파이썬 자료구조 딕셔너리 알아보기

파이썬 자료구조 중 딕셔너리에 대해 알아보도록 하겠습니다. 딕셔너리는 독특한 자료구조 형태로 key와 value로 하나의 요소를 구성합니다. 이는 사전과 유사한 자료 저장형태이므로 딕셔너리라고 이름지었습니다. 이제 딕셔너리의 활용방법과 그 성질에 대해 알아보겠습니다.

파이썬 딕셔너리
딕셔너리 생성
딕셔너리 메서드
반복문에서 딕셔너리 활용방법

 

딕셔너리 생성

딕셔너리는 key값과 value값으로 이루어진 자료구조입니다. 즉, 하나의 요소는 각각 key값과 value값을 가지므로, 이에 대한 정의가 필요합니다. 딕셔너리를 정의하는 방법은 아래와 같습니다.

dict = {"대한민국":"서울" , "미국":"워싱턴DC", "일본":"도쿄", "호주":"캔버라", "영국":"런던"}
print(dict["대한민국"])

실행결과
서울

위에서 딕셔너리 dict에는 각 나라의 이름과 수도가 저장되어 있습니다. 따라서 dict["대한민국"]이라고 선언하면, 딕셔너리에서 key값이 대한민국인 딕셔너리 요소의 value값을 출력하는 것입니다. 

딕셔너리에 요소를 추가하고 제거하는 방법도 있습니다. 아래 예시를 통해 추가 및 제거 방법에 대해 확인해보겠습니다.

dict = {"대한민국":"서울" , "미국":"워싱턴DC", "일본":"도쿄", "호주":"캔버라", "영국":"런던"}

#1 데이터 추가
dict["프랑스"] = "파리"
print(dict)

#2 데이터 삭제
del dict["프랑스"]
print(dict)

#1 실행결과
{'대한민국': '서울', '미국': '워싱턴DC', '일본': '도쿄', '호주': '캔버라', '영국': '런던', '프랑스': '파리'}

#2 실행결과
{'대한민국': '서울', '미국': '워싱턴DC', '일본': '도쿄', '호주': '캔버라', '영국': '런던'}

 

딕셔너리 메서드

딕셔너리 메서드는 key값과 value값만을 분리해서 확인할 수 있는 메서드가 있습니다. 그리고 딕셔너리 요소를 추가할 수 있는 메서드뿐만아니라 삭제도 가능한 메서드도 포함하고 있습니다.

• keys() : 딕셔너리의 key값을 리스트로 반환
• values() : 딕셔너리의 value값을 리스트로 반환
• items() : 딕셔너리의 key값과 value값을 튜플형태로 반환
• update(dict) : 딕셔너리에 딕셔너리 형 데이터 dict를 추가
• clear() : 딕셔너리 모든 값 삭제

dict = {"대한민국":"서울" , "미국":"워싱턴DC", "일본":"도쿄", "호주":"캔버라", "영국":"런던"}

#1
print(dict.keys())

#2
print(dict.values())

#3
print(dict.items())

#1 실행결과
dict_keys(['대한민국', '미국', '일본', '호주', '영국'])

#2 실행결과
dict_values(['서울', '워싱턴DC', '도쿄', '캔버라', '런던'])

#3 실행결과
dict_items([('대한민국', '서울'), ('미국', '워싱턴DC'), ('일본', '도쿄'), ('호주', '캔버라'), ('영국', '런던')])

#1, #2, #3의 결과를 확인하였을 때, 각 딕셔너리의 요소들을 리스트나 튜플의 형태로 얻어낼 수 있습니다. 이렇게 자료를 출력할 수 있을 뿐만아니라 변수에 저장하여 리스트나 튜플의 형태로 사용할 수 있습니다.

 

반복문에서 딕셔너리 활용방법

반복문에 딕셔너리를 활용하는 방법은 매우 다양합니다. items()를 range로 설정하면 key값과 value값을 동시에 읽어올 수 있습니다.

dict = {"대한민국":"서울" , "미국":"워싱턴DC", "일본":"도쿄", "호주":"캔버라", "영국":"런던"}

#1
for k,v in dict.items() :
    print(k,v)
    
#2
for k in dict.keys() :
	print(k)

#3
for v in dict.items() :
	print(v)

#1 실행결과
대한민국 서울
미국 워싱턴
일본 도쿄
호주 캔버라
영국 런던

#2 실행결과
대한민국
미국
일본
호주
영국

#3 실행결과
서울
워싱턴
도쿄
캔버라
런던