목차

1. 모듈이란
2. 표준 모듈과 외부 모듈
3. 모듈을 읽어오는 방법

모듈이란

Python의 모듈은 일반적으로 확장자가 .py인 Python 코드를 포함하는 파일로, 다른 Python 스크립트나 프로그램에서 가져와서 사용할 수 있습니다. 모듈은 코드를 더 쉽게 공유하고 유지 관리할 수 있는 더 작은 독립된 단위로 분리하여 정리하고 재사용하는 데 사용됩니다.

모듈에는 실행 코드뿐만 아니라 함수, 클래스, 변수도 포함될 수 있습니다. 모듈을 가져오면 Python은 모듈 내부의 코드를 실행하고 그 내용을 가져오기 스크립트에서 사용할 수 있도록 합니다.

모듈을 사용하려면 모듈 이름(.py 확장자 없이) 뒤에 import 문을 사용하여 모듈을 가져와야 합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

import my_module

모듈을 가져오면 모듈 이름을 접두사로 사용하여 해당 모듈의 함수, 클래스 및 변수에 액세스 할 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

result = my_module.my_function()

Python에는 수학, 날짜/시간, OS 등 유용한 기능을 제공하는 수많은 기본 제공 모듈이 있습니다. 사용자 정의 모듈을 직접 만들거나 pip와 같은 패키지 관리자를 통해 설치된 외부 모듈을 사용할 수도 있습니다.

표준 모듈과 외부 모듈

• 표준 모듈
  표준 모듈은 Python 설치와 함께 제공되는 모듈 모음인 Python 표준 라이브러리의 일부입니다. 이러한 모듈은 파일 I/O, 정규식, 수학 연산, 날짜 및 시간 처리 등과 같은 다양한 기능을 제공합니다. 표준 모듈의 예시는 다음과 같습니다.
  
  
  1. math: 수학 함수 및 상수를 제공합니다.
  2. datetime: 날짜와 시간 조작을 위한 클래스를 제공합니다.
  3. os: 운영체제와 상호 작용하기 위한 함수를 제공합니다.
  4. re: 정규 표현식 작업을 위한 함수를 제공합니다.
  5. json: JSON 데이터로 작업하기 위한 함수를 제공합니다.
     
     

• 외부 모듈
  외부 모듈은 Python 핵심 개발팀 외부의 개발자가 만들고 유지 관리합니다. 이러한 모듈은 Python 표준 라이브러리에 포함되어 있지 않으며 pip 또는 conda와 같은 패키지 관리자를 사용하여 별도로 설치해야 합니다. 외부 모듈은 일반적으로 추가 기능을 제공하거나 표준 모듈에서 제공하는 기존 기능을 확장합니다. 많이 사용되는 외부 모듈의 몇 가지 예는 다음과 같습니다.
  
  
  1. numpy: 효율적인 숫자 배열 연산과 선형 대수 기능을 제공합니다.
  2. pandas: 데이터 프레임 객체를 포함한 데이터 조작 및 분석 도구를 제공합니다.
  3. requests: HTTP 요청을 하는 간단하고 편리한 방법을 제공합니다.
  4. flask: 웹 애플리케이션을 구축하기 위한 경량 웹 프레임워크입니다.

모듈을 읽어오는 방법

Python에서 모듈을 사용하려면 먼저 모듈을 임포트해야 합니다. import 문은 모듈을 Python 코드에 로드하는 데 사용됩니다. 다음은 모듈을 임포트 하여 코드에서 사용하는 방법에 대한 몇 가지 예입니다:

1. 모듈 임포트하기

import math

이 예에서는 Python 표준 라이브러리에서 math 모듈을 가져옵니다. 모듈을 가져온 후에는 모듈 이름 뒤에 점과 함수 또는 변수 이름을 사용하여 모듈에서 제공하는 함수 및 변수에 액세스 할 수 있습니다.

result = math.sqrt(25)
print(result) # 출력: 5.0

2. 모듈에서 특정 함수나 변수 가져오기

from math import sqrt, pi

이 예에서는 수학 모듈에서 sqrt 함수와 pi 상수만 가져옵니다. 모듈 이름을 접두사로 사용하지 않고 가져온 함수와 변수를 바로 사용할 수 있습니다.

result = sqrt(25)
print(result) # 출력: 5.0
print(파이) # 출력: 3.141592653589793

3. 별칭으로 모듈 임포트하기

import numpy as np

이 예제에서는 서드파티 모듈 numpy를 가져와 별칭 np를 할당합니다. 이렇게 하면 모듈의 함수와 변수에 액세스할 때 전체 모듈 이름 대신 별칭을 사용할 수 있으므로 코드가 더 짧고 가독성이 높아집니다.

array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(array) # 출력: [1 2 3 4 5]

numpy와 같은 서드파티 모듈을 사용하려면 먼저 pip나 conda와 같은 패키지 관리자를 사용하여 설치해야 한다는 것을 기억해야 합니다.

각 모듈의 사용법은 다음 포스팅에서 다루도록 하겠습니다.

목차

1. 예외란
2. 예외 객체
3. 예외를 구분하는 방법
4. 예외를 처리하는 과정과 프로그램이 갑자기 종료되는 이유
5. raise 키워드

예외란

파이썬에서 예외는 프로그램 실행 중에 오류나 비정상적인 조건이 발생했을 때 발생하는 이벤트입니다. 예외는 프로그램이 정상적으로 처리하거나 진행할 수 없는 상황이 발생했을 때 발생합니다.

예외는 일반적으로 코드의 오류 또는 0으로 나누기, 목록에 존재하지 않는 요소 액세스, 존재하지 않는 파일 열기 시도와 같은 예기치 않은 상황에 의해 트리거됩니다. 예외가 발생하면 프로그램의 정상적인 흐름이 중단되고 프로그램은 예외 처리기라는 특수 코드 블록으로 이동합니다.

