Python 특강(5) (try-except, stacktrace, comprehension)

오늘도 특강과 

점프 투 파이썬을 같이 공부해보쟝!

https://wikidocs.net/30

05-4 예외 처리

 

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try / except

예외처리!

에러가 발생할 경우 에러가 안나고 except로 넘어간다!

 

 

1. try, except 기본구조

try:
    ...
except [발생 오류[as 오류 메시지 변수]]:
    ...

오류가 발생하면 except가 수행되지만 오류가 발생하지 않으면 수행되지 않는다!

 

2. except 구문 사용법

예를 들어보면

오류별로 다르게 찍어줄 수도 있는데 어떤 종류가 있는지 먼저 알아보자

 

 

3. 오류의 종류

1) FileNotFoundError 오류

먼저 디렉터리 안에 없는 파일을 열려고 시도했을 때

>>> f = open("나없는파일", 'r')
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: '나없는파일'

 

2) ZeroDivisionError 오류

0으로 다른 숫자를 나누는 경우

>>> 4 / 0
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ZeroDivisionError: division by zero

 

3) IndexError 오류

a는 리스트 [1, 2, 3]인데 a[4]는 a 리스트에서 얻을 수 없는 값이다. 따라서 IndexError 오류가 발생

>>> a = [1,2,3]
>>> a[4]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: list index out of range

 

4) ValueError 오류

int로 변환하는 과정에서 에러가 발생할 때

 

이외에 더 많은 에러는 참고!

https://docs.python.org/ko/3/library/exceptions.html

내장 예외 — Python 3.10.7 문서

 

 

4. 여러개의 오류처리하기

 

try:
    ...
except 발생 오류1:
   ... 
except 발생 오류2:
   ...

이런식으로 여러개를 적을 수 있다!

예를 들면 

 

try:
    a = [1,2]
    print(a[3])
    4/0
except ZeroDivisionError:
    print("0으로 나눌 수 없습니다.")
except IndexError:
    print("인덱싱 할 수 없습니다.")

 

이렇게!!!

while True:
    number = input()

    #신텍스 에러는 문법적 오류라 예외처리가 불가능함
    try:
        number = int(number)
        print(10/number)
    except ValueError: # int로 변환하는 과정에서 에러가 발생했을 때
        print(f"{number}은(는) 숫자가 아닙니다.")

    except ZeroDivisionError: # 0으로 나누면서 에러가 발생했을 때
        print("0으로 나눌 수 없습니다")

    except Exception as e: # 위에서 정의하지 않은 에러가 발생했을 때(권장하지 않음 -> 파이썬 pep에 나와있다!)
        print(f"예상하지 못한 에러가 발생했습니다. error: {e}")
# except 문법 또한 if / elif 와 같이 연달아서 작성할 수 있습니다.

 

오류가 발생했을 때 아무것도 안하고 넘어가려면 pass를 사용하면 된다! return도 가능!

number = input()

try:
    number = int(number)
    print(10/number)
    
except:
    pass

 

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축약식(comprehension)

축약식은 긴 코드를 간략하게 줄일수 있다는 장점이 있지만, 남용할 경우 가독성이
떨어지고 추후 코드 관리가 힘들수 있기 때문에 필요할 때만 사용하는 것을 권장합니다.

list, set, tuple, dict 자료형이 축약식을 지원합니다.

기본적인 구조는 똑같으며, 어떤 괄호 기호를 사용하는지 / 어떤 형태로 사용하는지에
따라 저장되는 자료형이 달라집니다.

축약식은 모두 동일한 구조를 가지고 있기 때문에 한 가지 자료형에 익숙해지면 다른
자료형에도 적용해서 사용할 수 있습니다.

그렇다고 한다!

가독성이 떨어질 수 있다고하는데 그럴만하다 처음에 보니까 이게 뭔가 싶었다

어려운 코드를 작성할때는 사용 안하는게 좋다!

