Python3 Tutorial

• //연산자는 몫을 리턴.
  
• x ** y 연산자는 x의 y승 == pow(x, y).
  
• -x = x negated
  

{{{\}}}를 이용해 특수 문자를 입력 가능.
  * {{{\t}}}, {{{\n}}}, {{{\’}}} 등.
 * 중간에 있는’를 무효화 시키기 위해서 \를 붙이거나 큰따옴표를 사용
  * 단지 “...” 안의 ‘ 는 허용. ‘...’ 안의 “ 허용. escape 문자 필요없음
 * ’r’을 붙이면 {{{\}}}를 특수문자가 아닌 일반 문자로 표현.
{{{
>>> print('C:\some\name')  # \n을 개행문자로 인식
C:\some
ame
>>> print(r'C:\some\name')  # r을 앞에 붙인다
C:\some\name
}}}
 * String을 {{{+}}}로 더하고, {{{*}}}로 반복할 수 있다. 
 * {{{“““....”””}}}  여러 줄을 허용하는 문자열
 * {{{“some” “thing”}}} == {{{“something”}}}
  * 오직 literals 끼리 적용된다.
  * 변수, 수식에서 적용되지 않음
  * 긴 string을 여러 줄에 걸쳐서 쓸 때 사용하면 유용
{{{
>>> prefix = 'Py'
>>> prefix 'thon'
SyntaxError: invalid syntax
>>> ('un' * 3) 'ium'
SyntaxError: invalid syntax
}}}
 * index를 이용해서 각 chr에 접근 가능하며, 음수도 가능.
{{{
 +---+---+---+---+---+---+
 | P | y | t | h | o | n |
 +---+---+---+---+---+---+
 0   1   2   3   4   5   6
-6  -5  -4  -3  -2  -1
}}}
 * slicing: {{{[start:end:step]}}}. start는 포함되며, end는 포함되지 않고, 각 항목은 생략 가능.
{{{
word = 'Python'
>>> word[0:2]
'Py'
>>> word[:2] + word[2:]
'Python'
>>> word[:2]
'Py'
>>> word[-2:]
'on'
>>> word[:]
‘Python’
}}}
 * {{{len(s)}}}: string과 기타 등등의 원소의 개수를 반환

===== Lists =====
 * Python이 가지는 여러가지 자료를 묶는 방식 중 가장 가변적인 형태
 * []로 묶어서 표현.
{{{
>>> squares = [1, 4, 9, 16, 25]
>>> squares
[1, 4, 9, 16, 25]
}}}
 * {{{[n]}}}으로 index n에 해당하는 데이터에 접근
 * + 로 복수의 list를 append할 수 있다.
 * {{{len()}}}: list와 기타 등등의 원소의 개수를 반환.
 * Slicing
  * String이랑 동일하게 적용.
{{{>>> a = ['a', 'b', 'c']
>>> n = [1, 2, 3]
>>> x = [a, n]
>>> x
[['a', 'b', 'c'], [1, 2, 3]]
>>> x[0]
['a', 'b', 'c']
>>> x[0][1]
'b'
}}}

==== First Steps Towards Programming ====
 * {{{a, b = b, a+b}}} : 우변을 연산하고 좌변의 대응하는 위치에 맞추어서 대입한다. 
 * Indentation 잘못하면 안 돼요. 

=== More Control Flow Tools ===
==== if Statements ====
 * {{{if (condition):}}}, {{{elif:}}}, {{{else:}}}
 * {{{if}}} 다음에 {{{:}}} 빼먹지 말자.
{{{
if x < 0:
    …
elif x == 0:
    …
else:
    ...
}}}

==== for Statements ====
 * python의 for문은 C처럼 사용자가 정한 종료 조건과 반복 조건을 대로 반복하는 것이 아니라, string, list와 같은 연속된 item 들을 순차적으로 다루게 된다.
{{{
>>> # Measure some strings:
... words = ['cat', 'window', 'defenestrate']
>>> for w in words:
...     print(w, len(w))
...
cat 3
window 6
defenestrate 12
}}}

==== The range() Function ====
 * {{{range(start, stop[, step])}}} : start부터 stop전까지 step만큼 증가.
 * start <= 범위 < stop
 * range()는 리스트인 것같이 동작해서 리스트 같지만 리스트 아니다! 리스트를 만들지 않으니 저장 공간을 절약한다. 
{{{
>>> a = ['Mary', 'had', 'a', 'little', 'lamb']
>>> for i in range(len(a)):
...     print(i, a[i])
...
0 Mary
1 had
2 a
3 little
4 lamb
}}}

==== break and continue Statements, and else Clauses on Loops ====
if 문에서만 else문이 사용되는 다른 언어들과는 다르게 여러 상황에서 선택적으로 else 문을 사용할 수 있다.
 * for/while 루프
  * 반복문 안에 있는 break문에 의해 끝나지 않는 경우 실행이 됨.
 * try - except ( - finally)문
  * try 문 안에서 예외가 발생하지 않을 경우 else 문이 실행 되고, finally 문이 실행됨.