Python에서 예외는 기본 클래스 BaseException에서 파생된 클래스의 인스턴스인 객체입니다. Python 표준 라이브러리에는 다양한 유형의 오류에 해당하는 ValueError, TypeError, IndexError 및 FileNotFoundError와 같은 다양한 기본 제공 예외 클래스가 있습니다. BaseException 클래스 또는 그 하위 클래스 중 하나에서 상속하여 사용자 정의 예외 클래스를 정의할 수도 있습니다.

Python의 예외 처리는 try-except 블록을 사용하여 수행됩니다. 예외를 발생시킬 수 있는 코드는 try 블록 안에 배치되고 예외를 처리하는 코드는 예외 블록 안에 배치됩니다. try 블록에서 예외가 발생하면 프로그램은 해당 예외 블록으로 점프하여 예외를 처리합니다. 예외가 발생하지 않으면 프로그램은 try-except 블록 이후에도 코드를 계속 실행합니다.

예외 객체

파이썬에서 예외 객체는 베이스 클래스 BaseException에서 파생된 클래스의 인스턴스입니다. 예외 객체는 프로그램 실행 중에 오류 또는 비정상적인 조건이 발생할 때 생성됩니다. 이러한 객체에는 발생한 오류에 대한 정보가 포함되어 있어 예외를 적절히 처리할 수 있습니다.

예외가 발생하면 Python은 발생한 특정 오류 유형과 관련된 예외 객체를 생성합니다. Python 표준 라이브러리에서 제공하는 기본 제공 예외 클래스(예: ValueError, TypeError, IndexError 및 FileNotFoundError)가 있습니다. 이러한 클래스는 다양한 유형의 오류에 대응하며 BaseException 클래스 또는 그 하위 클래스 중 하나에서 상속됩니다.

BaseException 클래스 또는 그 하위 클래스 중 하나에서 상속하여 사용자 지정 예외 클래스를 직접 만들 수도 있습니다. 사용자 지정 예외 클래스를 정의하면 오류에 대한 보다 구체적인 정보를 제공하고 코드에서 오류를 보다 정확하게 처리할 수 있습니다.

try-except 블록을 사용하여 예외를 처리할 때 as 키워드를 사용하여 예외 객체를 캡처할 수 있습니다. 이렇게 하면 오류 메시지나 예외와 관련된 추가 데이터 등 객체에 포함된 정보에 액세스할 수 있습니다. 다음은 예시입니다:

try:
    result = 1 / 0
except ZeroDivisionError as e:
    print(f"An error occurred: {e}")

이 예제에서는 0으로 나눗셈이 발생하면 ZeroDivisionError 예외가 발생합니다. 예외 블록은 as 키워드를 사용하여 예외 객체를 캡처하고 변수 e에 할당합니다. 그러면 예외 객체에 포함된 오류 메시지가 인쇄됩니다.

예외를 구분하는 방법

Python에서는 try-except 문에 여러 개의 예외 블록을 지정하여 다양한 유형의 예외를 구분할 수 있습니다. 각 예외 블록은 특정 예외 유형과 연관되어 있으므로 다양한 오류를 맞춤형으로 처리할 수 있습니다. 다음은 이 개념을 설명하는 예제입니다.

try:
    # 예외를 발생시킬 수 있는 일부 코드
    result = 1 / 0
except ZeroDivisionError:
    print("0으로 나눌 수 없습니다.")
except ValueError:
    print("유효하지 않은 값이 발생했습니다.")
except TypeError:
    print("잘못된 데이터 타입이 사용되었습니다.")

이 예제에서 try 블록에는 예외를 발생시킬 수 있는 코드가 포함되어 있습니다. 예외가 발생하면 프로그램은 각 예외 블록을 검사하여 발생한 예외에 해당하는 예외 블록을 찾습니다. 일치하는 예외 블록이 발견되면 해당 블록 내의 코드가 실행됩니다.

각 예외 블록에서 as 키워드를 사용하여 예외 객체를 캡처할 수도 있습니다. 이렇게 하면 오류에 대한 자세한 정보에 액세스할 수 있습니다:

try:
    # 예외를 발생시킬 수 있는 일부 코드
    result = 1 / 0
except ZeroDivisionError as e:
    print(f"ZeroDivisionError occurred: {e}")
except ValueError as e:
    print(f"ValueError occurred: {e}")
except TypeError as e:
    print(f"TypeError occurred: {e}")

여러 예외 블록을 사용하고 서로 다른 예외 유형을 지정하면 다양한 예외를 다르게 처리하고 적절한 오류 메시지 또는 복구 작업을 제공할 수 있습니다.

예외를 처리하는 과정과 프로그램이 갑자기 종료되는 이유

Python에서 예외를 처리하기 위해 여러 개의 예외 블록을 사용하는 경우 프로그램은 if-elif-else 조건문이 작동하는 방식과 유사하게 각 블록을 순차적으로 확인합니다. 발생한 예외가 예외 블록에 지정된 유형과 일치하면 해당 블록 내의 코드가 실행됩니다. 예외 블록 중 발생한 예외와 일치하는 블록이 없으면 예외가 처리되지 않은 상태로 유지되어 프로그램이 갑자기 종료됩니다. 이 개념을 설명하기 위해 예제를 살펴보겠습니다.

try:
    # 예외를 발생시킬 수 있는 일부 코드
    value = int("abc")
except ZeroDivisionError:
    print("0으로 나눌 수 없습니다.")
except ValueError:
    print("유효하지 않은 값이 발생했습니다.")

이 예제에서 try 블록에는 숫자가 아닌 문자열을 정수로 변환하려고 시도하는 코드가 포함되어 있으며, 이로 인해 ValueError가 발생합니다. 프로그램은 블록을 제외한 각 블록을 순서대로 검사하고 ValueError 블록을 찾으면 해당 블록 내의 코드를 실행합니다.

