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모음 자료형

5. 모음 자료형#

기초 자료형에서 단일값 객체의 자료형인 스칼라 자료형을 살펴보았다. 여기서는 여러 개의 값으로 이루어진 객체의 자료형을 살펴본다.

여러 개의 값을 항목으로 갖는 객체는 항목들을 다루는 방식에 따라 구분되며, 그런 객체의 자료형을 통틀어 모음 자료형collection이라 한다. 파이썬이 기본으로 제공하는 모음 자료형은 다음과 같다.

  • 튜플(tuple)

  • 리스트(list)

  • 사전(dict)

  • 집합(set)

이 중에 튜플과 리스트는 항목의 순서가 중요하다는 의미에서 순차 자료형sequence이라 불리기도 한다.

문자열과 모음 자료형

문자열(str)도 모음 자료형처럼 취급한다. 실제로 앞으로 살펴볼 인덱스, 인덱싱, 슬라이싱 등 순차 자료형과 관련된 기능을 문자열 또한 지원하기에 문자열을 순차 자료형으로 간주하기도 한다.

5.1. 튜플#

튜플(tuple)은 여러 개의 값을 항목으로 가지며 소괄호로 감싼다.

tup = (4, 5, 6)
tup

(4, 5, 6)

굳이 소괄호를 사용하지 않아도 되지만 권장되지 않는다.

tup = 4, 5, 6
tup

(4, 5, 6)

하나의 항목을 괄호를 감싼다 해도 튜플로 간주되지 않음에 주의한다.

singleton1 = (3)
singleton1

3

singleton2 = ("abc")
type(singleton2)

str

한 개의 항목으로 이루어진 튜플을 생성하려면 쉼표를 추가해야 한다.

tup3 = ("abc",)
tup3

('abc',)

type(tup3)

tuple

하지만 하나의 항목을 갖는 튜플은 굳이 사용할 이유가 별로 없다. 이유는 튜플은 불변 자료형이기에 항목을 추가해서 튜플을 수정하는 일이 허영되지 않기 때문이다.

tuple() 형 변환 함수

tuple() 함수는 다른 모음 자료형을 튜플로 변환한다.

tuple([4, 0, 2])

(4, 0, 2)

tup= tuple('string')
tup

('s', 't', 'r', 'i', 'n', 'g')

중첩 튜플

튜플의 항목은 임의의 파이썬 객체가 사용될 수 있다. 즉, 튜플의 항목으로 튜플이 사용될 수 있다.

nested_tup = (4, 5, 6), (7, 8)
nested_tup

((4, 5, 6), (7, 8))

물론 항목으로 문자열, 리스트, 사전 등 임의의 값이 사용될 수 있다.

nested_tup2 = (3, (4, 5, 6), [1, 2], "파이썬")
nested_tup2

(3, (4, 5, 6), [1, 2], '파이썬')

인덱스와 인덱싱

튜플 맨 왼편에 위치한 항목부터 차례대로 0, 1, 2, … 로 시작하는 인덱스index를 갖는다. 인덱스를 이용하여 해당 위치의 항목을 확인할 수 있으며, 이를 인덱싱indexing이라 한다.

예를 들어 tup 변수가 가리키는 튜플의 첫째 항목은 s라는 사실을 아래와 같이 인덱싱으로 확인할 수 있다.

tup[0]

's'

인덱스가 0부터 시작하기에 예를 들어 전체 항목의 수가 3이면 마지막 항목의 인덱스는 2이다.

tup = ('foo', [1, 2], True)
tup[2]

True

튜플은 불변 자료형이기에 위 튜플의 마지막 항목을 인덱싱을 이용하여 False로 대체하고자 시도하면 오류가 발생한다.

In [3]: tup[2] = False
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
Input In [3], in <cell line: 1>()
----> 1 tup[2] = False

TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

튜플이 변경이 불가능한 자료형이라고 해서 튜플의 모든 항목이 모두 변경이 불가능학 객체이어야 하는 것은 아니다. 예를 들어 tup의 둘째 항목은 리스트 [1, 2] 인데, 리스트는 변경이 가능한(mutable) 자료형이다. 따라서 아래와 같이 둘째 항목 자체는 변경이 가능하다.

tup[1].append(3)

tup

('foo', [1, 2, 3], True)

이런 성질이 가능한 이유는 다음과 같으며, 아래 그림과 함께 설명을 보다 잘 이해할 수 있다.

tup은 ('foo', [1, 2], True)를 참조한다. 그리고 둘째 항목인 [1, 2] 또한 참조 형태로 다른 메모리에 저장된다. 즉 tup의 둘째 항목은 [1, 2]가 저장된 위치의 주소이다. 그런데 [1, 2]가 변경되어도 주소 자체는 변하지 않는다. 따라서 tup 입장에서는 변한 게 하나도 없게 된다. 참고로, 리스트의 주소는 첫째 항목이 저장된 위치의 주소를 사용한다.

<변경 전>

<변경 후>

튜플 이어붙이기: + 연산자

두 개의 튜플을 이어붙인다.

(4, None, 'foo') + (6, 0)

(4, None, 'foo', 6, 0)

튜플 여러 개를 이어붙일 수도 있다.

(4, None, 'foo') + (6, 0) + ('bar',)

(4, None, 'foo', 6, 0, 'bar')

튜플 복제 후 이어붙이기: * 연산자

지정된 정수만큼 튜플을 복사해서 이어붙인다.

