값으로 생성기 조절하기

함수의 입력을 바꾸고 생성된 이미지를 호출한 곳으로 돌려받기

형식

기본 50분 / 확장 60분 · + 10 MIN EXTENSION

핵심

매개변수, 인자, 지역 변수, return

연결

고정 함수 → 입력으로 조절하는 생성기

• 0-5 min정의와 호출 회상

  고정 함수의 실행 순서를 추적하고 바꿀 수 없는 부분을 찾습니다.

• 5-16 min매개변수와 인자

  정의의 입력 자리와 호출의 실제 값을 도형 속성에 연결합니다.

• 16-27 min인자 전달 방식

  위치 인자와 키워드 인자를 비교하고 호출 오류를 진단합니다.

• 27-38 min지역 변수와 return

  함수 안의 결과를 밖으로 전달하고 출력·저장과 구분합니다.

• 38-47 min전체 이미지 생성기

  반복·난수·조건·Pillow 코드를 한 함수로 묶어 변주를 만듭니다.

• 47-50 min3교시 미션 연결

  세 포스터와 비교 PNG의 고정 완료 조건을 확인합니다.

0-5분 · 입력이 없는 함수는 호출할 때 결과를 조절할 수 없다

1교시의 draw_fixed_motif()는 호출할 때마다 같은 좌표와 같은 색을 사용했습니다. 함수 본문 안에 모든 값이 고정되어 있고 괄호 안에는 외부에서 값을 받을 자리가 없기 때문입니다.

from PIL import Image, ImageDraw
from IPython.display import display

image = Image.new("RGB", (600, 400), (245, 240, 228))
draw = ImageDraw.Draw(image)

def draw_fixed_circle():
    draw.ellipse(
        (80, 100, 200, 220),
        fill=(48, 112, 166),
    )

draw_fixed_circle()
draw_fixed_circle()
display(image)

호출은 두 번이지만 두 원은 같은 위치에 포개집니다. 두 번째 원을 오른쪽으로 옮기려면 본문을 복사해 좌표를 고치는 대신, 호출할 때 x와 y를 전달할 수 있어야 합니다. 이처럼 함수마다 달라질 값을 받을 수 있도록 정의한 이름을 매개변수라고 합니다.

5-16분 · 매개변수는 입력 자리이고 인자는 실제 값이다

다음 함수는 위치, 크기, 색상을 함수 밖에서 받습니다. 정의 괄호의 x, y, size, color가 매개변수입니다.

from PIL import Image, ImageDraw
from IPython.display import display

image = Image.new("RGB", (600, 400), (245, 240, 228))
draw = ImageDraw.Draw(image)

def draw_circle(x, y, size, color):
    circle_box = (x, y, x + size, y + size)
    draw.ellipse(circle_box, fill=color)

draw_circle(70, 90, 100, (48, 112, 166))
draw_circle(250, 150, 140, (230, 83, 72))
display(image)

매개변수는 함수 안에서 변수처럼 사용됩니다. 호출이 시작되면 첫 번째 인자 70이 x, 두 번째 인자 90이 y에 연결됩니다. 호출이 끝난 뒤 두 번째 호출이 시작되면 같은 매개변수 이름에 새로운 값이 연결됩니다.

16-27분 · 위치로 전달할 수도 있고 이름으로 전달할 수도 있다

기본 함수에서는 인자를 매개변수의 순서대로 전달할 수 있습니다. 이를 위치 인자라고 합니다. 값이 적을 때에는 간결하지만 숫자가 많아지면 각 숫자의 의미를 다시 정의에서 찾아야 합니다.

draw_circle(70, 90, 100, (48, 112, 166))

각 값 앞에 매개변수 이름을 적는 키워드 인자를 사용할 수도 있습니다. 코드가 길어지지만 어떤 값이 어떤 역할을 하는지 호출문 자체에서 확인할 수 있습니다.

draw_circle(
    x=70,
    y=90,
    size=100,
    color=(48, 112, 166),
)

이번 주의 create_poster()에는 다섯 입력이 있으므로 호출문에서는 키워드 인자를 사용합니다. 키워드 인자의 순서는 바꿀 수 있지만, 수업 예제에서는 함수 정의와 같은 순서를 유지해 비교하기 쉽게 만듭니다.

