제너레이터는 딥러닝에서 학습용 데이터의 Batch를 만들 때 많이 사용된다.  

제너레이터를 이해하기 위해서는 다음과 같은 함수를 먼저 소개한다.  

시작할 때 print를 이용하여 메시지를 출력하고, 0부터 4까지 각 값의 제곱을 val이라는 리스트에 추가하여 반환해주는 함수이다.  

def method():
	print("Start method()")
    val = []
    for x in range(0, 5):
    	val.append( x**2 )
   	return val

 

그러나 Return 키워드를 사용한 코드에는 성능 문제가 있다.  

만약에 range(0, 10000) 같이 범위가 매우 커지면, 메모리 공간도 부족하고 성능도 저하된다.  

 

out = method()
for i in range(0, 5):
	print(out[i])

 

out = method() 가 실행되는 순간 for문을 돌고 나온 후 리스트가 반환된다.  

다음과 같이 출력값이 나온다.  

# Start method()
# 0
# 1
# 4
# 9
# 16

 

제너레이터는 이와 같은 메모리 문제와 성능 저하 문제를 해결해줄 수 있다.  

Yield 키워드를 사용하여 제너레이터를 이용할 수 있다.  

def generator():
	print("Start generator()")
    for x in range(0, 5):
    	yield x**2

 

방금 전 살펴보았던 method()와는 다르게 다음과 같이 generator()를 실행해도 메시지가 출력되지는 않는다.  

gen = generator()

 

계산 부분이 아직 실행되지 않은 채로 제너레이터가 선언만 되어 있는 상태이다.  

다음과 같이 next()를 사용해야 실제 계산이 실행된다. 

for i in range(0, 5):
	print(next(gen))

 

next를 호출할 때마다 yield까지만 실행이 된다.  

그러므로 메모리 공간도 아낄 수 있고 성능 저하도 막을 수 있다.  

 

 

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함수를 둘러싼 환경을 유지하고 다시 꺼내서 사용하는 함수

 

def calc():
    a = 3 
    b = 5 

    def mul_add(x):
        return a * x + b

    print(f"{locals()['a'], locals()['b'] = }")

    return(mul_add)

c = calc()
print(c(1), c(2), c(3), c(4), c(5))

 

def calc():
    a = 3 
    b = 5
    return lambda x: a * x + b 

c = calc()
print(c(1), c(2), c(3))

 

def calc():
    a = 3
    b = 5
    total = 0

    def mul_add(x):
        nonlocal total
        print(total)
        total = total + a * x + b
        print(total)

    return mul_add 
    

c = calc()

c(1)
c(2)

 

def outer():
    x = 100

    def inner(y):
        nonlocal x
        return x+y
        
    return inner

foo = outer()
foo(5)

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클래스 속성 사용하기

class Person:
    backpack = []

    def put_backpack(self, item):
        self.backpack.append(item)

james = Person()
james.put_backpack('노트북')

maria = Person()
maria.put_backpack('파이썬')

print(james.backpack) # james는 Person 클래스 이기에 출력가능
print(maria.backpack) # maria는 Person 클래스 이기에 출력가능

 

> Person 클래스에 바로 backpack 속성을 넣고 put_backpack 메서드를 만든다.

> 그리고 인스턴스 2개를 만들고 각각 put_backpack 메서드 사용 

> 클래스 속성은 클래스에 속해 있어서 모든 인스턴스에서 공유함. 

위의 코드를 출력하면 이렇게 나옴.

 

 

그런데 앞의 코드는 한 가지 아쉬운 점이 있다. 

put_backpack 메서드에서 클래스 속성 backpack에 접근할 때 self를 사용했는데

self는 현재 인스턴스를 뜻하므로 클래스 속성을 지칭하기에는 모호하다. 

따라서 클래스 속성에 접근할 때는 다음과 같이 클래스 이름으로 직접 접근하면 코드가 더 명확해진다. 

class Person:
    backpack = []

    def put_backpack(self, item):
        Person.backpack.append(item)

james = Person()
james.put_backpack('노트북')

maria = Person()
maria.put_backpack('파이썬')

print(james.backpack)
print(maria.backpack)

 

위와 같이 코드를 입력하니 클래스 Person에 속한 backpack 속성이라는 것을 바로 알 수 있다.

