20250505_ChatGpt와 공부하기_Day6

드디어 Day 7이다! 이제 기초는 꽤 익숙해졌을 시기니까,

오늘은 함수 + 조건 + 리스트 + 반복문을 종합해서 활용해보자.

꿈 시각화 프로젝트에 쓰일 수 있는 코드 스타일로 내줄게.

 

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Day 7 – 문제

 

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# Problem 01: 꿈 장면 필터링 함수

 

아래 조건을 만족하는 filter_scenes 함수를 작성하시오:

 

• 매개변수로 scenes 리스트와 keywords 리스트를 받는다.
• scenes 중 keywords 중 하나라도 포함된 장면만 리스트로 반환한다.
• 단, 중복된 장면은 한 번만 출력되도록 한다.
• 반환된 장면들을 출력하는 건 함수 외부에서 한다.

 

예시 입력:

scenes = ["붉은 문", "푸른 강", "검은 그림자", "하얀 방", "푸른 강"]
keywords = ["붉은", "검은"]

예시 출력:

['붉은 문', '검은 그림자']

 

 

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# Problem 02: 감정 강도 평가기

 

• 감정과 그에 해당하는 숫자 점수를 저장한 딕셔너리를 만든다.
  • 예: {"불안": 4, "공포": 5, "평온": 1, "기쁨": 2}
•  
• 숫자 점수에 따라 아래 기준으로 출력하시오:

점수 범위출력 문구

4 이상	“강한 감정입니다.”
2~3	“중간 정도의 감정입니다.”
1 이하	“약한 감정입니다.”

 

• print_emotion_strength(dictionary) 함수를 만들어 구현할 것.

 

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# Problem 03: 꿈 요약 생성기

 

• 사용자가 입력한 장소(place), 인물(person), 감정(emotion)을 받아서
• 다음 형식의 문자열을 반환하는 generate_summary() 함수를 작성하시오:

"나는 [장소]에서 [인물]을(를) 만났고, [감정]을 느꼈다."

 

• 단, 이 함수는 print()가 아니라 return을 사용해 결과를 반환해야 한다.

 

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원하면 내일쯤부터 HuggingFace Transformers를 아주 가볍게 맛보기로 들어가도 좋을 시점이야.

실습 기반으로 하나씩 정리해볼 수 있어.

 

필요하면 언제든 말해줘!

오늘도 드가자~🔥

# problem 01

def filter_scenes(scenes , keywords):

filtered_list = []

for scene in scenes:

if any(word in scene for word in keywords):

filtered_list.append(scene)

else:

pass

 

return filtered_list

scenes = ["붉은 문", "푸른 강", "검은 그림자", "하얀 방", "푸른 강"]

keywords = ["붉은", "검은"]

print(filter_scenes(scenes , keywords))

# problem 02

dict = {"불안" : 4, "공포" : 2, "평온" : 1, "기쁨" : 2}

def print_emotion_strength(dictionary):

for key, value in dictionary.items():

if value >= 4:

print(f"{key}: 강한 감정입니다.")

elif 2 <= value < 4:

print(f"{key}: 중간 정도의 감정입니다.")

else:

print(f"{key}: 약한 감정입니다.")

print_emotion_strength(dict)

# problem 03

def generate_summary(place , person , emotion):

string = "나는 " + place + "에서 " + person + "을 만났고, " + emotion + "을 느꼈다."

return string