Python 주요 라이브러리 문법과 유의점

표준 라이브러리: 특정한 프로그래밍 언어에서 자주 사용되는 표준 소스코드를 미리 구현해 놓은 라이브러리

 

https://docs.python.org/ko/3/library/index.html

파이썬 표준 라이브러리 — Python 3.10.4 문서

 

파이썬에서 지원하는 표준 라이브러리는 다양하지만, 코딩 테스트를 준비하며 반드시 알아야 하는 라이브러리는 6가지 정도.

 

 

 

내장함수

print( ), input( )과 같은 기본 입출력 기능부터 sorted( ) 와 같은 정렬 기능을 포함하고 있는 기본 내장 라이브러리

파이썬 프로그램을 작성할 때 없어서는 안되는 필수적인 기능을 포함

# sum() 함수
result = sum([1, 2, 3, 4, 5])

# min() 함수
result = min([1, 2, 3, 4, 5])

# max() 함수
result = max([1, 2, 3, 4, 5])

# eval() 함수: 수식이 문자열 형식으로 들어오면 수식을 계산한 결과를 반환
result = eval("(3 + 5) & 7")

# sorted() 함수
result = sorted([8, 5, 3, 4, 1]) # 오름차순으로 정렬
result = sorted([8, 5, 3, 4, 1], reverse = True) # 내름차순으로 정렬

 

 

 

itertools

파이썬에서 반복되는 형태의 데이터를 처리하는 기능을 제공하는 라이브러리.

순열과 조합 라이브러리를 제공

from intertools import permutations

data = ['A', 'B', 'C']
result = list(permutations(data, 3)) # 모든 순열 구하기

from intertools import combinations

data = ['A', 'B', 'C']
result = list(combinations(data, 2)) # 2개를 뽑는 모든 조합 구하기

from intertools import product

data = ['A', 'B', 'C']
result = list(product(data, repeat=2)) # 2개를 뽑는 모든 순열 구하기 (중복 허용)

from intertools import combinations_with_replacement

data = ['A', 'B', 'C']
result = list(combinations_with_replacement(data, 2)) # 2개를 뽑는 모든 조합 구하기(중복 허용)

 

 

 

heapq

힙(Heap) 기능을 제공하는 라이브러리

우선순위 큐 기능을 구현하기 위해 사용됨

• 힙에 원소를 삽입할 때는 heapq.heappush()
• 힙에서 원소를 꺼내고자 할 때는 heapq.heappop()

 

힙 정렬을 heapq로 구현하는 예제

import heapq

def heapsort(iterable):
	h = []
    result = []
    
    # 모든 원소를 차례대로 힙에 삽입
    for value in iterable:
    	heapq.heappush(h, value)
    # 힙에 삽입된 모든 원소를 차례대로 꺼내어 담기
    for i in range(len(h)):
    	result.append(heapq.heappop(h))
    return result

result = heapsort([1, 3, 5, 7, 8, 2, 4, 6, 8, 0])

 

파이썬에서는 최대 힙 제공 X

-> 원소의 부호를 임시로 변경하는 방식을 사용한다.

 

최대 힙을 구현하여 내림차순 힙 정렬을 구현하는 예시

import heapq

def heapsort(iterable):
	h = []
    result = []
    
    # 모든 원소를 차례대로 힙에 삽입
    for value in iterable:
    	heapq.heappush(h, -value)  # -value로 변경
    # 힙에 삽입된 모든 원소를 차례대로 꺼내어 담기
    for i in range(len(h)):
    	result.append(-heapq.heappop(h))  # -heapq로 변경
    return result

result = heapsort([1, 3, 5, 7, 8, 2, 4, 6, 8, 0])

 

 

 

bisect

이진탐색 기능을 제공하는 라이브러리

• bisect_left(a, x): 정렬된 순서를 유지하면서 리스트 a에 데이터 x를 삽입할 가장 왼쪽 인덱스를 찾는 메서드
• bisect_right(a, x): 정렬된 순서를 유지하면서 리스트 a에 데이터 x를 삽입할 가장 오른쪽 인덱스를 찾는 메서드

from bisect import bisect_left, bisect_right

# 값이 [left_value, right_value]인 데이터의 개수를 반환하는 함수
def count_by_range(a, left_value, right_value):
	right_index = bisect_left(a, right_value)
    left_index = bisect_right(a, left_value)
    return right_index - left_index
    
    
a = [, , , , ] # 리스트 선언

print(count_by_range(a, 4, 4))

 

 

 

collections

덱(deque), 카운터(Counter) 등의 유용한 자료구조를 포함하고 있는 라이브러리

 

• deque
  • 시간 복잡도는 O(N)
  • 리스트 자료형과 다르게 인덱싱, 슬라이싱 등 기능 사용 X
  • 연속적으로 나열된 데이터의 시작 부분이나 끝부분에 데이터를 삽입하거나 삭제할 때는 매우 효과적으로 사용 가능
  • 스택이나 큐의 기능을 모두 포함
    • 첫 번째 원소 제거 popleft()
    • 마지막 원소 제거 pop()
    • 첫 번째 인덱스에 원소 x 삽입 시 appendleft(x)
    • 마지막 인덱스 원소 삽입 시 append(x)

from collections import deque

data = deque([2, 3, 4])
data.appendleft(1)
data.append(5)

print(data)
print(list(data))

결과

deque([1, 2, 3, 4, 5])

[1, 2, 3, 4, 5]

 

 

•  Counter
  • 등장 횟수를 세는 기능
  • 구체적으로 리스트와 같은 iterable 객체가 주어졌을 때 해당 객체 내부의 원소가 몇 번씩 등장했는지 알려줌

from collections import Counter

counter = Counter(['r', 'g', 'b', 'b'])
print(counter['b'])

 

 

 

math

필수적인 수학적 기능을 제공하는 라이브러리

팩토리얼, 제곱근, 최대공약수(GCD), 삼각함수 관련 함수부터 파이와 같은 상수 포함

 

import math

print(math.sqrt(7))
print(math.factorial(5))
print(math.gcd(21, 14))

 

 

 

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출처: [이것이 취업을 위한 코딩 테스트다 with 파이썬] 서적