Python списки словари кортежи: Введение в Python. Часть 7. Кортежи и множества

Введение в Python. Часть 7. Кортежи и множества

Вы уже знаете, что такое списки в Питоне и как с ними можно работать (если еще нет — вот урок по спискам). Помимо списков в Питоне есть еще такие структуры данных, как кортежи и множества.

Видео: Глеб Лиманский

В видео при создании словаря пропущена функция dict(). Приносим извинение за ошибку!

Кортежи (Tuples) 

Кортеж похож на список, но у них есть принципиальное различие: список — изменяемый тип данных, а кортеж нет. В этом различии кроется суть кортежей: они защищают данные от непреднамеренных изменений. Вторая причина, по которой используют кортежи, это экономия места. Они занимают меньше объема в памяти, чем списки.

Вспомним, как в уроке по спискам вы удаляли один элемент:

Cоздаем с аналогичным содержанием кортеж. Делаем это с помощью круглых скобок, а не квадратных, как в списке (для создания пустого кортежа тоже используются круглые скобки). Пытаемся так же удалить тройку и получаем ошибку.

Что тогда вообще можно делать с кортежами, если они не изменяемы?

Можно обращаться к элементам кортежа по индексу, так же как в списках. Делать срезы. Считать количество элементов с определенным значением.

И можем еще просто удалить кортеж целиком:

По сути если у вас большой массив данных, который вам надо изучить, но не нужно там ничего менять, то логично использовать кортежи, а не списки. Это сэкономит память и ускорит работу, так как кортежи работают быстрее списков. 

Еще одна важная функция кортежей: их можно использовать как ключи словаря. Ведь ключи словаря должны быть неизменяемыми. Словари мы проходили как раз на предыдущем уроке. Сегодня узнаем, как еще можно быстро создать словарь.

Давайте создадим словарь с примерным автопарком Владимира Путина: это его личные автомобили из декларации и еще те, на которых он ездит.

Так как мы удалили предыдущий словарь, можем создать новый с таким же названием. Создаем список с автомобилями. И «сшиваем» с помощью функции-молнии — zip() — кортеж и список в словарь (можно было так соединить и два списка):

Словарь готов! Запомните эту функцию-молнию, она очень полезная.

Множества (Sets)

Множества — это неупорядоченный список, то есть элементы внутри него располагаются в случайном порядке. Как списки и словари, множество относится к изменяемым типам данных. Но при этом невозможен поиск по индексу, так как элементы в случайном порядке. Зато множества дают высокую скорость поиска по ним. Например, это удобно, когда порядок вам не важен, а нужно просто быстро искать нужные элементы.  

Создать пустое множество можно с помощью функции set(). А если с элементами, то с помощью их перечисления в фигурных скобках, как у словаря:

Все элементы множества всегда уникальные. Это полезное свойство множеств пригождается, когда вам нужно почистить ваш список и убрать дубли:

Получаем множество с уникальными элементами. Вернем его обратно в список с помощью функции list():

С множествами можно делать множество операций (избитая фраза, но все равно самая точная).

От самых простых таких, как добавление элемента и удаления:

Проверки наличия элемента в множестве:

До более сложных. Например, можно посмотреть пересечения множеств: то есть какие элементы входят в оба множества с помощью функции intersection():

Можем объединить два множества и получить третье, в котором останутся только уникальные элементы, использовав union():

А с помощью функции difference() узнаем разницy множеств: set1.difference(set2) даст нам ответ, какие элементы первого множества отсутствуют во втором множестве.

Если же хотим симметричную разницу между множествами: то есть все элементы, которые у них различны, а не общие. Применяем функцию symmetric_difference():

Все операции, доступные для множеств, можно посмотреть здесь.

Закончим на множестве, которое не изменяется, как и кортеж. Это frozenset. Преобразовываем свое множество во frozenset. И все: из него уже нельзя ничего удалить.

Тетрадка Jupyter Notebook с этого урока доступна на нашем GitHub.

Python: кортежи/словари как ключи, select, сортировка

База данных, дикт диктов, словарь списка словарей, именованный Кортеж (это подкласс), sqlite, избыточность…
Я не поверил своим глазам. А что еще ?

«Вполне возможно, что словари с кортежами в качестве ключей не являются правильным способом справиться с этой ситуацией.»

«я нутром чувствую, что база данных-это перебор для нужд OP; »

Да! Я думал

Так что, на мой взгляд, списка кортежей вполне достаточно :

from operator import itemgetter

li = [  ('banana',     'blue'   , 24) ,
        ('apple',      'green'  , 12) ,
        ('strawberry', 'blue'   , 16 ) ,
        ('banana',     'yellow' , 13) ,
        ('apple',      'gold'   , 3 ) ,
        ('pear',       'yellow' , 10) ,
        ('strawberry', 'orange' , 27) ,
        ('apple',      'blue'   , 21) ,
        ('apple',      'silver' , 0 ) ,
        ('strawberry', 'green'  , 4 ) ,
        ('banana',     'brown'  , 14) ,
        ('strawberry', 'yellow' , 31) ,
        ('apple',      'pink'   , 9 ) ,
        ('strawberry', 'gold'   , 0 ) ,
        ('pear',       'gold'   , 66) ,
        ('apple',      'yellow' , 9 ) ,
        ('pear',       'brown'  , 5 ) ,
        ('strawberry', 'pink'   , 8 ) ,
        ('apple',      'purple' , 7 ) ,
        ('pear',       'blue'   , 51) ,
        ('chesnut',    'yellow',  0 )   ]


print set( u[1] for u in li ),': all potential colors'
print set( c for f,c,n in li if n!=0),': all effective colors'
print [ c for f,c,n in li if f=='banana' ],': all potential colors of bananas'
print [ c for f,c,n in li if f=='banana' and n!=0],': all effective colors of bananas'
print

print set( u[0] for u in li ),': all potential fruits'
print set( f for f,c,n in li if n!=0),': all effective fruits'
print [ f for f,c,n in li if c=='yellow' ],': all potential fruits being yellow'
print [ f for f,c,n in li if c=='yellow' and n!=0],': all effective fruits being yellow'
print

print len(set( u[1] for u in li )),': number of all potential colors'
print len(set(c for f,c,n in li if n!=0)),': number of all effective colors'
print len( [c for f,c,n in li if f=='strawberry']),': number of potential colors of strawberry'
print len( [c for f,c,n in li if f=='strawberry' and n!=0]),': number of effective colors of strawberry'
print

# sorting li by name of fruit
print sorted(li),'  sorted li by name of fruit'
print

# sorting li by number 
print sorted(li, key = itemgetter(2)),'  sorted li by number'
print

# sorting li first by name of color and secondly by name of fruit
print sorted(li, key = itemgetter(1,0)),'  sorted li first by name of color and secondly by name of fruit'
print

результат

set(['blue', 'brown', 'gold', 'purple', 'yellow', 'pink', 'green', 'orange', 'silver']) : all potential colors
set(['blue', 'brown', 'gold', 'purple', 'yellow', 'pink', 'green', 'orange']) : all effective colors
['blue', 'yellow', 'brown'] : all potential colors of bananas
['blue', 'yellow', 'brown'] : all effective colors of bananas

set(['strawberry', 'chesnut', 'pear', 'banana', 'apple']) : all potential fruits
set(['strawberry', 'pear', 'banana', 'apple']) : all effective fruits
['banana', 'pear', 'strawberry', 'apple', 'chesnut'] : all potential fruits being yellow
['banana', 'pear', 'strawberry', 'apple'] : all effective fruits being yellow

9 : number of all potential colors
8 : number of all effective colors
6 : number of potential colors of strawberry
5 : number of effective colors of strawberry

[('apple', 'blue', 21), ('apple', 'gold', 3), ('apple', 'green', 12), ('apple', 'pink', 9), ('apple', 'purple', 7), ('apple', 'silver', 0), ('apple', 'yellow', 9), ('banana', 'blue', 24), ('banana', 'brown', 14), ('banana', 'yellow', 13), ('chesnut', 'yellow', 0), ('pear', 'blue', 51), ('pear', 'brown', 5), ('pear', 'gold', 66), ('pear', 'yellow', 10), ('strawberry', 'blue', 16), ('strawberry', 'gold', 0), ('strawberry', 'green', 4), ('strawberry', 'orange', 27), ('strawberry', 'pink', 8), ('strawberry', 'yellow', 31)]   sorted li by name of fruit

[('apple', 'silver', 0), ('strawberry', 'gold', 0), ('chesnut', 'yellow', 0), ('apple', 'gold', 3), ('strawberry', 'green', 4), ('pear', 'brown', 5), ('apple', 'purple', 7), ('strawberry', 'pink', 8), ('apple', 'pink', 9), ('apple', 'yellow', 9), ('pear', 'yellow', 10), ('apple', 'green', 12), ('banana', 'yellow', 13), ('banana', 'brown', 14), ('strawberry', 'blue', 16), ('apple', 'blue', 21), ('banana', 'blue', 24), ('strawberry', 'orange', 27), ('strawberry', 'yellow', 31), ('pear', 'blue', 51), ('pear', 'gold', 66)]   sorted li by number

[('apple', 'blue', 21), ('banana', 'blue', 24), ('pear', 'blue', 51), ('strawberry', 'blue', 16), ('banana', 'brown', 14), ('pear', 'brown', 5), ('apple', 'gold', 3), ('pear', 'gold', 66), ('strawberry', 'gold', 0), ('apple', 'green', 12), ('strawberry', 'green', 4), ('strawberry', 'orange', 27), ('apple', 'pink', 9), ('strawberry', 'pink', 8), ('apple', 'purple', 7), ('apple', 'silver', 0), ('apple', 'yellow', 9), ('banana', 'yellow', 13), ('chesnut', 'yellow', 0), ('pear', 'yellow', 10), ('strawberry', 'yellow', 31)]   sorted li first by name of color and secondly by name of fruit

Кортежи (tuple) | Python 3 для начинающих и чайников

Сегодня я расскажу о таком типе данных, как кортежи (tuple) и о том, где они применяются.

Кортеж, по сути — неизменяемый список.

Зачем нужны кортежи, если есть списки?

• Защита от дурака. То есть кортеж защищен от изменений, как намеренных (что плохо), так и случайных (что хорошо).
• Меньший размер. Дабы не быть голословным:

>>> a = (1, 2, 3, 4, 5, 6)
>>> b = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> a.__sizeof__()
36
>>> b.__sizeof__()
44

• Возможность использовать кортежи в качестве ключей словаря:

>>> d = {(1, 1, 1) : 1}
>>> d
{(1, 1, 1): 1}
>>> d = {[1, 1, 1] : 1}
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in
    d = {[1, 1, 1] : 1}
TypeError: unhashable type: 'list'

Как работать с кортежами?

С преимуществами кортежей разобрались, теперь встает вопрос — а как с ними работать. Примерно так же, как и со списками.

Создаем пустой кортеж:

>>> a = tuple() # С помощью встроенной функции tuple()
>>> a
()
>>> a = () # С помощью литерала кортежа
>>> a
()
>>>

Создаем кортеж из одного элемента:

>>> a = ('s')
>>> a
's'

Стоп. Получилась строка. Но как же так? Мы же кортеж хотели! Как же нам кортеж получить?

>>> a = ('s', )
>>> a
('s',)

Ура! Заработало! Все дело — в запятой. Сами по себе скобки ничего не значат, точнее, значат то, что внутри них находится одна инструкция, которая может быть отделена пробелами, переносом строк и прочим мусором. Кстати, кортеж можно создать и так:

>>> a = 's',
>>> a
('s',)

Но все же не увлекайтесь, и ставьте скобки, тем более, что бывают случаи, когда скобки необходимы.

Ну и создать кортеж из итерируемого объекта можно с помощью все той же пресловутой функции tuple()

>>> a = tuple('hello, world!')
>>> a
('h', 'e', 'l', 'l', 'o', ',', ' ', 'w', 'o', 'r', 'l', 'd', '!')

Операции с кортежами

Все операции над списками, не изменяющие список (сложение, умножение на число, методы index() и count() и некоторые другие операции). Можно также по-разному менять элементы местами и так далее.

Например, гордость программистов на python — поменять местами значения двух переменных:

a, b = b, a

список и кортеж / Хабр

В Python, есть два похожих типа — список (list) и кортеж (tuple). Самая известная разница между ними состоит в том, что кортежи неизменяемы.