마찬가지로 클래스 바깥에서도 다음과 같이 클래스 이름으로 클래스 속성에 접근하면 된다.

print(Person.backpack)

 

파이썬에서는 속성, 메서드 이름을 찾을 때 인스턴스, 클래스 순으로 찾는다.

그래서 인스턴스 속성이 없으면 클래스 속성을 찾게 되므로 james.backpack, maria.backpack도 문제없이 동작한다.

겉보기에는 인스턴스 속성을 사용하는 것 같지만 실제로는 클래스 속성이라는 것이다. 

 

인스턴스와 클래스에서 __dict__ 속성을 출력해보면 현재 인스턴스와 클래스의 속성을 딕셔너리로 확인할 수 있다. 

 

 

 

 

여기서 중요한 것!

backpack을 그럼 여러 사람이 공유하지 않도록 하기 위해서는 어떻게 해야하나?

그냥 backpack을 인스턴스 속성으로 만들면 된다.

어떻게 만드냐 앞에 있는 Person 클래스 코드에 __init__를 추가하여 초기화가 되도록 만들어주면 된다.

class Person:                      # 클래스이름
    def __init__(self):            # constructor
        self.backpack = []
 
    def put_backpack(self, item):  # instance method
        self.backpack.append(item)

        
james = Person()                   # object instanciation
james.put_backpack('노트북')
 
maria = Person()                   # object instanciation
maria.put_backpack('파이썬')
 
print(james.backpack)              # 명확한 instance 변수 호출
print(maria.backpack)              # 명확한 instance 변수 호출

 

 

> 여기서 확인해보면 각각 넣은 물건만 출력된다는 것을 알 수 있다. 

> 즉, 인스턴스 속성은 인스턴스별로 독립되어 있으며 서로 영향을 주지 않는다.

 

 

정리

> 클래스 속성: 모든 인스턴스가 공유. 인스턴스 전체가 사용해야 하는 값을 저장할 때 사용

> 인스턴스 속성: 인스턴스 별로 독립되어 있음. 각 인스턴스가 값을 따로 저장해야할 때 사용

 

 

 

비공개 클래스 속성

> 클래스 속성을 만들 때 _속성과 같이 __(밑줄 2개)로 시작하면 비공개 속성이 된다.

> 클래스 안에서만 접근할 수 있고, 클래스 바깥에서는 접근할 수 없다.

class 클래스이름:
	__ 속성 = 값  # 비공개 클래스 속성

 

class Boxing:
    __item_limit = 10 # 비공개 클래스 속성

    def print_item_limit(self):
        print(Boxing.__item_limit)

peter = Boxing()
peter.print_item_limit()

print(Boxing.__item_limit) # 클래스 바깥에서는 접근할 수 없음.

 

클래스 바깥에서 print를 하려고 하니 에러가 뜬 것을 확인할 수 있다.

 

 

정적메서드 사용하기

> 인스턴스를 통하지 않고 클래스에 바로 호출 가능 

> 정적 메서드는 다음과 같이 메서드 위에 @staticmethod를 붙인다.

> 말 그대로 정적메서드이며 이때 정적메서드는 매개변수에 self를 지정하지 않는다.

class 클래스이름:
	@staticmethod
    def 메서드(매개변수1, 매개변수2):
    	코드

 

> @staticmethod처럼 앞에 @가 붙은 것을 데코레이터(장식자)라고 하며 메서드(함수)에 추가 기능을 구현할 때 사용

class Calculator:

    @staticmethod
    def add(x, y):
        print(x + y)

    @staticmethod
    def mul(x, y):
        print(x * y)

Calculator.add(10, 20)
Calculator.mul(10, 20)

 

> 정적 매서드는 self를 받지 않으므로 인스턴스 속성에는 접근할 수 없음.

