함수
• 집계 함수라고도 함
• GROUP BY : 기준 열에 대해 같은 데이터 값끼리 그룹을 묶고, 묶은 행의 집합에 대해 그룹 함수 연산이 필요한 경우, GROUP BY를 이용하여 처리
• HAVING : 묶은 그룹에 대해 조건이 필요하다면 HAVING 절을 이용

1. 그룹 함수의 종류와 사용법

• 굵게 표시된 부분은 필수 기본 문법

SELECT          그룹 함수(열 이름)
FROM              테이블 이름
[WHERE         조건식]
[ORDER BY   열 이름];

• 그룹 함수의 종류

2. COUNT 함수

• COUNT는 지정한 열의 행 개수를 세는 함수

  COUNT(열 이름)

(1) employees 테이블에서 salary 열의 행 수가 몇 개인지 세어서 출력하세요.
SELECT COUNT(salary) salary행수
FROM employees;

3. SUM, AVG 함수

• SUM : 열의 합계
• AVG : 열의 평균

  SUM(열 이름) / AVG(열 이름)

(1) employees 테이블에서 salary의 합계와 평균을 구해 보세요. 또한 AVG 함수를 사용하지 말고 평균을 구해보세요.

SELECT SUM(salary) 합계, AVG(salary) 평균, SUM(salary)/COUNT(salary) 계산된평균
FROM employees;

• 실무 활용 팁 : AVG 합수는 null 값을 제외하고 연산함, null 값을 포함해서 평균을 계산해야 한다면 AVG(NVL(salary, o)) 형태로 계산해야 함

4. MAX, MIN 함수

• 모든 데이터 타입에 적용 가능
• 문자열의 경우 : 알파벳순, 날짜순 등으로 연산하여 결과를 출력함

MAX(열 이름) / MIN(열 이름)

(1) employees 테이블에서 salary의 최댓값과 최솟값, first_name의 최댓값과 최소값을 출력해 보세요.

SELECT MAX(salary) 최댓값, MIN(salary) 최솟값, MAX(first_name) 최댓값문자, MIN(first_name) 최솟값문자
FROM employees;

GROUP BY : 그룹으로 묶기

• SELECT 절에 열 이름과 그룹 함수를 함께 기술했다면 GROUP BY 절을 반드시 사용해야 함
• 그룹화는 열 이름 순서대로 수행됨
• WHERE 절을 사용하면 GROUP BY 보다 먼저 적용됨
• SELECT 절에 그룹 함수를 사용하지 않고 GROUP BY 절만으로도 사용할 수 있음

SELECT           기준 열, 그룹 함수(열 이름)
FROM              테이블 이름
[WHERE          조건식]
GROUP BY     열 이름
[ORDER BY    열 이름]

(1) employees 테이블에서 employee_id가 10 이상인 직원에 대해 job_id별로 그룹화하여 job_id별 총 급여와 job_id별 평균 급여를 구하고, job_id별 총 급여를 기준으로 내림차순 정렬하세요.

SELECT         jobid 직무, SUM(salary) 직무별총급여, AVG(salary) 직무별평균급여
FROM            employees
WHERE         employee_id >= 10
GROUP BY   job_id
ORDER BY   직무별총급여 DESC, 직무별_평균급여;

• 그룹에 대한 그룹이 필요한 경우

  GROUP BY 대그룹, 중그룹, 소그룹

SELECT          jobid job_id대그룹,
                        managerid manager_id중그룹,
                        SUM(salary) 그룹핑총급여,
                        AVG(salary) 그룹핑평균급여,
FROM             employees
WHERE          employeeid >= 10
GROUP BY    job_id, manager_id
ORDER BY    그룹핑총급여 DESC, 그룹핑_평균급여;

HAVING : 연산된 그룹 함수 결과에 조건 적용하기

• HAVING 절은 그룹화된 값에 조건식을 적용할 때 사용(WHERE 절은 사용 불가)

SELECT           열 이름, 그룹 함수(열 이름)
FROM              테이블 이름
[WHERE          조건식]
GROUP BY     열 이름
[HAVING         조건절]
[ORDER BY    열 이름];

(1) employees 테이블에서 employees_id가 10 이상인 직원에 대해 job_id별로 그룹화하여 job_id별 총 급여와 job_id별 평균 급여를 구하되, job_id별 총 급여가 30000보다 큰 값만 출력하세요. 출력 결과는 job_id별 총 급여를 기준으로 내림차순 정렬하세요.

