07 - Set
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2024년 11월 21일
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해당 게시글은 파이썬 입문과 크롤링기초 부트캠프 강의를 정리한 내용입니다.
# 01. 집합 자료형이란?
집합에 관련된 것을 쉽게 처리하기 위해 만든 자료형이다. 집합 자료형은 대표적인 특징이 두 가지가 있다.
이 특징을 이용하여 자료형의 중복을 제거하기 위한 필터 역할로 사용할 수 있다. 또, 순서가 없다는 특징에서 리스트와 튜플처럼 인덱싱으로 접근할 수 없다. 딕셔너리와 비슷하다는 의미이다. 굳이 인덱싱으로 접근하고 싶다면 집합을 리스트나 튜플로 변환해서 사용하면 된다.
- 데이터 구조 : 집합
- 선언 + 입력 :
변수명 = set(), 변수명 = {데이터1, 데이터2, ... }, 변수명 = set(데이터1), 변수명 = set({데이터1, 데이터2, ... }) - 읽기 : 그냥 읽어도 되고 반복문이나 조건문 이용
- 추가 : 값 1개 추가
add(), 값 여러 개 추가 update() - 삭제 :
remove()
# 02. 집합 다루기
집합을 다루기에 앞서 리스트, 튜플, 딕셔너리, 집합 빈 배열을 만드는 방법을 정리해보자면 아래와 같다.
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| data_list = list() # []
data_tuple = tuple() # ()
data_dict = dict() # {}
data_set = set() # {}
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{}는 딕셔너리와 동일하기 때문에 보통 빈 집합을 만들때는 set()을 주로 사용한다.
집합을 선언하는 것에는 여러 방법이 있다. 그 중 {}를 사용하는 방법을 딕셔너리와 헷갈리지 말자. 딕셔너리는 { 키 : 값 }의 대응관계를 나타내줘야 하지만, 집합은 그냥 {데이터1, 데이터2} 이렇게 콤마로 나열해주면 된다.
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| data_set = set()
data_set1 = set({'data1', 'data2', 'data3'})
data_set2 = set(['data1', 'data2', 'data3'])
data_set3 = {'data1', 'data2', 'data3'}
print(data_set)
print(data_set1)
print(data_set2)
print(data_set3)
출력결과 : set()
출력결과 : {'data2', 'data3', 'data1'}
출력결과 : {'data2', 'data3', 'data1'}
출력결과 : {'data2', 'data3', 'data1'}
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집합을 읽을 때 그냥 읽어도 되지만 반복문을 이용해서 하나씩 읽을 수도 있다.
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| # 반복문 이용
smartphone = {'삼성', '애플', 'LG', '화웨이'}
for data in smartphone:
print(data)
출력결과 :
애플
화웨이
LG
삼성
# 조건문 이용
if '삼성' in smartphone:
print(smartphone)
출력결과 : {'애플', '화웨이', 'LG', '삼성'}
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- 교집합
& 혹은 s1.intersection(s2) 사용
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| smartphone = {'삼성', '애플', 'LG', '화웨이'}
television = {'샤오미', '삼성', 'LG', '소니'}
# 스마트폰, TV 둘 다 생산하는 업체
print(smartphone & television)
print(smartphone.intersection(television))
출력결과 : {'LG', '삼성'}
출력결과 : {'LG', '삼성'}
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- 합집합
| 혹은 s1.union(s2) 사용
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| smartphone = {'삼성', '애플', 'LG', '화웨이'}
television = {'샤오미', '삼성', 'LG', '소니'}
# 스마트폰 또는 TV를 생산하는 업체
print(smartphone | television)
print(smartphone.union(television))
출력결과 : {'샤오미', '삼성', '화웨이', 'LG', '애플', '소니'}
출력결과 : {'샤오미', '삼성', '화웨이', 'LG', '애플', '소니'}
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- 차집합
- 혹은 s1.difference(s2) 사용
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| smartphone = {'삼성', '애플', 'LG', '화웨이'}
television = {'샤오미', '삼성', 'LG', '소니'}
# 스마트폰만 생산하는 업체
print(smartphone - television)
print(smartphone.difference(television))
출력결과 : {'애플', '화웨이'}
출력결과 : {'애플', '화웨이'}
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- 대칭차집합
^ 사용, 전체에서 교집합을 뺀 것
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| smartphone = {'삼성', '애플', 'LG', '화웨이'}
television = {'샤오미', '삼성', 'LG', '소니'}
# 스마트폰, TV 둘 다 생산하는 업체를 제외한 나머지
print(smartphone ^ television)
출력결과 : {'샤오미', '화웨이', '애플', '소니'}
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# 03. 집합 다양한 함수들
- add()
- update()
- remove()
- in()
add(), update(), remove()
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| s1 = set([1, 2, 3])
s1.add(4)
print(s1)
출력결과 : {1, 2, 3, 4}
s2 = set([1, 2, 3])
s2.update([4, 5, 6])
print(s2)
출력결과 : {1, 2, 3, 4, 5, 6}
s2.remove(5)
print(s2)
출력결과 : {1, 2, 3, 4, 6}
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in()
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| smartphone = {'삼성', '애플', 'LG', '화웨이'}
print('모토로라' in smartphone)
print('삼성' in smartphone)
출력결과 : False
출력결과 : True
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# 04. 집합 응용
집합은 보통 “중복을 허용하지 않는다” 이 특성을 이용한다. 어떠한 리스트 자료형에 수백만 수천만의 데이터를 추가하다보면 중복이 발생할 수 있는데, 이 리스트를 집합으로 바꿨다가 다시 리스트로 바꾸면 중복된 데이터가 사라진다.
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| smartphone_list = ['애플', '삼성', '화웨이', '샤오미', '소니', 'LG', '애플', '삼성', '화웨이', '샤오미', '소니', 'LG', '애플', '삼성', '화웨이', '샤오미', '소니', 'LG', '애플', '삼성', '화웨이', '샤오미', '소니', 'LG', ]
data = set(smartphone_list)
print(data)
출력결과 : {'샤오미', '삼성', '화웨이', 'LG', '애플', '소니'}
# data를 다시 리스트로 바꿔서 사용하면 된다. list(data)
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