> 그래서 정적 메서드는 인스턴스 속성, 인스턴스 메서드가 필요없을 때 사용함.

> 정적 메서는 메서드의 실행이 외부 상태에 영향을 끼치지 않는 순수 함수(pure function)를 만들 때 사용함.

> 순수 함수는 부수 효과(side effect)가 없고 입력값이 같으면 언제나 같은 출력값을 반환함.

> 즉, 정적 메서드는 인스턴스의 상태를 변화시키지 않는 메서드를 사용할 때 사용함. 

 

 

 

 

클래스메서드 사용하기

> 클래스 메서드는 다음과 같이 메서드 위에 @classmethod를 붙임.

> 이때 클래스 메서드는 첫 번째 매개변수에 cls를 지정해야 한다.

class 클래스이름:
	@classmethod
    def 메서드(cls, 매개변수1, 매개변수2):
    	코드

 

class Car:
    count = 0

    def __init__(self):
        Car.count += 1

    @classmethod
    def print_count(cls):
        print(f"{cls.count}대가 생성되었습니다.") # cls로 클래스 속성에 접근

x = Car()
y = Car()
z = Car()

Car.print_count()

 

> 먼저 인스턴스가 만들어질 때마다 숫자를 세야하기에 __init__메서드에서 클래스 속성 count에 1을 더해줌.

> @classmethod를 붙여서 클래스 메서드를 만든다.

> 클래스 메서드는 첫 번째 매개변수가 cls인데 여기에는 현재 클래스가 들어온다.

> 따라서 cls.count처럼 cls로 클래스 속성 count에 접근할 수 있다.  (정적 메서드와의 차이점)

> 클래스 메서드는 정적 메서드처럼 인스턴스 없이 호출할 수 있다는 점은 같다.

> 그러나 클래스 메서드는 메서드 안에서 클래스 속성, 클래스 메서드에 접근해야할 때 사용.

 

class Car:
    count = 0

    def __init__(self):
        Car.count += 1

    @classmethod
    def print_count(cls):
        print(f"{cls.count}대가 생성되었습니다.")

    @classmethod
    def create(cls):
        instance = cls()
        return instance

x = Car()
y = Car()
z = Car() # x, y, z 객체 생성으로 count 증가 (Car.count += 1)
w = x.create() # w 객체에서 classmethod 호출로 count 증가 (Car.count += 1)
o = Car.create() # Car클래스에서 직접 classmethod 호출로 count 증가 (Car.count += 1)

Car.print_count()

 

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인스턴스 변수

> 일반적으로 인스턴스 변수는 생성자 안에 정의를 함. 

 

> 예시

class Car:

    def __init__(self, brand, price):
        self.brand = brand
        self.price = price

    def get_brand(self):
        return self.brand

    def get_price(self):
        return self.price
new_car = Car("KIA", 50_000_000)
old_car = Car("BMW", 30_000_000)

print(f"My old car was {old_car.get_brand()} and the price was {old_car.get_price():,} won.")
print(f"My new car was {new_car.get_brand()} and the price was {new_car.get_price():,} won.")

 

 

> 인스턴스 변수는 인스턴스 생성 후에도 속성 추가 가능 (해당 인스턴스에만 생성)

 

color라는 속성이 하나 추가된 모습
color라는 속성이 있는 해당 인스턴스에만 생성되는 모습

 

 

 

 

 

정적 변수

> 클래스 내부에 공간이 할당되어 여러 인스턴스들이 하나의 자료를 공유 가능

> 정적 변수는 클래스에 정의

 >> 사용법: 클래스이름.변수 or 인스턴스이름.변수

 >> 클래스 속성은 여러 객체가 공유한다는 것을 주의 

 

> 동일한 변수일 경우 이름 찾는 순서: 인스턴스 변수 > 클래스 변수 

 >> 위와 같은 예시일 경우 인스턴스 변수 count는 설정이 없으므로 클래스 변수 count값 사용

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생성자

> 인스턴스를 생성하면 최초에 호출되는 메서드

> 생성과 초기화를 동시에 할 수 있는 함수 

파란색 부분이 생성자

 

 

기본생성자

> 매개변수 self만 있는 기본 생성자

 

매개변수가 있는 생성자

> 인스턴스 생성 시 초기값을 매개변수로 넘겨줌.