==== pass Statements ====
{{{pass}}}문은 어떠한 행동도 일으키지 않으며, 주로 비어있는 구문을 만들 때 사용된다.
더 추상적인 단계에서 생각하는 것을 새로운 코드를 만들 때, {{{pass}}}를 적어두고 나중에 채우기도 한다.
{{{
# 오류 발생
while True:
}}}

{{{
# 오류가 발생하지 않음
while True:
    pass
}}}

==== Defining Functions ====
{{{
def function(args):
    #statements
}}}

함수를 실행할 경우 새로운 심볼 테이블이 생성되어 함수 내에서 이용되는 변수들을 해당 테이블에 저장한다. 변수 참조는 처음에는 이 로컬 심볼 테이블을 살펴보고, 다음에는 함수를 감싸고 있던 함수들의 테이블들을 살펴보고, 다음에는 글로벌 심볼 테이블을 살펴보고, 마지막으로는 내장된(built-in) 이름들을 살펴본다. 따라서 {{{global}}} statement를 이용해야 글로벌 변수에 값을 대입할 수 있다.

함수가 실행될 때 실제 인자들은 심볼 테이블을 살펴본다. 고로, 인자는 call by value로 넘어간다. 다만 그 value가 object reference이기 때문이다  함수 내에서 다른 함수를 부를 때 그 함수 호출을 위한 새로운 지역 심볼 테이블을  만든다.

함수 정의하면 현재 심볼 테이블에 등록하고, 함수 이름은 user-defined function으로 인터프리터에 인식된 타입을 가진다. 이 값은 함수로써 쓰일 수 있는 다른 이름으로 대입될 수 있다. 
{{{
>>> fib
<function fib at 10042ed0>
>>> f = fib
>>> f(100)
0 1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89
}}}
 * {{{return}}}은 함수에서 값을 반환함. 없으면 {{{None}}}을 반환함. 함수 끝내기에 실패해도 {{{None}}}반환함
 * {{{object.methodname}}} : 다른 타입의 오브젝트는 다른 타입의 함수를 만든다. 심지어 메소드 이름이 같을 지라도 다른 함수이다. 

=== More on Defining Functions ===
 * 함수를 선언할 때 다음과 같은 3가지 방법을 이용해 인자를 받을 수 있다.

===== Default Argument Values =====
 * 하나 이상의 인자에 기본 값을 지정한다. 
{{{
def ask_ok(prompt, retries=4, complaint='Yes or no, please!'):
    ...
}}}
 * 기본 값은 함수가 정의된 시점이다.
{{{
>>> i = 5
>>> def f(arg=i):
…     print(arg)
>>> i = 6
>>> f()
5
}}}
 * 주의! 기본 값은 정의할 때만 초기화가 진행됨. 기본값이 변경 가능한 오브젝트(리스트, 딕셔너리, 대부분의 클래스의 인스턴스)의 경우 실행 할 때 마다 값이 다를 수 있음.
{{{
>>> def f(a, L=[]):
…     L.append(a)
...    return L

>>> print(f(1))
[1]
>>> print(f(2))
[1, 2]
>>> print(f(3))
[1, 2, 3]
}}}
===== Keyword Arguments =====
* kwarg = value 형식으로 사용할 수 있다.
* 위치, 혹은 키워드로 인자를 넣을 수 있다.
 * 키워드 인자 이후에, 키워드 인자가 아닌 것을 넣을 수 없다.
 * 같은 인자에 중복되게 넣을 수 없다. (처음 위치에 있는 키워드에, 위치 인자로 넣고, 또 키워드 인자로 넣는다던가)
  * 없는 키워드 인자를 넣을 수 없다.
{{{
def parrot(voltage, state='a stiff', action='voom', type='Norwegian Blue'):
    pass #구현부 생략

parrot(1000)                                          # 1 positional argument
parrot(voltage=1000)                                  # 1 keyword argument
parrot(action='VOOOOOM', voltage=1000000)             # 2 keyword arguments
parrot('a million', 'bereft of life', 'jump')         # 3 positional arguments
parrot('a thousand', state='pushing up the daisies')  # 1 positional, 1 keyword
}}}

===== Arbitrary Argument Lists =====
 * 0개, 혹은 그 이상의 인자를 가변적으로 받을 수 있다.
 * 키워드 인자 말고도, 위치 인자도 사용 가능하다. 
{{{
>>> def concat(*args, sep="/"):
...    return sep.join(args)
...
>>> concat("earth", "mars", "venus")
'earth/mars/venus'
>>> concat("earth", "mars", "venus", sep=".")
'earth.mars.venus'
}}}
===== Unpacking Argument Lists =====
Arbitary Argument Lists와 반대로, 이미 있는 list나 tuple을 인자로 넘길 필요가 있을 경우 unpacking을 이용하면 됨.
 * list/tuple: {{{*}}}
{{{
>>> list(range(3, 6))            # normal call with separate arguments
[3, 4, 5]
>>> args = [3, 6]
>>> list(range(*args))            # call with arguments unpacked from a list
[3, 4, 5]
}}}
 * dictionaries: {{{**}}}
{{{
>>> def parrot(voltage, state='a stiff', action='voom'):
...     print("-- This parrot wouldn't", action, end=' ')
...     print("if you put", voltage, "volts through it.", end=' ')
...     print("E's", state, "!")
...
>>> d = {"voltage": "four million", "state": "bleedin' demised", "action": "VOOM"}
>>> parrot(**d)
-- This parrot wouldn't VOOM if you put four million volts through it. E's bleedin' demised !
}}}