그러나 발생한 예외가 지정된 예외 유형과 일치하지 않는 경우 프로그램은 처리되지 않은 예외로 종료됩니다. 예를 들어

try:
    # 예외를 발생시킬 수 있는 일부 코드
    value = int("abc")
except ZeroDivisionError:
    print("0으로 나눌 수 없습니다.")

이 경우 ValueError가 발생하지만 이를 처리할 수 있는 예외 블록이 없습니다. 결과적으로 프로그램은 처리되지 않은 예외와 함께 종료됩니다.

이 시나리오를 방지하려면 마지막에 일반 예외 블록을 추가하여 처리되지 않은 나머지 예외를 처리할 수 있습니다:

try:
    # 예외를 발생시킬 수 있는 일부 코드
    value = int("abc")
except ZeroDivisionError:
    print("0으로 나눌 수 없습니다.")
except ValueError:
    print("유효하지 않은 값이 발생했습니다.")
except Exception:
    print("예기치 않은 오류가 발생했습니다.")

이렇게 추가하면 특정 예외 블록과 일치하지 않는 예외가 발생해도 일반 예외 블록이 이를 처리하여 프로그램이 예기치 않게 종료되는 것을 방지할 수 있습니다.

raise 키워드

Python의 raise 키워드는 프로그램 실행 중에 예외를 수동으로 발생시키는 데 사용됩니다. 기본 제공 예외를 발생시키거나 사용자 정의 예외를 정의할 수 있습니다. 예외를 발생시킨다는 것은 프로그램의 정상적인 흐름을 중단하고 일반적으로 시도 예외 블록 내부의 예외 처리기로 제어권을 넘기겠다는 의미입니다. 다음은 raise 키워드를 사용하는 방법의 예시입니다.

def check_age(age):
    if age < 0:
        raise ValueError("나이는 음수일 수 없습니다")

try:
    user_age = -5
    check_age(user_age)
except ValueError as ve:
    print(f"Error: {ve}")

이 예제에서는 나이 매개변수를 받는 check_age 함수를 정의했습니다. 연령이 0보다 작으면 사용자 정의 오류 메시지와 함께 ValueError를 발생시킵니다. try 블록에서는 유효하지 않은 나이 -5를 사용하여 check_age 함수를 호출합니다. ValueError가 발생하면 해당 예외 블록으로 제어가 전달되고 예외를 포착하여 오류 메시지를 출력합니다.

raise 키워드를 사용하면 문제를 보다 효과적으로 식별하고 수정하는 데 도움이 되는 설명이 포함된 오류 메시지로 예외를 발생시키고 처리하여 프로그램에서 보다 강력하고 의미 있는 오류 처리를 생성할 수 있습니다.

목차

1. 오류의 종류
   1. 파이썬 오류의 종류
   2. 런타임 오류 vs 예외 오류
   3. 예외 오류 처리 하는 방법
   4. 조건문을 사용한 예외 처리(Exception handling)
   5. "허가보다 용서를 구하는 것이 더 쉽다(It's easier to ask for forgiveness than permission)"
2. 오류 해결을 위한 구문
   1. try-except 구문
   2. try-except-else 구문
   3. 'finally' 구문
   4. try-except-else-finally 구문
   5. closed 함수
   6. return 키워드

try-except 구문

Python의 try-except 구문은 예외(런타임 오류)를 정상적으로 처리하는 데 사용됩니다. 오류가 발생했을 때 프로그램이 충돌하는 대신 try-except 블록을 사용하면 예외가 발생했을 때 일부 코드를 실행하고 프로그램 실행을 계속할 수 있습니다.

다음은 try-except 블록의 기본 구문입니다.

try:
    # Code that might raise an exception
except SomeExceptionType as e:
    # Code to handle the exception

이 예에서는 try 블록 내부의 코드가 실행됩니다. 실행 중에 지정된 유형의 예외(SomeExceptionType)가 발생하면 except 블록 내부의 코드가 실행됩니다. 발생한 예외 객체는 'as' 키워드 뒤에 변수 이름(이 경우 'e')을 사용하여 캡처할 수 있습니다. 그런 다음 이 변수를 사용하여 예외에 대한 자세한 정보를 얻거나 사용자 지정 오류 메시지를 표시할 수 있습니다. 

예외 유형을 튜플로 지정하여 단일 except 블록으로 여러 예외 유형을 잡을 수도 있습니다.

try:
    # Code that might raise an exception
except (ExceptionType1, ExceptionType2) as e:
    # Code to handle the exception

유형에 관계없이 예외를 포착하려면 Exception 기본 클래스를 사용할 수 있습니다.

try:
    # Code that might raise an exception
except Exception as e:
    # Code to handle the exception

그러나 일반적으로 모든 예외를 포착하는 것보다 발생할 것으로 예상되는 특정 예외 유형만 포착하는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 예상하지 못한 의도하지 않은 마스킹 오류를 방지할 수 있습니다.

예외가 발생했는지 여부에 관계없이 실행될 코드를 포함하는 except 블록 뒤에 선택적 finally 블록을 추가할 수도 있습니다.

try:
    # Code that might raise an exception
except SomeExceptionType as e:
    # Code to handle the exception
finally:
    # Code that will always be executed

이는 try 블록 내 코드의 성공 또는 실패에 관계없이 파일 핸들 또는 네트워크 연결 닫기와 같은 리소스 정리에 유용할 수 있습니다.

try-except-else 구문

try, except 및 else 블록을 함께 사용하는 예를 살펴보겠습니다. 이 예에서는 사용자의 입력을 정수로 변환하고 숫자의 제곱을 계산하려고 합니다. 변환이 성공하면 결과를 출력하고 그렇지 않으면 예외를 처리하고 오류 메시지를 출력합니다.

def calculate_square():
    user_input = input("Enter a number: ")

    try:
        number = int(user_input)
    except ValueError:
        print("Invalid input. Please enter a valid integer.")
    else:
        square = number ** 2
        print(f"The square of {number} is {square}.")

calculate_square()

코드에 대한 내용은 다음과 같습니다.

