데이터 구조: string, list, set, dict

1. 데이터 구조 (Data structures)

데이터를 편리하게 접근하고, 변경하기 위해 데이터를 저장/조작하는 법

• 시퀀스: 문자열(string), 리스트(list)
• 비 시퀀스: 세트(set), 딕셔너리(dictionary)
• iterable: string, tuple, list, set, dictionary

데이터 구조들은 다양한 메서드들을 가지고 있다.

 

2. 문자열

immutable(→ 조작 시, 새로운 객체를 반환), ordered (→ sequence)(인덱스로 접근 가능), iterable(순회 가능)

(1) slicing

문자열[start : stop : step]

• step은 생략 가능 (default = 1)
• start는 포함, stop 은 미포함
  • start 생략시 0, stop 생략시 끝까지
• 거꾸로는 음수 인덱스로 접근 가능
• 슬라이싱 된 객체는 새로운 객체 — immutable 하므로

s = 'abcde12345'
s[::] = 'abcde12345'	# s[0:len(s):1] 과 같음

(2) .find(x)

$x$의 첫 번째 위치를 반환. 없으면, -1을 반환함

(3) .index(x)

$x$의 첫 번째 위치를 반환. 없으면, 오류 발생

(4) .replace(old, new[, count])

old 글자를 new 글자로 바꿔서 반환. (글자 길이는 문자 하나 이상도 가능함)

• 선택적 인자인 count를 지정하면 앞에서부터 해당 개수만큼만 바꿈. (지정하지 않으면, 모든 old 글자에 대해서)
• *참고: 선택적 인자에 대한 표기는 배커스-나우르 표기법을 따름
• 변화된 문자열은 리턴값! 고로 사용하려면 변수에 담아서 써야 한다.
• 문자열에 old글자가 존재하지 않더라도 에러가 나지 않았다.

(5) .strip([chars])

양쪽 제거: strip / 왼쪽 제거: lstrip / 오른쪽 제거: rstrip

지정한 문자가 제거된 문자열을 반환.

• 선택적 인자인 chars: 제거할 문자 집합을 지정하는 문자열.
  • 지정하지 않거나 None이면, (개행을 포함한) 공백을 제거.

>>> 'www.example.com'.strip('cmowz')
'example'

(6) .split(sep=None)

문자열을 구분자를 기준으로 나누어 리스트로 반환.

• 구분자를 지정하지 않고 .split()으로 쓰면 공백을 기준으로 구분함.
• .split('_') 처럼 구분자를 지정해줄 수 있음.

(7) .join(iterable)

iterable 요소들을 구분자로 합쳐 문자열을 반환. (즉, 요소들이 문자열이어야 함)
(리스트를 문자열로 만들 때 자주 씀)

요소들 사이사이에 구분자를 넣음.

• 주의: 문자열이 괄호 안에 들어감. 구분자를 . 앞에 적음.

>>> '_'.join(['3', '5'])
'3_5'

(8) 기타

• .capitalize(): 앞글자를 대문자로
• .title(): ' 또는 공백 이후를 대문자로 (기본적으로 각 단어의 첫 글자를 대문자로 변경)
• .upper(): 모두 대문자로
• .lower(): 모두 소문자로
• .swapcase(): 대문자는 소문자로, 소문자는 대문자로 변경

(9) 문자열 관련 검증 메소드

boolean 값 (True, False)을 반환함

• .isalpha(): 알파벳 문자 여부 (한글 포함)
• .isupper(): 대문자 여부
• .islower(): 소문자 여부
• .istitle(): 타이틀 형식 여부
• .isdecimal() - .isdigit() - .isnumeric(): 특수기호에 대해 판단할 때. (오른쪽으로 갈수록 범위가 큼, 왼쪽으로 갈수록 더욱 엄격함.)

 

2. 리스트

mutable(→ 조작 시, 원본 데이터를 변경), ordered (→ sequence)(인덱스로 접근 가능), iterable(순회 가능)

(1) .append(x)

x 의 값을 리스트의 끝에 추가함.