빨간 부분을 보면 __init의 매개변수는 세 개여야 하는데 실행하는 코드에서 2개만 썼다는 걸 알 수 있다.

OOP(Object-Oriented Programming - 실행 순서가 아닌 단위 객체를 중심으로 프로그램을 작성.)

- 객체: 실생활에서의 모든 자료 (물건)

- 모든 객체는 속성행동을 가진다.

 

> 객체 지향 프로그래밍은 이러한 객체 개념을 프로그램으로 표현함.

예) 속성 > 변수, 행동 > 함수로 표현

 

클래스

> 하나의 새로운 데이터 타입을 만드는 것 

> 클래스를 사용하는 목적이 변수와 함수를 묶어서 하나의 새로운 객체(타입)로 만드는 것

> 실제 세계에 존재하는 실체(instance)를 객체(object)라고 하고, 객체들의 공통점을 간추려서 개념적으로 나타낸 것 

> 어떤 클래스를 만들기 위해서는 그 객체가 갖는 성질(상태, 속성, 변수)과 그 객체가 하는 행동(메소드, 함수)을 정의해주면 된다고 이해하기

 

잉어빵, 황금 붕어빵과 같은 차별화된 붕어빵을 만들기 위해 틀을 잘 정의하는 것이지요. 그러나 아무리 틀을 예쁘고 정교하게 만들었다고 해서 붕어빵이 나오는 것은 아닙니다. 실제로 먹을 수 있는 붕어빵을 만들려면 붕어빵 틀에 반죽을 넣고 붕어빵을 구워야 합니다. 이처럼 붕어빵 틀에 반죽을 넣어서 만들어진 붕어빵이 인스턴스에 해당합니다.

 

클래스(class)와 인스턴스(instance)의 관계

> 학교와 모범생 관계라고 생각하면 됨.

> 학교는 커리큘럼을 가지고 있는데 아무리 좋은 커리큘럼을 가지고 있다고 해도 모범생이 무조건 나오는 것은 아니다. 모범생이 나올려면 공부도 열심히 시키고 질 높은 수업, 환경을 만들어줘야 한다. 이처럼 학교라는 어떠한 틀에서 좋은 수업 환경을 받은 모범생이 인스턴스에 해당함. 

 

예시

class Concept:
    def __init__ (self,parameter):
        self.parameter = parameter
        pass

    def method(self):
        return self. parameter
        
instance = Concept("argument")
instance.method()

 

 

 

> 코드 해석 

 >> Concept이라는 하나의 타입을 만듦.

 >> type(instance) 타입 확인 

 >> 타입이 객체임. 

 >> 이전에 썼던 리스트, 문자열과 같은 것들도 다 타입에 해당.

list, 문자열 모두 class였다는 걸 알 수 있다.

 

 >> __init__ : 이건 어떤 객체가 실행되면 무조건적으로 실행해주는 파이썬에서 특별하게 정의한 함수 메서드

 

b라는 변수를 Book() 타입이라고 할당하자마자 바로 __init__의 함수가 실행됨.

 

 

 

자동차 클래스 생성 

class Car:
    color = ""
    speed = 0

    def up_speed(self, value):
        self.speed += value

    def down_speed(self, value):
        self.speed -= value

 

> self는 클래스 자기 자신을 가리킴.

> 즉, 6,9행 self.speed는 인스턴스 변수, 3행의 speed는 클래스 변수

> 클래스 내 모든 method의 첫 번째 매개변수는 반드시 self 포함되어야함.

