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*연관있는 데이터들을 묶어주기 위해 생긴 '자료를 관리해주는 자료형'
1. 리스트 자료형
- 변할 수도 있는 데이터들을 나란히 묶어주는 자료형
- 변할 수 있다 == 원소 생성, 삭제 등 가능
- [] 대괄호로 작성되어지며, 내부 원소는 콤마(,)로 구분되어 집니다.
- 100A, 90B, 80C, 92A, 98A
list01 = ["100A", "92A", "98A"]
이런 데이터들이 있을 때 A끼리 묶고 싶을 때 사용할 수 있는 것이 리스트 자료형이다.
list = [2, 5, 7]
type(list)
#결과는 'list'로 나옴
- 리스트 곱셈
[2, 5, 7]*3 == [2, 5, 7, 2, 5, 7, 2, 5, 7]
- 리스트 덧셈
[2, 5, 7]+[8, 9]==[2, 5, 7, 8, 9]
- 리스트 인덱싱
: 리스트 나열된 데이터에 번호를 부여하는 것
list = [1, 2, 3]
list[0]==1
list[1]==2
- 리스트 슬라이싱
: 리스트를 구성하는 여러개의 데이터에 범위로 접근하는 방법입니다.
list = [1, 2, 3]
list[0:2] == [1, 2]
2. 튜플
- 변하면 안되는 데이터들을 나란히 묶어주는 자료형
- 변하면 안된다 == 원소 생성, 삭제 등 가능
- () 소괄호로 작성되어지며, 내부 원소는 콤마(,)로 구분되어 집니다.
tuple = (2, 5, 7)
3. 딕셔너리(해쉬)
- 대응이 되는 데이터들을 묶어주는 자료형
- 중괄호로 표현한다.
- 서로 연관이 있는, 대응이 되는 데이터를 표현하고 싶다는 마음에 나타난 자료형
ex) {국어:60점, 수학:50점, 김연아:피겨스케이팅, 라면:김치}
- 마치 사전(Dictionary)처럼 대응이 된다.
: 사전을 찾을 때 탐색의 기준(오렌지 영어명을 알고 싶어!)으로 찾고자 하는 값(orange)을 찾음!
{오렌지: Orange, 사과: Apple}
- ' key'를 통해 Value를 얻는다.
- key(탐색의 기준) : vlaue(탐색의 기준에 대응되는, 찾고자 하는 값)
- key는 중복되어서도, 변해서도 안된다.
{Key1 : Value1, Key2 : Value2, ...}
시험성적={"국어":"60점","수학":"80점"}
# 60점에 접근하고 싶을 때는 key("국어")를 통해 접근할 수 있다.
시험성적["국어"]=="60점"
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