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| 1번째 줄: |
1번째 줄: |
| == 파이썬 기본기 다지기 == | | == 파이썬 주식 패턴 분석 == |
| == 참고 url ==
| |
| 파이썬 언어 기본 for Finance https://www.notion.so/for-Finance-355667aea8f34c169cd7c0f705aaa875
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| [PY4E] 모두를 위한 프로그래밍 : 파이썬 https://www.notion.so/PY4E-7573a4454709441fa035d5237163aff0
| | https://pythonprogramming.net/machine-learning-pattern-recognition-algorithmic-forex-stock-trading/ |
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| == 데이터 타입 확인 ==
| | # Introduction |
| <source lang=python>
| | # Quick Look at our Data |
| # int | | # Basics |
| >>> a = 3
| | # Percent Change |
| >>> type(a)
| | # Finding Patterns |
| int
| | # Storing Patterns |
| </source >
| | # Current Pattern |
| | | # Predicting outcomes |
| # float | | # More predicting |
| # str | | # Increasing pattern complexity |
| # bool | | # More on Patterns |
| # complex | | # Displaying all patterns |
| | | # Variables in patterns |
| <source lang=python>
| | # Past outcomes as possible predictions |
| >>> c = 3 + 4j
| | # Predicting from patterns |
| >>> type(c)
| | # Average outcomes as predictions |
| complex
| | [[category:주식]] |
| </source>
| | [[category:python]] |
| | |
| == 데이터 구조체 ==
| |
| === 리스트 (LIST) ===
| |
| {{틀:고지상자
| |
| |제목= 리스트 타입 표현식
| |
| |내용= [ ] 으로 표현
| |
| }}
| |
| # 파이썬에는 배열은 없으며 대신에 index를 부여할 수 있는 시퀀스 타입을 제공. | |
| # 파이썬에서 시퀀스 타입의 특징은 저장하고 있는 데이터가 순서를 가진다는 점이며, 그 중 하나가 list 타입. | |
| # 배열과 거의 흡사하다고 볼수 있다. | |
| # list에 담을 수 있는 타입에는 제한이 없음 | |
| ## 정수, 문자열 등의 타입뿐만 아니라 모든 타입의 객체 및 다른 list 객체 | |
| ##:<source lang=python> my_list = [1, 'hello', 3.7, [7, 8, 9], {"a": 2, "b": 3}]</source> | |
| | |
| ==== 생성 ====
| |
| <source lang=python>
| |
| >>> names = [ ]
| |
| >>> names = ['a', 'b', 'c', 'd’, 'e']
| |
| </source>
| |
| 또는
| |
| <source lang=python>
| |
| >>> names = list()
| |
| >>> names.append('a')
| |
| >>> names.append('b')
| |
| | |
| </source>
| |
| | |
| ==== 인덱싱 (indexing) ====
| |
| <source lang=python>
| |
| >>> names = ['a', 'b', 'c', 'd’, 'e']
| |
| >>> names[0]
| |
| 'a'
| |
| >>> names[1]
| |
| 'b'
| |
| </source>
| |
| | |
| ==== append (리스트 뒤에 추가) ====
| |
| <source lang=python>
| |
| >>> names = ['a', 'b','c']
| |
| >>> names.append('d')
| |
| >>> names
| |
| ['a', 'b', 'c', 'd']
| |
| | |
| >>> my_list = [1, 3, 5]
| |
| >>> my_list.append(100)
| |
| >>> my_list
| |
| [1, 3, 5, 100]
| |
| >>> my_list.append([200, 300])
| |
| >>> my_list
| |
| [1, 3, 5, 100, [200, 300]]
| |
| </source>
| |
| | |
| ==== insert (특정위치에 추가) ====
| |
| <source lang=python>
| |
| >>> names = ['a', 'b', 'c']
| |
| >>> names.insert(1, 'e')
| |
| >>> names
| |
| ['a', 'e', 'b', 'c']
| |
| </source>
| |
| ==== 확장 (extend) ====
| |
| # list 객체에 새로운 list를 더하여 확장.
| |
| # extend(x) 에서 x에는 iterable을 구현한 객체만 사용 가능한데, 시퀀스 타입의 자료형들은 모두 iterable을 구현했으므로 사용 가능.
| |
| # append(x) 와의 차이점은 append()는 하나의 요소로서 추가되지만 extend()는 확장 개념으로 추가된다는 점.
