Python에서 데이터 유형을 확인하는 방법은 무엇입니까?
파이썬에서 데이터 유형을 보는 방법은 다음과 같습니다. 1. type() 함수 2. isinstance() 함수 4. hasattr() 함수; 기능 비교; 6. 컬렉션 모듈. 자세한 소개: 1. 가장 기본적인 데이터 유형 확인 방법인 type() 함수. 2. isinstance() 함수, 이 함수는 객체 등을 확인할 수 있습니다.
이 튜토리얼의 운영 체제: Windows 10 시스템, Python 버전 3.11.4, DELL G3 컴퓨터.
Python에서는 데이터 유형을 보는 여러 가지 방법이 있습니다. 다음은 몇 가지 일반적인 방법입니다.
1. type(): 가장 기본적인 데이터 유형 확인 방법입니다. 객체의 유형을 반환할 수 있습니다. 예:
x = 10 print(type(x)) # <class 'int'> y = 'hello' print(type(y)) # <class 'str'>
2, isinstance(): 이 함수는 객체가 주어진 유형인지 확인할 수 있습니다. 예:
x = 10 print(isinstance(x, int)) # True y = 'hello' print(isinstance(y, str)) # True
isinstance() 함수는 객체가 목록이나 사전과 같은 특정 유형 중 하나인지 확인할 수도 있습니다. 예:
x = [1, 2, 3] print(isinstance(x, (list, tuple))) # True y = {'name': 'Alice', 'age': 25} print(isinstance(y, dict)) # True
3.dir(): 이 함수는 개체의 모든 속성과 메서드 목록을 반환할 수 있습니다. 이 목록을 보면 객체가 어떤 유형인지 알 수 있습니다. 예:
x = [1, 2, 3] print(dir(x)) # A list of x's attributes and methods.
4. hasattr(): 이 함수는 객체에 특정 속성이나 메소드가 있는지 확인할 수 있습니다. 예:
x = [1, 2, 3] print(hasattr(x, '__getitem__')) # True, because all list objects have this method.
5. isinstance()와 type()의 비교: 둘 다 Python의 데이터 유형을 확인하는 데 사용할 수 있지만 일반적으로 isinstance()를 사용하는 것이 좋습니다. 이는 isinstance()가 더 안전한 함수이고 상속 및 다중 상속 상황을 처리할 수 있는 반면 type()은 처리할 수 없기 때문입니다. 동시에 isinstance()는 더 일반적으로 사용되는 함수이기도 하며, 가능한 예외를 처리하는 데 더 강력합니다. 예를 들어, 존재하지 않는 속성을 확인하기 위해 type()을 사용하려고 하면 Python은 AttributeError를 발생시킵니다. 그리고 isinstance()를 사용하면 이런 문제는 발생하지 않습니다. 예:
class MyClass: pass obj = MyClass() print(hasattr(obj, 'non_existent_attribute')) # False, as expected. print(hasattr(obj, 'non_existent_attribute')) # Raises AttributeError.
6. 컬렉션 모듈: Python의 컬렉션 모듈에는 다양한 유형의 인터페이스를 정의하는 일련의 추상 기본 클래스가 포함되어 있습니다. 예를 들어 Counter, defaultdict, OrderedDict 등은 모두 이 모듈의 일부입니다. 이러한 클래스의 정의를 살펴보면 Python의 다양한 데이터 유형의 속성과 메서드에 대해 배울 수 있습니다. 예: collections.Counter는 해시 가능한 객체 수를 계산하는 데 사용되는 사전 하위 클래스입니다. 초기화 방법은 반복 가능한 객체를 매개변수로 받아들인 다음 각 요소의 수를 셉니다. 소스 코드를 보면 작동 방식을 배울 수 있습니다.
위 내용은 Python에서 데이터 유형을 확인하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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