Python 문자열 분할 방법: 단계별 설명

텍스트 조작은 텍스트 데이터로 쉽게 작업하고, 이해하고, 변경할 수 있도록 도와주기 때문에 Python 프로그래밍에서 중요한 기술입니다. Python에 있는 유용한 내장 도구 중 하나는 .split() 메서드 또는 문자열 분할 메서드로, 사용자는 구분 기호라고 하는 특수 문자를 사용하여 문자열 데이터 유형을 나눌 수 있습니다.

Python의 문자열 분할 방법은 지정된 구분 기호를 기반으로 문자열을 하위 문자열 목록으로 분할하는 문자열 방법입니다. 이 방법을 사용하면 특정 정보를 추출하고 추가 분석 또는 처리를 수행할 수 있습니다.

이 가이드에서는 .split() 메서드를 자세히 살펴보고 사용법에 대한 명확한 예를 제공하고 다양한 시나리오에서 다재다능함을 보여줍니다. 또한 이 방법을 사용하는 동안 발생할 수 있는 몇 가지 일반적인 사용 사례와 잠재적 위험에 대해서도 논의합니다.

따라서 노련한 Python 프로그래머이든 지식을 넓히려는 초보자이든 상관없이 Python에서 .split() 메서드를 사용하여 텍스트 조작의 세계로 뛰어들어 봅시다.

갑시다!

.split() 메서드의 기본 사항은 무엇입니까?
.split() 메서드를 어떻게 사용합니까?
.split() 메서드의 4가지 일반적인 사용 사례
.split() 메서드의 3가지 잠재적 위험과 해결 방법
.split() 메서드의 고급 기술 및 대안은 무엇입니까?
Python 문자열 split() 메서드에 대한 최종 생각

.split() 메서드의 기본 사항은 무엇입니까?

Python 문자열 분할 방법: 단계별 설명 흰색 노트북 화면에 Python 코딩 언어 기호가 있습니다. 장치, 프로그래밍, 개발 개념. 추상, 디지털, 와이어프레임, 낮은 폴리 메쉬, 벡터 블루 네온 3d 그림. 삼각형, 선, 점, 별 " data-medium-file="https://blog.enterprisedna.co/wp-content/uploads/2023/04/python_2-300x169.jpg" data-large-file="https: //blog.enterprisedna.co/wp-content/uploads/2023/04/python_2.jpg" decoding="async" loading="lazy" width="1000" height="563" src="https://블로그 .enterprisedna.co/wp-content/uploads/2023/04/python_2.jpg" alt=".split() 메서드를 사용하여 Python에서 텍스트 조작 수행" class="wp-image-208262" srcset="https: //blog.enterprisedna.co/wp-content/uploads/2023/04/python_2.jpg 1000w, https://blog.enterprisedna.

.split() 메서드는 주어진 문자열을 하위 문자열이라는 더 작은 부분으로 나누는 내장 Python 함수 입니다. 이 방법은 구분 기호로 알려진 특정 문자를 기준으로 텍스트 문자열의 단어나 값을 구분해야 할 때 유용합니다.

기본 구문은 다음과 같습니다.

Python 문자열 분할 방법: 단계별 설명

string : 분할하려는 반복 가능한 객체입니다.
separator : 구분자 매개변수는 메서드가 문자열을 분할하는 데 사용할 구분 기호입니다. .split() 메서드의 괄호 안에 인수로 추가하여 사용자 지정 구분 기호(쉼표, 마침표 또는 기타 문자)를 선택할 수 있습니다. 지정된 구분 기호가 없으면 자동으로 공백 문자를 기본 구분 기호로 사용합니다. 즉, 메서드는 공백을 찾을 때마다 문자열을 분할합니다.
maxsplit : maxsplit 매개변수는 문자열을 분할해야 하는 최대 횟수를 지정하는 정수 값입니다. 기본값은 -1이며 분할 수에 제한이 없음을 의미합니다.

문자열을 분할한 후 .split() 메서드는 하위 문자열 목록을 반환합니다. 목록의 각 항목은 구분 기호를 기준으로 분할된 원래 문자열의 별도 부분입니다. 그런 다음 코드에서 추가 처리 또는 분석을 위해 이 목록을 사용할 수 있습니다.

