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Python 코드: 깔끔하고 효율적인 Python 작성

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Sep 10, 2024 am 06:39 AM

Pythonic Code: Writing Clean and Efficient Python

Python은 단순성과 가독성으로 유명하며 종종 "Pythonic"이라는 용어로 요약됩니다. 그런데 Python 코드를 작성한다는 것은 실제로 무엇을 의미할까요?

"파이썬"은 무엇을 의미합니까?

"Pythonic"이라는 용어는 Python 커뮤니티가 권장하는 스타일을 따르는 코드를 의미합니다. Python 코드는 언어의 장점을 활용하고 가독성, 단순성 및 우아함을 강조합니다. Pythonic이 무엇인지 이해하는 가장 좋은 방법은 Python의 디자인 철학의 본질을 포착한 기본 원칙 모음인 The Zen of Python(PEP 20)을 읽는 것입니다.

다음은 The Zen of Python의 몇 가지 주요 원칙입니다.

추한 것보다 아름다운 것이 낫습니다.
명시적인 것이 암시적인 것보다 낫습니다.
복잡한 것보다 단순한 것이 좋습니다.
가독성이 중요합니다.

파이썬 코드 작성을 위한 몇 가지 실용적인 팁을 살펴보겠습니다.

1. Python의 내장 함수 활용

Python에는 코드를 더욱 간결하고 표현력 있게 만들 수 있는 다양한 내장 함수가 포함되어 있습니다. sum(), any(), all() 및 sorted()와 같은 함수는 종종 더 장황한 코드를 대체하여 의도를 더 명확하게 만들 수 있습니다.

# Non-Pythonic
total = 0
for i in range(10):
    total += i

# Pythonic
total = sum(range(10))

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여기서 sum()을 사용하면 코드가 짧아질 뿐만 아니라 가독성도 높아집니다.

마찬가지로 any()를 사용하면 컬렉션 전체의 조건부 확인을 단순화할 수 있습니다.

# Non-Pythonic
found = False
for item in items:
    if item > 10:
        found = True
        break

# Pythonic
found = any(item > 10 for item in items)

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이 예에서는 any()를 사용하여 의도를 직접 표현하여 코드를 더욱 Pythonic하게 만듭니다.

2. 자원 관리를 위해 with 문을 사용하세요.

파일 및 네트워크 연결과 같은 리소스 관리는 Python의 with 문을 사용하여 수행할 수 있습니다. 설정 및 해제를 자동으로 처리하여 리소스 처리를 단순화합니다.

# Non-Pythonic
file = open('example.txt', 'r')
try:
    content = file.read()
finally:
    file.close()

# Pythonic
with open('example.txt', 'r') as file:
    content = file.read()

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with 문을 사용하면 명시적인 정리가 필요하지 않아 코드가 더욱 깔끔하고 안정적으로 만들어집니다.

3. Python의 강력한 데이터 구조 수용

Python은 목록, 세트, 사전, 튜플과 같은 강력한 데이터 구조를 가지고 있습니다. 당면한 작업에 적합한 데이터 구조를 선택하면 코드가 더욱 효율적이고 표현력이 풍부해집니다.

# Non-Pythonic
items = [1, 2, 3, 4]
if 3 in items:
    print("Found")

# Pythonic
items = {1, 2, 3, 4}
if 3 in items:
    print("Found")

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세트는 멤버십 테스트에 적합하여 작업 속도를 높이고 코드를 보다 직관적으로 만듭니다.

4. 반복에는 enumerate 및 zip을 사용하세요.

시퀀스를 반복해야 하고 인덱스와 값이 모두 필요한 경우 카운터를 수동으로 유지 관리하는 대신 enumerate()를 사용하세요. 마찬가지로 두 시퀀스를 반복할 때는 zip():
을 사용하세요.

# Non-Pythonic
for i in range(len(items)):
    print(i, items[i])

# Pythonic
for i, item in enumerate(items):
    print(i, item)

# Non-Pythonic
for i in range(len(list1)):
    print(list1[i], list2[i])

# Pythonic
for item1, item2 in zip(list1, list2):
    print(item1, item2)

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이러한 내장 함수는 루프의 가독성과 성능을 모두 향상시킵니다.