멋쟁이 자습서

파이썬 실습 3 (커피 머신 만들기)

quapo — Wed, 19 Apr 2023 12:17:14 +0900

파이썬 예제로 커피머신을 만들어 볼 것이다.

먼저 커피머신을 만드는데 필요한 정보로

1. 커피를 만드는 데 물, 우유, 원두가 필요하다.

2. 커피머신은 에스프레소, 라떼, 카푸치노 3가지를 만들 수 있다.

3. 소비자는 동전을 넣는다.

4. 금액이 충분하면 커피를 준다.

5. 잔액이 있다면 환불해 준다.

	에스프레소	라떼	카푸치노
물	50	200	250
커피	18	24	24
우유		150	100
가격	900	1350	2100

먼저 위의 표를 이용해 메뉴 정보를 만들어 보자

메뉴 안에 에스프레소, 라떼, 카푸치노를 넣고

각각의 커피 종류 안에 재료와 값을 넣어 주었다.

그 뒤 자판기 속의 재고를 저장해 주고 번 돈을 저장할 변수를 만들어 주었다.

이제 자판기 역할을 할 함수들을 만들어 주도록 하자

먼저 커피를 주문했다면 재고를 계산하는 메소드와

재고가 부족해 판매되지 않았다면 원래 재고로 되돌리는 메소드를 구현해보자.

이번엔 동전 갯수에 따라 소비자가 넣은 금액을 계산하는 메소드를 만들어보자!

입력한 금액을 변수에 저장해서 반환한다.

이제 반환된 금액을 이용해 커피 판매 가격과 비교하여 결제가 가능한지에 대한 메소드를 만들어보자

금액이 충분하다면 커피를 주고, 번돈을 계산하고

부족하다면 금액이 부족하다고 말한다.

만약 잔돈이 있다면 그 값을 환불해준다.

이제 자판기의 재고가 충분하다면 커피머신을 작동시키고

그렇지 않다면 커피머신 작동을 중지시키는 메소드를 만들어 보자

이제 모든 메소드들을 만들었다.

위에서 만든 메소드들을 종합하여 커피머신을 작동 해보자.

report를 입력하면 현재 자판기 재고까지 나타내보자

이제 금액에 맞게 주문하면 커피가 나오고

그 다음 주문을 했을 때 재고가 부족해 커피머신이 종료 된다는 걸 알 수 있다.

지도교수 경남정보대학교 김자윤 교수님

파이썬 OpenCV 라이브러리를 사용해보자 2

quapo — Tue, 18 Apr 2023 12:25:37 +0900

이번에는 OpenCV를 이용해 띄운 윈도우 창의 크기와 위치를 설정해볼 것이다.

먼저 OpenCV를 임포트 한 뒤 사진을 불러오자

이제 창을 생성하고 resizeWindow() 메서드를 이용해 크기를 설정 해줄 것 이다.

resizeWindow("창이름", width , height)를 설정하고,

imshow()를 이용해 윈도우 창에 사진을 불러온 다음

destroyAllWindow()를 이용해 윈도우 화면을 제거하면 된다.

실행을 하면

원하는 크기의 창에 사진을 띄울 수 있다.

이번엔 위치를 설정해보자

이미지가 윈도우 화면을 벗어났을 때 사용할 수 있다.

이 때는 moveWindow("창이름", x축, y축)메소드를 이용하면 된다.

위의 코드애서 moveWindow() 메서드를 추가한 뒤 실행하면

위에서 100px, 좌측에서 100px 띄워져서 출력되는 창을 볼 수 있다.

파이썬 openCV 라이브러리를 사용해보자1

quapo — Tue, 18 Apr 2023 10:13:31 +0900

Open CV는 라이브러리 중 하나로 영상 처리 또는 영상 인식 관련 소스들을 모아놓은 라이브러리다.

Intel에서 2000년에 수학적인 기능들과 영상 처리 관련 기능들을 라이브러리로 제작하여 공개했다.