SELECT            jobid 직무, SUM(salary) 직무별총급여, AVG(salary) 직무별평균급여
FROM               employees
WHERE            employee_id >= 10
GROUP BY      job_id
HAVING           SUM(salary) > 30000
ORDER BY      직무별총급여 DESC, 직무별_평균급여;

자료출처: 모두의 SQL

반드시 알아둬야 할 일반 함수
1. NVL : NULL 값 처리하기

• null은 그 자체로 ‘값이 없다’는 의미
• 할당되지 않았거나 알려져 있지 않아 적용이 불가능한 값
• 0이나 공백(space)과는 다름
• null 값을 포함하는 산술 연산의 결과는 null

SELECT *
FROM employees
ORDER BY commission_pct;

NVL(열 이름, 치환 값)

(1) employees 테이블에서 salary에 commission_pct를 곱하되 commission_pct가 null일 때는 1로 치환하여 commission_pct를 곱한 결과를 출력하세요.

SELECT salary * NVL(commission_pct, 1)
FROM employees
ORDER BY commission_pct;

2. DECODE : 조건 논리 처리하기

• IF-THEN-ELSE-END
• 데이터 값이 조건 값과 일치하면 치환 값을 출력하고 일치하지 않으면 기본 값을 출력

  DECODE(열 이름, 조건 값, 치환 값, 기본 값)

(1) employees 테이블에서 first_name, last_name, department_id, salary를 출력하되 department_id가 60인 경우에는 급여를 10% 인상한 값을 계산하여 출력하고 나머지 경우에는 원래의 값을 출력하세요. 그리고 department_id가 60인 경우에는 ‘10% 인상’을 출력하고 나머지 경우에는 ‘미인상’을 출력하세요.

SELECT first_name,
                last_name,
                department_id,
                salary
                DECODE (department_id, 60, salary * 1.1, salary) 조정된급여,
                DECODE (department_id, 60, ‘10% 인상’, ‘미인상’) 인상여부,
FROM employees;

3. CASE 표현식 : 복잡한 조건 논리 처리하기

• 등급, 나이, 지역, 날짜를 구분하여 출력 가능

CASE
                WHEN 조건 1 THEN 출력 값 1
                WHEN 조건 1 THEN 출력 값 2
                …
                ELSE 출력 값 3
END

(1) employees 테이블에서 job_id가 IT_PROG라면 employee_id, first_name, last_name, salary를 출력하되 salary가 9000 이상이면 ‘상위급여’, 6000과 8999 사이면 ‘중위급여’, 그 외는 ‘하위급여’라고 출력하세요.

SELECT employee_id, first_name, last_name, salary,
CASE
                WHEN salary >= 9000 THEN ‘상위급여’
                WHEN salary BETWEEN 6000 AND 8999 THEN ‘중위급여’
                ELSE ‘하위급여’
END AS 급여등급
FROM employees
WHERE job_id = ‘IT_PROG’;

4. RANK, DENSE_RANK, ROW_NUMBER : 데이터 값에 순위 매기기

RANK () OVER([PARTITION BY 열 이름] ORDER BY 열 이름)

• 차이점

(1) RANK, DENSE_RANK, ROW_NUMBER 함수를 각각 이용해 employees 테이블의 salary 값이 높은 순서대로 순위를 매겨 출력해 보세요.

SELECT employeeid,
                salary,
                RANK()                  OVER(ORDER BY salary DESC) RANK급여,
                DENSERANK()   OVER(ORDER BY salary DESC) DENSE_RANK급여,
                ROWNUMBER() OVER(ORDER BY salary DESC) ROW_NUMBER급여
FROM employees;

(2) RANK, DENSE_RANK, ROW_NUMBER 함수를 각각 이용해 employees 테이블 직원이 속한 department_id 안에서 salary 값이 높은 순서대로 순위를 매겨 출력해 보세요.

SELECT A.employeeid,
                A.department_id,
                B.department_name,
                salary,
                RANK()                 OVER(PARTITION BY A.department_id ORDER BY salary DESC) RANK급여,
                DENSERANK()  OVER(PARTITION BY A.department_id ORDER BY salary DESC) DENSE_RANK급여,
                ROWNUMBER() OVER(PARTITION BY A.department_id ORDER BY salary DESC) ROW_NUMBER급여
FROM employees A, departments B
WHERE A.department_id = B.department_id
ORDER BY B.department_id, A.salary DESC;

자료출처: 모두의 SQL

1. 변환 함수

• 데이터 값의 데이터 타입을 변환할 때 사용
• 암시적 변환 : 오라클 데이터베이스 시스템에 의해 자동으로 변환
• 명시적 변환 : 사용자에 의해 수동으로 변환

2. 자동 데이터 타입 변환

• 자동 데이터 타입 변환 유형

(1) 자동 베이터 타입 변환 사례

SELECT 1 + ‘2’
FROM DUAL;

