Python Academy · 강의

복합 형식: List, Dict, Optional, Union

typing 모듈의 제네릭과 Optional/Union을 올바르게 사용합니다.

레슨 2/413개 단계

복합 형식: List, Dict, Optional, Union은(는) CoddyKit의 무료 Python Academy 강의입니다. 이것은 4개 중 2번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 Python Academy 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. Python Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

typing 모듈 개요

파이썬 3.9 이전에는 List, Dict, Tuple과 같은 제네릭 타입이 typing에서 제공되었습니다. 3.9부터는 내장 타입을 직접 사용할 수 있습니다.

from typing import List, Dict, Tuple, Optional, Union

# Python 3.9+: use list[int], dict[str,int] directly
# Python 3.8-: use typing.List[int], typing.Dict[str,int]

리스트와 시퀀스

변경 가능한 시퀀스에는 list[T]를 사용하고, 모든 순서가 있는 시퀀스(리스트, 튜플, 문자열)를 허용할 때는 Sequence[T]를 사용합니다.

from typing import Sequence

def total(nums: list[int]) -> int:
    return sum(nums)

def first(items: Sequence[str]) -> str:
    return items[0]   # works with list, tuple, str

딕셔너리와 매핑

변경 가능한 딕셔너리에는 dict[K,V]를 사용하고, 읽기 전용 딕셔너리와 유사한 객체에는 Mapping[K,V]을 사용합니다.

from typing import Mapping

def lookup(data: Mapping[str, int], key: str) -> int | None:
    return data.get(key)

result = lookup({"a": 1, "b": 2}, "a")
print(result)   # 1

튜플 주석

고정 길이: tuple[int, str, float]. 가변 길이: tuple[int, ...].

def point() -> tuple[float, float]:
    return (1.0, 2.0)

def first_n(n: int) -> tuple[int, ...]:
    return tuple(range(n))

# Named tuple with types:
from typing import NamedTuple
class Point(NamedTuple):
    x: float
    y: float

Optional[T]

Optional[T]은 T | None의 축약형입니다. 매개변수가 없을 수 있을 때 항상 적합한 선택입니다.

from typing import Optional

def find_user(user_id: int) -> Optional[dict[str, str]]:
    db: dict[int, dict[str, str]] = {
        1: {"name": "Alice"}
    }
    return db.get(user_id)

유니언 타입

여러 타입 중 하나일 수 있는 값에는 Union[X, Y] 또는 X | Y(3.10 이상)를 사용합니다.

from typing import Union

def stringify(value: Union[int, float, str]) -> str:
    return str(value)

# Python 3.10+:
def stringify2(value: int | float | str) -> str:
    return str(value)

리터럴 타입

Literal["a","b","c"]은 값을 특정 리터럴 집합으로 제한합니다.

from typing import Literal

Mode = Literal["read", "write", "append"]

def open_file(path: str, mode: Mode) -> None:
    with open(path, mode):
        pass

open_file("data.txt", "read")    # ok
# open_file("data.txt", "exec")  # mypy error

TypedDict

TypedDict는 각 키가 특정 타입에 대응하는 딕셔너리 구조에 주석을 지정합니다.

from typing import TypedDict

class User(TypedDict):
    name: str
    age: int
    email: str | None

def greet(user: User) -> str:
    return f"Hello, {user['name']}"

alice: User = {"name": "Alice", "age": 30, "email": None}

집합과 FrozenSet

집합에는 set[T]를, 고정 집합에는 frozenset[T]을 사용해 주석을 지정합니다.

def unique(items: list[int]) -> set[int]:
    return set(items)

def allowed_methods() -> frozenset[str]:
    return frozenset({"GET", "POST", "DELETE"})

반복 가능한 객체와 반복자

반복할 수 있는 모든 객체에는 Iterable[T]을 사용하고, __next__가 있는 객체에는 Iterator[T]를 사용합니다.

from typing import Iterable, Iterator

def evens(numbers: Iterable[int]) -> Iterator[int]:
    return (n for n in numbers if n % 2 == 0)

for n in evens([1, 2, 3, 4, 5]):
    print(n)   # 2 4

임의 타입과 NoReturn

Any는 해당 값에 대한 타입 검사를 하지 않도록 합니다. NoReturn은 절대 반환하지 않는 함수(항상 예외를 발생시키거나 무한히 반복하는 함수)를 나타냅니다.

from typing import Any, NoReturn

def accept_all(x: Any) -> None:
    print(x)

def crash(msg: str) -> NoReturn:
    raise RuntimeError(msg)   # never returns normally

빠른 확인

Optional[str]은 무엇을 의미합니까?

인터랙티브 레슨에서 답해보세요

복습

컬렉션에는 list[T], dict[K,V], tuple[T,...]을 사용합니다. Optional[T]은 T | None과 같습니다. 여러 타입에는 Union[X,Y] 또는 X|Y를 사용합니다. 특정 값에는 Literal을, 타입이 지정된 딕셔너리 구조에는 TypedDict를, 타입 검사를 제외하려면 Any를 사용합니다.

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자주 묻는 질문

“복합 형식: List, Dict, Optional, Union” 강의는 무료인가요?

네 — “복합 형식: List, Dict, Optional, Union” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 Python Academy 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. Python Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.

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Python Academy을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?

사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 Python Academy은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 4개 중 2번째 강의입니다.

“복합 형식: List, Dict, Optional, Union” 강의는 얼마나 걸리나요?

대부분의 CoddyKit 강의는 약 5~10분이 소요됩니다. 각 강의는 간결하고 인터랙티브하여 꾸준한 진행이 가능하며, 웹과 앱에서 중단한 부분부터 바로 시작할 수 있습니다.

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네. 모든 Python Academy 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.

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