4 structuri de date încorporate în Python: dicționare, liste, seturi, tupli

În acest articol, ne vom concentra pe structurile de date din Python și ne vom ajuta să înțelegeți clar subiectul. Veți afla ce sunt și cum funcționează. De asemenea, am împărtășit numeroase exemple pentru a ne asigura că nu aveți îndoieli cu privire la subiectele pe care le-am împărtășit aici.

Așa că, fără alte prelungiri, să începem.

Ce sunt structurile de date?

Structurile de date vă permit să vă organizați și să gestionați datele în mod eficient și eficient. Acestea îmbunătățesc accesibilitatea datelor dvs. Modificarea datelor stocate devine și mai simplă dacă aveți structuri de date adecvate. Acestea vă permit să organizați și să stocați datele, astfel încât să puteți efectua operațiuni pe acestea ulterior, fără a întâmpina nici un fel de dificultăți.

Python are două tipuri de structuri de date. Structurile de date pe care Python le acceptă implicit sunt Set, Dictionary, List și Tuple. Acestea sunt structurile de date încorporate din Python.

Apoi, există structuri de date pe care le puteți crea singur pentru a avea un control mai bun asupra funcționalității. Acestea sunt structuri de date definite de utilizator și includ liste legate, grafice, arbori, stive, cozi și hărți Hash. Structurile de date definite de utilizator sunt disponibile și în alte limbaje de programare.

Citiți mai multe: 6 structuri de date cele mai frecvent utilizate în R

Structuri de date încorporate în Python

Python are mai multe structuri de date încorporate. Aceste structuri de date integrate vă ajută să rezolvați rapid și cu ușurință problemele de programare. După cum am menționat mai devreme, Python are următoarele structuri de date integrate:

• Dicționare
• Liste
• seturi
• Tupluri

Să discutăm pe fiecare dintre ele în detaliu:

1. Dicționare

Folosim dicționare pentru a stoca perechi cheie-valoare. La fel cum un dicționar fizic are un cuvânt stocat împreună cu sensul său, un dicționar în Python stochează perechi cheie-valoare. Termenii sunt cheile, în timp ce diferitele semnificații asociate acestor cuvinte sunt valorile. Cu valoarea, puteți accesa cheile.

Puteți crea un dicționar cu bretele de flori. De asemenea, puteți utiliza funcția dict() în acest scop. Iată un exemplu:

my_dict = {} #dicționar gol

imprimare(dictul_meu)

my_dict = {1: 'A', 2: 'B'} #dicționar cu elemente

imprimare(dictul_meu)

Ieșirea codului de mai sus:

{}

{1: „A”, 2: „B”}

Puteți modifica valorile dicționarului cu ajutorul tastelor. Mai întâi ar trebui să accesați tastele pentru a schimba valorile. După ce ați localizat cheile, trebuie doar să adăugați perechea cheie-valoare necesară pentru a obține rezultatul dorit.

my_dict = {'Primul': 'A', 'Al doilea': 'B'}

imprimare(dictul_meu)

my_dict['Second'] = 'C++' #schimbare element

imprimare(dictul_meu)

my_dict['Third'] = 'Ruby' #adding pereche cheie-valoare

imprimare(dictul_meu)

Ieșirea codului de mai sus:

{„Primul”: „A”, „Al doilea”: „B”}

{„Primul”: „A”, „Al doilea”: „C”}

{„Primul”: „A”, „Al doilea”: „C”, „Al treilea”: „D”}

Puteți șterge valorile din dicționar folosind funcția pop(). Funcția pop() returnează valoarea pe care ați șters-o. Puteți prelua o pereche cheie-valoare prin funcția popitem(). Acesta returnează tuplul perechii. Puteți șterge și întregul dicționar folosind funcția clear(). Iată exemplul:

my_dict = {'Primul': 'A', 'Al doilea': 'B'', 'Al treilea': 'C'}

a = my_dict.pop('Al treilea') element #pop

print('Valoare:', a)

print('Dictionar:', my_dict)

b = my_dict.popitem() #pop perechea cheie-valoare

print('Cheie, pereche valoare:', b)

print('Dictionar', my_dict)

my_dict.clear() #dicționar gol

print('n', my_dict)

