>>> abs(3)

3

>>> abs(-3)

3

>>> abs(-1.2)

1.2

>>> all([1, 2, 3])

True

>>> all([1, 2, 3, 0])

False

0 = False

>>> any([1, 2, 3, 0])

True

>>> any([0, ""])

False

>>> chr(97)

'a'

>>> chr(48)

'0'

>>> dir([1, 2, 3])

['append', 'count', 'extend', 'index', 'insert', 'pop',...]

>>> dir({'1':'a'})

['clear', 'copy', 'get', 'has_key', 'items', 'keys',...]

>>> divmod(7, 3)

(2, 1)

>>> divmod(1.3, 0.2)

(6.0, 0.099999999999999978)

>>> fori, name inenumerate(['body', 'foo', 'bar']):

...     print(i, name)

...

0 body

1 foo

2 bar

>>> eval('1+2')

3

>>> eval("'hi' + 'a'")

'hia'

>>> eval('divmod(4, 3)')

(1, 1)

#positive.py 

defpositive(l): 

    result = [] 

    fori inl: 

        ifi > 0: 

            result.append(i) 

    returnresult

print(positive([1,-3,2,0,-5,6]))

결과값: [1, 2, 6]

#filter1.py

defpositive(x):

    returnx > 0

print(list(filter(positive, [1, -3, 2, 0, -5, 6])))

결과값: [1, 2, 6]

>>> print(list(filter(lambdax: x > 0, [1, -3, 2, 0, -5, 6])))

>>> hex(234)

'0xea'

>>> hex(3)

'0x3'

>>> a = 3

>>> id(3)

135072304

>>> id(a)

135072304

>>> b = a

>>> id(b)

135072304

같은 객체를 가리키고 있으니 모두 같은 고유주소를 갖는다

def가 있는데 왜 lambda라는 것이 나오게 되었을까? 이유는 간단하다. lambda는 def 보다 간결하게 사용할 수 있기 때문이다. 또한 lambda는 def를 사용할 수 없는 곳에도 사용할 수 있다. 다음 예제에서 리스트 내에 lambda가 들어간 경우를 살펴보자.

>>> myList = [lambdaa,b:a+b, lambdaa,b:a*b]

>>> myList

[at 0x811eb2c>, at 0x811eb64>]

>>> len("python")

6

>>> len([1,2,3])

3

>>> len((1, 'a'))

2

>>> list("python")

['p', 'y', 't', 'h', 'o', 'n']

>>> list((1,2,3))

[1, 2, 3]

# two_times.py

deftwo_times(numberList):

    result = [ ]

    fornumber innumberList:

        result.append(number*2)

    returnresult

result = two_times([1, 2, 3, 4])

print(result)

two_times 함수는 리스트 요소를 입력받아 각 요소에 2를 곱한 결과값을 돌려준다. 실행 결과는 다음과 같다.

    > 결과값: [2, 4, 6, 8]

위의 예제는 map 함수를 이용하면 다음처럼 바꿀 수 있다.

>>> deftwo_times(x): returnx*2

...

>>> list(map(two_times, [1, 2, 3, 4]))

[2, 4, 6, 8]

이제 앞 예제를 해석해 보자. 먼저 리스트의 첫 번째 요소인 1이 two_times 함수의 입력값으로 들어가고, 1 * 2의 과정을 거쳐서 2가 된다. 다음으로 리스트의 두 번째 요소인 2가 2 * 2의 과정을 거쳐 4가 된다. 따라서 결과값 리스트는 이제 [2, 4]가 된다. 총 4개의 요소값이 모두 수행되면 최종적으로 [2, 4, 6, 8]이 리턴된다. 이것이 map 함수가 하는 일이다.

(※ 위 예에서 map의 결과를 리스트로 보여 주기 위해 list 함수를 이용하여 출력하였다. 파이썬 2.7은 map의 결과가 리스트이므로 위 예에서 list 함수를 이용하여 리스트로 변환하지 않아도 된다.)

앞의 예는 lambda를 사용하면 다음처럼 간략하게 만들 수 있다.

>>> list(map(lambdaa: a*2, [1, 2, 3, 4]))

[2, 4, 6, 8]

map 함수 예를 하나 더 살펴보자.

# map_test.py

defplus_one(x):

    returnx+1

print(list(map(plus_one, [1, 2, 3, 4, 5])))

    > 결과값: [2, 3, 4, 5, 6]

위 예는 map과 plus_one 함수를 이용하여 리스트의 각 요소값을 1씩 증가시키는 예제이다.

>>> max([1, 2, 3])

3

>>> max("python")

'y'

>>> oct(34)

'0o42'

>>> oct(12345)

'0o30071'

mode설명

w 쓰기 모드로 파일 열기

r 읽기 모드로 파일 열기

a 추가 모드로 파일 열기

b 바이너리 모드로 파일 열기

>>> f = open("binary_file", "rb")

>>> fread = open("read_mode.txt", 'r')

>>> ord('a')

97

>>> ord('0')

48

>>> pow(2, 4)

16

>>> pow(3, 3)

27

>>> list(range(5))

[0, 1, 2, 3, 4]

>>> list(range(5, 10))

[5, 6, 7, 8, 9]

>>> list(range(1, 10, 2))

[1, 3, 5, 7, 9]

>>> list(range(0, -10, -1))

[0, -1, -2, -3, -4, -5, -6, -7, -8, -9]

>>> sorted([3, 1, 2])

[1, 2, 3]

>>> sorted(['a', 'c', 'b'])

['a', 'b', 'c']

>>> sorted("zero")

['e', 'o', 'r', 'z']

>>> sorted((3, 2, 1))

[1, 2, 3]

리스트 자료형에도 sort라는 함수가 있다. 하지만 리스트 자료형의 sort 함수는 리스트 객체 그 자체를 정렬만 할 뿐 정렬된 결과를 리턴하지는 않는다.

다음 예제로 sorted 함수와 리스트 자료형의 sort 함수의 차이점을 확인해 보자.

>>> a = [3, 1, 2]

>>> result = a.sort()

>>> print(result)

None

>>> a

[1, 2, 3]

>>> str(3)

'3'

>>> str('hi')

'hi'

>>> str('hi'.upper())

'HI'

>>> tuple("abc")

('a', 'b', 'c')

>>> tuple([1, 2, 3])

(1, 2, 3)

>>> tuple((1, 2, 3))

(1, 2, 3)

>>> type("abc")

<class'str'>

>>> type([ ])

<class'list'>

>>> type(open("test", 'w'))

<class'_io.TextIOWrapper'>

>>> list(zip([1, 2, 3], [4, 5, 6]))

[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]

>>> list(zip([1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]))

[(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)]

>>> list(zip("abc", "def"))

[('a', 'd'), ('b', 'e'), ('c', 'f')]

>>>list(zip([1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]))

[(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)]