TIL27. Python : List Comprehension

📌 이 포스팅에서는 Python의 comprehensions 문법에 대해서 정리하였습니다.

🌈 List Comprehension

🔥 list comprehension이 뭘까요..?

🔥 comprehension이 가능한 sequence type

🔥 Assignments

1. list comprehension이 뭘까요..?

🤔 리스트 컴프리헨션을 왜 쓸까요?

✔️ 1부터 10까지 정수 중 홀수만 새로운 리스트 객체에 담으려고 하면 최소 4개의 line이 필요합니다.

res = []
for i in range(1,11):
  if i % 2:
    res.append(i)
print(res) # [1, 3, 5, 7, 9]

✔️ 이번엔 filter 함수를 사용하여 위와 같은 문제를 해결해보겠습니다.

res = list(filter(lambda x: x % 2, range(1, 11)))
print(res) # [1, 3, 5, 7, 9]

✔️ 리스트 컴프리헨션이은 새로운 리스트를 만들 때 사용할 수 있는 축약형 표현식이고, 구조는 아래와 같습니다.
✔️ 리스트 컴프리헨션은 직관적이고 간결하다는 장점이 있습니다. 또한 데이터가 많아질 수록 일반적인 상황에서 리스트 컴프리헨션이 더 나은 효율성을 가집니다.

res = [i for i in range(1,11) if i % 2]
print(res) # [1, 3, 5, 7, 9]

✔️ 또한 리스트 컴프리헨션은 if문을 옵션으로 선택하여 추가할 수 있고, 컴프리헨션 문법을 중첩시키는 것도 가능합니다. 단, 컴퓨리헨션 내에 깊이가 3단계 이상 늘어나면 가독성이 현저히 줄어듭니다.

a = [[i for i in range(10) if i % 2] for j in range(4)]
print(a) # [[1, 3, 5, 7, 9], [1, 3, 5, 7, 9], [1, 3, 5, 7, 9], [1, 3, 5, 7, 9]]

🤔 리스트 컴프리헨션과 일반 리스트의 객체 참조 방식

✔️ 리스트 컴프리헨션은 새로운 변수에 append하는 과정이 생략된 축약형이기 때문에 해당 요소가 모두 같은 값일지도 다른 객체입니다.

p1 = [['py']*3 for n in range(3)] 
p2 = [['py']*3]*3
print(p1) # [['py', 'py', 'py'], ['py', 'py', 'py'], ['py', 'py', 'py']]
print(p2) # [['py', 'py', 'py'], ['py', 'py', 'py'], ['py', 'py', 'py']]
print(id(p1[0]), id(p1[1]), id(p1[2])) # 140179978965888 140179978972096 140179978930048
print(id(p2[0]), id(p2[1]), id(p2[2])) # 140180045237888 140180045237888 140180045237888

✔️ 이에 데이터의 수정이 발생되었을 때, 각 요소가 작용되는 방식에 차이가 있습니다.
✔️ 즉, 각 각의 요소가 독립적 객체로 메모리를 참조해서 예상치 못한 문제를 예방하고 싶을 때에는 리스트 컴프리헨션이 안전합니다.

p1 = [['py']*3 for n in range(3)] 
p2 = [['py']*3]*3
p1[1][1] = 'js'
p2[1][1] = 'js'
print(p1) # [['py', 'py', 'py'], ['py', 'js', 'py'], ['py', 'py', 'py']]
print(p2) # [['py', 'js', 'py'], ['py', 'js', 'py'], ['py', 'js', 'py']]

2. comprehension이 가능한 sequence type

🤔 dict형

✔️ dict, set 등은 sequence type이기 때문에 comprehension 문법을 사용할 수 있습니다.
✔️ 1부터 10까지 수를 key로하고 제곱한 수를 value로하는 dict는 아래와 같습니다.

squares = {}
for i in range(1, 11):
    squares[i] = i**2
print(squares) # {1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25, 6: 36, 7: 49, 8: 64, 9: 81, 10: 100}

✔️ dict comprehension으로 변경하면 아래와 같습니다.

squares = {i: i**2 for i in range(1, 11)}
print(squares) # {1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25, 6: 36, 7: 49, 8: 64, 9: 81, 10: 100}

🤔 set형

✔️ set도 comprehension이 가능하지만 순서를 보장하지 않습니다.

res = {i*i for i in range(1, 11) if i % 2}
print(res) # {1, 9, 81, 49, 25}

3. Assignments

✔️ 다음과 같은 도시목록의 리스트가 주어졌을때, 도시이름이 S로 시작하지 않는 도시만 리스트로 만들 때 리스트 컴프리헨션을 사용하여 함수를 작성해 보세요.

cities = ["Tokyo","Shanghai","Jakarta","Seoul","Guangzhou","Beijing","Karachi","Shenzhen","Delhi"]
def func(l):
  res = [i for i in l if i[0] != 'S']
  return res
print(func(cities)) # ['Tokyo', 'Jakarta', 'Guangzhou', 'Beijing', 'Karachi', 'Delhi']

✔️ 다음과 같은 도시, 인구수가 튜플의 리스트로 주어졌을때, 키가 도시, 값이 인구수인 딕셔너리를 딕셔너리 컴프리헨션을 사용한 함수를 작성해 보세요.

population_of_city = [('Tokyo', 36923000), ('Shanghai', 34000000), ('Jakarta', 30000000), ('Seoul', 25514000), ('Guangzhou', 25000000), ('Beijing', 24900000), ('Karachi', 24300000), ('Shenzhen', 23300000), ('Delhi', 21753486)]
def func(l):
  res = {i[0]:i[1] for i in l}
  return res
print(func(population_of_city))
"""
{'Tokyo': 36923000, 'Shanghai': 34000000, 'Jakarta': 30000000,
 'Seoul': 25514000, 'Guangzhou': 25000000, 'Beijing': 24900000, 
 'Karachi': 24300000, 'Shenzhen': 23300000, 'Delhi': 21753486
 } 
"""