2025.09.26(화) - 1주 2일차 강의 복습 (1) - 파이썬 기초 문법 문제 풀이

파이썬 기초 문법 문제 풀이 진행

문제 11. 딕셔너리 반복문
다음 딕셔너리를 이용해 "이름: 점수" 형식으로 출력하세요.

scores = {"Kim": 90, "Lee": 85, "Park": 95}

---

print(scores.items()) # dict_items([('Kim', 90), ('Lee', 85), ('Park', 95)])

scores.items()를 실행하면
각 실행의 쌍이 실행된다.

for 문으로 변수자리에 한 개밖에 없었는데 두 개를 넣으려면
key는 name 자리, values 자리는 score 자리라서 반복문에서 쌍으로 실행된다.

for name in scores.items():
  print(f'{name}')
print("====")
print(name [0])
print(name [1])

/*
('Kim', 90)
('Lee', 85)
('Park', 95)
====
Park
95
*/

. items()으로 for 문에 변수 1개만 넣으면
키랑 벨류를 한 개 한 개씩 넣어야 한다.
불편하다.

** 딕셔너리는 쌍으로 이루어진 값이다**
반복문을 순회하려면 .items() 을 하면 쉽다.

scores = {"Kim": 90, "Lee": 85, "Park": 95}

for name,score in scores.items():
  print(f'{name} : {score}')

---

문제 10. 람다 함수

리스트 [1, 2, 3, 4, 5]에서 각 원소를 제곱한 새로운 리스트를 map과 lambda를 사용하여 만드세요.

map -> 리스트에 함수 적용
map(lambda x : x+1 , my_list)

map 함수 적용시 list로 형 변환 해줘야 한다

# 왜 map 함수를 list로 형 변환해야 하는가?

Python 3에서 `map` 함수는 리스트를 직접 반환하지 않고 'map 객체'를 반환합니다. 이 객체는 '이터레이터(iterator)'의 한 종류입니다.

이터레이터는 모든 값을 한 번에 계산하여 메모리에 저장하는 대신, 값이 필요할 때마다 하나씩 실시간으로 생성해 내는 객체입니다.

- **메모리 효율성:** 대용량 데이터를 처리할 때, 모든 결과를 미리 리스트로 만들어 저장하면 메모리 소모가 큽니다. 이터레이터는 값을 하나씩 처리하므로 메모리를 매우 효율적으로 사용할 수 있습니다.
- **지연 평가(Lazy Evaluation):** 실제로 값이 필요하기 전까지는 계산을 미루기 때문에, 모든 값을 사용하지 않는 경우 불필요한 계산을 피할 수 있습니다.

따라서 `list(map_object)`와 같이 형 변환을 하는 이유는, 이터레이터가 만들어내는 모든 값들을 실제로 계산하여 우리가 눈으로 보고 다룰 수 있는 '리스트' 형태로 만들기 위함입니다. 리스트로 변환해야만 인덱스 접근, 슬라이싱 등 리스트의 다양한 기능을 사용할 수 있습니다.

map_object = map(lambda x : x**2 , numbers)
squared_numbers = list(map_object)
print(squared_numbers)

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검색 능력도 중요하다.
구글 검색창에서
'파이썬 map'
검색하고 예시 따라 하면 쉬운 개념은 따라하면 금방 알아낸다.
어려운 개념은 안 나올 때 영어로 검색하면 좋다
'python list map'
그리고 내용들을 봐서 해결하면 좋다.
지금은 대중결과가 쉬워서 검색결과가 나오지만
마이너적인 내용의 검색결과는 나중에 설명하도록 하자.

---

문제 12. 리스트와 조건문
다음 리스트에서 양수만 새로운 리스트로 담으세요.