1. input() 함수를 사용하여 사용자로부터 입력을 받습니다.
   
   
2. try 블록에서 int() 함수를 사용하여 사용자 입력을 정수로 변환하려고 시도합니다. 입력이 유효한 정수가 아니면 ValueError가 발생합니다.
   
   
3. except 블록에서 ValueError 예외를 포착하고 잘못된 입력에 대해 사용자에게 알리는 오류 메시지를 인쇄합니다.
   변환에 성공하고 예외가 발생하지 않으면 else 블록이 실행됩니다. else 블록에서 정수의 제곱을 계산하고 결과를 인쇄합니다.

try, except 및 else 블록을 함께 사용하면 오류를 정상적으로 처리하고 예외가 발생하지 않을 때 특정 작업을 수행할 수 있습니다. 이는 보다 강력하고 유지 관리 가능한 코드로 이어집니다.

'finally' 문

Python의 'finally' 문은 예외가 발생했는지 여부에 관계없이 코드 블록이 항상 실행되도록 하기 위해 'try' 및 'except' 문과 함께 사용됩니다. finally 블록은 try, except 및 선택적 else 블록 뒤에 배치됩니다.

다음은 try-except-finally 구문의 일반 구문입니다.

try:
    # Code that might raise an exception
except SomeExceptionType as e:
    # Code to handle the exception
else:
    # Optional: Code to be executed if no exception is raised in the try block
finally:
    # Code that will always be executed, regardless of whether an exception was raised or not

'finally' 블록은 이전 코드에서 어떤 일이 발생하든 실행해야 하는 정리 작업을 수행하거나 리소스를 해제(예: 파일 핸들 닫기, 네트워크 연결 또는 데이터베이스 연결)해야 할 때 유용합니다.

다음은 finally 문 사용을 보여주는 예입니다.

file_handle = None

try:
    file_handle = open("file.txt", "r")
    content = file_handle.read()
    print(content)
except FileNotFoundError as e:
    print("File not found")
except IOError as e:
    print("An I/O error occurred")
finally:
    if file_handle:
        file_handle.close()
        print("File handle closed")

이 예제에서 'finally' 블록은 파일을 열거나 읽는 동안 예외가 발생하더라도 파일 핸들이 닫히도록 합니다. file_handle.close() 문은 try 및 except 블록에서 어떤 일이 발생하든 상관없이 실행됩니다.

try-except-else-finally 구문

Python에서 try-except-else 구문을 사용하면 try 블록에서 예외가 발생하지 않는 경우에만 실행될 코드 블록을 지정할 수 있습니다. else 블록은 try 블록 다음에 실행되지만 선택적 finally 블록(있는 경우) 이전에 실행됩니다. 구문은 다음과 같습니다.

try:
    # Code that might raise an exception
except SomeExceptionType as e:
    # Code to handle the exception
else:
    # Code to be executed if no exception is raised in the try block
finally:
    # Optional: Code that will always be executed, regardless of whether an exception was raised or not

try 블록 내부의 코드가 먼저 실행됩니다. 지정된 유형의 예외(SomeExceptionType)가 발생하면 except 블록 내부의 코드가 실행됩니다. try 블록에서 예외가 발생하지 않으면 else 블록 내부의 코드가 실행됩니다.

else 블록은 try 블록에서 예외가 발생하지 않은 경우에만 어떤 작업을 수행하려는 상황에서 유용할 수 있습니다. 예를 들어 이전 코드에 오류가 없는 경우에만 데이터베이스에 대한 변경 사항을 커밋할 수 있습니다.

다음은 try-except-else 구문의 사용을 보여주는 예입니다.

try:
    result = 10 / 2  # This might raise a ZeroDivisionError if the divisor is zero
except ZeroDivisionError as e:
    print("Cannot divide by zero")
else:
    print(f"The result of the division is {result}")
finally:
    print("This message will always be displayed, regardless of whether an exception was raised or not")

이 예에서 try 블록의 result 계산에서 ZeroDivisionError가 발생하지 않으면 else 블록이 실행되고 결과가 인쇄됩니다. 'finally' 블록이 있는 경우 예외가 발생했는지 여부에 관계없이 항상 실행됩니다.

closed 함수

파이썬에서 파일 객체의 closed 속성은 파일이 닫혀 있는지 여부를 확인하는 데 사용됩니다. 함수가 아니라 파일 객체의 속성입니다. 부울 값을 반환합니다. 파일이 닫혀 있으면 'True', 그렇지 않으면 'False'입니다.

다음은 closed 속성을 사용하는 방법의 예입니다.

# Opening a file for reading
file = open("example.txt", "r")

# Checking if the file is closed
if file.closed:
    print("The file is closed.")
else:
    print("The file is open.")

# Closing the file
file.close()

# Checking if the file is closed again
if file.closed:
    print("The file is closed.")
else:
    print("The file is open.")

이 예에서는 먼저 example.txt라는 파일을 읽기 위해 엽니다. 그런 다음 closed 속성을 사용하여 파일이 닫혀 있는지 열려 있는지 확인합니다. file.close()로 파일을 닫은 후 closed 속성을 다시 확인하여 파일이 실제로 닫혔는지 확인합니다.