| |
| * 똑같은 list를 추가해보면 바로 차이점을 알 수 있음.
| |
| <source lang=python>
| |
| >>> my_list = [1, 3, 5]
| |
| >>> my_list.extend([100, 200, 300])
| |
| >>> my_list
| |
| [1, 3, 5, 100, 200, 300]
| |
| </source>
| |
| | |
| ==== 요소 제거 (remove) ====
| |
| <source lang=python>
| |
| >>> my_list = [1, 3, 1, 3]
| |
| >>> my_list.remove(1)
| |
| >>> my_list
| |
| [3, 1, 3]
| |
| >>> my_list.remove(3)
| |
| >>> my_list
| |
| [1, 3]
| |
| </source>
| |
| 또는 DEL 키워드 사용
| |
| <source lang=python>
| |
| >>> my_list = [1, 3, 1, 3]
| |
| >>> del my_list[1]
| |
| >>> my_list
| |
| [1, 1, 3]
| |
| </source>
| |
| | |
| ==== list 값 꺼내기 (pop) ====
| |
| # list의 요소 중 끝의 요소를 꺼내어 반환. | |
| # 복사가 아닌 꺼내는 것이기 때문에 꺼낸 요소는 list 객체에서 사라짐. | |
| | |
| <source lang=python>
| |
| >>> my_list = [1, 3, 1, 3]
| |
| >>> my_list.pop()
| |
| 3
| |
| >>> my_list
| |
| [1, 3, 1]
| |
| </source>
| |
| | |
| * pop(index) 로 사용하면 index 위치의 요소 값을 꺼냅니다.
| |
| <source lang=python>
| |
| >>> my_list = [1, 3, 1, 3]
| |
| >>> my_list.pop(1)
| |
| 3
| |
| >>> my_list
| |
| [1, 1, 3]
| |
| </source>
| |
| | |
| ==== list 정렬 (sort) ====
| |
| | |
| list의 요소 값들을 오름차순으로 정렬.
| |
| | |
| <source lang=python>
| |
| >>> my_list = [1, 3, 1, 3]
| |
| >>> my_list.sort()
| |
| >>> my_list
| |
| [1, 1, 3, 3]
| |
| </source>
| |
| | |
| 내림차순으로 정렬하는 경우는 reverse 값을 True.
| |
| | |
| <source lang=python>
| |
| >>> my_list = [1, 3, 1, 3]
| |
| >>> my_list.sort(reverse=True)
| |
| >>> my_list
| |
| [3, 3, 1, 1]
| |
| </source>
| |
| | |
| ==== list 거꾸로 뒤집기 (reverse) ====
| |
| list의 요소를 거꾸로.
| |
| <source lang=python>
| |
| >>> my_list = [1, 2, 3, 4]
| |
| >>> my_list.reverse()
| |
| >>> my_list
| |
| [4, 3, 2, 1]
| |
| </source>
| |
| ==== len(s) ====
| |
| <source lang=python>
| |
| >>> names = ['a', 'b', 'c', 'd, 'e']
| |
| >>> len(names)
| |
| 5
| |
| </source>
| |
| ==== COUNT list 특정 값 개수 카운트====
| |
| <source lang=python>
| |
| >>> my_list = [1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4]
| |
| >>> my_list.count(1)
| |
| 2
| |
| </source>
| |
| | |
| ==== comprehension ====
| |
| * 컴프리핸션: 리스트를 한줄의 코드로 쉽게 만들때 사용
| |
| <source lang=python>
| |
| >>> data = [3, 4, 5]
| |
| >>> float_data = [float(d) for d in data]
| |
| </source>
| |
| | |
| ==== 문자열을 리스트로 형변환 ====
| |
| <source lang=python>
| |
| >>> my_str = 'python'
| |
| >>> my_list = list(my_str)
| |
| >>> my_list
| |
| ['p', 'y', 't', 'h', 'o', 'n']
| |
| </source>
| |
| | |
| ==== 다차원 리스트 ====
| |
| # 파이썬에서는 모든 것들이 객체이기 때문에 변수에 무엇을 집어넣든지 실제 그 객체가 들어가는 것이 아닌 객체를 가리키는 객체의 참조 주소값이 변수에 할당됩니다.
| |
| # list의 요소들도 사실은 실제 값이 아닌 요소에 할당된 객체의 주소를 가리키고 있습니다.
