[Effective Python] 2장 리스트와 딕셔너리 리뷰
요즘 파이썬을 사용하면서 자연스레 좀 더 효율적으로 코드를 짜고 싶은 마음이 커졌습니다. 그래서 이 책을 공부하기 시작했습니다.
이 글은 개인 공부를 목적으로 작성되었습니다.
혹시 오타나 글의 수정사항이 있어 알려주시면 감사하겠습니다.
Better way 11: 시퀀스를 슬라이싱하는 방법을 익혀라
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슬라이싱(slicing)을 사용하면 시퀀스에 들어 있는 아이템의 부분집합에 쉽게 접근할 수 있다.
이미지출처 1 - 슬라이싱의 기본 형태는
리스트[시작:끝]이다.- 끝 인덱스에 있는 원소는 포함되지 않는다.
- 리스트의 맨 앞부터 슬라이싱할 때는 기본적으로 0을 생략한다.
- 리스트를 끝까지 슬라이싱 할때도 생략한다.
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리스트의 끝에서부터 원소를 찾고 싶을 때는 음수 인덱스를 사용하면 된다. (예:
-1)a = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'] # assert : 이 코드는 내가 보증한다. 만약 거짓이면 AssertionError를 출력 assert a[:4] == a[0:4] assert a[4:] == a[4:len(a)]
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슬라이싱은 범위를 넘어가는 시작 인덱스나 끝 인덱스도 허용한다.
a[:10] # ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'] -
리스트에 지정한 슬라이스 길이보다 대입되는 배열의 길이가 더 길어 리스트가 늘어난다.
a[2:3] = ['g', 'z'] a # ['a', 'b', 'g', 'z', 'd', 'e', 'f']
Better way 12: 스트라이드와 슬라이스를 한 식에 함께 사용하지 말라
리스트[시작:끝:증가값]으로 일정한 간격을 두고 슬라이싱할 수 있다.-
이를 스트라이드(stride)라고 한다.
a = [1,2,3,4,5,6] print(a[::2]) # [1, 3, 5] print(a[1::2]) # [2, 4, 6]
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- 하지만, 슬라이딩 구문에 스트라이딩까지 들어가면 혼란스러울 수 있다.
- 따라서 시작값이나 끝값을 증가값과 함께 사용하지 않는다.
- 증가값을 사용해야 하는 경우에는 양수값으로 만들고 시작과 끝 인덱스를 생략한다.
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만약, 세 파라미터를 모두 써야 하는 경우, 두 번 대입을 사용(한 번은 스트라이딩, 한 번은 슬라이싱)한다.
a = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'] y = a[::2] z = y[:-1] z # ['a', 'c']
Better way 13: 슬라이싱보다는 나머지를 모두 잡아내는 언패킹을 사용하라
- 파이썬은 별표 식(starred epression)을 사용해 모든 값을 담는 언패킹을 할 수 있게 지원한다.
- 이 구문을 사용하면 언패킹 패턴의 다른 부분에 들어가지 못하는 모든 값을 별이 붙은 부분에 다 담는다.
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별표 식은 항상 list 인스턴스가 된다.
car_ages = [0, 9, 4, 8, 7, 20, 19, 1, 6, 15] car_ages_l = sorted(car_ages, reverse=True) # first, second = car_ages_l # ValueError: too many values to unpack (expected 2) first, second, *others = car_ages_l print(first, second, others) # 20 19 [15, 9, 8, 7, 6, 4, 1, 0]
- 하지만 별표 식이 포함된 언패킹 대입을 처리하려면 필수인 부분이 적어도 하나는 있어야 한다.
- 또한, 한 수준의 언패킹 패턴에 별표 식을 두 개 이상 쓸 수 없다.
- 하지만, 여러 계층으로 이뤄진 구조를 언패킹할 때는 서로 다른 부분에 포함되는 한, 별표 식을 여러개 사용해도 된다.
Better way 14: 복잡한 기준을 사용해 정렬할 때는 key 파라미터를 사용하라
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sort는 list의 메소드로 리스트의 내용을 원소 타입에 따른 자연스러운 순서를 사용해 오름차순으로 정렬한다.
numbers = [93, 86, 11, 68, 70] numbers.sort() print(numbers) # [11, 68, 70, 86, 93] -
<list>.sort(key = <function>, reverse = <bool>)- key 함수에는 정렬 중인 리스트의 원소가 전달된다.
- key 함수가 반환하는 값은 원소 대신 정렬 기준으로 사용할, 비교 가능한 값이어야만 한다.
