[TIL] 내일배움캠프 AI 9기 - 3회

🐶 학습 범위

• 강좌: 인공지능을 위한 파이썬 (3주차 ~ 4주차)
  • 4.* 파일다루기, 이너레이터, 제너레이터, 데코레이터
• 코딩사이트 문제 풀이 (프로그래머스)
• 비전공자도 이해할 수 있는 AI 지식 1챕터

 

🐶 공부내용

✨ 파일

🚩 요약
 - 파일 열기/닫기, 읽기/쓰기 등..
    
🚩 내용
1. 파일 열기
 - open()
 - 파일 이름과 모드를 인자로 받음 # ex. f = open("sparta.txt", "r")
 - 모드
  > r: 읽기 모드 (기본값)
  > w: 쓰기 모드 (파일이 존재하면 내용을 덮어쓰고, 파일이 없으면 파일을 생성함)
  > a: 추가 모드 (파일의 끝에 새로운 내용 추가)
  > b: 바이너리 모드 (이진 파일을 읽거나 쓸 때 사용)
 
 - read()
  > 파일 객체에서 데이터를 읽어오는 데 사용
  > 인자값이 존재할 경우 : 파일에서 지정된 수의 바이트를 읽어 문자열로 반환
  > 인자값이 존재하지 않을 경우 : 파일의 전체 내용을 읽어 문자열로 반환

2. 파일 쓰기 (w: 기존 내용 삭제 => 덮어쓰기, a: 기존 내용 유지 => 새로운 내용 추가)
 - write()
  > 문자열을 인자로 받고, 실제로 파일에 쓰인 문자의 개수를 반환
  > 파일 열기 모드와 파일의 인코딩을 적절히 설정 필요
   # with open('example.txt', 'w', encoding='utf-8') as file:
 
 - writelines()
  > 문자열의 리스트를 인자로 받고, 단순히 파일에 문자열을 씀 (문자의 개수 반환 안함)
 
 - seek()
  > 파일 내에서 커서의 위치를 변경하는 데 사용
  > 파일의 특정 위치로 커서를 이동시켜 데이터 읽기나 쓰기를 시작
  > 대용량 파일을 처리할 때나 파일의 특정 부분만을 읽고 싶을 때 매우 편리

3. 파일 닫기
 - with 문
  > 리소스를 사용할 때 적절한 관리를 보장하는 컨텍스트 매니저로 사용
  > 파일 작업, 데이터베이스 연결, 세션 관리 등 자원을 효과적으로 관리 가능
  > 파일이나 세션 같은 리소스의 개방과 폐쇄를 자동으로 처리
  > 리소스 누수를 방지하고 코드를 더 깔끔하게 유지
 
 - close()
  > 파일이나 네트워크 연결과 같은 리소스를 닫아야 할 때 사용
  > with 문을 사용하는 경우, 명시적으로 호출하지 않아도 됨 (with 문이 자동으로 처리)
  
🚩 사용법
1. 파일 열기 (읽기: r)
    with open('sparta.txt', 'r') as file:
        content = file.read()
        print(content)

    # 파일의 내용을 줄 단위로 읽기 : readline() or readlines()
    with open('sparta.txt', 'r') as file:
        lines = file.readlines()
        for line in lines:
            print(line.strip())  # strip() 으로 줄바꿈 문자 제거
            
2. 파일 쓰기 (w or a)
    # write()
    with open('sparta.txt', 'w') as file:
        file.write("Hello, Sparta!")
        
    # writelines() : 리스트의 각 문자열을 파일에 쓰기
    lines = ["Hello, World!\n", "Welcome to Python.\n", "Enjoy coding!"]

    with open('example.txt', 'w') as file:
        file.writelines(lines)
                   
3. 파일 닫기
    file = open('sparta.txt', 'r')
    content = file.read()
    print(content)
    file.close()
    
    # 파일 close 여부 확인
    print(file.closed)  # True가 출력되면 정상 close

 

✨ 이너레이터 ( iterator)

🚩 내용
1. 데이터의 원소들을 순차적으로 접근할 수 있는 객체
2. 이너레이터는 __iter__() 메소드를 구현
3. __next__() 메소드를 통해 데이터의 다음 원소를 반환
4. 데이터가 더 이상 없을 때는 StopIteration 예외를 발생
5. 파이썬에서 데이터를 접근하는 중요한 메커니즘
※ 리스트나 튜플과 같은 컬렉션은 이너레이터를 지원

🚩 사용법
1. 리스트를 사용한 이너레이터 활용
    my_list = [1, 2, 3]
    iterator = iter(my_list)  # 이너레이터 생성

    print(next(iterator))  # 1
    print(next(iterator))  # 2
    print(next(iterator))  # 3

    # 다음 데이터가 없으면 StopIteration 예외 발생
    try:
        print(next(iterator))
    except StopIteration:
        print("다음 용사가 없습니다.")
        