여러 가지 방법이 있다
필터 기능도 있고
for문 기능으로도 할 수 있다.
안 배운 문법으로 정답이 나와서 문법 설명 하겠다.

new_list = []
nums = [-5, 3, 0, -2, 7, 8, -1]

for i in nums:
if i > 0:
new_list.append(i)

정석적인 방법이고
리스트 컴프리헨션 문법
반복문을 한줄로 표현하는 문법
조건문을 한줄로 표현하는 건 어제 배움

리스트로 시작한다.
[ i for i in range(10) ]
이러면 0~9까지 있는 리스트가 생긴다.
여기서 조건을 쓰고 싶다면

[ i for i in range(10) if 조건문 ]

짝수만 받고 싶다면
[i for i in range(100) if i%20 == 0]
실무에서 많이 쓰는 문법이니깐
이걸 이해하면 읽기도 쓰기도 쉬우니 종종 연습할 것

리스트 컴프리헨션으로 이중포문

[i for i in range(10) if (i> 5) and (i %2 ==0) and i>7]  #[8]

 

리스트 컴프리헨션 두개를 이용하여 사용할 수 있다.
앞에 i 자리에 i 를 활용한 리스트를 작성하면 된다.

[[k for k in range(i)] for i in range(10)]

[[],
 [0],
 [0, 1],
 [0, 1, 2],
 [0, 1, 2, 3],
 [0, 1, 2, 3, 4],
 [0, 1, 2, 3, 4, 5],
 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6],
 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7],
 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]]
 
있긴한대 자주 사용은 하지는 않는다.

i 자리에 활용을 하는게 좋으니
i 안에 활용하는 걸 사용해서 사용한다.

Q. i 자리에 어떤걸 넣어야 하는지 더 자세히 알려줘

### 답변: 리스트 컴프리헨션의 첫 번째 항목(표현식) 상세 설명

리스트 컴프리헨션 `[표현식 for 항목 in 반복가능객체]`에서 맨 앞의 `표현식` 부분은 최종적으로 리스트에 담길 '결과값'의 형태를 결정하다.

`for` 루프에서 가져온 `항목` 변수를 재료로 사용하여, 원하는 어떤 형태로든 가공하는 것이 가능.

1. **항목 그대로 사용**
   - `[i for i in range(5)]` -> `[0, 1, 2, 3, 4]`
   - `for` 루프의 변수 `i`를 아무런 가공 없이 그대로 리스트에 담다.

2. **항목을 연산하여 사용**
   - `[i * 2 for i in range(5)]` -> `[0, 2, 4, 6, 8]`
   - 변수 `i`에 2를 곱한 결과를 리스트에 담다.

3. **다른 함수를 적용하여 사용**
   - `[str(i) for i in range(5)]` -> `['0', '1', '2', '3', '4']`
   - 변수 `i`를 `str()` 함수를 이용해 문자열로 변환한 결과를 담다.

4. **다른 리스트 컴프리헨션을 사용 (중첩)**
   - `[[k for k in range(i)] for i in range(5)]` -> `[[], [0], [0, 1], [0, 1, 2], [0, 1, 2, 3]]`
   - 바깥 `for` 루프의 변수 `i`를 안쪽 리스트 컴프리헨션의 `range(i)`에 사용하다.
   - 즉, `i`가 0일 때는 `[k for k in range(0)]` -> `[]`가, `i`가 1일 때는 `[k for k in range(1)]` -> `[0]`가 리스트의 요소가 됨.

**결론적으로, 첫 번째 `i` 자리(표현식)에는 `for` 루프에서 받은 변수를 활용한 최종 결과물의 형태라면 무엇이든 작성 가능.**

---

### 문제 10. 함수와 기본값
함수를 작성하세요.

이름: greet

매개변수: name, msg="안녕하세요"

출력: "안녕하세요, name!"

def greet(name, msg="안녕하세요"):
    print(f"{msg}, {name}!")

greet("철수")
greet("영희", "반가워요")

 

---
유저가 msg를 직접 입력하면 직접 입력한걸 보여주고
아니면 기본값을 설정해서 추후에 유저가 많은 매개변수 중에서 작성하지 않은건 함수에서 기본값으로 설정해주어서 입력하지 않으면 기본값을 표현해준다.
---

def greet(name, msg='안녕하세요'):
  print(f'{msg}, {name}!')

greet('철수')
greet('지은', '반갑습니다')

### 문제 12. 조건문과 리스트
사용자로부터 점수(0~100)를 입력받아
90 이상: "A"
80 이상: "B"
70 이상: "C"
그 외: "F"
를 출력하는 프로그램을 작성하세요.

---
입력받아 -> input으로 한다.
score = int(input())
코딩테스트할때도 자주 사용하니 형식을 외워둬도 좋다.

