오브젝트 지향 프로그래밍, 구조화 프로그래밍, 관점 중심 프로그래밍 및 함수 프로그래밍을 지원하는 프로그램 언어인 Python을 정리 한다.
<Directory "C:/www">
#--- 폴더별로 아래 설정을 다르게 가질 수 있다.
Options Indexes FollowSymLinks ExecCGI #--- CGI를 위해 ExecCGI 추가
###--- Test Hanldler를 사용하여 Python 정보와 요청 정보 등을 확인 ###--- http://localhost/pythoninfo.py
###--- CGI 방식으로 Python 파일(~.py) 실행 ###--- http://localhost/pythoninfo.py/handler
###--- PSP (Python Server Page) 방식으로 Python 파일(~.psp) 실행 ###--- http://localhost/pythoninfo.psp PythonHandler mod_python.psp PythonDebug On
def handler(req):
req.content_type = 'text/html'
req.write("\n")
req.write("
----
- PSP (Python Server Page) 방식으로 python 동작 확인
- httpd.conf에서 mod_python.psp를 사용하도록 설정하고 Apache를 재기동 한다.
- c:/www/pythoninfo.psp (UTF-8 형태로 저장)를 아래와 같이 생성한다.
- http://localhost/pythoninfo.psp 를 호출 한다.
b = a b = copy.copy(a)
{| cellspacing="0" cellpadding="2" border="1" width="100%" bgcolor="#FFFFFF" align="center"
|-
| width="20%" align="center" valign="middle" style="background-color:#eee;" | 숫자
| width="80%" align="left" valign="middle" |
- int, float, complex (복소수)
- int 상수 : 0b~. 2진수, 0o~. 8진수, 0x~. 16진수
- int를 진수로 표시된 숫자로 변환 : bin(78), oct(78), hex(78)
- x = 3 - 5i
- x.real : 실수부
- x.imag : 허수부
- x.conjugate()
format(숫자, ",.2f") format(숫자, "6,.2f")
|-
| align="center" valign="middle" style="background-color:#eee;" | 문자
| align="left" valign="middle" |
- string : "~", '~'
- str[0](0.md) : 0. str 문자열의 첫번째 문자, 단 수정시에는 사용할 수 없음
- str[-1](-1.md) : -1. str 문자열에서 마지막 문자
- str[1:4](1:4.md) : str 문자열에서 인덱스가 1에서 4까지의 문자
- len(str) : 문자열의 길이
- ~.encode('utf-8')
- ord('s') : 문자의 유니코드 값, chr(115) : 유니코드에 해당하는 문자
""" Hear Text """
- str1 + str2 : 문자열 합치기
- str.split['x']('x'.md) : 문자열을 쪼개어 List에 저장 한다.
- str(~) : 숫자를 string 형으로 변환
- ~.rjust(3) : 주어진 인수의 길이로 오른쪽 정렬 합니다.
- ~.zfill(3) : 주어진 인수의 길이로 왼쪽에 0을 채워 표시 합니다.
- format
- {~:~n} : n. 크기, >. 오른쪽 정렬, < 왼쪽 정렬, ^. 가운데 정렬
- = 부호 표시, +. Plus 부호, -. 마이너스 분호,
- b. 이진수, d. 십진수, o. 8진수, x. 16진수, c. 문자열
- e. 지수, f. 실수, %. 퍼센트 ({~:.3f} : 소숫점 세자리까지 표시)
"{0}{1}".format(, )
"{aaa}{bbb}".format(aaa=, bbb=)
dic = {"item": "apple", "color": "red"} "{0[item]}" ~ {0color}".format(dic) "{item}" ~ {color]}".format(**dic)
"{.}.format(**vars())
"{0:$>5}".format(~) : 전체 길이 5, 빈공간을 채우는 문자는 $
|-
| align="center" valign="middle" style="background-color:#eee;" | 논리
| align="left" valign="middle" |
- bool : True, False
|-
| align="center" valign="middle" style="background-color:#eee;" | Array
| align="left" valign="middle" |
- Array, 배열
from array import array tmpArray = array('i') #--- https://docs.python.org/3/library/array.html
- ~[n](n.md) : 0, 1, 2, ...
