4 встроенных структуры данных в Python: словари, списки, наборы, кортежи

В этой статье мы сосредоточимся на структурах данных в Python и поможем вам четко понять тему. Вы узнаете, что они из себя представляют и как они работают. Мы также поделились многочисленными примерами, чтобы у вас не возникло никаких сомнений относительно тем, которые мы поделили здесь.

Итак, без лишних слов, приступим.

Что такое структуры данных?

Структуры данных позволяют эффективно организовывать данные и управлять ими. Они повышают доступность ваших данных. Изменение сохраненных данных также становится более простым, если у вас есть подходящие структуры данных. Они позволяют вам организовывать и хранить данные, чтобы вы могли выполнять операции с ними позже, не сталкиваясь с какими-либо трудностями.

Python имеет два типа структур данных. Python неявно поддерживает следующие структуры данных: Set, Dictionary, List и Tuple. Это встроенные структуры данных Python.

Кроме того, есть структуры данных, которые вы можете создать самостоятельно, чтобы лучше контролировать функциональность. Это определяемые пользователем структуры данных, в том числе связанные списки, графики, деревья, стеки, очереди и хэш-карты. Определяемые пользователем структуры данных доступны и в других языках программирования.

Подробнее: 6 наиболее часто используемых структур данных в R

Встроенные структуры данных в Python

Python имеет несколько встроенных структур данных. Эти интегрированные структуры данных помогут вам быстро и легко решать задачи программирования. Как мы упоминали ранее, Python имеет следующие интегрированные структуры данных:

• Словари
• Списки
• Наборы
• Кортежи

Давайте подробно обсудим каждый из них:

1. Словари

Мы используем словари для хранения пар ключ-значение. Точно так же, как в физическом словаре хранится слово вместе с его значением, словарь в Python хранит пары ключ-значение. Термины являются ключами, тогда как различные значения, связанные с этими словами, являются значениями. Со значением вы можете получить доступ к ключам.

Вы можете создать словарь с фигурными скобками. Вы также можете использовать для этой цели функцию dict(). Вот пример:

my_dict = {} #пустой словарь

печать (мой_дикт)

my_dict = {1: 'A', 2: 'B'} #словарь с элементами

печать (мой_дикт)

Вывод приведенного выше кода:

{}

{1: "А", 2: "Б"}

Вы можете изменить значения словаря через ключи. Сначала вам нужно получить доступ к ключам для изменения значений. После того, как вы нашли ключи, вам просто нужно добавить необходимую пару ключ-значение для получения желаемого результата.

my_dict = {'Первый': 'А', 'Второй': 'Б'}

печать (мой_дикт)

my_dict['Second'] = 'C++' #изменение элемента

печать (мой_дикт)

my_dict['Third'] = 'Ruby' #добавление пары ключ-значение

печать (мой_дикт)

Вывод приведенного выше кода:

{'Первый': 'А', 'Второй': 'Б'}

{'Первый': 'А', 'Второй': 'В'}

{'Первый': 'A', 'Второй': 'C', 'Третий': 'D'}

Вы можете удалить значения в своем словаре с помощью функции pop(). Функция pop() возвращает значение, которое вы удалили. Вы можете получить пару ключ-значение с помощью функции popitem(). Он возвращает кортеж пары. Вы также можете очистить весь словарь с помощью функции clear(). Вот пример:

my_dict = {'Первый': 'A', 'Второй': 'B'', 'Третий': 'C'}

a = my_dict.pop('Третий') #элемент pop

print('Значение:', а)

print('Словарь:', my_dict)

b = my_dict.popitem() # извлекает пару ключ-значение

print('Ключ, пара значений:', b)

print('Словарь', my_dict)

my_dict.clear() #пустой словарь

печать('n', my_dict)

Вывод приведенного выше кода:

Значение: С

Словарь: {'Первый': 'А', 'Второй': 'Б'}

Ключ, пара значений: ("Второй", "Б")

Словарь {'Первый': 'А'}

{}

Читайте также: Идеи и темы проекта Python

2. Списки

Мы используем списки для последовательного хранения данных. Каждый элемент списка имеет адрес, который также называется индексом. Значение индекса списка идет от 0 до последнего элемента, присутствующего в вашем списке, и его имя — положительное индексирование. Точно так же, когда вы возвращаетесь от последнего элемента к первому и считаете с -1, это называется отрицательной индексацией.

Вы можете создать список с помощью квадратных скобок и добавить в него элементы по своему усмотрению. Если вы оставите квадратные скобки пустыми, в списке не будет никаких элементов, и он тоже будет пустым. Вот пример списка:

my_list = [] #создать пустой список

распечатать (мой_список)

my_list = [A, B, C, 'example', Z] # создание списка с данными

распечатать (мой_список)

Вывод приведенного выше кода:

[]

[A, B, C, пример, Z]

Вы можете добавлять элементы в свой список, используя функции insert(), extend() и append(). Функция insert() добавляет те элементы, которые были переданы в значение индекса. Функция insert() также увеличивает размер списка.

С помощью функции append() вы можете добавить все переданные ей элементы как один элемент. С другой стороны, функция extend() может добавлять элементы один за другим.

