[Python] 자료형의 기본 활용 Tip - 2October 23, 2019

single 타입을 다루었던 지난편에 이어 이번편에서는 container 타입중에서 가장 빈번하게 사용하는 4가지 : List, Tuple, Dictionary, Set 객체에 대해 간략하게 정리해보자.

List (리스트 자료형)

파이썬에서 리스트는 배열의 역할을 하면서 동시에 몇가지 확장된 기능들을 가지고 있다. 또한 리스트는 mutable하기 때문에 요소를 자유롭게 삭제하거나 추가하는 등 수정이 가능하다.

List Comprehension

List Comprehension을 활용하면 몇줄의 코드를 다음과 같이 한줄로 간결하게 대체할 수 있다.

my_list = [i for i in range(100)]

조건이 딸린 for문도 사용 가능하다.

my_list = [i for i in range(100) if i%2 == 0]

Sort()와 sorted 구분

리스트안의 요소를 정렬하고 싶을 때는 sort()와 Sorted를 사용할 수 있지만 그 사용법이 서로 조금 다르다.

먼저 Sorted 함수는 리스트를 인자로 받아서 정렬된 리스트를 반환해준다.

my_sorted_list = sorted(my_list)

반면 sort()는 리스트의 메소드로서 아무것도 반환하지 않고 그 리스트 객체 자체를 정렬된 상태로 수정한다.

my_list.sort()

따라서 정렬하기전 상태의 기존의 리스트를 보존하고 싶은 경우에는 sorted 함수를, 그럴 필요가 없는 경우에는 sort() 메소드를 사용하면 된다.

다양한 내장 함수 활용

별도의 함수를 만들지 않아도 왠만한 함수들을 내장하고 있기 때문에 필요할때마다 편하게 사용하여 생산성을 높일 수 있다.

# 리스트의 길이를 반환
len(my_list)
# 리스트 원소들의 합을 반환
sum(my_list)
# 최대값을 가진 원소를 반환
max(my_list)
# 최소값을 가진 원소를 반환
min(my_list)

슬라이싱, 음수 인덱스 활용

원하는 범위만큼 리스트를 자르고 싶을 때 유용하게 사용할 수 있는 것이 슬라이싱이다.

# 처음부터 다섯번째 원소까지 잘라서 반환
my_sliced_list = my_list[:6]

음수 인덱스를 활용하면 가장 마지막 인덱스의 원소를 참조하거나 리스트의 뒷부분을 잘라낼 때 요긴하게 써먹을 수 있다.

# 리스트의 가장 마지막 인덱스 원소 참조
tail_element = my_list[-1]

# 끝에서 다섯번째 원소까지 잘라서 반환
my_tail_list = my_list[-5:]

map, reduce 및 filter 함수 활용

람다 함수와 함께 map, reduce 및 filter와 같은 함수를 결합하여 사용하면 리스트를 좀 더 효율적으로 댜룰 수 있다. 람다 함수를 활용하는 법에 대해서는 나중에 더 자세히 따로 다뤄보도록 하자.

Tuple (튜플 자료형)

사실 튜플 자료형은 리스트와 그 사용 유형이 꽤 겹치기 때문에 사용빈도가 그렇게 높지는 않은 편이다.

그렇지만 튜플 자료형만이 가지는 몇가지 장점들이 있기 때문에 적재적소에 잘 활용한다면 리스트만 사용할 때보다 훨씬 더 간결한 코드를 작성할 수 있다.

초기 상태 표현시 사용

초반에서 변수 초기화할 때 다음과 같이 표현이 가능하기 댸문에 코드가 길어지는 것을 방지한다.

a, b, c, d = 1, 2, 3, 4

Map을 함께 사용한 입력 받기

map 함수를 함께 사용하면 한 줄에 주어지는 입력을 편리하게 변수에 저장할 수 있다.

a, b, c = map(int, input(),split(' '))

객체의 값을 동시에 바꾸는 것이 가능

C/C++ 에서는 두개의 변수 값을 서로 맞바꾸는 일을 하기 위해서는 별도의 swap 함수를 만들어서 사용해야 했지만 튜플 자료형을 활용하면 그냥 위치만 바꿔서 그대로 써주면 된다(?) 매우 직관적이고 간단하다.

a = 3
b = 5

# Swap
a, b = b, a

Dictionary (딕셔너리 자료형)

딕셔너리 자료형은 자바의 map 자료형에 대응되며 단어 뜻 그대로 key를 가지고 value를 찾아내는 사전같은 의미를 지닌다.

keys() 와 values()

딕셔너리가 가지고 있는 key와 value들을 따로 빼서 관리하는 것이 가능하다.

my_dict = {1 : 2, 2 : 3, '4' : 'abc'}

# 딕셔너리의 현재 모든 key들을 반환
my_dict.keys()
# 딕셔너리의 현재 모든 value들을 반환
my_dict.values()

나중에 정렬을 해야 하는 경우 key값이나 value값에 따라 정렬하는것도 가능하다.

단어 등장 횟수 세기

문자열을 key, 즉 인덱스로 활용할 수 있기 때문에 이런 특성을 이용하여 텍스트에서 등장하는 단어 빈도수를 셀 때 유용하게 쓰일 수 있다.

...
if word not in my_dict.keys():
    my_dict[word] = 1
else:
    my_dict[word] += 1
...

Set (셋 자료형)

말 그대로 집합의 의미를 가지는 자료형.

집합의 특성을 이용하므로 중복이 허용되지 않는 자료형을 만들고자 하거나 교집합 연산이 필요한 케이스에서 요긴하게 쓰일 수 있다.

중복 체크

중복된 원소를 가지고 있는 리스트를 set 자료형으로 변환하게 되면 모든 중복 원소를 체크하여 단 한번만 원소가 등장할 수 있게 만들어준다.

my_set = set([1,2,3,2,3,5,4,3,2,2,1,4,5])
print(st)
# {1,2,3,4,5}

이런 특성을 이용하여 리스트의 원소 중복체크를 하는 함수를 간단하게 만들어볼 수 있다.

# 리스트에 원소가 중복되어 등장하는 경우 True를 반환한다.
def has_duplicates(lst):
    return len(lst) != len(set(lst))

합집합, 여집합, 차집합 등의 집합 연산

s1 = set([1, 2, 3, 4, 5, 6])
s2 = set([4, 5, 6, 7, 8, 9])

# 교집합 구하기 => {4, 5, 6}
print(s1 & s2)
print(s1.intersection(s2))

# 합집합 구하기 => {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}
print(s1 | s2)
print(s1.union(s2))

# 차집합 구하기 => {1, 2, 3}
print(s1 - s1)
print(s1.difference(s2))

위와 같은 연산들은 시간복잡도가 크기 때문에 주의하여 사용해야 한다.

References

• https://wikidocs.net/16
• https://wikidocs.net/1015