{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "***\n",
    "***\n",
    "# 18. 모듈의 활용 및 패키지\n",
    "***\n",
    "***"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "***\n",
    "## 1 모듈의 다양한 <code>import</code> 방법\n",
    "***"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### 1-1 모듈 <code>import</code> 하기\n",
    "#### 1) <code>import</code> 모듈명\n",
    "- 가장 기본적인 형태\n",
    "  - 현재의 이름 공간에 <code>mymath</code> 이름이 유지되므로 <code>mymath.area()</code> 형태로 자격 이름 사용"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "78.5\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "import mymath\n",
    "print(mymath.area(5))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### 2) <code>from 모듈명 import 이름들</code>\n",
    "- 해당 모듈에 존재하는 지정 이름들을 현재 이름 공간으로 불러들인다.\n",
    "- 불러들인 각 이름들은 모듈 이름 없이 직접 사용 가능하다.\n",
    "- <code>import</code> 하는 이름들이 기존에 미리 존재하고 있었다면 그 이름들에 의해 참조되던 기존 객체들은 상실된다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "78.5\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "from mymath import area, mypi\n",
    "print(area(5))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### 3) <code>from 모듈명 import *</code>\n",
    "- 해당 모듈에 존재하는 '\\_\\_'로 시작되는 이름들을 제외한 모든 이름들을 현재 이름 공간으로 불러들인다. "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "78.5\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "from mymath import *\n",
    "print(area(5))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### 4) <code>import 모듈명 as 새로운 모듈 이름</code>\n",
    "- 해당 모듈을 새로운 다른 이름으로 사용하고자 할 때 사용\n",
    "- 기존 모듈 이름이 너무 길거나 현재 사용중인 다름 이름들과 충돌이 일어날 때 유용"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "<module 'string' from '/Users/yhhan/anaconda3/lib/python3.6/string.py'>\n",
      "\n",
      "!\"#$%&'()*+,-./:;<=>?@[\\]^_`{|}~\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "import string as chstr\n",
    "print(chstr)\n",
    "print()\n",
    "print(chstr.punctuation)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### 5) <code>from 모듈명 import 이름 as 새로운 이름[, 이름 as 새로운 이름]</code>\n",
    "- 해당 모듈 내에 정의된 이름을 다른 새로운 이름으로 사용하고자 할 때 사용"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "!\"#$%&'()*+,-./:;<=>?@[\\]^_`{|}~\n",
      "!\"#$%&'()*+,-./:;<=>?@[\\]^_`{|}~\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "from string import punctuation\n",
    "print(punctuation)\n",
    "from string import punctuation as punc\n",
    "print(punc)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "<built-in function floor>\n",
      "4\n",
      "<built-in function ceil>\n",
      "5\n",
      "\n",
      "4\n",
      "5\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "from math import floor as flr, ceil as cil\n",
    "print(flr)\n",
    "print(flr(4.5))\n",
    "print(cil)\n",
    "print(cil(4.5))\n",
    "\n",
    "print()\n",
    "\n",
    "from math import floor, ceil\n",
    "print(floor(4.5))\n",
    "print(ceil(4.5))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "- <code>import</code> 문은 보통의 문(statement)이 작성될 수 있는 곳이면 어디에서나 사용 가능\n",
    "  - 예를 들면 함수 정의 <code>def</code> 문 안이나 <code>if</code> 문 안에서 사용할 수 있음"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 40,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "def str_test(s):\n",
    "    import string\n",
    "    t = string.split(s)\n",
    "    return(t)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### 1-2 <code>import<code>에 의한 모듈 코드 수행\n",
    "- <code>import<code>는 코드를 가져오기만 하는 것이 아니라 가져온 코드를 수행한다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "50.24\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "#FILE : mymath.py\n",
    "mypi = 3.14\n",
    "\n",
    "def add(a, b):\n",
    "    return a + b\n",
    "\n",
    "def area(r):\n",
    "    return mypi * r * r\n",
    "\n",
    "print(area(4.0))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 19,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "import mymath\n",
    "\n",
    "#기존:\n",
    "#50.24"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### 1-3 컴파일과 적재시간\n",
    "- <code>import mymath</code>를 수행할 때 발생하는 일\n",
    "  - 1) 우선 <code>mymath.pyc</code>를 찾는다.\n",
    "  - 2) <code>mymath.pyc</code>가 없다면 <code>mymath.py</code>를 찾아서 <code>mymath.pyc</code>를 생성한다.\n",
    "  - 3) 생성된 <code>mymath.pyc</code>를 메모리로 읽어들여 수행한다.\n",
    "- <code>.pyc</code> 파일\n",
    "  - 바이트 코드 파일\n",
    "    - 기계나 플랫폼(OS)에 의존하지 않도록 만들어진 일종의 목적 코드 (Object Code)\n",
    "    - 파이썬은 컴파일 언어이면서 동시에 인터프리터 언어의 수행 방식을 취하고 있다.\n",
    "- 새로운 <code>.pyc</code> 생성에 대한 판단\n",
    "  - <code>.py</code> 수정 시간이 <code>.pyc</code> 수정 시간보다 더 최근일 때\n",
    "- <code>.py</code>가 없이도 <code>.pyc</code> 파일만 있어도 <code>import</code> 가능\n",
    "  - 코드를 숨기는 간단한 기법으로 활용 가능"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### 1-4 모듈 이름과 이미 사용하고 있던 이름이 같다면?\n",
    "- 이전의 이름이 참조하던 객체는 상실됨"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 12,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "<module 'string' from '/Users/yhhan/anaconda/lib/python3.6/string.py'>\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "string = \"My first string\"\n",
    "import string\n",
    "print(string)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 13,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "My first string\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "import string\n",
    "string = \"My first string\" #여기서 string이란 이름은 문자열을 참조하게 된다.\n",
    "print(string)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "- 한번 <code>import</code> 되었던 모듈은 메모리에 적재되어지고, 나중에 다시 동일한 모듈을 <code>import</code>하면 메모리에 적재되어 있던 모듈이 즉시 사용된다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "My first string\n",
      "1\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "import string\n",
    "string.a = 1\n",