 

 

# 기본적인 활용 방법
# [list에 담길 값 for 요소 in 리스트]
numbers = [x for x in range(5)] # [0, 1, 2, 3, 4]
number = [2 for _ in range(5)] # [2, 2, 2, 2, 2]

# 조건문은 축약식 뒷부분에 작성하며, 축약식이 True인 경우 list에 값이 담긴다.
even_numbers = [x for x in range(10) if x % 2 == 0] # [0, 2, 4, 6, 8]

 

리스트 축약식과 for 문을 비교해보자!

people = [
    ("lee", 32),
    ("kim", 23),
    ("park", 27),
    ("hong", 29),
    ("kang", 26)
]

####
sum_age = 0
for i in people:
	sum_age += i[1]
average_age = sum_age / len(people)
print(average_age) # 27.4

####
ages = [x[1] for x in people]
sum_ages = sum(ages)
average_age = sum_ages / len(people)
print(average_age) # 27.4

####
average_age = sum([x[1] for x in people]) / len(people)
print(average_age) # 27.4

#list 축약식의 []를 ()혹은 {}로 바꿔주면 tuple, set 축약식을 사용할수 있다!

 

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lambda / map / filter / sort

 

1. lambda

 

lambda 매개변수 : 표현식

lambda x, y : x + y

람다함수의 기본구조와 예시이다

 

python에서 lambda 함수는 다른 말로 익명 함수(anonymous function)라고도 불리는데
lambda 함수는 주로 map / filter / sort 함수와 함께 사용된다.

단독으로는 잘 사용되지 않는다!

 

 

2. map

 

map(함수, 리스트)

 

 

map 함수는 함수와 리스트를 인자로 받아서 리스트로부터 원소를 하나씩 꺼내서 함수를 적용시켜준다음

새로운 함수에 담아준다!

 

numbers = [1, 2, 3, 4]
double_numbers = list(map(lambda x: x*2, numbers))
print(double_numbers) # [2, 4, 6, 8]

 

이런식으로!

 

map을 사용할때와 사용하지 않을때를 비교해보자

# map
string_numbers = ["1", "2", "3"]
integer_numbers = list(map(int, string_numbers))
print(integer_numbers) # [1, 2, 3]

# for
string_numbers = ["1", "2", "3"]
integer_numbers = []
for i in string_numbers:
    integer_numbers.append(int(i))
print(integer_numbers) # [1, 2, 3]

# list 축약식
string_numbers = ["1", "2", "3"]
integer_numbers = [int(x) for x in string_numbers]
print(integer_numbers) # [1, 2, 3]

 

백준 알고리즘 풀때 

a, b, c = map( int, input().split() ) 이런 구조 정말 많이 사용했었다!

 

 

3. filter

 

리스트에 들어있는 원소들을 함수에 적용시키고 결과가 참인 값들로 새로운 리스트를 만들어준다!

# filter 함수는 map과 유사한 구조를 가지고 있으며, 조건이 참인 경우 저장합니다.
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]

even_numbers = list(filter(lambda x: x%2 == 0, numbers))
print(even_numbers) # [2, 4, 6, 8]

# filter 함수 또한 list 축약식으로 동일한 기능을 구현할 수 있습니다.
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]

even_numbers = [x for x in numbers if x%2 == 0]
print(even_numbers) # [2, 4, 6, 8]

 

 

4. sort

# sort 함수를 사용하면 list를 순서대로 정렬할 수 있습니다.
numbers = [5, 3, 2, 4, 6, 1]
numbers.sort()
print(numbers) # [1, 2, 3, 4, 5, 6]

# sort와 lambda 함수를 같이 사용하면 복잡한 구조의 list도 정렬할 수 있습니다.
people = [
    ("lee", 32),
    ("kim", 23),
    ("park", 27),
    ("hong", 29),
    ("kang", 26)
]

# 나이 순으로 정렬하기
people.sort(key=lambda x: x[1])
print(people)

# result print
"""
[
    ("kim", 23),
    ("kang", 26),
    ("park", 27),
    ("hong", 29),
    ("lee", 32)
]
"""

 

 

 

 

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stacktrace

 

stacktrace는 python 뿐만이 아닌 대부분의 개발 언어에서 사용되는 개념입니다.

에러가 발생했을 때 에러가 발생 한 위치를 찾아내기 위해 호출 된 함수의 목록을 보여주고
개발자는 stacktrace를 따라가며 에러가 발생한 위치를 추적할 수 있습니다.

 

어디서 발생한 에러인지 찾을 수 있다!

에러가 왜 어떻게 발생됐는지 좀 더 직관적으로 확인할 수 있다!