> 클래스에서 정의된 변수, 함수 사용 시 클래스.변수, 클래스.함수로 접근.

car = Car()
car.color = "Yellow"
car.up_speed(100)
car.down_speed(51)
print(car.color, car.speed)

 

 + 자신의 클래스 안에서 함수 호출: self.함수명() 

 

# class 

class 자동차:
	# 자동차의 속성(attribute)
    	자동차 색상
        자동차 속도
	# 자동차의 기능
    	속도 올리기()
        속도 내리기()
# 자동차(인스턴스)
자동차1 = 자동차()
자동차2 = 자동차()
자동차3 = 자동차()

 

> 각각의 인스턴스에는 별도의 공간(메모리)이 존재하며, 각각에 별도의 값 할당이 가능함. 

> 정리

class Car:
    color = ""
    speed = 0

    def up_speed(self, value):
        self.speed += value

    def down_speed(self, value):
        self.speed -= value

my_car = Car()
her_car = Car()
his_car = Car()

my_car.color = "Red" ; her_car.color = "Black" ; his_car.color = "Blue"
my_car.up_speed(100) ; her_car.up_speed(50) ; his_car.up_speed(80)
my_car.down_speed(10) ; her_car.down_speed(5) ; his_car.down_speed(20)

print(f"my_car is {my_car.color} and current speed is {my_car.speed}km/h")
print(f"my_car is {her_car.color} and current speed is {her_car.speed}km/h")
print(f"my_car is {his_car.color} and current speed is {his_car.speed}km/h")

생성된 객체는 각각의 속성을 유지하고 있음.

 

 

 

클래스 생성 단계 및 사용

 

1단계 클래스 정의

class 클래스_이름:
	// 멤버변수 선언
    // 메소드 선언
    
    
# 예시
class Car:
	def __init__ (self, c):
    	self.color = c
	
    def up_speed(self,value):
     ....

 

 

2단계 인스턴스 생성 

인스턴스 = 클래스_이름()

# 예시
my_car1 = Car("red")

 

3단계 변수 및 메소드 사용

인스턴스.멤버변수 = 값
인스턴스.메소드()

# 예시
my_car1.color = "yellow"
my_car1.up_speed(30)

 

 

 

 

 

 

 

동일한 이름의 클래스 변수가 존재할 경우 

 

1.

class Car:
    speed = 100
    
    def __init__(self, speed):
        print(f"{Car.speed = }")
        print(f"{self.speed = }")
        self.speed += speed
        
    def up(self, speed):
        self.speed += speed
        return self.speed
    
    def down(self, speed):
        self.speed -= speed
        return self.speed
    
car = Car(1)

print(f"{car.up(1) = }")
print(f"{car.down(1) = }")
print(f"{Car.speed = }")

 

 

VS

 

2.

class Car:
    speed = 100
    
    def __init__(self, speed):
        print(f"{speed = }")
        print(f"{Car.speed = }")
        print(f"{self.speed = }")
        self.speed = speed
        self.speed += speed
        
    def up(self, speed):
        self.speed += speed
        return self.speed
    
    def down(self, speed):
        self.speed -= speed
        return self.speed
    
car = Car(1)

print(f"{car.up(1) = }")
print(f"{car.down(1) = }")
print(f"{Car.speed = }")

 

 

> 이를 이해하기 위해서는 네임스페이스에 대한 이해가 필요하다. 

> 네임스페이스:  변수가 객체를 바인딩할 때 그 둘 사이의 관계를 저장하고 있는 공간 

 >> 바인딩: 자료형, 변수명, 변수값에 각각 int, num, 10 이라는 구체적인 값을 할당하는 각각의 과정

# 출처: 파이썬으로 배우는 알고리즘 트레이딩  

파이썬에서는 클래스가 정의되면 그림 6.11과 같이 하나의 독립적인 네임스페이스가 생성됩니다. 
그리고 클래스 내에 정의된 변수나 메서드는 해당 네임스페이스 안에 파이썬 딕셔너리 타입으로 저장됩니다.
Stock 클래스는 그림 6.11과 같이 Stock이라는 네임스페이스 안에 
'market':'kospi'라는 값을 가진 딕셔너리를 포함합니다.

