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[Python] 시퀀스

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By pizzathiefz 9 min read

우리를 위한 프로그래밍 : 파이썬 중급 (Inflearn Original)을 듣고 정리한 내용입니다.

데이터타입 구분하기

  • 컨테이너(서로 다른 자료형을 담을 수 있음): list, tuple, collections.deque
  • 플랫(단일 자료형만 담을 수 있음): str , bytes, bytearray,
  • 가변: list, bytearray, array.array, memoryview, deque
  • 불변: tuple , str , bytes

리스트 및 튜플 고급

지능형 리스트(Comprehending Lists)

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chars = '+_)(*$@%$@'
code_list1 = []
for s in chars:
	#유니코드 리스트
	code_list1.append(ord(s))

#Comprehending List
code_list2 = [ord(s) for s in chars]
#Comprehending List +Map, filter
code_list3 = [ord(s) for s in chars if ord(s) > 40]
code_list4 = list(filter(lambda x : x>40, map(ord, chars)))

#다시 문자
print([chr(s) for s in code_list3])
  • append 에 비해 comprehension으로 쓰는게 아주조금 속도가 빠르단 말이 있음. 근데 큰 차이는 없다고 함.
  • filter 를 굳이 쓰자면 조금 고급인 함수를 써야할때?

Generator 생성

제너레이터란? 로컬 상태를 유지, 다음에 쓸 값의 위치를 알고 있음. 작은 메모리로 연속되는 데이터 만들어낼 수 있음. 한번에 한개의 항목 생성(메모리 유지X)

__iter__ 가 들어가 있으면 반복 가능

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import array

tuple_g = (ord(s) for s in chars)
#print(tuple_g) 하면 generator 나옴. 
#아직 값을 찍어내지 않았고, 반환할 준비만 한 것임.
print(next(tuple_g)) #첫번째인 43 나옴, 계속 다음값 

array_g = array.array('I', (ord(s) for s in chars))
#print(array_g) 하면 그대로 어레이 형태 출력
print(array_g.tolist) #리스트로 반환

array의 장점: list보다 low-level, 수치연산에 최적화

제너레이터 예제: 각 A ~ D 반 학생 20명

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print(('%s' % c + str(n) for c in ['A', 'B', 'C', 'D'] for n in range(1,21)))
for s in ('%s' % c + str(n) for c in ['A', 'B', 'C', 'D'] for n in range(1,21)):
	print s

리스트 주의할 점

  • 깊은 복사
  • 얕은 복사
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#리스트 주의
marks1 = [['~'] * 3 for n in range(4)]
#['~', '~', '~']가 4개 들어있는 리스트 출력됨
marks2 = [['~']*3]*4 #이것도 똑같다.
#그런데?
#수정
marks1[0][1] = 'X'
#[['~', 'X', '~'], ['~', '~', '~'], ['~', '~', '~'], ['~', '~', '~']]
marks2[0][1] ='X' #이렇게 하면 다 바뀌어버림!
#[['~', 'X', '~'], ['~', 'X', '~'], ['~', 'X', '~'], ['~', 'X', '~']]
print([id(i) for i in marks1])
print([id(i) for i in marks2])

첫번째 복사는 id값이 4개 다 다르게 되고, 두번째 복사는 id값이 다 똑같아져버림

Tuple Advanced

Unpacking

  • b,a = a, b 이런식으로 지정 가능
  • print(divmod(*(100,9))) 튜플로 넣으려면 이렇게 풀어서 넣어줘야 함. 아니며는 2개 인자 받아야 되는데 왜 1개 주냐고 할것.
  • print(*(divmod(100,9))) 결과값을 언패킹하는 것도 가능.
  • x, y, *rest = range(10) 이러면 rest에는 [2,3,4,5,6,7,8,9] 가 할당. range(2) 였으면 빈 리스트 할당

가변형과 불변형

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l = (15,20,25)
m = [15,20,25]
#print(l,id(l))
l = l *2
m = m*2
#곱한다음에 재할당 -> id값이 달라짐
l *= 2
m *= 2
#튜플(불변형)은 계속 id가 바뀜. 이경우 리스트는 id가 안바뀜!

만약 튜플에 담아놓고 계속 연산을 하면서 할당을 할 경우 메모리에 계속 새로운 id로 할당.