| |
| # 다차원 list를 만들게 되면 또 다른 list가 생성되고 그 list의 주소값을 요소로 가지고 있는 것입니다.
| |
| | |
| * 실제로는 나머지 요소들도 실제 정수 값이 아닌 정수 객체를 가리키는 주소값이 들어가 있습니다.
| |
| | |
| <source lang=python>
| |
| >>> my_list = [1, 3, 5, [11, 13, 15]]
| |
| >>> my_list
| |
| [1, 3, 5, [11, 13, 15]]
| |
| >>> my_list[3]
| |
| [11, 13, 15]
| |
| </source>
| |
| | |
| ==== 리스트 요소에 index 범위로 접근 ====
| |
| # 파이썬에서 list같은 시퀀스 타입 자료구조의 장점은 다양한 방법으로 요소들을 접근할 수 있다는 점.
| |
| # 데이터를 다루는데, 매우 유연하게 코드를 작성할 수 있으며, 머릿속에 생각한대로 직관적으로 데이터를 다룰 수 있음.
| |
| | |
| <source lang=python>
| |
| >>> my_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]
| |
| >>> my_list[9:] # [9]부터 이후의 모든 요소
| |
| [10, 11, 12]
| |
| >>> my_list[:4] # [4] 이전의 모든 요소
| |
| [1, 2, 3, 4]
| |
| >>> my_list[::3] # 요소를 3씩 건너 뛰며 접근
| |
| [1, 4, 7, 10]
| |
| >>> my_list[1:5] # [1] 부터 [5] 이전까지
| |
| [2, 3, 4, 5]
| |
| >>> my_list[3::2] # [3] 부터 2씩 건너 뛰며 접근
| |
| [4, 6, 8, 10, 12]
| |
| </source>
| |
| | |
| ==== list객체 + 연산 ====
| |
| <source lang=python>
| |
| >>> my_list = [1, 3, 5, 7, 9]
| |
| >>> my_list = my_list + my_list
| |
| >>> my_list
| |
| [1, 3, 5, 7, 9, 1, 3, 5, 7, 9]
| |
| </source>
| |
| ==== list객체 * 연산 ====
| |
| <source lang=python>
| |
| >>> my_list = [1, 3, 5, 7, 9]
| |
| >>> my_list * 3
| |
| [1, 3, 5, 7, 9, 1, 3, 5, 7, 9, 1, 3, 5, 7, 9]
| |
| </source>
| |
| ==== list 요소 값 부분 수정 ====
| |
| <source lang=python>
| |
| >>> my_list = [1, 3, 5, 7, 9]
| |
| >>> my_list[3] = 10
| |
| >>> my_list
| |
| [1, 3, 5, 10, 9]
| |
| </source>
| |
| | |
| ==== list 요소 인덱스 범위 연산으로 수정 ====
| |
| # 리스트[시작:끝] 범위연산을 같이 사용하면 한꺼번에 값을 수정할 수 있음. | |
| # 주의할점은 my_list[3] = [1,2] 와 같은 식으로 수정하려 하면 범위 수정이 아닌 [3] 요소에 [1,2] list가 들어가서 [1, 3, 5, [1, 2], 9] 과 같이 2차원 list가 되어버린다는 점.