![](https://wikidocs.net/images/page/1743/6.11.png)

**그림 6.11 파이썬 클래스 네임스페이스**

Stock 클래스의 네임스페이스를 파이썬 코드로 확인하려면 클래스의 `__dict__` 속성을 확인하면 됩니다.
딕셔너리 타입에 'market':'kospi'라는 키와 값 쌍이 존재하는 것을 확인할 수 있습니다.

```{.py}
Stock.__dict__
mappingproxy({
'market': 'kospi',
'__module__': '__main__', 
'__dict__': <attribute '__dict__' of 'Stock' objects>, 
'__doc__': None, 
'__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'Stock' objects>})

 

> 클래스가 독립적인 네임스페이스를 가지고 클래스 내의 변수나 메서드를 네임스페이스에 저장하고 있으므로 다음과 같이 클래스 내의 변수에 접근이 가능한 것. 

 

 

> 정리

1번 코드는 speed라는 클래스 변수가 정의되고

반면에 인스턴스 변수 speed가 정의가 없다면 인스턴스 변수 sepeed는 클래스 변수 speed의 초기값을 공유

그런데 그 이후 클래스 변수 speed는 인스턴스 변수 speed가 변경되어도 클래스 변수의 값은 변경되지 않고

그냥 자기 갈 길 간다고 생각하면 된다. 

 

2번 코드는 1번 코드와 동일한 형식이지만 클래스 변수와 인스턴스 변수가 동일한 이름이라도 

별도로 코딩해줌으로써 헷갈리는 걸 방지했다고 볼 수 있다.

따라서 2번 코드로 코딩해주는 것이 더 정상적이다.  

write( ) 함수

file_hander = open("output.txt", "wt", encoding = "utf-8")

while True:
    words = input("Enter words >>> ")
    if word.startswith("exit"):
    	break
    
    else:
    	file_handler.write(words)
        
file_hander.close()

입력
파일 확인

 

 

파일에서 한 칸씩 띄워서 넣고 싶을 때

file_hander = open("output_1.txt", 'wt', encoding = "utf-8")

while True:
	words = input("Enter words >>> ")
    if words.startswith("exit"):
    	break
        
    else:
    	file_handler.write(words)
        file_handler.write("\n")
        
file_hander.close()

파일 확인

마지막에 4줄까지 표시가 된 것은 공부를 입력하고 file_handler.write("\n")을 통해 한 줄이 띄워진 것이다. 

 

 

 

writelines() 함수

words_list = \
['안녕하세요.', 'Python', '잘하고 싶은 사람입니다.'] # \는 라인이 길어서 두 줄로 표현했다는 뜻

with open("output.txt", "wt", encoding="utf-8") as fp:
    fp.write("\n".join(words_list)) # join은 리스트를 하나의 문자로 만들어주는데 그것의 연결고리가 \n이 되도록
    fp.flush()

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data_poem.txt의 파일은 다음과 같이 한글로 저장되어있다.

txt 파일

여기서 파일 오픈 에러가 나는지 확인을 하기 위해 다음과 같은 코드를 실행한다. 

try:
    file_handler = open("data_poem.txt", 'rt')  

    data_string  = file_handler.read()             
    print(data_string)                             

    file_handler.close()

except FileNotFoundError as e:
    print(f"파일 오픈 에러 :{e}")
    
except UnicodeDecodeError as e:
    print(f"파일 오픈 에러 :{e}")

 

이 결과는 cp949로 윈도우에서 지원하는 encoding 체계라서 바꿔주려면

encoding 파라미터를 전달하여 파일이 오픈되도록 해야한다. 

file_handler = open("data_poem.txt", 'rt', encoding='utf-8')

data_string  = file_handler.read()             
print(data_string)                             

file_handler.close()

encoding은 한국어냐 외국어냐 영어냐에 따라서 encoding을 바꿔주면 된다.

한글로 파일을 읽을 때는 encoding = 'utf-8'

 

 

 

자동으로 파일 객체 닫기

with open ( ) as f: 파일 사용 뒤 자동으로 파일 객체를 닫는다.

# with의 코딩 블록을 벗어나는 순간 자동으로 파일 객체를 닫아준다.

with open("data_poem.txt", "rt", encoding = 'utf-8') as fp:
