2022. 08. 03(수) Python 공부 8일차

Dylan·2022년 8월 3일
python
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컬렉션 타입의 이해

tuple

  • 리스트와 같이 복수개의 값을 갖는 컬렉션 타입
  • 생성된 후 변경이 불가능
	a = [1, 2, 3]
    b = (1, 2, 3)
    
    print(type(a))
    print(type(b))
    
    a[0] = 100
    print(a)
    
    b[0] = 100
    print(b)
    
    
    
    
    <class 'list'>
    <class 'tuple'>
    [100, 2, 3]

typle unpacking

  • 튜플의 값을 차례대로 변수에 대입
	a, b, c = 100, 200
    print(a, b, c)
    
    100 200
  • 연습문제 : a와 b의 값을 교환하시오
	a = 5
    b = 4
    
    print(a, b)
    
    # 일반적인 logic
    temp = a
    a = b
    b = temp
    
    # 파이썬은 튜플의 언팩킹으로 쉽게 교환 가능
    a, b = b, a
    
    print(a, b)
    
    5 4
    4 5

dictionary

  • 키와 값을 갖는 데이터 구조
  • 키는 내부적으로 ahsh값으로 저장
  • 순서를 따지지 않음. 즉, 인덱스가 없음
	# dictionary 은 중괄호를 사용함
	a = {'Korea' : 'Seoul', 
    	 'Canada': 'Ottawa', 
         'USA': 'Washington D.C' }
    
    b = {0:1, 1:6, 7:9, 8:10}
    type(b)		# dict
    print(b[0])	# 인덱스값을 찾는게 아니라 b의 딕셔너리 값들이 상수여서 상수 0을 찾는것
    
    print(a)	# {'Korea' : 'Seoul', 'Canada': 'Ottawa', 'USA': 'Washington D.C' }
    print(a['Korea'])	# Seoul

  • 항목 추가 및 변경

    • 기존에 키가 존재 하면, 새로운 값으로 업데이트
    • 존재하지 않으면, 새로운 키, 값 생성
    		a = {'Korea' : 'Seoul', 
  	 'Canada': 'Ottawa', 
       'USA': 'Washington D.C' }
  
  a['Japan'] = 'Tokyo'
  a['China'] = 'Beijing'
  
  print(a)	# {'Korea' : 'Seoul', 'Canada': 'Ottawa', 'USA': 'Washington D.C', 'Japan':'Tokyo', 'China':'Beijing' }

  • update()

    • 두 딕셔너리를 병합함
    • 겹치는 키가 있다면 parameter로 전달되는 키 값이 overwrite된다.
    a = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
b = {'a': 2, 'd': 4, 'e': 5}

a.update(b)

print(a)
{'a': 2, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4, 'e': 5}

  • key 삭제

    • del 키워드 사용
    • pop 함수 이용
    a = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
print(a)	# {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

a.pop('b')
del a['b'] # 범용적으로 지울 수 있는 del
print(a)	# {'a': 1, 'c': 3}

  • clear()

    • 딕셔너리의 모든 값을 초기화
    a = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
print(a)	# {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
a.clear()
print(a)	# {}

  • in

    • key값 존재 확인
    • O(1) 연산 - 딕셔너리의 크기와 관계없이 항상 연산의 속도가 일정하다는 의미
    a = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
print(a)	# {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

'b' in a	# True
'd' in a	# False ## dict의 in은 갯수가 무수히 많든 바로 찾음

  • value access

    • dict[key]로 접근, 키가 없는 경우 에러 발생

    • .get() 함수로 접근, 키가 없는 경우 None반환

모든 keys, values 접근

  • keys() - 키만 반환
  • values() - 값만 반환
  • items() - 키, 값의 튜플을 반환
 	a = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
	print(a) 				# {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
    print(a.keys())			# dict_keys(['a', 'b', 'c'])
    print(a.values())		# dict_values([1, 2, 3])
    
    print(list(a.keys()))	# ['a', 'b', 'c']	## list로 변환가능
    print(list(a.values()))	# [1, 2, 3]			## list로 변환 가능
    
    list(a.items())			# [('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]