Вы не можете изменить объекты в tuple:

>>> a = (1,2,3)
>>> a[0] = 10
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

Но вы можете модифицировать изменяемые объекты внутри кортежа:

>>> b = (1,[1,2,3],3)
>>> b[1]
[1, 2, 3]
>>> b[1].append(4)
>>> b
(1, [1, 2, 3, 4], 3)

Внутри CPython (стандартного интерпретатора), список и кортеж реализованы как лист из указателей (ссылок) на Python объекты, т.е. физически они не хранят объекты рядом с друг другом. Когда вы удаляете объект из списка происходит удаление ссылки на этот объект. Если на объект ещё кто-то ссылается, то он продолжит находиться в памяти.

Кортежи

Несмотря на тот факт, что кортежи намного реже встречаются в коде и не так популярны, это очень фундаментальный тип, который Python постоянно использует для внутренних целей.

Вы можете не замечать, но вы используете кортежи когда:

• работаете с аргументами или параметрами (они хранятся как кортежи)
• возвращаете две или более переменных из функции
• итерируете ключи-значения в словаре
• используете форматирование строк

Как правило, самый просто скрипт использует тысячи кортежей:

>>> import gc
>>> def type_stats(type_obj):
...     count = 0
...     for obj in gc.get_objects():
...         if type(obj) == type_obj:
...             count += 1
...     return count
...
>>> type_stats(tuple)
3136
>>> type_stats(list)
659
>>> import pandas
>>> type_stats(tuple)
6953
>>> type_stats(list)
2455

Пустые списки vs пустые кортежи

Пустой кортеж работает как синглтон, т. е. в памяти запущенного Python скрипта всегда находится только один пустой кортеж. Все пустые кортежи просто ссылаются на один и тот же объект, это возможно благодаря тому, что кортежи неизменяемы. Такой подход сохраняет много памяти и ускоряет процесс работы с пустыми кортежами.

>>> a = ()
>>> b = ()
>>> a is b
True
>>> id(a)
4409020488
>>> id(b)
4409020488
>>> # В CPython, функция id возвращает адрес в памяти.

Но это не работает со списками, ведь они могут быть изменены:

>>> a = []
>>> b = []
>>> a is b
False
>>> id(a)
4465566920
>>> id(b)
4465370632

Оптимизация выделения памяти для кортежей

Для того, чтобы снизить фрагментацию памяти и ускорить создание кортежей, Python переиспользует старые кортежи, которые были удалены. Если кортеж состоит из менее чем 20 элементов и больше не используется, то вместо удаления Python помещает его в специальный список, в котором хранятся свободные для повторного использования кортежи.

Этот список разделен на 20 групп, где каждая группа представляет из себя список кортежей размера n, где n от 0 до 20. Каждая группа может хранить до 2 000 свободных кортежей. Первая группа хранит только один элемент и представляет из себя список из одного пустого кортежа.

>>> a = (1,2,3)
>>> id(a)
4427578104
>>> del a
>>> b = (1,2,4)
>>> id(b)
4427578104

В примере выше, мы можем видеть, что a и b имеют одинаковый адрес в памяти. Это происходит из-за того, что мы мгновенно заняли свободный кортеж такого же размера.

Оптимизация выделения памяти для списков

Так как списки могут изменяться, такую же оптимизацию как в случае с кортежами провернуть уже не получится. Несмотря на это, для списков используется похожая оптимизация нацеленная на пустые списки. Если пустой список удаляется, то он так же может быть переиспользован в дальнейшем.

>>> a = []
>>> id(a)
4465566792
>>> del a
>>> b = []
>>> id(b)
4465566792

Изменение размера списка

Чтобы избежать накладные расходы на постоянное изменение размера списков, Python не изменяет его размер каждый раз, как только это требуется. Вместо этого, в каждом списке есть набор дополнительных ячеек, которые скрыты для пользователя, но в дальнейшем могут быть использованы для новых элементов. Как только скрытые ячейки заканчиваются, Python добавляет дополнительное место под новые элементы. Причём делает это с хорошим запасом, количество скрытых ячеек выбирается на основе текущего размера списка — чем он больше, тем больше дополнительных скрытых слотов под новые элементы.

Эта оптимизация особенно выручает, когда вы пытайтесь добавлять множество элементов в цикле.

Паттерн роста размера списка выглядит примерно так: 0, 4, 8, 16, 25, 35, 46, 58, 72, 88,…

Для примера, если вы хотите добавить новый элемент в список с 8 элементами, то свободных ячеек в нём уже не будет и Python сразу расширит его размер до 16 ячеек, где 9 из них будут заняты и видны пользователю.

Формула выбора размера написанная на Python:

>>> def get_new_size(n_items):
...     new_size = n_items + (n_items // 2 ** 3)
. ..     if n_items < 9:
...             new_size += 3
...     else:
...             new_size += 6
...
...     return new_size
...
>>> get_new_size(9)
16

Скорость

Если сравнивать эти два типа по скорости, то в среднем по больнице, кортежи слегка быстрее списков. У Raymond Hettinger есть отличное объяснение разницы в скорости на stackoverflow.

P.S.: Я являюсь автором этой статьи, можете задавать любые вопросы.

Кортежи, словари, списки в PYTHON

Просмотр содержимого документа

«Кортежи, словари, списки в PYTHON»

Типы данных:

Кортежи, списки, словари

Составила: Кадимова К.С.

Списки

• Списки в Python — упорядоченные изменяемые коллекции объектов произвольных типов (почти как массив, но типы могут отличаться).

list(‘список’) [‘с’, ‘п’, ‘и’, ‘с’, ‘о’, ‘к’] «

1-й способ создания списка

• С помощью встроенной функции List
• Например:

list(‘список’)

[‘с’, ‘п’, ‘и’, ‘с’, ‘о’, ‘к’]

s = [] # Пустой список l = [‘s’, ‘p’, [‘isok’], 2] s [] l [‘s’, ‘p’, [‘isok’], 2]   Как видно из примера, список может содержать любое количество любых объектов (в том числе и вложенные списки), или не содержать ничего. «

2-й способ создания списка

• Список можно создать и при помощи литерала:
• s = [] # Пустой список
• l = [‘s’, ‘p’, [‘isok’], 2]
• s
• []
• l
• [‘s’, ‘p’, [‘isok’], 2]

• Как видно из примера, список может содержать любое количество любых объектов (в том числе и вложенные списки), или не содержать ничего.

c = [c * 3 for c in ‘list’] c [‘lll’, ‘iii’, ‘sss’, ‘ttt’] «

3-й способ создания списка

• это  генераторы списков . Генератор списков — способ построить новый список, применяя выражение к каждому элементу последовательности. Генераторы списков очень похожи на цикл  for .
• c = [c * 3 for c in ‘list’]
• c
• [‘lll’, ‘iii’, ‘sss’, ‘ttt’]

Таблица «методы списков»

Метод

list.append (x)

Что делает

Добавляет элемент в конец списка

list.extend (L)

Расширяет список list, добавляя в конец все элементы списка L

list.insert (i, x)

Вставляет на i-ый элемент значение x

list.remove (x)

Удаляет первый элемент в списке, имеющий значение x. ValueError, если такого элемента не существует

list.pop ([i])

list.index (x, [start [, end]])

Удаляет i-ый элемент и возвращает его. Если индекс не указан, удаляется последний элемент

Возвращает положение первого элемента со значением x (при этом поиск ведется от start до end)

list. count (x)

Возвращает количество элементов со значением x

list.sort ([key=функция])

Сортирует список на основе функции

list.reverse ()

Разворачивает список

list.copy ()

Поверхностная копия списка

a = [66.25, 333, 333, 1, 1234.5] print (a.count(333), a.count(66.25), a.count(‘x’)) 2 1 0 a.insert(2, -1) a.append(333) a [66.25, 333, -1, 333, 1, 1234.5, 333] a.index(333) 1 a.remove(333) a [66.25, -1, 333, 1, 1234.5, 333] a.reverse() a [333, 1234.5, 1, 333, -1, 66.25] a.sort() a [-1, 1, 66.25, 333, 333, 1234.5] «

Примеры работы со списками

• a = [66.25, 333, 333, 1, 1234.5]
• print (a.count(333), a.count(66.25), a.count(‘x’))
• 2 1 0
• a.insert(2, -1)
• a.append(333)
• a
• [66.25, 333, -1, 333, 1, 1234.5, 333]
• a.index(333)
• 1
• a.remove(333)
• a
• [66. 25, -1, 333, 1, 1234.5, 333]
• a.reverse()
• a
• [333, 1234.5, 1, 333, -1, 66.25]
• a.sort()
• a
• [-1, 1, 66.25, 333, 333, 1234.5]

a = (1, 2, 3, 4, 5, 6) b = [1, 2, 3, 4, 5, 6] a.__sizeof__() 36 b.__sizeof__() 44 «

Кортежи

• Кортеж, по сути — неизменяемый  список .
• Преимущества кортежей:
• Кортеж защищен от изменений, как намеренных (что плохо), так и случайных (что хорошо).
• Меньший размер. 

a = (1, 2, 3, 4, 5, 6)

b = [1, 2, 3, 4, 5, 6]

a.__sizeof__()

36

b.__sizeof__()

44

a = tuple() # С помощью встроенной функции tuple() a () a = () # С помощью литерала кортежа a () «

Создание кортежа

• Создаем пустой кортеж:
• a = tuple() # С помощью встроенной функции tuple()
• a
• ()
• a = () # С помощью литерала кортежа
• a
• ()

a = (‘s’) a ‘s’ Стоп. Получилась строка. Но как же так? Мы же кортеж хотели! Как же нам кортеж получить? a = (‘s’, ) a (‘s’,) Заработало! Все дело — в запятой. Сами по себе скобки ничего не значат, точнее, значат то, что внутри них находится одна инструкция. Кстати, кортеж можно создать и так: a = ‘s’, a (‘s’,) «

Создание кортежа

Создаем кортеж из одного элемента:

Стоп. Получилась строка. Но как же так? Мы же кортеж хотели! Как же нам кортеж получить?

Заработало! Все дело — в запятой. Сами по себе скобки ничего не значат, точнее, значат то, что внутри них находится одна инструкция. Кстати, кортеж можно создать и так:

a = tuple(‘hello, world!’) a (‘h’, ‘e’, ‘l’, ‘l’, ‘o’, ‘,’, ‘ ‘, ‘w’, ‘o’, ‘r’, ‘l’, ‘d’, ‘!’) «

Создание кортежа

• Ну и создать кортеж из итерируемого объекта можно с помощью функции tuple()
• a = tuple(‘hello, world!’)
• a
• (‘h’, ‘e’, ‘l’, ‘l’, ‘o’, ‘,’, ‘ ‘, ‘w’, ‘o’, ‘r’, ‘l’, ‘d’, ‘!’)

Операции над кортежами

• Все  операции над списками , не изменяющие список (сложение, умножение на число, методы index() и count() и некоторые другие операции). Можно также по-разному менять элементы местами и так далее.
• Например, гордость программистов на python — поменять местами значения двух переменных:
• a, b = b, a

Словари

• Словари в Python  — неупорядоченные коллекции произвольных объектов с доступом по ключу. Их иногда ещё называют ассоциативными массивами или хеш-таблицами.
• Чтобы работать со словарём, его нужно создать. Создать его можно несколькими способами.

d = {} d {} d = {‘dict’: 1, ‘dictionary’: 2} d {‘dict’: 1, ‘dictionary’: 2} «

Создание словаря

• Во-первых, с помощью литерала:

• d = {}
• d
• {}
• d = {‘dict’: 1, ‘dictionary’: 2}
• d
• {‘dict’: 1, ‘dictionary’: 2}

d = dict(short=’dict’, long=’dictionary’) d {‘short’: ‘dict’, ‘long’: ‘dictionary’} d = dict([(1, 1), (2, 4)]) d {1: 1, 2: 4} «

Создание словаря

• Во-вторых, с помощью функции  dict :
• d = dict(short=’dict’, long=’dictionary’)
• d
• {‘short’: ‘dict’, ‘long’: ‘dictionary’}
• d = dict([(1, 1), (2, 4)])
• d
• {1: 1, 2: 4}

d = dict. fromkeys([‘a’, ‘b’]) d {‘a’: None, ‘b’: None} d = dict.fromkeys([‘a’, ‘b’], 100) d {‘a’: 100, ‘b’: 100} «

Создание словаря

• В-третьих, с помощью метода fromkeys :

• d = dict.fromkeys([‘a’, ‘b’])
• d
• {‘a’: None, ‘b’: None}
• d = dict.fromkeys([‘a’, ‘b’], 100)
• d
• {‘a’: 100, ‘b’: 100}

d = {a: a ** 2 for a in range(7)} d {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25, 6: 36} «

Создание словаря

• В-четвертых, с помощью генераторов словарей, которые очень похожи на  генераторы списков .
• d = {a: a ** 2 for a in range(7)}
• d
• {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25, 6: 36}

d = {1: 2, 2: 4, 3: 9} d[1] 2 d[4] = 4 ** 2 d {1: 2, 2: 4, 3: 9, 4: 16} «

• Теперь попробуем добавить записей в словарь:
• d = {1: 2, 2: 4, 3: 9}
• d[1]
• 2
• d[4] = 4 ** 2
• d
• {1: 2, 2: 4, 3: 9, 4: 16}

Методы словарей

• dict.clear () — очищает словарь.
• dict.copy () — возвращает копию словаря.
• classmethod  dict.fromkeys (seq[, value]) — создает словарь с ключами из seq и значением value (по умолчанию None).
• dict.get (key[, default]) — возвращает значение ключа, но если его нет, не бросает исключение, а возвращает default (по умолчанию None).
• dict.items () — возвращает пары (ключ, значение).
• dict.keys () — возвращает ключи в словаре.
• dict.pop (key[, default]) — удаляет ключ и возвращает значение. Если ключа нет, возвращает default (по умолчанию бросает исключение).
• dict.popitem ( ) — удаляет и возвращает пару (ключ, значение). Если словарь пуст, бросает исключение KeyError. Помните, что словари неупорядочены.
• dict.setdefault (key[, default]) — возвращает значение ключа, но если его нет, не бросает исключение, а создает ключ с значением default (по умолчанию None).