3. 수동 데이터 타입 변환

• 수동 데이터 타입 변환 함수

4. 날짜 및 시간 형식 변환하기

• TO_CHAR

  TO_CHAR(날짜 데이터 타입, ‘지정 형식’)

SELECT TO_CHAR(SYSDATE, ‘CC’)
                TO_CHAR(SYSDATE, ‘YYYY’)
                TO_CHAR(SYSDATE, ‘MM’)
                TO_CHAR(SYSDATE, ‘MON’)
                TO_CHAR(SYSDATE, ‘YYYYMMDD’) 응용적용1,
                TO_CHAR(TO_DATE(‘20171008’), ‘YYYYMMDD’) 응용적용2
FROM dual;

SELECT TO_CHAR(SYSDATE, ‘HH:MI:SS PM’) 시간형식,
                TO_CHAR(SYSDATE, ‘YYYY/MM/DD HH:MI:SS PM’) 날짜와시간조합
FROM dual;

SELECT TO_CHAR(SYSDATE, ‘HH-MI-SS PM’) 시간형식,
                TO_CHAR(SYSDATE, ‘ “날짜:” YYYY/MM/DD “시각:” HH:MI:SS PM’) 날짜와시각표현
FROM dual;

5. 숫자 형식 변환하기

TO_CHAR(숫자 데이터 타입, ‘지정 형식’)

TO_NUMBER(number)

• 숫자 타입의 문자열을 숫자 데이터 타입으로 변환하는 함수
• 출력 결과 변하지 않음, 데이터 타입만 변함

SELECT TO_NUMBER(‘123’)
FROM dual;

TO_DATE(문자열, ‘지정 형식’)

• 날짜 문자열을 명시된 날짜로 변환하는 함수

SELECT TO_DATE(‘20200713’, ‘YYMMDD’)
FROM dual;

자료출처: 모두의 SQL

1. 날짜 타입 함수

Date + Number : 날짜에 일수를 더함, Date 값을 반환
Date - Number : 날짜에 일수를 뺌, Date 값을 반환
Date - Date : 날짜에서 날짜를 뺌, 일수를 반환
Date + Number / 24 : 날짜에 시간을 더할 때는 시간을 24로 나눠서 날짜에 더함, Date 값을 반환

(1) 오늘 날짜와 시간, 오늘날짜에서 1을 더한 값, 1을 뺀 값, 2017년 12월 2일에서 2017년 12월 1일을 뺀 값, 오늘 날짜에서 13시간을 더한 값 출력하기

TO_CHAR : 문자 변환 함수, SYSDATE의 시간까지 출력하기 위해 사용함
SYSDATE : 시스템의 현재 날짜와 시간을 반환하는 함수

SELECT TO_CHAR(SYSDATE, ‘YY/MM/DD/HH24:MI’) 오늘날짜,
                SYSDATE + 1 더하기1,
                SYSDATE - 1 빼기1,
                TO_DATE(‘20171202’)-TO_DATE(‘20171201’) 날짜빼기,
                SYSDATE + 13/24 시간더하기
FROM DUAL;

2. MONTHS_BETWEEN : 두 날짜 사이의 개월 수 계산하기

MONTHS_BETWEEN(날짜, 날짜)

(1) employees 테이블에서 department_id가 100인 직원에 대해 오늘 날짜, hire_date, 오늘 날짜와 hire_date 사이의 개월 수를 출력하세요.

SELECT SYSDATE, hire_date, MONTHS_BETWEEN(SYSDATE, hire_date) 적용결과
FROM employees
WHERE department_id = 100;

3. ADD_MONTHS : 월에 날짜 더하기

ADD_MONTHS(날짜, 숫자)

(1) employees 테이블에서 employee_iod가 100과 106 사이인 직원의 hire_date에 3개월을 더한 값, hire_date에 3개월을 뺀 값을 출력하세요.

SELECT hiredate,
                ADD_MONTHS(hire_date, 3) 더하기적용결과,
               ADDMONTHS(hire_date, -3) 빼기적용결과
FROM employees
WHERE employee_id BETWEEN 100 AND 106;

4. NEXT_DAY : 돌아오는 요일의 날짜 계산하기

NEXT_DAY(날짜, ‘요일’ or 숫자)

(1) employees 테이블에서 employee_id가 100과 106 사이인 직원의 hire_date에서 가장 가까운 금요일의 날짜가 언제인지 문자로 지정해서 출력하고, 숫자로도 지정해서 출력하세요.

