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pandas_ta를 적용한 통계적 인덱스 지표

[python] 자료형(type)의 분류

자료형(type)

컴퓨터에 입력되는 데이터 즉, 리터럴(literal, raw data)은 0과 1로 변환되어 메모리에 저장되기 때문에 데이터의 종류를 구분할 수 없습니다. 그러므로 입력된 데이터가 0과 1 변환되기 전에 문자인지 숫자인지를 지정할 필요가 있습니다.

메모리 입력되는 원시데이터로 자신을 참조하는 객체를 이미합니다.

C, JAVA, Kotlin등과 같은 언어는 자료를 선언하는 단계에서 그 타입을 명시적으로 지정해야 하지만 파이썬의 경우는 자료형의 선언이 암묵적으로 이루어집니다. 그러나 동일한 자료형내에서만 연산이 이루어지므로 표 1에 제시된 자료형의 분류를 인지하고 있어야 합니다. 파이썬은 기본적으로 숫자형과 문자형으로 구분하며 리터럴의 1개 이상의 자료를 그룹화하기 위한 컬렉션(collection)(컬렉션 참조)을 가집니다.

표 1 자료형의 분류
분류 자료형
기본형 숫자형 int(정수형) -13, 0, 231
float(실수형) -2.31, 0.98, 2.31E2
complex(복소수형) 0.+3j, 1+0j
문자형 String(문자열) 'a', "string'
복합형
(Collections)
list [1, 3, 'a', 'string']
tuple (1, 3, 'a', 'string')
dictionary {"one": 1, "cha":'a', "str":'string'}
set {1, 2, 3}

표 1의 각 자료형은 클래스(class)로 작성되었습니다. 파이썬에서 객체를 생성할 때 자동적으로 부여되는 속성들이 있습니다. 이 속성 중에 __class__은 그 객체가 소속되는 클래스를 반환합니다. 다음 코드들은 숫자와 문자 그리고 컬렉션인 리스트 객체들이 소속된 클래스를 확인하기 위해 이 속성을 사용한 것입니다.

x=1
x.__class__
int
y="string"
y.__class__
str
z=[1, 3, 'a', 'string']
z.__class__
list

클래스(class)는 데이터의 상태와 변화의 범위를 고유하게 만들기 위해 사용합니다. 그러므로 특정한 클래스로 생성된 객체는 다른 클래스로 생성된 것과 구별됩니다. 다시 말하면 각 자료형의 클래스가 다르다는 것은 그것의 특성과 동작이 고유하다는 것을 의미합니다(클래스 참조).

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