호출 오류는 정의와 호출의 입력 목록을 나란히 비교한다

27-38분 · return은 함수 안의 결과를 호출한 곳으로 전달한다

다음 함수는 x, y, size를 받아 Pillow 도형에 사용할 경계 상자를 계산합니다. return circle_box가 실행되면 계산된 튜플이 호출한 곳으로 전달되고 first_box에 저장됩니다.

def make_circle_box(x, y, size):
    circle_box = (x, y, x + size, y + size)
    return circle_box

first_box = make_circle_box(70, 90, 100)
print(first_box)

return, print, display, save는 목적이 다르다

return은 화면에 자동으로 설명을 출력하는 명령이 아닙니다. 함수가 만든 값을 다른 변수에 저장하거나, 다른 함수에 전달하거나, 나중에 저장할 수 있도록 호출 위치로 돌려주는 명령입니다. 함수가 return 없이 끝나면 Python은 None을 돌려줍니다.

def make_title():
    title = "CONTROLLED CHANCE"
    print(title)

returned_value = make_title()
print("돌려받은 값:", returned_value)

첫 줄은 함수 안의 print()가 표시한 문자열이고, 둘째 줄의 None은 함수가 별도의 값을 반환하지 않았다는 뜻입니다. 이미지 생성 함수에서 return image를 빠뜨리면 호출 결과 변수에도 None이 저장되어 이후 display()나 save() 작업을 이어가기 어렵습니다.

함수 안에서 만든 변수는 기본적으로 함수 안에서 사용한다

make_circle_box() 안에서 만든 circle_box는 함수가 실행되는 동안 사용하는 지역 변수입니다. 함수 밖에서는 그 이름을 직접 사용하지 않고, return으로 받은 값을 새로운 변수에 저장합니다.

def make_circle_box(x, y, size):
    circle_box = (x, y, x + size, y + size)
    return circle_box

returned_box = make_circle_box(70, 90, 100)
print(returned_box)

38-47분 · 5주차 코드를 create_poster 함수로 묶기

다음 코드는 5주차의 반복, 난수, 조건, Pillow 도형을 하나의 함수로 묶은 완전한 예제입니다. 한 번에 모든 줄을 외우지 않습니다. 함수 이름, 다섯 입력, 고정 규칙, 반복 생성, 반환 결과의 다섯 묶음으로 읽습니다.

from PIL import Image, ImageDraw
from IPython.display import display
import random

def create_poster(
    seed_number,
    shape_count,
    medium_threshold,
    large_threshold,
    palette,
):
    canvas_width = 600
    canvas_height = 600
    min_size = 20
    max_size = 80
    margin = 40

    background_color = palette[0]
    primary_color = palette[1]
    secondary_color = palette[2]
    accent_color = palette[3]
    outline_color = palette[4]
    base_palette = [primary_color, secondary_color, accent_color]

    random.seed(seed_number)
    image = Image.new(
        "RGB",
        (canvas_width, canvas_height),
        background_color,
    )
    draw = ImageDraw.Draw(image)

    for shape_number in range(shape_count):
        size = random.randint(min_size, max_size)
        x = random.randint(
            margin,
            canvas_width - margin - size,
        )
        y = random.randint(
            margin,
            canvas_height - margin - size,
        )
        base_color = random.choice(base_palette)

        if size >= large_threshold:
            draw.rectangle(
                (x, y, x + size, y + size),
                fill=accent_color,
                outline=outline_color,
                width=3,
            )
        elif size >= medium_threshold:
            draw.ellipse(
                (x, y, x + size, y + size),
                fill=base_color,
            )
        else:
            draw.ellipse(
                (x, y, x + size, y + size),
                fill=background_color,
                outline=base_color,
                width=4,
            )

    return image

calm_palette = [
    (235, 241, 250),
    (48, 112, 166),
    (92, 150, 118),
    (230, 83, 72),
    (35, 42, 55),
]

poster_a = create_poster(
    seed_number=73,
    shape_count=56,
    medium_threshold=42,
    large_threshold=64,
    palette=calm_palette,
)

display(poster_a)
poster_a.save("week06_poster_a.png")

모든 숫자를 매개변수로 만들 필요는 없습니다. 캔버스 크기와 안전 여백까지 호출마다 바꾸게 하면 비교 기준이 흐려지고 좌표 오류가 늘어날 수 있습니다. 제작자가 자주 조절할 요소만 입력으로 열고, 시스템의 정체성과 안전을 지키는 값은 함수 안에 고정합니다.