===== Lambda Expressions =====
람다식을 사용할 수 있다. 
 * {{{lambda arguments: expression}}}

===== Documentation Strings =====
 * 도큐먼트 작성법: {{{"""내용"""}}}
  * 첫 줄은 객체의 목적을 짧게 요약을 해야 하며
  * 둘째 줄은 요약과 본문을 구분 짓기 위해 비어두고
  * 셋째 줄부터는 객체의 호출 방법, 부작용 등등을 서술하면 된다.
{{{
def my_function():
    """Do nothing, but document it.
    No, really, it doesn't do anything.
    """
    pass
>>> print(my_function.__doc__)
Do nothing, but document it.

    No, really, it doesn't do anything.
}}}

===== Function Annotations =====
 * 옵션, metadata 정보, 문서화, 타입 검사와 다른 용도 등을 위해 사용한다
 * 파이썬과 standard library는 안 씀.
 * 사용은 자유
 * 인자이름 뒤에 {{{:}}}로 parameter annotations로 정의한다.
 * {{{->}}}은 return annotation를 나타남. 함수 이름 선언와 {{{:}}} 사이에 return annotation을 쓴다
{{{
>>> def f(ham: 42, eggs: int = 'spam') -> "Nothing to see here":
...     print("Annotations:", f.__annotations__)

>>> f('wonderful')
Annotations: {'eggs': <class 'int'>, 'return': 'Nothing to see here', 'ham': 42}
}}}

==== Intermezzo: Coding Style ====
파이썬에서는 [http://legacy.python.org/dev/peps/pep-0008/ PEP8]을 준수할 것을 추천한다.
 * 탭 대신 스페이스바 4개를 사용
 * 각 줄이 79글자가 넘지 않도록 개행
 * 함수와 클래스 사이에 빈 줄을 삽입해서 구분
 * docstring을 사용하기
 * 등...

=== Data Structures ===
=== Modules ===
=== Input and Output ===
==== Fancier Output Formatting ====
 * {{{str()}}} vs {{{repr()}}}
  * {{{str()}}}: 사람이 읽기 위한 용도로 string으로 변환
  * {{{repr()}}}: {{{eval()}}}을 사용하기 위한 용도로 string으로 변환
{{{
>>> s = 'Hello, world.'
>>> str(s)
'Hello, world.'
>>> repr(s)
"'Hello, world.'"
}}}
 * {{{str.format()}}} method를 이용하면 노가다를 뛰지 않고도 깔끔하게 출력이 가능
{{{
>>> for x in range(1, 3):
...     print('{0:2d} {1:3d} {2:4d}'.format(x, x*x, x*x*x))
...
 1   1    1
 2   4    8
 3   9   27
}}}
{{{
>>> print('The story of {1}, {0}, and {other}.'.format('Manfred','Bill',
                                                       other='Georg'))
The story of Bill, Manfred, and Georg.
}}}
{{{
>>> table = {'Sjoerd': 4127, 'Jack': 4098, 'Dcab': 8637678}
>>> print('Jack: {0[Jack]:d}; Sjoerd: {0[Sjoerd]:d}; '
...       'Dcab: {0[Dcab]:d}'.format(table))
Jack: 4098; Sjoerd: 4127; Dcab: 8637678
}}}
{{{
>>> table = {'Sjoerd': 4127, 'Jack': 4098, 'Dcab': 8637678}
>>> print('Jack: {Jack:d}; Sjoerd: {Sjoerd:d}; Dcab: {Dcab:d}'.format(**table))
Jack: 4098; Sjoerd: 4127; Dcab: 8637678
}}}
 * {{{vars()}}}를 이용하면 local variables를 담은 dictionary를 얻을 수 있음. 위의 예제와 쓰면 궁합이 좋음.
 * {{{str.rjust(n)}}}, {{{str.ljust(n)}}}, {{{str.center(n)}}}: n사이즈에 맞게 정렬된 string을 반환. str이 이미 n보다 길면 무시.
  * 이와 같은 문제를 해결하기 위해 {{{str.ljust(n)[:n]}}} 같은 짓을 가능.
 * {{{str.zfill(n)}}}: n사이즈에 맞게 0이 삽입된 string을 반환.
===== Old string formatting =====
 * {{{%typeIndicator}}}
  * 구식이다.
{{{
print(‘The value of PI is %5.3f.’ % math.pi)
}}}
==== Reading and Writing Files ====
 * {{{open(filename, mode)}}}: 파일 열기
  * mode
   * ‘r’: 읽기 (기본값)
   * ‘w’: 쓰기
   * ‘a’: 이어쓰기
   * ‘r+’,’w+’: 쓰고 읽기
   * ‘b’: 바이너리로 열기 (없으면 텍스트로 읽음)
 * binary vs text
  * text mode에서는 line ending을 플랫폼에 맞는 형식으로 변환.
  * 따라서 text가 아닌 파일을 text 모드로 열면 파일이 변형될 수 있음.
===== Methods of File Objects =====
 * {{{read(size)}}}
  * size만큼 파일을 읽는다. size가 지정되지 않거나 음수면 메모리가 허용하는 만큼 읽음.
  * 끝에 도달하면 빈 string인 ‘’를 반환
 * {{{readline()}}} / {{{readlines()}}}
  * 한 줄 읽어오는 메소드/한줄씩 묶어서 리스트로 제공하는 메소드
  * list(file)로도 readlines와 같은 효과
  * 다음과 같이 for문을 이용할 수도 있음:
{{{
for line in f:
	print(line, end=’’)
}}}
 * {{{write(string)}}}
  * 파일에 string을 씁니다. string만 가능하니 다른 것을 쓰고 싶다면 str(object)로 변환 후 이용.
 * {{{seek(index,from)}}} : 
  * from
   * 0 : 파일의 시작점을 기준으로
   * 1 : 현재 보고 있는 바이트를 기준으로(tell()로 보이는 그거)
   * 2 : 파일의 마지막 바이트를 기준으로
 * {{{tell()}}}
  * 파일 내의 현재 지정하고 있는 바이트 위치를 알려줌
 * {{{close()}}}
  * 파일을 닫음. 닫고 나서 해당 파일을 쓰려고 하면 오류가 남.
 * {{{closed}}}
  * NOT A METHOD
  * 닫혔는지 여부를 boolean으로 알려줌
===== Saving structured data with json =====
 * json = [http://json.org JavaScript Object Notation]
 * {{{import json}}}
 * {{{json.load(json file)}}} 도 파일 읽기 시스템. 읽고 난 뒤에는 마지막으로 간다. 고로 여러번 읽을 수 없다.
 * {{{json.dumps(obj)}}}: obj를 json 형식으로 전환
 * {{{json.dump(obj, file)}}} : file에 쓰기
=== Errors and Exceptions ===
==== Syntax Errors ====
 * {{{SyntaxError}}} - 문법 오류. 파싱을 하다 문제가 생기면 발생
 * 자주 틀리는 문법 오류
  * 들여쓰기
  * 따옴표
  * {{{:}}}
====  Exceptions ==== 
 * 문법적으로는 맞지만 실행하려고 시도하는 중에 발생하는 에러.
  * {{{ZeroDivisionError}}}, {{{NameError}}}, {{{TypeError}}}, [https://docs.python.org/3.4/library/exceptions.html#bltin-exceptions 기타 등등]
  * Built-in Exception의 경우 발생시 Exception이름과 이유가 출력됨.