('foo', 'bar') * 4

('foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar')

튜플 해체

튜플 항목 각각에 대해 변수를 지정하고자 할 때 튜플을 해체하는 기법을 사용한다. 단, 사용되는 변수의 수는 항목의 수와 일치해야 한다. 예를 들어, 세 개의 항목을 갖는 항목을 해체하려면 세 개의 변수가 필요하다.

tup = (4, 5, 6)
a, b, c = tup

변수 b와 c는 각각 둘째, 셋재 항목을 가리킨다.

b + c

11

굳이 이름을 주지 않아도 되는 항목이 있다면 변수 대신에 밑줄(underscore) 기호 _를 사용한다. 예를 들어 변수 a가 필요없다면 아래와 같이 튜플 해체를 해도 된다.

tup = (4, 5, 6)
_, b, c = tup

b + c

11

하지만 밑줄을 빼면 오류가 발생한다.

In [1]: tup = (4, 5, 6)

In [2]: b, c = tup
---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
Input In [2], in <cell line: 1>()
----> 1 b, c = tup

ValueError: too many values to unpack (expected 2)

반면에 앞에 몇 개만 이름을 지정하고 나머지는 하나의 리스트로 묶을 수 있다. 이를 위해 별표 기호(asterisk) *를 하나의 변수이름과 함께 사용한다.

values = (1, 2, 3, 4, 5)
a, b, *rest = values

a

1

b

2

rest

[3, 4, 5]

나머지 항목들을 무시하고 싶다면 별표와 밑줄을 함께 사용한다.

a, b, *_ = values

print(a, b, sep=', ')

1, 2

중첩 튜플을 풀어헤칠 때는 중첩 모양을 본딸 수도 있다. 예를 들어, 아래와 같이 하면 c는 셋째 항목의 첫째 항목을 가리킨다.

tup = (4, 5, (6, 7))
a, b, (c, d) = tup
c

6

하지만 아래와 같이 하면 c는 튜플의 셋째 항목을 가리킨다.

tup = (4, 5, (6, 7))
a, b, c = tup
c

(6, 7)

튜플 해체를 이용하면, 여러 변수가 가리키는 값을 쉽게 바꿀 수 있다. 예를 들어, 변수 a, b가 각각 1과 2를 가리키도록 하자.

a, b = 1, 2

print(f"a={a}, b={b}")

a=1, b=2

이제 아래와 같이 하면 a, b가 가리키는 값을 서로 바꾸게 된다.

b, a = a, b

print(f"a={a}, b={b}")

a=2, b=1

튜플 해체는 for 반복문에서 유용하게 사용된다. 즉, 리스트의 항목이 일정한 크기의 튜플일 때 각각의 항목에 변수를 지정하여 활용한다.

seq = [(1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 9)]

for a, b, c in seq:
    print('a={0}, b={1}, c={2}'.format(a, b, c))

a=1, b=2, c=3
a=4, b=5, c=6
a=7, b=8, c=9

튜플 메서드

튜플은 변경이 불가능한 자료형이기에 제고되는 튜플 메서드가 많지 않으며, 특정 값이 항목으로 몇 번 사용되었가를 세어주는 count() 메서드와 특정 항목의 인덱스를 찾아주는 index() 메서드가 주로 사용된다.

예를 들어, 아래 리스트에서 숫자 2는 4번 사용되었다.

a = (1, 2, 2, 2, 3, 4, 2)
a.count(2)

4

반면에 2가 가장 먼저 사용된 위치의 인덱스는 1이다.

a = (1, 2, 2, 2, 3, 4, 2)
a.index(2)

1

5.2. 리스트#

리스트 사용법은 튜플과 유사하다.

a_list = [2, 3, 7, None]

list() 함수는 튜플, 문자열 등의 모음 자료형을 리스트로 변환한다.

tup = ('foo', 'bar', 'baz')
b_list = list(tup)

b_list

['foo', 'bar', 'baz']

리스트 항목 변경, 추가, 삭제

튜플과는 달리 리스트에 항목을 추가하거나, 특정 항목을 다른 항목으로 변경할 수 있으며, 리스트를 다루는 많은 메서드를 지원한다.

b_list[1] = 'peekaboo'
b_list

['foo', 'peekaboo', 'baz']

append() 메서드는 새로운 항목을 가장 오른편에 추가한다.

b_list.append('dwarf')
b_list

['foo', 'peekaboo', 'baz', 'dwarf']

insert() 메서드는 지정된 인덱스 위치에 새로운 항목을 추가한다.

b_list.insert(1, 'red')
b_list

['foo', 'red', 'peekaboo', 'baz', 'dwarf']

pop() 메서드는 지정된 인덱스 위치의 항목을 삭제한다. 그런데 단순히 삭제만 하는 것이 아니라 삭제되는 값을 반환한다.

b_list.pop(2)

'peekaboo'

b_list

['foo', 'red', 'baz', 'dwarf']

인자를 지정하지 않으면 마지막 항목을 삭제한다.

b_list.pop()

'dwarf'

b_list

['foo', 'red', 'baz']

remove() 메서드는 지정된 항목을 삭제한다. 지정된 항목이 여러 번 사용되었을 경우 가장 작은 인덱스의 값을 삭제한다.

# 먼저 `foo`를 추가하여 중복 사용되게 만든다.
b_list.insert(1, 'foo')

b_list.remove('foo')
b_list

['foo', 'red', 'baz']

in() 연산자는 특정 항목이 리스트에 포함되어 있는지 여부를 판단해준다.

'baz' in b_list

True

'dwarf' in b_list

False

'dwarf' not in b_list

True

리스트 이어붙이기; + 연산자

두 개의 리스트를 이어붙여서 새로운 리스틀 생성한다.