(2) .extend(iterable)

iterable 의 요소(항목)들을 리스트에 추가함.

• 연산자 '+='와 같게 동작한다.
• 주의: 바로 값이 들어가는 게 아니라, iterable 객체를 이루는 요소들을 분해해서 추가한다.

  >>> chocolate = ['ghana', 'hersheys', 'reeses']
  >>> chocolate.extend(['cadburys'])
  ['ghana', 'hersheys', 'reeses', 'cadburys']
  # 리스트의 항목인 'cadburys'가 추가됨
  
  >>> chocolate = ['ghana', 'hersheys', 'reeses']
  >>> chocolate.extend('cadburys')
  >>> chocolate = ['ghana', 'hersheys', 'reeses',
                   'c', 'a', 'd', 'b', 'u', 'r', 'y', 's']
  # 'cadburys'의 각 항목인 각 문자가 추가됨

(3) insert(i, x)

인덱스 i 에 값 x를 추가함.

i 값이 리스트 길이보다 큰 경우 (많이 커도), 맨 뒤에 추가됨 - 에러 발생 X

(4) .remove(x)

값이 x인 첫 번째 항목을 삭제. (전체 항목이 아님에 주의!)

없는 경우, ValueError 발생.

(5) .pop(i)

인덱스를 받아, 인덱스 i 위치의 값을 삭제하고 + 해당 항목을 반환함 (즉, 반환값을 변수에 할당하여 사용할 수 있음)

i 값이 주어지지 않고 .pop()로 쓰이면, 마지막 항목을 삭제하고 반환함.

(6) .clear()

리스트의 모든 항목을 삭제함. (리스트 자체를 삭제하는 것은 아님)

(7) .index(x)

첫 번째 x 값을 찾아 index 값을 반환.

없는 경우, ValueError 발생.

(8) .count(x)

x값의 개수를 반환.

(9) .sort()

원본 리스트를 정렬함. 반환값은 None.

👁‍🗨 참고: sorted 함수 

1) .sort()는 리스트의 메서드, sorted는 내장함수

2) .sort()는 원본 리스트를 정렬함 (리스트는 mutable 객체이므로) : None을 반환

반면에, sorted는 iterable 객체의 정렬된 복사본 을 반환함: 새로운 객체를 반환

(10) .reverse()

원본 리스트를 뒤집음 (정렬 X). 반환값은 None, 즉 복사본을 생성하지 않음.

(11) 리스트의 복사

리스트의 복사는 같은 주소를 참조하게 된다. 즉, 복사본이나 원본 중 하나라도 변경하면 모든 객체에 변화가 일어난다. 이는 mutable 객체의 특징이다. (immutable한 객체는 변경할 수 없으므로 복사본이 서로 다른 객체를 참조하고, 변화도 각자의 객체에만 반영됨.)

그렇다면, 다른 주소를 참조하게 하려면?

• slice를 사용하여 연산된 결과를 복사한다. (모양만 같고, 주소는 다르게)
• list()로 복사한다.
• 주의: 이중 리스트일 때, 내부 리스트는 여전히 같은 객체를 참조하고 있다.

참고: 깊은 복사(deep copy) 방법
→ 2차원 리스트 복사 시, 딥카피 쓰기

  import copy
  a = [1, 2, ['alice']]
  b = copy.deepcopy(a)

(12) List comprehension

[<expression> for <변수> in <iterable> if <조건식>]

• 리스트를 생성하는 방법 중 하나: [ ] 기호로 둘러쌈
• 한 줄로 씀
• 반복문이 여러 개면, 먼저 나오는 큰 범위의 for문을 먼저 작성하고, 뒤이어 다른 반복문도 작성함

  # 기존
  odd_num = []
  for i in range(1, 5):
      if i % 2:
          odd_num.append(i)
          
  # list comprehension
  [x for x in range(1, 5) if x % 2]

(13) map(function, iterable)

iterable의 각 항목에 function을 적용하고, 결과를 map object로 반환.

• map object는 리스트 형변환을 통해 결과를 직접 확인할 수 있다.
• 사용자가 직접 만든 함수도 적용할 수 있는, 확장성이 높은 함수이다.