작업을 마친 후에는 파일을 닫아 시스템 리소스를 확보하는 것이 중요합니다. 파일 닫기를 처리하는 권장 방법은 코드 블록이 종료될 때 파일을 자동으로 닫는 with 문을 사용하는 것입니다.

with open("example.txt", "r") as file:
    # Perform file operations here

# File is automatically closed after the block
if file.closed:
    print("The file is closed.")

이 예제에서는 with 블록이 종료되면 파일이 자동으로 닫히므로 파일 작업을 보다 안전하고 깔끔하게 수행할 수 있습니다.

return 키워드

반환 키워드는 코드의 다른 부분과 마찬가지로 try 문 안에 사용할 수 있습니다. try 블록 내에서 return을 사용하면 함수가 지정된 값을 즉시 반환하고 함수를 종료하여 try 블록의 나머지 코드와 연결된 예외, else 및 마지막으로 블록을 건너뜁니다.

다음은 try 문 내에서 return을 사용하는 예입니다.

def divide(a, b):
    try:
        result = a / b
        return result
    except ZeroDivisionError:
        print("Division by zero is not allowed.")
        return None

result1 = divide(10, 2)
result2 = divide(10, 0)
print(f"Result 1: {result1}")
print(f"Result 2: {result2}")

이 예에서는 두 개의 인수 a와 b를 사용하는 divide라는 함수를 정의합니다. a를 b로 나누려고 시도하고 나누기가 성공하면 즉시 결과를 반환합니다. ZeroDivisionError가 발생하면 except 블록 내부의 코드가 실행되고 함수는 None을 반환합니다.

예제의 출력은 다음과 같습니다.

Result 1: 5.0
Division by zero is not allowed.
Result 2: None

보시다시피 이 함수는 첫 번째 나눗셈에 대해 올바른 결과를 반환하고 두 번째 나눗셈에 대해 0으로 나누기 오류를 처리하여 'None'을 반환합니다.

목차

1. 오류의 종류
   1. 파이썬 오류의 종류
   2. 런타임 오류 vs 예외 오류
   3. 예외 오류 처리 하는 방법
   4. 조건문을 사용한 예외 처리(Exception handling)
   5. "허가보다 용서를 구하는 것이 더 쉽다(It's easier to ask for forgiveness than permission)"
2. 오류 해결을 위한 구문
   1. try-except 구문
   2. try-except-else 구문
   3. 'finally' 구문
   4. try-except-else-finally 구문
   5. closed 함수
   6. return 키워드

파이썬 오류의 종류

Python에는 코드 작업 중에 발생할 수 있는 몇 가지 유형의 오류가 있습니다. 이러한 오류는 크게 구문 오류와 예외의 두 가지 유형으로 분류할 수 있습니다.

1. 구문 오류
이러한 오류는 Python 파서가 코드에서 잘못된 구문을 발견할 때 발생합니다. 구문 오류에는 누락되거나 잘못된 구두점, 잘못된 들여쓰기 또는 잘못된 구문 구문 사용이 포함될 수 있습니다. 구문 오류의 예는 다음과 같습니다.

• 누락되거나 잘못 배치된 콜론, 괄호 또는 쉼표
• 코드 블록을 정의하기 위해 들여쓰기를 사용하기 때문에 Python에서 중요한 잘못된 들여쓰기

if 5 > 2  # Syntax error: Missing colon at the end of the line
    print("5 is greater than 2")

2. 예외
예외는 코드 실행 중에 발생하는 오류입니다. 이러한 오류는 일반적으로 잘못된 논리, 내장 함수의 잘못된 사용 또는 예기치 않은 입력으로 인해 발생합니다. 몇 가지 일반적인 예외는 다음과 같습니다.

• NameError: 현재 범위에 정의되지 않은 변수나 함수를 사용하려고 할 때 발생
• TypeError: 특정 작업이나 기능에 잘못된 유형을 사용할 때 발생
• ValueError: 특정 작업이나 기능에 잘못된 값을 제공했을 때 발생
• IndexError: 목록 또는 다른 시퀀스 유형의 범위를 벗어난 인덱스에 액세스하려고 할 때 발생합니다.
• KeyError: 사전에 존재하지 않는 키에 접근하려 할 때 발생
• ZeroDivisionError: 숫자를 0으로 나누려고 할 때 발생

undefined_variable = 5 + nonexistent  # NameError

result = "Hello" + 5  # TypeError

number = int("text")  # ValueError

my_list = [1, 2, 3]
element = my_list[5]  # IndexError

my_dict = {"key1": "value1"}
value = my_dict["key2"]  # KeyError

division = 5 / 0  # ZeroDivisionError

예기치 않은 오류로 인해 프로그램이 중단되지 않도록 하려면 try-except 블록을 사용하여 코드의 예외를 처리하는 것이 중요합니다.

런타임 오류 vs 예외 오류

런타임 오류 및 예외 오류는 종종 같은 의미로 사용되는 용어입니다. 그러나 그들 사이에는 미묘한 차이가 있습니다.

1. 런타임 오류
   런타임 오류는 프로그램 실행 중에 발생하는 모든 오류를 가리키는 일반적인 용어입니다. 여기에는 논리적 오류, 입/출력 오류, 프로그램에서 발생한 예외 등 프로그램이 실행되는 동안 발생할 수 있는 모든 유형의 오류가 포함됩니다. 런타임 오류는 언어 구성 또는 코드 구문과 반드시 ​​관련이 있는 것은 아닙니다. 잘못된 알고리즘, 시스템 리소스 부족 또는 하드웨어 문제와 같은 다양한 이유로 인해 발생할 수 있습니다. 런타임 오류가 있는 프로그램은 비정상적으로 종료되거나 잘못된 결과를 생성할 수 있습니다.
   
   
2. 예외 오류
   반면에 예외 오류는 프로그램이 0으로 나누기, 범위를 벗어난 인덱스에 액세스, 또는 존재하지 않는 파일을 열려고 시도합니다. Python을 비롯한 많은 프로그래밍 언어에서 프로그램이 자체적으로 처리할 수 없는 오류 조건을 만나면 예외가 발생합니다. 프로그래머는 프로그램 충돌을 방지하고 오류를 적절하게 처리하기 위해 try-except 블록과 같은 예외 처리 메커니즘을 사용하여 이러한 예외를 처리할 수 있습니다.
   