| |
| # [0:3]은 [0], [1], [2] 를 의미하므로 해당 범위를 수정하기 위해 삭제 | |
| | |
| === 튜플 ===
| |
| {{틀:고지상자
| |
| |제목= 튜플 타입 표현식
| |
| |내용= ( ) 으로 표현
| |
| }}
| |
| ==== 생성 ====
| |
| <source lang=python>
| |
| >>> names = ('a', 'b', 'c', 'd, 'e')
| |
| </source>
| |
| | |
| ==== len(s) ====
| |
| <source lang=python>
| |
| >>> names = ('a', 'b', 'c', 'd, 'e')
| |
| >>> len(names)
| |
| 5
| |
| </source>
| |
| ==== indexing ====
| |
| <source lang=python>
| |
| >>> names = ('a', 'b', 'c', 'd, 'e')
| |
| >>> names[0]
| |
| 'a'
| |
| >>> names[1]
| |
| 'b'
| |
| </source>
| |
| | |
| === 딕셔너리 ===
| |
| {{틀:고지상자
| |
| |제목= 딕셔너리 타입 표현식
| |
| |내용= { } 으로 표현
| |
| }}
| |
| ==== 생성 ====
| |
| <source lang=python>
| |
| >>> cur_price = { }
| |
| </source>
| |
| | |
| ==== insert ====
| |
| <source lang=python>
| |
| >>> cur_price['samsung'] = 10000
| |
| >>> cur_price
| |
| {'samsung': 10000}
| |
| </source>
| |
| ==== indexing ====
| |
| <source lang=python>
| |
| >>> cur_price['samsung']
| |
| >>> 10000
| |
| </source>
| |
| | |
| ==== delete ====
| |
| <source lang=python>
| |
| >>> del cur_price['samsung']
| |
| >>> cur_price{}
| |
| </source>
| |
| | |
| ==== key, value ====
| |
| <source lang=python>
| |
| >>> cur_price.keys()
| |
| dict_keys(['samsung'])
| |
| >>> cur_price.values()
| |
| dict_values([10000])
| |
| </source>
| |
| | |
| == 기본 함수 ==
| |
| === print ===
| |
| === 다중 변수 print ===
| |
| <source lang=python>
| |
| print("City", city, 'is in the country', country)
| |
| </source>
| |
| ==== 값을 매개 변수로 전달 ====
| |
| <source lang=python>
| |
| print("City {} is in the country {}".format(city, country))
| |
| </source>
| |
| ==== 문자열 형식 사용 ====
| |
| 순차적 옵션
| |
| <source lang=python>
| |
| print("City {} is in the country {}".format(city, country))
| |
| </source>
| |
| 숫자 서식
| |
| <source lang=python>
| |
| print("City {1} is in the country {0}, yes, in {0}".format(country, city))
| |
| </source>
| |
| 명시 적 이름으로 형식화
| |
| <source lang=python>
| |
| print("City {city} is in the country {country}".format(country=country, city=city))
| |
| </source>
| |
| ==== 튜플로 인수를 전달 ====
| |
| <source lang=python>
| |
| print("City %s is in the country %s" %(city, country))
| |
| </source>
| |
| ==== Only from Python 3.6 ====
| |
| <source lang=python>
| |
| print(f"City {city} is in the country {country}".format(country=country, city=city))
| |
| </source>
| |
| | |
| == 문자열 조작 함수 ==
| |
| | |
| === len(s) ===
| |
| <source lang=python>
| |
| >>> mystring = "hello world"
| |
| >>> len(mystring)
| |
| 11
| |
| </source>
| |
| [[파일:Python-slicing.jpg|섬네일|600px]]
| |
| === indexing ===
| |
| <source lang=python>
| |
| >>> mystring[0]
| |
| 'h'
| |
| </source>
| |
| | |
| === slicing ===
| |
| <source lang=python>
| |
| >>> mystring[0:5]
| |
| 'hello'
| |
| | |
| >>> mystring[6:]
| |
| 'world'
| |
| </source>
| |
| | |
| === 문자열.split(S) ===
| |
| <source lang=python>
| |
| >>> companies = "yahoo google"
| |
| | |
| >>> companies.split(' ')
| |
| ['yahoo', 'google']
| |
| </source>
| |
| | |
| === in ===
| |
| <source lang=python>
| |
| >>> 'google' in companies
| |
| True
| |
| </source>
| |
| | |
| === combining ===
| |
| <source lang=python>
| |
| >>> s1 = "hello"
| |
| >>> s2 = "world"
| |
| >>> s3 = s1 + ' ' + s2
| |
| >>> s3
| |
| "hello world"
| |
| </source>
| |
| | |
| === replace ===
| |
| <source lang=python>
| |
| >>> a = "yahoo;google"
| |
| >>> new_a = a.replace(';', '-')
| |
| >>> new_a
| |
| "yahoo-google"
| |
| </source>
| |
| | |
| === index ===
| |
| <source lang=python>
| |
| >>> s = "yahoo google"
| |
| >>> s.index("google")
| |
| 6
| |
| </source>
| |
| | |
| === 문자열.find(x) ===
| |
| <source lang=python>
| |
| >>> s = "yahoo google"
| |
| | |
| >>> s.find("google")
| |
| 6
| |
| </source>
| |
| | |
| === stripping ===
| |
| <source lang=python>
| |
| >>> a = " yahoo "
| |
| >>> new_a = a.strip()
| |
| >>> new_a
| |
| "yahoo"
| |
| </source>
| |
| | |
| === 데이터 형변환 ===
| |
| | |
| 다음과 같이 데이터를 다른 자료형으로 Casting 할 수 있다.
