빅데이터 부트캠프 8일차

전역변수

- global = 함수 안에서만 정의된 변수를 함수 밖에서도 적용이 되도록 명령

- global은 함수에도 사용할 수 있지만 () 연산자를 제외하고 함수명만 입력해야함

재귀함수

- 정의 단계에서 자신을 재참조하는 함수

- 정의한 함수 안에 동일한 함수를 다시 한번 입력

ex) def recursive(n):
        if n > 3: 
             return
    else: 
      print('-')  
      recursive(n+1)

- 코딩 테스트에서 자주 쓰임!!

ex)

익명함수

- 함수 이름이 X

- Lambda를 활용하여 한번 사용하고 버리는 (변수명 없어도 되는) 함수를 정의할 때 사용

- (lambda 변수들 : 적용할 식)(적용할 값)

ex) (lambda a, b : a+b)(10,20) -> 30

- 함수명 = lambda 변수들 : 적용할 식 꼴로 입력

ex) plus = lambda a,b : a+b -> plus(5,7) = 12

 

list comprehension

- 기존 리스트를 이용해서 간단히 다른 리스트를 만드는 기법

- [출력할 데이터 for 변수 in 변수의 범위 (필요시 조건문 if 입력 가능)] 꼴로 입력

ex) li1 = [i for i in range(1, 11)] -> li1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

      result = [i for i in range(0,12) if i % 2 == 0] -> result = [0, 2, 4, 6, 8, 10]
- list comprehension 내에서 이중 for문 사용 가능

ex) num = '12'
      word = 'AB'
      result = [a+b for a in num for b in word] -> result = ['1A', '1B', '2A', '2B']

map

- 동일한 함수를 시퀀스 자료형에 있는 모든 데이터에 한번에 적용하기 위해 사용 

- map(적용할 함수, 시퀀스 데이터) 꼴로 사용

ex) a, b = map(int, input().split()) -> a b를 입력하면 a와b 각각에 int함수 적용