[DAY 8] parameter와 argument, lambda, list comprehension
함수 - 반복적으로 사용되는 코드를 묶어서 사용 - 관련 용어 : def, return, parameter, argument, docstring, scope, lambda - 코드가 간결해지고 유지보수가 쉬워진다는 장점 - 사용법 : 함수 선언(코드 작성) -> 함수 호출(코드 실행) return - 함수 호출을 통해 결과 데이터를 변수에 저장 - 함수 실행을 중단 - 함수에서 return은 필수는 아니다 # return 없는 함수 def plus1(n1, n2): print(n1 + n2) # 덧셈 결과를 출력 # return 있는 함수 def plus2(n1, n2): return n1 + n2 # 덧셈 결과를 반환 # 리턴이 있는 함수 예시: str.upper() data = 'python' res..
2023. 1. 5.
[DAY 7] 데이터 핸들링 스킬, 파이썬 연산자와 함수
데이터 규모에 따른 스킬들 - 엑셀 : 사용이 간편, 최대 데이터 약 100만 rows, 만들어진 기능만 사용 가능, 저속 - 파이썬 : 데이터를 RAM 용량만큼 핸들링, 기능을 만들어서 사용 가능, 엑셀에 비해 고속 - DASK : 가상 메모리 이용 방식, DB 구축을 하지 않더라도 RAM 용량보다 큰 데이터 핸들링 가능, 파이썬에 비해 저속 - 데이터베이스 : SQL 사용, 데이터를 SSD(HDD) 용량만큼 핸들링, 고속 - Spark : Scala 언어를 사용하여 빅데이터 핸들링 가능, 인메모리 기반의 대용량 데이터 고속 처리 엔진으로 범용 분산 클러스터 컴퓨팅 프레임워크. Python도 사용 가능하지만 성능을 위해 통상 Scala 사용 연산자 - 산술 : 데이터와 데이터의 연산으로 데이터 결괏값이..
2023. 1. 5.