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코드 출처 2
# Str을 기준으로 정렬하기 array = [[50, "apple"], [30, "banana"] , [400, "melon"]] array.sort(key = lambda x:x[1]) print(array) # [[50, 'apple'], [30, 'banana'], [400, 'melon']]
Better way 15: 딕셔너리 삽입 순서에 의존할 때는 조심하라
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파이썬 3.6부터는 딕셔너리가 삽입 순서를 보존하도록 동작이 개선됐다.
baby_names = { 'cat': 'kitten', 'dog': 'puppy', } print(baby_names) # {'cat': 'kitten', 'dog': 'puppy'} print(list(baby_names.keys())) # ['cat', 'dog'] print(list(baby_names.values())) # ['kitten', 'puppy'] print(list(baby_names.items())) # [('cat', 'kitten'), ('dog', 'puppy')] print(baby_names.popitem()) # ('dog', 'puppy') print(baby_names) # {'cat': 'kitten'}
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키워드 인자의 순서는 함수를 호출할 때 사용한 인자 순서와 일치한다.
def my_func(**kwargs): # **kwargs : 모든 인자를 얻을 때 for key, value in kwargs.items(): print(f'{key} = {value}') my_func(goose='gosling', kangaroo='joey') # goose = gosling # kangaroo = joey
Better way 16: in을 사용하고 딕셔너리 키가 없을 때 KeyError를 처리하기보다는 get을 사용하라
- 딕셔너리와 상호작용하는 세 가지 기본 연산은 키나 키에 연관된 값에 접근하고, 대입하고, 삭제하는 것이다.
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다음은 if문과 키가 존재할 때 참을 반환하는 in을 사용하는 코드이다.
counters = { '품퍼니켈': 2, '사워도우': 1, } key = '밀' if key in counters: count = counters[key] else: count = 0 counters[key] = count + 1 counters # {'품퍼니켈': 2, '사워도우': 1, '밀': 1}
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다음은 존재하지 않는 키에 접근할 때 발생시키는 KeyError 예외를 활용하는 방법이다.
counters = { '품퍼니켈': 2, '사워도우': 1, } key = '밀' try: count = counters[key] except KeyError: count = 0 counters[key] = count + 1 counters # {'품퍼니켈': 2, '사워도우': 1, '밀': 1}
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다음은 dict 내장 타입의 get 메서드를 활용한 방법이다. (추천)
counters = { '품퍼니켈': 2, '사워도우': 1, } key = '밀' count = counters.get(key, 0) counters[key] = count + 1 counters # {'품퍼니켈': 2, '사워도우': 1, '밀': 1}
Better way 17: 내부 상태에서 원소가 없는 경우를 처리할 때는 setdefault보다 defaultdict를 사용하라
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직접 만들지 않은 딕셔너리를 다룰 때 키가 없는 경우를 처리하는 방법 중 경우에 따라서는 setdefault가 가장 빠른 지름길일 수 있다.
visits = { '미국': {'뉴욕', '로스엔젤로스'}, '일본': {'하코네'} } # 딕셔너리 안에 나라 이름이 들어 있는지 여부와 관계없이 # 각 집합에 새 도시를 추가할 때 setdefault를 사용할 수 있다. visits.setdefault('프랑스', set()).add('칸') print(visits) # {'미국': {'로스엔젤로스', '뉴욕'}, '일본': {'하코네'}, '프랑스': {'칸'}}
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collections 내장 모듈에 있는 defaultdict 클래스는 키가 없을 때 자동으로 디폴트 값을 저장해준다.
from collections import defaultdict class Visits(): def __init__(self): self.data = defaultdict(set) def add(self, country, city): self.data[country].add(city) visits = Visits() visits.add('영국', '바스') visits.add('영국', '런던') print(visits.data) # defaultdict(<class 'set'>, {'영국': {'런던', '바스'}})
Better way 18: __missing__을 사용해 키에 따라 다른 디폴트 값을 생성하는 방법을 알아두라
- 예를 들어 파일 시스템에 있는 SNS 프로필 사진을 관리하는 프로그램을 작성한다고 가정해본다.
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그럼 필요할 때 파일을 읽고 쓰기 위해 프로필 사진의 경로와 열린 파일 핸들을 연관시켜주는 딕셔너리가 필요하다.
pictures = {} path = 'profile_1234.png' if (handle := pictures.get(path)) is None: try: handle = open(path, 'a+b') except OSError: print(f'경로를 열 수 없습니다: {path}') raise else: pictures[path] = handle handle.seek(0) image_data = handle.read()
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dict 타입의 하위 클래스를 만들고 missing 특별 메서드를 구현하면 키가 없는 경우를 처리하는 로직을 커스텀화할 수 있다.
def open_picture(profile_path): try: return open(profile_path, 'a+b') except OSError: print(f'경로를 열 수 없습니다: {profile_path}') raise class Pictures(dict): def __missing__(self, key): value = open_picture(key) self[key] = value return value pictures = Pictures() handle = pictures[path] handle.seek(0) image_data = handle.read()
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