Python:
연관 배열 사용하기

방법:

Python에서 사전을 생성하는 것은 간단합니다. 중괄호 {} 안에 키-값 쌍을 넣으며, 키와 값은 콜론으로 구분됩니다:

# 연관 배열(사전) 생성하기
my_dict = {"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}
print(my_dict)

출력:

{'name': 'John', 'age': 30, 'city': 'New York'}

키를 통해 값에 접근하는 것은 간단합니다:

# 값에 접근하기
print(my_dict["name"])

출력:

John

요소를 추가하거나 업데이트하는 것은 키에 값을 할당함으로써 수행됩니다:

# 새로운 키-값 쌍 추가하기
my_dict["email"] = "[email protected]"
# 값을 업데이트하기
my_dict["age"] = 31
print(my_dict)

출력:

{'name': 'John', 'age': 31, 'city': 'New York', 'email': '[email protected]'}

사전 항목들을 순회하는 방법:

# 키-값 쌍을 통해 반복하기
for key, value in my_dict.items():
    print(f"{key}: {value}")

출력:

name: John
age: 31
city: New York
email: [email protected]

심층 탐구

Python의 연관 배열 또는 사전은 효율적인 데이터 접근 및 조작을 위한 데이터 구조를 제공하기 위해 도입되었습니다. 수치 범위에 의해 색인되는 시퀀스와는 달리, 사전은 키(key)에 의해 색인되며, 이 키는 변경 불가능한 타입이 될 수 있습니다. 이러한 설계 선택은 키가 고유한 값에 매핑되는 빠른 조회 테이블에 이상적으로 적합합니다.

역사적으로, Python 사전은 해시 테이블을 사용하여 구현되어 평균 조회, 삽입 및 삭제 작업의 시간 복잡도가 O(1)임을 보장했습니다. Python 3.6 이후부터는 사전도 항목의 삽입 순서를 유지하여 해시 테이블의 이점과 순서가 지정된 데이터 구조에서 볼 수 있는 삽입 순서의 예측 가능성을 결합했습니다.

사전은 매우 다재다능하지만, 특별한 경우에는 collections.defaultdict 또는 Python 3.7 이전에 collections.OrderedDict 같은 대안이 선호될 수 있습니다. defaultdict는 존재하지 않는 키에 대해 기본값을 반환해야 할 때 유용하게 사용되며, 특정 유형의 조건부 로직을 단순화합니다. 그러나 Python의 지속적인 개선과 진화로 인해 내장된 사전 클래스는 그 견고함과 바로 사용할 수 있는 편리함 때문에 연관 배열을 위한 가장 주된 선택으로 남아 있습니다.