함수의 정의, 매개변수, 반환값과 재사용
이번 강의가 끝나면 다음을 할 수 있어야 한다.
def를 사용하여 간단한 함수를 정의할 수 있다.return으로 계산 결과를 반환할 수 있다.원의 넓이를 여러 번 계산한다고 생각해 보자.
radius1 = 2.0
area1 = 3.141592 * radius1**2
radius2 = 3.0
area2 = 3.141592 * radius2**2
반복되는 계산을 함수로 만들면 계산식을 한 번만 작성해도 된다.
def circle_area(radius):
return 3.141592 * radius**2
area1 = circle_area(2.0)
area2 = circle_area(3.0)
print(area1)
print(area2)
함수(function)는 특정 작업을 수행하도록 이름을 붙인 코드의 묶음이다. 함수를 사용하면
함수는 다음과 같은 형태로 정의한다.
def 함수이름(매개변수):
실행할 문장 1
실행할 문장 2
실행할 문장 ...
return 결과
두 수를 더하는 함수는 다음과 같다.
def add(a, b):
result = a + b
return result
value = add(3, 5)
print(value)
함수 정의에서 중요한 점은 다음과 같다.
(, )와 콜론:을 쓴다.다음 함수에서 mass와 volume은 매개변수(parameter)이다.
def density(mass, volume):
return mass / volume
함수를 호출할 때 전달하는 7.8과 1.0은 인자(argument)이다.
rho = density(7.8, 1.0)
print(rho)
정리하면
이다.
print는 값을 화면에 보여준다. return은 값을 함수 밖으로 돌려주어 다른 계산에 사용할 수 있게 한다.
def show_double(x):
print(2 * x)
def calculate_double(x):
return 2 * x
show_double(4)
value = calculate_double(4)
result = value + 1
print(result)
계산용 함수에서는 일반적으로 결과를 return한다.
하나의 함수가 여러 값을 반환할 수도 있다.
def minimum_maximum(values):
return min(values), max(values)
smallest, largest = minimum_maximum([3, 7, 2, 5])
print(smallest, largest)
매개변수에 기본값(default value)을 지정할 수 있다.
def power(base, exponent=2):
return base**exponent
print(power(3))
print(power(3, 3))
print(power(base=2, exponent=4))
기본값이 없는 매개변수는 기본값이 있는 매개변수보다 앞에 놓아야 한다.
def valid_function(c, d, a=3, b=5):
return a * b * c * d
다음과 같은 정의는 허용되지 않는다.
def invalid_function(a=3, b=5, c, d):
...
함수 안에서 만든 변수는 기본적으로 함수 밖에서 직접 사용할 수 없다. 이를 지역변수 (local variable)라고 한다.
def engineering_strain(initial_length, final_length):
length_change = final_length - initial_length
strain = length_change / initial_length
return strain
epsilon = engineering_strain(50.0, 51.0)
print(epsilon)
위 코드에서 length_change와 strain은 함수 안의 지역변수이고, epsilon은 함수 밖의 변수이다.
함수 안에서 전역변수(global variable)를 변경하는 방식보다 필요한 값을 인자로 전달하고 결과를 반환하는 방식이 이해하기 쉽고 오류도 적다.
밀도는 질량을 부피로 나누어 계산한다.
\[\rho=\frac{m}{V}\]def calculate_density(mass_g, volume_cm3):
"""Return density in g/cm^3."""
return mass_g / volume_cm3
al_density = calculate_density(27.0, 10.0)
print(f"density = {al_density:.2f} g/cm^3")
단위가 서로 맞는지 확인해야 한다. 변수 이름에 단위를 포함하면 실수를 줄일 수 있다.
def mean(values):
total = 0.0
for value in values:
total += value
return total / len(values)
masses = [6.01, 6.05, 5.93, 6.03]
average_mass = mean(masses)
print(average_mass)
Python이 제공하는 sum을 사용하면 더 간단히 작성할 수도 있다.
def mean(values):
return sum(values) / len(values)
$n$개의 값을 모집단으로 보고 표준편차(standard deviation)를 계산하면
\[s=\sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(x_i-\bar{x})^2}\]이다.
def population_std(values):
average = sum(values) / len(values)
squared_sum = 0.0
for value in values:
squared_sum += (value - average)**2
return (squared_sum / len(values))**0.5
print(population_std(masses))
결정 내 vacancy(원자 공공 결함)의 평형 농도(정확히는 전체 격자점 중 vacancy가 차지하는 분율)를 간단한 모델로 계산해 보자. 형성 엔트로피를 무시하면 vacancy 분율은 다음과 같이 쓸 수 있다.
\[c_v = \exp\left(-\frac{Q_v}{k_B T}\right)\]여기서 $Q_v$는 vacancy 형성 에너지 (vacancy formation energy; 단위: eV), $k_B$는 볼츠만 상수 ($8.617\times10^{-5}$ eV/K), $T$는 절대온도(K)이다. 온도는 섭씨가 아니라 반드시 켈빈으로 변환해서 식에 넣어야 한다.