[4, None, 'foo'] + [7, 8, (2, 3)]

[4, None, 'foo', 7, 8, (2, 3)]

extend() 메서드

주어진 리스트에 다른 지정된 리스트를 이어붙이는 방식으로 항목을 추가한다. 원래의 리스트를 수정하는 메서드이고, 따라서 반환값이 None임에 주의해야 한다. 항상 새로운 리스트를 생성하는 + 연산자보다 좀 더 빠르게 작동하며, 따라서 매우 긴 리스트를 이어붙일 때 기본적으로 선호된다.

x = [4, None, 'foo']
x.extend([7, 8, (2, 3)])

x

[4, None, 'foo', 7, 8, (2, 3)]

sort() 메서드

sort() 메서드는 항목을 크기 순으로 정렬한다. sort() 메서드의 반환값은 None이다. 즉, 주어진 리스트의 항목을 크기 순으로 정렬하여 변경하지만 함수 자체의 반환값은 없다.

a = [7, 2, 5, 1, 3]
a.sort()

a

[1, 2, 3, 5, 7]

정렬할 때 사용되는 크기의 기준을 지정할 수 있다. 예를 들어, 문자열들을 기본값인 사전식 순서가 아니라 문자열들의 길이 기준으로 정렬하려면 항목의 크기를 계산하는 함수를 인자로 갖는 key 키워드의 인자를 len() 함수의 이름인 len으로 지정하면 된다.

b = ['saw', 'small', 'He', 'foxes', 'six']
b.sort(key=len)
b

['He', 'saw', 'six', 'small', 'foxes']

참고로 key 키워드 인자를 지정하지 않은 알파벳 순서를 기준으로 삼는 사전식 순서로 정렬된다. 사전식 준서에서 영어 알파벳 대문자가 소문자보다 작은 것으로 간주된다.

b.sort()
b

['He', 'foxes', 'saw', 'six', 'small']

리스트 슬라이싱

슬라이싱 용법은 문자열, 튜플 등의 경우와 동일하다. 아래 코드는 1번부터 4번 인덱스의 값으로 이루어진 리스트를 생성한다.

seq = [7, 2, 3, 7, 5, 6, 0, 1]
sub_seq = seq[1:5]

sub_seq

[2, 3, 7, 5]

위 그림에서 볼 수 있듯이 슬라이싱은 기존에 주어진 리스트를 수정하지 않으면서 구간 정보를 활용하여 새로운 리스트를 생성한다.

seq

[7, 2, 3, 7, 5, 6, 0, 1]

슬라이싱 기능을 이용하여 특정 위치부터 시작하는 구간에 여러 개의 항목을 추가할 수도 있다. 아래 코드는 3번, 4번 인덱스 위치의 값 대신에 4개의 원소를 추가 입력하는 것이다. 기존에 5번 이상의 인덱스에 위치한 값들은 더 추가되는 값들의 수 만큰 오른편으로 밀림에 주의한다.

seq[3:5] = [6, 3, 8, 4]
seq

[7, 2, 3, 6, 3, 8, 4, 6, 0, 1]

<변경 전>

<변경 후>

슬라이싱 구간의 시작과 끝을 지정하는 값을 필요에 따라 선택적으로 생략할 수도 있다. 생략된 값은 각각 리스트의 처음과 끝을 가리키는 값으로 처리된다. 아래 코드는 0번 인덱스부터 4번 인덱스까지의 구간을 대상으로 한다.

seq[:5]

[7, 2, 3, 6, 3]

아래 코드는 3번 인덱스부터 리스트 오른편 끝가지를 대상으로 한다.

seq[3:]

[6, 3, 8, 4, 6, 0, 1]

음수 인덱스는 리스트 오른편 부터 -1, -2, -3, 등으로 왼편으로 이동하면서 지정된다. 아래 코드는 끝에서 4번째부터 마지막까지 구간을 대상으로 한다.

seq[-4:]

[4, 6, 0, 1]

아래 코드는 끝에서 6번째부터 끝에서 두번째 이전, 즉, 끝에서 세번째까지 슬라이싱한다.

seq[-6:-2]

[3, 8, 4, 6]

구간의 처음과 끝이 모두 생략되면 리스트 전체를 대상으로 한다. 아래 코드는 리스트 전체를 대상으로 하지만 2 스텝씩 건너 뛰며 항목을 슬라이싱한다. 즉, 0, 2, 4, … 등의 인덱스를 대상으로 한다.

seq[::2]

[7, 3, 3, 4, 0]

음수의 스텝이 사용되면 역순으로 슬라이싱된다. 아래 코드는 리스트의 오른편 끝에서 왼편으로 역순으로 슬라이싱한다. 즉, 기존의 리스트의 항목을 뒤집어서 새로운 리스트를 생성한다.

seq[::-1]

[1, 0, 6, 4, 8, 3, 6, 3, 2, 7]

리스트의 마지막 항목의 인덱스는 아래 두 가지 방식으로 표현한다.