set

  • dictionary에서 key만 활용하는 데이터 구조로 이해
  • 수학에서의 집합과 동일한 개념
	a = {1, 1, 2, 3, 3, 4, 1, 5}
    print(a)	# {1, 2, 3, 4, 5}		## 중복을 제거해서 출력함
    print(a[0])	# 인덱스 값이 없어 오류남
  • set()으로 집합으로 변환
	a = set()		# 빈 set을 생성함
    a = [1, 1, 2, 3, 3, 4, 1, 5]
    print(a)	# [1, 1, 2, 3, 3, 4, 1, 5]
    
    b = set(a)
    print(b)	# {1, 2, 3, 4, 5}
  • set operations
    • 수학 연산과 동일
    • 교집합, 합집합, 차집합 등 지원
	a = {1, 2, 3}
    b = {2, 3, 4}
    
    print(a.union(b))		# {1, 2, 3, 4}	## 합집합
    print(a.intersection(b))# {2, 3}		## 교집합
    print(a.difference(b))	# {1}			## 차집합
    print(a.issubset(b))	# False			## 부분 집합

조건문(if, elif, else) 활용하기

condition (조건문)

  • 특정 조건을 만족하는 경우에만 수행할 작업이 있는 경우 사용
  • 모든 조건은 boolean으로 표현 됨 (예외 사항은 아래 배울 예정)
  • if, elif, else 키워드가 사용
  • 조건문의 경우 if, elif, else 블록에 종속된 코드는 들여쓰기로 표현 가능
  • 즉 아래코드에서와 같이, 조건문 아래에 들여쓰기된 2줄의 코드만이 조건문의 조건에 따라 수행될 수도, 수행되지 않을 수도 있는 코드라고 할 수 있음
  • 들여쓰기 된 코드를 블록(block), 또는 코드블록이라고 함
  • python에서 모든 블록의 시작점의 마지막에는 :(콜론, colon) 추가가 필요
	if 6 >= 5:
    	print ('6 is greater than 5')
        print ('Yeah, it is true')
    print ('This code is not belongs to if statements')
  • Logical AND, OR, NOT
    • 조건문에 사용되는 조건의 경우, boolean이기 때문에, 논리식 AND, OR, NOT이 사용 가능
    • AND : and
    • OR : or
    • NOT : not
  • 논리표
    • AND
      • T AND T : T
      • T AND F : F
      • F AND T : F
      • F AND F : F
    • OR
      • T OR T : T
      • T OR F : T
      • F OR T : T
      • F OR F : F
    • NOT
      • NOT T : F
      • NOT F : T
  • 우선순위
    • NOT > AND > OR

if의 조건이 bool이 아닌 경우

  • 일반적으로는 조건문에는 bool이 주로 위치 함
  • 하지만, 정수, 실수, 문자열 리스트 등 기본 타입도 조건에 사용 가능
  • False로 간주되는 값( 각 타입의 기본값)
    • None
    • 0
    • 0.0
    • ''
    • [] -> 빈 리스트
    • () -> 빈 튜플
    • {} -> 빈 딕셔너리
    • set() -> 빈 집합
  • 그 밖에는 모두 True로 간주

if, else

  • if가 아닌 경우, 나머지 조건을 표현하고 싶다면 바로 아래 else 블락 사용
  • 이 경우, if조건이 True인 경우, if 블락의 코드가 수행, 거짓인 경우 else 블락의 코드가 수행
  • 주의 할 점: if와 else사이에 다른 코드 삽입 불가
	# 짝수인 경우에는 2로 나눈 값을 출력하고
    # 홀수인 경우에는 1을 더한 값을 출력해라
    
    a = 10
    if a % 2 == 0:	# 짝수인지 판별
    	print(a / 2)
    else:
    	print(a + 1)
        
    5.0

if, elif, else

  • 조건이 여러개인 경우, 다음 조건을 elif 블록에 명시 가능
  • 이 경우, 각 조건을 확인 후, True인 조건의 코드 브락을 실행 한 후, 전체 if, elif, else 구문을 종료
  • 조건문을 사용할 때는, if 이후, 0개 이상의 elif를 사용 가능하며 0개 또는 1개의 else를 사용 가능함

중첩 조건문(nested condition)

  • 조건문의 경우 중첩하여 작성 가능
  • 중첩의 의미는 depth(깊이)로 생각할 수 있으며, depth의 제한은 없음
	a = 10
    b = 9
    c = 8
    
    if a == 10:
    	if c == 8:
            if b == 8:
                print('a is ten and b is 8')
            else:
                print('a is ten and b is not 8')
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