Insight
1. 이전에 보았듯 Immutable하게 자료형을 사용하면 해시 테이블 사용으로 성능을 올릴 수 있다.
2. 프로그래밍중에 변하지 않아야 하는 값이 거나 변동이 별로 없는 자료 라면 불변형 사용이 좋다.
3. 어떠한 자료형이든 선언 할 시 괄호그대로를 써주는게 성능에 좋다.
불변형 딕셔너리(immutable Dict)
MappingProxyType : 읽기 전용 딕셔너리 python 3.3이상 부터 사용가능 합니다.
수정/삭제를 원할시 직접 객체를 복사하여 수정해야합니다.
변경되지 않는 딕셔너리를 사용하고 싶을 때 사용합니다.
MappingProxyType()으로 사용
from types import MappingProxyType
a = {'a': 'b'}
m_p_t = MappingProxyType(a)
print(a, id(a)) # {'a': 'b'} 139807377881760
print(m_p_t, id(m_p_t)) # {'a': 'b'} 139807377195856
print('id equal:', a is m_p_t,'values equal:', a == m_p_t) # id equal: False values equal: True
MappingProxyType는 수정 불가하지만 원래 딕셔너리는 수정 가능합니다.
a['c'] = 'd'
print(a) # {'a': 'b', 'c': 'd'}
불변형 set(immutable set)
frozenset으로 read만 가능 합니다.
frozenset({})으로 사용
# 셋 선언 방식 4가지 (중복은 알아서 제거됨)
s1 = {'a', 'b', 'c', 'd', 'a'}
s2 = set(['a', 'b', 'c', 'd', 'a'])
s3 = {'a'}
s4 = set()
# frozenset 선언방식
s5 = frozenset({'a', 'b', 'c', 'd', 'a'})
일반적인 set에서는 추가가 가능합니다.
s1.add('f')
print(s1,type(s1)) # {'a', 'd', 'b', 'f', 'c'} <class 'set'>
# frozenset은 추가 불가
# s5.add('Melon')
print('s1', s1,'type:', type(s1))
print('s2', s2,'type:', type(s2))
print('s3', s3,'type:', type(s3))
print('s4', s4,'type:', type(s4))
print('s5', s5,'type:', type(s5))
# s1 {'a', 'd', 'b', 'f', 'c'} type: <class 'set'>
# s2 {'b', 'c', 'd', 'a'} type: <class 'set'>
# s3 {'a'} type: <class 'set'>
# s4 set() type: <class 'set'>
# s5 frozenset({'b', 'c', 'd', 'a'}) type: <class 'frozenset'>
어떠한 자료형이든 선언할 시 자료형 함수를 쓰는 것 보다
자료형의 괄호를 써주는게 더 빠릅니다.
어셈블리로 비교해 봅시다.
from dis import dis
print(dis('{1}'))
# 1 0 LOAD_CONST 0 (1)
# 2 BUILD_SET 1
# 4 RETURN_VALUE
# None
print(dis('set([1])'))
# 1 0 LOAD_NAME 0 (set)
# 2 LOAD_CONST 0 (1)
# 4 BUILD_LIST 1
# 6 CALL_FUNCTION 1
# 8 RETURN_VALUE
# None
'{1}'이 더 빠르다는걸 알 수 있습니다.
셋 컴프리 핸션(Set Comprehension)
지능형 집합의 구조 { i || 반복문 || 조건문}입니다.
q = { i for i in range(10)}
print(type(q)) # <class 'set'>
print(q) # {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}
