자료형

리스트

1. 선언, 입력
    변수명 = [] or list()
    변수명 = [데이터1, 데이터2, ...]
2. 읽기
    변수명[인덱스번호]
3. 추가
    변수명.append(데이터)
    변수명.insert(인덱스번호, 데이터)
4. 삭제
    변수명.remove(데이터)
    del 변수명[인덱스번호]
5. 수정
    변수명[인덱스번호] = 수정할값

▷ 관련 함수들

append(): 요소 추가

a = [1,2,3]
a.append(4)
a
>> [1,2,3,4]

sort() / sorted(): 리스트 정렬

• sort, sorted 모두 key, reverse 매개변수를 갖고 있다.
• reverse에는 bool값을 넣고, 디폴트는 reverse=False(오름차순)이다.
• key에는 정렬을 목적으로 하는 함수를 넣을 수 있고, lambda를 자주 이용한다.

#sort(): 반환대신 원형변형
a = [1,4,3,2]
sa = a.sort() #사용x
print(a) //[1,2,3,4]
print(sa) // None

#sorted: 정렬된 배열반환
sa2 = sorted(a)
print(a) //[1,4,3,2]
print(sa) //[1,2,3,4]

#2차원 배열 sort
array = [[50, "apple"], [30, "banana"] , [400, "melon"]]
array.sort(key = lambda x:x[0]) #숫자기준 오름차순
array.sort(key = lambda x:x[1]) #문자열기준 오름차순
array.sort(key = lambda x:(x[0],-x[1])) #숫자기준 오름차순, 문자열기준 내림차순
array.sort() #0번째기준 오름차순, 1번째기준 오름차순

reverse() / reversed(): 리스트 뒤집기

a = ['a','c','b']
ra = a.reverse()
print(a) //['b','c','a']
print(ra) // None

ra2 = sorted(a)
print(a) //['a','c','b']
print(ra2) //['b','c','a']

find(): 문자 위치 반환

→ 발견된 문자열의 첫번째 위치를 반환하고, 검색하는 문자열이 없을 때는 -1을 반환한다.

s = "python is fun"
c = "n"
print(s.find(c))
>> 5

index(): 문자 위치 반환

→ find와는 달리 문자를 찾지 못할 경우 예외를 발생시킨다.

a = [1,2,3]
a.index(3)
>> 2

insert(): 요소 삽입

a = [1,2,3]
a.insert(0,4)
a
>> [4,1,2,3]

remove(): 요소 제거

→ 리스트에서 첫번째로 나오는 x를 삭제

a = [1,2,3,1,2,3]
a.remove(3)
a
>> [1,2,1,2,3]

pop(): 요소 꺼내기

a = [1,2,3]
a.pop()
>> 3
a
>> [1,2]

count(): 요소 개수 반환

a = [1,2,3,1]
a.count(1)
>> 2

extend(): 리스트 확장

a = [1,2,3]
a.extend([4,5])
a
>> [1,2,3,4,5]

 

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튜플

1. 선언, 입력
    변수명 = () or tuple()
    변수명 = (1,2,3,4)
2. 읽기
    변수명[인덱스번호]
3. 추가: 불가
4. 삭제: 불가
5. 수정: 불가
tuple끼리 더하거나 곱하는 것은 가능

• 튜플의 값을 변경하려면 리스트로 변환한 후 변경 후 다시 튜플로 변환
• 튜플은 몇 가지를 제외하곤 리스트와 거의 비슷하며 다른 점은 다음과 같다.
  • 리스트는 []으로 둘러싸지만, 튜플은 ()로 둘러싼다. 
  • 리스트는 값의 생성, 삭제, 수정이 가능하지만 튜플은 불가능하다.

t1 = ()
t2 = (1,) # 1개의 요소는 요소 뒤에 콤마를 붙여야함
t3 = (1,2,3)
t4 = 1,2,3 # 괄호 생략 가능
t5 = ('a','b',('ab','cd'))

▷ 관련 함수들

인덱싱

t1 = (1,2,'a','b')
t1[0]
>> 1
t1[3]
>> 'b'

슬라이싱

t1 = (1,2,'a','b')
t1[1:]
>> (2,'a','b')

튜플 더하기

t1 = (1,2,'a','b')
t2 = (3,4)
t1 + t2
>> (1,2,'a','b',3,4)

튜플 곱하기

t2 = (3,4)
t2*3
>> (3,4,3,4,3,4)

튜플 길이 구하기

t1 = (1,2,'a','b')
len(t1)
>> 4

 

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딕셔너리

1. 선언, 입력
    변수명 = {} or dict()
    변수명 = {키:값, 키:값 ...}
2. 읽기
    변수명[키]
3. 추가
    변수명[새로운키] = 새로운값
4. 삭제
    del 변수명[삭제할키]
5. 수정
    변수명[수정할키] = 수정할값

• 대응 관계를 나타내는 자료형 ex) '이름' = '홍길동'
• key에는 변하지 않는 값을 사용하고, value에는 변하는 값/변하지 않는 값 모두 사용할 수 있다.
• 딕셔너리는 리스트나 튜플처럼 순차적으로 해당 요소값을 구하지 않고, key를 통해 value를 얻는다.
• 딕셔너리 객체 간의 +,* 연산은 허용되지 않는다.

