Python 시작하기 #3 : 내장 함수와 익명 함수

안녕하세요:) 이번 포스팅에서는 Python의 내장 함수$Built-in Functions$와 익명 함수$lambda$에 대해 알아보겠습니다. 이 글은 Python 공식 문서를 참고하여 작성하였습니다.

 

실습 링크

https://github.com/jjangmo91/ParkLab/blob/main/Python/04_Built_in_Fuctions_%26_lambda.ipynb

ParkLab/Python/04_Built_in_Fuctions_&_lambda.ipynb at main · jjangmo91/ParkLab

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내장 함수$Built-in Functions$

지난 시간에 학습한 함수$Function$는 def 키워드를 사용해 사용자가 직접 정의하는 코드 블록이었습니다. 반면에 내장 함수는 Python 언어 자체가 기본으로 제공하는 함수로, Python 인터프리터가 시작될 때 이미 메모리에 로드되어 있어서, 별도의 정의$def$나 import 없이 곧바로 사용할 수 있는 함수들입니다.

 

Python 내장 함수의 전체 목록과 쓰임새는 아래 공식문서 링크에서 확인할 수 있습니다.

https://docs.python.org/3/library/functions.html

Built-in Functions

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내장 함수 사용 예제

Python 내장 함수를 활용해 가상의 생태 관찰 데이터로부터 개체 밀도를 계산해 보겠습니다.

아래는 네 개의 관찰 구역에서 얻은 개체 수와, 대응하는 각 구역의 서식지 면적입니다.

# 예시 데이터
species_counts = [23, 45, 12, 38]   # 관찰 개체 수
habitat_areas  = [2.5, 3.1, 1.8, 4.0]  # 서식지 면적(km²)

 

두 리스트는 같은 인덱스의 값들이 한 쌍$pair$을 이루므로, 이를 처리하기 위해 zip, map, list 세 가지 내장 함수를 차례로 사용합니다. 먼저 본격적인 계산에 앞서 각 함수가 어떤 역할을 하는지 간단히 살펴보겠습니다.

• zip$iter1, iter2, ...$ : 여러 시퀀스의 동일한 위치 요소를 튜플로 묶어 주는 함수입니다.

list(zip([1,2], [3,4]))  # [(1, 3), (2, 4)]

• map$function, iterable$ : iterable의 각 요소에 function을 적용한 결과를 차례로 반환하는 iteration을 만듭니다.

list(map(lambda x: x*2, [1,2,3]))  # [2, 4, 6]

• list$iterable$ : iterator$zip, map, filter 등$를 실제 리스트로 변환합니다.

it = map(lambda x: x+1, [1,2,3])
print(list(it))  # [2, 3, 4]

• lambda : 한 줄에 짧은 함수를 정의할 때 사용하는 익명 함수$anonymous function$ 생생 키워드입니다.

# lambda 매개변수: 표현식
add = lambda x, y: x + y
print(add(2, 3))  # 5

 

이제 위의 내장함수와 익명함수$lambda$를 결합해 개체밀도를 계산하는 코드를 짜보겠습니다.

# zip + map: 개체밀도 계산
densities = list(
    map(
        lambda x_y: x_y[0] / x_y[1], # (count, area) 튜플에서 count/area 연산
        zip(species_counts, habitat_areas) # [(23,2.5), (45,3.1), ...] 튜플 시퀀스 생성
    )
)
print("개체밀도:", densities)

 

다음은 filter 함수를 이용해, 앞서 계산한 densities 리스트에서 밀도가 10 이상인 값만 골라내는 예제입니다. lambda를 판별 함수로 사용하여 입력값 d가 10 이상이면 True, 그렇지 않으면 False를 반환합니다. filter$function, iterable$은 iterable 각 요소에 function을 적용해 True를 반환한 요소만 모아 iterator를 생성합니다.

# filter: 밀도가 10 이상인 값만 추출
high_density = list(filter(lambda d: d >= 10, densities))
print("밀도 ≥ 10:", high_density)

 

다음은 sorted 함수를 사용해, densities 리스트를 내림차순으로 정렬하고 결과를 출력하는 예제입니다. 

# sorted: 내림차순으로 정렬하기
sorted_densities = sorted(densities, reverse=True)
print("내림차순 개체밀도:", [f"{d:.2f}" for d in sorted_densities])

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내장 함수의 구현 코드를 보려면 CPython 소스 저장소를 살펴보시면 됩니다.

https://github.com/python/cpython/blob/main/Python/bltinmodule.c

cpython/Python/bltinmodule.c at main · python/cpython