(기초1) 기호, 함수
대입
%d #십진수(정수형)
print("잠수시간은 %d\' %d\" 입니다."%(minute, second))
%f #실수형
print("잠수시간은 {}' {}\" 입니다.".format(minute, second))
%s #문자열형
print("제 이름은 '%s' 입니다."%(name))
소숫점 표현
%.1f # . 점아래 자릿수
print("평균 점수는 %.1f점입니다."%(average))
=> 평균 점수는 30.0점입니다.
{:.1f} # . 점아래 자릿수 format
print("평균 점수는 {:.1f}점입니다.".format(average))
=> 평균 점수는 30.0점입니다.
분기문
A든 a 든 같은 결과라면, or
if grade == "A" or grade == "a":
message = "우수"
같은 절에서 다른 결과라면, elif
elif grade == "B" or grade == "b":
message = "양호"
아니면 나머지 결과는 모두, else
else:
message = "보통미만"
# 19살부터 성년, 40살부터 장년, 60살부터 중년, 나머지 미성년자 메시지
if 19 <= age < 40:
print("성년 축하")
elif 40 <= age < 60:
print("장년 축하")
elif 60 <= age:
print("중년 축하")
else:
print("미성년입니다.")
str2int
def str2int(slist):
nlist = []
for s in slist:
nlist.append(int(s))
return nlist
scores = input("점수들 : ").split()
# 목록 = [문자, 문자 문자] => 함수(str2int) => 목록 = [정수, 정수, 정수]
# scores = ['80', '90', '80'] => scores = [80, 90, 80]
print(scores)
scores = str2int(scores)
print(scores)
findsum (자연수들의 합 계산)
def findsum(num):
sum = 0
for n in range(1, num + 1):
sum = sum + n
return sum
num = int(input("자연수를 입력하세요 : "))
sum = findsum(num)
print("1 ~ {} 사이 자연수의 합 = {}".format(num, sum))
while code not in 문
print("환영 합니다.")
code = 0
while code not in [1, 2, 3]:
print("1. 조회")
print("2. 입금")
print("3. 출금")
code = int(input("업무내용 : "))
print("선택하신 업무는 {}번입니다.".format(code))
print("처리되었습니다.")
1. 일반 텍스트 파일 -> 문자열(str)
Text File -> open('r') -> read() -> Str
readline() -> Str
readlines() -> list = [Str, Str]
2. CSV 파일 -> 목록형(2차원 list)
CSV File -> open('r') -> csv.reader() -> list = [list, list]
3. JSON 파일
3-1. 읽기(JSON파일 -> 사전형자료)
JSON File -> open('r').read() -> json.loads() -> dict = {key1:Value1, Key2:Value2, ..}
3-2. 쓰기(사전형자료 -> JSON파일)
dict1 -> json.dumps() -> open('w').write() -> JSON File
# open()함수를 이용하여 파일의 내용 보기
file = open("C:\\Users\\ajd74\\Python\\Work\\test\\새파일.txt", "a")
for i in range(11, 21):
file.write("{}번째 행입니다.\n".format(i))
file.close()
목록형(list) => [값1, 값2, 값3, ...]
index = 0 1 2
목록형자료는 값에 미리 (자동으로) 인덱스가 부여되며, 그 인덱스를 통해 접근한다.
사전형(dict) => {키1:값1, 키2:값2, 키3:값, ...}
사전형자료는 값에 (수동으로) 키(인덱스)를 부여하며, 그 키(인덱스)를 통해 접근한다.
