AI 코딩할 때 꼭 알아야 할 오류 읽는법 : IndexError

데이터를 잘못 파악하거나, 사소한 실수로 만날 수 있는 IndexError를 정리해보겠습니다.

 

IndexError란?

순서가 있는 자료형에서 잘못된 위치(index)에 접근했을 때 발생하는 오류입니다.

 

바로 예시코드로 읽어봅시다.

#indexError

numbers = [10, 20, 30]
print(numbers[3])

입문자분들이 자주 실수하는 코드를 가져왔습니다.

3번째 번호를 꺼내고 싶어서 [3]으로 설정해준뒤에 실행해보면,

인덱스에러: 리스트의 인덱스가 범위를 벗어났습니다. 라고 나오네요.

 

리스트는 일반적으로 인덱스가 0부터 시작합니다.

즉:

numbers[0] → 10

numbers[1] → 20

numbers[2] → 30

이 되고, numbers[3]는 네 번째 값을 의미합니다.

하지만 리스트에는 네 번째 값이 없기 때문에 오류가 발생하게 됩니다.

 

#indexError

items = []
print(items[0])

이 코드에서는 리스트가 비어 있기 때문에 첫 번째 값조차 존재하지 않습니다.

따라서 역시 IndexError가 발생합니다.

예시 코드기 때문에 직관적으로 보여질 수 있는 코드를 작성했지만, 이 부분도 자주 나오는 오류입니다.

 

외부 데이터를 가져와서 분석하거나, 활용하는 코드를 짜셨을 때

데이터가 많아지면 필터를 활용해서 데이터의 양을 줄이게 되실 겁니다.

그럴 때 필터를 잘못 활용해 데이터가 하나도 안들어가면 예시 코드와 비슷한 상황이 연출되겠습니다.

 

IndexError 어디부터 확인하면 좋을까요?

1. 리스트나 문자열의 길이가 얼마나 되는지

2. 인덱스가 0부터 시작한다는 점을 실수하지 않았는지

3. 데이터가 비어있지 않은지

4. 접근한 인덱스가 값을 정확히 가지고 있는지

 

IndexError는 특히 빅데이터를 활용한 프로그래밍을 할 때

자주 보이는 오류입니다.

Python의 리스트 길이를 확인하는 len같은 함수를 통해서

데이터를 먼저 확인하는 습관을 들여주시면 훨씬 안정적으로 코드를 작성하실 수 있습니다.