먼저 OpenCV를 설치해보자

나는 아나콘다3로 주피터노트북을 사용하기 때문에 anaconda prompt를 관리자 권한으로

실행해서 명령어를 입력했다. 이 때 이렇게 다운하지 않고 코딩하면

no module named 'cv2' 라고 실행오류가 날 수 있다.

프롬프트 창이 뜨면 openCV를 다운해보자

pip install opencv-python

을 입력하면 다운로드를 할 수 있다.

이제 코딩 실습을 해보도록 하자

먼저 다른 라이브러리와 마찬가지로 임포트 해주어야 한다.

먼저 그림을 불러와보자

imread('파일경로/파일이름,파일읽기방식') 함수를 통해 그림을 불러올 수 있다.

여기서 파일 읽기 방식은 0을 입력하면 흑백, 1은 컬러, 2는 반전이다.

이런식으로 경로와 사진명을 입력해주면 된다.

img 변수에 일단 이미지를 저장했다.

이제 그림창을 생성해서 출력해보자!

namedWindow() 메소드를 이용해 만들수 있다.

cv2.namedWindow('창 이름', 창크기)을 입력한다.

그 뒤 cv2.imshow('창이름', 출력할 이미지객체) 를 입력하고

cv2.waitKey(0) 그림창을 닫는 메소드까지 입력한뒤 실행해보자

뒤의 숫자는 기다리는 초를 입력하는데

3초뒤 꺼지게 하기 위해서는 cv2.waitKey(3000)을 입력하면 된다.

그럼 화면과 같이 새로운 윈도우창에 그림이 뜨는걸 확인할 수 있다.

그럼 waitKey메소드값을 3000을 주고 3초뒤에 꺼지게 해보자

윈도우 창을 제거하는 메소드인 destroyAllWindows()를 추가해주고 실행해보자

그럼 3초뒤에 윈도우창이 자동으로 꺼지는걸 확인할 수 있다.

파이썬 실습 2 (개발자 현황 분석)

quapo — Sun, 16 Apr 2023 17:15:20 +0900

개발자를 꿈꾸다 보니 개발자들이 어떤 언어를 쓰고 나이대는 어떻게

분포되어 있는지 알아보고싶었다.

이번에 데이터파일은 stackoverflow에서 가져왔는데

모든 개발자가 설문에 참여한 것도 아니기 때문에 정확성은 조금 떨어질 것 같다.

먼저 데이터를 가져와보자

https://insights.stackoverflow.com/survey

Stack Overflow

Use Stack Overflow Insights and get information required to understand, reach, and attract developers.Improve tech hiring, recruiting, developer marketing, and and planning initiatives.

insights.stackoverflow.com

바로 2022년도 CSV 파일을 다운할 수 있는 링크가있다

다운한 파일의 압축을 풀어준 뒤 폴더 그대로 개발을 공부할 폴더에 넣어줬다.

이제 준비는 완료됐다. 분석 하러 가보자

데이터를 가져온 것을 볼 수 있다.

이 때, 읽어올 파일의 폴더명과 파일명을 잘 입력해야 한다. 오타가 있거나 경로가 잘못 되었다면

가져오지 못하기 때문에 꼭 본인이 넣은 경로 위치를 잘 보고 작성 해야된다.

데이터의 형태를 먼저 파악해보기 위해 head() 함수를 써서 확인 해봤다.

이제 필요한 열만 선별해서 가져올 것이다.

이번에 선별해서 가져올 칼럼들은

Age - 나이

Country - 국가

LanguageHaveWorkedWith - 다룰줄 아는 프로그래밍 언어

LearnCode - 프로그래밍을 배운 방법

을 가져와보자

잘 가져왔다면 이제 응답자들의 연령대를 가져와 중복된 값을 삭제하고 유일 데이터를 출력하는

메서드 drop_duplicates() 를 사용해서 출력하자

연령대 별로 가져왔다.

이번엔 같은 연령대 개발자를 그룹화해보자!