  • 방법 1: 리스트의 길이에서 1을 뺀 값

  • 방법 2: -1

따라서 위 코드는 아래 코드와 동일하다.

seq[-1::-1]

[1, 0, 6, 4, 8, 3, 6, 3, 2, 7]

아래 코드도 같다. 이유는 리스트의 길이가 10이기 때문이다.

seq[9::-1]

[1, 0, 6, 4, 8, 3, 6, 3, 2, 7]

5.3. range() 함수#

규칙성을 가진 정수들의 모음을 반환한다. 반환된 값은 이터러블 객체이며, 리스트와 유사하게 작동한다. 예를 들어, 0부터 9까지의 정수들로 이루어진 range 객체는 다음과 같이 생성한다.

range(10)

range(0, 10)

이터러블 객체

이터러블 객체에 대한 자세한 설명은 이터러블, 이터레이터, 제너레이터를 참고하라.

range(10)은 range(0, 10)과 동일하다. 이때 첫째 인자 0은 구간의 시작을, 둘째 인자는 10은 구간의 끝보다 하나 큰 값을 가리킨다. 반환된 값의 자료형은 range 이다.

type(range(10))

range

range(0, 10) 안에 포함된 항목을 for 반복문을 이용하여 확인할 수 있다.

for item in range(0, 10):
    print(item)

0
1
2
3
4
5
6
7
8
9

리스트로 형변환을 하면 보다 명확하게 확인된다.

list(range(10))

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

슬라이싱에서 처럼 스텝을 사용할 수 있다. 예를 들어, 0에서 19까지의 정수중에서 짝수만으로 이루어진 range 객체는 다음과 같이 스텝(step) 크기 2를 셋째 인자로 지정하여 생성한다.

list(range(0, 20, 2))

[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]

스텝 크기를 음수로 지정하면 크기 역순으로 이루어진 range 객체를 생성한다.

주의사항: 음수 스텝을 사용할 경우 둘째 인자는 원하는 구간보다 1이 작은 값을 사용해야 한다.

list(range(5, 0, -1))

[5, 4, 3, 2, 1]

list(range(5, 0, -2))

[5, 3, 1]

range() 함수 주요 활용법 1

리스트 또는 튜플의 길이 정보를 이용하여 인덱싱을 활용하는 방식이 많이 사용된다.

seq = [1, 2, 3, 4]
for i in range(len(seq)):
    val = seq[i]

range() 함수 주요 활용법 2

매우 많은 항목을 담은 리스트 대신에 range 객체를 for 반복문과 함께 사용한다. 이유는 range 객체가 리스트보다 훨씬 적은 메모리를 사용하기 때문이다. (이에 대한 근거는 여기서는 다루지 않는다.)

예를 들어, 아래 코드는 0부터 99,999 까지의 정수 중에서 3 또는 5의 배수를 모두 더한다.

sum = 0

for i in range(100000):
    # %는 나머지 연산자
    if i % 3 == 0 or i % 5 == 0:
        sum += i
        
print(sum)

2333316668

range() 함수 주요 활용법 3

range() 함수와 list()는 서로 함께 잘 활용된다. 먼저, range() 함수를 이용하여 range 객체를 생성한 다음에 바로 리스트로 변환하면 리스트를 간단하게 구현할 수 있다.

gen = range(10)
gen

range(0, 10)

list(gen)

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

5.4. 순차 자료형에 유용한 함수#

문자열, 튜플, 리스트처럼 항목들의 순서가 중요한 순차 자료형과 함께 유용하게 사용되는 네 개의 함수를 소개한다.

enumerate() 함수

튜플과 리스트의 인덱스를 튜플과 리스트 자체에서 눈으로 확인할 수 없다. 하지만 항목과 해당 항목의 인덱스 정보를 함께 활용해야 할 때가 있는데 이때 enumerate() 함수가 매우 유용하다.

some_list = ['foo', 'bar', 'baz', 'pyt', 'thon']

enumerate() 함수는 리스트를 받아서 리스트의 항목과 인덱스를 쌍으로 갖는 모음 자료형의 객체를 준비시킨다. 이렇게 준비된 객체를 직접 확인할 수는 없다.

enumerate(some_list)

<enumerate at 0x7fa4def35ec0>

하지만 for 반복문을 이용하여 그 내용을 확인하고 활용할 수 있다. 예를 들어, 아래 코드는 짝수 인덱스의 값들만 출력하도록 한다.

주의사항: i와 v 두 변수를 활용하는 방식은 튜플 헤치기 방식이다.

for i, v in enumerate(some_list):
    if i % 2 == 0:
        print(v)

foo
baz
thon

아래 코드는 리스트의 항목을 키(key)로, 인덱스는 값(value)으로 하는 항목들로 이루어진 사전 자료형 객체를 생성한다.

mapping = {}

for i, v in enumerate(some_list):
    mapping[v] = i

mapping

{'foo': 0, 'bar': 1, 'baz': 2, 'pyt': 3, 'thon': 4}

sorted() 함수

sorted() 함수는 문자열, 튜플, 리스트의 항목을 크기 순으로 정렬시킨 리스트를 반환한다.

sorted('horse race')

[' ', 'a', 'c', 'e', 'e', 'h', 'o', 'r', 'r', 's']

sorted((7, 1, 2, 6, 0, 3, 2))

[0, 1, 2, 2, 3, 6, 7]

sorted([7, 1, 2, 6, 0, 3, 2])

[0, 1, 2, 2, 3, 6, 7]

zip() 함수

문자열, 튜플, 리스트 여러 개의 항목을 순서대로 짝지어서 튜플의 리스트 형식의 객체를 생성한다. 단, zip() 함수의 반환값은 enumerate(), range() 함수처럼 구체적으로 명시해주지는 않는다.

zip("abc", "efg")

<zip at 0x7fa4def7e6c0>

하지만 리스트로 변환하면 쉽게 내용을 확인할 수 있다.

list(zip("abc", "efg"))

[('a', 'e'), ('b', 'f'), ('c', 'g')]

자료형이 달라도 되며, 각 자료형의 길이가 다르면 짧은 길이에 맞춰서 짝을 짓는다.

list(zip("abc", [1, 2]))

[('a', 1), ('b', 2)]

seq1 = ['foo', 'bar', 'baz']
seq2 = ['one', 'two', 'three']
zipped = zip(seq1, seq2)
list(zipped)

