출처 https://engineer-mole.tistory.com/190

Python의 클래스에 대한 이해

다른 언어와 동일하게 python에서도 클래스를 이용하여 보다 편리하게 함수를 다룰 수 있다. 참고로 클래스는 데이터나 처리의 정의 등을 하나로 정리해둔 모형과 같은 것이다. 
클래스를 사용하지 않고 함수 작성한다면 보통 다음과 같이 작성한다.

def some_function(something):
    print(something)

클래스를 이용한다면 기본적으로 다음과 같이 작성하게 된다.

class SomeClass:
    def __init__(self,something):
        self.something = something

    def some_function(self):
        print(self.something)

• 클래스 구성을 사용하는 메리트는 다음과 같다고 할 수 있다.
• 글로벌 변수를 없애고, 모든 변수를 어떠한 스코프에 소속시킨다.
• 몇 번이고 재사용할 수 있다.
• 코드의 수정을 최소화한다.
• 함수 실행중에, 함수 자신을 다시 호출하는 처리 등이 가능하게 하다.

클래스와 인스턴스

Python의 클래스에 정의된 데이터나 함수를 사용하기 위해 "인스턴스"를 생성할 필요가 있다.  

인스턴스란, 클래스를 실체화한 것이다. 

하나의 클래스에 대해서 인스턴스는 여러 개 생성하는 것도 가능하므로, 각각의 인스턴스에 각각 다른 데이터를 가지도록 할 수 있다. 
다음의 코드에서 a가 인스턴스가 된다. 

즉, 아까 살펴 본 클래스(SomeClass)의 인스턴스가 a에 할당되어 있다고 할 수 있다.

a = SomeClass("some_value")

인스턴스를 생성하는 것으로, 클래스 내에 기재된 함수를 호출할 수 있다. 

지금까지 살펴 본 코드를 하나의 코드블록으로 작성하면 아래와 같다.

class SomeClass:
    def __init__(self,something):
        self.something = something

    def some_function(self):
        print(self.something)
        
a = SomeClass("some_value")
a.some_function()

#함수에서 print 내장함수를 사용하고 있으므로 some_value가 리턴된다.

클래스와 메소드

클래스 내에 기재되어 있는 함수를 다른 말로 메소드라고 부른다. 

클래스 내에 여러 개의 메소드를 정의하는 것도 물론 가능하다.

class some_class:
    def __init__(self,something):
        self.something = something

    def some_function1(self):#메소드1
        print(self.something)

    def some_function2(self):#메소드2
        return self.something

self의 역할

 지금까지 봤던 클래스 안에 있던 self에 대해 찾아보니  "인스턴스 자신", "그 시점의 자신", "메소드의 임의의 인수"등 다양하게 부르고 있었다. 그러나 클래스의 구성을 취득할 때에 정형의 구문으로써 기억해두면 괜찮은 것 같다.
 

__init__의 이해

  self와 나란히 클래스 내에 등장하는 __init__에 대해서는 알아보자. __init__에 대해 간단히 정리하자면, 다음과 같다.

컨스트럭터라고 불리는 초기화를 위한 함수(메소드)
인스턴스화를 실시할 때 반드시 처음에 호출되는 특수한 함수
오브젝트 생성(인스턴스를 생성)과 관련하여 데이터의 초기를 실시하는 함수

 __init__()은 반드시 첫 번째 인수로 self를 지정해야한다. self에는 인스턴스 자체가 전달되어 있다. 이로 인해, 최과 메소드 내에 인스턴스 변수를 작성하거나, 참고하는 것이 가능해진다. 클래스를 생성할 때에 지정한 인수는 초기화 메소드의 2 번째부터 작성해 나가면 된다.

class SomeClass:
    def __init__(self,something):#constructor
        self.something = something

 클래스 구성에서 정보를 유지하기 위한 중요한 구성으므로 빼놓을 수 없는 것이라고 생각하면 좋을 것 같다. 

이 구문에 의해 객체 생성할 때, 정보의 추가 기재를 간단히 할 수 있다.
예를 들어, 여러 개의 정보를 변수로하는 클래스 구문에서의 처리를 실행하고 싶은 경우는 다음과 같이 쓸 수 있다.

class MyStatus:
    def __init__(self,age,name,height,weight):
        self.age = age
        self.name = name
        self.height = height
        self.weight = weight

    def print_name(self):
        print(self.name)

    def print_age(self):
        print(self.age)

    def print_height(self):
        print(self.height)

    def print_weight(self):
        print(self.weight)

a = MyStatus(34,"yamada",170,78)

구글의 Firebase의 경쟁상대는 아마존의 Amplify이다.

Firebase를 사용하는 것은 구글에서 서비스를 렌트함과 같다.

아이디어를 테스트할 때는 아주 좋다.

하지만 테스트 완료 후 실제 고객이 유입되려하면 자신만의 서버를 만드는 것이 좋다.

본격적인 비즈니스의 용도라면 Firebase를 사용하는 것이 좋지 않다.

비즈니스를 구상 중인 단계라면, 아이디어를 테스트해봐야한다면 시스템 구축이 굉장히 빠르니까 Firebase나 Amplify를 사용해보자!

사용환경

• 아나콘다3
• python 3.9.1

win32com 모듈을 사용 중 발생한 에러이다.

from win32com import client

ModuleNotFoundError: No module named 'win32com'  문구 발생 후

pip install pywin32

pywin32 를 pip로 설치했으나

    import win32api, sys, os
ImportError: DLL load failed while importing win32api: 지정된 모듈을 찾을 수 없습니다.

ImportError: DLL load failed while importing win32api: 지정된 모듈을 찾을 수 없습니다.   에러 문구가 발생

원인은 구글링을 해보니 Anaconda3 64비트 환경에서 Jupyter Lab을 실행하려다 발생한 에러라고 한다.

해결방법

anaconda prompt를 실행하고 activate할 bubble을 불러온다. 

그리고 아래 명령어를 입력한다.

conda install -c anaconda pywin32

설치가 완료되면 done이라는 문구가 뜨며 다시 프로그램을 실행해보면 잘 된다.

파이썬 배열 초기화 방법

비어있는 리스트 초기화

a = [] 
# 또는
a = list()

리스트를 초기화시킬 때 모든 행이 같은 객체로 인식되기 때문에 아래와 같은 방법을 쓰는 것이 좋다.

• NxM 크기의 2차원 리스트 초기화

a = [[0] * m for _ in range(n)]

코드

c = [0 for _ in range(3)]
print(c)

결과

[0, 0, 0]

만약 2차원 배열에서 가운데 0 만 1로 변경하고 싶을 때,

코드

c = [[0]*3 for _ in range(3)]
c[1][1] = 1

print(c)

결과

[[0, 0, 0],
[0, 1, 0],
[0, 0, 0]]

파이썬으로 구현하는 2차원 리스트 90도 회전 함수

외워두면 좋을 것이라 보았음

def rotate_a_matrix_by_90_degree(a):
    n = len(a)  # 행 길이
    m = len(a[0])  # 열 길이
    result = [[0] * n for _ in range(m)]  # 결과 리스트 초기화

    for i in range(n):
        for j in range(m):
            result[j][n - i - 1] = a[i][j]

    return result