4. Python의 데이터 타입 (data type) : 6개
- python의 built-in data type (이미 정의되있는 데이터 타입)
- Numeric (숫자) (int, float, complex)
- Sequence (순서가 있음) - list, tuple, range
- Text Sequence Type (str) : 문자열
- Mapping : dictionary
- Bool
4-1. Numeric Data Type (숫자형)
- 다른 언어는 정수와 실수로 구분, 파이썬은 구분 안하지만 처리 시에는 floating 실수형으로 처리
- int (정수)
- float (실수)
- complex (복소수)
a = 100 # 정수
b = 3.14159265358979 # 실수
c = 1 + 2j # 복소수
d = 0o34 # int 8진수
e = 0xAB # int 16진수
# 데이터 타입을 알고싶어요! -> type()
print(type(a)) # <class 'int'> (integer class의 instance다)
print(type(b)) # <class 'float'>
print(type(c)) # <class 'complex'>
# Python은 나누기 연산자가 다르다
my_result = 3 / 4
print(my_result) # 다른 언어: 0, Python: 0.75
my_result = 10 % 3 # 나머지 (modular) 연산자
my_result = 10 // 3 # 몫 연산자
4-2. Text Sequence Type (str)
- 다른 언어는 문자와 문자열을 구분 : 문자 '' 한글자, 문자열 ""
- Python은 문자열을 표현할 때 ('', "") 둘 다 같음
a = "Hello"
b = "K"
c = 'python'
# 문자열 연산
first = "haha"
second = "hoho"
print(first + second) # hahahoho
print(first + str(10)) # haha10
print(first * 3) # hahahahahaha
1) Sequence Type은 모두 Indexing과 Slicing이 가능하다
# Indexing
my_var = "Hello"
print(my_var[0]) # H
print(my_var[-1]) # o
# Slicing
my_var = "이것은소리없는아우성!"
print(my_var[0:3]) # Hel 0<= x < 3
print(my_var[0:-1]) # 이것은소리없는아우성 - 처음부터 끝까지, 맨 마지막은 빼고
print(my_var[:3]) # 이것은 0<= x < 3
print(my_var[:]) # 처음부터 끝까지
2) In, Not In 연산자 - 파이썬은 대/소문자를 구분한다
# in, not in 연산자
myStr = "This is a sample Text"
print("sample" in myStr) # True
print("Sample" not in myStr) # 대소문자 구분, True
3) 문자열 Formatting
# Formatting
num_of_apple = 10
myStr = "나는 사과를 %d개 가지고 있어요!" % num_of_apple
print(myStr) # 나는 사과를 10개 가지고 있어요!
# 문자열 formatting은 아래의 표현을 주로 사용해요!
myStr = "나는 사과를 {}개, 바나나 {}개 가지고 있어요!".format(num_of_apple, 20)
# 나는 사과를 10개, 바나나 20개 가지고 있어요!
myStr = "나는 사과를 {1}개, 바나나 {0}개 가지고 있어요!".format(num_of_apple, 20)
# 나는 사과를 20개, 바나나 10개 가지고 있어요!
print(myStr)
4) 문자열 method를 이용해서 문자열 처리
# 문자열 method를 이용해서 문자열 처리를 할 수 있어요!
myStr = "cocacola"
print(len(myStr)) # 문자열 길이 : len() 함수를 이용
print(myStr.count('c')) # 3, str의 method인 count()를 이용
print(myStr.find('o')) # 1, 위치 반환
myStr = " my Hobby" # 공백도 문자열에 포함됨
print(myStr.upper()) # MY HOBBY
print(myStr.lower()) # my hobby
print(myStr.strip()) # 앞의 공백 날림, my Hobby
4-3. Sequence type
- list [], tuple (), dict {}
- 시퀀스 타입은 Indexing, Slicing 가능
- 인덱싱은 해당 위치의 값 추출만 함
- 슬라이싱의 결과값은 무조건 리스트
1) list : 임의의 객체(데이터)를 순서대로 저장하는 집합 자료형
- Java의 ArrayList와 유사.