값을 가져왔으니 이제 시각화 해보자

여기서는 막대그래프로 분포도를 시각화 하는게 꺾은선그래프보다 더 효율적일 것이다.

plot.bar()를 이용해 막대그래프로 만들어 보자

선택한 연령대 별 의 데이터를 보기엔 수평그래프가 더 좋아보인다.

수평그래프로 그리고 싶다면 horizontal의 앞글자를 따 plot.barh()로 h만 붙혀주면 된다

또 이렇게 보니 나이 순 별로 정렬하고 싶어졌다.

그럴 땐 먼저 현재 색인 정보를 알아야 한다.

이제 이 색인 정보들을 reindex()를 통해 다시 정렬 해 주었다.

드디어 다 했다.....

이제 그래프를 이용해 시각화 해볼 시간이다.

이렇게 훨씬 보기 좋아지게 완성 되었다..

확실히 18~ 44세 까지 많은 분포도를 차지 했다는 걸 알 수 있다.

이번엔 국가별 개발자 수를 시각화 해보고 싶다.

먼저 데이터에서 groupby()를 이용해 Country를 가져왔다.

그리고 이번엔 파이그래프로 보려고 했다.

정말 별로다.

그래서 그래프에 표현할 나라의 수를 15개로 조정해서 그려야겠다.

이 때는 nlargest() 함수를 사용하면 상위의 원하는 갯수까지만 가져올 수 있다.

이제 다시 파이그래프로 시각화 해보자 이번에는 figsize를 이용해 크기도 조절 해봤다.

훨씬 보기 좋고 간결해졌다. 여기 한국이 없는 이유는 아마도 설문조사에 다들 응하지 않아서 인 것 같다.

아무래도 설문조사를 통해 정보를 받아오기 때문에 공신력이 떨어질 수 밖에 없긴하다..

이번에는 사용해본 프로그래밍 언어를 시각화 해서 보도록 하자!

먼저 추출 했었던 칼럼명을 이용해 추출하자

LanguageHaveWorkedWith - 다룰줄 아는 프로그래밍 언어

; 로 구분되어 있는게 보인다.

이제 이 사용해본 언어 리스트를 ;구분자 기준으로 split()함수를 통해 분리 시키자

배열로 저장된게 보인다.

이제 이 리스트의 항목을 explode() 함수를 이용해 열로 나누어 보자!

나누었으니 이제 언어별로 응답한 수를 계산해보자!

언어별로 몇명이 응답했는지 알 수 있다.

물론 이렇게 표를 봐도 되지만 좀 더 보기 쉽게 파이그래프로 그려보자

파이그래프는 3시부터 반시계 방향으로 돌기 때문에 가장 많이 사용하는 언어는

JavaScript 인것을 알 수 있다.

하지만! 여기서 아쉬운 부분이 있다. 값 마다 몇 퍼센트 인지 알고싶다.

파이그래프에서 백분율을 표기하기 위해서는 autopct속성을 사용하면 된다.

이렇게 백분율을 표기해보니 훨씬 보기 좋은 것 같다.

파이썬 실습 1 (코로나 확진자 변화 분석)

quapo — Sun, 16 Apr 2023 15:38:32 +0900

파이썬으로 많은 데이터들을 보기 쉽게 정리해서 시각화 해보도록 하자!

우선 데이터를 가져와서 그 데이터를 기반으로 보아야 하기 때문에

공신력이 있는 자료를 가져오는 것이 중요하다!

나는 owid(https://ourworldindata.org/coronavirus)에서 데이터를 받아와서 사용했다.

사이트에 접속해보면 Download Dataset이 보일것이다.

클릭 하면 깃허브사이트로 넘어가는데 밑으로 조금만 내리다 보면

Download our complete COVID-19 dataset 옆에 CSV | XLSX | JSON 이 보인다.

여기서 CSV파일을 다운했다.

이제 이 파일의 경로를 내가 공부하는 폴더로 옮겨줄것이다.

일단 다운로드 파일로 가서 받은 csv 파일을 복사해서

내가 공부하고 있는 파일로 바로 옮겨줬다.