[('foo', 'one'), ('bar', 'two'), ('baz', 'three')]

세 개 이상의 짝짓기도 가능하다.

seq3 = [False, True]

list(zip(seq1, seq2, seq3))

[('foo', 'one', False), ('bar', 'two', True)]

enumerate() 처럼 for 반복문에 잘 활용된다. 아래 코드는 두 개의 리스트의 항목을 짝을 지은 후 인덱스와 함께 출력해준다.

for i, (a, b) in enumerate(zip(seq1, seq2)):
    print('{0}: {1}, {2}'.format(i, a, b))

0: foo, one
1: bar, two
2: baz, three

동일한 인덱스에 위치한 항목들끼리 따로따로 모을 수 있다.

pitchers = [('Nolan', 'Ryan'), ('Roger', 'Clemens'), ('Schilling', 'Curt')]

first_names, last_names = zip(*pitchers)

first_names

('Nolan', 'Roger', 'Schilling')

last_names

('Ryan', 'Clemens', 'Curt')

위 코드에서 사용된 별표(asterisk) 기호는 리스트를 해체하는 기능을 수행한다.

즉, pitchers가 아래 리스트를 가리킬 때

[('Nolan', 'Ryan'), ('Roger', 'Clemens'), ('Schilling', 'Curt')]

*pitchers는 다음 세 개의 튜플을 가리킨다.

('Nolan', 'Ryan'), ('Roger', 'Clemens'), ('Schilling', 'Curt')

따라서 zip(*pitchers)는 다음과 같은 함수의 호출이 된다.

first_names, last_names = zip(('Nolan', 'Ryan'), ('Roger', 'Clemens'), ('Schilling', 'Curt'))

first_names

('Nolan', 'Roger', 'Schilling')

last_names

('Ryan', 'Clemens', 'Curt')

reversed() 함수

순차 자료형의 항목을 역순으로 갖는 순차 자료형을 생성한다.

list(reversed(range(10)))

[9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]

list(reversed([3, 2, 5, 7]))

[7, 5, 2, 3]

list(reversed("abc"))

['c', 'b', 'a']

list(reversed((1, 2, 3)))

[3, 2, 1]

5.5. 사전#

현대 프로그래밍 언어 분야에서 가장 중요하게 사용되는 자료형이 사전(dict)이다. 특히, 데이터 분석 분야에서 더욱 그러하다. 언어에 따라 해시맵(hash map), 연관배열(associative array) 등으로 불리기도 하며, 조금씩 다른 성질을 갖기도 하지만 기본적으로 파이썬의 사전 자료형과 동일하게 작동한다. 사전 자료형을 사람에 따라 딕셔너리(dictionary)라고 부르기도 하지만 여기서는 사전이라 부른다.

사전 자료형은 모음 자료형이며 따라서 여러 개의 항목을 갖는다. 각 항목은 __키(key)__와 __값(value)__의 쌍으로 이루어지며 아래 형식으로 키-값의 관계를 지정한다.

키(key) : 값(value)

사전 객체는 중괄호를 사용한다. 집합에 사용되는 기호와 동일하지만 항목이 키:값 형식이라면 사전 객체로 인식된다.

빈 사전

항목이 전혀 없는 빈 사전은 아래와 같이 표기한다.

empty_dict = {}

type(empty_dict)

dict

반면에 공집합은 아래와 같이 선언한다.

 empty_set = set()

type(empty_set)

set

사전의 항목 추가

사전은 변경 가능하다.

예를 들어, d1은 아래와 같이 두 개의 항목을 갖는 사전을 가리킨다.

d1 = {'a' : 'some value', 'b' : [1, 2, 3, 4]}

d1

{'a': 'some value', 'b': [1, 2, 3, 4]}

7 : 'an integer' 를 새로운 항목을 추가하려면 아래와 같이 진행한다.

d1[7] = 'an integer'

d1

{'a': 'some value', 'b': [1, 2, 3, 4], 7: 'an integer'}

다음은 'language' : 'python' 을 추가해보자.

d1['language'] = 'python'

d1

{'a': 'some value', 'b': [1, 2, 3, 4], 7: 'an integer', 'language': 'python'}

사전의 항목 확인

특정 키가 사전에 사용되었는지 여부를 확인할 때 in 연산자를 활용한다.

'b' in d1

True

특정 키와 연관된 값을 확인하려면 인덱싱 방식처럼 사용한다. 단, 키를 인덱스 대신 지정하면 된다.

d1['b']

[1, 2, 3, 4]

없는 키의 값을 확인하려고 시도하면 KeyError 오류가 발생한다.

In [6]: d1['c']
---------------------------------------------------------------------------
KeyError                                  Traceback (most recent call last)
Input In [6], in <cell line: 1>()
----> 1 d1['c']

KeyError: 'c'

따라서 사전의 키-값을 확인할 때 발생할 수 있는 오류를 방지하기 위해 보통 아래처럼 if ... else ... 조건문을 사용한다.

if 'c' in d1: 
    print(d1['c'])
else:
    print("키가 없어요.")

키가 없어요.

