Python의 목록 이해(예제 포함)

파이썬은 세계에서 가장 인기 있는 프로그래밍 언어 중 하나입니다. 2020년에는 RedMonk의 프로그래밍 언어 인기 순위에서 2위를 차지했습니다 . 널리 보급된 이유는 이해하기 쉬운 코드와 단순성 때문입니다. 구문에 익숙하다면 파이썬으로 코드를 작성하는 것은 매우 간단합니다. 독특한 하이라이트 중 하나는 목록 이해 기능입니다. 한 줄의 코드만 작성하여 목록에 대한 Python 이해를 수행할 수 있습니다!

다음 사항은 목록 이해가 무엇이며 다양한 설정에서 이를 사용할 수 있는 방법을 설명합니다. 또한 목록 이해와 for 루프 사이에 존재하는 차이점에 대해서도 다룰 것입니다. 이는 매우 혼란스러울 수 있습니다. 또한 다른 관련 기능과 사용 방법에 대해서도 배우게 됩니다.

목록 이해 Python이란 무엇입니까?

Python은 목록을 생성하는 여러 가지 방법을 제공합니다. 그 중 가장 효과적인 방법 중 하나는 목록 이해 기능입니다. 한 줄의 코드를 작성하여 목록을 만들 수 있습니다.

목록 이해를 사용하여 배열, 문자열, 튜플, 목록 등과 같은 다른 반복 가능한 요소에서 새 목록을 만들 수 있습니다. 표현식이 있는 대괄호로 구성됩니다. 시스템은 for 루프를 사용하여 모든 요소에 대해 표현식을 실행하여 모든 요소를 ​​반복합니다.

Python의 목록 이해 구문은 다음과 같습니다.

your_new_list = [your_old_list if 조건의 요소에 대한 표현식]

여기서 your_new_list는 새 목록(또는 결과)입니다. 표현식은 your_old_list의 모든 요소에 사용한 변수에 따라 다릅니다. 마지막으로 "if 조건"은 필터입니다.

Python 개발자가 루프보다 목록 이해를 선호하는 데는 여러 가지 이유가 있습니다. 주된 이유는 효율성입니다. 루프를 사용할 때보다 목록 이해를 사용할 때 훨씬 적은 노력과 코드로 목록을 만들 수 있습니다.

루프보다 코드 행 수가 적기 때문에 목록 이해를 사용하면 많은 시간을 절약할 수 있습니다. 코드를 단순하게 유지하고 사용자 친화적으로 만듭니다. 또한 목록 이해는 반복적인 명령문을 공식으로 포함합니다. 파이썬에 대한 더 많은 전문 지식을 얻으려면 최고의 대학에서 제공하는 데이터 과학 프로그램을 확인하십시오.

목록 이해 Python 예제

Python에서 목록 이해를 사용하는 방법에 대한 몇 가지 예를 공유하고 있습니다. 그것들이 어떻게 작동하는지 이해한 후에 그것들을 연구하고 자신의 프로그램에서 복제하는 것이 가장 좋습니다. 도구 목록 이해가 실제로 얼마나 효과적인지 제대로 이해하는 데 도움이 될 것입니다.

예 1:

이 예에서는 Python 이해를 사용하여 간단한 목록을 만듭니다.

입력 :

a = [i for i in range(5)]

인쇄

출력 :

[0, 1, 2, 3, 4]

예 2:

아래 예에서는 2의 배수로 목록을 만듭니다.

입력 :

new_list = [범위 내(10)에 대한 a*2]

산출

[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]

실시예 3

목록 이해를 사용하여 목록의 모든 항목을 곱할 수 있습니다.

입력

old_list = [1, 2, 3]

new_list = [old_list의 항목에 대한 항목*2]

new_list 인쇄

산출

[2, 4, 6]

실시예 4

목록 이해는 정수에만 국한되지 않고 문자열과 함께 사용할 수도 있습니다. 이 예에서는 목록 이해를 사용하여 원래 목록에 있는 모든 단어의 첫 글자 목록을 만듭니다.