이유는 경로 지정할 때 착오가 없게 하기 위해 바로 붙여넣었다.

이제 데이터도 받아왔으니 실습을 해보자!

우선 데이터 분석을 위해 pandas 라이브러리를 임포트 하고

csv 파일을 불러오자!

pandas 라이브러리의 read_csv()를 이용해 방금 받아온 파일을 읽어들였다.

읽어들인 데이터는 데이터프레임 타입으로 저장된다.

먼저 데이터프레임 정보를 info()함수를 통해 확인해보자!

총 67개의 칼럼들이 나왔다.

이제 데이터를 확인할 것인데, 간단하게 일부 데이터를 확인하는 방법인

head() - 상위 5개 데이터 확인, tail() - 하위 5개 데이터 확인

함수들을 사용해 보자!

보기 좋은 표로 데이터들을 확인 할 수 있다

그런데 칼럼 수가 67개나 있기때문에 쓸모 없는 데이터들을 없애고 싶다.

이번엔 원하는 열 리스트를 만들어 필터링한 데이터 프레임을 생성해보자!

원하는 열 이름을 리스트에 담아 새로운 데이터 프레임에 저장했더니

내가 원했던 정보들만 출력해주는 데이터 프레임이 생성됐다!

이번엔 원하는 국가의 데이터만 추출한 데이터 프레임을 생성해보자!

일단 여기서 국가를 뜻하는 location의 값을 확인해보자

동일한 국가 이름이 중복되어 표시되는걸 알 수 있다.

이제 데이터에 있는 나라 이름을 하나씩만 출력하려면

데이터의 유일 값을 출력해주는 unique() 함수를 쓰면 된다!

이제 내가 원하는 국가의 데이터명을 찾아보자!

나는 한국과 미국을 알아볼것이다.

한국 = South Korea, 미국 United States

먼저 대한민국 데이터만 추출한 데이터프레임을 생성 할 것이다.

location열의 데이터가 South Korea 인 데이터만 가져올 수 있었다

인덱스 번호가 거슬린다.. 날짜를 인덱스 대신으로 보여줄 수 있을 것 같다.

set_index함수를 이용해 날짜를 인덱스로 설정했더니 훨씬 보기 좋아졌다!

이제 똑같은 방법으로 미국의 데이터도 받아오자!

이번엔 확진자 수만 따로 가져와서 그래프를 그려보자!

total_cases 열의 데이터만 가져와서 시리즈를 생성했다.

이제 두 시리즈를 합쳐 그래프를 그릴 데이터프레임을 생성하자!

칼럼명을 KOR, USA로 정하고 index번호를 위에서 만든 날짜순 데이터프레임을 이용해

설정해줬더니 깔끔한 데이터프레임이 완성 되었다.

이제 plot이라는 시각화 메서드를 사용해 그래프를 그릴건데 꺾은선그래프로 보여주자

한눈에 알아보기 쉬운 그래프가 완성되었다!

그런데! 날짜가 곂쳐 보이는것도 아쉽고 최근 데이터만 가져와서 보고싶다면

슬라이싱을 해서 가져올 수 있다!

일단 날짜가 곂쳐보이는 것은line() 메서드에 속성 rot를 쓰면 되는데 반시계 방향으로 돌아간다.

그리고 2022-01-01 부터 슬라이싱해 가져온것을 볼 수 있다.

하지만 이렇게 데이터를 가져와도 의미가 크게 없는것 같다는 생각이 들었고

인구 비율당 확진자 수를 비교하고 싶다.

우리가 가져온 csv 파일에는 population라는 칼럼이 존재한걸 알 수 있다.

인구를 일단 가져와보자

그래프를 2022-01-01 부터 그릴 것이기 때문에 그 날의 인구를 가져와서 비율을 구해보도록 하자

파이썬의 round함수를 이용해 소숫점 2째짜리수 까지만 보여주도록 했다.

이렇게 비율을 구할 수 있었다!

