Python_기초문법7

1. 데이터 구조

• 어떤 데이터를 효과적으로 사용, 관리하기 위한 구조

1. 자료구조

• 각 데이터의 효율적인 저장, 관리를 위한 구조를 나눠 놓은 것
• 대량의 데이터를 효율적으로 관리할수 있는 구조

[출처]https://cheris8.github.io/python/DS-Overview/

• 구조 활용
  • 문자열, 리스트, 딕셔너리 등 각 데이터 구조의 메서드를 호출하여 다양한 기능을 활용하기

2. 메서드

• 객체에 속한 함수
• 객체의 상태를 조작하거나 동작을 수행
• 특징
  • 메서드는 클래스 내부에 정의되는 함수
  • 클래스는 파이썬에서 '타입을 표현하는 방법'이며 이미 은연중에 사용해 왔음
  • 예를 들어 help 함수를 통해 str을 호출해보면 class 였다는 것을 확인 가능

2. 비시퀀스 구조

1. set

• 고유한 항목들의 정렬되지 않은 컬렉션
• 순서가 존재하지 않는다

메서드	설명
s.add(x)	세트 s에 항목 x를 추가. 이미 x가 있다면 변화 없음
s.clear()	세트 s의 모든 항목을 제거
s.remove(x)	세트 s에서 항목 x를 제거. 항목 x가 없을 경우 key error
s.pop()	세트 s에서 랜덤하게 항목을 반환하고, 해당 항목을 제거
s.discard(x)	세트 s에서 항목 x를 제거
s.update(iterable)	세트 s에 다른 iterable 요소를 추가

• s.add(x)

  • 세트에 x 를 추가

  my_set = {'a', 'b', 'c', 1, 2, 3}
  
  my_set.add(d)
  print(my_set) #{1, 'b', 3, 2, 'c', 'd', 'a'}
  
  my_set.add(d)
  print(my_set) #{1, 'b', 3, 2, 'c', 'd', 'a'}

• s.clear()

  • 세트의 모든 항목을 제거

  my_set = {'a', 'b', 'c', 1, 2, 3}
  my_set.clear()
  print(my_set)

• s.remove(x)

  • 세트에서 항목 x를 제거

  my_set = {'a', 'b', 'c', 1, 2, 3}
  my_set.remove(2)
  print(my_set) # {'b', 1, 3, 'c', 'a'}
  my_set.remove(10)
  print(my_set) # key error

• s.dicard()

  • 세트 s에서 항목 x를 제거. remove와 달리 에러 없음

  my_set = {1, 2, 3}
  my_set.discard(2)
  print(my_set) # {1, 3, 'a', 'c', 'b'}
  
  my_set.discard(10)

• s.pop()

  • 세트에서 임의의 요소를 제거하고 반환

  my_set = {'a', 'b', 'c', 1, 2, 3}
  element = my_set.pop()
  print(element) # 1
  print(my_set) # {2, 3, 'b', 'a', 'c'}

• s.update()

  • 세트에 다른 iterable 요소를 추가

  my_set = {'a', 'b', 'c', 1, 2, 3}
  my_set.update([1, 4, 5])
  print(my_set) # {1, 2, 3, 'c', 4, 5, 'b', 'a' }

메서드	설명	연산자
set1.difference(set2)	set1에는들어 있지만 set2에는 없는 항목으로 세트를 생성후 반환	set1 - set2
set1.intersection(set2)	set1과 set2 모두 들어 있는 항목으로 세트를 생성후 반환	set1 & set2
set1.issubset(set2)	set1의 항목이 모두 set2에 들어있으면 True를 반환	set1 <= set2
set1.issuperset(set2)	set1 가 set2의 항목을 모두 포함하면 True를 반환	set1 >= set2
set1.union(set2)	set1 또는 set2에 들어있는 항목으로 세트를 생성 후 반환	set1\set2

set1 = {0, 1, 2, 3, 4}
set2 = {1, 3, 5, 7, 9}

print(set1.difference(set2)) # {0, 2, 4}
print(set1.intersection(set2)) # {1, 3}
print(set1.issubset(set2)) # False
print(set1.issuperset(set2)) # False
print(set1.union(set2)) # {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}