그런데 get() 메서드는 대괄호 기호와 동일한 일을 하면서 오류를 발생시키지 않는다.

d1.get('c')

get() 메서드는 키가 존재하자 않으면 오류를 발생시키는 대신에 None을 반환한다. 또한, 키가 존재하지 않을 때 지정된 값을 반환하도록 할 수도 있다. 지정할 값을 둘째 인자로 정해놓으면 된다.

d1.get('c', "키가 없어요")

'키가 없어요'

결론적으로, 인덱싱 방식으로 키와 관련된 값을 확인하는 것 보다는 get() 메서드를 사용하면 오류 발생 가능성을 줄일 수 있다.

defaultdict 클래스

문자열 맨 처음에 위치한 알파벳을 기준으로 하여 문자열을 정리하고자 한다. 주어진 단어는 다음과 같다.

words = ['apple', 'bat', 'bar', 'atom', 'book']

  • 단어를 시작하는 알파벳 기준으로 구분하기 위해 문자열 인덱싱을 사용하여 첫 알파벳을 알아낸다.

  • 알아낸 첫 알파벳을 키(key)로, 키의 값은 해당 알파벳으로 시작하는 단어들의 리스트이다. 예를 들어, 알파벳 a 로 시작하는 단어를 값으로 갖는 항목은 아래 모양이다.

    'a' : ['apple', 'atom']

위 설명을 코드로 구현하면 다음과 같다.

# 비어있는 사전 선언
by_letter = {}

# 모든 단어를 대상으로 첫 알파벳 확인 후 사전에 추가
for word in words:
    letter = word[0]

    if letter not in by_letter:      # letter로 시작하는 단어가 처음인 경우: 새로운 사전 항목 생성
        by_letter[letter] = [word]
    else:                            # letter로 시작하는 단어가 이미 이전에 리스트에 추가된 경우: 기존 리스트에 추가
        by_letter[letter].append(word)

by_letter

{'a': ['apple', 'atom'], 'b': ['bat', 'bar', 'book']}

잘 작동한다. 하지만 알파벳이 이미 사전에 키로 포함되어 있는가를 먼저 확인해야 하는 불편함이 존재한다. 만약에 if ... else ...를 사용하지 않으면 오류가 발생한다.

In [8]: by_letter = {}

In [9]: for word in words:
   ...:     letter = word[0]
   ...:     by_letter[letter].append(word)
   ...:
---------------------------------------------------------------------------
KeyError                                  Traceback (most recent call last)
Input In [9], in <cell line: 1>()
      1 for word in words:
      2     letter = word[0]
----> 3     by_letter[letter].append(word)

KeyError: 'a'

이유는 'apple' 단어에서 'a' : ['apple']을 추가 해야 하는데 'a'가 아직 키로 지정되지 않았기에 오류가 나는 것이다.

반면에 아래와 같이 하면 오류가 발생하진 않지만 제대로 작동하지 않는다.

by_letter = {}

for word in words:
    letter = word[0]
    by_letter[letter] = [word]

by_letter

{'a': ['atom'], 'b': ['book']}

이유는 새로운 단어로 매번 키의 값이 업데이트되기 때문이다. 이와 같이 키가 기존에 사용되었는지 여부를 매번 확인하는 불편함을 한 번에 해결하려면 collections 모듈의 defaultdict 클래스를 활용한다. 즉, 굳이 키의 사용여부를 확인할 필요가 없다. 이유는 만약에 키로 사용된 적이 없다면 키의 값으로 비어있는 리스트를 만들어서 항목을 추가해주기 때문이다.

from collections import defaultdict

by_letter = defaultdict(list)

for word in words:
    by_letter[word[0]].append(word)
    
by_letter

defaultdict(list, {'a': ['apple', 'atom'], 'b': ['bat', 'bar', 'book']})

사전 자료형의 setdefault() 메서드가 유사한 기능을 지원한다. 하지만 defaultdict 클래스를 보다 많이 사용한다.

by_letter = {}

for word in words:
    letter = word[0]
    by_letter.setdefault(letter, []).append(word)
    
by_letter

{'a': ['apple', 'atom'], 'b': ['bat', 'bar', 'book']}

사전의 항목 삭제

del 예약어와 pop() 메서드를 이용하여 특정 키가 사용된 항목을 삭제할 수 있다.

d1[5] = 'some value'
d1['dummy'] = 'another value'

d1

{'a': 'some value',
 'b': [1, 2, 3, 4],
 7: 'an integer',
 'language': 'python',
 5: 'some value',
 'dummy': 'another value'}

del 예약어는 함수가 아니라 파이썬 자체에서 지원하는 특별한 기능을 가진 명령문이다. 아래 명령문은 5를 키워드로 갖는 5: 'some value'를 사전에서 삭제한다.

del d1[5]

d1

{'a': 'some value',
 'b': [1, 2, 3, 4],
 7: 'an integer',
 'language': 'python',
 'dummy': 'another value'}

반면에 pop() 메서드는 지정 항목을 삭제하면서 동시에 지정된 키와 연관된 값을 반환한다.

d1.pop('dummy')

'another value'

d1

{'a': 'some value', 'b': [1, 2, 3, 4], 7: 'an integer', 'language': 'python'}

keys() 메서드

키만 모아 놓은 리스트를 구할 수 있다.

list(d1.keys())

['a', 'b', 7, 'language']

values() 메서드

값만 모아 놓은 리스트를 구할 수 있다.

list(d1.values())

['some value', [1, 2, 3, 4], 'an integer', 'python']

사전 합치기

하나의 사전에 포함된 항목 전체를 다른 사전에 추가할 수 있다. 아래 코드는 d1 사전에 두 개의 항목을 추가한다.