- list는 literal로 표현할 때 (코드상에서 코드로 표현할 때), [] (대괄호로 표현)
- 리스트는 다른 자료형끼리도 쓸 수 있음
- 중첩 리스트 : 리스트의 원소로 리스트 사용 가능
my_list = []
print(type(my_list))
my_list = list()
my_list = [1, 2, 3.14, "Hello"] # 리스트는 다른 자료형끼리도 쓸 수 있음
my_list = [1, 2, 3.14, "Hello", [5, 6, 7], 100] # 중첩 리스트 : 리스트의 원소로 리스트 사용 가능
# indexing과 slicing을 할 수 있어요!
print(my_list[1]) # 2
print(my_list[-2]) # [5, 6, 7] => indexing은 해당 위치 요소 추출만 함!
print(my_list[4:5]) # [[5, 6, 7]] => slicing은 결과값이 무조건 리스트!
print(my_list[4][1]) # 6 - 슬라이싱한 리스트의 인덱싱
print(my_list[4][0:3]) # [5, 6, 7] - 슬라이싱한 리스트의 슬라이싱 (리스트)
print(my_list[0:2]) # [1, 2] (슬라이싱이니까 결과값 리스트)
* list 연산
- +, * 연산 가능
- my_list.sort() - 리스트를 오름차순으로 정렬
- None : sort()는 리턴값이 없음, 자기 자신을 정렬해서 바꿈
- 오름차순 정렬 시 영어가 더 빠르다. 유니코드 순서가 영어가 앞임
- append() : 리스트 뒤에 추가
# list 연산
a = [1, 2, 3]
b = [4, 5, 6]
print(a + b) # [1, 2, 3, 4, 5, 6]
print(a * 3) # [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3]
a = [1, 2, 3]
a[0] = 5
print(a) # [5, 2, 3]
a[0] = [7, 8, 9]
print(a) # [[7, 8, 9], 2, 3]
print(a[0:1]) # [[7, 8, 9]]
a[0] = 5
a[0:1] = [7, 8, 9] # 슬라이싱 해서 대체
print(a) # [7, 8, 9, 2, 3]
a = [1, 2, 3]
a.append(4)
print(a) # [1, 2, 3, 4]
a.append([5, 6, 7])
print(a) # [1, 2, 3, 4, [5, 6, 7]] 리스트 통째로 넣는다
my_list = ["홍길동", "아이유", "강감찬", "신사임당", "Kim"]
result = my_list.sort() # 리스트를 오름차순으로 정렬
print(result) # None : sort()는 리턴값이 없음, 자기 자신을 정렬해서 바꿈
print(my_list) # ['Kim', '강감찬', '신사임당', '아이유', '홍길동'], 오름차순 정렬 시 영어가 더 빠르다. 유니코드 순서가 영어가 앞임
2) Tuple
- list는 []로 표현, tuple은 ()로 표현
- () 생략 가능
- uple은 일단 만들어지면 내용 변경이 불가능!!
- list <-> tuple 변환 가능
a = (1, 2, 3) # tuple
# a[0] = 100 # 에러 발생
a = (1) # tuple의 원소가 하나만 있으면 연산자 우선순위랑 구분히 안되어 애매하다
a = (3, ) # 요소가 1개만 존재하는 tuple
a = (1, 2, 3) # 일반적인 tuple
b = 1, 2, 3 # tuple은 괄호 생략 가능!