입력 :

my_list = ["업그레이드", "is", "재미"]

결과 = [my_list의 단어에 대한 [단어[0]]]

인쇄 결과

산출

['유', '나', '에']

실시예 5

목록 이해를 사용하여 문자열에서 숫자를 추출할 수도 있습니다.

입력 :

old_list = "upGrad 123은 재미있습니다"

new_list = [x.isdigit()인 경우 문자열의 x에 대한 x]

new_list 인쇄

출력 :

['1', '2', '3']

예 6:

Python의 수학적 구현의 중요한 부분인 함수와 함께 목록 이해를 사용할 수도 있습니다.

입력

# 먼저 triple이라는 함수를 생성합니다.

데프 트리플(x

반환 x * 3

# 이제 유효한 값을 입력하면 결과를 인쇄하는 작업 함수가 있습니다.

>>> 트리플 인쇄(2)

출력 :

6

이제 이 기능과 함께 목록 이해를 사용하여 더 많은 목록을 만들 수 있습니다.

입력 :

>>> [범위(5)의 x에 대한 삼중(x)]

트리플 프린트

출력 :

[0, 3, 6, 9, 12]

목록 이해와 for 루프의 차이점

목록을 반복하는 일반적인 방법은 for 루프를 사용하는 것입니다. 그러나 목록 이해는 더 적은 코드 줄로 작업을 수행할 수 있으므로 목록을 반복하는 더 효율적인 방법입니다.

다음은 차이점을 설명하는 예입니다. 빈 목록으로 시작하여 짝수 목록으로 만들기 위해 수정합니다.

입력

# 빈 리스트 생성

old_list = []

# for 루프를 사용하여 새 목록 생성

범위(5)의 x에 대해:

old_list.append(x*2)

old_list 인쇄

출력 :

[0, 2, 4, 6, 8]

보시다시피 for 루프에서는 추가 기능을 사용하여 새 목록을 만들어야 합니다. 또한 루프를 사용하여 동일한 항목을 수정할 수 있도록 먼저 빈 목록을 만들어야 했습니다. 그러나 목록 이해를 사용하면 한 줄의 코드로 작업을 완료할 수 있으므로 다른 기능을 사용할 필요가 없습니다.

입력 :

# 목록 이해를 사용하여 집합 만들기

old_list = [범위(5)의 x에 대해 x*2]

old_list 인쇄

출력 :

목록 이해는 공간과 코드를 덜 차지하므로 for 루프를 사용하는 것보다 더 적은 계산 능력도 필요합니다. 이는 코드가 상당히 길 때 효율성이 핵심 문제가 되기 때문에 대규모 프로그램에서 작업할 때 유용합니다.

그러나 목록 이해를 사용할 때 한 줄에 지나치게 긴 것은 피해야 합니다. 그렇지 않으면 코드가 사용자 친화적이지 않고 다른 개발자와 작업을 공유하는 것이 상당히 어려울 수 있습니다. 모든 목록 이해를 for 루프로 다시 작성하지만 모든 for 루프를 목록 이해로 다시 작성할 수는 없습니다.

목록 이해는 이 프로그래밍 언어에 있는 많은 Python 이해 기능 중 하나입니다. 매우 인기 있는 또 다른 이해 기능은 사전 이해입니다.

파이썬에서 사전 이해란 무엇입니까?

사전 이해는 이름에서 알 수 있듯이 Python에서 사전을 만들 수 있습니다. 사전 이해의 구문은 다음과 같습니다.

{k:v for (k,v) in iterable}

여기서 k는 키를 나타내고 v는 값을 나타냅니다.

직장에서 봅시다. 다음 예제에서는 두 개의 목록을 만들고 사전 이해를 사용하여 목록에서 사전을 생성합니다.