주의사항: 동일한 키가 추가될 경우 기존에 사용된 값이 새로운 값으로 업데이트 된다.

d1.update({'b' : 'foo', 'c' : 12})

d1

{'a': 'some value', 'b': 'foo', 7: 'an integer', 'language': 'python', 'c': 12}

사전의 항목 업데이트

기존에 포함된 키-값 에서 값을 변경하려면 다음과 같이 한다. 리스트에서 항목을 수정하는 방식과 유사하며, 인덱스 대신에 키를 이용한다. 예를 들어, 아래 코드는 'language'의 값을 'python' 에서 'python3'로 업데이트한다.

d1['language'] = 'python3'

d1

{'a': 'some value',
 'b': 'foo',
 7: 'an integer',
 'language': 'python3',
 'c': 12}

dict() 함수

모든 항목이 길이가 2인 튜플 또는 리스트인 모음 자료형을 인자로 사용하여 새로운 사전을 생성한다.

dict([(1, 'a'), (2, 'b')])

{1: 'a', 2: 'b'}

dict(([1, 'a'], [2, 'b']))

{1: 'a', 2: 'b'}

zip() 함수를 이용하여 두 개의 리스트 또는 튜플을 엮어 사전을 쉽게 생성할 수 있다.

mapping = dict(zip(range(5), reversed(range(5))))
mapping

{0: 4, 1: 3, 2: 2, 3: 1, 4: 0}

사전의 키로 사용될 수 있는 자료형

변경 불가능한 객체만 사전의 키로 사용될 수 있다. 예를 들어, 문자열, 정수, 실수, 튜플 등이다. 단, 튜플의 항목에 리스트 등 변경 가능한 값이 사용되지 않아야 한다.

이렇게 사전의 키로 사용될 수 있는 값은 해시 가능(hashable)하다고 하며 hash() 함수를 이용하여 해시 가능 여부를 판단할 수 있다. hash() 함수의 반환값은 두 종류이다.

  • 해시 가능일 때: 특정 정수

  • 해시 불가능일 때: 오류 발생

문자열과 정수로만 이루어진 튜플은 해시 가능이다.

hash('string')

628411430077112835

hash((1, 2, (2, 3)))

-9209053662355515447

따라서 튜플도 사전의 키로 사용할 수 있다.

{(1, 2, (2, 3)) : "튜플 사용 가능"}

{(1, 2, (2, 3)): '튜플 사용 가능'}

반면에 리스트를 포함한 튜플은 해시 불가능이다.

In [10]: hash((1, 2, [2, 3]))
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
Input In [10], in <cell line: 1>()
----> 1 hash((1, 2, [2, 3]))

TypeError: unhashable type: 'list'

따라서 (1, 2, [2, 3])을 키로 사용하면 오류가 발생한다.

In [11]: {(1, 2, [2, 3]) : "오류 발생"}
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
Input In [11], in <cell line: 1>()
----> 1 {(1, 2, [2, 3]) : "오류 발생"}

TypeError: unhashable type: 'list'

5.6. 집합#

집합 자료형은 수학에서 배운 집합과 동일한 개념이다. 중괄호 기호를 사용하지만 사전 자료형과 혼동되지는 않을 것이다. 집합의 항목들 사이에는 순서가 없으며, 중복도 허용하지 않는다. 참고로 사전과 집합은 순차 자료형이 아니다.

{2, 2, 2, 1, 3, 3}

{1, 2, 3}

순서와 원소의 중첩 여부와 상관 없이 동일한 원소를 포함하면 동일한 집합으로 간주한다.

{1, 2, 3, 1} == {3, 2, 1}

True

set() 함수

set() 함수를 이용하여 리스트, 튜플 등을 집합으로 변환시킬 수 있다.

set([2, 2, 2, 1, 3, 3])

{1, 2, 3}

set((2, 2, 2, 1, 3, 3))

{1, 2, 3}

이 기법은 리스트와 튜플에서 중복된 항목을 제거하고자 할 때 유용하다.

list(set([2, 2, 2, 1, 3, 3]))

[1, 2, 3]

tuple(set((2, 2, 2, 1, 3, 3)))

(1, 2, 3)

집합의 항목 추가/삭제

집합은 변경이 가능하다. 항목 추가는 add() 메서드를 활용한다.

a_set = {1, 2, 3}
a_set.add(4)

a_set

{1, 2, 3, 4}

항목 삭제는 remove() 메서드를 이용한다. remove() 메서드는 원소를 삭제하지만, 삭제된 값을 반환하지는 않는다. 실제 반환값은 None이다.

a_set.remove(4)

a_set

{1, 2, 3}

없는 항목을 삭제하려 하면 오류가 발생한다.

In [13]: a_set.remove(4)
---------------------------------------------------------------------------
KeyError                                  Traceback (most recent call last)
Input In [13], in <cell line: 1>()
----> 1 a_set.remove(4)

KeyError: 4

합집합 연산

union() 메서드는 두 집합의 합집합을 반환한다.

참고: 엄밀히 따지면 a.union(b)는 집합 a에 집합 b의 원소를 추가하는 방식으로 새로운 집합을 생성한다.

a = {1, 2, 3, 4, 5}
b = {3, 4, 5, 6, 7, 8}

a.union(b)

{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}

이항 연산자 |가 합집합 연산을수행한다.

a | b

{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}

교집합 연산

intersection() 메서드는 두 집합의 교집합을 반환한다.

참고: 엄밀히 따지면 a.intersection(b)는 집합 a의 원소 중에서 집합 b에 속한 원소만을 모아 새로운 집합을 생성한다.

a.intersection(b)

{3, 4, 5}

이항 연산자 &가 교집합 연산을수행한다.

a & b

{3, 4, 5}

합집합, 교집합 연산은 기존의 집합은 변경하지 않으면서 새로운 집합을 생성한다.

a

{1, 2, 3, 4, 5}

b

{3, 4, 5, 6, 7, 8}

부분집합 여부 판단

issubset() 메서드를 이용한다.

a_set = {1, 2, 3, 4, 5}
{1, 2, 3}.issubset(a_set)

True

issuperset() 메서드는 상위집합(superset) 여부를 판단한다.

a_set.issuperset({1, 2, 3})

True

집합 원소의 자료형

사전의 키의 경우처럼 집합의 원소는 모두 해시 가능이어야 한다. 즉, 리스트는 집합의 원소가 될 수 없다.