==== Handling Exceptions ==== 
 * 어떠한 Exception들에 대해 개발자가 선택적으로 다룰 수 있음. java와 유사.
{{{
try:
	x = 1 / 0
except ZeroDivisionError:
	print(“...”)
}}} 
 * 여러 개의 예외처리는 튜플로 가능하다.
{{{
except (RuntimeError, TypeError, NameError):
	pass
}}}
 * {{{as}}} 키워드를 이용해서 객체 이용 가능
{{{
except OSError as err:
	print("OS error: {0}".format(err))
}}}
 * Error 명을 적지 않고 {{{except:}}}와 같이 쓰면 모든 Error에 대해 처리. 단, 매우 신중하게 사용해야 하며, 다음처럼 메시지를 출력하고 다시 Error를 선언하는 식으로 쓸 수 있음.
{{{
except:
	print("Unexpected error")
	raise
}}}
 * {{{else:}}} 구문: try 구문에서 exception이 발생되지 않은 경우 실행
 * built-in Exception class들은 인자를 넘겨줄 경우 {{{instance.args}}} 로 접근이 가능하며, {{{__str__()}}}은 이 {{{.args}}}를 출력해줌.
{{{
>>> try:
...    raise Exception('spam', 'eggs')
... except Exception as inst:
...    print(type(inst))
...    print(inst.args)
...    print(inst)

<class 'Exception'>
('spam', 'eggs')
('spam', 'eggs')
}}} 

==== Raising Exceptions ====
 * {{{raise}}} 구문: 프로그래머가 원하는 Exception을 일으킨다.
  * Exception을 상속받은 Class 들만 가능하다
    * {{{class className(Exception):}}} 상속 방법
==== User-defined Exceptions ==== 
 * Exception Class를 상속하여 새로운 Exception class를 만들 수 있다.
  * {{{__init__()}}}, {{{__str__()}}}이 기본적으로 구현되어있으나, override 가능.
  * 가능하면 ‘~Error’ 라는 이름으로 하는 것이 좋음.
 
==== Defining Clean-up Actions ==== 
 * {{{finally:}}} - try 문이 완전히 종료되기 직전에 반드시 실행되는 내용. 
  * except 문으로 사용자가 지정한 Exception이 아닌 다른 Exception이 발생할 경우 finally 문이 실행된 이후 다시 해당 Exception을 발생시킨다.
  * try문이 끝나고 else문이 있으면 else문이 실행된 다음에 실행 됨.