2. dictionary

• 고유한 항목들의 정렬되지 않은 컬렉션

메서드	설명
D.clear()	딕셔너리 D의 코든 키/값 쌍을 제거
D.get(k)	키 k에 연결된 값을 반환 (키가 없으면 None을 반환)
D.get(k,v)	키 k에 연결된 값을 반환하거나 키가 없으면 기본 값으로 v를 반환
D.keys()	딕셔너리 D의 키를 모은 객체를 반환
D.values()	딕셔너리 D의 값을 모은 객체를 반환
D.items()	딕셔너리 D의 키/값 쌍을 모은 객체를 반환
D.pop(k)	딕셔너리 D에서 키 k를 제거하고 연결됬던 값을 반환 (없으면 오류)
D.pop(k, v)	딕셔너리 D에서 키 k를 제거하고 연결됬던 값을 반환 ( 없으면 v를 반환)
D.setdefault(k)	딕셔너리 D에서 키 k 와 연결된 값을 반환
D.setdefault(k, v)	딕셔너리 D에서 키 k와 연결된 값을 반환 k가 D의 키가 아니면 값 v와 연결한 키 k를 D에 추가하고 v를 반환
D.update(other)	other 내 각 키에 대해 D에 있는 키면 D에 있는 그 키의 값을 other에 있는 값으로 대체 other에 있는 각 키에 대해 D에 없는 키면 키/값 쌍을 D에 추가

• D.clear()

  • 딕셔너리 D의 모든 키/값 쌍을 제거

• D.get(key[,default])

  • 키 연결된 값을 반환하거나 키가 없으면 None 혹은 기본 값을 반환

  person = {'name':'Alice', 'age':25}
  print(person.get('name')) # Alice
  print(person.get('country')) # None
  print(person.get('country', 'Unknown')) # Unknown

• D.keys()

  • 딕셔너리 키를 모은 객체를 반환

• D.values()

  • 딕셔너리 값을 모은 객체를 반환

  person = {'name' : 'Alice', 'age' : 25}
  print(person.keys()) # dict_keys(['name', 'age'])
  for v in person.values():
    print(v)
  """
  Alice
  25
  """

• D.items()

  • 딕셔너리 키/값 쌍을 모은 객체를 반환

  person = {'name': 'Alice', 'age':25}
  print(person.itmes()) # dict_items([('name', 'Alice'), ('age', 25)])
  for k, v in person.items():
    print(k, v)
  
  """
  name Alice
  age 25
  """ 

• D.pop(key[,default])

  • 키를 제거하고 연결됬던 값을 반환
  • 없으면 에러나 default를 반환

• D.setdefault(key[,default])

  • 키와 연결된 값을 반환
  • 키가 없다면 default와 연결한 키를 딕셔너리에 추가하고 default를 반환

  person = {'name':'Alice', 'age':25}
  print(pseron.setdefault('country', 'KOREA')) # KOREA
  print(persion) # {'name': 'Alice', 'age':25, 'country': 'KOREA'}

• D.update()

  • other 가 제공하는 키/값 쌍으로 딕셔너리르 갱신
  • 기촌 키는 덮어 씀

3. 해시 테이블

• 해시 함수를 사용하여 변환한 값을 색인(index)으로 삼아 키(key)와 데이터(value)를 저장하는 자료구조
• 데이터를 효율적으로 저장하고 검색하기 위해 사용
• 해시테이블 원리
  • 키를 해시 함수를 통해 해시 값으로 변환하고, 이 해시 값을 인덱스로 사용하여 데이터를 저장하거나 검색
  • 데이터 검색이 매우 빠르게 이루어짐
• 변수를 비교 할 때, 먼저 Hash 값을 비교하고 이후 Hash 값이 같다면 그 변수가 같은지 확인한다.

