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파이썬 튜플

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mytuple = ("apple", "banana", "cherry")

튜플

튜플은 단일 변수에 여러 항목을 저장하는 데 사용됩니다.

Tuple은 데이터 컬렉션을 저장하는 데 사용되는 Python의 4가지 기본 제공 데이터 유형 중 하나이고, 다른 3개는 List , Set 및 Dictionary 이며 모두 품질과 사용법이 다릅니다.

튜플은 순서가 지정되고 변경할 수 없는 컬렉션 입니다 .

튜플은 둥근 ​​괄호로 작성됩니다.

예시

튜플 생성:

thistuple = ("apple", "banana", "cherry")
print(thistuple)

튜플 항목

튜플 항목은 순서가 지정되고 변경할 수 없으며 중복 값을 허용합니다.

튜플 항목은 인덱싱되고, 첫 번째 항목에는 인덱스가 [0]있고, 두 번째 항목에는 인덱스가 있습니다 [1].

주문

튜플이 순서화되었다고 말할 때 항목에 정의된 순서가 있고 그 순서는 변경되지 않음을 의미합니다.

불변

튜플은 변경할 수 없습니다. 즉, 튜플이 생성된 후에는 항목을 변경, 추가 또는 제거할 수 없습니다.

중복 허용

튜플은 인덱싱되므로 동일한 값을 가진 항목을 가질 수 있습니다.

예시

튜플은 중복 값을 허용합니다.

thistuple = ("apple", "banana", "cherry", "apple", "cherry")
print(thistuple)

튜플 길이

튜플에 몇 개의 항목이 있는지 확인하려면 다음 len()함수를 사용하세요.

예시

튜플의 항목 수를 인쇄합니다.

thistuple = ("apple", "banana", "cherry")
print(len(thistuple))

하나의 항목으로 튜플 만들기

항목이 하나만 있는 튜플을 만들려면 항목 뒤에 쉼표를 추가해야 합니다. 그렇지 않으면 Python이 이를 튜플로 인식하지 못합니다.

예시

하나의 항목 튜플은 쉼표를 기억하십시오.

thistuple = ("apple",)
print(type(thistuple))

#NOT a tuple
thistuple = ("apple")
print(type(thistuple))

튜플 항목 - 데이터 유형

튜플 항목은 모든 데이터 유형이 될 수 있습니다.

예시

문자열, int 및 부울 데이터 유형:

tuple1 = ("apple", "banana", "cherry")
tuple2 = (1, 5, 7, 9, 3)
tuple3 = (True, False, False)

튜플은 다양한 데이터 유형을 포함할 수 있습니다.

예시

문자열, 정수 및 부울 값이 있는 튜플:

tuple1 = ("abc", 34, True, 40, "male")

유형()

Python의 관점에서 튜플은 데이터 유형이 'tuple'인 객체로 정의됩니다.

<class 'tuple'>

예시

튜플의 데이터 유형은 무엇입니까?

mytuple = ("apple", "banana", "cherry")
print(type(mytuple))

tuple() 생성자

tuple() 생성자를 사용하여 튜플을 만드는 것도 가능합니다 .

예시

tuple() 메서드를 사용하여 튜플 만들기:

thistuple = tuple(("apple", "banana", "cherry")) # note the double round-brackets
print(thistuple)

Python 컬렉션(배열)

Python 프로그래밍 언어에는 네 가지 컬렉션 데이터 유형이 있습니다.

  • 목록 은 순서가 지정되고 변경할 수 있는 모음입니다. 중복 구성원을 허용합니다.
  • Tuple 은 순서가 지정되고 변경할 수 없는 컬렉션입니다. 중복 구성원을 허용합니다.
  • Set 은 순서가 없고, 변경할 수 없고*, 인덱싱되지 않은 컬렉션입니다. 중복 회원이 없습니다.
  • 사전 은 순서** 및 변경 가능한 모음입니다. 중복 회원이 없습니다.

*세트 항목 은 변경할 수 없지만 원할 때마다 항목을 제거 및/또는 추가할 수 있습니다.

**Python 버전 3.7부터 사전은 순서 가 지정 됩니다. Python 3.6 및 이전 버전에서 사전은 순서 가 지정되지 않습니다.

컬렉션 유형을 선택할 때 해당 유형의 속성을 이해하는 것이 유용합니다. 특정 데이터 세트에 적합한 유형을 선택하면 의미를 유지할 수 있으며 효율성이나 보안이 향상될 수 있습니다.

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