Домашнее задание

• Знать материал лекции. Составить мини-код на языкеPython содержащий кортеж, список и словарь.
• Знать материал лекции.
• Составить мини-код на языкеPython содержащий кортеж, список и словарь.

Кортежи. Курс «Python. Введение в программирование»

Кортежи (tuple) в Python – это те же списки за одним исключением. Кортежи неизменяемые структуры данных. Так же как списки они могут состоять из элементов разных типов, перечисленных через запятую. Кортежи заключаются в круглые, а не квадратные скобки.

>>> a = (10, 2.13, "square", 89, 'C')
>>> a
(10, 2.13, 'square', 89, 'C')

Из кортежа можно извлекать элементы и брать срезы:

>>> a[3]
89
>>> a[1:3]
(2.13, 'square')

Однако изменять его элементы нельзя:

>>> a[0] = 11
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'tuple' object does not 
support item assignment

Также у типа tuple нет методов для добавления и удаления элементов.

Возникает резонный вопрос. Зачем в язык программирования был введен этот тип данных, по-сути представляющий собой неизменяемый список? Дело в том, что иногда надо защитить список от изменений. Преобразовать же кортеж в список, если это потребуется, как и выполнить обратную операцию легко с помощью встроенных в Python функций list() и tuple():

>>> a = (10, 2.13, "square", 89, 'C')
>>> b = [1, 2, 3]
>>> c = list(a)
>>> d = tuple(b)
>>> c
[10, 2.13, 'square', 89, 'C']
>>> d
(1, 2, 3)

Рассмотрим случай, когда уместно использовать кортежи. В Python изменяемые объекты передаются в функцию по ссылке. Это значит, что не создается копия объекта, а переменной-параметру присваивается ссылка на уже существующий объект. В итоге, если в теле функции объект изменяется, то эти изменения касаются глобального объекта.

def addNum(seq, num):
    for i in range(len(seq)):
        seq[i] += num
    return seq
 
origin = [3, 6, 2, 6]
changed = addNum(origin, 3)
 
print(origin)
print(changed)

Данная программа неправильная. Хотя никаких выбросов исключений не произойдет, она содержит логическую ошибку. На выводе получаем:

[6, 9, 5, 9]
[6, 9, 5, 9]

То есть исходный список был также изменен. Параметр seq содержал ссылку не на свой локальный список, а на список-оригинал. Таким образом, в операторе return здесь нет смыла. Если функция замысливалась как изменяющая глобальный список, то программа должна выглядеть так:

def addNum(seq, num):
    for i in range(len(seq)):
        seq[i] += num
 
origin = [3, 6, 2, 6]
addNum(origin, 3)
print(origin)

Что делать, если все же требуется не изменять исходный список, а сформировать по нему новый. Задачу можно решить несколькими способами. Во первых, в функции можно создать локальный список, после чего возвращать его:

def addNum(seq, num):
    new_seq = []
    for i in seq:
        new_seq.append(i + num)
    return new_seq
 
origin = [3, 6, 2, 6]
changed = addNum(origin, 3)
 
print(origin)
print(changed)

Результат:

[3, 6, 2, 6]
[6, 9, 5, 9]

Исходный список в функции не меняется. Его элементы лишь перебираются.

Второй способ защитить список-оригинал – использовать кортеж. Этот способ более надежный, так как в больших программах трудно отследить, что ни одна функция не содержит команд изменения глобальных данных.

Хотя преобразовывать к кортежу можно как при передаче в функцию, так и в самой функции, лучше сразу делать глобальный список кортежем. Поскольку неизменяемые объекты передаются по значению, а не по ссылке, то в функцию будет поступать копия структуры, а не оригинал. Даже если туда передается оригинал, изменить его невозможно. Можно лишь, как вариант, скопировать его и/или изменить тип, создав тем самым локальную структуру, и делать с ней все, что заблагорассудится.

def addNum(seq, num):
    seq = list(seq)
    for i in range(len(seq)):
        seq[i] += num
    return seq
 
origin = (3, 6, 2, 6)
changed = addNum(origin, 3)
 
print(origin)
print(changed)

Списки в кортежах

Кортежи могут содержать списки, также как списки быть вложенными в другие списки.

>>> nested = (1, "do", ["param", 10, 20])

Как вы думаете, можем ли мы изменить список ["param", 10, 20] вложенный в кортеж nested? Список изменяем, кортеж – нет. Если вам кажется, что нельзя, то вам кажется неправильно. На самом деле можно:

>>> nested[2][1] = 15
>>> nested
(1, 'do', ['param', 15, 20])

Примечание. Выражения типа nested[2][1] используются для обращения к вложенным объектам. Первый индекс указывает на позицию вложенного объекта, второй – индекс элемента внутри вложенного объекта. Так в данном случае сам список внутри кортежа имеет индекс 2, а элемент списка 10 – индекс 1 в списке.

Странная ситуация. Кортеж неизменяем, но мы все-таки можем изменить его. На самом деле кортеж остается неизменяемым. Просто в нем содержится не сам список, а ссылка на него. Ее изменить нельзя. Но менять сам список можно.

Чтобы было проще понять, перепишем кортеж так:

>>> l = ["param", 10, 20]
>>> t = (1, "do", l)
>>> t
(1, 'do', ['param', 10, 20])

Кортеж содержит переменную-ссылку. Поменять ее на другую ссылку нельзя. Но кортеж не содержит самого списка. Поэтому его можно менять как угодно:

>>> l.pop(0)
'param'
>>> t
(1, 'do', [10, 20])

Однако такой номер не проходит с неизменяемыми типами:

>>> a = "Kat"
>>> t = (a, l)
>>> t
('Kat', [10, 20])
>>> a = "Bat"
>>> t
('Kat', [10, 20])

Они передаются в кортеж как и в функцию – по значению. То есть их значение копируется в момент передачи.

Практическая работа

1. Чтобы избежать изменения исходного списка, не обязательно использовать кортеж. Можно создать его копию с помощью метода списка copy() или взять срез от начала до конца [:]. Скопируйте список первым и вторым способом и убедитесь, что изменение копий никак не отражается на оригинале.

2. Заполните один кортеж десятью случайными целыми числами от 0 до 5 включительно. Также заполните второй кортеж числами от -5 до 0. Для заполнения кортежей числами напишите одну функцию. Объедините два кортежа с помощью оператора +, создав тем самым третий кортеж. С помощью метода кортежа count() определите в нем количество нулей. Выведите на экран третий кортеж и количество нулей в нем.

Примеры решения и дополнительные уроки в android-приложении и pdf-версии курса

создание и приведение к списку

Чтобы усовершенствовать программный код, добавить в него новые важные функции используются разнообразные методы. К ним относится: создание списков, кортежей или словарей. В данной статье рассмотрим, когда используются, чем они отличаются, как создать и как работать с кортежами в Python 3.

Что такое кортеж

Кортеж – это неизменная структура заданных заранее значений. Он очень похож на список, но последний подвержен изменениям. Так, если нужно исправить какой-то элемент списка, можно сделать это, напрямую указав:

b = [4, 6, 8]
print(b)
[4, 6, 8]
b[1] = 13
print(b)
[4, 13, 8]

Если же записать подобный код, но попытаться применить его к кортежу, ничего не выйдет, а на экране появится надпись об ошибке. Считается, что это важно, поскольку таким образом данные невозможно будет изменить как случайно, так и намеренно. Также в python добавление элемента в кортеж невозможно. Правда можно привести его в список, добавить элемент. После этого полученный список преобразовать обратно.

Выгодное преимущество кортежа состоит также в том, что он имеет меньший размер, что проверяется применением команды sizeof. Она показывает, сколько занимает объект в байтах:

a = (2, 4, 6, 8, 10, 12)
b = [2, 4, 6, 8, 10, 12]
a.__sizeof__()
36
b.__sizeof__()
44

Из этого кода видно, что кортеж (в круглых скобках) занимает 36 байтов, а список (в квадратных скобках) – 44 байта.

Создание

Кортеж определяется точно так же, как и список, однако перечисление происходит в круглых, а не квадратных скобках. Элементы будут стоять в определенном порядке, а их нумерация всегда начинается с нуля. А точнее для непустого кортежа первым элементом будет являться ноль. Отрицательный индекс позволит отсчитывать все с конца (с правой стороны).

Приведем пример создания в Python обычного кортежа:

a = (1,2,3)

Можно преобразовать список в кортеж следующим образом:

a = tuple([1,2,3])

Рассмотрим кортеж с отрицательным индексом:

n = ("a", "b", "с", "d", "e")
print(n[-1])

'e'

То есть на экране отобразился первый не с начала, а с конца элемент.

Чтобы создать кортеж с одним элементом, нужно сделать такую запись:

a =(3,)
print(a[0])

3

Нужно обратить особое внимание на то, что даже если элемент один, после него все равно должна стоять запятая.

Иногда для создания кортежей используются генераторы. Обычно они служат, чтобы компактно и удобно создать необходимую коллекцию элементов. Приведем пример:

a = tuple(i for i in range(0, 10))
print(a)

(0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)

Выше представлен генератор кортежа. То есть мы создали генератор. После этого преобразовали его к кортежу с помощью ключевого слова tuple.

Помните, что к генератору нельзя применить срезы. Если потребуется — то можно привести генератор к кортежу и только потом сделать срез.

Подробнее о срезах описано ниже в пункте «Обращение к элементу».

Использование генераторов кортежей аналогично генераторам списка.

Обращение к элементу

У каждого элемента есть свой индекс. То есть, в Python для обращения к элементу кортежа, нужно просто указать его индекс. Напомним, что счет начинается с нуля. Посмотрим на код:

b = (4, 6, 8)
print(b[0])
print(b[1])

4
6

Из кортежа можно извлечь как элемент, так и срез. В этом случае мы получим кортеж, состоящий из элементов, расположенных в промежутке среза. Следует уточнить, что при указании среза используются не номера элементов, а номера промежутков между ними. Перед первым элементом находится промежуток с индексом 0. Рассмотрим пример:

b = (5, 3.6, "квадрат", 15, 'В')
print(b[1])
print(b[2:4])

3.6
('квадрат', 15)

Методы

Кортежи в python имеют только два метода: index() и count(). Первый применяется, чтобы узнать, какой индекс у определенного элемента. Например:

a = (32, 33, 34, 33, 34, 33)
print(a.index(33))

1

Элементов «33» в кортеже несколько, но на экран будет выведен индекс первого из них.

Метод count используется, если нужно узнать, сколько определенных элементов имеется в кортеже.

a = (32, 33, 34, 33, 34, 33)
print(a.count(33))

3

На экране перед пользователем появится именно число 3, потому что в кортеже искомое число 33 повторяется 3 раза.

Помните, что в кортежах нет методов добавления и удаления элементов.

Именованные кортежи

Данный класс не получил широкого применения среди программистов, хотя он и является достаточно важным и полезным. Именованные кортежи в python (или namedtuple) в каком-то смысле являются расширениями для обычных. Так, огромной проблемой считается то, что получать данные из кортежа можно только при помощи числовых индексов. А что делать, если хочется для наглядности кода обращаться к элементам, используя строковое наименование. Такое обращение значительно улучшит читаемость кода. Для этого на помощь приходит namedtuple.