Ieșirea codului de mai sus:

Valoare: C

Dicționar: {'First': 'A', 'Second': 'B'}

Cheie, pereche valoare: („Secund”, „B”)

Dicționar {'First': 'A'}

{}

Citește și: Idei și subiecte pentru proiecte Python

2. Liste

Folosim liste pentru a stoca datele secvenţial. Fiecare element al listei are o adresă, care se mai numește și index. Valoarea indexului unei liste merge de la 0 la ultimul element prezent în lista dvs., iar numele său este indexare pozitivă. În mod similar, când te întorci de la ultimul element la primul și numeri de la -1, se numește indexare negativă.

Puteți crea o listă folosind paranteze pătrate și puteți adăuga elemente în ele după cum doriți. Dacă lăsați parantezele goale, lista nu ar avea niciun element și ar fi, de asemenea, goală. Iată un exemplu de listă:

lista_mea = [] #creează o listă goală

print(lista_mea)

lista_mea = [A, B, C, „exemplu”, Z] #crearea listei cu date

print(lista_mea)

Ieșirea codului de mai sus:

[]

[A, B, C, „exemplu”, Z]

Puteți adăuga elemente la lista dvs. utilizând funcțiile insert(), extent() și append(). Funcția insert() adaugă acele elemente care au fost trecute la valoarea indexului. Funcția insert() mărește și dimensiunea listei.

Cu funcția append(), puteți adăuga toate elementele transmise acesteia ca un singur element. Pe de altă parte, funcția extend() poate adăuga elementele unul câte unul.

Iată un exemplu:

lista_mea = [A, B, C]

print(lista_mea)

my_list.append([555, 12]) #adăugați ca un singur element

print(lista_mea)

my_list.extend([234, 'mai_exemplu']) #adăugați ca elemente diferite

print(lista_mea)

my_list.insert(1, 'insert_example') #adăugați elementul i

print(lista_mea)

Ieșirea codului de mai sus:

[A, B, C]

[A, B, C, [555, 12]]

[A, B, C, [555, 12], 234, „mai multe_exemplu”]

[A, „inserați_exemplu”, B, C, [555, 12], 234, „mai multe_exemplu”]

În timp ce lucrați cu liste, veți întâmpina nevoia de a elimina și unele elemente. Puteți folosi cuvântul cheie „del”. Este un cuvânt cheie încorporat în Python și nu returnează nimic. Dacă doriți un element înapoi, va trebui să utilizați funcția pop() și pentru a elimina un element prin valoarea sa, va trebui să utilizați funcția remove(). Iată exemplul:

lista_mea = [A, B, C, „exemplu”, Z, 10, 30]

del my_list[5] #delete element la indexul 5

print(lista_mea)

my_list.remove('exemplu') #elimină elementul cu valoare

print(lista_mea)

a = my_list.pop(1) #pop element din listă

print('Element aparut: ', a, ' Lista rămasă: ', lista_mea)

my_list.clear() #goleste lista

print(lista_mea)

Ieșirea codului de mai sus:

[A, B, C, „exemplu”, Z, 30]

[A, B, C, Z, 30]

Element aparut: 2 Lista rămasă: [A, C, Z, 30]

[]

Puteți trece valorile indexului în Python și puteți obține valorile necesare.

lista_mea = [A, B, C, „exemplu”, Z, 10, 30]

pentru elementul din my_list: #accesează elementele unul câte unul

print(element)

print(my_list) #accesează toate elementele

print(my_list[3]) #accesează elementul index 3

print(my_list[0:2]) #accesați elementele de la 0 la 1 și excludeți 2

print(my_list[::-1]) #accesează elementele invers

Ieșirea codului de mai sus:

A

B

C

exemplu

Z

10

30

[A, B, C, „exemplu”, Z, 10, 30]

exemplu

[A, B]

[30, 10, Z, „exemplu”, 3, 2, 1]

3. Seturi

O colecție de articole unice și neordonate se numește set. Deci, dacă repetați datele dintr-un anumit motiv, acestea ar apărea în set o singură dată. Seturile din Python sunt similare cu seturile despre care citiți la matematică. De la proprietățile la funcțiile lor, veți găsi o mulțime de asemănări între ele.

