[Python] 데이터 타입 - List, Dictionary, JSON

데이터 타입

immutable과 mutable 은 변수가 담고 있는 object의 속성에 따라 달라지는 특성이다.

변수가 담고있는 object의 값을 변경 할 수 없는 데이터 타입은 immutable object 라고 부르며, 변수가 담고있는 object의 값을 변경 할 수 있으면 mutable object 라고 부른다.

• immutable object : int, float, bool, string, tuple
• mutable object : list, dictionary

id(object) 함수는 object의 고유한 상수를 리턴한다. 리턴하는 값이 실제 메모리상의 주소는 아니지만, object마다 존재하는 고유값이다.

아래 예제는 immutable object, mutable object를 담고있는 변수에 연산을 수행한 후 id() 함수 값이 달라지는지 확인하는 예제이다.

# immutble object - int, float, bool, string, tuple
>>> a = 1 # a는 1이라는 int object를 담고 있다.
>>> id(a)
29688152
>>> a += 1 # 연산을 수행했을 때, object 1이 바뀌는게 아니라
>>> id(a)  # 다른 int object를 가리키게 된다.
29688128

>>> str = 'a'
>>> id(str)
140300455077128
>>> str = str + 'b' # str = 'ab', 기존과 다른 object를 가리키게 된다.
>>> id(str) # 연산을 하기 전과 id가 다르다.
140300454036544

>>> t = (1, 2)
>>> id(t)
140300453904680
>>> t = t + (3,) # t = (1, 2, 3)
>>> id(t) # 연산을 수행하기 전과 다른 object를 가리킨다.
140300453980112

# tuple object의 원소 값을 변경하려고 하면 TypeError가 발생한다
>>> t[0] = 5
...
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

# mutable object - list, dictionary
>>> l = [1, 2]
>>> id(l)
140300453998672
>>> l.append(3) # l = [1, 2, 3]
>>> id(l) # 기존의 list object의 값이 변경되어, id값이 같다.
140300453998672

>>> d = {'key1': 'value1'}
>>> id(d)
140300454060392
>>> d['key2'] = 'value2' # d = {'key2':'value2', 'key1':'value1'}
>>> id(d) # 기존의 dictionary object의 값이 변경되어, id값이 같다.
140300454060392

List 기본 함수

List object는 주로 사용하기 때문에 기본 함수를 정리해두는게 좋다.

list.append(x)

• 인자로 받은 x의 형태 그대로 해당 list 마지막에 추가한다.
• 매개변수 x는 숫자, List, Tuple, Dictionary의 형태 전부 가능하다
• 함수 실행시 list 값이 바로 변화된다.
• Return 값 없음

list.extend(iterable)

• 매개변수 iterble자리에는 반복가능한 object를 사용할 수 있다.
  • list, tuple, string, dictionary 등
  • dictionary를 추가할 경우 key값만 연장된다.
• 인자로 받은 object의 값들을 해당 list 마지막에 연결해 연장한다.
• 함수 실행시 list의 값이 바로 변화된다.
• Return 값 없음

>>> list = [1, 2, 3]
>>> list.extend("abcd")
>>> list
[1, 2, 3, 'a', 'b', 'c', 'd']
>>> list.extend({'key1':'value1'})
>>> list
[1, 2, 3, 'a', 'b', 'c', 'd', 'key1']

List + List

• extend()함수와 같은 역할을 하지만, List만 연산할 수 있다.
• 함수 실행시 list의 값은 변화하지 않는다.
• Return 값으로는 두 리스트를 합친 리스트를 반환한다.

list.pop([index])

• 인자로 받은 index에 해당하는 요소를 삭제한다.
• 매개변수 index는 정수로, 생략할 경우 가장 마지막 값이 삭제된다.
• 인자로 list의 index보다 큰 값을 전달할 경우 IndexError가 발생한다. (예외처리 가능)
• 함수 실행시 list의 값이 바로 변화된다.
• list에서 삭제되는 아이템 값이 반환된다.

