[python] list 에 대하여

파이썬에서 list 와 dictionary 는 거의 필수적인 요소. 이거 두개는 개념을 꼭 짚고 넘어가야겠다.

두개 다 내장 자료형 type

 

1. 리스트의 특징

- 여러 데이터를 순서있게 담기 위해서 사용되는 자료형

- 타 언어의 array 와 유사하나 자료형에 제한이 없음

- 파이썬에서 가장 범용적으로 사용된다고 할 수 있음

- 가변(mutable) 자료형이기 때문에 리스트 생성 후에 자유롭게 새로운 데이터를 추가하거나, 기존 데이터를 변경 또는 제거할 수 있음

- 파이썬의 특징인 동적 타이핑(dynamic typing) 덕에 이 list 안에 여러 타입의 데이터를 저장할 수 있음

   * dynamic typing 동적 타이핑 : 저장할 데이터 타입을 명시하지 않고도 선언할 수 있는..

   * 고로 기존에 사용하던 언어(js..)에서 array 와 유사하다고 생각하기 쉬운데 array 처럼 자료형 fix 시키고 싶으면 튜플(tuple) 사용해야함

2. 리스트 생성

- [] 안에 쉼표(,) 로 구분해서 나열 하면 된다.

- 앞에서 말했듯이 type 에 구애를 받지 않으므로 다양한 데이터를 지정할 수 있다.

>>> [1, 3.14, 'A', True, None, {'b': 2}, ['c', 'd'], lambda x: x * x]
[1, 3.14, 'A', True, None, {'b': 2}, ['c', 'd'], <function <lambda> at 0x1012471a0>]

- 앞으로 어떤 data 를 받아오기 위해서 빈 list 를 선언하고 싶다면 [] 공백 list 를 선언하거나 그냥 list() 내장 함수를 호출해주면 된다.

>>> []
[]
>>> list()
[]

- 그 이외의 list 활용법

>>> list({'A', 'B', 'C'}) # 튜플을 리스트로 변환
['A', 'B', 'C']
>>> list(range(10)) # range 객체를 리스트로 변환
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> list(enumerate(['A', 'B', 'C'])) # enumerate 객체를 리스트로 변환
[(0, 'A'), (1, 'B'), (2, 'C')]

자료형이 지정되어있는 것(tuple)도 리스트에 넣을 수 있고, range 함수 통해서 숫자 나열된 걸 리스트에 넣을 수도 있다. 

또한 순서가 있는 자료형(list, set, tuple, dictionary, string)을 입력으로 받아 인덱스 값을 포함하는 enumerate 객체도 list 에 넣어서 보관할 수 있다. 그냥 다 들어가는 바구니 라고 생각하면 될 듯.

3. 데이터 추가

- js 에서 .push 가 있듯이 python 에서는 append() 가 있다. : 뒤에 계속 쌓는 것

>>> fruits = []
>>> fruits.append('Apple')
>>> fruits.append('Banana')
>>> fruits.append('Cherry')
>>> fruits
['Apple', 'Banana', 'Cherry']

- 근데 또 내가 원하는 위치에 값을 넣어줘야 할 때가 있는데.. 그때는 insert() 메서드를 사용해보자.

>>> fruits.insert(0, 'Mango')
>>> fruits
['Mango', 'Apple', 'Banana', 'Cherry']
>>> fruits.insert(1, 'Orange')
>>> fruits
['Mango', 'Orange', 'Apple', 'Banana', 'Cherry']

* insert() 사용 시 주의 점 : 파이썬의 list 의 경우 random access(무작위 접근)에 최적화된 자료 구조여서 insert() 사용하게 되면.. 기존 배열 내에 있던 뒤의 많은 data 들을 쭉- 한칸씩 뒤로 땡기라고 해야해서 성능상 불리하다.

   -> 해결 방법 : 만약에 list 앞 쪽에 data 를 밀어넣을 경우가 많다면? deque 와 queue 같은 자료형을 고려해보도록 하자.

4. 데이터 접근

- index 사용해서 접근한다. list[index] 형식으로 접근.

>>> fruits[0]
'Mongo'
>>> fruits[2]
'Apple'

- python 의 경우는 음수 index 도 지원. 음수 인덱스의 경우 뒤에서 몇번째에 있는지 가지고 온다.

   즉. list[-index] = list[len(list)-index] 의 의미

>>> fruits[-1] # fruits[len(fruits) - 1]
'Cherry'
>>> fruits[-3] # fruits[len(fruits) - 3]
'Apple'

5. 리스트 슬라이싱

- 특정 범위의 데이터 접근을 편하게 ... .~!!!

- 대괄호 안에 : 기호 사용해서 접근 원하는 범위 시작 index 와 종료 index 명시 해주면 됨.