| |
| <source lang=python>
| |
| >>> float(3) #실수형으로 바꿈
| |
| 3.0
| |
| >>> int(3.0) #정수형으로 바꿈
| |
| 3
| |
| >>> int('0xc', 16)
| |
| >>> int('0o14', 8)
| |
| 두 번째 인자에 입력 값의 진수를 명시하면 된다. 다른 벡터 형으로 변환할 수도 있다.
| |
| | |
| >>> str(3) #문자열로 바꿈
| |
| '3'
| |
| >>> hex(12) #16진수로 바꿈
| |
| '0xa'
| |
| >>> oct(10) #8진수로 바꿈
| |
| '0o12'
| |
| >>> bin(10) #2진수로 바꿈
| |
| '0b1010'
| |
| 다시 10진수로 바꿀 때는 자동으로 바뀐다.
| |
| | |
| >>> tuple([1,2]) #리스트를 튜플로 바꿈
| |
| (1, 2)
| |
| >>> list((1,2)) #튜플을 리스트로 바꿈
| |
| [1, 2] | |
| >>> set([1,2]) #리스트를 집합 데이터형으로 바꿈
| |
| {1, 2}
| |
| </source>
| |
| | |
| == 딕셔너리로 캐스팅 ==
| |
| # 딕셔너리로 캐스팅 하는 것은 조금 까다로운데 key 값을 어떻게 설정할 것인가를 정해야 하기 때문.
| |
| # key와 value가 한 쌍으로 된 경우 딕셔너리로 캐스팅 할 수 있다.
| |
| <source lang=python>
| |
| >>> dict([[1,2],[3,4]])#쌍으로 된 경우만 딕셔너리형으로 변환된다.
| |
| {1: 2, 3: 4}
| |
| </source>
| |
| ==== 유니코드로 변환 ====
| |
| <source lang=python>
| |
| >>> ord(‘가’) #문자를 유니코드 값으로 변환
| |
| 44032 #44032는 ‘가’의 유니코드 값
| |
| >>> chr(44032). #chr()함수는 유니코드 값을 문자로 변환한다.
| |
| ‘가’
| |
| </source>
| |
| | |
| == 파이썬 제어문 ==
| |
| === 조건별 분기 ===
| |
| <source lang=python>
| |
| if ending_price > 10000:
| |
| print("sell")
| |
| elif ending_price < 8000:
| |
| print("buy")
| |
| else:
| |
| print("hold")
| |
| </source>
| |
| === 반복 처리 ===
| |
| * Loop – For
| |
| <source lang=python>
| |
| >>> for i in range(0, 5):
| |
| print(i)
| |
| | |
| 0
| |
| 1
| |
| 2
| |
| 3
| |
| 4
| |
| </source>
| |
| <source lang=python>
| |
| >>> for i in range(0, 5):
| |
| if i % 2 == 0:
| |
| print(i, end=' ')
| |
| 0, 2, 4
| |
| >>> buy_list = ['000660', '039490']
| |
| >>> for code in buy_list:
| |
| print("buy", code)
| |
| | |
| buy 000660
| |
| buy 039490
| |
| >>> hold_list = {'naver': 10, 'samsung': 20}
| |
| >>> for company, num in hold_list.items():
| |
| print(company, num)
| |
| | |
| naver 10
| |
| samsung 20
| |
| </source>
| |
| | |
| === Loop - While ===
| |
| <source lang=python>
| |
| >>> i = 0
| |
| >>> while i < 5:
| |
| print(i)
| |
| i += 1
| |
| | |
| 0
| |
| 1
| |
| 2
| |
| 3
| |
| 4
| |
| >>> i = 0
| |
| >>> while i < 5:
| |
| if i % 2 == 0:
| |
| print(i)
| |
| i += 1
| |
| | |
| 0 2 4
| |
| </source>
| |
| | |
| == 파이썬 모듈 임포트 방법 ==
| |
| * 일반적인 import 방식
| |
| <source lang=python>
| |
| import os
| |
| </source>
| |
| | |
| * 필요 함수만 import 하는 방식
| |
| <source lang=python>
| |
| from os import xxx
| |
| </source>
| |
| | |
| * 모든 함수를 import 하는 방식
| |
| <source lang=python>
| |
| from os import *
| |
| </source>
| |
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| == 변수 ==
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| [[파일:Python-var.jpg|섬네일|700px]]
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| <source lang=python>
| |
| >>> a = 10
| |
| >>> id(a)
| |
| </source >
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| == 함수 선언 ==
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| <source lang=python>
| |
| >>> def cal_upper_price(price):
| |
| increment = price * 0.3
| |
| upper_price = price + increment
| |
| return upper_price
| |
| | |
| >>> upper_price = cal_upper_price(10000)
| |
| >>> upper_price
| |
| 13000
| |
| </source >
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| == 모듈 ==