list.remove(x)

• 인자로 받은 x값과 같은 요소 중 첫번째 요소를 삭제한다.
• 함수 실행시 list의 값이 바로 변화된다.
• Return 값 없음
• 인자로 list에 없는 값을 전달할 경우 ValueError가 발생한다. (예외처리 가능)

list.insert(index, x)

• 함수는 인자로 받은 index에 아이템 x 를 삽입한다.
• 함수 실행시 list의 값이 바로 변화된다.
• index인자에 list의 index보다 큰 값을 전달할 경우, 맨 뒤에 삽입된다.
• Return 값 없음

List 기본함수를 이용한 예제

>>> a = [1, 2, 3]
>>> a.append(5) # a 뒤에 아이템이 추가된다. a = [1, 2, 3, 5]
>>> a.append([2, 5]) # a = [1, 2, 3, 5, [2, 5]]
>>> a.pop() # 팝되는 아이템인 [2, 5] 값이 출력된다. 인덱스 지정하지 않을 경우 제일 마지막 값 삭제
[2, 5]
>>> a.pop(2) # index=2 아이템인 3 값이 출력된다. a = [1, 2, 5]
3
>>> a.extend([3, 4, 5]) # List [3, 4, 5] 를 a의 뒤에 연결한다. a = [1, 2, 5, 3, 4, 5]

>>> a.remove(4) # 4 인 아이템을 List에서 삭제한다. a = [1, 2, 5, 3, 5]

>>> a.insert(2, 2) # List의 2번째 인덱스에 2를 삽입한다. a = [1, 2, 2, 5, 3, 5]

>>> a + [6, 7] # list a와 list [6, 7] 를 합친다. a = [1, 2, 2, 5, 3, 5]
[1, 2, 2, 5, 3, 5, 6, 7]

List 복사 - shallow copy, deep copy

mutable object를 가리키는 변수를 다른 변수에 대입하면 기존 object를 공유한다. 같은 object를 가리키기 때문에 아래 예제에서 list2의 요소값을 변경하게 되면, list1의 요소값도 변경된다.

해당 경우는 shallow copy(얕은 복사)에 속한다.

>>> a, b = [1, 2], [3, 4]
>>> list1 = [a, b]
>>> list2 = list1 # list1, list2가 같은 object를 가리킨다.
>>> print list1, list2, list1 is list2
[[1, 2], [3, 4]] [[1, 2], [3, 4]] True

# list2는 list1은 같은 object를 가리키므로 list1도 변한다.
# 10이라는 int object로 재할당되기 때문에 a의 값은 변하지 않는다.
>>> list2[0] = 10
>>> print list1, list2, list1 is list2
[10, [3, 4]] [10, [3, 4]] True
>>> print a, b
[1, 2] [3, 4]

# list1[1][0], list2[1][0] 의 값은 b[0]과 같은 값이므로 b의 list object가 변경된다.
>>> list2[1][0] = 33
>>> print list1, list2, list1 is list2
[10, [33, 4]] [10, [33, 4]] True
>>> print a, b
[1, 2] [33, 4]

슬라이싱으로 list object를 복사 하는 경우도 shallow copy에 해당한다. 아래 예제에서 list1, list2는 다른 list object이지만, 리스트의 요소들은 a, b 의 list object를 가리키고 있다.

list1, list2는 다른 list object이므로 list1[n] list2[n]의 값을 재할당 할 경우, 서로의 list에 영향을 주지 않는다.

list1, list2의 요소값인 list1[0], list2[0]는 a의 list object를 공유하고 있기 때문에 list2[n][m] 값 변경시, list1[n][m] 값 또한 변하게 된다.

• copy module의 copy()함수도 슬라이싱과 같은 방식으로 동작한다.

