파이썬 딕셔너리 완벽 마스터: 활용법부터 고급 기법까지
데이터 분석부터 웹 개발까지, 파이썬은 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 합니다. 그리고 그 중심에는 효율적인 데이터 관리를 위한 다양한 데이터 구조가 존재하는데, 그중 가장 강력하고 유연한 도구가 바로 파이썬 딕셔너리입니다. 딕셔너리를 제대로 이해하고 활용한다면, 여러분의 파이썬 코딩 실력은 한 단계 더 도약할 것입니다. 이 글에서는 파이썬 딕셔너리의 기본 개념부터 고급 활용법까지, 실제 예제와 함께 상세하게 알아보겠습니다.
1, 파이썬 딕셔너리란 무엇일까요?
파이썬 딕셔너리는 key-value 쌍으로 구성된 데이터 구조입니다. 각각의 key는 고유해야 하며, value는 어떤 데이터 타입이든 될 수 있습니다. 이는 마치 실제 사전처럼, 단어(key)에 대한 정의(value)를 저장하는 것과 같습니다. 이러한 특성 덕분에 데이터를 효율적으로 검색하고 관리할 수 있습니다. 예를 들어, 학생들의 이름(key)과 성적(value)을 저장하는 데 딕셔너리가 매우 유용하게 활용될 수 있습니다.
2, 딕셔너리 생성 및 초기화
딕셔너리는 중괄호 {}를 사용하여 생성합니다. key와 value는 콜론(:)으로 구분하고, 각 쌍은 콤마(,)로 구분합니다.
python
student = {“name”: “John Doe”, “age”: 20, “grades”: {“math”: 90, “science”: 85}}
print(student) # {‘name’: ‘John Doe’, ‘age’: 20, ‘grades’: {‘math’: 90, ‘science’: 85}}
위 예제에서 보듯이, value는 다른 딕셔너리가 될 수도 있습니다 (중첩 딕셔너리). 또 다른 생성 방법으로는 dict() 함수를 사용하는 방법이 있습니다.
python
student2 = dict(name=”Jane Doe”, age=22, grades={“math”: 95, “science”: 92})
print(student2) # {‘name’: ‘Jane Doe’, ‘age’: 22, ‘grades’: {‘math’: 95, ‘science’: 92}}
3, 딕셔너리 요소 접근 및 수정
딕셔너리의 특정 요소에 접근하려면, key를 사용합니다.
python
print(student[“name”]) # John Doe
print(student[“grades”][“math”]) # 90
요소를 수정하려면, key를 사용하여 새로운 value를 할당합니다.
python
student[“age”] = 21
print(student) # {‘name’: ‘John Doe’, ‘age’: 21, ‘grades’: {‘math’: 90, ‘science’: 85}}
만약 존재하지 않는 key로 접근하면 KeyError가 발생합니다. 이를 방지하기 위해 get() 메서드를 사용할 수 있습니다. get() 메서드는 key가 존재하지 않을 경우, 기본값을 반환합니다.
python
print(student.get(“city”, “Unknown”)) # Unknown (city key는 존재하지 않음)
4, 딕셔너리 메서드 활용
파이썬 딕셔너리는 다양한 내장 메서드를 제공합니다. 몇 가지 중요한 메서드를 살펴보겠습니다.
keys(): 모든 key를 반환합니다.values(): 모든 value를 반환합니다.items(): key-value 쌍을 (key, value) 튜플 형태로 반환합니다.update(): 다른 딕셔너리 또는 key-value 쌍을 현재 딕셔너리에 추가하거나 업데이트합니다.pop(): 특정 key에 해당하는 value를 제거하고 반환합니다. key가 존재하지 않으면KeyError를 발생시킵니다.popitem(): 임의의 key-value 쌍을 제거하고 반환합니다.clear(): 딕셔너리의 모든 요소를 제거합니다.
python
print(student.keys()) # dictkeys([‘name’, ‘age’, ‘grades’])
print(student.values()) # dictvalues([‘John Doe’, 21, {‘math’: 90, ‘science’: 85}])
print(student.items()) # dict_items([(‘name’, ‘John Doe’), (‘age’, 21), (‘grades’, {‘math’: 90, ‘science’: 85})])
student.update({“city”: “Seoul”})
print(student) # {‘name’: ‘John Doe’, ‘age’: 21, ‘grades’: {‘math’: 90, ‘science’: 85}, ‘city’: ‘Seoul’}
removeditem = student.pop(“city”)
print(removeditem) # Seoul
print(student) # {‘name’: ‘John Doe’, ‘age’: 21, ‘grades’: {‘math’: 90, ‘science’: 85}}
5, 딕셔너리 반복문 활용
for 루프를 사용하여 딕셔너리를 반복할 수 있습니다.
python
for key in student:
print(f”Key: {key}, Value: {student[key]}”)
Key: name, Value: John Doe
Key: age, Value: 21
Key: grades, Value: {‘math’: 90, ‘science’: 85}
for key, value in student.items():
print(f”Key: {key}, Value: {value}”)
Key: name, Value: John Doe
Key: age, Value: 21
Key: grades, Value: {‘math’: 90, ‘science’: 85}
6, 딕셔너리와 다른 데이터 구조와의 조합
딕셔너리는 리스트, 튜플 등 다른 데이터 구조와 함께 사용하여 더욱 복잡하고 다양한 데이터를 효율적으로 관리할 수 있습니다. 예를 들어, 여러 학생들의 정보를 리스트 안에 딕셔너리 형태로 저장할 수 있습니다.
python
students = [
{“name”: “Alice”, “age”: 20, “grades”: {“math”: 88, “science”: 92}},
{“name”: “Bob”, “age”: 22, “grades”: {“math”: 95, “science”: 85}},
{“name”: “Charlie”, “age”: 19, “grades”: {“math”: 78, “science”: 98}}
]
for student in students:
print(f”{student[‘name’]}의 수학 점수: {student[‘grades’][‘math’]}”)
7, 딕셔너리의 장점과 단점
7.1 장점
- 빠른 검색: key를 사용하여 O(1)의 시간 복잡도로 원하는 값에 접근할 수 있습니다.
- 유연성: value는 어떤 데이터 타입도 가질 수 있습니다.
- 가독성: key-value 쌍으로 데이터를 표현하여 코드의 가독성을 높입니다.
- 다양한 활용: 데이터베이스 구현, 캐싱 메커니즘, 설정 파일 관리 등 다양한 분야에서 활용됩니다.
7.2 단점
- 순서가 보장되지 않음: Python 3.7 이전 버전에서는 딕셔너리의 요소 순서가 보장되지 않았습니다. (Python 3.7 이상부터는 insertion order가 유지됩니다.)
- key는 고유해야 함: 중복된 key는 허용되지 않습니다.
8, 고급 활용 기법: 딕셔너리 컴프리헨션
딕셔너리 컴프리헨션을 사용하면 간결하고 효율적으로 딕셔너리를 생성할 수 있습니다.
python
squares = {x: x**2 for x in range(1, 11)}
print(squares) # {1: 1, 2: 4, 3