   

요약하면 런타임 오류는 프로그램 실행 중에 발생할 수 있는 광범위한 오류 범주인 반면 예외 오류는 프로그램이 자체적으로 처리할 수 없는 예외 조건을 만났을 때 발생하는 특정 유형의 런타임 오류입니다. 예외 오류는 프로그래밍 언어에서 제공하는 예외 처리 메커니즘을 사용하여 포착하고 처리할 수 있는 반면 런타임 오류는 프로그램 논리 또는 기본 시스템에서 추가 디버깅 및 수정이 필요할 수 있습니다.

예외 오류 처리 하는 방법

예외 처리(Exception handling)는 프로그램 실행 중에 오류를 정상적으로 처리하는 방법입니다. Python에서는 예외 처리를 위해 try, except, finally 및 raise 문을 사용할 수 있습니다.

다음은 Python에서 예외 처리를 사용하는 방법입니다.

• try 블록
  try 블록 내에서 예외를 발생시킬 수 있는 코드를 포함합니다. 예외가 발생하면 코드 실행이 적절한 except 블록으로 이동합니다.
  
  
• except 블록
  하나 이상의 except 블록을 사용하여 특정 예외를 포착하고 처리합니다. 튜플로 지정하여 동일한 블록에서 여러 예외를 catch하거나 다른 예외에 대해 별도의 except 블록을 사용할 수 있습니다.
  
  
• else 블록(선택 사항)
  모든 except 블록 다음에 else 블록을 사용할 수 있습니다. else 블록의 코드는 try 블록이 예외를 발생시키지 않으면 실행됩니다.
  
  
• finally 블록(선택 사항)
  finally 블록은 예외가 발생했는지 여부에 상관없이 실행되어야 하는 코드를 지정하는 데 사용됩니다. 이 블록은 선택 사항이며 try, except 및 else 블록 뒤에 나타날 수 있습니다.
  
  
• raise 문
  raise 문을 사용하여 코드 내에서 명시적으로 예외를 발생시킬 수 있습니다. 이는 사용자 지정 예외를 발생시키거나 예외를 처리한 후 다시 발생시키려는 경우에 유용합니다.

다음은 Python에서 예외 처리를 사용하는 예입니다.

try:
    # Code that might raise an exception
    x = int(input("Enter a number: "))
    result = 10 / x
except ZeroDivisionError:
    # Handle the ZeroDivisionError exception
    print("Error: Division by zero.")
except ValueError:
    # Handle the ValueError exception (e.g., non-numeric input)
    print("Error: Invalid input. Please enter a number.")
else:
    # This block executes if no exception occurred
    print(f"The result is: {result}")
finally:
    # This block executes no matter what
    print("This message is always displayed.")

이 예에서 try 블록 내의 코드는 ZeroDivisionError 또는 ValueError 예외를 발생시킬 수 있습니다. except 블록은 이러한 예외를 처리하고 final 블록은 예외 발생 여부에 관계없이 특정 메시지가 항상 표시되도록 합니다.

조건문을 사용한 예외 처리(Exception handling)

조건문을 사용한 예외 처리는 "허가보다 용서를 구하는 것이 더 쉽다(it's easier to ask for forgiveness than permission)"는 파이썬의 접근 방식에 어긋나므로 권장되지 않습니다. 대신 예외 처리를 위해 try 및 except 블록을 사용하는 것이 좋습니다.

그러나 여전히 조건문을 사용하여 예외를 처리하려는 경우에는 예외를 발생시킬 수 있는 코드를 실행하기 전에 예외를 발생시킬 수 있는 조건을 확인할 수 있습니다. 이 접근 방식을 "도약하기 전에 살펴보기(LBYL)"라고 합니다.

그러나 여전히 조건문을 사용하여 예외를 처리하려는 경우 예외를 발생시킬 수 있는 코드를 실행하기 전에 예외를 유발할 수 있는 조건을 확인할 수 있습니다. 이 접근법은 "도약하기 전에 보기"(Look Before You Leap, LBYL)로 알려져 있습니다.

다음은 조건문을 사용하여 예외를 처리하는 예입니다.

x = input("Enter a number: ")

# Check if the input is a valid number
if x.isdigit():
    x = int(x)

    # Check for division by zero
    if x != 0:
        result = 10 / x
        print(f"The result is: {result}")
    else:
        print("Error: Division by zero.")
else:
    print("Error: Invalid input. Please enter a number.")

이 예제에서는 'if' 문을 사용하여 나누기를 수행하기 전에 입력이 유효한 숫자인지, 0이 아닌지 확인합니다. 이 접근 방식은 사전에 조건을 확인하여 예외 발생을 방지합니다.

예외 처리에 조건문을 사용하면 정상적인 코드 흐름과 오류 처리 코드가 분리되지 않으므로 코드의 가독성과 유지 관리가 어려워질 수 있습니다. 또한 발생할 수 있는 모든 가능한 예외를 포착하지 못하여 코드의 견고성이 떨어질 수 있습니다. 따라서 일반적으로 Python에서 예외 처리를 위해 try 및 except 블록을 사용하는 것이 좋습니다.

"허가보다 용서를 구하는 것이 더 쉽다(It's easier to ask for forgiveness than permission)"

"허락을 구하는 것보다 용서를 구하는 것이 더 쉽다"는 미국의 컴퓨터 과학자이자 미 해군 후방 제독인 그레이스 호퍼의 명언이 유명합니다. 이 속담은 어떤 상황에서는 행동하기 전에 허가를 기다리는 것보다 먼저 승인을 구하지 않고 행동을 취한 다음 나중에 결과나 이의를 처리하는 것이 더 낫다는 것을 시사합니다.