[목록, 목록] => [list1, list2, list3, ...]
lists = [ 0 1 2 3
0 ['hong' , '홍길동', 23, '경기'],
1 ['hwang', '황진이', 28, '서울'],
2 ['john' , '존밴이', 30, '제주'] 제주 <- [2][3]
]
[사전, 사전] => [dict1, dict2, dict3, ...] 사전형 구조 dict1 => {'id':
lists = [ id name age address 'name':
0 {'hong' , '홍길동', 23, '경기'}, 'age':
1 {'hwang', '황진이', 28, '서울'}, 'address':}
2 {'john' , '존밴이', 30, '제주'}
] 제주 <- [2]['address']
{사전, 사전} => {key1:dict1, key2:dict2, key3:dict}
lists = { name age address':
'hong' {'홍길동', 23, '경기'},
'hwang' {'황진이', 28, '서울'},
'john {'존밴이', 30, '제주'} 제주 <- ['john']['address']
}
* 함수(변수) : 변수(인자)를 에러(무결점)없는 데이터를 기대하고 작성하지만, 그렇지 않을 때에는 에러가 발생한다.
def birthday(주민등록번호):
def age(주민등록번호):
def gender(주민등록번호):
* 변수.메서드() : 변수(인자)를 에러(무결점)없는 데이터로 만들고 메서드를 호출하기 때문에 에러 발생이 없어진다.
주민등록번호.birthday()
주민등록번호.age()
주민등록번호.gender()
* class 클래스명:
변수명 = xxx
def __init__(self, 변수, ...): # __init__ : 초기화 함수
코드 # 클래스 호출시 자동으로 동작하는 함수
def 함수명(self, 변수, ...):
코드
class abc():
def __init__(self, num):
self.data = num
a1 = abc(5) -> instance a1:
def __init__(self, num):
self.data = num
a2 = abc(10) -> instance a2:
def __init__(self, num):
self.data = num
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(설치&참고유틸)
설치
3.7 ver
https://www.python.org/downloads/
다음 -> 설치 경로를 쉽게 찾아갈 수 있는 짧은 경로로 변경 후 설치 - 완료
실행 - sysdm.cpl
고급-환경 변수-시스템 변수-Path 편집(새로 만들기)
재부팅-cmd에서 python 실행 확인
1. Python - http://www.python.org
2. Editor(Notepad++) - http://notepad-plus-plus.org
3. Chrome - http://www.google.co.kr
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18.07월 표준 PC (50만원대-게이밍)
1번.
펜티엄 골드 G5600 + GTX1050TI 4GB 조합
Game : 배틀그라운드(중)/오버워치(상)/피파4(상)/LOL(최상)
합 : 547,700원 (카드가/부가세포함/배송비제외)
※ 위 금액은 '다나와 비교 사이트' 최저가로 낚시성 비교 가격인 경우도 있다는 점 감안하여
현금 또는 실제 견적에는 +- 5% 정도의 오차가 발생 할 수 있습니다.
MD 추천 기준
☆ 가성비 + 참한 제조사(유통사)
☆ 다나와 댓글 평가 90점 이상
☆ 재정난 또는 논란이 심한 제조사는 배제
☆ AS가 어려운 제품 배제
※ 저의 주관과 커뮤니티 참여자의 견해를 참고한 추천 조립 PC 입니다.
다른 생각이거나 비추천 제품은 댓글로 적어주시면 고려 후 반영하겠습니다. (환영!)
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18.07월 표준 PC (70만원대-게이밍)
1번.
i3 8100 + GTX1060 3GB 조합
Game : 배틀그라운드(중상)/오버워치(최상)/피파4(최상)/LOL(최상)
합 : 773,080원 (카드가/부가세포함/배송비제외)
※ 위 금액은 '다나와 비교 사이트' 최저가로 낚시성 비교 가격인 경우도 있다는 점 감안하여
현금 또는 실제 견적에는 +- 5% 정도의 오차가 발생 할 수 있습니다
MD 추천 기준
☆ 가성비 + 참한 제조사(유통사)
☆ 다나와 댓글 평가 90점 이상
☆ 재정난 또는 논란이 심한 제조사는 배제
☆ AS가 어려운 제품 배제
※ 저의 주관과 커뮤니티 참여자의 견해를 참고한 추천 조립 PC 입니다.
다른 생각이거나 비추천 제품은 댓글로 적어주시면 고려 후 반영하겠습니다. (환영!)
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