>>> fruits = ['Mongo', 'Orange', 'Apple', 'Banana', 'Cherry']
>>> fruits[1:3]
['Orange', 'Apple']

- 응용 ver 1 : 시작 인덱스 생략 시 처음부터 시작, 종료 인덱스 생략 시 list 마지막 까지 범위에 포함

>>> fruits[:3]
['Mongo', 'Orange', 'Apple']
>>> fruits[1:]
['Orange', 'Apple', 'Banana', 'Cherry']

- 응용 ver 2 : 대괄호 기호 한번 더 써서 원소 사이 간격 지정도 가능 ::

>>> fruits[::2]
['Mongo', 'Apple', 'Cherry']

- 응용 ver 3 : 응용 ver2 의 개념을 사용해서 리스트 거꾸로 뒤집은 복사본도 쉽게 뱉어내줌

>>> fruits[::-1]
['Cherry', 'Banana', 'Apple', 'Orange', 'Mongo']

6. 데이터 갱신

- 기존의 인덱스에 값 집어 넣어주면 error 없이 그냥 그 위치의 data 가 치환됨

- 위의 슬라이싱 기법을 사용해서 여러 데이터를 한꺼번에 갱신할 수도 있음

>>> fruits[1] = 'Kiwi'
>>> fruits
['Mongo', 'Kiwi', 'Apple', 'Banana', 'Cherry']

>>> fruits[2:4] = ['Lemon', 'Grape']
>>> fruits
['Mongo', 'Kiwi', 'Lemon', 'Grape', 'Cherry']

7. 데이터 삭제

- 방법 1. remove(data) 로 data를 인수로 넘기는 방법

- 방법 2. pop() 메서드 사용해서 index 넘기는 방법

>>> fruits = ['Mongo', 'Kiwi', 'Apple', 'Banana', 'Cherry']
>>> fruits.remove('Kiwi')
>>> fruits
['Mongo', 'Apple', 'Banana', 'Cherry']

// 인수 지정 안해주면 맨 뒤의 데이터 삭제함
>>> fruits.pop()
'Cherry'
>>> fruits
['Mongo', 'Apple', 'Banana']

>>> fruits.pop()
'Cherry'
>>> fruits
['Mongo', 'Apple', 'Banana']

- 방법 3. pop 처럼 데이터를 삭제 하되, 삭제한 데이터를 얻고 싶지 않은 경우는 del 연산자 사용해도 됨.

>>> del fruits[1]
>>> fruits
['Mongo', 'Banana']

8. 리스트 순회

- 리스트에 있는 data 값 전체 가지고 오고 싶으면 ? for .. in.. 루프 태우면 됨

>>> fruits = ['Mongo', 'Apple', 'Banana']
>>> for fruit in fruits:
...     print(fruit)
...
Mongo
Apple
Banana

- 인덱스 번호랑 같이 가지고 오고 싶으면 enumerate() 함수 활용할 것

for idx, fruit in enumerate(fruits):
...     print(idx, fruit)
...
0 Mongo
1 Apple
2 Banana

9. 데이터 존재 여부 확인

- in 연산자를 사용하면 특정 데이터가 리스트에 들어있는지 확인할 수 있음.

- 활용 tip: 값을 true/false 로 뱉어주므로 이 속성을 이용해 if 문 사용하면 됨.

>>> fruits = ['Mongo', 'Apple', 'Banana']
>>> "Apple" in fruits
True
>>> "Lemon" in fruits
False
>>> "Lemon" not in fruits
True

10. 리스트 병합

- 여러 개 리스트 합칠 때 단순하게 더하기(+) 연산자 사용해주면 됨

- js 의 ... 연산자 (전개 연산자) 와 비슷한 문법도 있는데  * 연산자 사용해서 대괄호 안에 합칠 리스트를 ,로 구분하여 나열하면 됨

>>> li1 = ["A", "B"]
>>> li2 = ["C", "D"]
>>> li1 + li2
['A', 'B', 'C', 'D']

>>> [*li1, *li2]
['A', 'B', 'C', 'D']

- 활용을 잘하면 더 효율적으로 사용할 수 있게 되는데. 그 예시

>>> [1, 2, *li1, 3, 4, *li2] # [1, 2] + li1 + [3, 4] + li2
[1, 2, 'A', 'B', 3, 4, 'C', 'D']

11. 리스트 복제

- 곱하기(*) 연산자 사용하면 같은 리스트 여러 번 복제 가능

>>> li = ["A", "B", "C"]
>>> li * 1
['A', 'B', 'C']
>>> li * 2
['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C']

12. 리스트 확장

- 하나의 리스트에 다른 리스트의 모든 데이터를 추가하고 싶으면 extend() 메서드를 사용하면 됨

>>> li1 = ["A", "B"]
>>> li2 = ["C", "D"]
>>> li1.extend(li2)
>>> li1
['A', 'B', 'C', 'D']

13. 리스트 동등성 확인

- 리스트의 경우 순서가 있어서.. 같은 data 여도 순서가 다르면 다른 리스트로 인식함 (당연한 거임)

14. 리스트와 함께 쓸 수 있는 내장 함수

- len(list) : 리스트 길이 값 반환

- min(list) : 리스트에서 가장 작은 data 가 반환

- max(list) : 리스트에서 가장 큰 data 가 반환

- JS 에서도 그렇듯 filter() 나 map() 잘 활용하는 것도 좋을 듯 

 

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python 은 확장성도 좋고 지원해주는 기능도 많음

근데 자료 명시가 안되니까 데이터 집어 넣어줄 때 확인이 필수 일 것 같다.

당장의 오류를 안 뱉을 뿐 후에 데이터 가공하는 부분에서 오류라도 터져버리면 하나하나 찾아야할테니

 

다음에는 시간이 되면 python 에서 list 와 양대산맥이라고 하는 dictionary 도 포스팅해보도록 하겠따

dictionary 는 다른 개발할 때는 많이 접할 기회가 없었는데 나는 RPA 개발에서 많이 사용한 전적이 있어서 아무래도 이해와 설명이 쉽지 않을까 싶다.