[파이썬]07. 함수

[파이썬]07. 함수

1. 함수 기본

2. 변수의 유효범위 

3. 함수 심화

4. 제너레이터와 yield

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[파이썬]07. 함수

 

1. 함수 기본

(1) 함수 개념

- 특정 값X를 인자로 받고, 결과값을 반환 : Y = f(X)

- 함수가 필요할 때마다 호출 가능

- 논리적인 단위로 분할 가능

- 코드의 캡슐화(capsulation)

- 중복되는 소스코드를 최소화

- 소스코드의 재사용성을 높임

 

(2) 함수 선언

- 함수 선언문법

def 함수명(매개변수):
  <수행문>
  return <반환값>

- def : 정의definition의 줄임으로 사용

- 함수명 : 사용자가 임의로 지정

- 함수명 컨벤션(convention)

  º 짧고 명료한 이름

  º 소문자로 입력

  º 띄어쓰기는 '_'기호 사용(hell_world)

  º 동사와 명사를 함께 사용(fine_name)

- 매개변수(parameter) : 함수에서 입력값으로 사용하는 변수

- 반환값 : 함수에서 반환할 결과값 지정

 

(3) 매개변수와 반환값이 없는 함수

- 함수에 매개변수와 반환값이 없이 사용 가능

- 함수를 호출하면 함수의 수행문이 실행

def hello():
    print('Hello Python')

hello()

(4) 매개변수만 있는 함수

- 문자열 매개변수를 사용한 함수

def hello(string):
    print('Hello', string)

hello('world')

(5) 반환값만 있는 함수

- 문자열 반환값을 사용한 함수

def hello():
    return "Hello Python"

hello()

(6) 매개변수와 반환값이 있는 함수

- 정수형 매개변수와 반환값을 사용한 함수

def square(num):
    return num * num

square(5)

(7) 매개변수가 여러 개 있는 함수

- 정수형 매개변수 여러 개를 사용한 함수

- 매개변수를 지정하여 호출 가능

def add(n1, n2):
    return n1 + n2

print(add(5,8))
print(add(n2=5,n1=8))

(8) 키워드 매개변수

- 함수의 매개변수를 변수명을 지정하여 호출 가능

def add(n1, n2):
    return n1 + n2

print(add(n2=5,n1=8))

(9) 가변 매개변수

- 매개변수가 몇 개인지 알 수 없을 때 사용

- 매개변수 앞에 '*'을 표시

def sum(*args):
    result = 0
    for i in args:
        result += i
    return result

print(sum(1,2,3))
print(sum(1,2,3,4,5))

def sum(*args):
    result = 0
    print(type(args))
    for i in args:
        print(i)

print(sum(1,2,3))
print(sum(1,2,3,4,5))

(10) 가변 키워드 매개변수

- 매개변수의 이름을 따로 지정하지 않고 사용

- 매개변수 앞에 '**'을 표시

def print_kwargs(**kwargs):
    print(type(kwargs))
    print(kwargs)

print_kwargs(n1 = 5, n2 =8)
print_kwargs(id = 'Python', pw = '1234')

(11) 초기값 매개변수

- 매개변수에 초기값을 설정하여 사용

- 함수에 매개변수를 사용하지 않을 때 초기값을 사용

def power(b = 2, n = 2):
    return pow(b, n)

print(power())
print(power(3))
print(power(5, 3))
print(power(n = 3))

(12) 여러 반환값이 있는 함수

- 함수의 반환값은 하나

- 여러 반환값을 사용할 경우 튜플 형태로 반환

def plus_and_minus(n1, n2):
    return n1 + n2, n1 - n2

result = plus_and_minus(8, 5)
print(result)

result1, result2 = plus_and_minus(8,5)
print(result1, result2)

(13) 예제 : 계산기 함수

- 두 수에 대해서 덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈을 수행하는 함수

def calc(op, n1, n2):
    result = 0
    if op == '+':
        result = n1 + n2
    elif op == '-':
        result = n1 - n2
    elif op == '*':
        result = n1 * n2
    elif op == '/':
        result = n1 / n2
    return result

print(calc('+', 8, 5))
print(calc('*', 8, 5))

(14) 예제 : 가변 매개변수의 평균값 계산

- 가변 매개변수로 들어오는 모든 수의 평균값 계산

def avg(*args):
    sum = 0 
    for i in args:
        sum += i
    return sum / len(args)

print(avg(1,2,3,4,5,6,7))