### 문제 13. 리스트 중첩
다음 2차원 리스트에서 모든 원소를 하나의 리스트로 합치세요.

matrix = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]

---
matrix = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]

matrix_list = [item for sublist in matrix for item in sublist]
print(matrix_list)
```
여러가지 해당이 될텐데
리스트 컴프리헨션도 되고 만일 다르게 한다면

# 강사님 코드
# 리스트 컴프리헨션 말고 사용하기
```
matrix = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
my_list = []
for li in matrix:
  for i in li:
    my_list.append(i)

print(my_list)

 

### 문제 14. 딕셔너리 생성
리스트 두 개를 이용하여 딕셔너리를 만드세요.

keys = ["name", "age", "city"]
values = ["Tom", 20, "Seoul"]

person = dict(zip(keys, values))
print(person)

---
zip() 은 묶어주는것이다.
zip() 으로쓰면 ?? 가 나온다
그래서 list 로 형변환해줘야한다.
zip() 은 마이너한 내용이기 때문에 이론에서 따로 배우진 않고 문제를 통해서 배움.
---

### zip() 함수와 list 형 변환

`zip()` 함수는 `map()`처럼 결과를 리스트로 즉시 반환하지 않고, 'zip 객체'라는 이터레이터(iterator)를 반환하다.
이터레이터는 모든 값을 메모리에 한 번에 저장하는 대신, 값이 필요할 때마다 실시간으로 짝(tuple)을 하나씩 생성하는 방식으로 동작함.

**주요 장점:**
1. **메모리 효율성**: 대용량 데이터를 `zip`으로 묶을 때, 모든 짝을 담은 새 리스트를 미리 만들지 않아 메모리 낭비를 막는 것이 가능.
2. **처리 속도**: 반복문에서 모든 짝을 사용하지 않을 경우, 필요한 만큼만 연산하여 불필요한 계산을 피할 수 있다.

**결론:**
- `zip()`이 생성하는 모든 짝을 한 번에 보거나 리스트처럼 다루기 위해 `list()`로 형 변환이 필요하다.
- 형 변환을 통해 이터레이터의 모든 내용이 실제 리스트로 생성됨.
---

### 문제 15. 람다와 정렬
다음 리스트를 문자열 길이에 따라 정렬하세요.

```python
words = ["apple", "kiwi", "banana", "cherry"]
```
<details> <summary> 정답 </summary>

```python
words.sort(key=lambda x: len(x))
print(words)
```

---
정렬할때는 sort() 정렬이 사전순이나 값 순인데
key 에 람다 함수 형식으로 정렬 기준을 주면 좋다.
그러면 정렬이 원하는 방식으로 한다.
마이너한 내용이지만 참고 삼아 보면 좋은 내용이다.

---

정리

### 1. 딕셔너리(Dictionary) 다루기

# 핵심: 딕셔너리는 key-value 쌍으로 이루어져 있으며, .items()를 사용하면 반복문에서 키와 값을 동시에 효율적으로 다룰 수 있다.

# 문제: 다음 딕셔너리를 이용해 "이름: 점수" 형식으로 출력하세요.
scores = {"Kim": 90, "Lee": 85, "Park": 95}

# 해결: for문에서 name, score 변수로 .items()가 반환하는 키와 값을 각각 받는다.
for name, score in scores.items():
  print(f'{name}: {score}')

# 보충: .keys()는 키만, .values()는 값만 순회할 때 사용 가능
# for key in scores.keys(): print(key)
# for value in scores.values(): print(value)