이 문구는 허가나 승인을 기다리는 것이 진행을 방해하고 창의성을 억제할 수 있는 혁신과 위험 감수라는 맥락에서 자주 사용됩니다. 경우에 따라서는 명시적인 허가가 없더라도 자신의 행동이 긍정적인 결과를 가져올 것이라고 믿는 상황에서 적극적이고 주도적인 태도를 취하도록 장려하기도 합니다.

프로그래밍 세계에서는 이 말을 EAFP(허락보다 용서를 구하는 것이 더 쉽다)라는 철학으로 채택했습니다. EAFP는 코드를 실행하기 전에 가능한 오류를 확인하는 대신 예외를 처리하기 위해 시도 예외 블록을 사용하는 것을 선호하는 코딩 스타일입니다. 이 접근 방식은 오류나 예외 조건을 확인하기 위한 긴 if-else 체인을 피할 수 있으므로 경우에 따라 더 깔끔하고 가독성 높은 코드를 만들 수 있습니다.

1. 객체 잠조 복사(pass-by-object-reference)
2. 값 복사
3. 레퍼런스 복사

객체 참조 복사

Python에서 함수에 값을 복사할 때 실제로 개체 자체의 복사본이 아니라 개체에 대한 참조를 복사합니다. 이 개념을 "객체 참조 복사" 또는 "참조 값 복사"이라고 합니다. 함수에서 값 복사 동작은 객체가 변경 가능한지 또는 변경 불가능한지에 따라 다릅니다.

1. 불변 객체(Immutable Objects)

숫자, 문자열 및 튜플과 같은 불변 객체의 경우 함수 내 객체에 대한 모든 변경 사항은 새 객체를 생성합니다. 원래 개체는 변경되지 않은 상태로 유지되므로 개체의 복사본이 함수에 복사된 것처럼 보입니다.

def modify_value(x):
    x = x + 1
    print(f"Inside the function: {x}")

number = 5
modify_value(number)
print(f"Outside the function: {number}")

Output

Inside the function: 6
Outside the function: 5

이 예에서 변수 number는 함수 내에서 수정되더라도 함수 외부에서는 변경되지 않은 상태로 유지됩니다.

2. 가변 객체(Mutable Object)

리스트, 딕셔너리 및 집합과 같은 변경 가능한 개체의 경우 참조가 동일한 개체를 가리키기 때문에 함수 내에서 개체에 대한 변경 사항이 함수 외부에도 반영됩니다.

def modify_list(lst):
    lst.append(4)
    print(f"Inside the function: {lst}")

my_list = [1, 2, 3]
modify_list(my_list)
print(f"Outside the function: {my_list}")

Output

Inside the function: [1, 2, 3, 4]
Outside the function: [1, 2, 3, 4]

이 예제에서 함수 내 리스트에 대한 변경 사항은 함수 외부에서도 볼 수 있습니다.

변경 가능한 객체를 함수에 복사하기 전에 복사본을 만들고 싶다면 얕은 복사본에는 copy 모듈을, 깊은 복사본에는 deepcopy 모듈을 사용할 수 있습니다. 이렇게 하면 함수가 복사본을 수정할 때 원본 객체가 변경되지 않은 상태로 유지됩니다.

값 복사

"값 복사"이라고도 하는 값 복사는 원래 개체 값의 복사본을 사용하여 새 개체를 만드는 프로세스입니다. 이 경우 원본 객체와 복사된 객체는 서로 독립적입니다. 한 개체를 수정해도 다른 개체에는 영향을 미치지 않습니다. 이는 두 객체가 별개의 메모리 위치를 가지고 있고 해당 값이 분리되어 있기 때문입니다.

Python에서 정수, 실수, 문자열 및 튜플과 같은 불변 유형은 값 복사를 사용합니다. 불변 객체의 값을 다른 변수에 할당하면 새 객체가 생성되고 원래 객체에서 값이 복사됩니다.

다음은 값 복사를 설명하는 예입니다.

original_string = "hello"
copied_string = original_string

original_string = "world"

print(original_string)  # Output: world
print(copied_string)    # Output: hello

예제에서는 original_string 값을 copied_string에 할당했습니다. 나중에 original_string을 수정했을 때 copied_string에는 영향을 미치지 않았습니다. 두 변수가 독립적이고 별도의 메모리 위치에 값을 저장하기 때문입니다.

값 복사는 함수에 인수로 복사하거나 복사본을 만들 때 원래 개체가 변경되지 않은 상태로 유지되도록 합니다. 그러나 값 복사는 큰 개체를 처리할 때 효율성이 떨어질 수 있습니다. 동일한 값으로 새 개체를 만들면 상당한 양의 메모리와 처리 시간이 소비될 수 있기 때문입니다. 이러한 경우 참조 복사가 더 효율적일 수 있습니다.

레퍼런스 복사

"참조에 의한 복사"이라고도 하는 참조 복사는 개체 값의 별도 복사본을 만드는 대신 기존 개체에 대한 새 참조(또는 별칭)를 만드는 프로세스입니다. 이는 원본 참조와 복사된 참조가 모두 메모리의 동일한 개체를 가리키며 한 참조를 통해 개체에 대한 모든 변경 사항이 다른 참조에 반영됨을 의미합니다.

Python에서 목록, 사전 및 집합과 같은 변경 가능한 유형은 참조 복사를 사용합니다. 변경 가능한 개체를 다른 변수에 할당하면 새 개체가 생성되지 않습니다. 대신 두 변수 모두 동일한 개체를 참조합니다.