SELECT hiredate,
                NEXT_DAY(hire_date, ‘금요일’) 적용결과문자지정,
                NEXTDYA(hire_date, 6) 적용결과숫자지정
FROM employees
WHERE employee_id BETWEEN 100 AND 106;

5. LAST_DAY : 돌아오는 월의 마지막 날짜 계산하기

LAST_DAY(날짜)

(1) employees 테이블에서 employee_id가 100과 106 사이인 직원의 hire_date를 기준으로 해당 월의 마지막 날짜를 출력해 보세요.

SELECT hire_date,
                LAST_DAY(hire_day)
FROM employees
WHERE employee_id BETWEEN 100 AND 106;

6. ROUND, TRUNC : 날짜를 반올림하거나 절삭하기

ROUND or TRUNC(날짜, 지정 값)

(1) employees 테이블에서
SELECT hire_date,
                ROUND(hire_date, ‘MONTH’) 적용결과_ROUND_M,                 ROUND(hire_date, ‘YEAR) 적용결과_ROUND_Y,
                TRUNC(hire_date, ‘MONTH’) 적용결과_TRUNC_M,
                TRUNC(hire_date, ‘YEAR’) 적용결과_TRUNC_Y
FROM employees
WHERE employee_id BTWEEN 100 AND 106;

자료출처: 모두의 SQL

1. 숫자 타입 함수
(1) 숫자 함수의 종류

ROUND : 숫자를 반올림한다. 0이 소숫점 첫째 자리다.
TRUNC : 숫자를 절삭한다. 0이 소수점 첫째 자리다.
MOD : 나누기 후 나머지를 구한다.
CEIL : 숫자를 정수로 올림한다.
FLOOR : 숫자를 정수로 내림한다.
SIGN : 양수(1), 음수(-1), 0인지를 구분하여 출력한다.
POWER : 거듭제곱을 출력한다.
SQRT : 제곱근을 출력한다.

2. ROUND : 숫자 반올림하기

ROUND(숫자 or 열 이름, 반올림할 자리 값)

(1) employees 테이블에서 salary를 30일로 나눈 후 나눈 값의 소숫점 첫째자리, 소수점 둘째 자리, 정수 첫째 자리에서 반올림한 값을 출력하세요.

SELECT salary,
                salary/30 일급,
                ROUND(salary/30, 0) 적용결과0,
                ROUND (salary/30, 1) 적용결과1,
                ROUND(salary/30, -1) 적용결과MINUS1
FROM    employees;

3. TRUNC:숫자 절삭하기

TRUNC(숫자 or 열 이름, 절삭할 자리 값)

(1) employees 테이블에서 salary를 30일로 나누고 나눈 값의 소수점 첫째 자리, 소수점 둘째 자리, 정수 첫째 자리에서 절삭하여 출력하세요.

SELECT salary
                salary/30 일급,
                TRUNC(salary/30, 0) 적용결과0,
                TRUNC (salary/30, 1) 적용결과1,
                TRUNC (salary/30, -1) 적용결과MINUS1
FROM employees;

자료출처: 모두의 SQL

함수란?

• 미리 정의된 기능을 통해 데이터를 좀 더 편리하게 조작할 수 있도록 해줍니다.
• 단일 행 함수 : 한번에 하나의 데이터를 처리하는 함수
• 그룹 함수 : 여러 건의 데이터를 동시에 처리하는 함수

1. 문자 타입 함수

(1) 문자 함수의 종류

LOWER : 값을 소문자로 변환한다.
UPPER : 값을 대문자로 변환한다.
INITCAP : 첫 번째 글자만 대문자로 변환한다.
SUBSTR : 문자열 중 일부분을 선택한다.
REPLACE : 특정 문자열을 찾아 바꾼다.
CONCAT : 두 문자여릉ㄹ 연결한다(|| 연산자와 같다).
LENGTH : 문자열의 길이를 구한다.
INSTR : 명명된 문자의 위치를 구한다.
LPAD : 왼쪽부터 특정 문자로 자리를 채운다.
RPAD : 오른쪽부터 특정 문자로 자리를 채운다.
LTRIM : 주어진 문자열의 왼쪽 문자를 지운다.
RTRIM : 주어진 문자열의 오른쪽 문자를 지운다.

2. LOWER, UPPER, INITCAP : 데이터 값을 대소문자로 변환하기

(1) employees 테이블에서 last_name을 소문자와 대문자로 각각 출력하고, email의 첫 번째 문자는 대문자로 출력하세요.

SELECT last_name,
               LOWER(last_name) LOWER적용,
               UPPER(last_name) UPPER적용,
               email,
               INITCAP(email) INITCAP적용
FROM employees;

3. SUBSTR : 지정한 길이만큼 문자열 추출하기

SUBSTR(‘문자열’ or 열 이름, 시작위치, 길이)

(1) employees 테이블에서 job_id 데이터 값의 첫째 자리부터 시작해서 두 개의 문자를 출력하세요.

