Python 데이터 구조 ②

1. 비시퀀스 데이터 구조

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2. 딕셔너리 메서드

1. .get(key[,default])
   • 키에 연결된 값을 반환한다.
   • 키가 없으면 None 혹은 기본 값을 반환한다.

person = {"name": "Alcie", "age": 25}

print(person.get("name") # Alice
print(person.get("country") # None
print(person.get("country", "Unknown") # Unknown
print(person["country"] # KeyError: "country"

1. .keys()
   • 딕셔너리 키를 모은 객체를 반환한다.

person = {"name": "Alcie", "age": 25}
print(person.keys()) # dict_keys(["name", "age"])
for item in person.keys():
	print(item)
"""
name
age
"""

1. values()
   • 딕셔너리 값을 모은 객체를 반환한다.

person = {"name": "Alcie", "age": 25}
print(person.values()) # dict_values(["Alice", "25"])
for item in person.values():
	print(item)
"""
Alice
25
"""

1. items()
   • 딕셔너리 키/값 쌍을 모은 객체를 반환한다.

person = {"name": "Alcie", "age": 25}
print(person.values()) # dict_items([("name", "age") ("Alice", "25")])
for item in person.values():
	print(item)
"""
name Alice
age 25
"""

1. .setdefault(key[,default])
   • 키와 연결된 값을 반환한다.
   • 키가 없다면 default 와 연결한 키를 딕셔너리에 추가하고 default 를 반환한다.

person = {"name": "Alcie", "age": 25}

print(person.setdefault("country", "Korea")) # Korea
print(person) # {"name": "Alice", "age": 25, "country": "Korea"}

1. .update([*other*])
   • other 가 제공하는 키/값 쌍으로 딕셔너리를 갱신하고 기존 키는 덮어쓴다.

person = {"name": "Alcie", "age": 25}
other_person = {"name": "Jane", "country": "Korea"}

person.update(other_person)
print(person) # {"name": "Jane", "age": 25, "country": "Korea"}

person.update(age= 100, address = "Seoul")
print(person) # {"name": "Jane", "age": 100, "country": "Korea", "address": "Seoul"}

1. pop(key[,default])
   • 키를 제거하고 연결됐던 값을 반환한다. (없으면 에러나 default를 반환한다.)

person = {"name": "Alcie", "age": 25}
print(person.pop("age")) # 25
print(person) # {"name": "Alice"}
print(person.pop("country", None)) # None
print(person.pop("country")) # KeyError

1. clear()
   • 딕셔너리의 모든 키/값 쌍을 제거한다.

person = {"name": "Alcie", "age": 25}
person.clear()
print(person) # {}

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2. 딕셔너리의 확장: defaultdict

defaultdict : 파이썬 내장 모듈 collections에서 제공하는 딕셔너리의 확장판이다.

딕셔너리에 존재하지 않는 키를 조회할때, 자동으로 “기본값”을 생성해주는 자료구조이다.
KeyError 걱정 없이 값을 수정하거나 추가할 때 매우 유용하다.

기본 딕셔너리 vs defaultdict

1. 기존 딕셔너리

text = "banana"
counts = {}

for char in text:
	if char not in counts: # 키가 있는지 매번 확인
		counts[char] = 0
	counts[char] += 1
	
print(counts) # {"b":1, "a": 3, "n": 2}

1. defaultdict

from collections import defaultdict

text = "banana"
counts = defaultdict(int) # 기본값을 정수(0)으로 설정

for char in text:
	# 키 확인 불필요! 없으면 0으로 자동 생성 후 +1
	counts[char] += 1

print(counts) # defaultdict(<class "int">, {"b": 1, "a": 3, "n": 2})

defaultdict 구문 및 활용 가이드

• 사용법: defaultdict(자료형) 형태로 선언한다.
• 자주 쓰는 패턴
  1. 숫자 세기: defaultdict(int) → 키가 없으면 0으로 초기화
  2. 그룹핑/리스트 모으기: defaultdict(list) → 키가 없으면 빈 리스트 [] 로 초기화

defaultdict 주의사항

• defaultdict 조회만 해도 키가 생성된다.
• “단순히 키가 있는지 확인할 때” 는 주의해서 사용해야한다.

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3. Set

고유한 항목들의 정렬되지 않은 컬렉션이다.