.split() 메서드는 테이블의 텍스트를 처리하는 영역의 데이터 과학에서 널리 사용됩니다. 다음 섹션에서는 .split() 메서드의 몇 가지 예를 살펴보겠습니다.

.split() 메서드를 어떻게 사용합니까?

Python 문자열 분할 방법: 단계별 설명 Python 고급 프로그래밍 언어. 가상 화면의 애플리케이션 및 웹 개발 개념 " data-medium-file="https://blog.enterprisedna.co/wp-content/uploads/2023/04/python_3-300x169.jpg" data-large-file="https ://blog.enterprisedna.co/wp-content/uploads/2023/04/python_3.jpg" decoding="async" loading="lazy" width="1000" height="563" src="https:// blog.enterprisedna.co/wp-content/uploads/2023/04/python_3.jpg" alt="Python에서 .split() 메서드를 사용하는 예. " class="wp-image-208265" srcset="https://blog.enterprisedna.co/wp-content/uploads/2023/04/python_3.jpg 1000w, https://blog.enterprisedna.co/wp- content/uploads/2023/04/python_3-300x169.jpg 300w, https://blog.enterprisedna.co/wp-content/uploads/2023/04/python_3-768x432.jpg 768w, https:

.split() 메서드와 실제 응용 프로그램을 더 잘 이해할 수 있도록 Python 문자열에서 이 함수를 사용하는 다양한 방법을 보여주는 몇 가지 예를 제공합니다 .

이러한 예제를 탐색하면 .split() 메서드가 다양한 구분 기호, 여러 구분 기호 및 분할 수 제한과 함께 작동하는 방식에 대한 통찰력을 얻을 수 있으므로 다양한 상황에서 텍스트 데이터를 효과적으로 조작할 수 있습니다.

1. 기본 구분 기호를 사용하여 문자열 분할

.split() 메서드는 기본 구분 기호로 공백 문자를 사용하므로 공백이 있는 모든 위치에서 문자열을 분할합니다.

text = "Welcome to the world of Python" words = text.split() print(words)

출력은 다음과 같습니다.

['Welcome', 'to', 'the', 'world', 'of', 'Python']

이 예제에서 .split() 메서드는 공백 문자를 기본 구분 기호로 사용하여 문자열을 단어 목록으로 분리했습니다. Python 인쇄 기능은 각 단어를 하위 문자열로 포함하는 목록을 출력합니다.

2. 사용자 지정 구분 기호를 사용하여 문자열 분할

이제 쉼표와 같은 사용자 지정 구분 기호를 사용하여 문자열을 분할하겠습니다.

data = "apple,banana,orange,grape" fruits = data.split(',') print(fruits)

출력은 다음과 같습니다.

['apple', 'banana', 'orange', 'grape']

여기에서 .split() 메서드는 구분 기호로 쉼표를 사용하여 문자열을 과일 이름 목록으로 분할합니다.

3. 여러 구분 기호로 문자열 분할

경우에 따라 여러 구분 기호가 있는 문자열을 분할해야 할 수도 있습니다. 다음 예에서 문자열에는 쉼표와 세미콜론이 모두 있습니다.

mixed_data = "apple,banana;orange,grape;pear" items = mixed_data.replace(';', ',').split(',') print(items)

위의 코드 스니펫 출력은 다음과 같습니다.

['apple', 'banana', 'orange', 'grape', 'pear']

이 예제에서는 먼저 .replace() 메서드를 사용하여 세미콜론을 쉼표로 바꾼 다음 .split()을 쉼표 구분 기호와 함께 사용하여 문자열을 항목 목록으로 분할했습니다.

4. 분할 수 제한

경우에 따라 .split() 메서드로 만드는 최대 분할 수를 지정해야 할 수 있습니다. 메서드에 두 번째 인수를 제공하여 이를 수행할 수 있습니다.

sentence = "This is an example of limiting the number of splits." limited_words = sentence.split(' ', 3) print(limited_words)

반환 값은 다음과 같습니다.

['This', 'is', 'an', 'example of limiting the number of splits.']

이 예제에서는 .split() 메서드가 3개의 분할만 수행하도록 제한하여 4개의 항목이 있는 목록이 생성되었습니다.

이 예제를 통해 .split() 메서드를 사용하여 Python에서 텍스트를 조작하는 방법을 더 명확하게 이해하셨기를 바랍니다.

