데이터 저장을 위한 Python 사전 사용 방법

파이썬 사전은 키-값 쌍으로 데이터를 저장하는 데 사용되는 강력하고 유연한 데이터 구조입니다. 데이터를 효율적으로 관리하고 검색하는 데 이상적입니다. 이 가이드에서는 사전을 사용하여 데이터를 저장하는 방법, 즉 사전을 효과적으로 생성, 액세스, 수정 및 관리하는 방법을 살펴봅니다.

사전 만들기

사전은 중괄호 {}를 사용하여 키-값 쌍을 콜론으로 구분하여 만듭니다. 각 키는 고유해야 하며 키는 일반적으로 문자열이나 숫자입니다.

# Creating a dictionary
person = {
    "name": "Alice",
    "age": 30,
    "city": "New York"
}

사전 값에 접근하기

해당 키를 사용하여 사전의 값에 액세스할 수 있습니다. 키가 있으면 값을 반환하고, 그렇지 않으면 KeyError를 발생시킵니다.

# Accessing values
name = person["name"]  # "Alice"
age = person["age"]    # 30

항목 추가 및 업데이트

새로운 키-값 쌍을 추가하거나 기존 키-값 쌍을 업데이트하는 것은 할당 연산자를 사용하여 수행할 수 있습니다. 키가 이미 있는 경우 값이 업데이트되고, 그렇지 않은 경우 새 항목이 추가됩니다.

# Adding and updating entries
person["email"] = "alice@example.com"  # Adding new entry
person["age"] = 31  # Updating existing entry

항목 제거

del 문이나 pop() 메서드를 사용하여 사전에서 항목을 제거할 수 있습니다. pop() 메서드는 제거된 항목의 값도 반환합니다.

# Removing entries
del person["email"]  # Remove using del
age = person.pop("age")  # Remove using pop and get the value

사전 방법

Python 사전에는 데이터를 관리하고 조작하는 데 유용한 다양한 방법이 있습니다.

keys() - 모든 키 목록을 표시하는 뷰 객체를 반환합니다.
values() - 모든 값의 목록을 표시하는 뷰 객체를 반환합니다.
items() - 모든 키-값 쌍의 목록을 표시하는 뷰 객체를 반환합니다.
get() - 지정된 키에 대한 값을 반환합니다. 키가 존재하지 않으면 None을 반환합니다.
clear() - 사전에서 모든 항목을 제거합니다.
copy() - 사전의 얕은 복사본을 반환합니다.

# Using dictionary methods
keys = person.keys()  # dict_keys(['name', 'city'])
values = person.values()  # dict_values(['Alice', 'New York'])
items = person.items()  # dict_items([('name', 'Alice'), ('city', 'New York')])
email = person.get("email", "No email found")  # "No email found"

중첩된 사전

사전은 다른 사전을 값으로 포함할 수 있어 복잡한 데이터 구조를 허용합니다. 이러한 중첩된 사전은 일반 사전과 비슷한 방식으로 액세스하고 조작할 수 있습니다.

# Nested dictionaries
employees = {
    "emp1": {
        "name": "John",
        "position": "Developer"
    },
    "emp2": {
        "name": "Jane",
        "position": "Manager"
    }
}

# Accessing nested dictionary
developer_name = employees["emp1"]["name"]  # "John"

결론

Python 사전은 키-값 쌍을 사용하여 데이터를 저장하고 관리하는 다재다능하고 효율적인 방법입니다. 사전을 만들고, 액세스하고, 수정하고, 관리하는 방법을 이해하면 Python 프로그램에서 다양한 데이터 저장 작업을 효과적으로 처리할 수 있습니다. 이 강력한 데이터 구조를 사용하는 데 더 능숙해지려면 다양한 사전 작업을 실험해 보세요.

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