SELECT job_id, SUBSTR(job_id, 1, 2) 적용결과
FROM employees;

4. REPLACE : 특정 문자를 찾아 바꾸기

REPLACE(‘문자열’ or 열 이름, ‘바꾸려는 문자열’, ‘바뀔 문자열’)

(1) employees 테이블에서 job_id 문자열 값이 ACCOUNT면 ACCNT로 출력하세요.

SELECT job_id, REPLACE(job_id, ‘ACCOUNT’, ‘ACCNT’)
FROM employees;

5. LPAD, RPAD : 특정 문자로 자릿수 채우기

LPAD(‘문자열’ or 열 이름, 만들어질 자릿수, ‘채워질 문자’)

(1) employees 테이블에서 first_name에 대해 12자리의 문자열 자리를 만들되 first_name의 데이터 값이 12자리보다 작으면 왼쪽에서부터 *를 채워서 출력하세요.

SELECT first_name, LPAD(first_name, 12, ‘*‘) LPAD적용결과
FROM employees;

6. LTRIM, RTRIM : 특정 문자 삭제하기

LTRIM(‘문자열’ or 열 이름, ‘삭제할 문자’)

(1) employees 테이블에서 job_id의 데이터 값에 대해 왼쪽 방향부터 ‘F’문자를 만나면 삭제하고 또 오른쪽 방향부터 ‘T’문자를 만나면 삭제해 보세요.

SELECT job_id,
               LTRIM(job_id, ‘F’) LTRIM적용결과,
               RTRIM(job_id, ‘T’) RTRIM적용결과
FROM employees;

7. TRIM : 공백 제거하기

TRIM(‘문자열’ or 열 이름)

SELECT ‘start’||TRIM(‘ - space - ‘)||’end’ 제거된_공백
FROM dual;

• dual 테이블 : dummy라는 하나의 열과 하나의 ‘X’테이블 값을 갖고 있는 테이블
• 임의의 값을 알고자 하거나 특정 테이블을 참고하지 않아도 될 때 유용함
• 앞의 예처럼, 단순히 지정 문자를 출력하거나 오늘의 날짜를 알고 싶을 때 사용

자료출처: 모두의 SQL

함수

• 반복되는 코드를 묶음으로 효율적인 코드를 작성하도록 해주는 기능
• 기본 함수
• 파라미터와 아규먼트
• 리턴
• args, *kwargs
• docstring
• scope
• inner function
• lambda function
• Map, Filter, Reduce
• Decorlator

1. 기본 함수

• 함수의 선언과 호출

  1 2 3 4 5 6 7 8

  # 함수선언 def grade(point): # def : 예약어, 함수이름 : grade, 파라미터 : point if point >= 90: print("A") elif point >= 80: print("B") else: print("C")

  1 2	# 함수호출 grade(88) # 함수이름(point로 넘겨줄 값을 입력)

2. 파라미터와 아규먼트

• 파라미터: 함수를 선언할 때 호출하는 부분에서 보내주는 데이터를 받는 변수
• 아규먼트: 함수를 호출할 때 함수에 보내주는 데이터

1
2
3

def plus(num1, num2): # 파라미터
    print(num1 + num2)
plus(1, 2) # 아규먼트

1
2
3

def plus(num1, num2=10): # 디폴트 파라미터
    print(num1 + num2)
plus(1, 2) # 아규먼트

1
2
3

def plus(num1, num2=10, num3=20): # 디폴트 파라미터
    print(num1 + num2 - num3)
plus(1, 2) # 아규먼트

• 키워드 아규먼트 : 특정 파라미터를 지정해서 넣고 싶을 때 사용

  1	plus(3, num3=100) # 키워드 아규먼트

3. 리턴

• 함수를 실행한 결과를 저장하고 싶을 때 사용합니다.
• 함수에서 return 코드가 실행되면 무조건 함수가 종료됩니다.
• return

  1 2 3 4 5

  def plus(num1, num2): print(num1 + num2) result = plus(1, 2) print(result)

  1 2 3 4 5 6

  def plus(num1, num2): print(num1 + num2) return num1 + num2 result = plus(1, 2) print(result)

  1 2 3 4 5 6 7 8 9

  def grade(point): # def : 예약어, 함수이름 : grade, 파라미터 : point if point >= 90: return "A" elif point >= 80: return "B" else: return "C" grade(90)

  1 2 3 4 5 6 7

  def passornot(result): pass_ = "" if result == "A" or result == "B": return "PASS" else: return "FAIL" passornot("A")