기본 또는 사용자 지정 구분 기호 사용, 여러 구분 기호 처리, 분할 수 제한 등 다양한 시나리오에서 .split() 메서드를 적용하여 광범위한 텍스트 관련 작업을 효과적으로 처리할 수 있습니다.

.split() 메서드를 사용하여 실험하고 연습하여 텍스트 조작 기술을 향상하고 복잡한 문제를 쉽게 해결하십시오. 다음 섹션에서는 .split() 메서드에 대한 몇 가지 일반적인 사용 사례를 살펴보겠습니다.

.split() 메서드의 4가지 일반적인 사용 사례

Python 문자열 분할 방법: 단계별 설명 파이썬 프로그래밍 언어. 가상 화면에서 워크플로 추상 알고리즘 개념을 프로그래밍합니다. " data-medium-file="https://blog.enterprisedna.co/wp-content/uploads/2023/04/python_4-300x141.jpg" data-large-file="https://blog.enterprisedna.co /wp-content/uploads/2023/04/python_4.jpg" decoding="async" loading="lazy" width="1000" height="469" src="https://blog.enterprisedna.co/wp- content/uploads/2023/04/python_4.jpg" alt=".split() 메서드의 일반적인 사용 사례" class="wp-image-208266" srcset="https://blog.enterprisedna.co/wp- content/uploads/2023/04/python_4.jpg 1000w, https://blog.enterprisedna.co/wp-content/uploads/2023/04/python_4-300x141.jpg 300w, https://blog.enterprisedna.co/ wp-content/uploads/2023/04/python_4-768x360.jpg 768w, https://blog.

파이썬 프로그래밍 언어. 가상 화면에서 워크플로 추상 알고리즘 개념을 프로그래밍합니다.

이제 Python에서 .split() 메서드가 작동하는 방식을 잘 이해했으므로 이 메서드가 특히 유용할 수 있는 몇 가지 일반적인 실제 시나리오를 살펴보겠습니다.

이러한 사용 사례를 검토하면 파일 구문 분석, 로그에서 데이터 추출, 기계 학습 및 자연어 처리를 위한 텍스트 데이터 준비와 같은 다양한 작업에 .split() 메서드를 어떻게 적용할 수 있는지 확인할 수 있습니다.

1. CSV 및 TSV 파일 구문 분석

.split() 메서드의 일반적인 사용 사례 중 하나는 CSV(쉼표로 구분된 값) 또는 TSV(탭으로 구분된 값) 파일을 구문 분석하는 것입니다. 이러한 파일에는 테이블 형식의 데이터가 포함되어 있으며 각 라인은 행을 나타내고 값은 특정 구분 기호로 구분됩니다.

csv_data = "Name,Age,Location\nAlice,30,New York\nBob,25,Los Angeles" rows = csv_data.split('\n') for row in rows: values = row.split(',') print(values)

위 코드의 출력은 다음과 같습니다.

['Name', 'Age', 'Location'] ['Alice', '30', 'New York'] ['Bob', '25', 'Los Angeles']

이 예에서는 먼저 줄 바꿈 구분 기호('\n')를 사용하여 텍스트 데이터를 행으로 분할한 다음 각 행을 쉼표 구분 기호를 사용하여 개별 값으로 분할합니다.

2. 로그 파일에서 데이터 추출

로그 파일에는 종종 응용 프로그램의 성능을 디버깅하고 분석하는 데 유용한 정보가 포함되어 있습니다. .split() 메서드는 로그 항목에서 특정 정보를 추출하는 데 사용할 수 있습니다.

log_entry = "2023-04-22 12:34:56,INFO,User login successful,user123" fields = log_entry.split(',') timestamp, log_level, message, username = fields print(f"Timestamp: {timestamp}\nLog Level: {log_level}\nMessage: {message}\nUsername: {username}")

출력은 다음과 같습니다.

Timestamp: 2023-04-22 12:34:56 Log Level: INFO Message: User login successful Username: user123

이 예제에서는 .split() 메서드를 사용하여 문자열을 쉼표 구분 기호로 분할하여 로그 항목에서 타임스탬프, 로그 수준, 메시지 및 사용자 이름을 추출했습니다.