- -1. 맨 마지막 항목
- 0:2 : 0, 1, 2 항목 배열
|-
| align="center" valign="middle" style="background-color:#eee;" | List
| align="left" valign="middle" |
- 생성자 : list(), [](.md)
- List : [~, ~](~,), 0. 첫번째 항목
- len(~) : List의 크기
- ~.append(val) : 항목 추가
- ~.extend(valList) : List 추가
- ~.insert(pos, val) : pos 번째 위치에 x 추가
- ~.remove(val) : val 값을 갖는 항목 삭제
- ~pop([pos](pos.md)) : pos 위치에 있는 항목 삭제, 위치 생략시 맨 마지막 항목 삭제
- del ~[pos](pos.md) : pos 위치에 있는 항목 삭제
- ~.index(val) : val 값을 갖는 항목의 위치 반환
- ~.count(val) : val 값이 나타나는 횟수 반환
- ~.sort() : 정렬
- ~.reverse() : 전체 항목의 순서를 거꾸로 조정
zip(~, ~, ~) : 여러개의 배열을 같은 인덱스 순으로 합침
|-
| align="center" valign="middle" style="background-color:#eee;" | Set
| align="left" valign="middle" |
- Set, 집합, { }
- len(~)
- add(~), remove(~), discard(~), pop(~), clear()
- a.union(b) : 합집합
- a.intersection(b) : 교집합
~ = {~, ~, ~} ~ = set('문자열')
for name, value in ~.items(): ~ x in s x not in s
|-
| align="center" valign="middle" style="background-color:#eee;" | Dictionary
| align="left" valign="middle" |
- 생성자 : dict(), {}
- Dictionary
- ~.items(), ~.keys(), ~.values() : Tuple로 반환
- ~['~']('~'.md) = ~
- del ~['~']('~'.md)
~ = dict(a=1, b=3, c=5) ~ = {'a': 1, 'b':3, 'c': 5}
|-
| align="center" valign="middle" style="background-color:#eee;" | Tuple
| align="left" valign="middle" |
- 생성자 : tuple(), (~, ~, ~)
- Tuple : 변수들의 모임, ( ), 읽기 전용
~ = , ~, ~
~ = (, ~, ~)
~pos : Tuple에서 pos 위치의 변수, 0, 1, 2, ...
|-
| align="center" valign="middle" style="background-color:#eee;" | 특수
| align="left" valign="middle" |
- None : 값이 없음
if ~ is None:
|}
### 조건문/반복문
- 블럭의 시작은 :로 표시하고 블럭의 내용은 Identation (들여쓰기)로 구분 합니다.
- 아무것도 실행하지 않는 코드
pass
- if 문
if ~: ~ elif ~: ~ else: ~
- while 문
while ~: ~
- for 문
for ~ in ~: ~ break continue else: #--- while 또는 for 문이 정상적으로 종료 되었을 경우 실행됨 ~
- 표현식
for ~ in ~ if ~ 표현식 for ~ in ~ if ~
- range(3) : 0, 1, 2
- range(5, 8) : 5, 6, 7, 8
- range(0, 10, 3) : 0, 3, 6, 9
- 리스트 내장 : [for ~ in ~ if ~](~)
- map 함수 : map(맵_함수, ~)
def 맵_함수(val): return ~ #--- val을 가공한 값을 반환
- 필터 함수 : filter(필터_함수, ~)
def 필터_함수(val): return ~ #--- True, False
- zip(~, ~) : 변수들의 값을 Tuple 형태로 묶어서 이터레이터 형태로 반환
#### For for List
msgs = 2, 3, 4, 5 for value in msgs: print(value)
msgs = 2, 3, 4, 5 for idx in range(len(msgs)): print(msgsidx)
msgs = 2, 3, 4, 5 for idx in range(len(msgs)): print(msgs- idx - 1)
msgs = 2, 3, 4, 5 for idx, val in enumerate(msgs): print(idx, val)
#### For for Set msgs = {1, 2, 3, 4, 5} for value in list(msgs): print(value)
#### For for Dictionary msgs = {'a':1, 'b':2, 'c':3, 'd':4, 'e':5} for key, value in msgs.items(): print(key, value)
for key in msgs.keys(): print(key, msgskey)
### Class
- Class 선언과 사용
class ~: """ 클래스 설명 """
__var = 0 #--- Private 변수
def __init__(self, value): #--- 생성자
pass
def __del__(self): #--- 소멸자
pass
@staticmethod
def funcStatic(): #--- Static Method, ClassName.funcStatic()
pass
def funcName(self): #--- Class Method, instance.funcName()
self.~ ~ = className()
.funcName() #--- Instance를 암묵적으로 parameter로 전달됨
~.class. #--- Class의 변수나 함수를 참조 합니다.