  1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14

  def grade(point): # def : 예약어, 함수이름 : grade, 파라미터 : point if point >= 90: return "A" elif point >= 80: return "B" else: return "C" def passornot(result): pass_ = "" if result == "A" or result == "B": return "PASS" else: return "FAIL"

  1 2	# 함수 호출하기 passornot(grade(98))

  1 2 3 4 5

  # 함수에서 return 코드가 실행되면 무조건 함수가 종료됩니다. def echo(msg): if msg == 'quit': return print(msg)

4. args, *kwargs

• 함수를 호출할 때 아규먼트와 키워드 아규먼트의 갯수를 특정지을 수 없을 때 사용

  1 2 3 4 5 6 7

  # 갯수에 상관없이 모든 아규먼트를 더해주는 함수 def plus(*args): print(type(args), args) return sum(args) # 함수 호출 plus(1, 2, 3, 4, 5)

  1 2 3 4 5 6 7 8

  # 키워드가 있는 아규먼트 def plus(*args, **kwargs): print(type(args), args) print(type(kwargs), kwargs) return sum(args) + sum(kwargs.values()) # 함수 실행 plus(1, 2, 3, 4, 5, num1=6, num2=7)

  1 2 3 4 5

  def func(num1, num2, num3): return num1 + num2 + num3 data = [1, 2, 3] func(*data) # func(1, 2, 3)

  1 2 3 4 5

  def func(num1, num2=10, num3=20): return sum(num1) + num2 + num3 data = [1, 2, 3] func(data) # func([1, 2, 3])

  1 2 3 4 5

  def func(num1, num2, num3): return num1 + num2 + num3 data = [1, 2, 3] func(*data) # func(1, 2, 3)

  1 2 3 4 5 6 7

  def func(num1, num2, num3): return num1 + num2 + num3 data = { "num2": 100, "num3": 200, } func(1, **data) # func(1, num2=100, num3=200)

• 문장을 입력받아서 문법에 맞도록 결과를 출력하는 코드를 작성
• 마지막 문자는 . 이 있을수도 있고 없을수도 있습니다.
• 논리적인 문제해결 순서 -> 코드로 변경
• str.upper(), str.lower(), offset index [], str.add(문자열 덧셈)
• python IS the best Language
• python IS the best Language.
• Python is the best lagnuage.

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  # 1. 문자열 입력받기 sentence = input('input sentence : ') # 2. 모두 소문자로 변경 result = sentence.lower() # lower함수는 리턴이 있는 함수이므로 result에 저장 # 3. 가장 앞글자를 대문자로 변경 result = result[0].upper() + result[1:] # 가장 앞글자 + 나머지 글자 # 4. 마지막 문자가 .인지 확인해서 .이 아니면 .을 추가 if result[-1] != ".": result += "." result

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  # 6자리의 로또번호를 생성하는 코드를 작성하세요. # 6자리의 번호는 중복이 없어야 합니다. # 문자열, 숫자, 리스트 # while, not in, in, list.append(), break, len(), list.sort() # 문제가 조금 복잡하면 간단한 기능부터 구현하고 업데이트를 하는 방법으로 해결 # 랜덤한 숫자 6개 출력 -> 숫자가 중복되지 않는 코드를 추가 lotto = [] # 랜덤한 숫자 6개를 while문을 사용해서 작성 while True: num = random.randint(1, 45) # 숫자를 추가할 때 lotto 리스트에 중복되는 숫자가 없으면 추가 if num not in lotto: lotto.append(num) if len(lotto) >= 6: lotto.sort() break lotto

5. docstring

1
2
3
4

# 한줄로 작성
def echo(msg):
    "echo print msg"
    print(msg)

1
2
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5
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10
11

def echo(msg):
    """
    echo func return its input agument
    The operation is:
        1. print msg parameter
        2. return msg parameter
    param : mag : str
    return : str
    """
    print(msg)
    return msg

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# docstring 확인 방법
echo?

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echo??

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help(echo)

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print(echo.__doc__)

6. Scope 범위

• 함수 안에서 선언되는 변수와 함수 밖에서 선언되는 변수의 범위가 다릅니다.
• global(전역), local(지역)
• 전역영역에 선언되어있으면 함수가 실행될 때 전역영역의 변수를 가져다 사용합니다.
• 지역영역에 선언되어있으면 함수가 실행될 때 지역영역의 변수를 가져다 사용합니다.
• 메모리를 덜 잡아먹기 때문에 로컬영역에서 선언할 수 있으면 로컬에서 선언하는 것이 좋습니다.

