함수 · ksw의 삽질연대기

함수

반복적인 작업을 하는 코드를 재사용이 가능하게 정의해 놓은 것.

def 함수명(매개변수[parameters]):
	동작

함수의 정의, 실행

# 실행 시 'call func'를 print하는 함수 정의
>>> def func():
...		print('call func')
...

# 함수 자체는 function객체를 참조하는 변수
>>> func
<function func at 0X10dabf378>

# 함수를 실행시키기 위해 () 사용
>>> func()
call func

리턴값이 있는 함수 정의

>>> def return_true():
...	  return True
...
>>> return_true()
True

함수의 결과로 Bool값을 갖는 데이터를 리턴하여 if문이나 while문의 조건으로 사용 가능.

매개변수를 사용하는 함수 정의

>>> def print_arguments(something):
...	  print(something)
...
>>> print_arguments('ABC')
ABC

매개변수(parameter)와 인자(인수라고도 함))(argument) 의 차이

매개변수 : 함수 내부에서 함수에게 전달되어 온 변수.

인자(인수라고도 함): 함수를 호출할 때 전달하는 변수.

# 함수 정의때는 매개변수
def func(매개변수1, 매개변수2):
  ...

# 함수 호출시에는 인자
>>> func(인자1, 인자2)

리턴값이 없을 경우

함수에서 리턴해 주는 값이 없을 경우, 아무것도 없다는 뜻을 가진 None객체를 얻는다.

위치 인자(Positional arguments)

매개변수의 순서대로 인자를 전달하여 사용하는 경우

>>> def student(name, age, gender):
...	  return {'name': name, 'age': age, 'gender': gender}
...
>>> student('hanyeong.lee', 31, 'male')
{'name': 'hanyeong.lee'}

키워드 인자(Keyword arguments)

매개변수의 이름을 지정하여 인자로 전달하여 사용하는 경우

>>> student(age=31, name='hanyeong.lee', gender='male')
{'name': 'hanyeong.lee', 'age'= 31, 'gender': 'male'}

위치인자와 키워드인자를 동시에 쓴다면, 위치인자가 먼저 와야 한다.

기본 매개변수값 지정

인자가 제공되지 않을 경우, 기본 매개변수로 사용할 값을 지정할 수 있다.

>>> def student(name, age, gender, cls='WPS'):
...   return {'name': name, age': age, 'gender': gender, 'class': cls}
...
>>> student('hanyeong.lee', 31, 'male')
{'name': 'hanyeong.lee', 'age': 31, 'gender': 'male', 'class': 'WPS'}

기본 매개변수값의 정의 시점

기본 매개변수값은 함수가 실행될 때 마다 계산되지 않고, 함수가 정의되는 시점에 계산되어 계속해서 사용된다.

>>> def return_list(value, result=[]):
...   result.append(value)
...   return result
...
>>> return_list('apple')
['apple']
>>> return_list('banana')
['apple', 'banana']

함수가 실행되는 시점에 기본 매개변수값을 계산하기 위해, 아래와 같이 바꿔준다.

>>> def return_list(value, result=None):
...	  if result is None:
...		result = []
...	  result.append(value)
...	  return result
...
>>> return_list('apple')
['apple']
>>> return_list('banana')
['banana']

위치인자 묶음

함수에 위치인자로 주어진 변수들의 묶음은 *매개변수명으로 사용할 수 있다.

관용적으로 *args를 사용한다.

def print_args(*args):
  print(args)

키워드인자 묶음

함수에 키워드인자로 주어진 변수들의 묶음은 **매개변수명으로 사용할 수 있다.

관용적으로 **kwargs를 사용한다.

def print_kwargs(**kwargs)::
  print(kwargs)

docstring

함수를 정의한 문서 역할을 한다.

함수 정의 후, 몸체의 시작부분에 문자열로 작성하며, 여러줄로도 작성 가능하다.

>>> def print_args(*args):
...	  'Print positional arguments'
...   print(args)
...
>>> help(print_args)

함수를 인자로 전달

파이썬에서는 함수 역시 다른 객체와 동등하게 취급되므로, 함수에서 인자로 함수를 전달, 실행, 리턴하는 형태로 프로그래밍이 가능하다.

‘call func’를 출력하는 함수를 정의하고, 함수를 인자로 받아 실행하는 함수를 정의하여 첫 번째에 정의한 함수를 인자로 전달해 실행해보자.

내부 함수

함수 안에서 또 다른 함수를 정의해 사용할 수 있다.

문자열 인자를 하나 전달받는 함수를 만들고, 해당 함수 내부에 전달받은 문자열을 대문자화해서 리턴해주는 내부 함수를 구현한다.

문자열을 전달받는 함수는 내부함수를 실행한 결과를 리턴하도록 한다.

스코프(영역)

파이썬에서는 코드 작성 시, 각 함수마다 독립적인 스코프(영역)을 가진다.

메인 프로그램(현재 동작하는 프로그램의 최상위 위치)의 영역은 전역 영역(Global Scope)라고 하며, 전역 스코프 내부에서 독립적인 영역을 갖고 있는 경우에는 지역 영역(Local Scope)라고 부른다.

