[파이썬] 4. 컬렉션 타입의 이해 - 파이썬 dictionary 와 set

# dictionary

• 키와 값을 갖는 데이터 구조
• 키는 내부적으로 hash (:) 값으로 저장
• 순서를 따지지 않음 -> 인덱스가 없음

a = [1, 2, 3, 4]

b = {'Korea': 'Seoul', 
     'Canada': 'Ottawa', 
     'USA': 'Washington D.C'}
c = {0:1, 1:6, 7:9, 8:10}

print(a[2]) #3

print(b[2]) #error
print(b['Korea']) #Seoul
#Korea 키에 해당하는 value를 출력

print(c[7]) #9 
#7은 인덱스가 아니라 키(key), 7에 해당하는 value가 출력됨

 

 

 

항목의 추가 및 변경

• 기존에 키가 존재하면, 새로운 값으로 업데이트 (overwritting)
• 존재하지 않으면 새로운 키와 값이 생성되어 추가됨

a = {'Korea': 'Seoul',
    'Canada': 'Ottawa',
    'USA': 'Washington D.C'}
    
#a에 키와 값 추가
a['Japan'] = 'Tokyo'
a['Japan'] = 'Kyoto'
a['Japan2'] = 'Kyoto'
a['China'] = 'Beijing'
print(a)

#동일한 키가 중복으로 있을 수 없음. Japan에는 Kyoto로 입력됨. 
#value는 중복이 여러번 가능.

#{'Korea': 'Seoul', 'Canada': 'Ottawa', 'USA': 'Washington D.C','Japan': 'Kyoto', 'Japan2': 'Kyoto', 'China': 'Beijing'}

 

• update() : 두 딕셔너리를 병합함. 키가 겹친다면 parameter로 전달되는 키값이 overwrite됨.

a = {'a':1, 'b':2, 'c': 3}
b = {'a':2, 'd':4, 'e':5}

a.update(b)
print(a)
#똑같은 a가 있을 때 업데이트 된 값으로 overwriting  됨
#{'a': 2, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4, 'e': 5}

 

• key 삭제: del 키워드와 pop()함수 이용

a = {'a': 1, 'b': 2, 'c' : 3}

a.pop('b')
del a['c']

print(a) #{'a': 1}

 

• clear(): 딕셔너리의 모든 값을 초기화

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

 

• in : key값의 존재 확인

a = {'a': 1, 'b': 2, 'c' : 3}
b = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 9, 10, 100]

print(100 in b) #True
print(2 in a) #False
print('b' in a) #True

 

• value 접근
  • dict[key]로 접근, 키가 없는 경우 에러발생
  • .get() 함수로 접근, 키가 없는 경우 None 반환

a = {'a': 1, 'b': 2, 'c' : 3}
b = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 9, 10, 100]

print(a.get('d')) #None
print(a['d']) #error

#만약 a(['d'])로 값을 확인하고 싶으면 다음과 같이 if문 사용
if 'd' in a:
	print(a['d'])
    
    

 

• 모든 keys와 values 접근
  • keys() : 키만 반환
  • values() : 값만 반환
  • items() : 키와 값의 튜플을 반환

a = {'a': 1, 'b': 2, 'c' : 3}


print(a) #{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

print(list(a.keys())) #['a', 'b', 'c']

print(list(a.values())) #[1, 2, 3]

print(list(a.items())) #[('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]

 

 

 

#set

• dictionary에서 key만 활용하는 데이터 구조로 이해.
• 수학에서 집합과 동일한 개념

a = {1, 1, 2, 3, 3, 4, 1, 5}
print(a) #{1, 2, 3, 4, 5}


#set()을 이용해 리스트를 집합으로 변환
b = [1, 1, 2, 3, 3, 4, 1, 5]
print(b) #[1, 1, 2, 3, 3, 4, 1, 5]

c = set(b)
print(c) #{1, 2, 3, 4, 5}

 

• set operations : 수학의 집합 연산과 동일 (교집합, 합집합, 차집합 등)

a = {1, 2, 3}
b = {2, 3, 4}

print(a.union(b)) # 합집합 {1, 2, 3, 4}

print(a.intersection(b)) # 교집합 {2, 3}

print(a.difference(b)) # 차집합 {1}

print(a.issubset(b)) #부분 집합  False