파이썬 루프와 반복 시작하기
루프와 반복은 Python 프로그래밍의 기본 개념으로, 코드를 여러 번 실행하고 데이터 컬렉션을 효율적으로 처리할 수 있습니다. 루프를 효과적으로 사용하는 방법을 이해하면 반복적인 작업을 자동화하고 데이터를 쉽게 관리하는 데 도움이 됩니다. 이 가이드에서는 for
루프, while
루프, 일반적인 반복 기법을 포함하여 Python 루프와 반복의 기본 사항을 다룹니다.
루프를 위한
for
루프는 리스트, 튜플, 문자열과 같은 시퀀스를 반복하는 데 사용됩니다. 고정된 횟수만큼 반복하거나 항목 컬렉션을 반복하는 데 이상적입니다.
기본 For 루프
다음은 for
루프를 사용하여 숫자 목록을 반복하는 간단한 예입니다.
# Using a for loop to iterate over a list
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
for number in numbers:
print(number)
For 루프와 함께 범위 사용
range()
함수는 숫자 시퀀스를 생성합니다. 이 함수는 반복적인 작업을 위한 for
루프와 함께 사용되는 경우가 많습니다.
# Using range() with a for loop
for i in range(5):
print(i)
While 루프
while
루프는 조건이 True
로 평가되는 한 계속 실행됩니다. 반복 횟수를 미리 알 수 없는 상황에 유용합니다.
기본 While 루프
다음은 0부터 4까지 숫자를 출력하는 while
루프의 예입니다.
# Using a while loop to count
i = 0
while i < 5:
print(i)
i += 1
Break와 Continue 사용
break
를 사용하여 루프를 일찍 종료하고 continue
를 사용하여 다음 반복으로 건너뛸 수 있습니다. while
루프의 흐름을 제어할 수 있습니다.
# Using break and continue
i = 0
while i < 10:
if i == 5:
break # Exit the loop when i is 5
if i % 2 == 0:
i += 1
continue # Skip printing even numbers
print(i)
i += 1
컬렉션 반복
Python은 목록, 튜플, 사전 등 다양한 유형의 컬렉션을 반복하는 여러 가지 방법을 제공합니다.
리스트 반복하기
# Iterating over a list with a for loop
fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
for fruit in fruits:
print(fruit)
튜플 반복하기
# Iterating over a tuple
coordinates = (10, 20, 30)
for coordinate in coordinates:
print(coordinate)
사전 반복
사전을 반복할 때 키, 값 또는 키-값 쌍을 반복할 수 있습니다.
# Iterating over dictionary keys
person = {"name": "Alice", "age": 30, "city": "New York"}
for key in person:
print(key, person[key])
# Iterating over dictionary values
for value in person.values():
print(value)
# Iterating over dictionary items (key-value pairs)
for key, value in person.items():
print(key, value)
목록 이해
리스트 내포는 반복 가능한 객체를 반복하고 표현식을 적용하여 리스트를 생성하는 간결한 방법을 제공합니다.
# Using a list comprehension to create a list of squares
squares = [x**2 for x in range(10)]
print(squares) # [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
결론
루프와 반복은 반복적인 작업을 처리하고 데이터 컬렉션을 효율적으로 관리할 수 있게 해주는 Python의 강력한 도구입니다. for
루프, while
루프 및 다양한 반복 기술을 마스터하면 더 효과적이고 읽기 쉬운 코드를 작성할 수 있습니다. 이러한 구성을 사용하여 Python 프로그래밍 기술을 향상시키고 더 복잡한 문제를 쉽게 해결하십시오.