[출처]https://mangkyu.tistory.com/102

4. 해시(Hash)

• 임의의 크기를 가진 데이터를 고정된 크기의 고유한 값으로 변환하는 것

• 이렇게 생성된 고유한 값은 주로 해당 데이터를 식별하는 데 사용될 수 있음

  • 일종의 "지문"과 같은 역할
  • 데이터를 고유하게 식별

• 파이썬에서는 해시 함수를 사용하여 데이터를 해시 값으로 변환하며, 이 해시 값은 정수로 표현됨

• 해시 함수

  • 임의의 길이의 데이터를 입력 받아 고정된 길이의 데이터(해시 값)를 출력하는 함수
  • 주로 해시 테이블 자료구조에 사용되며, 매우 빠른 데이터 검색을 위한 컴퓨터 소프테웨어에서 유용하게 사용
  
  

5. set의 요소 & dictionary의 키와 해시테이블의 관계

• 파이썬에서 세트의 요소와 딕셔너리의 키는 해시 테이블을 이용하여 중복되지 않는 고유한 값을 저장함
• 세트 내의 각 요소는 해시 함수를 통해 해시 값으로 변환되고, 이 해시 값을 기반으로 해시 테이블에 저장됨.
• 마찬가지로 딕셔너리의 키는 고유해야 하므로, 키를 해시 함수를 통해 해시 값으로 변환하여 해시 테이블에 저장
  • 따라서 딕셔너리의 키는 매우 빠른 탐색 속도를 제공하며, 중복된 값을 허용하지 않음
• 반환 값이 매번 다름

파이썬에서의 해시 함수

• 파이썬에서 해시 함수의 동작 방식은 객체의 타입에 따라 달라짐
• 정수와 문자열은 서로 다른 타입이며, 이들의 해시 값을 계산하는 방식도 다름

1. 정수 일 때

• 같은 정수는 항상 같은 해시 값을 가짐
• 해시 테이블에 정수를 저장할 때 효율적인 방법
• 예를 들어, hash(1)과 hash(2)는 항상 서로 다른 해시 값을 갖지만, hash(1)은 항상 동일한 해시 값을 갖게 됨.

2. 문자열 일 때

• 문자열은 가변적인 길이를 갖고 있고, 문자열에 포함된 각 문자들의 유니코드 코드 포인트 등을 기반으로 해시 값을 계산
• 이로 인해 문자열의 해시 값은 실행 시마다 다르게 계산됨

print(hash(1)) # 1
print(hash(1)) # 1
print(hash('a')) # 실행시마다 다름
print(hash('a')) # 실행시마다 다름

3. hashable

• hash() 함수의 인자로 전달해서 결과를 반환 받을 수 있는 객체를 hashdable이라고 함
• 대부분의 불변형 데이터 타입은 hashable
• 단, tuple의 경우 불변형이지만 해시 불가능한 객체를 참조 할 때는 tuple 자체도 해시 불가능해지는 경우가 있음

print(hash(1))
print(hash(1.0))
print(hash('1'))
print(hash((1,2,3)))

# TypeError : unhashable type: 'list
print(hash((1, 2, [3, 4])))

4. hashable과 불변성의 관계

• 해시 테이블의 키는 불변해야 함
  • 객체가 생성된 후에 그 값을 변경할 수 없어야 함
• 불변 객체는 해시 값이 변하지 않으므로 동일한 값에 대해 일관된 해시 값을 유지할 수 있음
• 단, "hash 가능하다 != 불변하다 "

5. 가변형 객체가 hashable 하지 않는 이유

• 값이 변경될 수 있기 때문에 동일한 객체에 대한 해시 값이 변경될 가능성이 있음 (해시 테이블의 무결성 유지 불가)
• 가변형 객체가 변경되면 해시 값이 변경되기 때문에, 같은 객체에 대한 서로 다른 해시 값이 반환될 수 있음

# TypeError: unhashable type: 'list'
print(hash([1, 2, 3]))
# TypeError: unhashable type : 'list'
my_set = {[1, 2, 3], 1, 2, 3, 4, 5}
# TypeError: unhashable type : 'set'
my_dict = {{3, 2}: 'a'}

6. hashable 객체가 필요한 이유

1. 해시 테이블 기반 자료 구조 사용

• set와 dict의 키
• 중복 값 방지
• 빠른 검색과 조회

2. 불변성을 통한 일관된 해시 값
3. 안전성과 예측 가능성 유지