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# global
gv = 10 

def echo():
    print(gv)

echo()

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# local
gv = 10 

def echo():
    gv = 100
    print(gv)

echo() # 100
gv # 10

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gv = 10 

def echo():
    global gv
    gv=100
    print(gv)

echo()
gv # 100

7. inner function

• 함수가 지역영역에 선언, 함수 안에 함수가 선언

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  def outer(a, b): def inner(c, d): return c + d return inner(a, b)

  1	outer(1, 2) # 3

  1	inner(2, 3) # 오류발생 : 전역영역에서 지역영역의 함수를 사용하려 했기 때문입니다. 지역영역에 선언된 함수이므로 지역영역에서만 사용할 수 있습니다.

inner함수 = 익명함수라고 부릅니다. 전역영역에서 가져다 사용할 수 없는 함수이기 때문입니다.

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# 지역영역의 함수 사용하기
def outer(a, b):
    
    def inner(c, d):
        print(a, b)
        return c + d
    
    return inner # 리턴을 변경시켜주고

outer(1, 2)(3, 4) # inner(3, 4)

8. callback function

• 함수를 아규먼트, 파라미터로 설정해서 사용하는 것을 의미합니다.

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  def calc(func, a, b): # code a **= 2 b **= 2 return func(a, b) def plus(a, b): return a + b def minus(a, b): return a - b

  1 2	# 덧셈 calc(plus, 1, 2)

  1 2	# 뺄셈 calc(minus, 1, 2)

9. lambda function

• 파라미터를 간단한 계산으로 리턴되는 함수 : 삼항연산

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  def plus(a, b): # 파라미터 return a + b # 리턴 # lambda 파라미터: 리턴 plus2 = lambda a, b: a + b

  1	plus2(2, 3)

  1	calc(lambda a, b: a + b, 4, 5)

10. Map, Filter, Reduce

• map: 순서가 있는 데이터 집합에서 모든 값에 함수를 적용시킨 결과를 출력
• 아규먼트로 func(함수), *iterable을 받음
• iterable 한 데이터에 함수를 각 요소마다 모두 적용시킨 결과 데이터를 만들고 싶을 때 사용합니다.
• map(func, ls1, ls2) : ls(iterable한 데이터)가 여러개 올 수 있습니다.

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ls = [1, 2, 3, 4]

def odd_even(num):
    return 'odd' if num % 2 else 'even'

odd_even(3), odd_even(4)

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list(map(odd_even, ls)) # 함수, 리스트를 넣음

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# input 함수로 구분자는 " "으로 여러개의 숫자를 입력 받습니다. 
# str.split(" ")리스트로 만들고
# 만들어진 리스트의 값들을 int로 형변환
datas = input("insert numbers : ") # 10 20 30 40 50 40 30 20 10
result = datas.split(" ")
result
``` 
```python
result = list(map(int, result))
result

10-2. Filter

• Filter : 리스트 데이터에서 특정 조건에 맞는 value만 남기는 함수
• filter(func, ls) : ls(iterable한 데이터)가 1개밖에 못옵니다.
• True, False로 만듭니다.
• func is True인 것만 리턴합니다.

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  ls = range(10) # 홀수만 출력 list(filter(lambda data: True if data % 2 else False, ls))

10-3. Reduce

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

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  from functools import reduce # import 해야 사용 가능합니다. ls = [3, 1, 2, 4, 5] # ((((1+2)+3)+4)+5) # 파라미터가 반드시 2개여야 함 reduce(lambda x, y: x + y, ls)

10. Decorlator

• 함수에서 코드를 바꾸지 않고 기능을 추가하거나 수정하고 싶을 때 사용하는 문법

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  def a(): code_1 code_2 code_3 def b(): code_1 code_4 code_3

데코레이터의 사용

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def c(func): # 2. func으로 def a()이 들어옴 

    def wrapper(*args, **kwargs): # inner func 
        code_1 # 4. 코드가 실행됨
        result = func(*args, **kwargs) # 5. 코드가 실행됨
        code_3 # 6. 코드가 실행됨
        return result # 7. 반환함

    return wrapper # 8. 반환함

@c # 1. def c라는 함수가 실행이 됨, code_1, code_3 기능이 적용됨, code_1, 3, 2가 실행됨
def a(): # def a라는 함수가 wrapper 함수로 변경됨
    code_2 # 3. code_2 가 실행됨

@c # code_1, code_3 기능이 실행됨, 결과적으로 code_1, 3, 4가 실행됨
def b(): # b라는 함수가 wrapper 함수로 변경됨
    code_4

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# a
def plus(a, b):
    print("start")                                   # code_1
    result = a + b                                  # code_2
    print("result : {}".format(result)) # code_3
    return result

# b
def minus(a, b):
    print("start")                                   # code_1
    result = a - b                                   # code_4
    print("result : {}".format(result)) # code_3
    return result