Для того, чтобы использовать namedtuple, необходимо подключить библиотеку collections. Это делается с помощью import collecions *. В этом случае обращаться к namedtuple будет необходимо следующим образом: collections.namedtuple( [параметры] ). Другой вариант подключения библиотеки приведен в примере ниже.

Каждый элемент, сохраненный в именованном кортеже, доступен через определенный идентификатор. Посмотрим на примере кода:

from collections import namedtuple
Flower = namedtuple('Flower' , 'color cost comment')
rose = Flower('red', 5, 'beautiful')
print(rose.cost)

5

Наименования полей были перечислены через пробел. Вместо этой строки можно было передать список со строками. В конструкторе namedtuple разобьет полученную строку с помощью split. В качестве примера было приведено обращение к элементу cost. К остальным обращение аналогично: rose.color, rose.comment.

Таким образом, именованный кортеж делает вид программного кода более читаемым. Так, в вышеуказанном коде можно увидеть наименования color, cost и comment. И при всем при этом, сохраняется возможность обращения к элементам по индексу, например дописав к предыдущему коду:

print(rose[0])

red

Список кортежей

Иногда бывают задачи, в которых нужно хранить таблицы с данными, которые называются матрицами (или двумерными массивами). Для работы с массивами используется библиотека array. К сожалению, не получится с ее помощью сделать массив кортежей. Потому что элементом массива не может быть кортеж.

Из этой ситуации есть выход — создание в Python списка кортежей. Вариант объявления такого списка представлен ниже:

a = [(1,2,3),(4,5,6)]

Cортировка

Иногда нужно отсортировать имеющиеся элементы списка. Благодаря встроенной функции sorted, все это делается достаточно легко:

a = ('One', 'Two', 'Three')
a = tuple(sorted(a))
print(a)

('One', 'Three', 'Two')

Видно, что произошла сортировка кортежа Python по алфавиту. Стандартную сортировку можно провести и по числовым элементом. Посмотрим на пример:

a = (3, 1, 5 ,2, 6, 7)
a = tuple(sorted(a))
print(a)

(1, 2, 3, 5, 6, 7)

Заметим, что произошла сортировка по возрастанию.

Обратите внимание, что функция sorted возвращает список, но с помощью tuple мы приводим результат сортировки к кортежу.

В список

Кортеж можно переделать в список:

a = (1,2,3)
a = list(a)
print(a)

[1, 2, 3]

Таким образом, кортеж был преобразован в список Python, который можно изменить. Теперь рассмотрим обратное действие — преобразование списка в кортеж:

a = [1, 2.6, "квадрат"]
a = tuple(a)
print(a)

(1, 2.6, "квадрат")

В словарь

Словарь – это еще одна структура используемая в Python. Он, как и список, является изменяемым, но при этом неупорядоченным. Это значит, что обратиться к определенному элементу посредством указания индекса – не получится. Чтобы лучше понять, можно провести аналогию с обычным англо-русским словарем. В нем для каждого слова есть перевод: house –дом, flat – квартира, window – окно. Если перенести такую структуру в программный код, то получится такая запись, оформляемая фигурными скобками:

{'house': 'дом', 'flat': 'квартира', 'window': 'окно'}

Последовательность пар при выводе на экран не определяется никаким правилом, отображаются они в произвольном порядке.

Для того, чтобы в Python преобразовать кортеж в словарь, необходимо использовать приведение типов с помощью dict.

a = (('a', 2),('b', 4))
a = dict(a)
print(a)

{'a': 2, 'b': 4}

Как видно, для создания словаря понадобился кортеж кортежей. Причем вложенные кортежи состоят из двух элементов каждый. Иначе не получается провести преобразование к словарю.

В строку

Чтобы вывести в python кортеж в одну строку, используется функция join. Посмотрим на примере:

a = ('one','two','three')
b = ''.join(a)
c = ','.join(a)
print(b)
print(c)

onetwothree
one,two,three

После выполнения кода на дисплее появится запись всех элементов в одну строку с указанным разделителем. В первом случае — без пробелов, а во втором случае — через запятую.

Чем же кортежи удобнее? Работа с ними проходит быстрее, чем, например, со списками. Если программисту нужно определить постоянный набор значений, чтобы затем их перебирать, то лучше будет сделать это с его помощью. Плюс – это экономия оперативной памяти, так как они занимают меньше места, чем списки.

Урок 6 — Кортежи, списки и словари

Кортежи, списки и словари

Введение

Ваш мозг все еще болит после последнего урока? Не волнуйтесь, это потребует немного меньше размышлений. Мы вернемся к чему-то простому — переменным — но немного глубже.

Подумайте об этом — переменные хранят один бит информации. Они могут извергнуть (только не на ковер …) эту информацию в любой момент, и их бит информации может быть изменен в любое время.Переменные отлично подходят для того, что они делают — хранят часть информации, которая может изменяться со временем.

Но что, если вам нужно хранить длинный список информации, который не меняется со временем? Скажите, например, названия месяцев в году. Или, может быть, длинный список информации, которая со временем меняется? Назовите, например, имена всех своих кошек. У вас могут появиться новые кошки, некоторые могут умереть, некоторые могут стать вашим обедом (мы должны обменяться рецептами!). А как насчет телефонной книги? Для этого вам нужно сделать небольшую ссылку — у вас будет список имен, и к каждому из этих имен будет прикреплен номер телефона.Как бы Вы это сделали?

Решение — списки, кортежи и словари

Для этих трех проблем Python использует три разных решения — кортежи, списки и словари:

• Списки — это то, чем они кажутся — список значений. Каждый из них нумеруется, начиная с нуля — первый нумеруется, второй — 1, третий — 2 и т. Д. Вы можете удалять значения из списка и добавлять новые значения в конец. Пример: имена ваших многих кошек.
• Кортежи похожи на списки, но вы не можете изменить их значения.Значения, которые вы даете ему первыми, — это значения, которые вы придерживаетесь для остальной части программы. Опять же, каждое значение пронумеровано, начиная с нуля, для удобства. Пример: названия месяцев в году.
• Словари похожи на то, что предполагает их название — словарь. В словаре у вас есть «указатель» слов и для каждого из них определение. В Python это слово называется «ключом», а определение — «значением». Значения в словаре не нумеруются — тара похожа на то, что предполагает их название — словарь.В словаре у вас есть «указатель» слов и для каждого из них определение. В Python это слово называется «ключом», а определение — «значением». Значения в словаре не нумеруются — они также не в каком-то определенном порядке — ключ делает то же самое. Вы можете добавлять, удалять и изменять значения в словарях. Пример: телефонная книга.

Кортежи

Кортежи довольно легко сделать. Вы даете кортежу имя, а затем список значений, которые он будет нести.Например, месяцы в году:

.

Пример кода 1 — создание кортежа

месяцы = ('Январь', 'Февраль', 'Март', 'Апрель', 'Май', 'Июнь', \
«Июль», «август», «сентябрь», «октябрь», «ноябрь», «декабрь»)
 

• Обратите внимание, что символ ‘\’ в конце sthurlow.com в первой строке переносит эту строку кода на следующую строку. Это полезный способ сделать большие строки более читабельными.
• Технически вам не нужно помещать туда эти круглые скобки («(» и «)»), но это не дает Python запутаться.
• У вас могут быть пробелы после запятых, если вы считаете это необходимым — на самом деле это не имеет значения.

Python затем организует эти значения в удобный пронумерованный индекс — начиная с нуля, в том порядке, в котором вы их вводили. Он будет организован следующим образом:

Таблица 1 — индикаторы кортежей

И это кортежи! Действительно просто…

Списки

Списки очень похожи на кортежи. Списки изменяемы (или «изменяемы», как может сказать программист), поэтому их значения могут быть изменены. В большинстве случаев мы используем списки, а не кортежи, потому что мы хотим легко изменить значения вещей, если нам нужно.

Списки определяются очень похоже на кортежи. Допустим, у вас есть ПЯТЬ кошек, которых зовут Том, Снэппи, Китти, Джесси и Честер. Чтобы поместить их в список, вы должны сделать это:

Пример кода 2 — Создание списка

cats = ['Tom', 'Snappy', 'Kitty', 'Jessie', 'Chester']
 

Как видите, код в точности такой же, как у кортежа, ЗА ИСКЛЮЧЕНИЕМ того, что все значения заключены в квадратные скобки, а не в скобки.Опять же, вам не обязательно ставить пробелы после запятой.

Вы вызываете значения из списков точно так же, как и с кортежами. Например, чтобы напечатать имя вашего 3-го кота, вы должны сделать это:

Пример кода 3 — Вызов элементов из списка

Вы также можете вспомнить ряд примеров, таких как, например, выше — коты [0: 2] будут вспоминать ваших 1-го и 2-го кота.

Списки становятся самостоятельными, так как они могут быть изменены. Чтобы добавить значение в список, вы используете функцию append ().Допустим, у вас появилась новая кошка по имени Кэтрин. Чтобы добавить ее в список, вы должны сделать это:

Пример кода 4 — Добавление элементов в список

Это немного странно, правда? Я объясню. Эта функция находится в забавном месте — после точки (точка типа «.», Не иначе), после имени списка. Вы еще больше узнаете об этом на следующем уроке. А пока это форма функции, которая добавляет новое значение в список:

Пример кода 5 — Использование функции добавления

# добавить новое значение в конец списка:
  имя_списка .добавить (значение  для добавления )

#например. чтобы добавить число 5038 в список 'числа':
numbers.append (5038)
 

Проясняет ситуацию? Хорошо!

Теперь к печальной ситуации — Снэппи был застрелен соседом и съеден им на обед (молодцы!). Вам необходимо удалить его (или ее) из списка. К счастью, избавиться от этого жалкого кота — простая задача, поэтому вам придется погрязнуть в печали как можно короче:

Пример кода 6 — Удаление элемента

# Убери своего 2-го кота, Снэппи.Горе тебе.
дель кошки [1]
 

Вы только что удалили вторую кошку в своем списке — бедный старый Снэппи.

И с этим болезненным сообщением, давайте перейдем к …

Словари

Хорошо, значит, жизнь — это не только имена ваших кошек. Вам нужно позвонить своей сестре, маме, сыну, фруктовому человеку и всем, кому нужно знать, что их любимый кот мертв. Для этого вам понадобится телефонная книга.

Итак, списки, которые мы использовали выше, не совсем подходят для телефонной книги.Вам нужно знать число, основанное на чьем-то имени, а не наоборот, как мы сделали с кошками. В примерах месяцев и кошек мы дали компьютеру номер, а он дал нам имя. На этот раз мы хотим дать компьютеру имя, и он даст нам номер. Для этого нам понадобится словарей .

Так как же сделать словарь? Уберите свое переплетное оборудование, оно не настолько продвинуто.

Помните, словари имеют ключи и значения. В телефонной книге есть имена людей, а затем их номера.Видите сходство?

Когда вы изначально создаете словарь, это очень похоже на создание кортежа или списка. В кортежах есть (и) вещи, в списках есть [и] вещи. Угадай, что! в словарях есть {и} вещи — фигурные скобки. Ниже приведен пример словаря с четырьмя телефонными номерами в нем:

Пример кода 7 — Создание словаря

# Сделайте телефонную книгу:
phonebook = {'Эндрю Парсон': 8806336, \
Эмили Эверетт: 6784346, Питер Пауэр: 7658344, \
«Льюис Хромой»: 1122345}
 

программа выведет на экран номер Льюиса Ламе.Обратите внимание, как вместо определения значения числом, как в примерах с кошками и месяцами, мы определяем значение, используя другое значение — в данном случае имя человека.

Хорошо, вы создали новую телефонную книгу. Теперь вы хотите добавить в книгу новые числа. Что вы делаете? Очень простая строка кода:

Пример кода 8 — Добавление записей в словарь

# Добавьте человека "Колобок" в телефонную книгу:

телефонная книга ['Gingerbread Man'] = 1234567

# Не думал, что дам тебе
# теперь мой настоящий номер, не так ли?
 

Все, что говорит эта строка, это то, что в телефонной книге есть человек по имени Колобок, и его номер 1234567.Другими словами, ключ — это « Gingerbread Man », а значение — это 1234567 .