  >>> a, b = map(int, input().split())	# 입력값: 3 5
  3 5					# 각각 정수 형태가 됨

(14) filter(function, iterable)

iterable 의 각 항목 중, function을 통과했을 때 True인 것들만 filter object로 반환.

filter를 거친 결과가 아니라, iterable의 요소를 반환한다는 점!!

(공식문서: function이 참을 돌려주는 iterable 의 요소들로 이터레이터를 구축합니다.)

• filter object도 리스트 형변환을 통해 결과를 직접 확인할 수 있다.

>>> def odd(n):
        return n % 2
>>> data = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> result = filter(odd, data)
>>> print(list(result))
[1, 3, 5]

(15) .zip(*iterables)

복수의 iterable을 모아서 튜플을 원소로 하는 zip object를 반환.

• 각각의 요소를 순서가 맞는 것끼리 모아 튜플로 만든다.
• zip object도 리스트 형변환을 통해 결과를 직접 확인할 수 있다.

>>> meal = ['breakfast', 'lunch', 'dinner']
>>> food = ['toast', 'rice', 'waffles']
>>> perfect_pair = zip(meal, food)
>>> print(list(perfect_pair))
[('breakfast', 'toast'), ('lunch', 'rice'), ('dinner', 'waffles')]

 

3. 세트

mutable(→ 조작 시, 원본 데이터를 변경), unordered(인덱스로 접근 X), iterable(순회 가능), 중복 없음

(1) .add(elem)

세트에 값을 추가

• 세트는 순서가 없다는 점!

(2) .update(*others)

여러 값을 추가

• 주의: iterable 객체의 각 항목을 대입한다! (즉, 일반 문자열을 넣으면 각 문자를 추가한다.)
• 참고: 파이썬 튜터 보기 👁‍🗨

(3) .remove(elem)

세트에서 값 삭제. 없으면, KeyError 발생.

(4) .discard(elem)

세트에서 값 삭제. 없어도, 에러 발생하지 않음.

(5) .pop()

임의의 원소를 제거하고 + 반환함

• 인자를 받지 않음 (unordered!)
• 세트가 비어 있는 경우, KeyError 발생

 

4. 딕셔너리

mutable(→ 조작 시, 원본 데이터를 변경), unordered(인덱스로 접근 X), iterable(순회 가능), Key-Value 쌍으로 이루어짐

(1) .get(key[, default])

key에 대응하는 value를 가져옴 (dict[key]와 같음)

key가 없어도 에러가 발생하지 않음 - default 값을 돌려줌 (기본: None)

(2) pop(key[, default])

key가 딕셔너리에 있으면 제거하고 + 해당 값 반환

key가 없으면 default를 반환. default 값도 없으면 KeyError.

(3) .update()

값을 제공하는 key, value로 갱신 (기존에 존재하는 key는 덮어씀)

mydict.update(apple="A+")

mydict.update({1: '첫번째'}) # 식별자 규칙 따르지 않는 key는 이렇게 update 가능

(4) 딕셔너리 순회

딕셔너리는 기본적으로 key를 순회한다.

• 추가 메서드를 활용하여 순회할 수 있다:
  • .keys(): Key들
  • .values(): Value들
  • .items(): (Key, Value) 튜플로 구성된 결과

(모두 리스트로 형변환하여 활용할 수 있다.)

    >>> dessert = {'chocolate': 60, 'waffles': 80, 'coffee': 70}
    >>> print(dessert.keys())
    dict_keys(['chocolate', 'waffles', 'coffee'])
    >>> print(dessert.values())
    dict_values([60, 80, 70])
    >>> print(dessert.items())
    dict_items([('chocolate', 60), ('waffles', 80), ('coffee', 70)])
    
    # .items() 활용
    >>> for key, value i dessert.items():
            print(key, value)
    chocolate 60
    waffles 80
    coffee 70

(5) Dictionary comprehension

{key: value for <변수> in <iterable> if <조건식>}

조건식이 if-else 구조라면, 뒤가 아닌 앞에 붙게 된다.