Puteți crea un set folosind bretele de flori și transmițându-i valorile. Iată un exemplu:

my_set = {A, B, C, D, E, E, E} #creează un set

print(setul_meu)

Ieșirea codului de mai sus:

{A, B, C, D, E}

După cum am menționat mai devreme, puteți îndeplini toate funcțiile seturilor pe care le efectuați în aritmetică în seturile lui Python. Cu funcția union(), puteți combina datele prezente în două seturi. Funcția intersection() vă oferă datele care sunt prezente în ambele seturi menționate.

Aveți funcția difference() care vă permite să ștergeți datele disponibile în ambele seturi și vă oferă datele care nu sunt comune între ele. Funcția symmetric_difference() vă oferă datele rămase în acele seturi.

my_set = {A, B, C, D}

my_set_2 = {C, D, E, F}

print(setul_meu.union(setul_meu_2), '———-', setul_meu | setul_meu_2)

print(my_set.intersection(my_set_2), '———-', my_set & my_set_2)

print(setul_meu.diferența(setul_meu_2), '———-', setul_meu – setul_meu_2)

print(my_set.symmetric_difference(my_set_2), '———-', my_set ^ my_set_2)

my_set.clear()

print(setul_meu)

Ieșirea codului de mai sus:

{A, B, C, D, E, F} ———- {A, B, C, D, E, F}

{C, D} ———- {C, D}

{A, B} ———- {A, B}

{A, B, E, F} ———- {A, B, E, F}

a stabilit()

Citește și: Salariu pentru dezvoltatori Python în India

4. Tupluri

Tuplurile sunt similare cu listele, dar odată ce introduceți date într-un tuplu, nu le puteți modifica decât dacă este mutabil. Înțelegerea lor poate fi puțin dificilă, dar nu vă faceți griji, codul nostru exemplu vă poate ajuta în acest sens. Puteți crea un tuplu cu ajutorul funcției tuple().

my_tuple = (A, B, C) #creează tuplu

print(my_tuple)

Ieșirea codului de mai sus:

(A, B, C)

Metoda de accesare a valorilor în tupluri este aceeași ca și în liste.

my_tuple2 = (A, B, C, 'Upgrad') #accesează elemente

pentru x în my_tuple2:

print(x)

print(my_tuple2)

print(my_tuple2[0])

print(my_tuple2[:])

Ieșirea codului de mai sus:

A

B

C

Upgrade

(A, B, C, „Upgradare”)

A

(A, B, C, „Upgradare”)

Concluzie

Acum trebuie să te-ai familiarizat cu diferitele structuri de date din Python . Sperăm că ați găsit acest articol util. Structurile de date joacă un rol semnificativ în a vă ajuta cu organizarea, gestionarea și accesarea datelor dvs. Există o mulțime de opțiuni din care să alegeți și fiecare dintre ele are utilizările sale specifice.

Dacă doriți să aflați mai multe despre Python și structurile de date, ar trebui să aruncați o privire la cursurile noastre.

Dacă sunteți curios să aflați despre python, totul despre știința datelor, consultați Diploma PG în știința datelor de la IIIT-B și upGrad, care este creată pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 10 studii de caz și proiecte, ateliere practice practice, mentorat cu industrie experți, 1-la-1 cu mentori din industrie, peste 400 de ore de învățare și asistență la locul de muncă cu firme de top.