Вы удаляете записи в словаре, как в списке. Допустим, Эндрю Парсон — ваш сосед и застрелил вашу кошку. Вы больше никогда не захотите с ним разговаривать, а значит, вам не нужен его номер. Как и в списке, вы должны сделать это:

Пример кода 9 — Удаление словарных статей

del phonebook ['Эндрю Парсон']
 

Опять же, очень просто.оператор ‘del’ удаляет любую функцию, переменную или запись в списке или словаре (запись в словаре — это просто переменная с номером или текстовой строкой в качестве имени. Это пригодится позже.)

помните ту функцию добавления, которую мы использовали со списком? Что ж, их довольно много, и их можно использовать со словарями. Ниже я напишу вам программу, и в нее будут включены некоторые из этих функций. По ходу работы будут комментарии, объясняющие, что она делает.

Введите эту программу в Python IDLE (комментарии можно пропустить). Экспериментируйте с ним сколько угодно. Введите его там, где вы видите строки, начинающиеся с >>>

Пример кода 10 — Функции словарей

# Несколько примеров словаря

# Сначала определяем словарь
# на этот раз в нем ничего не будет
возраст = {}

# Добавляем пару имен в словарь
возраст ['Sue'] = 23
возраст ['Peter'] = 19
возраст ['Andrew'] = 78
возраст ['Karren'] = 45

# Используйте функцию has_key () -
# Эта функция принимает такую ​​форму:
#function_name.has_key (имя-ключа)
# Возвращает ИСТИНА
# если в словаре есть ключевое слово
# но возвращает ЛОЖЬ, если нет.
# Помните - вот как работают операторы if -
# они убегают, если что-то правда
# а они этого не делают, когда что-то ложно.
если age.has_key ('Сью'):
    print "Сью есть в словаре. Она есть", \
возраст ['Сью'], "лет"

еще:
    print "Сью нет в словаре"

# Используйте функциональные клавиши () -
# Эта функция возвращает список
# всех названий ключей.
#Например.
print "В словаре есть следующие люди:"
печатать возрастов.ключи ()

# Вы можете использовать эту функцию для
# поместите все имена ключей в список:
keys = age.keys ()

# Вы также можете получить список
# всех значений в словаре.
# Вы используете функцию values ​​():
print "Возраст людей следующий:", \
age.values ​​()

# Поместите это в список:
values ​​= age.values ​​()

# Вы можете сортировать списки с помощью функции sort ()
# Он отсортирует все значения в списке
# алфавитно, численно и т. д.
# Словари нельзя сортировать -
# они в произвольном порядке
распечатать ключи
keys.sort ()
распечатать ключи

распечатать значения
значения.Сортировать()
распечатать значения

# Вы можете узнать количество записей
# с функцией len ():
print "В словаре есть", \
len (возраст), "записи в нем"
 

Заключение

Есть много других функций, которые вы можете использовать для работы со списками и словарями — их слишком много, чтобы выполнить их прямо сейчас. На этом мы закончим урок — вы выучили достаточно для одного урока.

Спасибо всем

sthurlow.com

4.1. Списки — Python Notes (0.14.0)

В python списки являются частью стандартного языка.Вы найдете их повсюду.
Как и почти все в Python, списки являются объектами. Есть много связанных методов
им. Некоторые из них представлены ниже.

 >>> l = [1, 2, 3]
>>> l [0]
1
>>> l.append (1)
>>> l
[1, 2, 3, 1]
 

В списках есть несколько методов, среди которых методы append () и extend (). Первый добавляет объект в конец списка (например, другой список), а второй добавляет каждый элемент итерируемого объекта (например, другой список).g., другой список) в конец списка.

Например, мы можем добавить объект (здесь символ «c») в конец простого списка следующим образом:

 >>> stack = ['a', 'b']
>>> stack.append ('c')
>>> стек
['a', 'b', 'c']
 

Однако, если мы хотим добавить несколько объектов, содержащихся в списке, ожидаемый результат (или нет …) будет:

 >>> stack.append (['d', 'e', ​​'f'])
>>> стек
['a', 'b', 'c', ['d', 'e', ​​'f']]
 

Объект [‘d’, ‘e’, ​​’f’] добавлен в существующий список.Однако бывает, что иногда нам нужно добавить элементы по одному в данный список, а не в сам список. Конечно, вы можете сделать это вручную, но лучшим решением будет использование метода extend () следующим образом:

 >>> stack = ['a', 'b', 'c']
>>> stack.extend (['d', 'e', ​​'f'])
>>> стек
['a', 'b', 'c', 'd', 'e', ​​'f']
 

4.1.3.1. индекс

Методы index () ищут элемент в списке. Например:

 >>> my_list = ['a', 'b', 'c', 'b', 'a']
>>> мой_лист.индекс ('b')
1
 

Возвращает индекс первого и единственного появления «b». Если вы хотите указать диапазон допустимого индекса, вы можете указать начальный и конечный индексы:

 >>> my_list = ['a', 'b', 'c', 'b', 'a']
>>> my_list.index ('b', 2)
3
 

Предупреждение

если элемент не найден, выдается ошибка

4.1.3.2. вставка

Вы можете удалить элемент, но также вставить элемент в любом месте списка:

 >>> my_list.вставить (2, 'а')
>>> мой_лист
['b', 'c', 'a', 'b']
 

Методы insert () вставляют объект перед указанным индексом.

4.1.3.3. удалить

Аналогично можно убрать первое вхождение
элемента следующим образом:

 >>> my_list.remove ('а')
>>> мой_лист
['b', 'c', 'b', 'a']
 

4.1.3.4. поп

Или удалите последний элемент списка, используя:

 >>> my_list.pop ()
'а'
>>> мой_лист
['b', 'c', 'b']
 

, который также возвращает значение, которое было удалено.

4.1.3.5. количество

Можно посчитать количество элементов вида:

4.1.3.6. сорт

Существует метод sort (), выполняющий сортировку на месте:

 >>> my_list.sort ()
>>> мой_лист
['a', 'b', 'b', 'c']
 

Здесь все довольно просто, поскольку все элементы являются символами. Для стандартных типов сортировка
работает хорошо. Теперь представьте, что у вас есть какие-то нестандартные типы. Вы можете перезаписать функцию, используемую для сравнения, в качестве первого аргумента метода sort ().

Также есть возможность отсортировать в обратном порядке:

 >>> my_list.sort (reverse = True)
>>> мой_лист
['c', 'b', 'b', 'a']
 

4.1.3.7. обратный

Наконец, вы можете перевернуть элемент на месте:

 >>> my_list = ['a', 'c', 'b']
>>> my_list.reverse ()
>>> мой_лист
['b', 'c', 'a']
 

Оператор + может использоваться для расширения списка :

 >>> my_list = [1]
>>> my_list + = [2]
>>> мой_лист
[1, 2]
>>> my_list + = [3, 4]
>>> мой_лист
[1, 2, 3, 4]
 

Оператор * упрощает создание списка с похожими значениями

 >>> my_list = [1, 2]
>>> мой_лист = мой_лист * 2
>>> мой_лист
[1, 2, 1, 2]
 

Нарезка использует символ : для доступа к части списка:

 >>> список [первый индекс: последний индекс: шаг]
>>> список [:]
 

 >>> a = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
[0, 1, 2, 3, 4, 5]
>>> a [2:]
[2, 3, 4, 5]
>>> a [: 2]
[0, 1]
>>> a [2: -1]
[2, 3, 4]
 

По умолчанию первый индекс равен 0, последний индекс — последний…, а шаг равен 1. Шаг не является обязательным. Таким образом, следующие нарезки эквивалентны:

 >>> a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
>>> a [:]
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
>>> a [:: 1]
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
>>> a [0 :: 1]
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
 

Традиционно фрагмент кода, который перебирает последовательность, может быть записан следующим образом:

 >>> evens = []
>>> для i в диапазоне (10):
... если я% 2 == 0:
... evens.append (i)
>>> даже
[0, 2, 4, 6, 8]
 

Это может сработать, но на самом деле это замедляет работу Python, потому что интерпретатор работает в каждом цикле, чтобы определить, какая часть последовательности должна быть изменена.

Понимание списка — правильный ответ:

 >>> [i для i в диапазоне (10), если i% 2 == 0]
[0, 2, 4, 6, 8]
 

Помимо того, что он более эффективен, он также короче и включает меньше элементов.

 >>> li = [1, 2]
>>> [elem * 2 вместо elem in li, если elem> 1]
[4]
 

Документация Python дает пример того, как использовать списки в качестве стека, то есть структуры данных «последний вошел — первым ушел» ( LIFO ).

Элемент можно добавить в список с помощью метода append (). Последний элемент можно удалить из списка с помощью метода pop () без передачи ему индекса.

 >>> stack = ['a', 'b', 'c', 'd']
>>> stack.append ('е')
>>> stack.append ('е')
>>> стек
['a', 'b', 'c', 'd', 'e', ​​'f']
>>> stack.pop ()
'f'
>>> стек
['a,' b ',' c ',' d ',' e ']
 

Другое использование списка, снова представленное в документации Python, — это использование списков в качестве очередей, то есть по принципу «первым пришел — первым обслужен» ( FIFO ).

 >>> queue = ['a', 'b', 'c', 'd']
>>> queue.append ('е')
>>> queue.append ('е')
>>> очередь
['a', 'b', 'c', 'd', 'e', ​​'f']
>>> queue.pop (0)
'а'
 

Есть три способа скопировать список:

 >>> l2 = список (l)
>>> l2 = l [:]
>>> импортировать копию
>>> l2 = copy.copy (l)
 

Предупреждение

Не делайте l2 = l, это ссылка, а не копия.

Предыдущие методы копирования списка создают мелких копий .IT означает, что вложенные объекты не будут скопированы. Рассмотрим этот пример:

 >>> a = [1, 2, [3, 4]]
>>> b = a [:]
>>> a [2] [0] = 10
>>> а
[1, 2, [10, 4]]
>>> б
[1, 2, [10, 4]]
 

Чтобы обойти эту проблему, необходимо выполнить глубокую копию:

 >>> импортировать копию
>>> a = [1, 2, [3, 4]]
>>> b = copy.deepcopy (а)
>>> a [2] [0] = 10
>>> а
[1, 2, [10, 4]]
>>> б
[1, 2, [3, 4]]
 

4.1.10.1. Вставка элементов в отсортированный список

Модуль bisect предоставляет инструменты для работы с отсортированными списками.

 >>> x = [4, 1]
>>> x.sort ()
>>> импорт пополам
>>> bisect.insort (x, 2)
>>> х
[1, 2, 4]
 

Чтобы узнать, где было бы вставлено значение индекса, вы можете использовать:

 >>> x = [4, 1]
>>> x.sort ()
>>> импорт пополам
>>> bisect.bisect (x, 2)
2
 

4.2. Кортежи — Python Notes (0.14.0)

В Python кортежей являются частью стандартного языка. Это данные
структура очень похожа на структуру данных списка . Главное отличие
манипуляции с кортежами быстрее, чем со списком, потому что кортежи
неизменный.

Чтобы создать кортеж, заключите значения в скобки:

 >>> l = (1, 2, 3)
>>> l [0]
1
 

Также можно создать кортеж без скобок, используя запятые:

 >>> l = 1, 2
>>> l
(1, 2)
 

Если вы хотите создать кортеж с одним элементом, вы должны использовать запятую:

Вы можете повторить кортежи, умножив кортеж на число:

 >>> (1,) * 5
(1, 1, 1, 1, 1)
 

Обратите внимание, что вы можете объединять кортежи и использовать расширенное присваивание ( * = , + =):

 >>> s1 = (1,0)
>>> s1 + = (1,)
>>> s1
(1, 0, 1)
 

Кортежи оптимизированы, что делает их очень простыми объектами.Доступны только два метода:

индекс
• , чтобы найти вхождение значения
• count, чтобы подсчитать количество появлений значения

 >>> l = (1,2,3,1)
>>> l.count (1)
2
>>> l.index (2)
1
 

Итак, кортежи полезны, потому что их

• быстрее списков
• защитить данные, которые неизменяемы

Кортежи

• могут использоваться в качестве ключей к словарям

Кроме того, его можно использовать по-разному:

4.2.3.1. Кортежи как пары ключ / значение для создания словарей

 >>> d = dict ([('jan', 1), ('feb', 2), ('march', 3)])
>>> d ['feb']
2
 

4.2.3.2. подписание нескольких значений

 >>> (x, y, z) = ('a', 'b', 'c')
>>> х
'а'
>>> (x, y, z) = диапазон (3)
>>> х
0
 

4.2.3.3. Распаковка кортежа

Распаковка кортежа позволяет автоматически извлекать элементы кортежа, если список переменных слева имеет то же количество элементов, что и длина кортежа

 >>> данные = (1,2,3)
>>> x, y, z = данные
>>> х
1
 

4.2.3.4. Кортеж можно использовать как функцию подкачки

Этот код меняет местами содержимое 2 переменных x и y:

Предупреждение

Рассмотрим следующую функцию:

 def swap (a, b):
    (б, а) = (а, б)
 

, затем:

 а = 2
б = 3
своп (а, б)
#a по-прежнему 2, а b по-прежнему 3 !! a и b действительно передаются по значению, а не по ссылке.
 