# c : code_1, cod_3을 묶어주는 데코레이션 함수
def disp(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print("start")                                   # code_1
        result = func(*args, **kwargs)   # code_2, code_4
        print("result : {}".format(result)) # code_3
        return result
    return wrapper

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@disp
def plus(a, b):
    result = a + b                          # code_2
    return result
plus(1, 2)

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# 함수의 실행 시간을 출력하는 데코레이터 함수를 작성하세요. 
import time


def timer(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()         # code 1
        result = func(*args, **kwargs)   # code 2, code 4
        end_time = time.time()           # code 3
        print("running time : {}".format(end_time - start_time)) # code 3
        return result
    return wrapper

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@timer
def test1(num1, num2):
    data = range(num1, num2+1)
    return sum(data)

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@timer
def test2(num1, num2):
    result = 0
    for num in range(num1, num2+1):
        result += num
    return result

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test1(1, 100000)

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test2(1, 100000)

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# 패스워드를 입력받아야 함수가 실행되도록하는 데코레이터 작성
def check_password(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        pw = 'dss12'
#         datas = [
#             {'id': 'test', 'pw': '1234'},
#             {'id': 'test2', 'pw': '12345'}
#         ]
        # check password
        input_pw = input('insert pw : ')
        if input_pw == pw:
            result = func(*args, **kwargs)
        else:
            result = 'not allow!'
        return result
    return wrapper

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@check_password
def plus(a, b):
    return a + b

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plus(1, 2)

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@check_password
def lotto_func():
    lotto = []
    while True:
        number = random.randint(1, 45)
        if number not in lotto:
            lotto.append(number)
        if len(lotto) >= 6:
            lotto.sort()
            break
    return lotto

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lotto_func()

join()

• 리스트로 되어있는 데이터를 특정 문자열을 구분자로 사용해서 하나의 문장으로 만들어주는 함수

  1 2	ls = ['python', 'is', 'good'] " ".join(ls)

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  # pandas dataframe import pandas as pd df = pd.DataFrame([ # DataFrame : class {"name": "jin", "age": 20}, {"name": "andy", "age": 21}, ]) df

id, pw 카운트 함수, 1. zip함수를 이용하는 방법

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ls = ['a', 'b', 'c']
print(list(range(len(ls))))
print(list(zip(range(len(ls)), ls)))
for idx, data in list(zip(range(len(ls)), ls)):
    print(idx, data)

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user_datas = [
    {'user': 'test', 'pw': '1234', 'count': 0},
    {'user': 'python', 'pw': '5678', 'count': 0},
]

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# user_data를 입력받아서 아이디와 패스워드를 체크하는 데코레이터 함수를 코드로 작성하세요. 
# 로그인 될 때마다 count를 1씩 증가
def need_login(func):
    def wrapper(*args, **kwargs): # inner function 만듬
        # 아아디 패스워드 입력
        user, pw = tuple(input("insert user pw : ").split(' ')) # user와 pw 나눈 후 tuple로 변환
        
        # 존재하는 아이디와 패스워드 확인
        for idx, user_data in zip(range(len(user_datas)), user_datas): # 카운트하기 위해 몇 번째 데이터인지 확인필요       
            if (user_data['user'] == user) and (user_data['pw'] == pw):
                user_datas[idx]['count'] += 1 # 유저 데이터의 인덱스에서 카운트를 1씩 증가 시킴          
                # 함수 실행
                return func(*args, **kwargs) # wrapper 함수 종료, 결과값 출력          
        return "wrong login data!"
    return wrapper

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@need_login
def plus(num1, num2):
    return num1 + num2

plus(1, 2)

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user_datas

2. enumerate함수를 이용하는 방법

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list(enumerate(user_datas))

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# user_data를 입력받아서 아이디와 패스워드를 체크하는 데코레이터 함수를 코드로 작성하세요. 
# 로그인 될 때마다 count를 1씩 증가
def need_login(func):
    def wrapper(*args, **kwargs): # inner function 만듬
        # 아아디 패스워드 입력
        user, pw = tuple(input("insert user pw : ").split(' ')) # user와 pw 나눈 후 tuple로 변환
        
        # 존재하는 아이디와 패스워드 확인
        for idx, user_data in enumerate(user_datas): # 카운트하기 위해 몇 번째 데이터인지 확인필요       
            if (user_data['user'] == user) and (user_data['pw'] == pw):
                user_datas[idx]['count'] += 1 # 유저 데이터의 인덱스에서 카운트를 1씩 증가 시킴          
                # 함수 실행
                return func(*args, **kwargs) # wrapper 함수 종료, 결과값 출력          
        return "wrong login data!"
    return wrapper

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@need_login
def plus(num1, num2):
    return num1 + num2

plus(1, 2)

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user_datas