Einführung in Python-Sammlungen
Python ist eine interpretierte und objektorientierte Programmiersprache auf hohem Niveau, die erstmals 1991 veröffentlicht wurde.
Warum denken die Leute über Python nach?
- Programmiererfreundlichkeit und Verständlichkeit
- Umfangreiche Support-Bibliotheken
- Gute Flexibilität
- Plattformportabilität (Skalierbarkeit über alle Plattformen hinweg)
- Verfügbarkeit von OpenSource
Python-Sammlungen
Sammlungen sind Datentypen, die unter dem Sammlungsmodul in Python ausgeliefert werden. es enthält eine große Anzahl von Behältern, die weitgehend nützlich sind. Diese Sammlungen sind objektgesteuert, da sie aus einem separaten Modul namens Sammlungen abgerufen werden. Für den Zugriff auf diese Datentypen werden Objektdeklarationen erwartet.
Die Schlüsselerfassungsmodule in Python sind unten aufgeführt.
OrderedDict:
Das Befehlsdikt ist dem normalen Befehlsdikt sehr ähnlich, mit der Ausnahme, dass es für die Neuordnung von Vorgängen effizienter ist. Das bestellte Wörterbuch behält seine Einfügereihenfolge sehr streng bei. Einige der Protokolle des bestellten Wörterbuchs sind unten aufgeführt.
- Wenn ein Schlüssel eingefügt wird, der mit dem vorhandenen Schlüssel identisch ist, ersetzt die geordnete Wörterbuchsammlung den vorhandenen Schlüssel durch den neuen Schlüssel
- Durch Löschen und erneutes Einfügen eines Eintrags wird der neue Eintrag als letztes Element eingefügt
- Das übliche Diktat sollte bei Kartierungsoperationen äußerst erstklassig sein.
- Algorithmisch ist OrderedDict in der Lage, den wiederkehrenden Umordnungsprozess wieder gut in den Griff zu bekommen.
Die in einem Wörterbuch verwendeten Schlüsselfunktionen sind wie folgt
| Funktionen | Beschreibung |
| Python Dictionary clear () | Entfernt alle Gegenstände |
| Python Dictionary copy () | Gibt eine flache Kopie eines Wörterbuchs zurück |
| Python-Wörterbuch fromkeys () | Erstellt ein Wörterbuch aus einer bestimmten Sequenz |
| Python Dictionary get () | Finden Sie den Wert eines Schlüssels |
| Python Dictionary-Elemente () | Gibt die Ansicht des Wörterbuchpaares (Schlüssel, Wert) zurück |
| Python Dictionary-Schlüssel () | Druckt die Schlüssel |
| Python Dictionary popitem () | Entfernen Sie das letzte Element des Wörterbuchs |
| Python Dictionary setdefault () | Fügt den Schlüssel mit einem Wert ein, wenn der Schlüssel nicht vorhanden ist |
| Python-Wörterbuch pop () | Entfernt und gibt das Element zurück, das den Schlüssel gegeben hat |
| Python Dictionary-Werte () | Gibt die Ansicht aller Werte im Wörterbuch zurück |
| Python-Wörterbuch-Update () | Aktualisiert das Wörterbuch |
Ex:
aus Sammlungen importieren OrderedDict
o=OrderedDict()
p=OrderedDict(('a':1, 'b':2))
o('a')=3
o('b')=2
o('c')=1
o.popitem()
print('print the keys :', o.keys())
print('print the Values :', o.values())
print("Value of key a = ", o.get('a'))
print(p)
Ausgabe :
print the keys : odict_keys(('a', 'b'))
print the Values : odict_values((3, 2))
Value of key a = 3
OrderedDict((('a', 1), ('b', 2)))
Zähler:
Dies ist ein weiterer Container der Unterklasse dict, der verwendet wird, um die Anzahl der Vorkommen aller Werte im Container zu erfassen. Einige der Initialisierungstechniken des Zählers sind nachstehend aufgeführt.
Ex:
aus Sammlungen importieren Counter
a=(1, 2, 3, 1)
b=(1, 2, 3) c=(1, 2, 3, 1)
d=('1':'anand', '2':'kumar', '3':'ravi')
e='anand'
print('Count of a : ', Counter(a))
print('Count of b : ', Counter(b))
print('Count of c : ', Counter(c)) #sets do not allow duplicates
print('Count of d : ', Counter(d))
print('Count of e : ', Counter(e)) #counter on string
print('print most common value in a :'a.most_common(1))
Ausgabe :
Count of a : Counter((1: 2, 2: 1, 3: 1))
Count of b : Counter((1: 1, 2: 1, 3: 1))
Count of c : Counter((1: 1, 2: 1, 3: 1))
Count of d : Counter(('3': 'ravi', '2': 'kumar', '1': 'anand'))
Count of e : Counter(('a': 2, 'n': 2, 'd': 1))
print most common value in a : 1
Punkte zum Nachdenken:
- Die Verwendung des Zählers im Wörterbuch gilt als manuelle Auslösung der Zählwerte für die genannten Schlüssel
- Die Methode element () wird für die Iteration des Zählers verwendet
- Mit most_common () wird der Wert mit der meisten Häufigkeit ermittelt
Deque:
In Python-Sammlungen stellt deque eine Warteschlange mit zwei Enden dar, mit der Werte sowohl an der Vorder- als auch an der Rückseite der Warteschlange hinzugefügt werden können. In einer Warteschlange mit zwei Enden sind folgende Vorgänge zulässig:
- append () - Wert rechts anhängen
- appendleft () - Wert links anhängen
- pop () - löscht den Wert am rechten Ende
- popleft () - löscht den Wert am linken Ende
Ex:
Sammlungen importieren
a=collections.deque('anand')
b=collections.deque((1, 2, 2))
c=collections.deque((1, 2, 3, 1))
print('Queue_a', a)
print('Queue_b', b)
print('Queue_c', c)
a.append('#')
a.appendleft('#')
print('After append :', a)
b.pop()
b.popleft()
print('After Removal :'b)
c.clear()
print('After clearing the Queue :', c)
Ausgabe :
Queue_a deque(('a', 'n', 'a', 'n', 'd'))
Queue_b deque((1, 2, 2))
Queue_c deque((1, 2, 3))
After append : deque(('#', 'a', 'n', 'a', 'n', 'd', '#'))
NamedTuple:
Benannte Tupel sind sehr eng mit dem Wörterbuch verwandt, da wie Wörterbücher hier Schlüssel mit Werten versehen sind. Der Hauptunterschied zwischen Wörterbüchern und benannten Tupeln besteht darin, dass diese benannten Tupel den Zugriff auf ihre Elemente sowohl als Schlüsselwert als auch als Iteration ermöglichen. Schlüsseloperationen, die mit benannten Tupeln durchgeführt werden, sind wie folgt:
Hier kann auf die Attributwerte über Indizes zugegriffen werden, während Wörterbücher dies nicht zulassen.
Ex:
Point = namedtuple('Point', ('x', 'y'))
p = Point(11, y=22) # instantiate with positional or keyword arguments
p(0) + p(1) # indexable like the plain tuple (11, 22)
Ausgabe :
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Fazit:
Da Python eine Sprache mit umfangreichen Bibliotheken ist, fungiert die Sammlung als eine von ihnen, die im Sammlungsdatentyp größtenteils als gehobenes Menü fungiert.
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