다음은 참조 복사를 설명하는 예입니다.

original_list = [1, 2, 3]
copied_list = original_list

original_list[0] = 99

print(original_list)  # Output: [99, 2, 3]
print(copied_list)    # Output: [99, 2, 3]

예제에서는 original_list의 참조를 copied_list에 할당했습니다. 나중에 original_list를 수정했을 때 copied_list에도 변경 사항이 반영되었습니다. 두 변수 모두 메모리에서 동일한 객체를 참조하기 때문입니다.

참조 복사는 새 개체를 만들고 값을 복사할 필요가 없기 때문에 특히 큰 개체로 작업할 때 값 복사보다 더 효율적일 수 있습니다. 그러나 하나의 참조를 통해 개체에 대한 변경 사항이 동일한 개체에 대한 다른 모든 참조에 영향을 미치므로 의도하지 않은 부작용이 발생할 수도 있습니다. 이러한 부작용을 방지하기 위해 개체의 전체 복사본을 만들 수 있습니다. 그러면 원래 개체 값의 복사본과 모든 중첩된 개체를 사용하여 새 개체가 생성됩니다.

목차

1. 스택(stack)
2. 힙(heap)

스택(stack)

스택은 LIFO(Last In First Out) 원칙을 따르는 선형 데이터 구조입니다. 즉, 스택에 추가된 마지막 요소가 제거되는 첫 번째 요소입니다. 스택은 스택의 맨 위에서 항목이 추가(푸시)되거나 제거(팝)되는 항목 모음으로 시각화할 수 있습니다. LIFO 특성으로 인해 스택은 상위 요소에 대한 액세스만 허용하고 하위 요소는 허용하지 않습니다.

스택과 관련된 두 가지 기본 작업이 있습니다.

• Push: 스택 맨 위에 요소를 추가합니다.
• Pop: 스택에서 맨 위 요소를 제거합니다.

스택에는 다음과 같은 보조 작업도 있을 수 있습니다.

• Peek 또는 Top: 스택의 맨 위 요소를 제거하지 않고 반환합니다.
• IsEmpty: 스택이 비어 있는지 확인합니다.
• Size: 스택의 요소 수를 반환합니다.

다음은 목록을 사용하여 Python에서 간단한 스택 구현의 예입니다.

class Stack:
    def __init__(self):
        self.items = []

    def push(self, item):
        self.items.append(item)

    def pop(self):
        if not self.is_empty():
            return self.items.pop()

    def peek(self):
        if not self.is_empty():
            return self.items[-1]

    def is_empty(self):
        return len(self.items) == 0

    def size(self):
        return len(self.items)

# Using the stack
stack = Stack()
stack.push(1)
stack.push(2)
stack.push(3)
print(stack.pop())  # Output: 3
print(stack.peek())  # Output: 2
print(stack.is_empty())  # Output: False
print(stack.size())  # Output: 2

이 예에서는 목록을 사용하여 요소를 저장하는 Stack 클래스를 만들었습니다. 이 클래스에는 푸시, 팝, 엿보기, 스택이 비어 있는지 확인, 스택 크기 찾기 등의 메서드가 있습니다. 그런 다음 스택을 사용하여 LIFO 원칙에 따라 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

힙(heap)

힙은 힙 속성을 충족하는 특수 트리 기반 데이터 구조입니다. 완전한 이진 트리입니다. 즉, 왼쪽에서 오른쪽으로 채워지는 마지막 수준을 제외하고 트리의 각 수준이 완전히 채워집니다. 힙에서 각 노드의 키는 자식 키보다 크거나 같거나(max-heap) 작거나 같습니다(min-heap).

힙에는 두 가지 유형이 있습니다.

• 최대 힙(Max-heap)
  최대 힙에서 부모 노드는 자식 키보다 크거나 같은 키를 가집니다. 가장 큰 키는 루트 노드에 있습니다.
  
  
• 최소 힙(Min-heap)
  최소 힙에서 부모 노드는 자식 키보다 작거나 같은 키를 가집니다. 가장 작은 키는 루트 노드에 있습니다.

힙은 일반적으로 우선 순위 큐를 구현하는 데 사용되며 우선 순위가 가장 높거나 낮은 요소에 효율적으로 액세스할 수 있습니다. 힙의 가장 일반적인 응용 프로그램은 힙 데이터 구조를 사용하여 요소를 정렬하는 힙 정렬 알고리즘입니다.

힙과 관련된 몇 가지 일반적인 작업은 다음과 같습니다.

• 삽입(Insert): 힙 속성을 유지하면서 요소를 힙에 추가합니다.
• 추출(Extract): 힙에서 루트 요소(최대 또는 최소)를 제거하고 반환한 다음 힙 속성을 유지하도록 힙을 재구성합니다.
• Peek: 루트 요소(최대 또는 최소)를 제거하지 않고 반환합니다.

Python에서 heapq 모듈은 최소 힙이 있는 힙 데이터 구조의 구현을 제공합니다. 다음은 heapq 모듈을 사용하여 최소 힙을 만드는 예입니다.

import heapq

heap = []
heapq.heappush(heap, 3)
heapq.heappush(heap, 1)
heapq.heappush(heap, 2)

print(heap)  # Output: [1, 3, 2]

smallest_element = heapq.heappop(heap)
print(smallest_element)  # Output: 1
print(heap)  # Output: [2, 3]

# Peek at the smallest element without removing it
smallest_element = heap[0]
print(smallest_element)  # Output: 2

이 예제에서는 heapq 모듈을 사용하여 최소 힙을 만듭니다. heappush 함수를 사용하여 요소를 힙에 삽입하고 heappop 함수를 사용하여 가장 작은 요소를 제거합니다. 제거하지 않고 가장 작은 요소를 살펴보려면 목록의 첫 번째 요소(인덱스 0)에 액세스하면 됩니다. heapq 모듈은 최대 힙 구현을 제공하지 않지만 값을 삽입하기 전과 추출한 후에 값을 부정하여 최대 힙을 생성할 수 있습니다.