3. 기계 학습을 위한 텍스트 데이터 분석 및 전처리

기계 학습으로 작업할 때 텍스트 데이터를 전처리하고 정리해야 하는 경우가 많습니다. .split() 메서드는 텍스트를 토큰화하는 데 사용할 수 있습니다. 즉, 텍스트를 개별 단어나 토큰으로 나누는 것입니다.

text = "Natural language processing is a subfield of artificial intelligence." tokens = text.lower().split() print(tokens)

출력은 다음과 같습니다.

['natural', 'language', 'processing', 'is', 'a', 'subfield', 'of', 'artificial', 'intelligence.']

이 예제에서는 먼저 .lower() 메서드를 사용하여 텍스트를 소문자로 변환한 다음 .split() 메서드를 사용하여 텍스트를 단어로 토큰화했습니다.

4. 자연어 처리를 위한 텍스트 토큰화

감정 분석이나 텍스트 분류와 같은 자연어 처리(NLP) 작업에는 종종 텍스트 토큰화가 필요합니다. .split() 메서드를 사용하여 텍스트를 단어나 구문으로 빠르게 토큰화할 수 있습니다.

sentence = "Chatbots are becoming increasingly popular for customer support." words = sentence.split() print(words)

출력은 다음과 같습니다.

['Chatbots', 'are', 'becoming', 'increasingly', 'popular', 'for', 'customer', 'support.']

이 예제에서는 .split() 메서드를 사용하여 문장을 단어로 토큰화했습니다. 이것은 다양한 NLP 작업을 위한 텍스트 데이터를 준비하는 첫 번째 단계가 될 수 있습니다.

이러한 일반적인 사용 사례에서 알 수 있듯이 .split() 메서드는 Python에서 광범위한 텍스트 조작 작업을 처리하는 데 매우 유용한 도구입니다 . .split() 메서드를 효과적으로 적용하면 작업 흐름을 간소화하고 텍스트 데이터 작업 능력을 향상시킬 수 있습니다.

Python과 텍스트 조작 기능을 계속 탐색하면 프로젝트에서 .split() 메서드를 활용하는 더 많은 방법을 찾을 수 있습니다.

.split() 메서드의 3가지 잠재적 위험과 해결 방법

Python 문자열 분할 방법: 단계별 설명 한 남자가 구멍 위로 화살을 타고 있는데, 이는 도전을 피하는 것을 상징합니다. data-large-file="https://blog.enterprisedna.co/wp-content/uploads/2023/04/python_5.jpg" decoding="async" loading="lazy" width="1000" height="949 " src="https://blog.enterprisedna.co/wp-content/uploads/2023/04/python_5.jpg" alt=".split() 메서드와 그 솔루션의 잠재적 함정" class="wp-image -208268" srcset="https://blog.enterprisedna.co/wp-content/uploads/2023/04/python_5.jpg 1000w, https://blog.enterprisedna.co/wp-content/uploads/2023/04 /python_5-300x285.jpg 300w, https://blog.enterprisedna.co/wp-content/uploads/2023/04/python_5-768x729.jpg 768w, https://blog.enterprisedna.co/wp-content/uploads/2023/04/python_5-560x531.jpg 560w" 크기="(최대 너비: 1000px) 100vw, 1000px">

.split() 메서드는 텍스트 조작을 위한 강력한 도구이지만 이 메서드를 사용할 때 발생할 수 있는 몇 가지 잠재적 함정과 문제를 인식하는 것이 중요합니다.

이 섹션에서는 몇 가지 일반적인 문제에 대해 논의하고 이러한 함정을 피하는 데 도움이 되는 솔루션을 제공하여 프로젝트에서 .split() 메서드를 효과적으로 사용할 수 있도록 합니다.

1. 빈 문자열 및 누락된 값 처리

.split() 메서드를 사용할 때 결과 목록에 빈 문자열이나 누락된 값이 포함되는 상황이 발생할 수 있습니다. 이는 문자열의 시작 또는 끝에 연속 구분 기호 또는 구분 기호가 있을 때 발생할 수 있습니다.

data = ",apple,banana,,orange," fruits = data.split(',') print(fruits)

출력은 다음과 같습니다.

['', 'apple', 'banana', '', 'orange', '']

빈 문자열 때문에 출력이 이상적이지 않습니다. 목록에서 빈 문자열을 제거하려면 목록 이해를 사용할 수 있습니다.

fruits = [fruit for fruit in fruits if fruit != ''] print(fruits)

출력은 다음과 같습니다.