같은 함수를 다른 인자로 호출해 세 변주 만들기

다음 두 호출은 위의 함수 정의와 calm_palette를 실행한 뒤 이어서 실행합니다. 함수 본문은 수정하지 않고 호출값만 바꿉니다.

bold_palette = [
    (247, 239, 216),
    (56, 90, 124),
    (183, 94, 120),
    (229, 168, 57),
    (32, 43, 56),
]

soft_palette = [
    (241, 234, 246),
    (98, 81, 139),
    (49, 142, 136),
    (233, 130, 69),
    (48, 42, 60),
]

poster_b = create_poster(
    seed_number=91,
    shape_count=72,
    medium_threshold=38,
    large_threshold=60,
    palette=bold_palette,
)

poster_c = create_poster(
    seed_number=127,
    shape_count=48,
    medium_threshold=48,
    large_threshold=68,
    palette=soft_palette,
)

display(poster_b)
display(poster_c)
poster_b.save("week06_poster_b.png")
poster_c.save("week06_poster_c.png")

같은 입력은 같은 결과를 다시 만든다

random.seed(seed_number)가 함수 안에서 각 호출의 시작에 실행되므로, 같은 인자 조합을 다시 전달하면 같은 난수 선택 순서를 얻습니다.

poster_a_again = create_poster(
    seed_number=73,
    shape_count=56,
    medium_threshold=42,
    large_threshold=64,
    palette=calm_palette,
)

same_result = poster_a.tobytes() == poster_a_again.tobytes()
print("같은 입력의 결과가 같은가?", same_result)

tobytes()는 자동 검사에서 두 이미지의 픽셀 데이터를 비교하기 위해 사용합니다. 학생이 이 메서드를 외울 필요는 없습니다. 기억할 핵심은 같은 함수에 같은 입력을 전달하면 같은 결과를 다시 확인할 수 있다는 점입니다.

이미지 생성 함수의 대표 오류

47-50분 · 3교시 연결: 세 변주 이미지 생성기

3교시는 빈 화면에서 긴 함수를 외워 작성하는 시간이 아닙니다. 제공된 create_poster() 템플릿에서 정해진 빈칸을 완성하고, 서로 다른 입력 조합 세 개를 설계해 하나의 생성 시스템을 증명합니다.

수업 후 개별 복습

• 당일 4분: def draw_circle(x, y, size, color)에서 함수 이름과 네 매개변수를 구분해 적습니다.
• 다음 날 5분: 위치 인자 호출 하나를 키워드 인자 호출로 바꾸고 두 호출이 같은 결과를 만드는 이유를 설명합니다.
• 3교시 직전 3분: print, display, save, return의 목적을 한 줄씩 적습니다.

50-60분 · 한 함수로 세 가지 통제 실험하기

확장 시간에는 함수 본문을 수정하지 않습니다. 기준 호출 A를 복사한 뒤 한 번에 입력 하나만 바꾸어 화면 변화의 원인을 분리합니다.

짧은 무작위 실행에서는 경향과 실제 개수가 정확히 일치하지 않을 수 있습니다. 예를 들어 큰 기준을 높이면 큰 도형이 나올 수 있는 크기 구간은 줄어들지만, 특정 시드의 실제 사각형 수가 매번 같은 비율로 줄어든다고 보장되지는 않습니다.

참고 자료

• Python 공식 튜토리얼: Defining Functions함수 정의, 인자가 지역 이름에 연결되는 방식, 반환값과 None의 공식 설명
• Python 공식 튜토리얼: Keyword Arguments위치 인자와 키워드 인자의 호출 방식 및 이름 연결 규칙
• Python 언어 참조: The return statement함수 호출에서 빠져나오며 값을 호출한 곳에 전달하는 return의 공식 정의
• Python 공식 문서: random.seed같은 생성 함수에서 난수 선택을 다시 재현하기 위한 시드 설정
• Pillow 공식 문서: Image 객체함수가 반환하고 이후 표시·저장하는 Pillow 이미지 객체의 공식 참조
• Pillow 공식 문서: ImageDraw생성 함수 안에서 호출하는 사각형과 타원 그리기 메서드의 공식 설명