Python 자료구조 완전 기초: list, tuple, dict, set과 참조 이해하기

About this offer

프로그램에서는 값을 하나씩 저장하는 것보다 여러 데이터를 어떤 구조로 묶고 다룰지 가 더 중요해지는 순간이 많다. 사용자 목록, 주문 내역, API 응답, 로그, 태그처럼 실제 데이터는 대부분 여러 값의 집합으로 표현된다. Python에서 가장 자주 사용하는 기본 자료구조는 다음 네 가지다. list tuple dict set 이 글에서는 각 자료구조의 특징과 함께 인덱싱, 슬라이싱, 참조, 복사, 문자열 메서드, 컴프리헨션까지 정리한다. 자료구조를 선택하는 기준 자료구조 순서 수정 중복 대표 용도 list 있음 가능 가능 사용자 목록, 로그 tuple 있음 불가 가능 좌표, 고정 값 묶음 dict 삽입 순서 유지 가능 키 중복 불가 API 데이터, 객체 정보 set 순서를 전제로 하지 않음 가능 불가 태그, 권한, 중복 제거 처음에는 이 정도 기준만 알아도 대부분의 상황에서 적절한 자료구조를 고를 수 있다. 리스트 list 리스트는 여러 값을 순서대로 저장하는 자료구조다. users = ["kim", "lee", "park"] 인덱스는 0 부터 시작한다. print(users[0]) print(users[1]) kim lee 리스트에 값 추가하기 users = ["kim", "lee"] users.append("park") print(users) 여러 값을 추가할 때는 extend() 를 사용할 수 있다. users.extend(["choi", "jung"]) 특정 위치에 삽입: users.insert(1, "han") 값 삭제하기 값으로 삭제: users.remove("lee") 인덱스로 삭제: del users[0] 삭제하면서 값을 가져오기: removed_user = users.pop() 리스트 정렬 원본 리스트 자체를 정렬하는 sort() : scores = [80, 95, 70, 88] scores.sort() print(scores) 새 리스트를 반환하는 sorted() : scores = [80, 95, 70, 88] sorted_scores = sorted(scores) print(scores) print(sorted_scores) 원본을 보존해야 한다면 두 방식의 차이를 이해해야 한다. 튜플 tuple 튜플은 리스트처럼 순서를 가지지만 생성 후 항목을 수정할 수 없다. position = (37.5, 127.0) latitude = position[0] longitude = position[1] 튜플 언패킹 position = (37.5, 127.0) latitude, longitude = position 함수에서 여러 값을 반환할 때도 자주 사용된다. def get_min_max(): return 10, 100 minimum, maximum = get_min_max() 한 개짜리 튜플 괄호보다 쉼표가 중요하다. value = (10,) 다음은 튜플이 아니라 정수다. value = (10) 딕셔너리 dict 딕셔너리는 키와 값의 연결 관계 를 저장한다. user = { "id": 101, "name": "kim", "role": "admin", } 값 조회: print(user["name"]) 값 추가: user["age"] = 30 값 수정: user["role"] = "editor" 존재하지 않는 키와 get() 다음 코드는 키가 없으면 KeyError 를 발생시킨다. user["email"] 값이 없을 가능성이 있다면 get() 이 편리하다. email = user.get("email") print(email) 기본값도 지정할 수 있다. email = user.get( "email", "등록되지 않음", ) 딕셔너리 반복 키와 값을 함께 순회: for key, value in user.items(): print(key, value) 키만: for key in user.keys(): print(key) 값만: for value in user.values(): print(value) JSON과 딕셔너리 웹 API에서 받은 JSON 객체는 Python에서 보통 딕셔너리와 리스트의 조합으로 변환된다. response_data = { "status": "success", "users": [ { "id": 1, "name": "kim", }, { "id": 2, "name": "lee", }, ], } 사용자 이름 출력: for user in response_data["users"]: print(user["name"]) 데이터 분석이나 API 개발을 공부한다면 list 와 dict 조합에 익숙해지는 것이 특히 중요하다. 집합 set 집합은 중복되지 않는 값을 저장한다. tags = { "python", "api", "python", "backend", } print(tags) "python" 은 한 번만 남는다. 리스트에서 중복 제거 user_ids = [1, 1, 2, 3, 3, 4] unique_ids = set(user_ids) print(unique_ids) 단, 집합을 사용할 때는 원래 순서를 보존하기 위한 자료구조로 생각하면 안 된다. 집합 연산 admin_permissions = { "read", "write", "delete", } editor_permissions = { "read", "write", } 교집합: print( admin_permissions & editor_permissions ) 합집합: print( admin_permissions | editor_permissions ) 차집합: print( admin_permissions - editor_permissions ) 부분집합 검사: print( editor_permissions.issubset( admin_permissions ) ) 권한, 태그, 카테고리처럼 포함 관계가 중요한 데이터에 잘 맞는다. 인덱싱 리스트, 튜플, 문자열처럼 순서가 있는 객체는 인덱스로 접근할 수 있다. users = ["kim", "lee", "park"] print(users[0]) print(users[-1]) -1 은 마지막 항목이다. print(users[-2]) 뒤에서 두 번째 항목을 의미한다. 슬라이싱 일부분을 잘라낼 때 사용한다. numbers = [0, 1, 2, 3, 4, 5] print(numbers[1:4]) [1, 2, 3] 끝 인덱스는 포함되지 않는다. 