- isinstance(인스턴스, 클래스)
- issubclass(하위클래스, 상위클래스)
- 연산자 중복 (a를 기준으로)
- __add__(self, ~) : a + b
- __sub__(self, ~) : -
- __mul__(self, ~) : *
- __truediv__(self, ~) : /
- __floordiv__(self, ~) : //
- __mod__(self, ~) : %
- __divmod__(self, ~) : divmod(a, b)
- __pow__(self, ~) : a ** b
- __lshift__(self, ~) : <<
- __rshift__(self, ~) : >>
- __and__(self, ~) : &
- __xor__(self, ~) : ^
- __or__(self, ~) : |
- __abs__(self) : abs(a)
- __pos__(self) : +a
- __neg__(self) : -a
- __invert__(self) : ~a
- __lt__, __le__, __eq__, __ne__, __ge__, __gt__
- 연산자 위치 변경, r 추가 : __radd__(self, ~) : b + a
- 확장된 연산자 중복, i 추가 : __iadd__(self, other) : a += b
- __len__(self) : len(a)
- __contain__(self, item) : item in a
- __getitem__(self, key) : a[key](key.md)
- __setitem__(self, key, value) : a[key](key.md) = value
- __delitem__(self, key) : del a[key](key.md)
- Class 상속.
class ~(parentClass): super().init() #--- parent class의 함수 호출 super(parentClass, self).init() #--- parent class의 함수 호출 parentClass.init(self, ~) #--- child class에서 parent class의 함수 호출
class ~ (parentA, parentB): #--- 다중 상속 #--- 생성자 호출 순서 : parentB.init() > parentA.init() > self.init()
- issubclass(childClass, parentClass)
- object : 모든 class의 최상위 parent class
### 함수
- 함수도 변수처럼 다른 변수에 할당 가능
- dir(__builtins__) : 내장 함수의 목록
- 함수 설명
- help(함수명) : 함수 설명 보기
함수명.doc = "~"
def ():
"""
여기에 함수 설명 기술
"""
- 함수의 정의
- locals()
- vars()
- globals() : 생성된 함수의 객체를 표시
def (, ~ = ~):
global ~ #--- global 변수를 함수내에서 사용하도록 설정
~
yield ~ #--- 함수를 끝내지 않고 값을 전달
#--- 다시 함수가 호출되면 이후에 실행된 yield에서 전달한 값을 전달
return ~
def (, ~):
pass #--- 아무런 동작도 하지 않는 코드
def ~(*args): #--- Tuple 형으로 값을 전달
def (**args): #--- Dictionary 형으로 값을 전달, ~( = ~, ~ = ~) 방식으로 호출
- Generators: Iterator를 만들때 사용
def ~(): yield ~ #--- 함수를 끝내지 않고 값을 전달
def generator_a(): yield ~ raise StopIteration()
- Iterator
class iterrator_a:
def init(self, n):
self.n = n
def iter(self):
self.idx = -1
return self
def next(self):
self.idx += 1
if self.idx >= self.n:
raise StopIteration()
return self.idx
- iter(~) 함수
x = iter()
~ = next()
iter1 = filter(함수, 리스트) iter2 = map(함수, 리스트)
- 함수 호출
(, )
~( = ~, ~ = ~)
### Lambda
lambda 인자: 구문 ~ = lambda ~, ~: ~ #--- 변수에 직접 함수를 정의하여 저장
### 패키지
- 폴더에 __init__.py 파일을 생성할 것
### 모듈
모듈의 위치
- $PATHON_HOME/lib/
$PATHON_HOME/lib/python2.7/site-packages/
- $PYTHONPATH
- sys.path.append('~')
imp.reload(~)
- 파일 확장자
- ~.py : Python 파일
- ~.pyc : 컴파일된 byte cod
- 모듈 추가
- $PATHON_HOME/lLib/ 폴더에서 import할 파일을 찾습니다.