['apple', 'banana', 'orange']

2. 연속 구분자 처리

경우에 따라 연속 구분 기호가 있는 문자열이 있을 수 있으며 이를 단일 구분 기호로 처리하려고 합니다. 이를 달성하기 위해 're'(정규식 또는 정규식 ) 모듈 과 함께 .split() 메서드를 사용할 수 있습니다 .

import re text = "This is an example with multiple spaces." words = re.split(r'\s+', text) print(words)

출력은 다음과 같습니다.

['This', 'is', 'an', 'example', 'with', 'multiple', 'spaces.']

이 예에서는 하나 이상의 공백 문자와 일치하는 re.split()정규식 과 함께 함수를 사용했습니다. \s+이렇게 하면 연속 공백을 단일 구분 기호로 처리할 수 있습니다.

3. 대규모 데이터 세트 작업 시 성능 고려 사항

매우 큰 데이터 세트와 함께 .split() 메서드를 사용할 때 성능이 문제가 될 수 있습니다. 성능을 최적화하려면 생성기와 같은 보다 효율적인 데이터 구조를 사용하거나 더 작은 청크로 데이터를 처리하는 것이 좋습니다.

def read_large_file(file_path, delimiter): with open(file_path, 'r') as file: for line in file: yield line.strip().split(delimiter) file_path = "large_data.csv" delimiter = "," for row in read_large_file(file_path, delimiter): print(row)

read_large_file() 이 예제에서는 큰 CSV 파일을 한 줄씩 읽고 처리하여 메모리 사용량을 줄이고 성능을 향상시키는 생성기 함수를 사용했습니다 .

이러한 잠재적 함정을 인식하고 이를 해결하는 방법을 이해함으로써 .split() 메서드를 효과적이고 효율적으로 사용하고 Python 프로젝트에서 .split() 메서드의 다양성과 안정성을 향상시킬 수 있습니다.

항상 작업의 특정 요구 사항과 작업 중인 텍스트 데이터의 특성에 따라 접근 방식을 조정할 준비를 하십시오. 다음 섹션에서는 몇 가지 고급 기술과 대안을 살펴보겠습니다.

.split() 메서드의 고급 기술 및 대안은 무엇입니까?

Python 문자열 분할 방법: 단계별 설명 강력한 프로그래밍 언어. 블랙 매트릭스 배경에 있는 노란색 정사각형 픽셀의 Word Python입니다. 3D 일러스트 이미지 " data-medium-file="https://blog.enterprisedna.co/wp-content/uploads/2023/04/python_1-300x169.jpg" data-large-file="https://blog. enterprisedna.co/wp-content/uploads/2023/04/python_1.jpg" decoding="async" loading="lazy" width="1000" height="563" src="https://blog.enterprisedna.co /wp-content/uploads/2023/04/python_1.jpg" alt="Python의 .split() 메서드에 대한 고급 기술 및 대안. " class="wp-image-208263" srcset="https://blog.enterprisedna.co/wp-content/uploads/2023/04/python_1.jpg 1000w, https://blog.enterprisedna.co/wp- content/uploads/2023/04/python_1-300x169.jpg 300w, https://blog.enterprisedna.

특히 복잡한 알고리즘을 처리할 때 특정 문제나 요구 사항을 해결하기 위해 .split() 메서드 또는 대안을 사용하여 고급 기술이 필요한 경우가 있을 수 있습니다.

이 섹션에서는 텍스트 조작 기능을 향상시킬 수 있는 몇 가지 고급 기술과 대체 접근 방식을 살펴봅니다.

1. 보다 복잡한 텍스트 조작을 위한 정규식 사용

경우에 따라 .split() 메서드가 제공할 수 있는 것보다 더 정교한 패턴 일치 및 텍스트 조작이 필요할 수 있습니다. Python의 모듈 're'은 텍스트 데이터의 복잡한 패턴으로 작업하기 위한 강력한 기능을 제공합니다.

import re text = "This is a #hashtag and another #example of #tags in a sentence." hashtags = re.findall(r'#\w+', text) print(hashtags)

출력은 다음과 같습니다.

['#hashtag', '#example', '#tags']

이 예에서는 텍스트의 해시태그와 일치하는 re.findall()정규식 패턴과 함께 함수를 사용했습니다. #\w+패턴은 #기호와 하나 이상의 단어 문자( \w+)로 구성됩니다.

