[TIL] 2021.09.14

오늘 한 일

• Cake 일일퀴즈
• 윤성우의 열혈 python 중급편 Story 05 Iterable 객체와 Iterator 객체 정리
• 넛지 필사 (p45 ~p58)
• TIL 시작해보기

 

간단정리

Cake 일일 퀴즈

 

직업을 묻고 답할 때

What do you do for a living? (무슨 일을 하시나요?)

What is your day job? (본업으로는 어떤 일을 하시나요?)

I'm between jobs. (저는 구직 중이에요.)

I am a full-time programmer. (저는 전업 프로그래머에요.)

Her income comes from a side hustle. (그녀의 수입은 부업에서 옵니다.)

I work in non-profit. (저는 비영리 단체에서 일하고 있어요.)

What do you do for work? (무슨 일을 하세요?)

 

 

Story 05 Iterable 객체와 Iterator 객체

[Keyword]

Iterable 객체
- 리스트, 튜플, 문자열 
- dir(object) 를 이용하여 객체 안에 __iter__ 가 있는지 확인하자.
- hasattr(object, '__iter__') 를 사용할 수도 있다.

Iterator 객체
- ir = iter(Iterable_object)
- Iterator 객체는 Iterable 하다.

스페셜메소드 : ir = iter(ds) --> ir = ds.__iter__()
- 펑션 콜 -> 내부적으로 다르게 동작!
- 이러한 함수 호출은 파이썬 인터프리터가 담당한다.

for loop 도 내부에서 동작할 때 iter() 를 사용한다.

for i in [1, 2, 3]:
print(i, end = ' ')

ir = iter([1, 2, 3])
while True:
try:
i = next(ir)
print(i, end = ' ')
except StopIteraion:
break

ir1 = iter([1, 2, 3])
ir2 = iter(ir1)
ir1 == ir2 # True

id(ir1) == id(ir2) # True

Iterator 객체를 iter 함수에 넣으면 동일한 주소값을 가진 객체를 반환한다.

 

 

넛지 필사

( ~ p45)

인간의 뇌는 '자동시스템'과 '숙고시스템'으로 동작한다.
여기서 자동시스템은 우리가 생각하지 않고 자동으로 떠오르는 것을 의미하며 (ex. 모국어, 간단한 수학문제 등)
숙고시스템은 생각을 해서 나오는 결과를 의미한다. (복잡도가 상대적으로 높은 것)

자동시스템은 직감에 가깝고 숙고시스템은 의식에 가깝다.
두 방식은 항상 대립하는 편으로 직감이 가끔 오류를 범하는 것이 그 예이다.

운동선수들은 뛰어난 자동시스템을 가지고 있으며
이는 반복된 훈련을 통해 기를 수 있다고 한다.

이러한 반복 숙달된 자동시스템을 가지게 된다면 더 편하고 더 나은 삶을 더 오랫동안 영위할 수 있다.

(p45 ~p58)
우리는 판단을 할 때 모든 것을 일일이 생각하고 분석할 수 없다.
따라서 우리는 판단을 해야할 때 '어림 감정'을 사용한다.
 - 타조 알 하나는 24인분의 브런치가 된다. 보통 크기의 방에 사람이 10명 들어가면 방의 온도가 시간당 1도씩 올라간다 등..

어림 감정 또는 경험 법칙은 매우 유용할 수 있지만 '체계적인 편견'으로 이어질 수 있다.
어림 감정과 편향들이 자동시스템과 숙고시스템 간의 상호작용에 기인한다고 하며 아래 세가지 작동원리로 동작한다고 심리학자들이 밝혔다.

기준선 설정 발견법
 - 자신이 알고 있는 수치로 모종의 기준선을 설정하여 적절하다고 생각하는 방향으로 조정하는 것
 - 현재 얼마나 행복한가? 데이트를 얼마나 자주하는가? 두 질문의 순서에 따라 상관관계가 달라진다.
  - 데이트 관련 질문이 먼저 주어지면 '데이트 관련 경험 법칙'을 사용하여 행복지수를 판단한다.
 - '기준선'은 넛지의 기능을 한다.
 - 많이 요구할수록 많이 받을 가능성이 높다. 높은 금액을 기준선으로 생각하도록 유도하고 액수를 협상하여 놀라운 거래를 성사시킨다.

입수가능성 발견법
 - 어떠한 질문에 답할 때 관련 사례가 얼마나 쉽게 떠오르냐를 토대로 확률을 추정한다.
 - 9.11 테러의 리스크는 여름의 고열보다 더 위험하다고 간주된다.
 - 살인관련 소식이 자살 소식보다 많아서 사람들은 자살보다 타살로 죽는 사람이 많다고 믿는 경향이 있다.
 - '접근성'과 '부각성'도 입수가능성에 밀접하고 중요하다
  - 지진관련 기사를 접한 사람보다 지진을 직접 겪어본 사람이 지진 발생 가능성이 높다고 믿기 쉽다.
  - 상상할 수 있는 생생한 죽음의 원인은 종종 그 확률이 실제보다 훨씬 높게 추정된다. (토네이도로 죽을 확률보다 천식 발작으로 죽을 확률이 약 20배가량 높다고 한다.)

대표성 발견법
 - '유사성 발견법' 이라고도 한다.
 - A가 범주 B 에 속할 가능성을 판단할 때 A 가 B 의 이미지나 전형과 얼마나 유사한지 자문함으로 그 답을 찾아낸다.
  - 우리는 키 2미터 흑인이 키 1미터 68센티인 유대인보다 프로 농구선수일 가능성이 높다고 생각한다.

 - 대학시절 인종차별과 사회정의 문제에 깊은 관심을 가지고 핵 반대시위에 참여한 린다의 직업은 무엇일까?
  - 은행원 vs 여성인권운동에 적극적으로 참여하는 은행원
  - 대부분의 사람들은 후자를 택한다.
  - 사실 하나의 조건보다 두 개의 조건을 충족할 확률은 더 낮기 때문에 전자일 확률이 더 높다.
  - 하지만 자동 시스템이 우리에게 후자가 더 정답일 것이라고 착각하게 만드는 논리적 오류를 범하게 된다.

 

느낀점

• 2021.08.11 부터 아침스터디를 진행중인데 TIL 로 적으려면 조금 더 공부하게 되는 느낌이다.
• 학습 -> 정리 -> 글로 남기기 스텝을 통해 한층 더 성장하기를.