---

### 2. 리스트 컴프리헨션(List Comprehension)

# 핵심: 반복문(for)과 조건문(if)을 한 줄로 압축하여 간결하고 가독성 높은 리스트를 생성하는 문법이다.
# 형식: [표현식 for 항목 in 반복가능객체 if 조건문]

# 문제 1: 리스트에서 양수만 필터링하여 새 리스트를 만드세요.
nums = [-5, 3, 0, -2, 7, 8, -1]

# 해결: 리스트의 각 원소(i)가 0보다 클 경우에만 리스트에 포함시킨다.
positive_nums = [i for i in nums if i > 0]
print(positive_nums) # [3, 7, 8]

# 문제 2: 2차원 리스트를 1차원 리스트로 만드세요.
matrix = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]

# 해결: 이중 for문을 사용하여 바깥 리스트(sublist)와 내부 리스트(item)를 순차적으로 순회한다.
flattened_list = [item for sublist in matrix for item in sublist]
print(flattened_list) # [1, 2, 3, 4, 5, 6]

# 보충: 리스트 컴프리헨션이 너무 복잡해지면 오히려 가독성을 해칠 수 있다. 그럴 때는 일반 for문을 사용하는 것이 더 좋다.

---

### 3. 함수(Function) 정의와 활용

# 핵심: 함수는 코드의 재사용성을 높이며, 매개변수에 기본값을 설정하여 호출을 유연하게 만들 수 있다.

# 문제: 이름(name)과 메시지(msg)를 받아 인사말을 출력하는 함수를 만드세요. (msg의 기본값은 "안녕하세요")
def greet(name, msg="안녕하세요"):
    print(f"{msg}, {name}!")

# 해결: msg 값을 주면 해당 값으로, 주지 않으면 기본값으로 동작한다.
greet("철수") # 안녕하세요, 철수!
greet("영희", "반가워요") # 반가워요, 영희!

# 보충: return과 print의 차이
# - print: 단순히 화면에 값을 '보여줄' 뿐, 함수 자체의 결과값은 None이다.
# - return: 함수가 특정 값을 '반환'하도록 하여, 그 결과를 다른 변수에 저장하거나 연산에 사용할 수 있게 한다.

---

### 4. 람다(lambda)와 고차 함수(map, sort)

# 핵심: 람다는 이름 없는 한 줄 함수를 정의하는 문법으로, map이나 sort처럼 다른 함수의 인자로 전달되어 특정 연산이나 정렬 기준을 적용할 때 유용하다.

# 문제 1: map을 사용하여 리스트의 모든 원소를 제곱하세요.
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]

# 해결: map 함수에 각 원소(x)를 제곱하는 람다 함수를 적용한다.
squared_numbers = list(map(lambda x: x**2, numbers))
print(squared_numbers) # [1, 4, 9, 16, 25]

# 문제 2: 리스트를 문자열 길이에 따라 정렬하세요.
words = ["apple", "kiwi", "banana", "cherry"]

# 해결: sort의 key 인자에 문자열 길이를 반환하는 람다 함수를 전달하여 정렬 기준으로 삼는다.
words.sort(key=lambda x: len(x))
print(words) # ['kiwi', 'apple', 'banana', 'cherry']

# 보충: list.sort() vs sorted()
# - words.sort(): 원본 리스트 자체를 '그 자리에서' 정렬한다. (반환값 없음)
# - sorted(words): 정렬된 '새로운' 리스트를 반환한다. (원본 리스트는 그대로 유지)

---

### 5. 이터레이터(Iterator)와 zip() 함수

# 핵심: map, zip 등은 메모리 효율적인 이터레이터를 반환하므로, 모든 결과를 한 번에 보려면 list()나 dict() 등으로 형 변환이 필요하다.

# 문제: 두 리스트를 묶어 딕셔너리를 만드세요.
keys = ["name", "age", "city"]
values = ["Tom", 20, "Seoul"]

# 해결: zip으로 키와 값을 짝지어준 뒤, dict()로 감싸 딕셔너리로 변환한다.
person = dict(zip(keys, values))
print(person) # {'name': 'Tom', 'age': 20, 'city': 'Seoul'}

# 보충: zip()은 묶는 리스트들의 길이가 다를 경우, 가장 짧은 리스트의 길이를 기준으로 동작한다.