아래 코드의 경우, show_global_champion 함수 내부의 영역은 별개의 로컬 스코프를 가지며 champion변수는 전역 영역의 것을 가져와 출력하는것을 볼 수 있다.

champion = 'Lux'

def show_global_champion():
	print('show_global_champion : {}'.format(champion))

show_global_champion()
print('print champion : {}'.format(champion))

위 코드를 아래와 같이 변경 후, 실행 해 본다.

champion = 'Lux'

def show_global_champion():
	print('show_global_champion : {}'.format(champion))

def change_global_champion():
	print('before change_global_champion : {}'.format(champion))
	champion = 'Ahri'
	print('after change_global_champion : {}'.format(champion))

show_global_champion()
change_global_champion()

change_global_champion함수에서 오류가 발생한다.

첫 번째 코드에서는 champion변수가 함수의 로컬 스코프에 존재하지 않기 때문에 global 스코프에서 해당 변수를 찾아 출력하였으나, 이번 코드에서는 내부에 또다른 champion변수가 존재하기 때문에 할당하기 전인 변수를 사용한 것으로 판단하여 프로그램에서 오류를 발생시킨다.

이름이 같은 두 변수가 다른 객체임을 내장함수 id를 사용해 확인해보자.

또한, 각 영역에 해당하는 데이터들은 locals()함수를 사용해 확인 할 수 이으며, 전역 영역의 데이터들은 globals함수를 사용한다.

스코핑 룰

스코프는 지역(Local), 전역(Global)외에도 내장(Built-in)영역이 존재하며, 내장영역이 가장 바깥, 그 내부에 전역, 그 내부에 지역 순으로 정의된다.

분리된 영역에서, 외부 영역에서는 내부 영역의 데이터를 사용할 수 없지만 내부 영역에서는 자신의 외부 영역에 있는 데이터를 참조할 수 있다.

(반대의 경우에는 함수의 인자로 데이터를 전달한다)

내장 함수와 내장 영역

print,dict등 지정하지 않고 사용했던 내장 함수들은 위 스코핑 룰의 내장 스코프에 존재하는 함수들이다.

전역스코프의 __builtin__변수에 할당되어 있으며, 전역 스코프에서는 해당 변수의 내부를 참조할 수 있도록 파이썬이 시작될 때 자동으로 처리된다.

확인시 dir함수를 사용하며, dir함수는 해당 객체가 사용 가능한 속성 및 함수들을 리스트 형태로 나타내준다.

로컬 스코프에서 글로벌 스코프의 변수를 사용

champion = 'Lux'

def change_global_champion():
	champion = 'Ahri'
	print('after change_global_champion : {}'.format(champion))

change_global_champion()
print('print global champion : {}'.format(champion))

이 경우, 위의 show_global_champion함수와는 다르게 change_global_champion함수는 champion변수에 새로운 값을 대입한다.

만약 로컬 스코프에서 글로벌 스코프의 변수를 변경해야 한다면, 해당 변수가 로컬 스코프에 생성되는 것이 아닌 글로벌 영역에 이미 존재하는 값을 사용함을 명시해주어야 한다.

champion = 'Lux'

def change_global_champion():
	global champion
	champion = 'Ahri'
	print('after change_global_champion : {}'.format(champion))

change_global_champion()
print('print global champion : {}'.format(champion))

파이썬에서는 한 스코프에서 동일한 이름을 가진 두 스코프의 변수를 사용할 수 없음을 기억해야 한다.

내부함수에서의 로컬 스코프 (nonlocal)

champion = 'Lux'

def local1():
	champion = 'Ahri'
	print('local1 locals(): {}'.format(locals()))

	def local2():
		champion = 'Ezreal'
		print('local2 locals() : {}'.format(locals()))
	local2()

print('global locals() : {}'.format(locals()))
local1()

로컬 스코프 내부에는 또 다른 로컬 스코프가 존재할 수 있다.

전역 스코프가 아닌, 자신의 바로 바깥 영역의 로컬 스코프(자신보다 한 단계 위의 로컬 스코프)이 데이터를 참조하고자 한다면,

nonlocal키워드를 사용한다.

champion = 'Lux'

def local1():
	champion = 'Ahri'
	print('local1 locals() : {}'.format(locals()))

	def local2():
		nonlocal champion
		champion = 'Ezreal'
		print('local2 locals() : {}'.format(locals()))
	local2()
	print('local1 locals() : {}'.format(locals()))

print('global locals() : {}'.format(locals()))
local1()

global키워드와 인자(argument)전달의 차이

인자로 전달한 경우

global_level = 100
def level_add(value):
	value += 30
	print(value)

level_add(global_level)
print(global_level)

global키워드를 사용한 경우

global_level = 100
def level_add():
	global global_level
	global_level += 30
	print(global_level)

level_add()
print(global_level)

인자로 전달한 경우, 같은 객체를 가리키는 글로벌 변수 global_level과 매개변수 value가 존재한다.