2. 사용자 클래스에서 이너레이터를 직접 구현
    class CountDown:
        def __init__(self, start):
            self.current = start

        def __iter__(self):
            return self  # 이너레이터 인스턴스 반환

        def __next__(self):
            if self.current > 0:
                num = self.current
                self.current -= 1
                return num
            raise StopIteration  # 더 이상 반환할 숫자가 없을 때 예외 발생

    # 사용 예
    countdown = CountDown(3)
    for number in countdown:
        print(number)  # 3, 2, 1

 

✨ 제너레이터 ( generator )

🚩 내용
1. 이터레이터를 생성하기 위한 방법
2. 메모리에 저장하지 않음 => 값을 동적으로 생성
3. 일반 함수와 비슷하지만, 데이터를 반환할 때 return 대신 yield 키워드를 사용
4. 느린 계산 (계산 지연)
 - yield를 사용하면 함수의 상태가 그 위치에서 일시 중지 
 - 다음 값이 요청될 때까지 함수의 실행 상태가 보존
 - 필요할 때마다 데이터를 하나씩 생성 => 큰 데이터를 다룰 때, 메모리 사용 감소
5. 파이썬에서 데이터를 접근하는 중요한 메커니즘
※ 리스트나 튜플과 같은 컬렉션은 이너레이터를 지원

🚩 사용법
    def count_down(start):
        n = start
        while n > 0:
            yield n
            n -= 1

    # 제너레이터 사용
    for number in count_down(3):
        print(number)  # 3, 2, 1 출력

 

✨ 데코레이터 ( decorator  )

🚩 내용
1. 함수나 메서드의 동작을 수정하기 위해 사용되는 함수
2. 기존 코드를 변경하지 않고 특정 기능을 확장/수정 => 코드의 재사용성/가독성 향상
3. 내부에서는 인자로 받은 함수를 감싸는 (wrapper)새로운 함수를 정의
4. 감싸진 함수는 원본 함수를 호출하고, 필요한 경우 추가적인 코드를 실행
5. 함수의 실행을 로깅할 때 유용 (함수가 호출될 때마다 로그 기록)
6. 함수에 대한 액세스 제어 가능 => ex. 특정 사용자가 실행 권한이 있는지 확인
7. 함수의 실행 시간을 측정하여 성능 최적화에 활용

🚩 사용법
    # 1. say_hello() => decorator 구현 (=my_decorator())
    # 2. say_hello() 호출 => wrapper()가 실행 (그 내부에서 say_hello() 실행)
    
    def my_decorator(func):
        def wrapper():
            print("Something is happening before the function is called.")
            func()
            print("Something is happening after the function is called.")
        return wrapper

    @my_decorator
    def say_hello():
        print("Sparta!")

    say_hello()
    
    ----------------------------------------------------------------------
    # 인자를 받는 데코레이터
    # 데코레이터 자체에 인자를 전달
    # - 데코레이터를 생성하는 함수를 추가 생성
    # - 이러한 형태의 데코레이터를 "데코레이터 팩토리" 라고 부름
    
    # 1. 인자를 받는 데코레이터 생성 (repeat)
    # 2. greet() 함수가 3번 호출되도록 구현
    
    def repeat(num_times):
        def decorator_repeat(func):
            def wrapper(*args, **kwargs):
                for _ in range(num_times):
                    result = func(*args, **kwargs)
                return result
            return wrapper
    	return decorator_repeat

    @repeat(num_times=3)
    def greet(name):
        print(f"Hello {name}")

    greet("Sparta")

 

 

🐶 느낀점

1. 비전공자도 이해할 수 있는 AI 지식 내용이 생각보다 흥미진진하다.
2. 개인적으로 코딩 문제 풀면서, 정리하는 것들이 실제 강의에 꽤 도움이 많이 되었다.
3. 12시간 꽤나 눈알이랑 머리 아프다..