4.2.4.1. длина

Чтобы узнать длину кортежа, вы можете использовать функцию len ():

 >>> t = (1,2)
>>> len (t)
2
 

4.2.4.3. Скопируйте кортеж

Чтобы скопировать кортеж, просто используйте присваивание:

 >>> t = (1, 2, 3, 4, 5)
>>> тритон = т
>>> t [0] = 5
>>> тритон
(1, 2, 3, 4, 5)
 

Предупреждение

Вы не можете скопировать список со знаком =, потому что списки являются изменяемыми. Знак = создает ссылку, а не копию. Кортежи неизменяемы, поэтому знак = создает не ссылку, а копию, как ожидалось.

4.2.4.4. Кортежи не полностью неизменяемы !!

Если значение в кортеже является изменяемым, его можно изменить:

 >>> t = (1, 2, [3, 10])
>>> t [2] [0] = 9
>>> т
(1, 2, [9, 10])
 

4.2.4.5. Преобразование кортежа в строку

Вы можете преобразовать кортеж в строку с помощью:

или

4.2.4.6. математика и сравнение

С кортежами можно использовать

операторов сравнения и математических функций. Вот несколько примеров:

 >>> t = (1, 2, 3)
>>> макс (т)
3
 

4.4. Строки — Python Notes (0.14.0)

Короче говоря, строки — это неизменяемая последовательность символов. Как показано ниже, существует множество способов облегчить манипулирование и создание строк.

Одиночные и двойные кавычки являются специальными символами. Используются для определенных строк. На самом деле существует 3 способа определить строку с использованием одинарных, двойных или тройных кавычек:

 text = 'Поверхность круга равна 2 пи R ='
text = "Поверхность круга равна 2 пи R ="
text = '' 'Поверхность круга равна 2 пи R =' ''
 

На самом деле последнее обычно пишется с использованием тройных двойных кавычек:

 text = "" "Поверхность круга равна 2 пи R =" ""
 

Строки в двойных кавычках работают точно так же, как и в одинарных кавычках, но позволяют вставлять в них символ одинарной кавычки.

Тройные кавычки («» «или» «») интересны тем, что вы можете указывать многострочные строки. Кроме того, в тройных кавычках можно свободно использовать одинарные и двойные кавычки:

 text = "" "строка со специальным символом" и 'внутри "" "
 

Символы «и» являются частью языка Python; это специальные символы. Чтобы вставить их в строку, вы должны экранировать их (т.е. поставить перед ними символ \, указывающий на особую природу символа).Например:

 text = "строка с экранированным специальным символом \", \ 'внутри "
 

Есть несколько других специальных символов, которые необходимо экранировать, чтобы включить в строку. См. Заявление о печати для получения дополнительной информации.

Чтобы включить Unicode, перед строкой должен стоять символ u :

Примечание

unicode — это единый набор символов, используемый для представления 65536 различных символов.

Точно так же вы можете увидеть строки, которым предшествует символ r , чтобы указать, что строка должна интерпретироваться как есть, без интерпретации специального символа \ .Это полезно для строк документации, содержащих латексный код, например:

 r "\ textbf {это жирный текст в LaTeX}"
 

Вы можете получить доступ к любому персонажу, используя нарезку:

 текст [0]
текст 1]
текст [0:]
 

Однако вы не можете изменить ни один символ:

 text [0] = 'a' # это неверно.
 

В Python знак% позволяет создавать форматированный вывод. Быстрый пример покажет, как напечатать форматированную строку:

 >>> print ("% s"% "какой-то текст")
"какой-то текст"
 

Синтаксис простой:

Если у вас более одного значения, их следует заключить в квадратные скобки:

 >>> print ("% s% s"% ("a", "b"))
 

Строка содержит символы и спецификаторы преобразования (здесь% s)

Чтобы избежать знака%, просто удвойте его:

 >>> print "Это знак процента: %%"
Это знак процента:%
 

Существуют разные способы форматирования строки с аргументами.Метод, основанный на строковом методе под названием format (), становится все более распространенным:

 >>> "{a}! = {B}". Format (a = 2, b = 1)
2! = 1
 

Математические операторы + и * могут использоваться для создания новых строк:

 t = 'Это тест'
t2 = t + t
t3 = t * 3
 

и операторы сравнения>,> =, ==, <=, <и! = Могут использоваться для сравнения строк.

Строковых методов много, однако многие из них похожи (как вы увидите на этой странице).

4.4.5.1. Способы запроса информации

Существует несколько методов проверки типа буквенно-цифровых символов, присутствующих в строке: isdigit (), isalpha (), islower (), isupper (), istitle (), isspace (), str.isalnum ():

 >>> "44" .isdigit () # строка состоит только из цифр?
Правда
>>> "44" .isalpha () # состоит ли строка только из буквенных символов?
Ложь
>>> "44" .isalnum () # состоит ли строка только из букв или цифр?
Правда
>>> "Аа".isupper () # только в верхнем регистре?
Ложь
>>> "aa" .islower () # или только строчные буквы?
Правда
>>> "Aa" .istitle () # начинается ли строка с заглавной буквы?
Правда
>>> text = "Пробелы есть, но не только"
>>> text.isspace () # строка состоит только из пробелов?
Ложь
 

Вы можете подсчитать появление символа с помощью count () или получить длину строки с помощью len ():

 >>> mystr = "Это строка"
>>> mystr.счет ('я')
3
>>> len (mystr)
16
 

4.4.5.2. Методы, возвращающие измененную версию строки

Следующие методы возвращают измененную копию исходной строки, которая является неизменной.

Во-первых, вы можете изменить регистры, используя title (), capitalize (), lower (), upper () и swapcase ():

 >>> mystr = "это фиктивная строка"
>>> mystr.title () # возвращает заглавную версию строки
'Это фиктивная строка'
>>> mystr.capitalize () # вернуть строку только с заглавной первой буквой.
'Это фиктивная строка'
>>> mystr.upper () # возвращает версию строки с заглавной буквы
"ЭТО МАЛЕНЬКАЯ СТРОКА"
>>> mystr.lower () # возвращает копию строки, преобразованную в нижний регистр
'это фиктивная строка'
>>> mystr.swapcase () # заменить нижний регистр на верхний и наоборот
"ЭТО МАЛЕНЬКАЯ СТРОКА"
 

Во-вторых, вы можете добавить конечные символы с помощью методов center () и just ():

 >>> mystr = "это фиктивная строка"
>>> mystr.center (40) # центрируем строку в строке длиной 40
'это фиктивная строка'
>>> mystr.ljust (30) # выравниваем строку слева (ширина 20)
'это фиктивная строка'
>>> mystr.rjust (30, '-') # выравниваем строку вправо (ширина 20)
'-------- это фиктивная строка'
 

Существует также метод zfill (), который добавляет ноль слева, что эквивалентно .rjust (width, ‘0’):

 >>> mystr.zfill (30)
'00000000это фиктивная строка'
 

или удалите конечные пробелы с помощью методов strip ():

 >>> mystr = "строка с левым и правым пробелами"
>>> mystr.strip ()
'строка с левым и правым пробелами'
>>> mystr.rstrip ()
'строка с левым и правым пробелами'
>>> mystr.lstrip ()
'строка с левым и правым пробелами'
 

или разверните вкладки с помощью expandtabs ():

 >>> 'это вкладка \ t'.expandtabs ()
'это вкладка'
 

Вы можете удалить некоторые символы с помощью translate () или заменить слова с помощью replace ():

 >>> mystr = "это фиктивная строка"
>>> mystr.replace ('dummy', 'great', 1) # 1 означает заменять только один раз
'это отличная струна'
>>> mystr.translate (Нет, 'aeiou')
ths s dmmy strng
 

Наконец, вы можете разделить строку по одному разделителю с помощью partition ():

 >>> mystr = "это фиктивная строка"
>>> t.partition ('есть')
('th', 'is', 'is a line')
>>> t.rpartition ('есть')
('это', 'есть', 'линия')
 

4.4.5.3. Способы определения положения подстрок

Это такие методы, как endwith (), startwith (), find () и index (), которые позволяют искать подстроки в строке.

 >>> mystr = "Это фиктивная строка"
>>> mystr.endswith ('ing') # может указывать необязательные начальный и конечный индексы
Правда
>>> mystr.startswith ('This') # может предоставлять начальный и конечный индексы
Правда
>>> mystr.find ('is') # возвращает начальный индекс первого появления 'is'
2
>>> mystr.find ('is', 4) # начиная с индекса 4, возвращает начальный индекс первого появления 'is'
5
>>> mystr.rfind ('is') # возвращает начальный индекс последнего вхождения 'is'
5
>>> mystr.index ('is') # похож на find, но вызывает ошибку, если подстрока не найдена
2
>>> mystr.rindex ('is') # похож на rfind, но выдает ошибку, если подстрока не найдена
5
 

4.4.5.4. Методы построения или разложения строки

Полезная функция — это методы split (), которые разбивают строку в соответствии с
характер. Обратная функция существует и называется join ().

 >>> message = '' .join (['это', 'есть', 'a', 'полезно', 'метод'])
>>> сообщение
"это полезный метод"
>>> сообщение.расколоть(' ')
['это', 'есть', 'а', 'полезно', 'метод']
 

При необходимости функцию split () можно применить ограниченное количество раз. Однако все начинается слева. Если вы хотите начать справа, используйте вместо этого rsplit ():

 >>> message = '' .join (['это', 'есть', 'a', 'полезно', 'метод'])
>>> message.rsplit ('', 2)
['это', 'полезный', 'метод']
 

Если строка состоит из нескольких строк, вы можете разделить ее с помощью splitlines ():

 >>> 'это пример \ n нецензурных предложений'.splitlines ()
['это пример', 'из', 'фиктивные предложения']
 

, вы можете оставить символ конечной строки, указав True в качестве необязательного аргумента.

Наконец, обратите внимание, что split () удаляет разделитель:

 >>> "это пример" .split ("is")
['это', 'пример']
 

Если вы хотите сохранить и разделитель, используйте partition ()

 >>> "это пример" .partition ("is")
('это', 'есть', 'пример')
 

4.4.5.5. Кодирование / Декодирование / Юникод

Мы видели, как создать юникод, добавив букву и перед строкой:

Функция unicode () преобразует стандартную строку в строку Unicode, используя кодировку, указанную в качестве аргумента (по умолчанию используется кодировка строки по умолчанию):

 s = unicode ("текст", "ascii")
 

Чтобы узнать кодировку по умолчанию, введите:

 >>> import sys
>>> sys.getdefaultencoding ()
ascii
 

Вот несколько кодировок:

 ascii, utf-8, iso-8859-1, latin-1, utf-16, unicode-escape.
 

Функция unicode также принимает третий аргумент, установленный в: «strict», «ignore» или «replace».

Возьмем другой пример с акцентами:

 >>> # Начнем со спецсимвола.
>>> text = u "π"
>>> # чтобы получить его код (в utf-8), воспользуемся функцией кодирования
>>> закодировано = текст.кодировать ("utf-8")
>>> decoded = text.decode ("utf-8")
 

Python — список против кортежей против словаря | Рохан Пол | Аналитика Видхья

Словарь представляет собой пару ключ: значение , аналогичную ассоциативному массиву в других языках программирования. Словарь похож на адресную книгу, где вы можете найти адрес или контактную информацию человека, зная только его / ее имя, т.е. мы связываем ключей (имя) с значениями (подробности). Обратите внимание, что ключ должен быть уникальным, так же как вы не можете узнать правильную информацию, если у вас есть два человека с одинаковыми именами.