- PYTHONPATH 환경 변수에 등록된 path에 import할 파일을 찾습니다.
import package.file as ~ from package.file import class, function, ...
import ~ #--- 모듈 파일 삽입, .py
import ~..~ as ~ #--- 모듈을 as 뒤에 나오는 이름으로 import 합니다.
~.funcName()
from ~ import funcName #--- 모듈 파일에서 method 삽입 from ~ import * #--- __로 시작하는 변수, 함수를 제외하고 import funcName()
moduleName.~
- sys.path를 사용한 import path 관리
import sys
sys.path.append('')
sys.path.remove('')
- 코드 수정시 동적으로 import
import imp imp.reload(moduleName) #--- 수정된 모듈을 다시 로드 한다.
- Python 파일을 직접 실행
python ~.py
if name == 'main': pass #--- 직접 실행시 name에 main이 저장됨 else: pass #--- import시 name에 모듈 이름이 저장됨
- 패키지
- 폴더의 계층 구조로 package 생성, ~.~.~
- 각 폴더마다 패키지를 초기화하는 __init__.py 파일이 존재함
import . as ~
참고 문헌
- http://www.devtimes.com/139
### with문
with atomic.ActionTimer(self, key):
return self.clients("ceilometer").meters.list(q=query, limit=limit)class ~(Exception): def init(self, value): self.value = value
- try catch 문
try:
~
except ~ as :
~
except (, ~, ~):
~
except Exception as e:
print(e.args0)
except:
~
else:
~
finally:
~
- 예외 발생
raise #--- 예외를 상위로 전달 raise Exception raise Exception(~)
assert 조건식, 관련데이터 #--- AssertionError 발생, _debug 값이 true인 경우에만 실행됨 eval(~) #--- 문자열을 실행
### 기타 문법
- import fibo : fibo.py 포함
- from fibo import ~
- sys.path, PYTHONPATH
## Python 입출력
### 전역 변수
### 표준 입출력
- 표준 입력 : sys.stdin
~ = input(~)
- 표준 출력 : sys.stdout
#--- sep. 구분자, end. 끝라인, file. 출력 파일 print(~)
sys.stdout.write('~')
- 표준 오류 : sys.stderr
### CLI Argument
graph_file = sys.argv[1](1.md)
task_fr = sys.argv[2](2.md)
task_to = sys.argv[3](3.md)
step = int(sys.argv[4](4.md))
### 브라우저 입출력
### Cookie 입출력
### 세션 입출력
### 데이터베이스 입출력
### 파일 입출력
- 파일 입력
finp = open('~.txt') for line in finp.readlines(): print line finp.close()
f.read() #--- readline(), readlines() #--- seek(~), tell() ~ = pickle.load(finp) #--- 저장된 개체 읽기, rb 모드 f.close()
- 파일 출력
- mode : r, w, a, +, b, t
fout = open('.txt', 'w')
fout.write('')
pickle.dump(~, fout) #--- 개체 저장, wb 모드
fout.close()
### 메일 입출력
## numpy
import numpy as np
## pandas Series
import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame
data = 200, 300, 400, 500 index = '20180702', '20180703', '20180704', '20180705'
series = Series(data, index) print(series)
for idx in series.index: #--- series.values print(idx, seriesidx)
## pandas DataFrame
### DataFrame 생성
import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame
df = DataFrame(None) #--- 비어 있는 DataFrame 생성
#--- 데이터로 DataFrame 생성 col_1 = 100, 200, 300, 400, 500 col_2 = 600, 700, 800, 900, 1000 col_3 = 1200, 1300, 1400, 1500 col_4 = 1700, 1800, 1900, 2000 col_5 = 2200, 2300, 2400, 2500 cols = 'high', 'low', 'close', 'other' index = '20180702', '20180703', '20180704', '20180705'
data = { cols0: col_1, cols1: col_2, cols2: col_3, cols3: col_4, cols4: col_5 } df = DataFrame(data, columns=cols, index=index)
#--- 데이터베이스에서 DataFrame 가져오기 df = pd.read_sql(query, self.MainWindow.con, index_col=None) #--- Table에서 읽기 df.index = range(df.shape0) #--- 행 번호 재지정 columns = 'close', 'volume', 'amount', 'date', 'open', 'high', 'low' df.columns = columns #--- 열 이름 재지정
