기본 콘텐츠로 건너뛰기

벡터와 행렬에 관련된 그림들

[python] str과 repr

str과 repr

내용

str(), repr()

파이썬 내장함수 str()과 repr() 함수는 문자열을 반환합니다.

a='python'
str(a)
'python'
repr(a)
"'python'"

위와 같이 두 함수의 결과는 같지만 repr(a)는 결과는 따옴표 내에 포함된 형태입니다. 이것은 결과를 재사용할 수 있는 객체임을 나타냅니다. 결과를 평가하기 위한 내장함수인 eval()을 사용하여 위 두 함수의 차이를 명확히 해 봅니다.

b=str(a)
eval(b)
NameError: name 'python' is not defined"
print(b)
python

str()의 결과는 평가되지 않은 상태입니다. 그러나 print()에 의한 출력은 가능합니다. 다시말하면 이 함수에 의한 결과는 객체가 아닌 단순히 결과의 출력입니다. 이에 반해 유사한 결과를 나타내는 repr()은 평가된 결과를 반환합니다.

c=repr(a)
eval(c)
'python'

내장함수 repr()에 의한 결과는 평가 가능한 객체로서 다시 재사용이 가능합니다.

이 내장함수들은 내장 메소드(매직 메소드)인 __str__과 __repr__로 클래스에 적용할 수 있습니다.

__str__, __repr__

다음 클래스 Book1에는 초기값을 전달하는 매직메서드 __init__만을 포함하고 있습니다. 이 경우는 클래스 인스턴스 자체는 평가되지 않은 상태로서 다음과 같이 속성을 호출할 경우만 결과를 반환합니다.

class Book1:
    def __init__(self, kind, vol):
        self.kind=kind
        self.vol=vol
book1=Book1('소설', 300)
book1
<__main__.Book1 at 0x7f53400bb790>
print(book1)
<__main__.Book1 object at 0x7f53400bb790>
book1.kind, book1.vol
('소설', 300)

위 전개에서 kind, vol은 클래스 인스턴스 book1에 전달된 인수 입니다. 이 인수들은 self를 통해 인스턴스의 특성 즉, 속성이 된것입니다.

위 클래스에 문자열을 반환하는 매직메소드인 __str__ 또는 __repr__을 첨가하여 인스턴스에 전달되는 속성을 나타낼 수 있습니다. 다음 클래스 book2의 경우 내장 메소드인 __str__를 포함하고 있습니다. 이는 print() 함수에 응답하는 것으로 입력된 문자열을 인쇄되지만 평가되지 않습니다. 즉 return 문과 같이 결과를 반환하지 않습니다. 그러므로 그 객체의 단순 호출로 반환하는 결과는 없는 상태입니다.

매직메소드 __str__은 문자열을 반환하는 메서드로서 일반 객체에 대한 str()함수와 같은 내용을 반환합니다.

class Book2:
    def __init__(self, kind, vol):
        self.kind=kind
        self.vol=vol
    def __str__(self):
        return f'그 책은 {self.kind} 입니다.'
book2=Book2('비소설', 500)
book2
<__main__.Book2 at 0x7f533155fcd0>
print(book2)
그 책은 비소설 입니다.
str(book2)
'그 책은 비소설 입니다.'

__repr__는 __str__과 같이 문자열을 반환하는 매직메소드이며 평가되는 것으로 return() 함수에 결과를 반환합니다. 또한 print()함수로 결과를 인쇄하지는 않습니다.

class Book3:
    def __init__(self, kind, vol):
        self.kind=kind
        self.vol=vol
    def __str__(self):
        return (f'그 책은 {self.kind} 입니다.')
    def __repr__(self):
        return f'그 책의 페이지 수는 {self.vol}p 입니다.'
book3=Book3('fiction', '1000')
book3
그 책의 페이지 수는 1000p 입니다.
print(book3)
그 책은 fiction 입니다.

위 결과와 같이 인스턴스 book3에서 반환되는 문자열은 __repr__() 메소드에 대응되는 결과입니다. 반면에 print() 함수는 __str__() 메소드에 대응합니다.

__repr__()의 경우 __str__()를 내포합니다. 그러므로 다음 클래스 Book4와 같이 __repr__() 메소드 만을 가진 경우에도 str() 함수에 반응합니다.

class Book4:
    def __init__(self, kind, vol):
        self.kind=kind
        self.vol=vol
    def __repr__(self):
        return f'그 책의 페이지 수는 {self.vol}p 입니다.'
book4=Book4('fiction', '1000')
book4
그 책의 페이지 수는 1000p 입니다.
str(book4)
'그 책의 페이지 수는 1000p 입니다.'