print(a==b) # True
print(type(b)) # <class 'tuple'>
a = (1, 2, 3)
b = (5, 6, 7)
print(a + b) # (1, 2, 3, 5, 6, 7) => tuple이 변하지 않는 것은 자기 자신이지, 연결하는 것은 가능
# list <-> tuple 변환 가능
a = (1, 2, 3)
my_list = list(a)
print(my_list) # [1, 2, 3]
my_tuple = tuple(my_list)
print(my_tuple) # (1, 2, 3)
3) Range
- 주로 for문에서 사용
- 같은 데이터를 적은 양의 데이터로 표현 가능
my_range = range(10) # 0<= x < 10, 증감치 생략, 표현만 하고 실제 값 저장은 아님
print(my_range) # range(0, 10)
print(7 in my_range) # True
# sequence타입은 다 인덱싱, 슬라이싱 가능
print(my_range[0]) # 0
print(my_range[1:4]) # range(1, 4)
my_range = range(1, 10, 3) # 3씩 증가
print(my_range) # range(1, 10, 3)
4-4. Mapping( dict ) - Java의 HashMap
- 순서가 없었는데 새로운 버전에서는 순서가 생겼다.
- Dictionary는 key와 value로 데이터를 저장하는 구조
- [] 리스트, () 튜플, { } 딕셔너리
- dict에서 많이 사용하는 대표적인 method 3개 : keys(), values(), items()
a = {"name" : "홍길동", "age" : 40} # JSON 표현 방식
print(type(a)) # <class 'dict'>
print(a["name"]) # 홍길동, key값으로 인덱싱하여 value값을 추출
a["address"] = "서울" # key 값이 없으면 추가함!
print(a) # {'name': '홍길동', 'age': 40, 'address': '서울'}
print(a.get("age")) # 40, get method로도 접근 가능- dict에서 많이 사용하는 대표적인 method 3개 : keys(), values(), items()
# dict에서 많이 사용하는 대표적인 method 3개 : keys(), values(), items()
a = {'name': '홍길동', 'age': 40, 'address': '서울'}
print(a.keys()) # dict_keys(['name', 'age', 'address']),
print(type(a.keys())) # <class 'dict_keys'>, 리스트처럼 생겼지만 리스트는 아님
print(list(a.keys())) # ['name', 'age', 'address'], 이제 진짜 리스트
print(a.values()) # dict_values(['홍길동', 40, '서울'])
print(list(a.values())) # ['홍길동', 40, '서울']
print(a.items()) # dict_items([('name', '홍길동'), ('age', 40), ('address', '서울')]) => 튜플의 리스트
4-5. Bool data type => Boolean (True, False)
- 사용하는 연산자 => and, or, not 연산자를 사용할 수 있어요\
- & , | , ~ 비트 연산자
- 다음의 경우 Python은 False로 간주
- 1. 빈 문자열은 False로 간주 => "", ''
- 2. 빈 리스트는 False로 간주 => []
- 3. 빈 tuple도 False로 간주 => ()
- 4. 빈 dict도 False로 간주 => {}
- 5. 숫자 0은 False, 다른 숫자는 모두 True (= C, =! JAVA)
- True -> 1, False -> 0
- 6. None은 False로 간주
a = 5
b = 0
print(a and b) # 0
print(a & b) # & : bitwise 연산
# 0101 & 0000 => 0000 , 0
print(a | b) # | : bitwise 연산
# 0101 | 0000 => 0101 , 5
4-6. Set
- 집합 자료형이고 중복을 허용하지 않아요
- 순서가 존재하지 않는 자료형
- {} => dict => {"key" : "value"}
- {} => set => {1, 2, 3}
my_set = {1, 2, 3, 4, 1, 2}
print(my_set) # {1, 2, 3, 4}
my_list = [1, 2, 3, 4, 1, 2]
my_set = set(my_list)
print(my_set) # {1, 2, 3, 4}
my_str = "Hello" # Text Sequence는 list
my_set = set(my_str)
print(my_set) # {'o', 'e', 'l', 'H'}- set에서 사용하는 연산자
- 합집합 (union : |)
- 교집합 (intersection : &)
- 차집합 (difference : -)
s1 = {1, 2, 3, 4}
s2 = {3, 4, 5, 6}
print(s1 | s2) # {1, 2, 3, 4, 5, 6} union
print(s1 & s2) # {3, 4} intersection
print(s1 - s2) # {1, 2} difference