패스트캠퍼스 챌린지 10일차 (Python)

# 튜플
# 시퀀스 자료형
# 수정 , 추가, 삭제가 불가능한 리스트
# 메모리 사용이 효율적
# 읽기만 가능하기 때문에 데이터 손실 염려가 없다

# 튜플 만들기
# 튜플= (데이터, 데이터, 데이터)
# 튜플= 데이터, 데이터, 데이터
# 괄호 생략 가능

# () -> 함수
# [] -> 리스트, 인덱스
# {} -> fString, 딕셔너리

# 튜플을 리스트로 만들기
a = tuple([5, 6, 7])

x = list(range(10))
b = tuple(x)

# 패킹
# 여러개의 데이터를 하나의 변수에 할당하는 것

# 언패킹
# 컬렉션의 각 데이터를 각각의 변수에 할당하는 것

# 튜플 패킹
number = 3, 4, 5
# 튜플 언패킹
a, b, c = number

# 리스트 패킹
number = [3, 4, 5]
# 리스트 언패킹
a, b, c = number

# 튜플 함수
a = 10, 20, 30, 40, 30

# 1. 특정값의 인덱스 구하기
print(a.index(20))
# 2. 특정값의 개수
print(a.count(30))
# 3. 최대값, 최소값
print(max(a))
print(min(a))
# 4. 합계
print(sum(a))

# 딕셔너리
# 시퀀스 자료형
# 키와 데이터를 가지고 있는 사전형 자료형
# 사전형태의 자료를 만들때 편리

# 딕셔너리 사용법
# 딕셔너리 = {키1 : 데이터1, 키2 : 데이터2}
#       데이터 값에 리스트, 튜플 형태로 넣을 수 있음

stock = {"삼성전자" : 82000, "LG전자" : 150000}


# 딕셔너리 접근하기
# 딕셔너리["키"]

# 딕셔너리 할당하기
# 딕셔너리["키"] = 데이터

# 딕셔너리 삭제하기
# del딕셔너리["키"]

# 딕셔너리 함수
# 1. 키와 데이터 쌍
stock.items()

# 2. 키
stock.keys()

# 3. 데이터
stock.values()

# 딕셔너리 만들기
stock_b = {
    "삼성전자" : [51000, 52000, 53000, 54000],
    "LG전자" : (150000, 160000, 170000, 180000)
}

stock_c = {
    "삼성전자" : {
        "현재가" : 82000,
        "보유수량" : 5,
        "매수단가" : 81000
    }
}

# print(stock_b)
# print(stock_c)

# 딕셔너리 접근하기
print(stock["삼성전자"])
print(stock_c["삼성전자"]["보유수량"])

# 딕셔너리 할당하기
stock["삼성전자"] = 85000

# 딕셔너리 삭제하기
del stock["LG전자"]

# 딕셔너리 함수

stock_d = {
    "삼성전자" : 82000,
    "SK하이닉스" : 122000,
    "NAVER" : 370000,
    "카카오" : 133000,
}

# items() : 키와 데이터 쌍
for item in stock_d.items():
    print(item)

# key() : 키
for key in stock_d.keys():
    print(key)

# values() : 데이터
for value in stock_d.values():
    print(value)

 

https://bit.ly/37BpXiC

패스트캠퍼스 [직장인 실무교육]

 

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성되었습니다.