import math
def vacancy_fraction(formation_energy_ev, temperature_c):
"""Return the equilibrium vacancy fraction for a temperature in Celsius."""
boltzmann_constant_ev_per_k = 8.617e-5
temperature_k = temperature_c + 273.15
return math.exp(-formation_energy_ev /
(boltzmann_constant_ev_per_k * temperature_k))
vacancy_formation_energy = 1.0
temperatures_c = [20, 300, 600, 900]
for temperature_c in temperatures_c:
fraction = vacancy_fraction(vacancy_formation_energy, temperature_c)
print(f"{temperature_c:>3} degC: c_v = {fraction:.3e}")
온도가 높아질수록 지수의 음수 크기가 작아지므로 vacancy 분율이 증가한다. 이 예제에서 함수의 매개변수는 형성 에너지와 온도이고, 함수의 반환값은 계산된 vacancy 분율이다. 온도 목록을 바꾸어도 같은 함수를 반복해서 사용할 수 있다. 이 모델은 형성 엔트로피와 상호작용을 무시한 단순한 근사이므로 실제 재료의 정량적인 값보다는 온도에 따른 경향을 이해하는 데 사용한다.
입력값의 개수를 미리 정하기 어렵다면 *args를 사용할 수 있다. args는 함수 안에서 튜플로 다룬다.
def add_all(*args):
return sum(args)
print(add_all(1, 2))
print(add_all(1, 2, 3, 4))
키워드와 값을 여러 개 받으려면 **kwargs를 사용할 수 있다. kwargs는 딕셔너리이다.
def print_material(**kwargs):
for key, value in kwargs.items():
print(f"{key}: {value}")
print_material(name="Aluminum", structure="FCC", density=2.70)
처음 함수를 배울 때는 일반 매개변수를 우선 사용하고, 입력 개수가 달라지는 경우에만 *args나 **kwargs를 사용하는 것이 좋다.
두 수를 곱하여 반환하는 함수 multiply를 작성하라.
다음 코드의 출력값을 구하라.
def subtract(a, b):
return a - b
print(subtract(7, 2))
다음 함수에서 매개변수와 인자(argument)를 각각 쓰시오.
def square(x):
return x**2
square(4)
다음 코드의 두 출력값을 구하라.
def power(base, exponent=2):
return base**exponent
print(power(3))
print(power(3, 3))
질량이 15 g이고 부피가 5 cm³인 재료의 밀도를 calculate_density 함수로 계산하라.
함수에서 return이 필요한 이유를 한 문장으로 설명하라.
4장 조건문과 반복문의 ‘프로젝트 1. 10진수 → 2진수 변환기’를 함수로 바꾸시오. 앞 프로젝트에서는 변수에 저장된 값을 변환하고 바로 출력했다. 이번에는 입력을 인자로 받고, 변환 결과를 반환값으로 돌려주어 여러 곳에서 재사용할 수 있게 만든다.
함수 이름은 decimal_to_binary로 정한다. 입력 number는 정수라고 가정한다.
| 입력 | 반환값 |
|---|---|
| 양의 정수 | 해당 수의 2진수 문자열 |
| 0 | 문자열 '0' |
| 음의 정수 | None: 이 프로젝트에서 지원하지 않는 입력 |
숫자 0과 문자열 '0'은 서로 다른 자료형이다. 정상적인 변환 결과는 항상 문자열로 반환한다. 함수 안에서는 결과를 출력하지 않고, 호출한 곳에서 반환값을 확인해 출력한다.
def decimal_to_binary(number): 안으로 옮긴다.while, //, %를 사용한다. bin()이나 이진수 형식 지정 기능은 사용하지 않는다.return한다.예를 들어 함수를 완성한 뒤 다음 호출 코드를 실행할 수 있어야 한다.
numbers = [0, 1, 2, 13, 32, -3]
for number in numbers:
result = decimal_to_binary(number)
if result is None:
print(number, ': 음수는 지원하지 않습니다.')
else:
print(number, '->', result)
None은 변환 결과가 없다는 표시다. result is None은 그 표시를 검사한다. print만 사용하는 함수로 만들면 화면에 결과가 보여도 반환값을 다음 작업에 사용할 수 없다는 점에 주의한다.
| 호출 | 기대하는 반환값 |
|---|---|
decimal_to_binary(0) | '0' |
decimal_to_binary(1) | '1' |
decimal_to_binary(2) | '10' |
decimal_to_binary(13) | '1101' |
decimal_to_binary(32) | '100000' |
decimal_to_binary(-3) | None |
같은 함수를 13 → 2 → 13의 순서로 호출해도 각각 '1101', '10', '1101'을 반환하는지 확인한다. 이전 호출의 계산 결과가 다음 호출에 남아 있으면 안 된다.
제출물: 함수 정의, 여러 입력을 처리하는 호출 코드, 확인 사례별 결과, 그리고 ‘4장의 프로그램과 비교해 매개변수·지역변수·반환값이 어떤 역할을 하는가?’에 대한 짧은 설명.