이제 비율을 적용한 최종 데이터프레임을 만들어 보자

한국 비율을 미국과 같게 하기위해 위에서 구한 rate값을 곱해서 적용해줬다.

이제 이 데이터 프레임을 통해 꺾은선 그래프로 시각화 해보자

아까 위에서 봤던 그래프들과 다르게 비율을 수정해보니 한국의 확진자 비율이 더 크다는것을 알 수 있다.

변화가 컸던 2022년 부터 다시 그래프를 그려보자

이렇게 실습을 해봤는데 필요한 데이터만 끌고와서 데이터를 분석 하니까

원하는 정보를 시각화하여 편하게 알 수 있었고 다른 곳에서도 많이 활용할 수 있을 것 같다.

파이썬 Pandas 라이브러리를 사용해보자

quapo — Sat, 15 Apr 2023 17:33:57 +0900

판다스 라이브러리 데이터 구조

1. 시리즈(Series) : 1차원의 자료구조

- 인덱스를 이용해 값을 얻을 수 있다.

2. 데이터프레임(DataFrame) : 2차원의 자료구조

- 인덱스와 열을 이용해 값을 얻을 수 있다.

먼저 판다스 라이브러리를 임포트 하자

이제 시리즈(1차원의 자료구조) 객체를 생성해보자

실수형 배열을 넣고 index값을 a, b, c, d, e로 설정했다.

이렇게 key - value 형태의 시리즈가 완성 되었고 datatype은 float64(실수형)이 출력 되었다.

이번엔 시리즈객체의 원소에 접근하는 방법을 알아 보자

두가지 방법이 있는데 인덱스에 저장한 키값으로 반환받을수도 있고 인덱스 번호로도 반환받을 수 있다.

이번엔 값 여러개를 반환 해보자!

여러개를 받을 때도 키값으로 받을수 있고 인덱스 번호로도 반환 받을 수 있다.

그리고 연산 기호와 인덱스값을 이용해 시리즈를 출력할 수 있다.

그리고 두개의 시리즈를 설정해 인덱스 값을 똑같이 한 뒤

+연산자를 사용하면 인덱스마다의 값을 +연산해 출력해 준다.

이번에는 시리즈의 요약 정보를 출력해보는 함수 describe()를 사용해보자

변수에다가 시리즈를 앞에서 다뤘던 numpy.arange()를 이용해 값을 저장한 후

변수명.describe()를 사용해보자

이렇게 간단한 정보들을 알아서 연산해서 시리즈 형식으로 알려주는데

여기서 키 값을 이용해 값을 받아 올 수 있다.

mean 키 값의 밸류값인 14.5를 가져온 것을 볼 수 있다.

이번엔 데이터프레임을 생성해보자!

일단 이렇게 2차원 배열을 정의했다.

이제 판다스라이브러리를 이용해 DataFrame()함수를 사용해보자

훨씬 보기좋게 2차원의 표가 나타났다!

데이터가 많아질수록 DataFrame() 함수를 이용해 데이터를 한 눈에 알아보기 쉽게 할 수 있을것이다.

파이썬 numpy 사용해보기

quapo — Sat, 15 Apr 2023 16:50:52 +0900

파이썬에는 많은 라이브러리가 있는데 일단

기초적인 라이브러리인 NumPy를 사용해보자!

일단 사용하기 위해선 라이브러리를 import 해주어야 한다.

여기서 as는 함수의 별칭을 정해주는 것인데 나중에 사용할 때 별칭을 사용해 편리하게 쓸 수 있다.

numpy를 이용해 리스트를 저장 해보자

numpy를 이용해 리스트를 저장 했다. type()함수를 사용해보니 numpy.ndarray형태인 걸 알 수 있다.

이제 변수 a에 저장된 array의 차원 수와 각 차원에 몇개의 값이 있는지 반환하는 함수를 사용해보자

ndim은 array의 차원 수, shape는 각 차원에 몇개의 값이 있는지 튜플로 반환해준다.

numpy 배열 기본 활용

numpy로 배열을 활용 해보자!

