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{{tag>파이썬 언어 python}} ====== Python ====== /* 여기에 내용을 입력함. */ [[https://wikidocs.net/book/1|점프 투 파이썬]] =====시작===== <file python> #!/usr/local/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- </file> 에디터에게 종류와 인코딩을 알려주기위해 위와같은 주석문으로 시작한다. (( [[https://www.python.org/dev/peps/pep-0263/|Defining Python Source Code Encodings]])) ====실행==== python3 test.py 입력하면 됨. =====변수===== ====배열==== 여러 데이터를 담기위한 자료구조로 배열(List)을 가장 많이 사용함. <file python> squares = [1, 4, 9, 16, 25] print(squares) </file> (([[https://flowarc.tistory.com/entry/파이썬Python-배열-리스트List|[Jamin's Dev log]]])) =====문자열===== ====대소문자 변환==== <file python> s="IamWonDeRful" print(s.lower()) print(s.upper()) </file> =====파일처리===== ====파일처리모드==== 파일 처리 모드 * 'r' : 읽기 전용 * 'w' : 쓰기 전용 * 'a' : 파일 끝에 추가(쓰기 전용) * 'r+' : 읽고 쓰기 * 'w+' : 읽고 쓰기(기존 파일 삭제) * 'a+' : 파일 끝에 추가(읽기도 가능) * 'rb' : 이진 파일 읽기 전용 * 'wb' : 이진 파일 쓰기 전용 * 'ab' : 이진 파일 끝에 추가(쓰기 전용) * 'rb+' : 이진 파일 읽고 쓰기 * 'wb+' : 이진 파일 읽고 쓰기(기존 파일 삭제) * 'ab+' : 이진 파일 끝에 추가(읽기도 가능) <file python> w=open('output.txt','a+') w.write("test") w.close() </file> ====csv==== CSV 파일을 읽기 위해서는 먼저 파이썬에 기본 내장된 csv 모듈을 import 한다. 다음 .csv 파일을 오픈하고 파일객체를 csv.reader(파일객체) 에 넣으면 된다. csv.reader() 함수는 Iterator 타입인 reader 객체를 리턴하므로 for 루프를 돌며 한 라인씩 가져올 수 있다. 이때 리턴되는 각 라인은 컬럼들을 나열한 리스트(list) 타입이다.(([[https://docs.python.org/2/library/csv.html|파이썬 공식]])) 아래 예제는 data.csv 라는 CSV 파일을 읽어 각 라인을 출력하는 예이다. (([[http://pythonstudy.xyz/python/article/207-CSV-%ED%8C%8C%EC%9D%BC-%EC%82%AC%EC%9A%A9%ED%95%98%EA%B8%B0|출처]])) <file python> import csv f = open('data.csv', 'r', encoding='utf-8') rdr = csv.reader(f) for line in rdr: print(line) f.close() </file> <file python> import csv # - .csv 쓰기 f = open('test.tsv', 'w', encoding='utf-8', newline='') wr = csv.writer(f) wr.writerow([1, "김정수", False]) wr.writerow([2, "박상미", True]) f.close() # - .csv 읽기 f = open('test.tsv', 'r', encoding='utf-8') rdr = csv.reader(f) r = list(rdr) print("Id=%s : Name=%s" % (r[0][0], r[0][1])) f.close() </file> 위 예제에서 csv.reader()로부터 리턴된 객체를 list(reader객체)와 같이 리스트로 변환하였는데, 이는 데이타 양이 적을 때 데이타를 메모리로 한꺼번에 가져와 처리할 때 편리하다.
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