취업할 때 알면 좋은 파이썬 지식 10가지 모음

변수 및 데이터 유형: 변수를 선언하고 변수에 값을 할당하고 Python에서 사용할 수 있는 정수, 실수, 문자열, 목록 및 사전과 같은 다양한 데이터 유형을 사용하는 방법을 이해하면 좋습니다.

# Declaring variables and assigning values to them
name = "John Doe"
age = 30
is_student = False

# Printing the values of variables
print("Name:", name)
print("Age:", age)
print("Is student:", is_student)

# Using different data types
gpa = 3.6
courses = ['Math', 'Science', 'History']
student = {'name': 'Jane Doe', 'age': 25, 'is_student': True}

# Printing the values of variables
print("GPA:", gpa)
print("Courses:", courses)
print("Student:", student)

제어 구조: if-else 문, for 및 while 루프, break, continue 및 pass 문 사용에 익숙해지면 좋습니다.

# If-else statement
age = 25
if age >= 18:
    print("You are eligible to vote.")
else:
    print("You are not eligible to vote.")

# For loop
courses = ['Math', 'Science', 'History']
for course in courses:
    print(course)

# While loop
counter = 0
while counter < 5:
    print(counter)
    counter += 1

# Break statement
fruits = ['apple', 'banana', 'cherry']
for fruit in fruits:
    if fruit == 'banana':
        break
    print(fruit)

# Continue statement
for number in range(10):
    if number % 2 == 0:
        continue
    print(number)

함수: 함수 정의 및 호출 방법, 매개변수 및 반환 값 사용 방법, 범위 지정 규칙 이해 방법에 대한 지식을 알면 좋습니다.

# Defining a function
def greet(name):
    print("Hello", name)

# Calling a function
greet("John")

# Function with return value
def square(number):
    return number * number

# Calling a function with return value
result = square(5)
print(result)

# Function with default argument value
def increment(number, by=1):
    return number + by

# Calling a function with default argument value
result = increment(10)
print(result)

# Function with variable number of arguments
def sum(*numbers):
    total = 0
    for number in numbers:
        total += number
    return total

# Calling a function with variable number of arguments
result = sum(1, 2, 3, 4, 5)
print(result)

객체 지향 프로그래밍(OOP): 클래스, 객체, 상속, 다형성 및 캡슐화의 개념을 이해하면 좋습니다.

# Defining a class
class Student:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age
        
    def study(self):
        print(self.name, "is studying.")
        
    def play(self):
        print(self.name, "is playing.")

# Creating objects from a class
student1 = Student("John", 25)
student2 = Student("Jane", 22)

# Accessing object attributes
print(student1.name)
print(student2.age)

# Calling object methods
student1.study()
student2.play()

# Inheritance
class GraduateStudent(Student):
    def research(self):
        print(self.name, "is researching.")

# Creating an object from a derived class
graduate_student = GraduateStudent("Jim", 28)

# Accessing object attributes
print(graduate_student.name)

# Calling object methods
graduate_student.study()
graduate_student.research()

# Polymorphism
def do_study(student):
    student.study()

do_study(student1)
do_study(graduate_student)

# Encapsulation
student1.__age = 30
print(student1.age)

예외 처리: 예외를 처리하고, 예외를 발생시키고, try-except-finally 구조를 사용하는 방법에 대한 지식을 알면 좋습니다.

# Division by zero error
try:
    result = 5 / 0
except ZeroDivisionError as e:
    print("Error:", e)

# File not found error
try:
    with open("nonexistent.txt", "r") as file:
        contents = file.read()
except FileNotFoundError as e:
    print("Error:", e)

# Multiple exceptions
try:
    number = int("abc")
    result = 5 / 0
except (ValueError, ZeroDivisionError) as e:
    print("Error:", e)

# Custom exception
class InvalidAgeError(Exception):
    pass

try:
    age = int(input("Enter your age: "))
    if age < 0:
        raise InvalidAgeError("Age must be positive.")
except InvalidAgeError as e:
    print("Error:", e)

모듈 및 패키지: 모듈 가져오기 및 사용 방법 이해, 패키지 생성 및 설치, 모듈 검색 경로 이해하면 좋습니다.

# Module
# File name: my_module.py
def greet(name):
    return "Hello, " + name

# Package
# Directory structure
# my_package/
#   __init__.py
#   my_module.py

# Importing a module
import my_module
print(my_module.greet("John"))

# Importing specific functions
from my_module import greet
print(greet("Jane"))

# Importing with alias
import my_module as mm
print(mm.greet("Jim"))

# Importing all functions
from my_module import *
print(greet("Jill"))

# Importing a module from a package
from my_package import my_module
print(my_module.greet("Joe"))

# Importing a module using relative imports
# File structure
# my_package/
#   __init__.py
#   my_module.py
#   my_script.py
# from . import my_module
# print(my_module.greet("Jack"))

파일 I/O: 파일 읽기 및 쓰기, 컨텍스트 관리자 사용, 이진 및 텍스트 파일 작업에 익숙해지면 좋습니다.