이 때, 매개변수인 value의 값을 변경하는 것은 global_level에는 영향을 주지 않는다.

global키워드의 경우 둘은 같은 변수이다.

하지만 리스트 변수가 전달된다면?

람다함수

한 줄 짜리 표현식으로 이루어지며, 반복문이나 조건문 등의 제어문은 포함될 수 없다.

또한, 함수이지만 정의/호출이 나누어져 있지 않으며 표현식 자체가 바로 호출된다.

lambda <매개변수> : <표현식>

# 함수의 정의
>>> def multi(x):
...	  return x*x
...

# 함수의 호출
>>> multi(5)
25

# 람다함수의 사용
>>> (lambda x : x*x)(5)
25

# 람다함수를 사용해 함수 정의
>>> f = lambda x : x*x
>>> f(5)
25

클로져 (Closure)

함수가 정의된 환경을 말하며, 파이썬 파일이 여러개일 경우 각 파일은 하나의 모듈역할을 하고, 각 모듈은 독립적인 환경을 가진다.

독립된 환경은 각자의 영역을 전역 영역으로 사용한다.

closure/module_a.py

level = 100
def print_level():
	print(level)

closure/module_b.py

import module_a
level = 50
def print_level():
	print(level)

module_a.print_level()
print_level()

python module_b.py로 module_b를 실행한다.

함수의 전역 영역은 해당 함수가 정의된 모듈의 전역 영역으로, 전역변수는 모듈의 영역에 영향을 받는다.

내부함수의 클로져

>>> level = 0
>>> def outer():
...	  level = 50
...   def inner():
...		nonlocal level
... 	level += 3
... 	print(level)
...	  return inner
...
>>> f = outer()

위의 경우, outer함수는 inner함수를 반환하여 결과를 f전역변수에 할당한다.

inner함수의 호출 결과가 아닌 함수 자체를 반환하기 때문에, f변수는 실행할 수 있는 함수객체이다.

이 때 inner 함수가 사용하는 level변수는 nonlocal키워드를 사용했기 때문에 outer에 새로 정의된 지역변수 level을 사용한다.

반복적으로 f함수를 실행하면 inner의 외부(outer)에 존재하는 level변수의 값을 증가시키고 print시키기 때문에, 값은 계속해서 증가한다.

f2를 만든다면?

데코레이터 (decorator)

함수를 받아 다른 함수를 반환하는 함수. 예를 들면, 기존에 존재하던 함수를 바꾸지 않고 전달된 인자를 보기위한 디버깅 print함수를 추가한다던가 하는 기능을 할 수 있다.

기능을 추가할 함수를 인자로 받음
데코레이터 자체에 추가할 기능을 함수로 정의
인자로 받은 함수를 데코레이터 내부에서 적절히 호출
위 2가지를 행하는 내부 함수를 반환

아래와 같이 함수 2개를 만들고, 새 구문을 추가해본다.

인자로 문자열 변수를 받아 출력해주는 함수 print_string구현
인자로 정수형 변수를 받아 출력해주는 함수 print_int구현
각 함수에 대해 자신이 전달받은 인자에 대한 type을 출력하는 구문을 추가

여러 함수에 대해 같은 기능을 추가할 경우, 데코레이터를 사용한다.

def print_debug(f):
	def inner_function(*args, **kwargs):
		print('args :', args)
		print('kwargs :', kwargs)
		result = f(*args, **kwargs)
		return result
	return inner_function

데코레이터함수(인자로 전달할 함수) 형태로도 사용이 가능하지만, 데코레이터를 사용할 경우에는 함수 위에 데코레이터를 추가해서 사용가능하다.

@print_debug
def any_function():
	pass

또한 데코레이터는 여러개를 가질 수 있으며, 함수에서 가장 가까운 것 부터 실행한다.

print_debug이후 결과를 제곱하고 print해주는 데코레이터를 실행, 반대로 실행

제네레이터(generator)

>>> def range_gen(num):
...	  i = 0
...   while i < num:
...		yield i
...		i += 1
...
>>> gen = range_gen(10)
>>> gen
<generator object range_gen at 0x7fde7c41be60>
>>> type(gen)
<class 'generator'>
>>> gen.__next__()
0
>>> gen.__next__()
1
>>> gen.__next__()
2
>>> gen.__next__()
3
>>> gen.__next__()
4
>>> gen.__next__()
5
>>> gen.__next__()
6
>>> gen.__next__()
7
>>> gen.__next__()
8
>>> gen.__next__()
9
>>> gen.__next__()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
 StopIteration

함수 내부에 yield키워드가 사용되어 제네레이터 함수가 되었으며, 함수를 실행하면 제네레이터 객체를 반환한다.

yield부분에서 멈춘 제네레이터 객체를 순회하기 위해서는 __next__()함수를 실행해준다.

실습

매개변수로 문자열을 받고 해당 문자열이 red면 apple, yellow면 banana, green이면 melon , 어떤 경우도 아닐 경우 I don't know를 리턴하는 함수를 정의하고 사용하여 result변수에 결과를 할당하고 print해본다.

Python python 함수

함수

실습

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