3장 딕셔너리와 집합
기본 자료형
자료형인지 검사할 때 dict로 직접 체크하는 것보다 isinstance(my_dict, collections.abc.Mapping)과 같이 추상베이스클래스(ABC)를 이용하는 편이 낫다. dict와 유사한 다른 매핑형 자료도 체크할 수 있기 때문이다.
해시 가능하다(hashable)라는 뜻은 파이썬 용어집에서 다음과 같이 정의한다.
수명 주기 동안 결코 변하지 않는 해시값을 갖고 있고(
__hash__()필요), 다른 객체와 비교할 수 있으면(__eq__()필요) 해당 객체를 해시 가능하다고 한다. 동일하다고 판단되는 객체는 반드시 해시값이 동일해야 한다.
지능형 딕셔너리
지능형 리스트(listcomp)와 제너레이터 표현식(genexps)과 마찬가지 형태로 구현가능하다.
존재하지 않는 키를 채워넣어주는 방식
setdefault와 defaultdict가 있다.
딕셔너리에서 키로 검색한 후, 여러개의 값을 리스트에 추가하는 경우에 코드는 다음과 같다.
## setdefault를 이용하는 경우
index = {}
index.setdefault(word, []).append(location)
## defaultdict를 이용하는 경우
index = collections.defaultdict(list)
index[word].append(location)
setdefault는 키를 검색하고, 있을 때와 없을 때 각각 추가적으로 발생하는 접근횟수를 줄여줌으로써 성능향상이 크다.
defaultdict는 __getitem__() 호출에 대한 기본값만을 제공하므로, index.get(word)와 같은 형식에서는 값이 없을 때 None를 리턴한다.
__missing__() 메소드는 __getitem__()에서 키가 없을 경우 호출된다.
그 외 매핑형
- collections.OrderedDict
- collections.ChainMap: 여러 개의 목록 중 하나라도 검색되면 성공.
pylookup = ChainMap(locals(), globals(), vars(builtins)) - collections.Counter: 자세한 설명은 문서를 참조.
- collections.UserDict: 표준 dict처럼 동작하는 매핑형
불변 매핑
MappingProxyType이라는 래퍼 클래스는 mappingproxy 객체를 반환하는데, SQL에서 view같은 역할을 하며, 원 객체의 자료를 그대로 보여주는 반면(업데이트되면, 업데이트된 값으로 보여준다), 직접 수정을 불가능하도록 한다.
Pingo.io에서 Board 클래스는 pins 속성을 공개하는데, 핀번호를 바꿀 수 없도록 하여 실수하지 않고, 내부 기능을 이용할 수 있도록 하고 있다. 다만 개념상 동일하나 mappingproxy를 이용한 것은 아니다.
집합
set과 불변형 frozenset이 내장형으로 있다. 빈 집합은 set()으로 표기해야 한다. {}는 딕셔너리 타입이 된다.
집합을 이용하여 교집합 갯수 세는 법은 다음과 같다.
## 방법1: 둘다 집합일 경우만 가능
found = len(needles & haystack)
## 방법2: 반복 가능형이면 됨
found = 0
for n in needles:
if n in haystack:
found += 1
## 방법3a: 하나라도 집합이면 방법2보다 빠르다
found = len(set(needles) & set(haystack))
## 방법3b
found = len(set(needles).intersection(haystack))
집합을 초기화하는 방식은 {1, 2, 3}이 set([1, 2, 3])보다 더 빠르고 효율적이다.
지능형 집합(set comprehension, setcomp) 또한 가능하다.