[Python] list (sequence type) : summary

list (Sequence Type) : Summary

list는 ordered mutable collection으로, collection을 위한 python data type들 중 가장 많이 사용된다.

C에서의 array와 같이 가장 기본적인 collection임.
단, heterogeneous item을 가질 수 있으며,
여러 methods를 가지는 object(객체)라는 점이 array와 다름.

 

Python에서 대표적인 sequence type인 것은 다음 세가지임.

• list : mutable sequence
• tuple : immutable sequence
• string : immutable text sequence

sequence type은
indexing이 element의 위치(순서)에 의해 이루어지기 때문에
순서(order)가 매우 중요함.

 

list와 tuple은 매우 유사해서 tuple을 immutable list라고 부르기도 함.

• list는 square bracket []를 이용.
• tuple은 parentheses ()를 이용.

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Indexing: 개별 item 접근 및 갱신

a = [0,1,2,3,4]
print(a[1])  # 1
print(a[-1]) # 4

• zero-based indexing (or numbering)임.
• square bracket을 통한 indexing.
• negative index를 이용하여 뒤에서부터 접근이 가능함. [-1]은 맨 마지막 요소를 가르킴.

a = [0,1,2,3,4]
a[-2] = 100 # replace the next-to-last element
print(a) # [0,1,2,100,4]

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slicing: 특정 부분을 한번에 지정.

list의 특정 부분을 한번에 지정하여 값을 얻어냄.

• list_name[start:end:step] 으로 구성됨.
• 아래의 예제처럼 다양하게 일부만 지정가능함 (생략된 경우엔 start는 0, end는 전체갯수, step은 1이 기본값임) 
• end는 range의 경우와 마찬가지로 exclusive임.
• slicing으로 지정한 영역은 assignment에서 left side에 놓일 수 있음

x = [-1,0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]

first_three  = x[:3]  # [-1, 1, 2]
three_to_end = x[3:]  # [3, 4, ..., 9]
one_to_four  = x[1:5] # [1, 2, 3, 4]
last_three   = x[-3:] # [7, 8, 9]

without_first_and_last = x[1:-1] # [1, 2, ..., 8]
copy_of_x = x[:]  # [-1, 1, 2, ..., 9]

print(f'{first_three=}')
print(f'{three_to_end=}')
print(f'{one_to_four=}')
print(f'{last_three=}')
print(f'{without_first_and_last=}')
print(f'{copy_of_x=}')

• colon (:) 앞이 start index 이고 뒤는 end_index +1 이 주어짐.
• slicing으로 얻어진 list는 새로운 id를 갖는 list이지만, item들은 같은 원본의 object들을 가르키고 있음.
  • slicing 이후 특정 idx의 item에 대해 새로운 assignment를 할 경우,
  • 원본이 바뀌지 않고 해당 item만이 할당된 새로운 object를 참조하게 된다.
  • 주의할 건, NumPy등에서는 실제로 array기반으로 동작하여 slicing은 단순히 viewer에 불과하기 때문에 원본도 변경 된다.

결과는 다음과 같음.

first_three=[-1, 0, 1]
three_to_end=[2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
one_to_four=[0, 1, 2, 3]
last_three=[7, 8, 9]
without_first_and_last=[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
copy_of_x=[-1, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

 

list에서 slicing은 새로운 객체(shallow copy)를 생성함

(Python 표준 list의 경우이고, NumPy 등에선 다름).

slicing으로 얻은 b에서 item할당은 원본에 영향을 주지 않음. b는 새로운 id의 list임.

slicing을 assignment의 left side에 둘 경우, step의 지정여부에 따라 동작이 조금 다름:

• step을 사용하지 않는 경우, right side의 갯수가 slicing으로 지정된 element의 갯수와 다르더라도 할당이 됨.
  • 즉, empty list로 할당을 하면 특정 영역을 지울 수 있음.
  • a[1:3] = [] 이 동작함: 이 경우 index 1,2인 element가 리스트 a에서 제거됨.
• step을 사용하는 경우는 left side와 right side의 갯수가 일치해야함.

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+ and * operation (operator overloading)

Type에 따라 지원되는 Operator가 다르고,
"동일한 Operator 기호"라도 operand(피연산자) type에 따라 다른 동작을 보임.

+ 는 list 에서 일종의 concatenation 을 수행함.

a = [1,2,3]
b = [4,5]

c = a+b # [1,2,3,4,5]

 

 

* 는 list 가 반복되어 concatenation이 이루어짐.

a = [1,2,3]
b = 3*a #[1,2,3,1,2,3,1,2,3]

 

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in membership operation

sequence type에서는 in 연산의 효율이 좋지 못함

• 처음부터 끝까지 다 확인을 해야하기 때문에 권장되지 않음.
• set 의 사용을 추천.

 

또한 string의 경우와 달리 list에서는 single item 단위로만 in 연산이 동작한다. 다음의 예를 참고하라.

l = [ 1, 2, 3, 4, 5, 6]

if 1 in l:
  print('True')
else:
  print('False')

if [2,3,4] in l:
  print('True')
else:
  print('False')

 

결과는 다음과 같음.

True
False

 

참고로 string의 경우 다음과 같음.

s = "abcedfg"
sub_s = "ce"

print(f'{(sub_s in s)=}') # (sub_s in s)=True

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정렬

a = [ 3, 5, 1, 4, 2 ]
c = sorted(a) # a는 그대로임. 정렬된 새로운 list object가 생성되어 반환됨.
a.sort()      # a가 정렬되어 update됨.
print(c)
print(a)
print(a is c) # a와 c가 같은 object인가 (id가 같은지)
print(a == c) # a와 c의 값이 같은지 체크.

• a.sort() 메소드를 호출시 반환값이 None임. 반환값으로 a를 받지 않도록 주의할 것.
• sort() 메소드는 자신이 호출된 object를 갱신하므로 immutable인 tuple에서는 제공되지 않음.
• 역순으로 정렬을 원한다면 a.sort(reverse = True)를 이용한다.
• 기본적으로 오름차순, 알파벳순임.

결과는 다음과 같음.

[1, 2, 3, 4, 5]
[1, 2, 3, 4, 5]
False
True

 

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tuple을 item으로 가지는 list의 정렬에서는
key 파라메터에 function 객체를 지정하여

item 의 여러 요소 중에서 무엇으로 정렬할지를 정할 수 있음.

a = [(1,'a'), (0,'b'), (2,'c')]

a.sort(key = lambda x: x[0]) # item인 tuple의 첫번째 요소를 기준으로 정렬.
print(a) # [(0, 'b'), (1, 'a'), (2, 'c')]
a.sort(key = lambda x: x[1]) #item인 tuple의 첫번째 요소를 기준으로 정렬.
print(a) # [(1, 'a'), (0, 'b'), (2, 'c')]

• 위의 예에서는 lambda function을 사용했으나, def를 통한 function을 지정해도 된다.

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list 의 methods

2023.07.17 - [Python] - [Python] List's methods

[Python] List's methods

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관련 ipynb.

https://gist.github.com/dsaint31x/6794486c7fca7ab0632098c1989d0af8

py_list_summary.ipynb

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2024.04.15 - [분류 전체보기] - [Python] collections.abc

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