일단 배열을 하나 생성했다.

배열 안에는 실수형과 정수형으로 저장된 것을 볼 수 있다.

이제 numpy의 array를 이용해 다른 변수에 다시 저장해보자

배열에 저장된 값이 모두 실수형으로 저장된 것을 볼 수 있다.

이번엔 2차원 배열로 생성해보자.

위에서 사용했던 넘파이의 shape함수를 이용해 각 차원에 몇개의 값이 있는지 확인 했다.

2행 5열이라는 것을 확인 할 수 있었다.

이번에는 인덱싱과 슬라이싱을 해보자

일단 배열을 생성하는데 numpy의 arange()를 이용해 0부터 시작되는 정수 10개를 넣고

reshape()를 사용해 배열을 2차원으로 재배치 했다.

이제 인덱싱을 해볼 차례다.

간단하게 1행만 인덱싱 해 보자!

인덱스 번호를 이용해 1행만 인덱실 할 수 있었다.

그럼 이번엔 1행의 3열만 따로 인덱싱해서 가져와 보자

두개의 방법으로 가져올 수 있었다.

이번엔 슬라이싱을 해볼 것이다. 슬라이싱과 인덱싱의 차이는

인덱싱은 차원을 자동으로 낮춰서 변환한 결과를 반환하는데,

반면 슬라이싱은 차원을 유지하면서 결과를 반환한다.

1행의 모든 값을 슬라이싱 해오자

이번엔 1열의 모든 값을 슬라이싱 해오자

이런 식으로 배열을 가져왔다.

나중에 데이터 분석을 하게되면 슬라이싱을 자주 사용할 것 같다.

이렇게 numpy에 대해 간단하게 공부를 해봤다.

파이썬 기초 5(자료형)

quapo — Sat, 15 Apr 2023 16:04:56 +0900

파이썬에서는 리스트 말고도 세트, 튜플, 딕셔너리 등의 자료형이 나뉘어져 있다.

각각의 용도가 있기 때문에 공부하고 넘어가려고 한다.

세트(set)

세트는 표기할 때 { } 중괄호로 사용한다.

이렇게 변수에 저장한 뒤 type() 함수를 사용하여 확인한 결과 세트라는 것을 알 수 있디/

튜플(tuple)

튜플은 리스트와 용법이 비슷한데 표기할 때 () 소괄호를 사용한다.(리스트는 [] 대괄호)

튜플은 읽기 전용으로 속도가 빠른 대신에, 조작하는 기능이 제한적이다.

소괄호 안에 1, 2, 3값을 넣어 t 변수에 저장하고 type(변수명) 함수를 이용해

형태를 출력해보니 tuple이 출력 된 것을 알수있다.

그리고 튜플은 일반 변수 타입과 마찬가지로 다중 할당이 가능하다.

딕셔너리(dictionary)

사전이라는 의미를 갖고있는 딕셔너리는 key - value 구조를 이용해서 생성할 수 있다.

dict() 함수를 이용해 딕셔너리를 생성할 수 있는데

여기서 a, b, c 는 key 역할을 하고 1, 3, 5는 value 역할을 한다.

type() 함수로 호출했을때 결과 값은 dict인것을 알 수 있다.

이제 세트 안에서 딕셔너리를 생성 해보자

이렇게 딕셔너리가 생성된 모습을 확인할 수 있다.

이제 딕셔너리의 원소에 접근해야 하는데 리스트같이 index번호를 이용해 접근하면

값을 가져올수 없고 key 를 이용해 값을 가져와야 한다.

key 값을 입력하면 value값인 red가 출력 된 것을 볼 수 있다.

이번엔 value값을 바꿔 보자

이렇게 key 값을 가져와서 green으로 다시 정의하면 딕셔너리의 value값이 바뀐걸 확인 할 수 있다.

이번엔 딕셔너리에 새로운 값을 추가 해보자

이렇게 새로운 키 값을 입력하고 거기에 할당될 value값을 넣으면

딕셔너리에는 새로운 값이 추가 된 것을 알 수 있다.