### DataFrame 기본 정보
df.shape #--- shape[0]. 행수, shape1. 열수
df.index #--- 행 인덱스
df.columns #--- 열 이름
np.nan #--- 비어 있는 값을 지정할 때 사용
df[['f현재가', 'f저가']] = df'f현재가', 'f저가'.astype(float) #--- 열의 유형 변경
dataset.index = range(dataset.shape0) #--- 번호 인덱스 재지정
#--- 행 지정
df.loc'20180701' #--- Series
df.loc ['20180701'] #--- DataFrame
df.iloc0 #--- Series df.iloc0:2 #--- DataFrame
df.ix'20180701' #--- Series (Deprecated)
df.ix2 #--- Series (Deprecated)
df.ix0:2 #--- DataFrame (Deprecated)
#--- 열 지정
df.loc'open' #--- Series
df.loc:, ['close'] #--- DataFrame
df.iloc0 #--- Series
df.iloc0:2 #--- DataFrame
df'open' #--- Series df ['high'] #--- DataFrame
#--- 행 우선 항목 지정 df.loc ['20180701'], ['open'] #--- DataFrame df.loc[ ['20180701']] ['open'] #--- DataFrame df.loc[ ['20180701']]'open' #--- Series df.loc['20180701'] ['open'] #--- Series
df.ix['20180701']'open' #--- 값 df.ix'open' #--- Series
#--- 열 우선 항목 지정 df['open']'20180701' #--- 값
#--- 부분 DataFrame 생성 dataset = dataset[(dataset['f일자'] >= '20100101') & (dataset<= '20181231')
val_mask = np.random.choice(전체_크기, 추출할_크기) x_val = x_train.locval_mask x_train = x_train.drop(val_mask)
### DataFrame 연산
#--- DataFrame 합치기 dataset = pd.concat(dataset, datasetTA[idx]) #--- 행이 추가됨
#--- 행 추가/수정/삭제
df.ix[행] = ~, ~, ~
df4 = df1.append({'c1':2, 'c2':2, 'c3': 3})
df = df.drop('행') #--- 행 삭제
df = df.dropna() #--- 비어 있는 값을 포함한 행을 삭제
#--- 열 추가/수정/삭제
dataset.loc'price' = Series({'행1': '값1', '행2': '값2'}) #--- 열 추가
datasetcolumn_name_new = np.nan #--- np.nan으로 초기화한 열 생성 datasetcolumn_name_new = np.zeros(len(dataset)) #--- 0으로 초기화한 열 생성 dataset[column_name_new][idx:] = dataset[column_name]* idx
df = df.drop('열', axis=1) #--- 열 삭제
#--- 행 계산 dataset['profit'] = dataset['price_sale'] - dataset'price_purchase' dataset['close_ma{}'.format(5)] = dataset'close'.rolling(5).mean() #--- 이동 평균 계산 dataset[column_name_new][idx:] = dataset[column_name]* idx dataset.loc[1:, column_name_new] = (dataset['open'][1:].values - dataset['close'][:-1].values) / dataset['close']:-1.values dataset[column_name_new] = (dataset['high'].values - dataset['close'].values) / dataset'close'.values
## Python과 Java 연동
- JPype 설치
#!/usr/bin/env python import jpype import os.path
classpath = os.path.join(os.path.abspath('~'), 'bin') jpype.startJVM(jpype.getDefaultJVMPath(), '-Djava.class.path=%s' % (classpath)
javaPackage = jpype.JPackage(''). #--- . package
javaClass = javaPackage.~
jc = javaClass()
jpype.shutdownJVM()
- 참고 문헌
- http://jpype.sourceforge.net/doc/user-guide/userguide.html
## PSP 언어
## Testcase
참고 문헌
- http://www.slideshare.net/hosunglee948/python-52222334
- http://www.slideshare.net/bench8704/python-unittest
## 사용자 가이드
### 외부 프로그램 실행
import os, re, sys, urllib import subprocess
p = subprocess.Popen('/bin/cat /nas/output/service001.out',stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE, shell=False)
strInp = ""
strOut = p.communicate(input + "\n")[0](0.md)
lines = strOut.split("\n")
for line in lines:
vals = line.split("\t") results.append({'acnt_no':vals[0], "cnt":vals[1](1.md)})```