Вот пример:

мой_список = [А, Б, С]

распечатать (мой_список)

my_list.append([555, 12]) #добавить как отдельный элемент

распечатать (мой_список)

my_list.extend([234, 'more_example']) #добавить как разные элементы

распечатать (мой_список)

my_list.insert(1, 'insert_example') #добавить элемент i

распечатать (мой_список)

Вывод приведенного выше кода:

[А, Б, С]

[А, В, С, [555, 12]]

[A, B, C, [555, 12], 234, 'more_example']

[A, 'insert_example', B, C, [555, 12], 234, 'more_example']

При работе со списками вы также столкнетесь с необходимостью удаления некоторых элементов. Вы можете использовать ключевое слово 'del'. Это встроенное ключевое слово Python, и оно ничего не возвращает. Если вы хотите вернуть элемент, вам придется использовать функцию pop(), а чтобы удалить элемент через его значение, вам придется использовать функцию remove(). Вот пример:

my_list = [A, B, C, пример, Z, 10, 30]

del my_list[5] #удалить элемент с индексом 5

распечатать (мой_список)

my_list.remove('example') #удалить элемент со значением

распечатать (мой_список)

a = my_list.pop(1) #выбрать элемент из списка

print('Извлеченный элемент: ', a, 'Оставшийся список: ', my_list)

my_list.clear() # очистить список

распечатать (мой_список)

Вывод приведенного выше кода:

[A, B, C, пример, Z, 30]

[А, Б, В, Я, 30]

Выдвинутый элемент: 2 Осталось списка: [A, C, Z, 30]

[]

Вы можете передать значения индекса в Python и получить требуемые значения.

my_list = [A, B, C, пример, Z, 10, 30]

для элемента в my_list: #доступ к элементам один за другим

печать (элемент)

print(my_list) #доступ ко всем элементам

print(my_list[3]) #доступ к элементу индекса 3

print(my_list[0:2]) #доступ к элементам от 0 до 1 и исключение 2

print(my_list[::-1]) #доступ к элементам в обратном порядке

Вывод приведенного выше кода:

А

Б

С

пример

Z

10

30

[A, B, C, пример, Z, 10, 30]

пример

[А, Б]

[30, 10, Z, пример, 3, 2, 1]

3. Наборы

Набор уникальных и неупорядоченных элементов называется набором. Таким образом, если вы по какой-то причине повторяете данные, они появятся в наборе только один раз. Множества в Python похожи на множества, о которых вы читали в математике. От их свойств до их функций вы найдете много общего между ними.

Вы можете создать набор, используя фигурные скобки цветка и передав его значения. Вот пример:

my_set = {A, B, C, D, E, E, E} #создать набор

печать (мой_набор)

Вывод приведенного выше кода:

{А, Б, В, Г, Е}

Как мы упоминали ранее, вы можете выполнять все функции наборов, которые вы выполняете в арифметике, в наборах Python. С помощью функции union() вы можете объединить данные, представленные в двух наборах. Функция пересечения () дает вам данные, которые присутствуют в обоих упомянутых наборах.

У вас есть функция Differenti(), которая позволяет вам удалить данные, доступные в обоих наборах, и дает вам данные, которые не являются общими для них. Функция symmetric_difference() дает вам данные, оставшиеся в этих наборах.

my_set = {А, Б, В, Г}

my_set_2 = {С, Д, Е, Ф}

print(my_set.union(my_set_2), '———-', my_set | my_set_2)

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

print(my_set.difference(my_set_2), '———-', my_set – my_set_2)

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

my_set.clear()

печать (мой_набор)

Вывод приведенного выше кода:

{А, Б, В, Г, Д, Ф} ———- {А, В, В, Г, Е, Ф}

{С, Д} ———- {С, Д}

{А, В} ———- {А, В}

{А, Б, Д, Ф} ———- {А, Б, Д, Ф}

задавать()

Читайте также: Зарплата разработчиков Python в Индии

4. Кортежи

Кортежи похожи на списки, но как только вы вводите данные в кортеж, вы не можете изменить его, если он не является изменяемым. Понимание их может быть немного сложным, но не волнуйтесь, наш пример кода может помочь вам в этом отношении. Вы можете создать кортеж с помощью функции tuple().

my_tuple = (A, B, C) #создать кортеж

печать (мой_кортеж)

Вывод приведенного выше кода:

(А, Б, С)

Метод доступа к значениям в кортежах такой же, как и в списках.

my_tuple2 = (A, B, C, «Обновить») #доступ к элементам

для x в my_tuple2:

печать (х)

печать (my_tuple2)

печать (my_tuple2 [0])

печать (my_tuple2 [:])

Вывод приведенного выше кода:

А

Б

С

Обновление

(A, B, C, «Обновление»)

А

(A, B, C, «Обновление»)

Заключение

Теперь вы, должно быть, познакомились с различными структурами данных в Python . Мы надеемся, что вы нашли эту статью полезной. Структуры данных играют важную роль в организации данных, управлении ими и доступе к ним. Есть много вариантов на выбор, и каждый из них имеет свое конкретное применение.

Если вы хотите узнать больше о Python и структурах данных, обратите внимание на наши курсы.

Если вам интересно узнать о python, все о науке о данных, ознакомьтесь с дипломом PG IIIT-B и upGrad по науке о данных, который создан для работающих профессионалов и предлагает более 10 тематических исследований и проектов, практические практические семинары, наставничество с промышленностью. экспертов, общение один на один с отраслевыми наставниками, более 400 часов обучения и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.