시작과 끝 생략 numbers[:3] numbers[3:] 스텝: numbers[::2] 역순: numbers[::-1] 문자열에도 동일하게 적용된다. text = "python" print(text[::-1]) nohtyp in 과 not in roles = ["user", "editor", "admin"] print("admin" in roles) print("guest" not in roles) 문자열에서도 사용할 수 있다. url = "/api/users" if "/api/" in url: print("API 요청") 변수는 객체의 참조를 가진다 다음 코드를 보자. original = [ "python", "sql", ] copied = original copied.append("ai") print(original) print(copied) 결과: ['python', 'sql', 'ai'] ['python', 'sql', 'ai'] copied = original 은 새로운 리스트를 생성한 것이 아니다. 두 변수가 같은 리스트 객체를 가리킨다. 얕은 복사 별도의 리스트를 만들고 싶다면 복사가 필요하다. original = [ "python", "sql", ] copied = original.copy() copied.append("ai") print(original) print(copied) 결과: ['python', 'sql'] ['python', 'sql', 'ai'] 슬라이싱으로도 얕은 복사를 만들 수 있다. copied = original[:] 중첩 객체와 깊은 복사 얕은 복사는 바깥 컨테이너만 새로 만든다. original = [ {"name": "kim"}, {"name": "lee"}, ] copied = original.copy() copied[0]["name"] = "park" print(original) 원본 내부 딕셔너리도 변경된다. 완전히 독립된 중첩 구조가 필요하다면 deepcopy() 를 사용할 수 있다. import copy copied = copy.deepcopy(original) 문자열 메서드 문자열도 객체이기 때문에 다양한 메서드를 제공한다. text = " Python API Tutorial " 앞뒤 공백 제거: text.strip() 대문자: text.upper() 소문자: text.lower() 시작 문자열 검사: text.strip().startswith("Python") find() 와 in 문자열에 특정 값이 있는지만 확인하려면 in 이 읽기 쉬운 경우가 많다. url = "/api/users" if "/api/" in url: print("API 경로") 위치를 찾아야 한다면 find() 를 사용할 수 있다. index = url.find("users") 찾지 못하면 -1 을 반환한다. join() 과 split() 여러 문자열 연결: skills = [ "python", "sql", "fastapi", ] text = ", ".join(skills) print(text) python, sql, fastapi 문자열 분리: skills = text.split(", ") 리스트 컴프리헨션 반복문으로 새 리스트를 만드는 패턴을 간결하게 표현할 수 있다. 일반 반복문: numbers = [1, 2, 3, 4] squares = [] for number in numbers: squares.append( number ** 2 ) 컴프리헨션: squares = [ number ** 2 for number in numbers ] 조건이 포함된 리스트 컴프리헨션 짝수만 제곱: numbers = [ 1, 2, 3, 4, 5, 6, ] result = [ number ** 2 for number in numbers if number % 2 == 0 ] print(result) [4, 16, 36] 조건과 변환이 너무 복잡해지면 일반 반복문이 더 읽기 쉽다. 딕셔너리 컴프리헨션 users = [ "kim", "lee", "park", ] length_by_user = { user: len(user) for user in users } 집합 컴프리헨션 values = [ 1, 1, 2, 3, 3, ] squares = { value ** 2 for value in values } 중복은 자동 제거된다. 어떤 자료구조를 선택해야 할까? 순서가 있고 값이 자주 바뀐다 logs = [] → list 값 묶음이 고정되어야 한다 rgb = ( 255, 120, 80, ) → tuple 이름을 통해 값을 찾는다 user = { "id": 1, "name": "kim", } → dict 중복 제거와 집합 관계가 중요하다 permissions = { "read", "write", } → set 실전 예제: 사용자 행동 로그 집계 logs = [ { "user_id": 1, "action": "login", }, { "user_id": 2, "action": "view", }, { "user_id": 1, "action": "purchase", }, { "user_id": 3, "action": "login", }, { "user_id": 2, "action": "view", }, ] 활동 사용자와 행동별 횟수를 집계해보자. active_users = set() action_count = {} for log in logs: active_users.add( log["user_id"] ) action = log["action"] action_count[action] = ( action_count.get( action, 0, ) + 1 ) print(active_users) print(action_count) 여기서는 자료구조의 역할이 분명하다. 로그 전체 → list 로그 한 건 → dict 중복 없는 사용자 → set 행동별 집계 → dict 자료구조는 결국 데이터를 앞으로 어떻게 사용할지 에 따라 선택한다. 핵심 정리 list 는 순서가 있고 수정 가능한 데이터 묶음이다. tuple 은 순서가 있지만 수정할 수 없어 고정된 값을 표현하기 좋다. dict 는 키를 이용해 값을 조회하는 구조에 적합하다. set 은 중복 제거와 집합 연산에 강하다. 인덱스는 0 부터 시작하며 음수 인덱스로 뒤에서 접근할 수 있다. 슬라이싱은 시퀀스 일부를 간결하게 추출하는 기능이다. a = b 는 컬렉션을 복사하는 것이 아니라 같은 객체를 참조하게 만들 수 있다. 컴프리헨션은 간단한 컬렉션 변환을 짧고 읽기 좋게 표현할 수 있다.