만약 반복되는 많은 연산이 필요하다면 리스트를 쓰자.

sort v.s. sorted

  • sort: 정렬 후 객체 직접 변경 → 원본이 직접 변경
  • 옵션
    • reverse= True 역순
    • key = Len 길이순
    • key = lambda x: x[-1] 끝글자 기준 *이렇게 내가 만든 함수를 사용할수도 있음!
    • key-str.Lower, key=func..
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f_list = ['orange', 'apple', 'mango', 'lemon', 'strawberry', 'coconut']
print('sorted - ', sorted(f_list)) #원본 그대로
print(f_list)
  • sorted: 정렬 후 새로운 객체 반환 (원본은 그대로), 반환값 없음
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print('sort - ', f_list.sort(), f_list) #None 반환하고 원본 수정됨

List v.s. Array 적합한 사용법

  • 리스트 : 융통성, 다양한 자료형, 범용적 사용
  • Array : 숫자 기반일때 *좋은점: 리스트와 거의 호환된다는 것

해시 테이블

  • 해시테이블이란 key에 value를 저장하는 구조
  • 적은 리소스로 많은 데이터를 효율적으로 정리하기 위한 구조
  • 파이썬 자체가 강력한 해시테이블 엔진으로 만들어져있다고 보면 됨 (dir 이런거)
  • key는 당연히 중복으로 하면 안됨 - 인터뷰 단골질문: 해시값 중복됐을 때 어떻게 처리하는가?
  • 해시를 쓰는이유 - 키값의 연산 결과에 따라 직접 접근이 가능한 구조
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#Dict 구조
print(__builtins__.__dict__)
#Hash 값 확인
t1 = (10,20,(30,40,50))
t2 = (10,20, [30,40,50])
print(hash(t1)) #튜블은 불변이고, 해쉬는 고유하다. 이 값으로 이 t1을 찾을 수 있다.
print(hash(t2)) #리스트는 mutable이라서 unhashable 이다!

Dict 생성 고급 예제, Setdefault 사용법

튜플 → 딕셔너리, 키를 하나로 통합하면서 만들기!

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source = (('k1', 'v1'),
					('k1', 'v2'),
					('k2', 'v3'),
					('k2', 'v4'),
					('k2', 'v5'))

k1, k2는 중복인데 키는 유일해야 하는데 어떻게 딕셔너리로 만들까?

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new_dict1 = {}
new_dict2 = {}

#Setdefault 안사용
for k, v in source:
	if k in new_dict1:
		new_dict1[k].append(v)
	else:
		new_dict1[k] = [v]
print(new_dict)
#{'k1':['v1', 'v2'], 'k2':['v3','v4','v5']}

#Setdefault 사용
for k, v in source:
	new_dict2.setdefault(k, []).append(v)
#리스트로 담을거고 키는 k고 값은 v야.

#주의사항
new_dict3 = {k:v for k, v in source} 
#이런식으로 만들면 키가 중복되니까 나중 값만 나와버림

해시테이블 Dict와 Set의 경우 Key 중복 허용X

Immutable Dict

  • 수정이 안 되는 읽기 전용 딕셔너리 만들기
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from types import MappingProxyType
d = {'k1': 'v1'}
d_frozen = MappingProxyType(d)

set 선언

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s1 = {'Apple', 'Orange', 'Apple', 'Orange', 'Kiwi'}
#중복 허용하지 않으니까 apple, orange, kiwi만 들어감
s2 =set(['Apple', 'Orange', 'Apple', 'Orange', 'Kiwi']) 
s3 = {3}
s4= set() #Not{}
s5 = frozenset({'Apple', 'Orange', 'Apple', 'Orange', 'Kiwi'}) #읽기전용

#추가가능
s1.add('Melon')
s5.add('Melon') #frozenset은 안됨!

Set 선언 최적화

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from dis import dis
#파이썬은 바이트코드를 실행
#dis 사용하면 바이트코드가 어떻게 실행되는지 과정을 볼수있음
#set이라는 함수를 사용하는 게 빠를까 {}로 하는게 빠를까?!
print('------')
print(dis('{10}')) #과정이 3개
rpint('------')
print(dis('set([10]')) #뭔진모르겠지ㅏ만 과정이 더 여러개네
#set을 안쓰는게 미세하게나마 더 빠를거같다!

지능형 Set (Comprehending Set)

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from unicodedata import name
print({name(chr(i), '') for i in range(0,256)})
Notes
python
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