파이썬 기초 4(제어문)

quapo — Sat, 15 Apr 2023 15:21:31 +0900

제어문은 코딩할 때 정말 많이 쓰인다

자바와 구문이 달라서 처음 쓸 때는 많이 헷갈렸었다.

구문은 다음과 같다.

for 반복문

for 변수명 in 반복할 객체 :
수행할 코드

위의 구문을 이용해 i 변수에 반복할 배열 1, 2, 3, 4를 하나씩 출력 해보자

자바는 이렇게 출력하기 위해선

for( i = 1, i < 5, i++){

system.out.println(i);

}

를 입력해야 되는데 방법이 다르다 보니 헷갈리긴 하지만 파이썬이 더 간결하고 편한것 같다.

파이썬에는 range()함수를 이용해 원하는부분만 출력할 수도 있다.

range(0, 6)은 0부터 시작해서 인덱스번호 6번째까지의 수를 출력해준다.

그렇기 때문에 0부터 5까지 출력된것을 알 수 있다!

while 반복문

while 조건문 :
수행할 코드

조건문이 참일 경우 코드를 수행하고, 거짓인 경우 while문을 빠져나가 반복문을 종료해준다.

value 변수에 5를 저장해두고 1씩 빼주며 value가 0이 되면 반복문을 종료하는 구문이다.

for와 while은 본인이 쓰기 편한걸 써주면 될 것 같다.

if else elif 조건문

조건문은 조건을 만족했을 경우 다음 문장을 수행하는 구문이다.

여기서 들여쓰기를 주의해야한다.

if 조건 :
수행할 코드

변수에 10을 저장하고 만약 변수가 5보다 크다면 문자열을 출력해보자

10은 5보다 크기 때문에 조건에 충족하여 문자열이 출력된것을 볼 수 있다.

만약 5가아닌 15를 조건으로 둔다면 아래와 같이 아무것도 출력되지 않은 것을 볼 수 있다.

이번엔 if문 조건에 충족하지 않았을때 실행되는 else 구문을 해보자.

변수명 m에 10을 저장해두고 if문 조건을 m이 100보다 크면 item변수에 big을 저장하고

그렇지 않다면 small을 저장해둔 후 item을 출력했을 때 10은 100보다 작기떄문에 small이 출력되는것을 알 수 있다.

이번엔 elif문을 써보도록하자 조건문 예제 단골인 점수를 입력했을 때 나오는 등급을 알아보자

일단 점수를 입력받을 것이다. input()을 이용해 문자열을 입력받아 int로 변환 시키는 구문을 작성했다.

점수를 80점을 입력해뒀다.

그리고 이제 if elif else를 이용해 등급을 반환 받아 보자.

90 이상일 경우 A, 80이상 90미만일 경우 B, 70이상 80미만일 경우 C, 60이상 70미만일 경우 D

그 외엔 F 를 주는 조건을 줬고 입력했던 값인 80은 80이상 90 미만이기 떄문에 B가 출력되는걸 알 수 있다.

파이썬 기초 3(함수 정의)

quapo — Sat, 15 Apr 2023 14:26:08 +0900

이번엔 함수를 정의 해서 호출해보자!

함수명을 func로 정의해보자. 구문은 다음과 같다.

def 함수명() :
함수를 호출했을 때 실행할 코드 블록

함수를 실행할 때 가져올 값 a, b를 변수를 저장하고 값마다

1을 더한 후 두 값을 곱해서 출력 해주는 함수를 만들었다.

이제 함수를 호출해보자!

a 값을 5, b 값을 10으로 호출했다.

함수가 실행되며 안의 연산이 된 후 리턴값을 받아 왔다.

a(5 + 1) * b(10 + 1) 이 되었으므로 출력 값은 6 x 11인 66이 출력된걸 알 수 있다.

그리고 함수를 실행했을 때 return이 없다면 반환값은 None이 출력되는걸 확인 할 수 있다.