    "string = \"My first string\"\n",
    "print(string)\n",
    "\n",
    "import string\n",
    "print(string.a)  # 여기서 string 모듈이 기존에 이미 등록되었던 것임을 알 수 있다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "***\n",
    "## 2 모듈의 실행과 테스트 코드\n",
    "***\n",
    "- \\_\\_name\\_\\_\n",
    "  - 모듈의 이름이 자동으로 저장되는 변수\n",
    "  - 현재의 모듈이 최상위 모듈로서 수행되는지, 아니면 다른 모듈에 의해 <code>import<code>되어 수행되는지를 구별하기 위해 주로 활용\n",
    "  - 최상위 모듈: 파이썬 인터프리터가 기본적으로 가장 먼저 인식하여 처리하는 모듈\n",
    "     - 모듈의 이름이 항상 \"\\_\\_main\\_\\_\""
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "- <code>prname.py</code>를 직접 수행할 때의 출력 내용: \\_\\_main\\_\\_\n",
    "  - \\>\\>\\> <code>ipython prname.py</code>\n",
    "    - \\_\\_main\\_\\_\n",
    "  - <code>prname.py</code>가 최상위 모듈로서 수행됨을 의미"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "__main__\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "#FILE : prname.py\n",
    "print(__name__)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "- <code>prname.py</code>가 모듈로서 다른 이름 공간으로 <code>import</code> 되어질 때의 출력 내용: <code>prname</code>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "prname\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "import prname\n",
    "print(prname.__name__)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 8,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "string\n",
      "re\n",
      "os\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "import string\n",
    "print(string.__name__)\n",
    "\n",
    "import re\n",
    "print(re.__name__)\n",
    "\n",
    "import os\n",
    "print(os.__name__)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "- 아래 코드는 최상위 모듈로서 수행될 때 <code>add()</code> 함수 호출이 일어난다. \n",
    "- 보통 파이썬 모듈을 개발할 때에는 마지막 부분에 if \\_\\_name\\_\\_ == \"\\_\\_main\\_\\_\": 과 같은 코드를 추가하여 테스트 코드를 삽입한다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 9,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "11\n",
      "Python is becoming popular.\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "#file: module_test.py\n",
    "def add(a, b):\n",
    "    return a + b\n",
    "\n",
    "def f():\n",
    "    print(\"Python is becoming popular.\")\n",
    "\n",
    "if __name__ == \"__main__\":\n",
    "    print(add(1, 10))\n",
    "    f()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "- 정의된 모듈이 다른 모듈로 <code>import</code>되어질 때에는 \\_\\_name\\_\\_은 모듈 이름 자체이므로 위 코드에서 <code>if</code> 문이 수행되지 않는다. \n",
    "  - 즉, <code>test()</code> 함수 호출이 곧바로 되지 않는다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 10,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import module_test"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "***\n",
    "## 3 패키지\n",
    "***"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### 3-1 패키지의 이해"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "- 패키지 (Package)\n",
    "  - 여러 모듈들을 한데 묶어서 정리해 놓은 구조\n",
    "  - 물리적으로 여러 모듈 파일을 모아 놓은 디렉토리에 해당\n",
    "    - 최상위 디렉토리 이름이 패키지 이름이 된다.\n",
    "    - 최상위 디렉토리 하위에 여러 서브 디렉토리는 해당 최상위 패키지의 하위 패키지가 된다. \n",
    "- 예제: Speech 패키지\n",
    "  - 각 폴더마다 \\_\\_init\\_\\_.py 파일 존재에 유의\n",
    "  - 패키지가 임포트 되면 \\_\\_init\\_\\_.py 파일에 존재하는 내용은 자동으로 실행됨"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "![inheritance](../images/package.png)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 33,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "import Speech"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "- Speech 디렉토리의 위치\n",
    "  - <code>sys.path</code>(또는 <code>PYTHONPATH</code> 환경 변수)에 열거된 폴더 중 하나에 위치해야 한다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "- <code>Speech/Recognition/HMM.py</code> 코드 내용"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 34,
   "metadata": {
    "collapsed": true
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "def train():\n",
    "    print(\"Train\")\n",
    "    pass\n",
    "\n",
    "def loadModel():\n",
    "    print(\"LoadModel\")\n",
    "    pass\n",
    "\n",
    "def saveModel():\n",
    "    print(\"SaveModel\")\n",
    "    pass"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### 3-2 \\_\\_init\\_\\_.py의 역할\n",
    "- \\_\\_init\\_\\_.py 파일이 존재해야지만 파이썬 패키지로서 인식됨"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### 3-3 <code>import</code> 하기"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import Speech"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Train\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "Speech.Recognition.HMM.train()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Train\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "import Speech.Recognition.HMM\n",
    "Speech.Recognition.HMM.train()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 37,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Train\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "from Speech.Recognition import HMM\n",
    "HMM.train()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 38,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Train\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "from Speech.Recognition.HMM import train\n",
    "train()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### 3-4 <code>import *</code> 하기"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 39,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Train\n",
      "LoadModel\n",
      "SaveModel\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "from Speech.Recognition.HMM import *\n",
    "train()\n",
    "loadModel()\n",
    "saveModel()"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<p style='text-align: right;'>참고 문헌: 파이썬(열혈강의)(개정판 VER.2), 이강성, FreeLec, 2005년 8월 29일</p>"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.6.8"
  }
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