Итерация словаря

Словарь Python позволяет программисту перебирать свои ключи, используя простой цикл for . Давайте посмотрим:

 my_dict = {1: 'one', 2: 'two', 3: 'three'} 
 для ключа в my_dict: 
 print (key) Вывод 
 1 
 2 
 3 

Python 3 немного изменил ситуацию, когда дело доходит до словарей. В Python 2 вы можете вызвать методы словаря keys () и values ​​() для возврата списков ключей и значений Python соответственно:

Но в Python 3 вы получите возвращенные представления:

 # Python 3my_dict = {1: ' один ', 2:' два ', 3:' три '} my_dict.keys () # dict_keys ([1, 2, 3]) my_dict.values ​​() # dict_values ​​(['one', 'two', 'three']) # my_dict.items () dict_items ([(1, 'one '), (2,' two '), (3,' three ')]) 

Объект представления имеет некоторое сходство с объектом диапазона, который мы видели ранее — это ленивое обещание доставлять его элементы, когда они необходим для остальной части программы. Мы можем перебирать представление или превратить его в список, например:

 my_dict = {1: 'one', 2: 'two', 3: 'three'} print (list (my_dict.keys ()) ) # [1, 2, 3] 

Метод значений аналогичен; он возвращает объект представления, который можно превратить в список:

 my_dict = {1: 'one', 2: 'two', 3: 'three'} print (list (my_dict.values ​​())) # ['one', 'two', 'three'] 

В качестве альтернативы, чтобы получить список ключей в виде массива из dict в Python 3, вы можете использовать оператор * для распаковки dict_values:

 my_dict = {1: 'один', 2: 'два', 3: 'три'} print ([* my_dict.keys ()]) # [1, 2, 3] my_dict = {1: 'один', 2: ' two ', 3:' three '} print ([* my_dict.values ​​()]) # [' one ',' two ',' three '] 

Метод items также возвращает представление, которое обещает список кортежей — один кортеж для каждой пары ключ: значение:

Ограничения на ключи словаря

Практически любой тип значения может использоваться в качестве ключа словаря в Python, например.грамм. целочисленные, плавающие и логические объекты. Однако есть пара ограничений, которым должны соответствовать словарные ключи.

Во-первых, данный ключ может появиться в словаре только один раз. Повторяющиеся ключи не допускаются.

Во-вторых, ключ словаря должен иметь неизменяемый тип. Кортеж также может быть ключом словаря, поскольку кортежи неизменяемы:

 d = {(1, 1): 'a', (1, 2): 'b', (2, 1): 'c', ( 2, 2): 'd'} 
 d [(1,1)] 
 'a' 
 d [(2,1)] 
 'c' 

Однако ни список, ни другой словарь не могут служить словарем key, потому что списки и словари изменяемы:

Ограничения на значения словаря

Напротив, нет ограничений на значения словаря.Буквально совсем нет. Значением словаря может быть любой тип объекта, поддерживаемый Python, включая изменяемые типы, такие как списки и словари, а также определяемые пользователем объекты, о которых вы узнаете в следующих руководствах.

Также нет ограничений на то, чтобы конкретное значение появлялось в словаре несколько раз:

Чтобы проверить, существует ли ключ в словаре Python

, часто возникает необходимость извлечь значение данного ключа из словаря; однако не всегда гарантируется, что в словаре существует определенный ключ.

При индексировании словаря с несуществующим ключом будет выдана ошибка.

Следовательно, безопасная практика — проверить, существует ли ключ в словаре, до извлечения значения этого ключа. Для этой цели Python предлагает две встроенные функции:

Однако метод has_key был удален из Python3.

Приведенный ниже фрагмент кода иллюстрирует использование if — в инструкции для проверки наличия ключа в словаре:

 Stocks = {'a': "Apple", 'b': "Microsoft ", 'c':" Google "} key_to_lookup = 'a'if key_to_lookup в Stocks: print« Ключ существует »else: print« Ключ не существует »

Итак, как Python определяет, является ли значение значением нет в словаре без перебора словаря как-то?

Потому что словари в Python реализованы в виде хэш-таблиц под капотом, которые позволяют вам узнать, существует ли элемент в таблице непосредственно в постоянном времени выполнения, вместо того, чтобы проходить каждый элемент по одному, чтобы проверить членство как и с обычным списком или массивом.По сути, ключи или значения индекса для словаря передаются через сложную «хеш-функцию», которая присваивает им уникальные сегменты в памяти. Заданное входное значение для ключа или индекса всегда будет обращаться к одному и тому же сегменту при передаче через хеш-функцию, поэтому вместо того, чтобы проверять каждое значение для определения членства, вам нужно только передать индекс через хеш-функцию, а затем проверить, есть ли что-нибудь существует в связанном с ним ведре. Недостаток словарей в том, что они не упорядочены и требуют больше памяти, чем списки.

Псевдонимы и копирование словарей

Поскольку словари изменяемы, нам необходимо знать о наложении имен. Когда две переменные относятся к одному и тому же объекту, изменения одной влияют на другую.

Если мы хотим изменить словарь и сохранить копию оригинала, используйте метод копирования. Например, ниже original_dict — это словарь, который содержит пары original_dict:

 original_dict = {"up": "down", "right": "неправильно", "yes": "no"} 
 alias = original_dict 
 copy = original_dict.copy () # Shallow copy 

alias и original_dict относятся к одному и тому же объекту; Копия относится к новой копии
того же словаря. Если мы изменим псевдоним, original_dict также изменится:

 alias ["right"] = "left" 
 original_dict ["right"] # Будет выводить 'left' 

Если мы изменим копию, original_dict не изменится:

 copy [ "right"] = "привилегия" 
 original_dict ["right"] # Будет выведено 'left' 

Объединение словарей

Допустим, у вас есть два dicts, и вы хотите объединить их в новый dict без изменения исходных dicts:

 x = {'a': 1, 'b': 2} 
 y = {'b': 3, 'c': 4} 

Желаемый результат — получить новый словарь ( z ) со значениями объединены, и значения второго dict перезаписывают значения из первого.

 z 
 {'a': 1, 'b': 3, 'c': 4} 

Для словарей в Python, x и y, z становится неглубоко объединенным словарем со значениями из y, заменяющими значения из x.

 В Python 3.5 или выше: z = {** x, ** y} # В Python 2 (или 3.4 или ниже) мы должны написать функцию, которая будет принимать два словаря в качестве аргумента. Def merge_two_dicts (x, y): 
 z = x.copy () # начать с ключей и значений x 
 z.update (y) # изменяет z ключами и значениями y и не возвращает None 
 return z # и теперь: z = merge_two_dicts (x, y ) 

Некоторые различия в реализации между списками и словарем

При копировании — списки против словаря

Изменяемые объекты имеют один потенциально заметный недостаток: изменения, внесенные в объект, видны при каждой ссылке на этот объект.Все изменяемые объекты работают таким образом из-за того, как Python ссылается на объекты, но такое поведение не всегда бывает самым полезным. В частности, при работе с объектами, переданными в качестве аргументов функции, код, вызывающий функцию, часто ожидает, что объект останется неизменным. Если функции необходимо внести изменения в ходе ее работы, т.е. если мы хотим внести изменения в объект, чтобы эти изменения не отображались где-либо еще, нам нужно сначала скопировать объект.

Списки, поддержка нарезки для извлечения элементов из списка в новый список.Такое поведение можно использовать для получения всех элементов сразу, создавая новый список с теми же элементами. Просто оставьте начальное и конечное значения при нарезке, и фрагмент автоматически скопирует список:

 a = [1, 2, 3] b = a [:] print (b) # Вывод 
 [1, 2, 3 ] 
 # Здесь оператор:, как мы знаем, работает как оператор среза с последовательностью 

. Мы также могли бы использовать list.copy () , чтобы сделать копию списка.

Метод slice () выше возвращает объект среза, однако словари, напротив, объекты среза не хешируются, поэтому словари не позволяют использовать их в качестве ключей.

 a = {1: 2, 3: 4} b = a.copy () b [5] = 6print (b) # Вывод 
 {1: 2, 3: 4, 5: 6} 

Структуры данных Python — Списки, кортежи, наборы, словари

Бесплатный курс Python с 25 проектами в реальном времени Начать сейчас !!

Ранее мы обсуждали операторы Python. Сегодня в этом руководстве по структурам данных Python мы поговорим о различных структурах данных, которые предоставляет нам Python.

Сюда входят список Python, кортеж Python, набор Python и словари Python с их синтаксисом и примерами.

Итак, приступим к структуре данных Python.

Структуры данных Python — списки, кортежи, наборы, словари

Что такое структуры данных Python?

Вы можете думать о структуре данных как о способе организации и хранения данных, чтобы мы могли получить к ним доступ и эффективно изменить.

Ранее мы видели примитивные типы данных, такие как целые числа, числа с плавающей запятой, логические значения и строки. Теперь мы более подробно рассмотрим непримитивные структуры данных Python.

Давайте начнем с наших первых структур данных и списков Python.

Что такое список Python?

Список в Python — это разнородный контейнер для элементов. Это напомнило бы вам массив в C ++, но поскольку Python не поддерживает массивы, у нас есть списки Python.

1. Как объявить список Python?

Чтобы использовать список, вы должны сначала его объявить. Для этого используйте квадратные скобки и разделяйте значения запятыми.

 >>> languages ​​= ['C ++', 'Python', 'Scratch'] 

В список можно поместить любое значение. Это может быть строка, кортеж, логическое значение или даже сам список.

 >>> list1 = [1, [2,3], (4,5), False, 'No'] 

Обратите внимание, что здесь мы помещаем в список разные типы значений. Следовательно, список является (или может быть) неоднородным.

2. Как получить доступ к списку Python?

а. Доступ ко всему списку

Чтобы получить доступ ко всему списку, все, что вам нужно сделать, это ввести его имя в оболочке.

 >>> list1 

Вывод

[1, [2, 3], (4, 5), False, «Нет»]

b. Доступ к отдельному элементу из списка

Чтобы получить только один элемент из списка, вы должны использовать его индекс.Однако помните, что индексирование начинается с 0. Давайте сначала рассмотрим два вида индексации.

• Положительное индексирование — Как вы можете догадаться, положительное индексирование начинается с 0 для самого левого / первого элемента, а затем перемещается вправо.

 >>> list1 [3] 

Выход

False

• Отрицательная индексация — В отличие от положительной индексации, отрицательная индексация начинается с -1 для самого правого / последнего элемента, а затем перемещается влево.Чтобы получить тот же элемент формы list1 при отрицательной индексации, мы используем индекс -2.

 >>> type (list1 [-2]) 

Output

Также стоит отметить, что индекс не может быть числом с плавающей запятой, он должен быть целым числом. .

 >>> list1 [1.0] 

Вывод

Traceback (последний вызов последним): файл «», строка 1, в list1 [1.0]

TypeError: список индексов должны быть целыми числами или частями, а не с плавающей запятой

Если у вас возникнут сомнения в отношении списка Python или структуры данных Python, прокомментируйте.

3. Нарезка списка Python

Иногда вам может понадобиться не весь список или отдельный элемент, а несколько элементов из него. Здесь в игру вступает оператор нарезки [:].

Предположим, нам нужны элементы со второго по четвертый из списка list1. Мы пишем для этого следующий код.

 >>> list1 [1: 4] 

Выход

[[2, 3], (4, 5), False]

Здесь нам нужны элементы от [2,3] до False. Индексы для этих граничных пунктов — 1 и 3 соответственно.Но если конечный индекс равен n, то он печатает элементы до индекса n-1. Следовательно, здесь мы присвоили ему конечный индекс 4.

Мы также можем использовать отрицательную индексацию в операторе среза. Посмотрим как.

 >>> list1 [: - 2] 

Выход

[1, [2, 3], (4, 5)]

Здесь -2 — индекс кортежа (4,5) .

4. Список изменяемый

Изменчивость — это способность видоизменяться, изменяться. Список является изменяемым, поэтому можно также переназначать и удалять отдельные элементы.

 >>> languages ​​

Вывод

[‘C ++’, ‘Python’, ‘Scratch’]

 >>> languages ​​[2] = 'Java'
>>> languages ​​

Вывод

[‘C ++’, ‘Python’, ‘Java’]

О том, как удалить элемент, мы узнаем в разделе d.

5. Как удалить список Python?

Как и все остальное в Python, список можно удалить.

Чтобы удалить весь список, используйте ключевое слово del с именем списка.

 >>> list1 

Выход

Traceback (последний вызов последним): файл «», строка 1, в list1

NameError: имя ‘list1’ не определено

Но чтобы удалить отдельный элемент или фрагмент, вам нужен его индекс / индексы.

 >>> del languages ​​[2]
>>> languages ​​

Вывод

[«C ++», «Python»]

Теперь удалим фрагмент.

 >>> del languages ​​[1:]
>>> языки 

Вывод

[‘C ++’]

6.Переназначение списка в Python

Вы можете переназначить отдельный элемент, фрагмент или весь список. Давайте возьмем новый список и переназначим его.