	data_string = fp.read()
    print(data_string)

 

 

 

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file open 시 오류 처리

 

존재하지 않는 파일을 읽고자 한다면 에러가 발생한다.

이럴 때는 open으로 파일을 불러올 때 os모듈을 사용하여 파일 존재 여부를 확인하면 된다.

import os 

file_name = "data_science.txt"

if os.path.exists(file_name):
	
    file_handler = open("data_science.txt", "rt")
    data_string = file_handler.read()
    print(data_string)
    file_handler.close()
    
else:
	print(f"파일 오픈 에러 : {file_name} 파일이 존재하지 않습니다.")

 

또는 try, except 구문을 사용해 오류를 처리해주면 된다.

try:
    file_handler = open("data_poem.txt", 'rt')  

    data_string  = file_handler.read()             
    print(data_string)                             

    file_handler.close()

except FileNotFoundError as e:
    print(f"파일 오픈 에러 :{e}")
    
except UnicodeDecodeError as e:
    print(f"파일 오픈 에러 :{e}")

 

 

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1. 파일 열기

open("파일명","r",encoding = 'utf-8')
open("파일명","w")

open("sample.txt", "rt") # 파일없으면 error남. 
open("sample.txt", "wt") # 파일없어도 error X. 
# 뒤에 t는 text로 읽고 쓰겠다는 뜻

주피터랩 코드설명: shift + tab

 

파일 열기 모드 (open("파일명", 모드, encoding, .....) 여기서 mode에 들어가는 것들을 말함.)

- 생략 : r과 동일

- r : 읽기 모드, 기본값

- w: 쓰기 모드, 기존에 파일이 있으면 덮어씀.

- r+ : 읽기/ 쓰기 겸용 모드

- a : 쓰기 모드. 기존에 파일이 있으면 이어서 씀. append의 약자

- t : 텍스트 모드. 텍스트 파일을 처리. 기본값

- b: 바이너리 모드. 바이너리 파일(=이진 파일)을 처리

 

 

2. 파일처리 

- 파일에 데이터를 쓰거나 파일로부터 데이터를 읽어옴.

 

3. 파일 닫기

변수명.close()

 

+ 컴퓨터가 파일을 가져오는 과정

CPU > memory > disk

disk  > memory > CPU

자료가 나타나고 저장하는과정

파일을 열었으면 닫아줘야함.

다 읽으면 메모리 낭비가 심할 수 있음.

 

 

 

 

 

텍스트 파일 입력 (읽기)

 

read() : 파일 전체를 읽어 문자열로 return 해줌.

file_example = open("data.txt", 'rt')

data_string = file_example.read()
print(data_string)

file_example.close()

코드 실행 결과

 

readline() : 한 줄을 읽어 문자열로 return

file_example = open("data.txt", 'rt')

line_string = file_example.readline()
print(line_string)

file_example.close()

코드 실행 결과

readlines() : 파일 전체를 읽어 줄 문자열이 원소인 list 형태로 return

file_example = open("data.txt", "rt")

line_list = file_example.readlines()
print(line_list)

file_example.close()

여기서 보면 각각의 원소 뒤에 \n이 붙어있는 것을 확인할 수 있다.

그래서 각각의 원소가 한 줄 띄우고 출력될 것이라는 것을 예상할 수 있는데

실행해보면 다음과 같이 나온다.

# 각각의 원소의 결과값을 알기 위해 실행하는 코드
file_example = open("data.txt", "rt")

line_list = file_example.readlines()

for line in line_list:
	print(line)

file_example.close()

이렇게 출력되는데 이것은 print가 default값으로 \n을 가지기 때문이다.

이걸 해결해주기 위해 다음과 같은 코드를 짤 수 있다. 

 

# 각각의 원소의 결과값을 알기 위해 실행하는 코드
file_example = open("data.txt", "rt")

line_list = file_example.readlines()

for line in line_list:
	line = line.strip("\n")
	print(line)

file_example.close()

 

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