>>> a, b = [1, 2], [3, 4]
>>> list1 = [a, b]
>>> list2 = list1[:]
>>> list1, list2, list1 is list2 # list1, list2는 다른 object
[[1, 2], [3, 4]] [[1, 2], [3, 4]] False

# list2와 list1은 다른 object이므로 list1은 영향받지 않는다.
# list2[0]을 10이라는 int object로 재할당하기 때문에 a의 값은 변하지 않는다.
>>> list2[0] = 10
>>> print list1, list2, list1 is list2
[[1, 2], [3, 4]] [10, [3, 4]] False
>>> print a, b
[1, 2] [3, 4]

# List2[1]과 List1[1]은 b라는 list object를 가리키므로
# List2[1][0]을 변경하면 List1[1][0]도 변경되고, b의 list object 값도 변경된다.
>>> list2[1][0] = 33
>>> print list1, list2, list1 is list2
[[1, 2], [33, 4]] [10, [33, 4]] False
>>> print a, b
[1, 2] [33, 4]

list 복사 시 copy 모듈의 deepcopy() 함수를 이용해 복사를 하면 새로운 list object가 생성될 뿐 아니라, 내부의 요소들도 새로운 object로 생성되어 두 list object를 단독으로 사용할 수 있다.

>>> a, b = [1, 2], [3, 4]
>>> list1 = [a, b]
>>> list2 = list1[:]
>>> list1, list2, list1 is list2 # list1, list2는 다른 object
[[1, 2], [3, 4]] [[1, 2], [3, 4]] False

# list2를 변경해도 list1은 변화가 없다.
>>> list2[0] = 10
>>> list1, list2, list1 is list2
[[1, 2], [3, 4]] [10, [3, 4]] False
>>> print a, b
[1, 2] [3, 4]

# list2를 변경해도 list1은 변화가 없다.
# 기존과 달리 내부의 object도 새로 생성되므로 a, b에 변화가 없다.
>>> list2[1][0] = 33
>>> list1, list2, list1 is list2
[[1, 2], [3, 4]] [10, [33, 4]] False
>>> print a, b
[1, 2] [3, 4]

Deep copy가 지원되지 않는 경우 보통 recursive(재귀) 함수를 이용한다. 아래의 코드는 2차원 list에 대해서 예시를 생각해본 코드이다.

list a[i]를 list b[i]에 append 할 경우, shallow copy가 되므로 list a[i]의 요소 값을 temp에 저장한 후, list b[i]에 append 해준다. a가 3차원 리스트일 경우, temp를 하나 더 만들어줘야한다.

a = [[1, 2], [3, 4]]
b = []
>>> for i in range(len(a)):
...     temp = []
...     for j in range(len(a[i])):
...             temp.append(a[i][j])
...     b.append(temp)
...
>>> print a, b, a is b, a[0] is b[0], a[0][0] is b[0][0]
[[1, 2], [3, 4]] [[1, 2], [3, 4]] False False True
>>> b[0][0] = 5
>>> print a, b, a is b, a[0] is b[0], a[0][0] is b[0][0]
[[1, 2], [3, 4]] [[5, 2], [3, 4]] False False False

Dictionary object

dictionary 자료형은 {key:value} 형태를 갖는다. 순서가 없는 자료형이기 때문에 인덱스가 아닌 key 값으로 접근해 value값을 얻는다.

key 로 사용할 수 있는 값은 hashmap에 저장할 수 있는 hashable type 이어야 한다.

• hashable object인 숫자, 문자열, tuple은 key로 사용할 수 있다.
• tuple의 경우, list, dictionary를 요소로 갖고있는 tuple은 key로 사용할 수 없다.
• hashable 하지 않은 object인 list, dictionary를 사용할 경우 TypeError가 발생한다.

hashable object 는 object의 생명주기 동안 변하지 않는 hash 값을 가진다. hash() 함수를 이용해 hash 값을 확인할 수 있다. hashable object만 가능하며, hashable하지 않은 object의 hash 값을 얻으려고 할 경우 TypeError가 발생한다. 두 object의 hash 값을 같은지 비교하기 위해서는 obj.__eq__(obj2) 함수를 사용하면 된다. [dict type 문서 링크] [hashable 문서 링크]

value에는 모든 object를 사용할 수 있다.

