Python의 map과 filter 기법에 대한 이해

데이터 구조 변환과 매핑은 프로그래밍에서 매우 중요한 역할을 합니다. 특히 Python에서는 map과 filter 함수를 사용하여 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다. 이 글에서는 Python의 map과 filter 기법에 대해 자세히 알아보겠습니다. 이 기법들은 데이터 처리를 더 쉽고 효율적으로 만들어 주며, 초보자도 쉽게 이해할 수 있도록 설명하겠습니다.

기본 개념 이해하기

데이터 구조와 변환

데이터 구조란 데이터를 조직하고 저장하는 방식입니다. 일반적으로 사용되는 데이터 구조에는 리스트, 튜플, 세트, 사전이 있습니다. 데이터 변환이란 이러한 데이터 구조를 다른 형태로 변경하는 과정을 의미합니다. 예를 들어, 리스트 안의 숫자를 제곱하여 새로운 리스트를 만드는 것이 데이터 변환의 한 예입니다.

Python의 map 함수

Python에서 map 함수는 주어진 함수를 반복 가능한 객체의 모든 항목에 적용하여 결과를 반환합니다. 사용법은 다음과 같습니다.

map(function, iterable)

여기서 function은 적용할 함수이고, iterable은 리스트나 튜플과 같은 반복 가능한 객체입니다. 다음은 map 함수를 사용한 간단한 예제입니다.

numbers = [1, 2, 3, 4]
squared = list(map(lambda x: x ** 2, numbers))
print(squared)

출력: [1, 4, 9, 16]

Python의 filter 함수

filter 함수는 주어진 함수의 결과가 참(True)인 항목만을 필터링하여 반환합니다. 사용법은 다음과 같습니다.

filter(function, iterable)

여기서 function는 조건을 정의하는 함수이며, iterable은 필터링할 데이터 구조입니다. 다음은 filter 함수를 사용한 예제입니다.

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
even_numbers = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))
print(even_numbers)

출력: [2, 4]

map과 filter의 활용 사례

리스트에서 제곱 구하기

리스트 안의 모든 숫자를 제곱하여 새로운 리스트를 생성하는 것은 map 함수의 전형적인 사용 사례입니다. 위에서 본 예제처럼, 리스트의 각 요소에 대해 동일한 처리를 수행할 수 있습니다.

짝수 필터링

숫자 리스트에서 짝수만을 추출하는 것은 filter 함수의 대표적인 예입니다. 이를 통해 특정 조건을 만족하는 데이터만을 쉽게 추출할 수 있습니다.

복합 사용 예제

map과 filter를 동시에 활용할 수도 있습니다. 예를 들어, 다음과 같은 코드로 짝수의 제곱만을 얻을 수 있습니다.

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared_even = list(map(lambda x: x ** 2, filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers)))
print(squared_even)

출력: [4, 16]

map과 filter의 장점

코드의 간결성: map과 filter를 사용하면 복잡한 루프를 사용하지 않고도 간결한 코드로 데이터를 처리할 수 있습니다.
성능: 반복 가능한 객체에 대한 고차 함수로서, 성능을 최적화하여 빠르게 데이터를 처리할 수 있습니다.
가독성: 특정 작업을 수행하는 함수를 간단하게 정의하고 사용할 수 있기 때문에 코드의 가독성이 높아집니다.

실제 예제들

문자열 리스트에서 길이 구하기

문자열 리스트에서 각 문자열의 길이를 구하는 예제를 살펴보겠습니다.

strings = ["Python", "Java", "C++", "JavaScript"]
lengths = list(map(len, strings))
print(lengths)

출력: [6, 4, 3, 10]

학생 성적 필터링

학생 성적 리스트 중에서 합격 점수 이상의 학생만 필터링하는 예제입니다.

scores = [85, 42, 67, 90, 53]
pass_scores = list(filter(lambda x: x >= 60, scores))
print(pass_scores)

출력: [85, 90]

온도 변환

섭씨 온도를 화씨로 변환하는 예제입니다. 사용자가 제공한 섭씨 리스트를 화씨로 변환할 수 있습니다.

celsius = [0, 20, 37, 100]
fahrenheit = list(map(lambda c: (c * 9/5) + 32, celsius))
print(fahrenheit)

출력: [32.0, 68.0, 98.6, 212.0]

map과 filter 활용 시 유의사항

코드의 가독성 유지

map과 filter를 사용할 때에는 코드의 가독성을 고려해야 합니다. 너무 복잡한 람다 함수를 사용하거나 여러 개의 map과 filter를 중첩할 경우, 오히려 이해하기 어려운 코드가 될 수 있습니다.

함수의 정의

map과 filter에서 사용하는 함수는 반드시 반복 가능한 객체의 각 항목에 대해 적용 가능한 함수여야 합니다. 이 점을 유의하며 작성해야 합니다.

결론

Python의 map과 filter 기법은 데이터 구조 변환과 매핑에서 매우 유용한 도구입니다. 이 기법들을 통해 데이터 처리를 더 효율적이고 간결하게 수행할 수 있습니다. 초보자도 쉽게 사용할 수 있으므로, 꾸준한 연습을 통해 익히는 것이 중요합니다. 이 글에서 제공한 예제들을 통해 기법을 더 깊이 이해하고 활용할 수 있게 되기를 바랍니다.

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