2. 문자열 연결에 .join() 메서드 사용

때로는 다른 Python 문자열 메서드를 사용하는 것이 더 나은 대안이 될 수 있습니다. 예를 들어 문자열 목록을 단일 문자열로 결합해야 하는 경우 .join() 메서드는 split 메서드를 반대로 사용하는 대신 유용한 대안이 될 수 있습니다.

words = ["Hello", "world!"] sentence = " ".join(words) print(sentence)

출력은 다음과 같습니다.

"Hello world!"

이 예제에서는 .join() 메서드를 사용하여 공백 문자를 구분 기호로 사용하여 단어 목록을 단일 문자열로 연결했습니다.

3. 고급 텍스트 조작을 위한 타사 라이브러리

추가 텍스트 조작 기능을 제공할 수 있는 Python용 타사 라이브러리가 여러 개 있습니다. 일부 인기 있는 라이브러리는 다음과 같습니다.

NLTK(Natural Language Toolkit) : NLTK 는 자연어 처리를 위한 포괄적인 라이브러리로, 토큰화, 형태소 분석 및 텍스트 분류를 포함하여 텍스트 분석을 위한 광범위한 도구를 제공합니다.
spaCy : 속도와 효율성에 중점을 둔 고급 자연어 처리를 위한 고성능 라이브러리입니다. spaCy는 여러 언어와 다양한 NLP 작업을 지원합니다.
TextBlob : TextBlob은 품사 태깅, 명사구 추출, 감정 분석 및 번역을 비롯한 일반적인 자연어 처리 작업을 위한 간단한 라이브러리입니다.
NumPy : 인기 있는 또 다른 타사 라이브러리는 NumPy 입니다 . 주로 숫자 컴퓨팅 및 Python의 배열 작업을 위해 설계되었습니다. 텍스트 조작을 위해 특별히 설계되지는 않았지만 NumPy는 텍스트 데이터 작업을 위한 일부 제한된 기능을 제공합니다.
Pandas : 마지막으로 Pandas는 데이터 조작 및 분석을 위해 설계된 Python의 타사 라이브러리입니다. 테이블 및 시계열과 같은 구조화된 데이터를 처리하고 조작하는 데 사용되는 DataFrame 및 Series의 두 가지 주요 데이터 구조를 제공합니다. 또한 특히 DataFrames 또는 Series 내에서 데이터 정리, 변환 및 분석과 관련하여 텍스트 데이터 작업을 위한 몇 가지 기능을 제공합니다.

정규 표현식, .join() 메서드 및 타사 라이브러리 사용과 같은 고급 기술 및 대체 접근 방식을 탐색하여 Python의 텍스트 조작 기능을 더욱 향상시킬 수 있습니다.

이러한 추가 도구 및 기술은 더 복잡한 텍스트 관련 문제를 해결하고 텍스트 조작 작업에서 더 많은 유연성을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.

Python에서 텍스트 데이터로 계속 작업하면서 이러한 고급 기술과 대안을 실험하여 특정 요구 사항에 가장 적합한 솔루션을 찾는 것을 고려하십시오.

Python 문자열 split() 메서드에 대한 최종 생각

우리는 프로젝트에서 .split() 메서드를 효과적으로 사용하는 데 도움이 되는 다양한 주제를 다루었습니다. 메서드 작동 방식의 기본 이해부터 실제 예제, 일반적인 사용 사례, 잠재적 함정 및 고급 기술 검토에 이르기까지 다양합니다.

Python에서 텍스트 데이터로 계속 작업할 때 .split() 메서드는 텍스트 조작에 사용할 수 있는 여러 도구 중 하나일 뿐임을 기억하십시오. 다른 기본 제공 메서드, 정규식 및 타사 라이브러리와 결합하여 가장 복잡한 텍스트 관련 문제도 처리할 수 있는 강력한 솔루션을 개발할 수 있습니다.

Python이 제공해야 하는 많은 텍스트 조작 기술을 계속 실험하고 탐색하십시오. Java 및 JavaScript와 같은 다른 객체 지향 프로그래밍 언어와 유사성을 공유한다는 것을 알 수 있습니다.

사용 가능한 도구에 대한 연습과 확실한 이해를 통해 앞으로 닥칠 모든 텍스트 조작 작업을 처리할 준비를 갖추게 될 것입니다!

자세히 알아보려면 아래 Python 자습서 재생 목록을 확인하세요.