==== Predefined Clean-up Actions ====
{{{
with open("myfile.txt") as f:
    for line in f:
        print(line, end="")
}}}
 * with 에서 나오면 open된 file을 close 해준다.
  * 조금 더 일반적으로 설명하자면, with 구문을 벗어나면 사용된 객체를 자동으로 정리해줌.
  * {{{__exit__()}}}, {{{__enter__()}}}가 구현되어 있는 class의 경우 with 구문을 사용 할 수 있으며, 다른 built-in class들도 구현이 되어 있음.
=== Classes ===
==== A Word About Names and Objects ====
class도 Object이다.
==== Python Scopes and Namespaces ====
 * statements
  * nonlocal
  * global
===== Scopes and Namespaces Example =====
{{{
def scope_test():
    def do_local():
        spam = "local spam"
    def do_nonlocal():
        nonlocal spam
        spam = "nonlocal spam"
    def do_global():
        global spam
        spam = "global spam"
    spam = "test spam"
    do_local()
    print("After local assignment:", spam)
    do_nonlocal()
    print("After nonlocal assignment:", spam)
    do_global()
    print("After global assignment:", spam)

scope_test()
print("In global scope:", spam)
}}}
Result
{{{
After local assignment: test spam
After nonlocal assignment: nonlocal spam
After global assignment: nonlocal spam
In global scope: global spam
}}}
==== A First Look at Classes ====
===== Class Definition Syntax =====
def와 유사.
{{{
class MyClass:
    """A simple example class"""
    i = 12345
    def f(self):
        return 'hello world'
}}}

===== Class Objects =====
class objects는 다음과 같은 2가지의 작업이 가능하다.
 * attribute reference
  * {{{MyClass.i}}}, {{{MyClass.f}}}, {{{MyClass.__doc__}}}과 같이 선언된 class의 attribute에 접근.
 * instantiation
  * {{{x= MyClass()}}} 와 같은 문법으로 인스턴스화 가능.
  * 인스턴스화 될 때 {{{__init__(self)}}} method가 자동으로 실행. 따라서 객체의 초기화를 진행할 수 있음.
   * {{{__init__(self, x, y)}}}처럼 인자를 받을 수도 있음.
   * overloading을 시도했으나 overriding이 되버림. default parameter를 이용해야 하는 듯?

===== Instance Objects =====
instance object는 attribute reference만 가능.
 * data attribute
 * method
  * object에 종속된 function
===== Method Objects =====
 * {{{x.f()}}} == {{{MyClass.f(x)}}}
 * {{{x.f}}}는 method object이기 때문에 다음과 같이 대입 후 사용 가능.
{{{
xf = x.f
xf()
}}}
===== Class and Instance Variables =====
{{{
class Dog:
    kind = 'canine'              # 클래스 변수
    def __init__(self, name):
        self.name = name         # 인스턴스 변수
}}}
클래스 변수는 모든 인스턴스가 공유하고, 인스턴스 변수는 각 객체마다 따로 지니는 변수.
인스턴스 변수를 클래스 변수에 선언하지 않도록 주의
==== Random Remarks ====
 * Data, Method, Function 등등이 서로 충돌이 일어날 수 있으니 적합한 네이밍 (카멜케이스, 헝가리안 등)을 사용하는 것이 좋음.
 * python에서는 C의 struct와 같은 추상 데이터 타입을 완전히 구현하는 것이 불가능하다.
  * 사용자들이 임의로 변경을 할 수 있기 때문
 * method 첫 인자인 ‘self’는 다른 이름으로 둘 수도 있지만, 가독성을 위해 냅두는 것이 좋음.
 * class 속성으로 들어가있는 function은 반드시 안에서 구현이 될 필요 없이 대입을 해도 사용 할 수 있음.
{{{
# Function defined outside the class
def f1(self, x, y):
    return min(x, x+y)

class C:
    f = f1
    def g(self):
        return 'hello world'
    h = g
}}}
 * method에서 다른 method를 부르고 싶을 경우 {{{self.another_method()}}} 식으로 호출.
 * 모든 객체는 {{{object.__class__}}}를 동해 class를 확인할 수 있음.

==== Inheritance ====
{{{
class DerivedClassName(BaseClassName):
    <statement>
    ...	
}}}
 * {{{isinstance()}}} : 인스턴스인지 확인
  * {{{isinstance(obj, int)}}} 는 True
 * {{{issubclass()}}} : 상속을 확인
  * {{{issubclass(bool, int)}}} 는 True
  * {{{issubclass(float, int)}}} 는 False

===== Multiple Inheritance =====
 * 다중상속이 가능하다.
{{{
class DerivedClassName(Base1, Base2, Base3):
}}}
 * method, variable등을 호출 할 때 가장 먼저 DerivedClass를 탐색하고, 왼쪽부터 차례대로 찾아 다님.
  * 실제로는 더 복잡한 방법으로 진행된다고는 하는데...