In [14]: my_data = [1, 2, 3, 4]

In [15]: my_set = {my_data}
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
Input In [15], in <cell line: 1>()
----> 1 my_set = {my_data}

TypeError: unhashable type: 'list'

5.7. 조건제시법#

리스트, 집합, 사전을 수학 시간에 배운 조건제시법(comprehension)을 이용하여 정의할 수 있다. 이 기법은 특히 리스트와 함께 매우 유용하게 활용된다.

5.7.1. 리스트 조건제시법#

예를 들어, 0부터 9 까지의 자연수 중에서 짝수로 이루어진 집합을 수학에서 조건제시법으로 아래와 같이 정의한다.

{ x | 0 < x < 10, 단 x는 짝수 } = { 0, 2, 4, 6, 8 }

여기서 집합 기호를 대괄호로 바꾸면 거의 바로 리스트 조건제시법이 된다.

a_list = [x for x in range(0, 10) if x%2 == 0]

a_list

[0, 2, 4, 6, 8]

‘위 조건제시법은 아래 for 반복문을 활용한 아래 코드와 동일하다.

a_list = []

for x in range(0, 10):
    if x%2 == 0:
        a_list.append(x)
        
a_list

[0, 2, 4, 6, 8]

예제

문자열로 이루어진 리스트를 이용하여 모두 대문자로 전환된 문자열들의 리스트를 생성할 수 있다. 단, 문자열의 길이가 2보다 커야 한다.

  • ‘단’, 즉, 조건에 해당하는 부분은 if 조건문으로 처리한다.

strings = ['a', 'as', 'bat', 'car', 'dove', 'python']

[x.upper() for x in strings if len(x) > 2]

['BAT', 'CAR', 'DOVE', 'PYTHON']

5.7.2. 집합 조건제시법#

집합에 대한 조건제시법 사용도 유사하다. 아래 코드는 앞서 사용된 문자열들의 길이를 원소로 갖는 집합을 생성한다.

unique_lengths = {len(x) for x in strings}

unique_lengths

{1, 2, 3, 4, 6}

5.7.3. 사전 조건제시법#

조건제시법을 이용하여 사전을 생성하는 과정도 유사하다. 아래 코드는 앞서 사용된 문자열을 키로, 문자열의 길이를 값으로 하는 사전을 생성한다.

len_mapping = {val : len(val) for val in strings}

len_mapping

{'a': 1, 'as': 2, 'bat': 3, 'car': 3, 'dove': 4, 'python': 6}

아래 코드는 앞서 사용된 문자열을 키로, 문자열의 인덱스를 값으로 하는 사전을 생성한다.

loc_mapping = {val : index for index, val in enumerate(strings)}

loc_mapping

{'a': 0, 'as': 1, 'bat': 2, 'car': 3, 'dove': 4, 'python': 5}

5.7.4. 중첩 조건제시법#

예제

아래 리스트는 중첩 리스트이다.

all_data = [['John', 'Emily', 'Michael', 'Mary', 'Steven'],
            ['Maria', 'Juan', 'Javier', 'Natalia', 'Pilar']]

all_data에 포함된 이름 중에서 알파벳 n이 사용된 이름으로만 구성된 리스트를 작성하고자 한다. 먼저, 각 리스트에서 조건을 만족하는 이름으로 구성된 리스트를 조건제시법으로 구현하면 다음과 같다.

먼저, 첫째 리스트를 대상으로 한다.

[name for name in all_data[0] if name.count('n') >= 1]

['John', 'Steven']

둘째 리스트가 대상이면 다음과 같다.

[name for name in all_data[1] if name.count('n') >= 1]

['Juan']

위 과정을 한 번에 진행하려면 아래와 같이 for 반복문을 이용하면 된다. 단, 이번에는 이름을 담을 리스트를 미리 준비한다.

  • all_data[i] 대신에 item을 사용하여 all_data 의 항목을 순환하도록 한다.

result = []

for item in all_data:
    result.extend([name for name in item if name.count('n') >= 1])
    
result

['John', 'Steven', 'Juan']

이와 같이 for 반복문 안에 리스트 조건제시법이 사용된 경우 이중 조건제시법을 사용할 수 있다.

result = [name for item in all_data for name in item if name.count('n') >= 1]

result

['John', 'Steven', 'Juan']

예제

중첩 리스트, 중첩 튜플, 또는 아래와 같이 튜플과 리스트가 중첩으로 사용된 경우 모든 중첩을 제거하고 사용된 항목으로만 이루어진 리스트 또는 튜플을 생성할 때 중첩 조건제시법이 매우 유용하다. 이렇게 중첩 사용된 모음 자료형을 1차원 리스트로 단순화 시키는 작업을 영어로 flatten이라 한다.

some_tuples = [(1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 9)]

flattened = [x for tup in some_tuples for x in tup]

flattened

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

위 조건제시법이 작동하는 과정을 아래 for 반복문이 설명한다.

flattened = []

for tup in some_tuples:
    for x in tup:
        flattened.append(x)

예제

아래 코드는 항목으로 사용된 튜플을 모두 리스트로 변환하여 중첩 리스트를 생성한다.

[[x for x in tup] for tup in some_tuples]

[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
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