 

2. 변수의 유효범위 

(1) 유효범위

- 변수는 유효한 범위가 존재

- 함수 안에서 선언된 변수는 함수 내부에서 유효함.

def var_scope(a):
    a = a + 1

a = 10
var_scope(a)
print(a)

(2) 변수의 종류

- 지역변수 : 한정된 지역에서만 사용되는 변수

- 전역변수 : 프로그램 전체에서 사용되는 변수

a = 10
def func1():
    a = 20
    print(a)

def func2():
    print(a)

func1()
func2()

(3) 전역 변수 사용 global

- 함수 내부에서 전역 변수를 사용하기 위한 global 키워드

a = 10
def func1():
    global a
    a = 20
    print(a)

def func2():
    print(a)

func1()
func2()

 

3. 함수 심화

(1) 내부함수(Nested Function)

- 함수 안에 함수가 존재

- 내부함수는 외부에서 호출 불가

def func1(n1, n2):
    def func2(num1, num2):
        return num1 + num2
    return func2(n1, n2)

print(func1(5,8))
# print(func2(5,8))  #에러 내부함수를 호출할 수 없다.

(2) 재귀함수(Recursive Function)

- 함수가 자기 자신을 다시 부르는 함수

- count() 함수 내부에서 count()함수를 호출

- 재귀적으로 카운트 수를 출력

def count(n):
    if n >= 1:
        print(n, end=' ')
        count(n - 1)
    else:
        return

count(10)

 

1) 예제 : 재귀함수를 이용한 합계

- sum()함수 내부에서 sum()함수를 호출

- 재귀적으로 합계를 계산

def sum(n):
    if n == 1:
        return 1
    else:
        return n + sum(n - 1)

print(sum(10))

2) 예제 : 팩토리얼 함수

- 팩토리얼함수factorial function는 대표적인 재귀함수

- 팩토리얼 함수 : n! = 1*2*3*....*(n-2)*(n-1)*n

def factorial(n):
    if n == 1:
        return 1
    else:
        return n * factorial(n - 1)

print(factorial(3))
print(factorial(5))
print(factorial(10))

(3) 람다 함수

1) 람다함수

- 함수를 한 줄로 간결하게 만들어 사용

def add(n1, n2):
    return n1 + n2

print(add(5,8))

add2 = lambda n1, n2 : n1 + n2
print(add2(5,8))

2) map()

- map() : built-in함수로 list나 dictionary와 같은 iterable한 데이터를 인자로 받아 list안의 개별 item을 함수의 인자로 전달하여 결과를 list로 형태로 반환해 주는 함수

- 람다 함수와 map()함수를 이용한 리스트 계산

li = [1,2,3,4,5]
square = lambda n : n * n
li = list(map(square,li))
print(li)

3) filter()

- filter()함수 : iterable한 데이터를 인자로 개별 item을 특정 조건에 해당하는 값으로만 필터링

- 람다 함수와 filter()함수를 이용한 

li = list(range(10))
print(li)
evens = filter(lambda n: n % 2 is 0, li)
print(list(evens))

4) reduce()

- reduce()함수 : iterable한 데이터를 인자로 받아 개별 item을 축약하여 하나의 값으로 만들어 가는 과정

- 람다 함수와 reduce()함수를 이용한 리스트 계산

import functools 
li = list(range(10))
print(li)
sum = functools .reduce(lambda x, y: x + y, li)
print(sum)
len = functools .reduce(lambda x, y: x + 1, li, 0)
print(len)
max = functools .reduce(lambda x, y: x if x > y else y, li)
print(max)

 

4. 제너레이터와 yield

- 함수 안에서 yield를 사용하면 제너레이터

- yield : 함수를 끝내지 않고 값을 계속 반환

def gen():
    yield 1
    yield 2
    yield 3

print(gen())
print(list(gen()))

for i in gen():
    print(i)

g = gen()
print(next(g))
print(next(g))
print(next(g))

예제 : 짝수만 생성하는 제너레이터

- 0 ~ n개의 숫자 중에서 짝수만 생성하는 제너레이터 함수 생성

def gen_even(n):
    for i in range(n):
        if i % 2 == 0:
            yield i

for i in gen_even(10):
    print(i)