==== Private Variables ====
 * {{{_variable}}}은 ‘밖에서 쓰이면 안된다는’ variable이라는 약속. 쓸 수는 있으나. 쓰지 말자.
 * Private object = __objectname
 * object 이름 앞에 __ 붙이면 private.
{{{
class Mapping:
    def __init__(self, iterable):
        self.items_list = []
        self.__update(iterable)

    def update(self, iterable):
        for item in iterable:
            self.items_list.append(item)

    __update = update   # private copy of original update() method

class MappingSubclass(Mapping):

    def update(self, keys, values):
        # provides new signature for update()
        # but does not break __init__()
        for item in zip(keys, values):
            self.items_list.append(item)
}}}
 * 그러니 실제로 Private가 아님
 * object._classname__spam 으로 접근 가능하다

==== Odds and Ends ====
{{{
class Employee:
    pass

john = Employee()    # john 이라는 이름의 빈 Employee를 만듬

john.name = 'John Doe'
john.dept = 'computer lab'
john.salary = 1000
}}}

==== Exceptions Are Classes Too ====
{{{raise Class}}} == {{{raise Class()}}}
{{{raise Instance}}} 
{{{
class CustomException(Exception):
    pass
}}}
 * 하나의 try문에 여러 except 문이 있을 경우, 가장 위에서부터 해당 class의 인스턴스인지 확인.

==== Iterators ====
 * {{{for}}}문은 실행시 object의 {{{iter()}}}를 호출해 나온 iterator object를 사용.
  * iterator object는 다음 element를 return하고, 더이상 element가 없으면 {{{StropIteration}}} exception을 raise하는 {{{__next__()}}} method를 가지고 있음.
  * {{{__next__()}}}은 {{{next()}}} built-in function을 통해서도 부를 수 있음.
{{{
>>> s = 'abc'
>>> it = iter(s)
>>> it
<iterator object at 0x00A1DB50>
>>> next(it)
'a'
>>> next(it)
'b'
>>> next(it)
'c'
>>> next(it)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in ?
    next(it)
StopIteration
}}}
{{{
class Reverse:
    """Iterator for looping over a sequence backwards."""
    def __init__(self, data):
        self.data = data
        self.index = len(data)
    def __iter__(self):
        return self
    def __next__(self):
        if self.index == 0:
            raise StopIteration
        self.index = self.index - 1
        return self.data[self.index]
}}}
{{{
>>> rev = Reverse('spam')
>>> iter(rev)
<__main__.Reverse object at 0x00A1DB50>
>>> for char in rev:
...     print(char)
...
m
a
p
s
}}}

==== Generators ====
 * Generator는 iterator를 만듦. 일반적인 function가 유사하지만 return 대신 yield를 사용. {{{next()}}} 가 호출될 때 마다 실행을 멈춘 자리에서 다시 작업을 수행.
 * {{{__iter__()}}} 와 {{{__next__()}}} method가 자동으로 생성되서 코드가 간단해지고, 각 call 사이마다 local variables과 실행 상태를 저장하고, generator가 끝난 이후 자동으로 {{{StropIteration}}}이 raise되는 것이 특징. 따라서 일반적인 구현보다 쉬워짐.
{{{
def reverse(data):
    for index in range(len(data)-1, -1, -1):
        yield data[index]
}}}
{{{
>>> for char in reverse('golf'):
...     print(char)
...
f
l
o
g
}}}

==== Generator Expressions ====
예제 :
{{{
>>> sum(i*i for i in range(10))                 # sum of squares
285

>>> xvec = [10, 20, 30]
>>> yvec = [7, 5, 3]
>>> sum(x*y for x,y in zip(xvec, yvec))         # dot product
260

>>> data = 'golf'
>>> list(data[i] for i in range(len(data)-1, -1, -1))
['f', 'l', 'o', 'g']
}}}
=== Brief Tour of the Standard Library ===
==== Operating System Interface ====
 * {{{os}}} : os 모듈은 os와 상호작용하는 함수를 제공
  * {{{os.getcwd()}}} : 현재 디렉토리 리턴 {{{cwd}}}와 같음
  * {{{os.chdir(path)}}} : 현재 디렉토리를 path로 변경
  * {{{os.system(command)}}} : command를 시스템 쉘에서 실행
 * {{{shutil}}} : os에 비해 더 상위 인터페이스를 제공
  * {{{shutil.copyfile(src, dst, *, follow_symlinks=True)}}} : 파일 copy
  * {{{shutil.move(src, dst)}}} : src를 dst로 이동시킴

==== File Wildcards ====
 * {{{glob}}} 모듈은 와일드카드({{{*}}}, {{{?}}}) 검색을 통한 파일 이름이 담긴 list를 반환하는 function을 가지고 있음.
  * {{{glob.glob(pathname)}}} : 검색한 파일 리스트를 보여준다

==== Command Line Arguments ====
 * {{{sys.argv)}}}: 인자({{{python demo.py one two three}}}) 를 list로 반환

==== Error Output Redirection and Program Termination ====
 * {{{sys}}} 모듈은 stdin, stdout, stderr 속성을 가지고 있으며, 파일이나 다른 output으로 redirection이 가능.
{{{sys.stderr.write('Warning, log file not found starting a new one\n')}}}

==== String Pattern Matching ====
{{{re}}} 모듈은 정규표현식 (regular expression) 도구들을 제공.
 * {{{re.findall(pattern, string)}}}: 매칭되는 문자들을 list로 반환
 * {{{re.sub(pattern, repl, string)}}}: 매칭되는 문자들을 repl로 변환한 string을 반환

==== Mathematics ====
 * {{{math}}} 모듈은 float에 대한 C라이브러리 함수에 접근 가능하다.
  * {{{math.cos(x)}}} : cos(x)값을 반환
  * {{{math.log(x[, base])}}} : base를 밑으로 한 log값을 반환. base가 없을 시 밑은 e가 된다.