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| <source lang=python>
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| # stock.py
| |
| def cal_upper_price(price):
| |
| increment = price * 0.3
| |
| upper_price = price + increment
| |
| return upper_price
| |
| </source>
| |
| | |
| * stock.py 모듈 import
| |
| <source lang=python>
| |
| # test.py
| |
| import stock
| |
| upper_price = stock.cal_upper_price(10000)
| |
| </source>
| |
| | |
| * stock.py 모듈 import
| |
| <source lang=python>
| |
| # test.py
| |
| from stock import *
| |
| upper_price = upper_price(10000)
| |
| </source>
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| == 클래스 ==
| |
| * 클래스 정의(Class Definitions)
| |
| ** Class: 인스턴스의 청사진 , a blueprint for an instance ("instance factories")
| |
| ** Instance: 클래스의 생성된 객체 , a constructed object of the class
| |
| ** Type: 인스턴스가 속한 (타입별)클래스를 가르킴 , indicates the class the instances belong to
| |
| ** Attribute: 모든 객체 값 ,any object value: object.attribute
| |
| ** Method: 클래스에 선언된 호출 가능한 속성 , a "callable attribute" defined in the class
| |
| | |
| === 인스턴스 메소드 ===
| |
| <source lang=python>
| |
| class Joe:
| |
| def callme(self):
| |
| print("calling 'callme' method with instance")
| |
| | |
| thisjoe = Joe() #인스턴스 할당
| |
| thisjoe.callme() #메소스 호출
| |
| </source>
| |
| | |
| === 클래스 정의 ===
| |
| <source lang=python>
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| class BusinessCard:
| |
| def __init__(self, name, email):
| |
| self.name = name
| |
| self.email = email
| |
| | |
| def print_info(self):
| |
| print(self.name)
| |
| print(self.email)
| |
| # instantiation and call the method
| |
| mem1 = BusinessCard("Goo", "goo@gmail.com")
| |
| mem1.print_info()
| |
| </source>
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| === 클래스 상속 ===
| |
| * Class – Inheritance
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| <source lang=python>
| |
| >>> class Parent:
| |
| def can_sing(self):
| |
| print("sing a song")
| |
| | |
| >>> father = Parent()
| |
| >>> father.can_sing()
| |
| sing a song
| |
| | |
| | |
| >>> class LuckyChild(Parent):
| |
| pass
| |
| | |
| >>> child1 = LuckyChild()
| |
| >>> child1.can_sing()
| |
| sing a song
| |
| | |
| >>> class LuckyChild2(Parent):
| |
| def can_dance(self):
| |
| print("dance beautifully")
| |
| | |
| >>> child2 = LuckyChild2()
| |
| >>> child2.can_sing()
| |
| sing a song
| |
| >>> child2.can_dance()
| |
| dance beautifully
| |
| </source>
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| === 클래스 상속2 ===
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| * Class – Inheritance II
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| | |
| <source lang=python>
| |
| >>> class Parent:
| |
| def __init__(self):
| |
| self.money = 10000
| |
|
| |
| >>> class Child1(Parent):
| |
| def __init__(self):
| |
| super().__init__()
| |
| | |
| >>> class Child2(Parent):
| |
| def __init__(self):
| |
| pass
| |
|
| |
| >>> child1 = Child1() #Parent의 __init__ 를 할당 받은경우
| |
| >>> child2 = Child2() #받지 않은 경우
| |
| >>> print(child1.money)
| |
| 10000
| |
| >>> print(child2.money)
| |
| AttributeError: 'Child2' object has no attribute 'money'
| |
| </source>
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| [[Category:python]] | |
