Python 데이터 구조 마스터하기 리스트 튜플 셋 딕셔너리

Python 데이터 구조 마스터하기: 리스트, 튜플, 셋, 딕셔너리

Overview

Python의 데이터 구조를 제대로 이해하고 활용하는 것은 효율적인 데이터 처리를 위한 기본입니다. 특히 리스트, 튜플, 셋, 딕셔너리는 다양한 데이터를 저장하고 조작하는 데 유용한 구조들입니다. 이 글에서는 이들 데이터 구조의 특성과 사용 방법, 장단점을 자세히 살펴보고, 각 구조가 적합한 상황과 관련된 예시를 제공하겠습니다.

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1. 리스트 (List)

리스트는 Python에서 가장 자주 사용되는 데이터 구조 중 하나로, 순서가 있는 변경 가능한 시퀀스입니다. 리스트는 다양한 데이터 타입의 요소를 저장할 수 있으며, 요소를 추가, 삭제, 수정할 수 있습니다.

특징

• 순서 유지: 리스트는 요소의 순서를 유지합니다.
• 변경 가능: 리스트의 요소는 수정이 가능합니다.
• 중복 허용: 동일한 값을 여러 번 저장할 수 있습니다.

예시

# 리스트 생성
my_list = [1, 2, 3, 'Python', [4, 5], True]

# 요소 접근
print(my_list[0])  # 출력: 1
print(my_list[3])  # 출력: Python

# 요소 수정
my_list[1] = 'Changed'
print(my_list)  # 출력: [1, 'Changed', 3, 'Python', [4, 5], True]

# 요소 추가
my_list.append('New Item')
print(my_list)  # 출력: [1, 'Changed', 3, 'Python', [4, 5], True, 'New Item']

# 요소 삭제
del my_list[2]
print(my_list)  # 출력: [1, 'Changed', 'Python', [4, 5], True, 'New Item']

에러 처리

리스트 작업 중 발생할 수 있는 일반적인 에러는 인덱스 오류입니다.

• IndexError: 리스트에 존재하지 않는 인덱스에 접근하려 할 때 발생합니다.
• 예시: print(my_list[10]) → IndexError: list index out of range
• 해결책: 인덱스가 리스트의 길이 내에 있는지 확인합니다.

참고 자료

• Python Official Documentation: Lists

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2. 튜플 (Tuple)

튜플은 리스트와 유사하지만, 변경할 수 없는 불변 시퀀스입니다. 튜플은 성능상 장점이 있으며, 주로 데이터를 변경하지 않으면서 저장할 때 사용됩니다.

특징

• 순서 유지: 튜플은 요소의 순서를 유지합니다.
• 불변: 튜플의 요소는 생성 후 변경할 수 없습니다.
• 해시 가능: 튜플은 변경 불가능하므로 딕셔너리의 키로 사용할 수 있습니다.

예시

# 튜플 생성
my_tuple = (1, 2, 3, 'Python', (4, 5), True)

# 요소 접근
print(my_tuple[0])  # 출력: 1
print(my_tuple[3])  # 출력: Python

# 튜플의 요소는 수정할 수 없음
# my_tuple[1] = 'Changed'  # TypeError 발생

# 튜플의 요소를 추가하거나 삭제할 수 없음

에러 처리

튜플에 요소를 수정하려고 할 때 TypeError가 발생합니다.

• TypeError: 튜플의 요소를 변경하려 할 때 발생합니다.
• 예시: my_tuple[1] = 'Changed' → TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
• 해결책: 튜플의 요소를 변경하지 않도록 코드 작성.

참고 자료

• Python Official Documentation: Tuples

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3. 셋 (Set)

셋은 중복 없는 데이터 집합을 나타내는 자료구조로, 순서가 없습니다. 셋은 주로 중복 제거 및 빠른 멤버십 테스트에 유용합니다.

특징

• 순서 없음: 셋은 요소의 순서를 유지하지 않습니다.
• 중복 제거: 셋은 중복된 요소를 허용하지 않습니다.
• 빠른 멤버십 테스트: 요소가 셋에 포함되어 있는지 빠르게 확인할 수 있습니다.

