Python - 1. 자료형과 변수

변수와 자료형은 프로그래밍의 가장 기본적인 요소로, 데이터를 저장하고 처리하는 데 필수적입니다. 이번 섹션에서는 변수 선언, 다양한 자료형, 데이터 변환, 변수의 범위와 특성, 그리고 메모리 관리에 대해 알아본다.

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1.1 변수의 선언과 할당

변수는 데이터를 저장하는 이름표 역할을 합니다. Python에서는 변수를 선언할 때 자료형을 명시하지 않고, 값을 할당하면 자동으로 자료형이 결정.

# 변수 선언과 할당 예제
name = "Alice"  # 문자열
age = 25          # 정수
height = 5.6      # 실수
is_student = True # 불리언

실행 결과:

변수 name: Alice
변수 age: 25
변수 height: 5.6
변수 is_student: True

Note: 변수 이름은 문자, 숫자, 밑줄(_)로 구성할 수 있으며, 숫자로 시작할 수 없습니다. 또한, Python의 예약어는 변수 이름으로 사용할 수 없습니다.

Python 예약어 예시: if, else, while, return, import, def

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1.2 기본 자료형 (int, float, str, bool)

Python에서 자주 사용되는 기본 자료형은 다음과 같습니다:

• 정수형(int): 정수값을 저장합니다.

num = 10
print(num)

• 실행 결과:

10

 

• 실수형(float): 소수점이 있는 숫자를 저장합니다. 실수형은 무한 소수 및 매우 큰 숫자도 표현할 수 있습니다.

pi = 3.14
large_float = 1.79e308  # 지수 표기법
print(pi, large_float)

• 실행 결과:

3.14 1.79e+308

• 문자열(str): 텍스트 데이터를 저장합니다. 작은따옴표(')나 큰따옴표(")로 묶어서 표현합니다.

greeting = "Hello, World!"
print(greeting)

• 실행 결과:

Hello, World!

• 불리언(bool): 참(True)과 거짓(False) 값을 나타냅니다.

is_open = False
print(is_open)

# bool()을 사용한 형 변환
print(bool(0))     # False
print(bool(123))   # True
print(bool(""))   # False
print(bool("abc"))# True

• 실행 결과:

False
False
True
False
True

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1.3 자료형 확인 (type 함수)

type 함수를 사용하면 변수의 자료형을 확인할 수 있습니다.

x = 42
print(type(x))

name = "Python"
print(type(name))

실행 결과:

<class 'int'>
<class 'str'>

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1.4 데이터 타입 변환 (형 변환)

데이터를 다른 자료형으로 변환할 때는 Python에서 제공하는 형 변환 함수를 사용합니다.

• 정수로 변환: int()
• 실수로 변환: float()
• 문자열로 변환: str()
• 불리언으로 변환: bool()

# 기본 형 변환 예제
num_str = "123"
num = int(num_str)  # 문자열을 정수로 변환
print(num)

# 다양한 형 변환 예제
try:
    invalid_num = int("abc")  # 잘못된 형 변환 시도
except ValueError as e:
    print(f"형변환 오류: {e}")

float_num = float(num)  # 정수 → 실수
str_num = str(float_num)  # 실수 → 문자열
print(f"실수형: {float_num}, 문자열형: {str_num}")

실행 결과:

123
형변환 오류: invalid literal for int() with base 10: 'abc'
실수형: 123.0, 문자열형: 123.0

Tip: 변환하려는 데이터가 적합하지 않으면 오류가 발생하므로 주의해야 합니다.

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1.5 변수의 스코프와 네임스페이스

변수의 스코프(Scope)는 변수가 유효한 코드 범위를 의미하며, 네임스페이스(Namespace)는 변수 이름과 값이 저장되는 공간입니다. Python에서 변수의 스코프는 다음과 같은 LEGB 규칙을 따릅니다:

1. Local (지역 범위): 함수 내부에서 선언된 변수.
2. Enclosing (비지역 범위): 중첩 함수의 외부 함수에서 선언된 변수.
3. Global (전역 범위): 모듈 수준에서 선언된 변수.
4. Built-in (내장 범위): Python에서 제공하는 기본 네임스페이스.

x = 10  # Global 변수

def outer():
    y = 20  # Enclosing 변수
    def inner():
        z = 30  # Local 변수
        print(f"Global: {x}, Enclosing: {y}, Local: {z}")
    inner()

outer()

실행 결과:

Global: 10, Enclosing: 20, Local: 30  # 각각의 스코프에서 변수 접근

Note: 변수는 가장 가까운 스코프에서부터 검색되며, 상위 범위로 올라갑니다.