1. Set은 내부적으로 해시 테이블을 사용하여 데이터를 저장한다.
2. 항목의 고유성을 효율적으로 보장하고, 항목의 추가, 삭제, 존재 여부 확인이 데이터의 크기에 관계 없이 매우 빠르다.
3. 수학적인 잡합 연산을 간편하게 수행할 수 있는 것이 가장 큰 특징이다.

set 메서드

1. .add(x) : 세트에 x를 추가한다.

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")
# 순서가 없지만 같은 프로그램을 실행하는 동안은 같은 순서
print(my_set) # {1, "b", 3, 2, "c", "d", "a"}

1. .remove(x) : 항목에서 x를 제거한다. x가 없을 경우 keyError가 발생한다.

my_set = {"a", "b", "c", 1, 2, 3}

my_set.remove(2)
print(my_set) # {"b", 1, 3, "c", "a"}

my_set.remove(10) # KeyError: 10

세트의 집합 메서드

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해시 테이블

해시 테이블은 키, 값 을 저장하는 자료구조이다.

해시 테이블의 원리

1. 키를 해시 함수를 통해 해시 값으로 변환한다.
2. 변환된 해시 값을 인덱스로 삼아 데이터를 저장하거나 찾는다.
3. 이로 인해 검색, 삽입, 삭제를 매우 빠르게 수행한다.

해시란?

임의의 크기를 가진 데이터를 고정된 크기의 고유한 값으로 변환하는 것 이다.

set의 요소 & dict의 키와 해시 테이블 관계

1. set
   • 각 요새를 해시 함수로 변환해 나온 해시 값에 맞춰 해시 테이블 내부 버킷에 위치시킨다.
   • 이에따라 순서 보다는 버킷 위치 (인덱스) 가 요소의 위치를 결정한다.
   • 따라서 set은 순서를 보장하지 않는다!!!
2. dict
   • 키 → 해시 함수 → 해시 값 → 해시 테이블 저장
   • set와 달리 삽입 순서는 유지한다는 것이 언어 사양데 따라 보장된다. (python 3.7이상)
     • 키를 추가한 순서대로 반복문 순회할 때 나오게 된다.
     • 사용자에게 보여지는 키 순서는 삽입 순서가 유지되도록 설계된 것 이다.
3. pop
   • 정수(숫자)값은 해시 값 숫자 자기 자신과 동일하거나 단순 계산으로 고정된다.
   • 문자열은 해시 계산 시 해시 난수화가 적용되므로, 실행마다 순서가 달라질 수 있다.

난수 시드 (Random Seed)

난수를 생성할 때 사용하는 시작값

1. 계산 순서
   1. 시드(seed)를 설정한다.
   2. 시드를 기준으로 난수 생성 알고리즘이 실행된다.
   3. 난수가 생성된다.
   4. 같은 시드 → 같은 난수, 다른 시드 → 다른 난수

예시

random.seed(10)

10(시드)
    ↓
난수 생성 알고리즘
    ↓
5 → 2 → 6 → 1 ...

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해시 난수화 (Random Seed)

프로그램 실행마다 해시 계산에 사용할 시드를 바꿔 보안을 강화하는 기능

1. 계산 순서
   1. 프로그램이 시작된다.
   2. 파이썬이 랜덤한 Hash Seed를 생성한다.
   3. Hash Seed를 이용해 hash() 값을 계산한다.
   4. 계산된 해시값으로 dict, set의 저장 위치를 결정한다.
   5. 프로그램을 다시 실행하면 Hash Seed가 바뀌어 저장 위치도 달라질 수 있다.

예시

프로그램 시작
      ↓
Hash Seed 생성 (1234)
      ↓
hash("apple") 계산
      ↓
저장 위치 결정

다시 실행

프로그램 시작
      ↓
Hash Seed 생성 (9876)
      ↓
hash("apple") 계산 (이전과 다른 값)
      ↓
저장 위치 변경

hashable

• hash() 함수에 넣어 해시 값을 구할 수 있는 객체를 의미한다.
• 대부분의 불변 타입은 해시가 가능하다.
  • int, str , tuple (단, 내부에 불변만 있을 경우에만)
• 가변형 객체 (list, dict , set )은 기본적으로 해시 불가능하다.
  • 값이 변하면 해시 값도 달라질 수 있어서 해시 테이블 무결성이 깨지기 때문