초보자부터 전문가까지: Python 리스트, 튜플, 집합, 딕셔너리 마스터하기

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

웹 개발

대상자

• 초보 프로그래머 및 Python 학습자
• 난이도: 기초 수준에서 중급 수준으로 연결되는 내용 제공

핵심 요약

• 리스트: 순서 유지, 수정 가능(예: my_list.append(), my_list.remove())
• 튜플: 순서 유지, 수정 불가능(예: my_tuple = ("2025-07-01", "10:00 AM"))
• 집합: 순서 없음, 중복 제거(예: my_set = {"Ahnaf", "Bashar"})
• 딕셔너리: 키-값 쌍으로 데이터 저장, 수정 가능(예: my_dict = {"Hasan": "123-456-7890"})

섹션별 세부 요약

1. 리스트(List)

• 특징: 순서 유지, 수정 가능, 중복 허용
• 예시:

- my_shopping_list = ["milk", "bread"]

- my_shopping_list.append("cheese")

- my_shopping_list[0] = "oat milk"

• 사용 시기: 변경이 필요한 데이터 관리(예: 쇼핑 목록, 할 일 목록)

2. 튜플(Tuple)

• 특징: 순서 유지, 수정 불가능, 중복 허용
• 예시:

- my_appointment = ("2025-07-01", "10:00 AM")

- location = (23.8103, 90.4125)

• 사용 시기: 고정된 데이터 관리(예: 좌표, 고정된 약속)

3. 집합(Set)

• 특징: 순서 없음, 수정 가능, 중복 제거
• 예시:

- my_friends = {"Ahnaf", "Bashar"}

- my_friends.add("Nasim")

- common_friends = my_friends.intersection(classmates)

• 사용 시기: 고유 항목 관리, 중복 제거, 집합 연산(예: 공통 친구 찾기)

4. 딕셔너리(Dictionary)

• 특징: 키-값 쌍, 순서 유지(3.7+), 수정 가능
• 예시:

- my_address_book = {"Hasan": "123-456-7890"}

- mitus_number = my_address_book["Mitu"]

- my_address_book["Tareq"] = "111-222-3333"

• 사용 시기: 고유 식별자로 데이터 연결(예: 연락처, 제품 ID-가격 매핑)

결론

• 실무에서 효과적인 데이터 구조 선택을 위해 리스트(변경이 필요한 데이터), 튜플(고정 데이터), 집합(중복 제거, 집합 연산), 딕셔너리(키-값 매핑)의 특성을 이해하고 적용하세요.
• Python 3.7+에서 딕셔너리는 순서 유지되며, 튜플은 성능 향상에 유리합니다.
• 실습을 통해 실제 문제 해결에 적합한 데이터 구조를 선택해보세요.