Effective Python 2nd

Chapter 2. 리스트와 딕셔너리

13. 슬라이싱보다는 나머지를 모두 잡아내는 언패킹을 사용하라

언패킹 대입에 별표 식을 사용하면 언패킹 패턴에 대입되지 않는 모든 부분을 리스트에 잡아낼 수 있다.

car_ages = [0, 9, 4, 8, 7, 20, 19, 1, 6, 15]
car_ages_descending = sorted(car_ages, reverse=True)
oldest, second_oldest, *others = car_ages_descending
print(oldest, second_oldest, others)

리스트를 서로 겹치지 않게 여러 조각으로 나눌 경우, 슬라이싱과 인덱싱을 사용하기보다는 나머지를 모드 잡아내는 언패킹을 사용해야 실수할 여지가 훨씬 줄어든다.

# 아래처럼이 아니라
all_csv_rows = list(generate_csv())
header = all_csv_rows[0]
rows = all_csv_rows[1:]
print('CSV 헤더:', header)
print('행 수: ', len(rows))
  
# 이렇게 구현하자
it = generate_csv()
header, *rows = it
print('CSV 헤더:', header)
print('행 수: ', len(rows))

14. 복잡한 기준을 사용해 정렬할 때는 key 파라미터를 사용하라

sort 메서드의 key 파라미터를 사용하면 리스트의 각 원소 대신 비교에 사용할 객체를 반환하는 도우미 함수를 제공할 수 있다.

class Tool:
    def __init__(self, name, weight):
        self.name = name
        self.weight = weight
  
    def __repr__(self):
        return f'Tool({self.name!r}, {self.weight})'
  
tools = [
    Tool('수준계', 3.5),
    Tool('해머', 1.25),
    Tool('스크류드라이버', 0.5),
    Tool('끌', 0.25),
]
  
print('미정렬:', repr(tools))
tools.sort(key=lambda x: x.name)
print('\n정렬: ', tools)

key 함수에서 튜플을 반환하면 여러 정렬 기준을 하나로 엮을 수 있다.

단항 부호 반전 연산자를 사요하면 정렬 순서를 반대로 바꿀 수 있다.
```
power_tools.sort(key=lambda x: (-x.weight, x.name))
print(power_tools)
```

부호를 바꿀 수 없는 타입의 경우 reverse 값으로 정렬 순서를 지정하면서 sort 메서드를 여러 번 사용해야 한다.

power_tools.sort(key=lambda x: x.name)   # name 기준 오름차순
power_tools.sort(key=lambda x: x.weight, # weight 기준 내림차순
                 reverse=True)

15. 딕셔너리 삽입 순서에 의존할 때는 조심하라

python 3.7부터는 키를 삽입한 순서대로 돌려받는다.

딕셔너리와 비슷한 객체를 쉽게 만들 수 있다.

from collections.abc import MutableMapping
  
# 알파벳 순으로 표시해야 할 때
class SortedDict(MutableMapping):
    def __init__(self):
        self.data = {}
  
    def __getitem__(self, key):
        return self.data[key]
  
    def __setitem__(self, key, value):
        self.data[key] = value
  
    def __delitem__(self, key):
        del self.data[key]
  
    def __iter__(self):
        keys = list(self.data.keys())
        keys.sort()
        for key in keys:
            yield key
  
    def __len__(self):
        return len(self.data)

딕셔너리와 비슷한 클래스를 조심스럽게 다루는 방법으로

dict 인스턴스의 삽입 순서 보존에 의존하지 않고 코드를 작성하는 방법

def get_winner(ranks):
    for name, rank in ranks.items():
        if rank == 1:
            return name

실행 시점에 명시적으로 dict 타입 검사하는 방법

def get_winner(ranks):
    if not isinstance(ranks, dict):
        raise TypeError('dict 인스턴스가 필요합니다')
    return next(iter(ranks))

타입 애너테이션과 정적 분석을 사용해 dict 값을 요구하는 방법이 있다.

# example.py
from typing import Dict, MutableMapping
    
def populate_ranks(votes: Dict[str, int],
                   ranks: Dict[str, int]) -> None:
    names = list(votes.keys())
    names.sort(key=votes.get, reverse=True)
    for i, name in enumerate(names, 1):
        ranks[name] = i
    
def get_winner(ranks: Dict[str, int]) -> str:
    return next(iter(ranks))
    
class SortedDict(MutableMapping[str, int]):
    def __init__(self):
        self.data = {}
    
    def __getitem__(self, key):
        return self.data[key]
    
    def __setitem__(self, key, value):
        self.data[key] = value
    
    def __delitem__(self, key):
        del self.data[key]
    
    def __iter__(self):
        keys = list(self.data.keys())
        keys.sort()
        for key in keys:
            yield key
    
    def __len__(self):
        return len(self.data)

mypy 도구를 엄격한 모드로 사용한다
```
$ python -m mypy --strict example.py
```

16. in을 사용하고 딕셔너리 키를 없을 때 KeyError를 처리하기보다는 get을 사용하라

기존에는 아래처럼 사용했을 것이다.

counters = {
    '품퍼니켈': 2,
    '사워도우': 1,
}
key = '밀'
  
# 첫 번째 방법
if key in counters:
    count = counters[key]
else:
    count = 0
counters[key] = count + 1
# 두 번째 방법 (더 효율적)
try:
    count = counters[key]
except KeyError:
    count = 0
counters[key] = count + 1

get 메서드를 이용하자

count = counters.get(key, 0)
counters[key] = count + 1

if (names := votes.get(key)) is None:
    votes[key] = names = []

Note. 카운터로 이뤄진 딕셔너리를 유지해야 하는 경우 collections.Counter 클래스를 고려하자.

17. 내부 상태에서 원소가 없는 경우를 처리할 때는 setdefault보다 defaultdict를 사용하라

키로 어떤 값이 들어올지 모르는 딕셔너리를 관리해야 할 때 defaultdict를 사용하라

class Visits:
    def __init__(self):
        self.data = defaultdict(set)
  
    def add(self, country, city):
        self.data[country].add(city)
  
visits = Visits()
visits.add('영국', '바스')
visits.add('영국', '런던')
print(visits.data)

setdefault가 더 짧은 코드를 만들어내는 경우 setdefault를 사용하는 것도 고려해볼 만하다.

visits = {
    '미국': {'뉴욕', '로스엔젤레스'},
    '일본': {'하코네'},
}
visits.setdefault('프랑스', set()).add('칸') # 짧다
  
if (japan := visits.get('일본')) is None: # 길다
    visits['일본'] = japan = set()
japan.add('교토')
  
print(visits)

18. missing 을 사용해 키에 따라 다른 디폴트 값을 생성하는 방법을 알아두라

디폴트 값을 만드는 계산 비용이 높거나 예외가 발생할 수 있는 상황에서는 setdefault 메서드를 사용하지 말라.
defaultdict에 전달되는 함수는 인자를 받지 않으므로 접근에 사용한 키 값에 맞는 디폴트 값을 생성하는 것을 불가능하다.

디폴트 키를 만들 때 어떤 키를 사용했는지 반드시 알아야 하는 상황이라면 직접 dict의 하위 클래스와 __ missing __ 메서드를 정의하면 된다.

class Pictures(dict):
    def __missing__(self, key):
        value = open_picture(key)
        self[key] = value
        return value
  
pictures = Pictures()
handle = pictures[path]
handle.seek(0)
image_data = handle.read()