 * {{{random}}} 모듈은 무작위 선택에 대한 함수를 제공한다.
  * {{{random.random}}} : 무작위의 float을 반환
  * {{{random.randrange(number)}}} : range(number) 에서 정수 하나 반납

==== Internet Access ====
{{{urllib.request}}} 모듈은 인터넷 연결을 통한 작업들을 쉽게 할 수 있는 함수들이 있음.
 * email, ftp, html, url, 등 
로컬 호스트에 메일서버가 있다면, {{{stmplib}}} 모듈을 이용해서 메일을 보낼 수 있음

==== Dates and Times ====
{{{datetime}}} 모듈은 시간과 시간대를 다룸.
 * {{{datetime.date}}} 클래스는 특정한 날짜를 저장 (2013, 4, 5)
  * {{{date.strftime}}}을 이용하면 포멧을 이용해서 출력 가능.
{{{
>>> now.strftime("%m-%d-%y. %d %b %Y is a %A on the %d day of %B.")
'12-02-03. 02 Dec 2003 is a Tuesday on the 02 day of December.'
}}}
 * {{{datetime.timedelta}}} 클래스는 기간을 저장 {{{date(2014, 2, 1) - date(2014, 1, 1)}}} == {{{datetime.timedelta(31)}}}

==== Data Compression ====
zlib, gzip, bz2, lzma, zipfile, tarfile 등의 모듈에서 압축을 지원한다. (여기서는 zlib을 사용)
 * {{{zlib.compress(byte)}}} : byte을 압축
 * {{{zlib.decompress(byte)}}}: 압축한 byte을 압축하기 전으로 풀기

 * {{{type(b”saeou”)}}} = <class 'bytes'>
 * {{{type(r”saeouha”)}}} = <class 'str'>

==== Performance Measurement ====
 * timeit = 작은 코드의 실행 시간을 측정하기 위한 도구
 * {{{Timer(“code”, “code”, …).timeit()}}} : 가장 왼쪽의 코드(str)를 실행 -> 삭제 -> 없을 때까지 루프
 * {{{Timer(“code”).timeit()}}} 으로 무한 루프도 가능하다. 안 끝날 뿐.

==== Quality Control ====
 * {{{doctest}}}모듈은 docstring안에 있는 테스트 코드를 실행시킴.
{{{
def average(values):
    """Computes the arithmetic mean of a list of numbers.

    >>> print(average([20, 30, 70]))
    40.0
    """
    return sum(values) / len(values)

import doctest
doctest.testmod()   # automatically validate the embedded tests
}}}

 * {{{unittest}}} 모듈은 {{{doctest}}}보다는 복잡하지만, 더 상세한 테스트를 진행할 수 있음.
{{{
import unittest

class TestStatisticalFunctions(unittest.TestCase):

    def test_average(self):
        self.assertEqual(average([20, 30, 70]), 40.0)
        self.assertEqual(round(average([1, 5, 7]), 1), 4.3)
        with self.assertRaises(ZeroDivisionError):
            average([])
        with self.assertRaises(TypeError):
            average(20, 30, 70)

unittest.main() # Calling from the command line invokes all tests

}}}

==== Batteries Included ====
 * python은 이런 식으로 쓰기 쉬운 모듈들이 많음.

=== Brief Tour of the Standard Library – Part II ===

==== Output Formatting ====
 * {{{reprlib}}} 모듈
  * 긴 object의 출력 결과를 줄여서 출력해줌.
{{{
>>> reprlib.repr(set('supercalifragilisticexpialidocious'))
"set(['a', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', ...])"
}}}

 * {{{pprint}}} 모듈
  * built-in / 사용자가 만든 객체들을 좀 더 읽기 편한 방법으로 출력
  * 결과값이 한 줄보다 길 경우 line break와 indentation을 추가

 * {{{textwrap}}}모듈은 너비에 맞게 출력

 * {{{locale}}}모듈은 특정한 지역의 출력 형식 데이터베이스에 접근, 해당 지역의 출력 형식에 맞게 출력을 할 수 있도록 한다.
{{{
>>> import locale
>>> locale.setlocale(locale.LC_ALL, 'English_United States.1252')
'English_United States.1252'
>>> conv = locale.localeconv()          # get a mapping of conventions
>>> x = 1234567.8
>>> locale.format("%d", x, grouping=True)
'1,234,567'
>>> locale.format_string("%s%.*f", (conv['currency_symbol'],
...                      conv['frac_digits'], x), grouping=True)
'$1,234,567.80'
}}}

==== Templating ====
 * {{{string}}}모듈의 {{{Template}}} class
 * Template()로 규격을 만들고 $가 붙은 부분에 단어를 삽입 할 수 있다.
  * 그냥 $를 사용하고 싶으면 $$를 이용
{{{
 from string import Template
 t = Template('${village}folk send $$10 to $cause.')
 t.substitute(village='Nottingham', cause='the ditch fund')
}}}
Result : 'Nottinghamfolk send $10 to the ditch fund.'
 *$가 붙은 모든 변수에 단어를 삽입하지 않았을 시 substitute()함수를 사용하면 KeyError가 .발생
  *이 때는 safe_substitute()함수를 사용
{{{t.safe_substitute()}}}
Result : ‘${Village}folk send $10 to $cause.’

