Python 데이터 타입: 숫자형, 문자열, 컬렉션 다루기

Python 데이터 타입: 숫자형, 문자열, 컬렉션 다루기

Python은 다양한 데이터 타입을 제공하여 효율적이고 유연하게 데이터를 처리할 수 있습니다. 이 글에서는 Python의 대표적인 데이터 타입인 숫자형, 문자열, 그리고 컬렉션(List, Tuple, Dictionary, Set)을 다루는 방법을 자세히 설명합니다. 각 타입의 특성과 활용법을 이해하면 Python 프로그래밍에서 더욱 효율적으로 데이터를 처리할 수 있습니다.

 

 

목차

1. 숫자형(Number Type)
2. 문자열(String)
3. 리스트(List)
4. 튜플(Tuple)
5. 딕셔너리(Dictionary)
6. 세트(Set)

 

숫자형(Number Type)

Python에서 숫자형 데이터 타입은 정수형(int), 실수형(float), 그리고 복소수형(complex)으로 구분됩니다. 각 타입은 수학적 계산과 다양한 연산에 사용됩니다.

• 정수형(int): 소수점이 없는 숫자를 표현하며, 정수 범위 내의 숫자를 다룹니다. 예: age = 25
• 실수형(float): 소수점을 포함하는 숫자를 나타내며, 소수점 이하의 값을 다룹니다. 예: height = 5.9
• 복소수형(complex): 실수부와 허수부로 이루어진 복소수를 표현합니다. 예: z = 3 + 4j

숫자형은 사칙연산(+,-,*,/)뿐만 아니라 ** 연산을 통해 제곱, //로 나눗셈 후 몫, %로 나머지 연산을 할 수 있습니다.

 

 

문자열(String)

문자열은 하나 이상의 문자를 연속적으로 나열한 데이터 타입으로, 작은 따옴표나 큰 따옴표로 감싸서 표현합니다. 문자열은 불변(immutable) 특성을 가지며, 다양한 메소드로 조작할 수 있습니다.

• 문자열 생성: greeting = "Hello, World!"
• 문자열 연결: name = "John" + " " + "Doe"
• 문자열 반복: echo = "Hello" * 3 (결과: "HelloHelloHello")
• 문자열 슬라이싱: name[0:4] (결과: "John")
• 문자열 메소드: lower(), upper(), strip(), split(), replace() 등 다양한 메소드를 통해 문자열을 다룰 수 있습니다.

 

 

리스트(List)

리스트는 Python에서 가장 많이 사용되는 컬렉션 데이터 타입으로, 여러 항목을 순차적으로 저장할 수 있습니다. 리스트는 가변적(mutable)이며, 다양한 데이터 타입을 혼합하여 저장할 수 있습니다.

• 리스트 생성: fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
• 항목 추가: fruits.append("orange")
• 항목 제거: fruits.remove("banana")
• 리스트 슬라이싱: fruits[1:3] (결과: ["banana", "cherry"])
• 리스트 정렬: fruits.sort() (리스트를 알파벳 순서로 정렬)

 

 

 

튜플(Tuple)

튜플은 리스트와 유사하지만, 불변(immutable) 데이터 타입입니다. 한 번 생성된 튜플은 변경할 수 없으며, 항목 간 순서가 유지됩니다. 불변성을 요구하는 데이터를 저장할 때 유용합니다.

• 튜플 생성: coordinates = (10, 20)
• 튜플 항목 접근: coordinates[0] (결과: 10)
• 튜플의 장점: 리스트보다 메모리 사용량이 적고, 안전성이 높습니다.

 

 

딕셔너리(Dictionary)

딕셔너리는 키와 값의 쌍을 저장하는 데이터 타입으로, 각 키는 고유하며 값을 통해 항목에 접근할 수 있습니다. 딕셔너리는 순서가 없고, 가변적입니다.

• 딕셔너리 생성: person = {"name": "Alice", "age": 25}
• 값 접근: person["name"] (결과: "Alice")
• 값 추가 및 변경: person["age"] = 26
• 딕셔너리 메소드: keys(), values(), items() 메소드를 사용하여 키와 값을 처리할 수 있습니다.

 

 

세트(Set)

세트는 중복되지 않는 항목을 저장하는 컬렉션 데이터 타입입니다. 세트는 순서가 없으며, 수학적 집합 연산(합집합, 교집합, 차집합 등)을 지원합니다.

• 세트 생성: fruits = {"apple", "banana", "cherry"}
• 세트에 항목 추가: fruits.add("orange")
• 세트 연산: union(), intersection(), difference() 메소드를 사용하여 세트 간 연산을 수행할 수 있습니다.