• value는 중복될 수 있지만, key가 중복되면 마지막에 등록한 값으로 덮어씌워진다.
• value의 값을 변경하기 위해서는 d[key] = new_value 형식으로 변경해주면 된다.

# unhashable type을 key로 사용했을 경우
>>> dict_test = {[1, 2, 3]: 1}
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unhashable type: 'list'

>>> a, b, c = 1, 2, 3
>>> dict_test = {"a": a, "b": b} # 딕셔너리 생성
>>> dict_test["c"] = c # 새로운 키와 값을 추가
>>> dict_test
{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}

>>> dict_test = dict(a = a, b = b, c = c) # dict 함수를 이용해 생성
>>> dict_test
{'a': 1, 'c': 3, 'b': 2}

>>> dict_test.keys() # dict 의 key값들을 새로운 list로 반환
['a', 'c', 'b']
>>> dict_test.values() # dict 의 value값들을 새로운 list로 반환
[1, 3, 2]

JSON

JSON(JavaScript Object Notation)은 텍스트 기반으로 데이터를 전달하기 위해 만들어진 형식이다. 웹 브라우저-웹 서버 사이에 데이터를 교환하는데 많이 사용하는 형식이다. 텍스트 기반이기때문에 사람이 볼 때에 쉽게 확인할 수 있다. 주로 Key-value 쌍으로 데이터를 저장한다. 이를 JSON에서는 object라고 부른다.

JSON 표기법

• JSON object는 {중괄호}로 표기한다.
• JSON array는 [대괄호]로 표기한다.
• Key(속성): Value(값) 형태로 표기한다.
  • Key(속성)은 "쌍따옴표"로 묶어서 문자열로 표기한다. 숫자도 문자열로 표현된다.
  • Value(값)은 모든 자료형이 가능하며 자료형에 따라 표기 방법이 달라진다.
• 속성이 여러개인 경우 , 로 구분한다.
• JSON은 기본적으로 유니코드 인코딩을 사용한다.

[
  {
    "name": "song",
    "age": 23,
    "isAgree": true,
    "hobby": null
  },
  {
    "name": "danna",
    "age": 23,
    "isAgree": false,
    "hobby": "yoga"
  }
]

python 에서 JSON 모듈은 Python의 object를 문자열 표현으로 바꿔주고, 문자열 표현을 Python의 object로 바꿔준다. 주로 key-value 방식의 JSON문자열과 dictionary 타입 간의 변경을 위해 사용한다.

 

Python object와 JSON 자료형 간의 변환

• dict - object {key:value}
• list, tuple - [array]
• str - string
• int, long, float - number
• True, False - true, false
• None - null

JSON 문자열로 저장시 [인코딩]
json.dump(obj, fp) : 첫번째 인자 obj를 JSON 포맷의 문자열로 바꿔 오픈한 file에 쓰기
json.dumps(obj) : file로 쓰지 않고, 파이썬 내에서 사용하기 위해 json 포맷의 문자열로 바꾼 string을 반환한다.

 

JSON 포맷을 로드시 [디코딩]
json.load(fp) : json file을 로드해 python object로 변환해 그 변환한 값을 반환한다.
json.loads(string) : 문자열을 Python object로 변환해 그 변환한 값을 반환한다.

# python 예제
>>> import json
>>> person = {
...     'id':1,
...     'name':'danna',
...     'school':[
...             {'year':2013, 'school':'sunrin'},
...             {'year':2016, 'shcool':'konkuk'},
...     ]
... }

>>> jsonString = json.dumps(person, indent=4)
>>> print type(jsonString)
<type 'str'>
>>> print jsonString
{
    "school": [
        {
            "school": "sunrin",
            "year": 2013
        },
        {
            "shcool": "konkuk",
            "year": 2016
        }
    ],
    "id": 1,
    "name": "danna"
}

---

2019.07.15 공부 자료 업로드