▷ 관련 함수들

추가

• 새로운 key에 value를 지정하면 바로 딕셔너리에 추가된다.
• a[1]에서 숫자 1은 첫번째 요소가 아닌 key 값을 의미

a['name'] = 'pey'
a[3] = [1,2,3]
a
>> {1:'a', 2:'b', 'name':'pey', 3:[1,2,3]}

삭제

• del 함수를 사용하면 지정한 key에 해당하는 key: value 쌍이 삭제된다.

del a[1] //a.pop(1)도 가능
a
>> {2:'b', 'name':'pey', 3:[1,2,3]}

keys(): key만 구하기

a = {'name': 'pey', 'phone': '0119993323', 'birth': '1118'}
a.keys()
>> dict_keys(['name', 'phone', 'birth'])

•  a.keys()는 딕셔너리 a의 key만 모아서 dict_keys 객체를 돌려준다.
• dict_keys 객체는 리스트 고유의 append, insert, pop, remove, sort 함수는 수행할 수 없다.

다음과 같이 dict_keys 객체를 리스트로 변환할 수 있다.

list(a.keys())
>> ['name', 'phone', 'birth']

values: value만 구하기

a.values()
>> dict_values(['pey', '0119993323', '1118'])

items(): (key,value) 쌍들 얻기

a.items()
>> dict_items([('name', 'pey'), ('phone', '0119993323'), ('birth', '1118')])

• items 함수는 key, value 쌍을 튜플로 묶은 값을 dict_items 객체로 돌려준다.

get(): key로 value 얻기

a = {'name':'pey', 'phone':'0119993323', 'birth': '1118'}
a.get('name')
>> 'pey'

• get(x) 함수는 x라는 key에 대응되는 value를 돌려준다. 
• a.get('name')과 a['name']은 동일한 결과값을 리턴한다.

in(): 해당 key가 딕셔너리 안에 있는지 조사

a = {'name':'pey', 'phone':'0119993323', 'birth': '1118'}
'name' in a
>> True
'email' in a
>> False

sorted(): sort()가 없으므로 sorted()를 사용해야 함

dic = {
    2: 1,
    3: 4,
    5: 2,
    1: 3,
    4: 1
}
x = sorted(dic.items(), key=lambda x:x[0])
print(x)

# [(1, 3), (2, 1), (3, 4), (4, 1), (5, 2)]

 

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집합

1. 선언, 입력
    변수명 = set() 
    변수명 = {데이터1, 데이터2, 데이터3 ...}
    변수명 = set('apple')

• 자료의 중복을 제거하기 위한 필터 역할을 함
• 집합 연산을 쉽게 할 수 있음
• 순서없음, 중복없음
• 리스트, 튜플은 인덱싱을 통해 값을 얻을 수 있지만, set은 순서가 없기 때문에 인덱싱으로 값을 얻을 수 없다. (=딕셔너리)

set 자료형을 유용하게 사용하는 경우는 다음 경우이다.

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

교집합

s1 & s2
s1.intersection(s2)
>> {4,5,6}

합집합

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

차집합

s1 - s2
s1.difference(s2)
>> {1,2,3}

집합이 같은지

s1 = set([1, 2, 3, 4, 5])
s2 = set([4, 5, 6, 7, 8])
s3 = {1, 2, 3, 4, 5}

if s1 == s2:
    print("s1과 s2은 같습니다.")
else:
    print("s1과 s2은 다릅니다.")
 
if s1 == s3:
    print("s1과 s3은 같습니다.")
else:
    print("s1과 s3은 다릅니다.")

▷ 관련 함수들

add(): 값 1개 추가

s1 = set([1,2,3])
s1.add(4)
s1
>> {1,2,3,4}

update(): 값 여러개 추가

s1 = set([1,2,3])
s1.update([4,5,6])
s1
>> {1,2,3,4,5,6}

remove(): 원소 삭제

s1 = set([1,2,3])
s1.remove(2)
s1
>> {1,3}

discard(): 원소 삭제

remove와 차이점은 제거하려는 원소가 없어도 에러가 발생하지 않는다.

a = {1,2,3}
a.discard(2)
a
>> {1,3}