 >>> list1 = [1,2,3,4,5,6,7,8] 

а. Переназначение отдельного элемента

 >>> list1 [0] = 0
>>> list1 

Выход

[0, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]

b. Переназначение среза

Теперь попробуем переназначить срез.

 >>> список1 [1: 3] = [9,10,11]
>>> list1 

Выход

[0, 9, 10, 11, 4, 5, 6, 7, 8]

c.Переназначение всего списка

Наконец, давайте переназначим весь список.

 >>> список1 = [0,0,0]
>>> list1 

Вывод

[0, 0, 0]

Чтобы получить более глубокое представление о списках, прочтите нашу статью о списках Python.

Любой запрос по структурам данных Python, пожалуйста, прокомментируйте

Python Tuple

Эта структура данных Python подобна списку в Python, является гетерогенным контейнером для элементов.

Но основное различие между ними (кортежем и списком) состоит в том, что список изменяемый, но неизменяемый кортеж.

Это означает, что, хотя вы можете переназначить или удалить весь кортеж, вы не можете сделать то же самое с отдельным элементом или срезом.

Чтобы объявить кортеж, мы используем круглые скобки.

 >>> colors = ('Красный', 'Зеленый', 'Синий') 

1. Упаковка кортежей Python

Упаковка кортежей Python — это термин для упаковки последовательности значений в кортеж без использования скобок.

 >>> mytuple = 1,2,3, # Или это могло быть mytuple = 1,2,3
>>> mytuple 

Выход

(1, 2, 3)

2.Распаковка кортежа Python

В отличие от упаковки кортежа, распаковка распределяет значения из кортежа в последовательность переменных.

 >>> a, b, c = mytuple
>>> print (a, b, c) 

Вывод

1 2 3

3. Создание кортежа с одним элементом

Давайте сделаем это еще раз. Создайте кортеж и присвойте ему 1.

 >>> a = (1) 

Теперь давайте вызовем для него функцию type ().

 >>> type (a) 

Output

Как видите, здесь объявлено целое число, а не кортеж.

Чтобы обойти это, вам нужно добавить запятую в конец первого элемента 1. Это говорит интерпретатору, что это кортеж.

 >>> а = (1,)
>>> type (a) 

Output

4. Доступ, переназначение и удаление элементов

Мы можем выполнять эти операции с кортежем так же, как со списком. Единственные различия, которые существуют, заключаются в том, что кортеж неизменяем, поэтому вы не можете испортить отдельный элемент или фрагмент.

 >>> del a [0] 

Output

Traceback (последний вызов последним): файл «», строка 1, в del a [0]

TypeError: Объект ‘tuple’ не поддерживает удаление элементов

Несмотря на то, что этот кортеж имеет только один элемент, мы не могли удалить его, потому что мы использовали его индекс для удаления.

Python Set

Это одна из важных структур данных Python. Набор Python немного отличается от списка или кортежа.Набор в Python похож на математический набор. Он не содержит повторяющихся значений и неупорядочен. Однако, в отличие от кортежа, он не является неизменяемым.

Сначала объявим набор. Для этого используйте фигурные скобки.

 >>> myset = {3,1,2}
>>> myset
 

Выход

{1, 2, 3}

Как вы можете видеть, он переставил элементы в порядке возрастания.

Поскольку набор неупорядочен, мы не можем использовать индексирование для доступа или удаления его элементов.Затем для выполнения операций с ним Python предоставляет нам список функций и методов, таких как discard (), pop (), clear (), remove (), add () и другие. Такие функции, как len () и max (), также применяются к наборам.

Есть сомнения в структурах данных Python? Пожалуйста, прокомментируйте.

Словари Python

Наконец, мы взглянем на словари Python. Подумайте о словаре из реальной жизни. Для чего его используют? Он содержит пары значений слова. Точно так же словарь Python содержит пары ключ-значение.Однако вы не можете использовать нехешируемый элемент в качестве ключа.

Чтобы объявить словарь Python, мы используем фигурные скобки. Но поскольку у него есть пары ключ-значение вместо отдельных значений, это отличает словарь от набора.

 >>> mydict = {1: 2,2: 4,3: 6}
>>> mydict 

Выход

{1: 2, 2: 4, 3: 6}

Для доступа к парам из словаря Python мы используем их ключи в качестве индексов. Например, давайте попробуем получить доступ к значению 4.

 >>> mydict [2] 

Выходные данные

4

Это все касалось учебника по структурам данных Python.

Вопросы для собеседования по Python по структурам данных

1. Подходит ли Python для структур данных?
2. Какие типы структур данных существуют в Python?
3. Что такое структура данных Python? Объясните на примере.
4. Что такое заданная структура данных в Python?
5. Какая структура данных представляет собой список Python?

Заключение

Подводя итоги сегодняшнего учебника по структурам данных Python, мы узнали о различных определяемых пользователем структурах данных с использованием Python, таких как списки, кортежи, наборы и словари.

Все они имеют свои преимущества и недостатки. Настоятельно рекомендуется обратиться к нашим руководствам по каждому из них, чтобы отточить свои топоры. До скорого.

Ваше мнение имеет значение
Пожалуйста, напишите ваш ценный отзыв о DataFlair на Google | Facebook

Глава 3 — Списки, кортежи и словари — документация Python 101 1.0

Python имеет несколько других важных типов данных, которые вы, вероятно, будете использовать каждый день.Их называют списками, кортежами и словарями. Цель этой главы — познакомить вас с каждым из этих типов данных. Они не особо сложны, поэтому я надеюсь, что вы научитесь их использовать очень просто. Освоив эти три типа данных, а также строковый тип данных из предыдущей главы, вы значительно продвинетесь в своем обучении Python. Вы будете использовать эти четыре строительных блока в 99% всех приложений, которые вы будете писать.

Списки

Список Python похож на массив в других языках.В Python пустой список можно создать следующими способами.

 >>> my_list = []
>>> my_list = список ()
 

Как видите, вы можете создать список, используя квадратные скобки или используя встроенный в Python список . Список содержит список элементов, таких как строки, целые числа, объекты или смесь типов. Давайте посмотрим на несколько примеров:

 >>> my_list = [1, 2, 3]
>>> my_list2 = ["a", "b", "c"]
>>> my_list3 = ["a", 1, "Python", 5]
 

Первый список состоит из 3 целых чисел, второй — из 3 строк, а третий — из смеси.Вы также можете создавать списки списков вроде этого:

 >>> my_nested_list = [my_list, my_list2]
>>> my_nested_list
[[1, 2, 3], ['a', 'b', 'c']]
 

Иногда вам нужно объединить два списка вместе. Первый способ — использовать метод расширения:

 >>> combo_list = []
>>> one_list = [4, 5]
>>> combo_list.extend (один_лист)
>>> combo_list
[4, 5]
 

Чуть более простой способ — просто сложить два списка.

 >>> my_list = [1, 2, 3]
>>> my_list2 = ["a", "b", "c"]
>>> combo_list = my_list + my_list2
>>> combo_list
[1, 2, 3, 'a', 'b', 'c']
 

Да, это действительно так просто. Вы также можете отсортировать список. Давайте посмотрим, как это сделать:

 >>> alpha_list = [34, 23, 67, 100, 88, 2]
>>> alpha_list.sort ()
>>> alpha_list
[2, 23, 34, 67, 88, 100]
 

Теперь наверху есть гот-ча. Видишь? Давайте сделаем еще один пример, чтобы сделать это очевидным:

 >>> alpha_list = [34, 23, 67, 100, 88, 2]
>>> отсортированный_лист = альфа_лист.Сортировать()
>>> отсортированный_лист
>>> печать (отсортированный_лист)
Никто
 

В этом примере мы пытаемся присвоить отсортированный список переменной. Однако, когда вы вызываете метод sort () для списка, он сортирует список на месте. Итак, если вы попытаетесь присвоить результат другой переменной, то обнаружите, что получите объект None, который в других языках похож на Null. Таким образом, когда вы хотите что-то отсортировать, просто помните, что вы сортируете их на месте и не можете назначить это другой переменной.

Вы можете разрезать список так же, как и строку:

 >>> alpha_list [0: 3]
[2, 23, 34]
 

Этот код возвращает список только из первых трех элементов.

Кортежи

Кортеж похож на список, но вы создаете его со скобками вместо квадратных. Вы также можете использовать встроенный кортеж . Основное отличие состоит в том, что кортеж неизменен, а список — изменчив. Давайте посмотрим на несколько примеров:

 >>> my_tuple = (1, 2, 3, 4, 5)
>>> my_tuple [0: 3]
(1, 2, 3)
>>> another_tuple = кортеж ()
>>> abc = кортеж ([1, 2, 3])
 

Приведенный выше код демонстрирует один способ создания кортежа из пяти элементов.Это также показывает, что вы можете выполнять нарезку кортежей. Однако вы не можете отсортировать кортеж! Последние два примера показывают, как создавать кортежи с помощью ключевого слова tuple . Первый просто создает пустой кортеж, тогда как во втором примере внутри него три элемента. Обратите внимание, что внутри него есть список. Это пример отливки . Мы можем изменить или преобразовать элемент из одного типа данных в другой. В этом случае мы преобразуем список в кортеж. Если вы хотите превратить кортеж abc обратно в список, вы можете сделать следующее:

Повторим, что приведенный выше код преобразует кортеж (abc) в список с помощью функции list .

Словари

Словарь Python — это, по сути, хеш-таблица , или хеш-отображение. На некоторых языках они могут называться ассоциативными массивами или ассоциативными массивами . Они индексируются ключами, которые могут быть любого неизменяемого типа. Например, ключом может быть строка или число. Вы должны знать, что словарь — это неупорядоченный набор пар ключ: значение, и ключи должны быть уникальными. Вы можете получить список ключей, вызвав метод keys экземпляра словаря.Чтобы проверить, есть ли в словаре ключ, вы можете использовать ключевое слово Python in . В некоторых старых версиях Python (в частности, 2.3 и старше) вы увидите ключевое слово has_key , используемое для проверки наличия ключа в словаре. Это ключевое слово устарело в Python 2.x и полностью удалено из Python 3.x.

Давайте посмотрим, как мы создаем словарь.

 >>> my_dict = {}
>>> другой_dict = dict ()
>>> my_other_dict = {"один": 1, "два": 2, "три": 3}
>>> my_other_dict
{'три': 3, 'два': 2, 'один': 1}
 

Первые два примера показывают, как создать пустой словарь.Все словари заключены в фигурные скобки. Распечатывается последняя строка, поэтому вы можете увидеть, насколько неупорядочен словарь. Пришло время узнать, как получить доступ к значению в словаре.

 >>> my_other_dict ["один"]
1
>>> my_dict = {"name": "Майк", "address": "123 Happy Way"}
>>> my_dict ["имя"]
'Майк'
 

В первом примере мы используем словарь из предыдущего примера и извлекаем значение, связанное с ключом под названием «один». Второй пример показывает, как получить значение для ключа «имя».Теперь давайте посмотрим, как определить, есть ключ в словаре или нет:

 >>> "имя" в my_dict
Правда
>>> "состояние" в my_dict
Ложь
 

Итак, если ключ находится в словаре, Python возвращает логическое значение True . В противном случае возвращается логическое значение False . Если вам нужно получить список всех ключей в словаре, вы делаете это:

 >>> my_dict.keys ()
dict_keys (['имя', 'адрес'])
 

В Python 2 метод keys возвращает список.Но в Python 3 он возвращает объект представления . Это дает разработчику возможность обновлять словарь, а также автоматически обновляется представление. Также обратите внимание, что при использовании ключевого слова в для проверки принадлежности к словарю лучше делать это со словарем, а не со списком, возвращаемым методом ключей . См. Ниже:

 >>> "name" в my_dict # это хорошо
>>> "name" в my_dict.keys () # тоже работает, но медленнее
 

Хотя сейчас для вас это, вероятно, не имеет большого значения, в реальной рабочей ситуации секунды имеют значение.Когда вам нужно обработать тысячи файлов, эти маленькие хитрости могут сэкономить вам много времени в долгосрочной перспективе!

Заключение

В этой главе вы только что узнали, как создать список, кортеж и словарь Python. Убедитесь, что вы поняли все в этом разделе, прежде чем двигаться дальше. Эти концепции помогут вам в разработке ваших программ. Вы будете строить сложные структуры данных, используя эти строительные блоки каждый день, если решите продолжить работу в качестве программиста Python.Каждый из этих типов данных может быть вложен в другие. Например, у вас может быть вложенный словарь, словарь кортежей, кортеж, состоящий из нескольких словарей, и так далее.

Когда вы будете готовы двигаться дальше, мы узнаем о поддержке условных операторов Python.

.