입력 :

# 사전 이해력을 보여주기 위해 Python 사용

# 키와 값을 나타내는 두 개의 목록 생성

키 = [1, 2, 3, 4, 5]

값 = ['a', 'b', 'c' 'd', 'e']

# 사전 이해 구현

new_dict = { zip(키, 값)의 (k,v)에 대한 k:v}

new_dict 인쇄

출력 :

{1: 'a', 2: 'b', 3: 'c', 4: 'd'. 5 : '에'}

사전 이해를 사용하면 Python에서 사전을 매우 쉽게 만들 수 있습니다. 그러나 목록 이해를 사용하여 사전을 생성할 수도 있습니다. 다음 예에서는 목록 이해를 사용하고 사전을 만듭니다.

입력 :

new_dict = {x: x*2 for x in [5, 4, 3, 2, 1]}

new_dict 인쇄

출력 :

{5:10, 4:8, 3:6, 2:4, 1:2}

파이썬 전문가 되기

목록 이해는 Python에 있는 많은 기능 중 하나입니다. 매우 다양하고 유용한 프로그래밍 언어입니다. 게다가, Python의 문법은 이해하기 매우 쉽고 익숙해지는데 상당한 노력이 필요합니다. 이러한 이점 외에도 Python은 사용자에게 수많은 라이브러리를 제공합니다.

정기적으로 컬렉션에 새 라이브러리를 추가하는 개발자 및 프로그래머 커뮤니티가 번성하고 있습니다. Python에 사용할 수 있는 수많은 라이브러리와 기능은 소프트웨어 개발, 데이터 과학, 기계 학습 등과 같은 다양한 분야에서 유용합니다.

Python 학습에 관심이 있다면 입력하려는 필드의 컨텍스트에서 학습해야 합니다. 또한 채용 담당자는 후보자의 전문성을 보장하기 때문에 항상 이 분야에서 인증된 전문가를 찾습니다.

이러한 이유로 이 기술로 경력을 쌓는 데 관심이 있다면 파이썬 과정에 참여하는 것이 가장 좋습니다. 방갈로르 국제 정보 기술 연구소(International Institute of Information Technology Bangalore)는 이 프로그래밍 언어의 전문가가 되고 기술 경력을 추구하고자 하는 사람들에게 완벽한 upGrad와 함께 소프트웨어 개발의 이그 제 큐 티브 PG 프로그램을 제공합니다. 이 과정은 취업 준비가 된 전문가로 업계에 진입하는 데 도움이 되는 Python 및 기타 최신 기술을 공부할 수 있는 잘 구성된 방법을 제공합니다.

upGrad는 85개 이상의 국가에서 40,000명 이상의 유료 학습자를 보유하고 있습니다. 이 프로그램에 참여하면 upGrad의 방대한 학습자 기반을 통해 국제적으로 네트워크를 형성할 수 있습니다. 소프트웨어 개발 과정의 이그 제 큐 티브 PG 프로그램은 13 개월 동안 지속되는 온라인 프로그램입니다. 일주일에 15시간의 시간 약속만 있으면 됩니다.

이 프로그램은 선택할 수 있는 6가지 전문 분야를 제공합니다.

• 사이버 보안
• 데브옵스
• 클라우드 컴퓨팅
• 빅 데이터
• 블록체인 개발
• 풀스택 개발

이러한 장점과 함께 upGrad는 이 프로그램과 함께 360도 경력 지원을 제공하므로 쉽게 경력을 시작할 수 있습니다. 과정에 대한 자세한 내용은 여기에서 확인할 수 있습니다 . 소프트웨어 개발의 PG 프로그램 .

결론

처음에는 간단한 목록으로 목록 이해를 시도한 다음 이 기능의 더 복잡한 응용 프로그램으로 이동할 수 있습니다. 목록 이해는 Python 프로그래밍이 얼마나 유연하고 강력한지 보여주는 예입니다.

목록 이해에 대해 어떻게 생각하십니까? 프로그램에서 어떻게 사용하시겠습니까?