# Writing to a text file
with open("text_file.txt", "w") as file:
    file.write("Hello, World!")

# Reading from a text file
with open("text_file.txt", "r") as file:
    content = file.read()
    print(content)

# Writing to a binary file
with open("binary_file.bin", "wb") as file:
    file.write(b"\x01\x02\x03")

# Reading from a binary file
with open("binary_file.bin", "rb") as file:
    content = file.read()
    print(content)

# Context managers
# Automatically close the file when done
# No need to explicitly call file.close()

# Reading line by line
with open("text_file.txt", "r") as file:
    for line in file:
        print(line)

# Writing line by line
lines = ["Line 1", "Line 2", "Line 3"]
with open("text_file.txt", "w") as file:
    for line in lines:
        file.write(line + "\n")

# Appending to a file
with open("text_file.txt", "a") as file:
    file.write("Line 4\n")

표준 라이브러리: os, sys, math 등과 같이 Python 표준 라이브러리에서 일반적으로 사용되는 모듈에 대한 지식을 알면 좋습니다.

import os
import sys
import math

# os module
# Get current working directory
cwd = os.getcwd()
print(f"Current working directory: {cwd}")

# sys module
# Get command line arguments
print(f"Command line arguments: {sys.argv}")

# math module
# Basic mathematical operations
x = 2
y = 3
print(f"{x} + {y} = {x + y}")
print(f"{x} - {y} = {x - y}")
print(f"{x} * {y} = {x * y}")
print(f"{x} / {y} = {x / y}")
print(f"{x} % {y} = {x % y}")
print(f"{x} ** {y} = {x ** y}")
print(f"sqrt({x}) = {math.sqrt(x)}")
print(f"log({x}) = {math.log(x)}")
print(f"sin({x}) = {math.sin(x)}")
print(f"cos({x}) = {math.cos(x)}")
print(f"tan({x}) = {math.tan(x)}")

# Other commonly used modules
import datetime
import random
import string

# datetime module
# Get current date and time
now = datetime.datetime.now()
print(f"Current date and time: {now}")

# random module
# Generate random numbers
print(f"Random number between 0 and 1: {random.random()}")
print(f"Random number between 0 and 100: {random.randint(0, 100)}")

# string module
# String operations
text = "Hello, World!"
print(f"Uppercase: {text.upper()}")
print(f"Lowercase: {text.lower()}")
print(f"Capitalized: {text.capitalize()}")
print(f"Replaced: {text.replace('Hello', 'Hi')}")

디버깅 및 테스트: 디버거 사용 방법, 테스트 작성 및 실행 방법, unittest와 같은 테스트 프레임워크 사용 방법을 이해하면 좋습니다.

# Debugging
# Use the pdb library
import pdb

def divide(a, b):
    pdb.set_trace()  # Start the debugger
    return a / b

# Test the divide function
divide(10, 2)

# Testing
# Use the unittest library
import unittest

def add(a, b):
    return a + b

def subtract(a, b):
    return a - b

class TestMathFunctions(unittest.TestCase):
    def test_add(self):
        self.assertEqual(add(1, 2), 3)

    def test_subtract(self):
        self.assertEqual(subtract(3, 1), 2)

if __name__ == "__main__":
    unittest.main()

라이브러리 및 프레임워크: NumPy, Pandas, Matplotlib, TensorFlow, Django 및 Flask와 같이 일반적으로 사용되는 라이브러리 및 프레임워크와 이를 사용하는 경우에 대한 지식을 알면 좋습니다. 인터넷 검색하시면 내용이 많이 나오니 한번 읽어보고 가시면 좋을 것 같습니다.

 

# NumPy
import numpy as np

# Create an array
array = np.array([1, 2, 3, 4])
print(f"Array: {array}")

# Perform mathematical operations
print(f"Mean: {np.mean(array)}")
print(f"Standard deviation: {np.std(array)}")

# Pandas
import pandas as pd

# Create a dataframe
data = {
    "name": ["John", "Jane", "Jim", "Joan"],
    "age": [30, 31, 32, 33],
    "city": ["London", "Paris", "Berlin", "Madrid"],
}
df = pd.DataFrame(data)
print(f"Dataframe:\n{df}")

# Matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt

# Plot a line graph
x = [1, 2, 3, 4]
y = [1, 4, 9, 16]
plt.plot(x, y)
plt.show()

# TensorFlow
import tensorflow as tf

# Define a simple neural network
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(units=1, input_shape=[1])
])
model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.SGD(0.01), loss="mean_squared_error")

# Train the model
x = np.array([1, 2, 3, 4])
y = np.array([1, 4, 9, 16])
model.fit(x, y, epochs=1000)

# Django
# A high-level Python Web framework that encourages rapid development and clean, pragmatic design.
# Used for building complex, database-driven websites.

# Flask
# A micro web framework written in Python.
# Used for building simple, lightweight, and efficient web applications.