댓글

이 블로그의 인기 게시물

[Linear Algebra] 유사변환(Similarity transformation)

유사변환(Similarity transformation) n×n 차원의 정방 행렬 A, B 그리고 가역 행렬 P 사이에 식 1의 관계가 성립하면 행렬 A와 B는 유사행렬(similarity matrix)이 되며 행렬 A를 가역행렬 P와 B로 분해하는 것을 유사 변환(similarity transformation) 이라고 합니다. $$\tag{1} A = PBP^{-1} \Leftrightarrow P^{-1}AP = B $$ 식 2는 식 1의 양변에 B의 고유값을 고려한 것입니다. \begin{align}\tag{식 2} B - \lambda I &= P^{-1}AP – \lambda P^{-1}P\\ &= P^{-1}(AP – \lambda P)\\ &= P^{-1}(A - \lambda I)P \end{align} 식 2의 행렬식은 식 3과 같이 정리됩니다. \begin{align} &\begin{aligned}\textsf{det}(B - \lambda I ) & = \textsf{det}(P^{-1}(AP – \lambda P))\\ &= \textsf{det}(P^{-1}) \textsf{det}((A – \lambda I)) \textsf{det}(P)\\ &= \textsf{det}(P^{-1}) \textsf{det}(P) \textsf{det}((A – \lambda I))\\ &= \textsf{det}(A – \lambda I)\end{aligned}\\ &\begin{aligned}\because \; \textsf{det}(P^{-1}) \textsf{det}(P) &= \textsf{det}(P^{-1}P)\\ &= \textsf{det}(I)\end{aligned}\end{align} 유사행렬의 특성 유사행렬인 두 정방행렬 A와 B는 'A ~ B' 와 같...

[sympy] Sympy객체의 표현을 위한 함수들

Sympy객체의 표현을 위한 함수들 General simplify(x): 식 x(sympy 객체)를 간단히 정리 합니다. import numpy as np from sympy import * x=symbols("x") a=sin(x)**2+cos(x)**2 a $\sin^{2}{\left(x \right)} + \cos^{2}{\left(x \right)}$ simplify(a) 1 simplify(b) $\frac{x^{3} + x^{2} - x - 1}{x^{2} + 2 x + 1}$ simplify(b) x - 1 c=gamma(x)/gamma(x-2) c $\frac{\Gamma\left(x\right)}{\Gamma\left(x - 2\right)}$ simplify(c) $\displaystyle \left(x - 2\right) \left(x - 1\right)$ 위의 예들 중 객체 c의 감마함수(gamma(x))는 확률분포 등 여러 부분에서 사용되는 표현식으로 다음과 같이 정의 됩니다. 감마함수는 음이 아닌 정수를 제외한 모든 수에서 정의됩니다. 식 1과 같이 자연수에서 감마함수는 factorial(!), 부동소수(양의 실수)인 경우 적분을 적용하여 계산합니다. $$\tag{식 1}\Gamma(n) =\begin{cases}(n-1)!& n:\text{자연수}\\\int^\infty_0x^{n-1}e^{-x}\,dx& n:\text{부동소수}\end{cases}$$ x=symbols('x') gamma(x).subs(x,4) $\displaystyle 6$ factorial 계산은 math.factorial() 함수를 사용할 수 있습니다. import math math.factorial(3) 6 a=gamma(x).subs(x,4.5) a.evalf(3) 11.6 simpilfy() 함수의 알고리즘은 식에서 공통사항을 찾아 정리하...

sympy.solvers로 방정식해 구하기

sympy.solvers로 방정식해 구하기 대수 방정식을 해를 계산하기 위해 다음 함수를 사용합니다. sympy.solvers.solve(f, *symbols, **flags) f=0, 즉 동차방정식에 대해 지정한 변수의 해를 계산 f : 식 또는 함수 symbols: 식의 해를 계산하기 위한 변수, 변수가 하나인 경우는 생략가능(자동으로 인식) flags: 계산 또는 결과의 방식을 지정하기 위한 인수들 dict=True: {x:3, y:1}같이 사전형식, 기본값 = False set=True :{(x,3),(y,1)}같이 집합형식, 기본값 = False ratioal=True : 실수를 유리수로 반환, 기본값 = False positive=True: 해들 중에 양수만을 반환, 기본값 = False 예 $x^2=1$의 해를 결정합니다. solve() 함수에 적용하기 위해서는 다음과 같이 식의 한쪽이 0이 되는 형태인 동차식으로 구성되어야 합니다. $$x^2-1=0$$ import numpy as np from sympy import * x = symbols('x') solve(x**2-1, x) [-1, 1] 위 식은 계산 과정은 다음과 같습니다. $$\begin{aligned}x^2-1=0 \rightarrow (x+1)(x-1)=0 \\ x=1 \; \text{or}\; -1\end{aligned}$$ 예 $x^4=1$의 해를 결정합니다. solve() 함수의 인수 set=True를 지정하였으므로 결과는 집합(set)형으로 반환됩니다. eq=x**4-1 solve(eq, set=True) ([x], {(-1,), (-I,), (1,), (I,)}) 위의 경우 I는 복소수입니다.즉 위 결과의 과정은 다음과 같습니다. $$x^4-1=(x^2+1)(x+1)(x-1)=0 \rightarrow x=\pm \sqrt{-1}, \; \pm 1=\pm i,\; \pm1$$ 실수...