예시

# 셋 생성
my_set = {1, 2, 3, 'Python', 4, 5}

# 중복된 요소는 자동으로 제거됨
my_set.add('Python')
print(my_set)  # 출력: {1, 2, 3, 4, 5, 'Python'}

# 요소 삭제
my_set.remove(3)
print(my_set)  # 출력: {1, 2, 4, 5, 'Python'}

# 요소가 셋에 포함되어 있는지 확인
print(2 in my_set)  # 출력: True
print(3 in my_set)  # 출력: False

에러 처리

셋 작업 중 발생할 수 있는 에러는 KeyError와 TypeError입니다.

• KeyError: 셋에서 존재하지 않는 요소를 삭제하려 할 때 발생합니다.

• 예시: my_set.remove(10) → KeyError: 10

• 해결책: 요소가 셋에 포함되어 있는지 확인 후 삭제합니다.

• TypeError: 셋에 불변 타입이 아닌 객체를 추가하려 할 때 발생합니다.

• 예시: my_set.add([1, 2, 3]) → TypeError: unhashable type: 'list'

• 해결책: 셋에는 불변 객체만 추가할 수 있습니다.

참고 자료

• Python Official Documentation: Sets

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4. 딕셔너리 (Dictionary)

딕셔너리는 키-값 쌍으로 데이터를 저장하는 자료구조로, 각 키는 유일해야 합니다. 딕셔너리는 데이터를 빠르게 검색, 추가, 수정할 수 있습니다.

특징

• 키-값 쌍: 데이터를 키와 값의 쌍으로 저장합니다.
• 순서 없음: 딕셔너리는 요소의 순서를 유지하지 않습니다 (Python 3.7 이상에서는 삽입 순서를 유지합니다).
• 키 유일성: 딕셔너리의 모든 키는 유일해야 합니다.

예시

# 딕셔너리 생성
my_dict = {'name': 'Alice', 'age': 30, 'city': 'New York'}

# 값 접근
print(my_dict['name'])  # 출력: Alice

# 값 수정
my_dict['age'] = 31
print(my_dict)  # 출력: {'name': 'Alice', 'age': 31, 'city': 'New York'}

# 값 추가
my_dict['occupation'] = 'Engineer'
print(my_dict)  # 출력: {'name': 'Alice', 'age': 31, 'city': 'New York', 'occupation': 'Engineer'}

# 값 삭제
del my_dict['city']
print(my_dict)  # 출력: {'name': 'Alice', 'age': 31, 'occupation': 'Engineer'}

# 키 존재 여부 확인
print('age' in my_dict)  # 출력: True
print('city' in my_dict)  # 출력: False

에러 처리

딕셔너리 작업 중 발생할 수 있는 일반적인 에러는 KeyError입니다.

• KeyError: 딕셔너리에 존재하지 않는 키를 조회하거나 삭제하려 할 때 발생합니다.
• 예시: print(my_dict['nonexistent_key']) → KeyError: 'nonexistent_key'
• 해결책: dict.get() 메서드를 사용하여 키가 존재하지 않을 때 기본값을 제공하거나, if key in dict:로 키의 존재 여부를 확인합니다.

참고 자료

• Python Official Documentation: Dictionaries

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결론

리스트, 튜플, 셋, 딕셔너리는 각각의 특성과 용도가 있으며, 상황에 맞는 데이터 구조를 선택하여 활용하는 것이 중요합니다. 리스트는 가변 시퀀스 데이터를 다룰 때, 튜플은 불변 데이터의 집합을 필요로 할 때, 셋은 중복을 제거하고 멤버십 테스트를 수행할 때, 딕셔너리는 키-값 쌍의 데이터를 저장하고 빠르게 검색할 때 유용합니다.

각 데이터 구조의 장단점을 이해하고 적절히 활용하면 데이터 처리 작업이 훨씬 효율적이고 효과적일 것입니다. Python의 공식 문서에서 추가적인 정보를 확인하고, 실습을 통해 더 깊이 있는 이해