3주차 미션: 섹션 4 ~ 5 섹션 5에서는 파이썬 일급합수를 배웠다. 일급함수(First Class)의 특징을 가지면 함수형 프로그래밍이 가능하다. 함수형 프로그래밍의 장점 코드를 간결하게 작성하여 개발 시간 단축 가능 부작용을 허용하지 않는 순수 함수(Pure Function)를 지향 기능 위주 분류 -> 기능 추가, 개선, 수정이 용이 동시에 여러 스레드에서 문제없이 동작하는 프로그램 작성 🌱 01 파이썬 함수 특징 익명함수(Lambda) Callable 설명 Partial 사용법 🚩 파이썬 함수 특징 1. 런타임 초기화 2. 변수 할당 가능 var_func = factorial # 함수 자체를 할당 print(var_func) print(var_func(10)) # 변수에 할당한 채로 실행 가능 ..

3주차 미션: 섹션 4 ~ 5 섹션 4에서는 파이썬 시퀀스(sequence)를 제목으로 하여 시퀀스 형을 비롯한 다양한 자료구조에 대해 배웠다. 항상 쓰던 것들도 있었고 새롭게 배운 것들도 있었다. 섹션 4에서 아래 내용을 배울 수 있었다. 🌱 01 파이썬 데이터 타입 상세 분류 지능형 리스트(Comprehending Lists), 튜플, 딕셔너리 Array 실습 지능형 리스트 주의할 점 🚩 리스트 고급 - Mutable - Comprehending Lists >>빠르다>> for - Comprehending Lists + Map, Filter : 조건 적용 code_list3 = [ord(s) for s in chars if ord(s) > 40] code_list4 = list(filter(lambd..

2주차 미션: 섹션 2 ~ 3 섹션 3에서는 매직 메소드(Special Method)에 대해 배웠다. 처음 목차에서 매직 메소드를 봤을 때 이런 것도 있었나? 했지만 내가 알고 있는 것이었고 그냥 필요할 때 구글링으로 막 가져다 쓰다보니 정확한 명칭, 개념을 모르는 것이었다. 역시나 코드와 그에 관한 필기는 주석으로 하나의 파일에 작성했다. 섹션 3에서 배운 내용은 다음과 같다. 파이썬 핵심 구조 설명 매직 메소드 실습 클래스 매직 메소드 실습 매직 메소드 심화 클래스 매직 메소드 실습 코딩 데이터 모델 설계 NamedTuple 설명 Model Unpacking 네임드 튜플 실습 코딩 아래는 강의 내용을 따라 작성한 섹션 3의 최종 코드이다. # Chapter03 # Special Method(Magic..

2주차 미션: 섹션 2 ~ 3 생각해보면 클래스와 메소드를 각잡고 공부한 적은 없는 것 같다. 기본인데도 그냥 필요한 순간 찾아서 사용을 했다. 섹션 2를 통해 클래스와 메소드의 개념을 정리할 수 있었다. 코드와 그에 관한 필기를 주석으로 하나의 파일에 작성했다. (새로운 것 같다. 이런 식으로 해본 적은 없어서) 섹션 2에서 배운 내용은 다음과 같다. 절차 지향 VS 객체 지향 객체 지향 프로그래밍 장점 클래스 기반 코딩 실습 클래스 변수 VS 인스턴스 변수 클래스 메도스 실습 네임스페이스 이해 Class Method Instance Method Static Method 3가지 메소드 활용 실습 아래는 강의 내용을 따라 작성한 섹션 2의 최종 코드이다. # Chapter02 # 객체 지향 프로그래밍(O..

2019 카카오 겨울 개발자 인턴십 → Level 1 문제 설명 게임개발자인 "죠르디"는 크레인 인형뽑기 기계를 모바일 게임으로 만들려고 합니다. "죠르디"는 게임의 재미를 높이기 위해 화면 구성과 규칙을 다음과 같이 게임 로직에 반영하려고 합니다. 게임 화면은 "1 x 1" 크기의 칸들로 이루어진 "N x N" 크기의 정사각 격자이며 위쪽에는 크레인이 있고 오른쪽에는 바구니가 있습니다. (위 그림은 "5 x 5" 크기의 예시입니다). 각 격자 칸에는 다양한 인형이 들어 있으며 인형이 없는 칸은 빈칸입니다. 모든 인형은 "1 x 1" 크기의 격자 한 칸을 차지하며 격자의 가장 아래 칸부터 차곡차곡 쌓여 있습니다. 게임 사용자는 크레인을 좌우로 움직여서 멈춘 위치에서 가장 위에 있는 인형을 집어 올릴 수 ..

OS: Ubuntu 20.04 파이썬3에서는 venv 라는 가상환경 라이브러리가 기본적으로 제공되기 때문에 굳이 virtualenv를 쓰지 않아도 된다. 가상환경 환경설정 ''' GPU 상태 확인 ''' nvidia-smi ''' python3 가상환경 생성 : 이름이 tf인 venv 생성 ''' python3 -m venv tf ''' tf가상환경 실행 : 사용자명 앞에 (tf) 로 바뀐다. ''' source tf/bin/activate (tf) ~~~ 인 상태에서, pip install로 필요한 패키지들 설치하고 할 거 하면 된다. 내가 설치한 것들 - tensorflow 2.4.1 - pandas - numpy - PIL # pillow - 등 파이썬(.py) 파일 실행 python [filena..