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1.6 불변성과 가변성의 개념

Python의 자료형은 불변(Immutable) 또는 가변(Mutable) 속성을 가집니다.

• 불변형(Immutable): 변경이 불가능한 자료형 (e.g., int, float, str, tuple).
• 가변형(Mutable): 변경이 가능한 자료형 (e.g., list, dict, set).

# 불변형 예제
x = "hello"
id_before = id(x)  # 객체의 메모리 주소 확인
x = x + " world"  # 새 문자열 생성
id_after = id(x)  # 새로운 메모리 주소 할당
print(f"이전 주소: {id_before}, 이후 주소: {id_after}")

# 가변형 예제
lst = [1, 2, 3]
lst.append(4)  # 기존 리스트 수정
print(lst)

# 기본적인 가변/불변 객체 구분
immutable_obj = (1, 2, 3)  # 튜플
mutable_obj = [1, 2, 3]    # 리스트
print(f"불변 객체: {immutable_obj}, 가변 객체: {mutable_obj}")

실행 결과:

이전 주소: 140493572763376, 이후 주소: 140493572764848
[1, 2, 3, 4]
불변 객체: (1, 2, 3), 가변 객체: [1, 2, 3]

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1.7 참조와 복사의 차이

Python에서 변수는 값이 아니라 객체에 대한 참조를 저장합니다. 따라서 변수 간 대입은 객체 참조를 공유합니다. 복사에는 다음 두 가지 방식이 있습니다:

• 얕은 복사(Shallow Copy): 객체의 참조를 복사.
• 깊은 복사(Deep Copy): 객체 자체와 하위 객체까지 모두 복사.

import copy

# 얕은 복사
lst1 = [1, 2, [3, 4]]
lst2 = lst1.copy()
lst2[2][0] = 100
print("얕은 복사:", lst1, lst2)

# 깊은 복사
lst3 = copy.deepcopy(lst1)
lst3[2][0] = 200
print("깊은 복사:", lst1, lst3)

# list() 생성자를 통한 복사
lst4 = list(lst1)
lst4.append(5)
print("list() 복사:", lst1, lst4)

실행 결과:

얕은 복사: [1, 2, [100, 4]] [1, 2, [100, 4]]
깊은 복사: [1, 2, [100, 4]] [1, 2, [200, 4]]
list() 복사: [1, 2, [100, 4]] [1, 2, [100, 4], 5]

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1.8 메모리 관리와 가비지 컬렉션

Python은 가비지 컬렉션(Garbage Collection)을 통해 사용하지 않는 메모리를 자동으로 관리합니다. 이는 참조 카운트(reference count)와 순환 참조 탐지 메커니즘을 기반으로 동작합니다.

• 참조 카운트: 객체를 참조하는 변수의 수를 관리.
• 순환 참조 탐지: 참조 카운트가 0이 아니더라도 객체들이 서로를 참조하는 경우를 감지하여 메모리를 해제.

import gc

class Node:
    def __init__(self, value):
        self.value = value
        self.next = None

a = Node(1)
b = Node(2)
a.next = b
b.next = a  # 순환 참조

del a
print("순환 참조 해제 전:", gc.collect())  # 가비지 컬렉션 실행

실행 결과:

순환 참조 해제 전: 0  # 환경에 따라 다를 수 있음

Tip: 일반적으로 Python의 메모리 관리는 자동으로 이루어지므로 직접 관리할 필요는 드뭅니다.

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이 섹션에서는 Python의 변수와 자료형에 대한 기본적인 이해를 다졌습니다.