Jupyter notebook

class : 클래스

• 변수와 함수를 묶어 놓은 개념
• 사용 방법
  • 변수와 함수가 들어있는 클래스를 선언
  • 클래스를 객체로 만들어서 클래스 안에 선언된 변수와 함수를 사용

1. 기본 클래스의 사용

# 클래스의 선언
class Calculator:
    num1 = 1
    num2 = 2
    
    def plus(self):
        return self.num1 + self.num2
    
    def minus(self):
        return self.num1 - self.num2

# 클래스의 사용
calc = Calculator()
calc

<__main__.Calculator at 0x1d17368fca0>

calc.num1, calc.num2, calc.plus(), calc.minus()

(1, 2, 3, -1)

# self의 의미 : 객체 자신
calc2 = Calculator()

calc2.num1 = 10

calc2.plus()

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2. 객체지향

• 실체 세계를 코드에 반영해서 개발하는 방법
• 여러명의 개발자가 코드를 효율적으로 작성해서 프로젝트를 완성시키기 위한 방법
• 설계도 작성(class) -> 실제 물건(object)
• 사용자 정의 데이터 타입

calc2.plus()

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obj = "python"
obj.upper()

'PYTHON'

ls = [1, 3, 2]
ls.sort()

ls

[1, 2, 3]

[data for data in dir(calc) if data[:2] != '__']

['minus', 'num1', 'num2', 'plus']

3. 생성자

• 클래스가 객체로 생성될때 실행되는 함수
• 변수(재료)를 추가할때 사용됩니다.

class Calculator:
    # 생정자 함수 : __init__
    def __init__(self, num1, num2=10):
        self.num1 = num1
        self.num2 = num2
    
    def plus(self):
        return self.num1 + self.num2
    
    def minus(self):
        return self.num1 - self.num2

calc1 = Calculator(3)

calc1.plus()

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calc2 = Calculator(3, 5)

calc2.plus()

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# join
ls = ["python", "is", "good"]
sep = " "
sep.join(ls)

'python is good'

# pandas dataframe
import pandas as pd

df = pd.DataFrame([
    {"name":"jin", "age":20}, 
    {"name":"andy", "age":21},
])
df

	name	age
0	jin	20
1	andy	21