[python 기초] 7. 함수 및 람다 (lambda)

코드 - 패캠 수업 코드 참고 (패캠 수업 정리)

 

 

<이전 글>

https://silvercoding.tistory.com/38

[python 기초] 6. 파이썬 흐름제어 (반복문) - for, while

 

 

 

* 함수 정의 방법 

def 함수명(parameter):

    code 

 

 

 

- 예제 1 : 출력(print) 

def hello(world):
    print('Hello', world)

hello('Silver !')
hello(77777)

 Hello Silver ! 
 Hello 77777 

함수명(parameter) 의 형태로 함수를 호출할 수 있다. 

 

 

- 예제 2 : 리턴(return) 

def hello_return(world):
    val = "Hello" + str(world)
    return val

str = hello_return("Silver !!!!!")
print(str)

 HelloSilver !!!!! 

함수 안에서 return하여 변수로 리턴값을 받아줄 수도 있다. 

 

 

- 예제 3 : 여러 값 리턴 

def func_mul(x):
    y1 = x * 100 
    y2 = x * 200 
    y3 = x * 300 
    return y1, y2, y3

val1, val2, val3 = func_mul(100)
print(type(val1), val1, val2, val3)

 <class 'int'> 10000 20000 30000 

여러 값을 리턴하여 각각의 변수에 값을 받아줄 수 있다. 

 

 

- 예제 4 : 리스트 리턴 

def func_mul2(x):
    y1 = x * 100 
    y2 = x * 200 
    y3 = x * 300 
    return [y1, y2, y3]

lt = func_mul2(100)
print(lt, type(lt))

 [10000, 20000, 30000] <class 'list'> 

 

 

 

- 예제 5 : 가변 인자 받기 (*args / **kwargs) 

(1) *args 

: 튜플 형태로 받음 ( 가변 튜플 ) 

def args_func(*args):
    print(args)

 

 

def args_func2(*args):
    for t in args:
        print(t)

def args_func3(*args):
    for i, v in enumerate(args):
        print(i, v)

args_func('Kim')
args_func('Kim', 'Park')
args_func2('Kim', 'Park', 'Lee')
args_func3('Kim', 'Park', 'Lee')

 ('Kim',) 

 ('Kim', 'Park') 

위와 같이 파라미터에 입력한 개수 만큼  튜플안의 값이 생성되는 것을 볼 수 있다. 
 Kim 
 Park 

 Lee 

튜플이므로 반복문에서 사용해줄 수도 있다. 
 0 Kim 
 1 Park 
 2 Lee 

인덱스와 값을 모두 iterable 하게 반환해주는 enumerate를 사용하여 반복문을 사용한 코드이다. 

 

 

(2) **kwargs

: dictionary로 받음 ( 가변 딕셔너리 ) 

def kwargs_func(**kwargs):
    print(kwargs)

def kwargs_func2(**kwargs):
    for k, v in kwargs.items():
        print(k, v)

kwargs_func(name1='Kim')
kwargs_func(name1='Kim', name2='Park', name3='Lee')
kwargs_func2(name1='Kim', name2='Park', name3='Lee')

 {'name1': 'Kim'} 
 {'name1': 'Kim', 'name2': 'Park', 'name3': 'Lee'} 

인자에 key = value 형태로 넣어주면 그 개수 대로 딕셔너리 값이 생성되는 것을 볼 수 있다. 
 name1 Kim 
 name2 Park 
 name3 Lee 

dictionary 객체이므로 반복문도 사용 가능하다. 

 

 

(3) 전체 혼합 

def example_mul(arg1, arg2, *args, **kwargs):
    print(arg1, arg2, args, kwargs)

일반, 가변 튜플, 가변 딕셔너리를 모두 받는 함수를 선언한다.  

example_mul(10, 20)
example_mul(10, 20, 'park', 'kim')
example_mul(10, 20, 'park', 'kim', age1=24, age2=35)

 10 20 () {} 
 10 20 ('park', 'kim') {} 
 10 20 ('park', 'kim') {'age1': 24, 'age2': 35} 

 

 

 

- 예제 6 : 충첩합수 (클로저) - 효율적인 메모리 관리 가능 

def nested_func(num):
    def func_in_func(num):
        print('>>>', num)
    print('in func')
    func_in_func(num + 10000)

nested_func(10000)

 in func 
 >>> 20000 

nested_fun(10000)으로 함수를 호출하면 print문이 실행되고, func_in_func(10000 + 10000)이 호출이 되어 func_in_func안의 print문이 실행되는 것이다. 

 

<참고 : 클로저 포스팅>

https://silvercoding.tistory.com/26?category=957523 

[python 심화] 9. 변수 범위, Closure, Decorator

 

 

- 예제 7 : hint -> 인자 타입과 리턴 타입 명시해주기 

def func_mul3(x: int) -> list:
    y1 = x * 100 
    y2 = x * 200 
    y3 = x * 300 
    return [y1, y2, y3]

print(func_mul3(5))

 [500, 1000, 1500] 

인자 x는 int, 리턴타입은 list라고 기입해주어 명확히 사용할 수 있다. 

 

 

- 예제 8 : lambda 

* 람다식 : 메모리 절약, 가독성 향상, 코드 간결 

* 함수 : 객체 생성 -> 리소스 (메모리) 할당 vs 람다 : 즉시 실행 (Heap 초기화) -> 메모리 초기화 

 

(1) 일반적 함수 : 변수 할당 

def mul_10(num: int) -> int:
    return num * 10

val_func = mul_10   # ---> 객체 생성 -> 메모리 할당 
print(val_func) 
print(type(val_func))

print(val_func(10))

 <function mul_10 at 0x00000212CEA148C8> 
 <class 'function'> 
 100 

 

 

 

(2) 람다식 

lambda_mul_10 = lambda num : num * 10 
print(">>>", lambda_mul_10(10))

 >>> 100 

 

 

* 함수의 인자에 함수 넣기 

def func_final(x, y, func):
    print(x * y * func(10))

인자에 함수를 넣는 함수를 선언한다. 

func_final(10, 10, lambda_mul_10)

 10000 

 

print(func_final(10, 10, lambda x: x * 1000))

 1000000 
 None 

이렇게 바로 lambda 함수를 사용해주어도 된다.