==== Working with Binary Data Record Layouts ====
{{{struct}}} 모듈의 {{{pack()}}}, {{{unpack()}}} 함수를 이용하면 바이너리 파일의 헤더 부분과 을 쉽게 다룰 수 있음.
{{{
data = open(‘myfile.zip’, ‘rb’).read()
start = 14
fields = struct.unpack('<IIIHH', data[start:start+16])
crc32, comp_size, uncomp_size, filenamesize, extra_size = fields
}}}
 * ‘H’와 ‘I’ 는 각각 2/4 bytes unsigned numbers를 의미하고, '<'는 표준 크기의 little-endian byte order임을 명시함.

==== Multi-threading ====
python에서의 멀티 스레딩은 {{{threading}}} 모듈에 있는 {{{Thread}}} class 를 통해 할 수 있음.
 * {{{run()}}} 을 오버라이딩 한 다음
 * {{{start()}}} 를 호출하는 방식.
 * {{{join()}}} 메서드를 이용해서 해당 thread가 일이 끝날 때 까지 기다릴 수 있음.

==== Logging ====
{{{logging}}} 모듈은 다양하고 유연한 로그 기능을 지원. 기본적으로 {{{sys.strerr}}} 으로 출력되며, info와 debug 메시지는 무시된다. 설정을 통해 email, sockets, HTTP server 등으로 보낼 수도 있으며, 메시지 수준에 따라 다른 곳으로 보낼 수도 있다.
 * 출력용 메서드들: {{{debug()}}}, {{{info()}}}, {{{warning()}}}, {{{error()}}}, {{{critical()}}}

==== Weak References ====
파이선은 garbage collection({{{gc}}} module로 접근 가능) 을 이용해서 자동으로 메모리를 관리한다. 객체는 더 이상 참조가 되지 않을 경우 gc에 의해 자동으로 정리된다.
하지만, 다른 곳에서 객체를 사용하는 동안에만 객체를 추적하고 싶은 경우 이러한 처리법은 문제가 될 수 있다. 이러한 경우 객체를 참고하기 때문에 gc에 의해 정리가 되지 않기 때문이다. 이럴 경우 {{{weakref}}} 모듈을 사용하면 weakref에 의해 참조가 될 경우에도 gc에 의해 자동으로 정리가 된다.
{{{
>>> a = A(10)
>>> d = weakref.WeakValueDictionary()
>>> d['primary'] = a
}}}

==== Tools for Working with Lists ====
 * {{{array}}} 모듈
  * 같은 종류의 데이터만 담을 수 있으며, 더 작은 메모리를 차지
{{{
>>> from array import array
>>> a = array('H', [4000, 10, 700, 22222])
>>> sum(a)
26932
}}}
 * {{{collection}}} 모듈의 {{{deque}}} 오브젝트
  * list보다 왼쪽에서의 pop/append는 빠르지만 중간에 있는 데이터를 다룰 때는 느림. 따라서 queue의 목적으로 사용에 적합.
{{{
>>> from collections import deque
>>> d = deque(["task1", "task2", "task3"])
>>> d.append("task4")
>>> print("Handling", d.popleft())
Handling task1
}}}
 * {{{bisect}}}(Array bisection algorithm) 모듈은 정렬된 list를 다루는 함수가 있음
{{{
>>> import bisect
>>> scores = [(100, 'perl'), (200, 'tcl'), (400, 'lua'), (500, 'python')]
>>> bisect.insort(scores, (300, 'ruby'))
>>> scores
[(100, 'perl'), (200, 'tcl'), (300, 'ruby'), (400, 'lua'), (500, 'python')]
}}}
 * {{{heapq}}} 모듈은 list 형을 기반으로 heap 을 이용할 수 있도록 함.
  * {{{heapify()}}}, {{{heappush()}}}, {{{heappop()}}} 함수 등이 있음.

==== Decimal Floating Point Arithmetic ====
 * 실수 연산을 위한 {{{decimal}}} 모듈, {{{Decimal}}} 클래스
  * 정확한 진수 표현이 필요한 금융 프로그램이나 기타 등등
  * 정밀한 제어 
  * 중요한 소수 자릿수 계산
  * 손으로 한 계산과 결과가 같기를 기대한 계산
  * 정확한 반올림이 필요한 계산
 * 기본 실수 연산은 binary floating 연산의 한계가 있다 [http://itguru.tistory.com/199 부동소수점에 관한 PDF글 ]
{{{
>>> from decimal import *
>>> Decimal('1.0') % Decimal('.10')
Decimal('0.00')
>>> 1.0 % 0.1
0.09999999999999995
>>> [Decimal('0.1')]*10
[Decimal('0.1'), Decimal('0.1'), Decimal('0.1'), Decimal('0.1'), Decimal('0.1'), Decimal('0.1'), Decimal('0.1'), Decimal('0.1'), Decimal('0.1'), Decimal('0.1')]
>>> sum([Decimal('0.1')]*10)
Decimal('1.0')
>>> [0.1]*10
[0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1]
>>> sum([0.1]*10)
0.9999999999999999
}}}