Python-Tupel, -Mengen und -Wörterbücher || Tag #f #daysofMiva

Es ist Tag Nr. 5 von #100daysofMiva – Siehe GitHub-Projekte
.

Ich habe mich mit drei grundlegenden Datenstrukturen in Python befasst: Tupel, Mengen und Wörterbücher. Diese Strukturen sind für die effiziente Organisation und den Zugriff auf Daten von entscheidender Bedeutung, jede mit einzigartigen Eigenschaften und Anwendungsfällen. Hier ist ein detaillierter Bericht über das, was ich gelernt habe, einschließlich der Prozesse, technischen Details und Codebeispiele.

1. Tupel

Definition: Ein Tupel ist eine unveränderliche, geordnete Sammlung von Elementen. Tupel ähneln Listen, haben jedoch den entscheidenden Unterschied, dass sie nach der Erstellung nicht mehr geändert werden können.

Eigenschaften:

Unveränderlich: Nach der Erstellung können die Elemente eines Tupels nicht mehr geändert werden (keine Elementzuweisung, Hinzufügung oder Entfernung).

Geordnet:Elemente behalten ihre Reihenfolge bei und die Indizierung wird unterstützt.
Heterogen: Tupel können Elemente unterschiedlichen Typs speichern.

Tupel erstellen

Tupel können mithilfe von Klammern () oder einfach durch Trennen von Elementen durch Kommas erstellt werden.

python

my_tuple = (1, 2, 3)
another_tuple = "a", "b", "c"
singleton_tuple = (42,)  # Note the comma, necessary for single element tuples

Zugriff auf Elemente

Auf Elemente kann über die Indizierung zugegriffen werden, ähnlich wie bei Listen.

python
Copy code
first_element = my_tuple[0]
last_element = my_tuple[-1]

Tupel-Auspacken

Tupel ermöglichen die gleichzeitige Zuweisung mehrerer Variablen.

python
Copy code
a, b, c = my_tuple
print(a)  # 1
print(b)  # 2
print(c)  # 3

Warum Tupel verwenden?

Leistung: Tupel sind aufgrund ihrer Unveränderlichkeit im Allgemeinen schneller als Listen.

Datenintegrität: Unveränderlichkeit stellt sicher, dass die Daten nicht geändert werden können, was Tupel ideal für feste Sammlungen von Elementen macht.

Hashbar:Da sie unveränderlich sind, können Tupel als Schlüssel in Wörterbüchern oder Elemente in Mengen verwendet werden.

2. Sets

Definition: Eine Menge ist eine ungeordnete Sammlung einzigartiger Elemente. Sets werden häufig zum Testen der Mitgliedschaft und zum Entfernen doppelter Einträge verwendet.

Eigenschaften:

Ungeordnet: Es wird keine Reihenfolge beibehalten, daher ist keine Indizierung möglich.

Einzigartige Elemente: Jedes Element muss einzigartig sein; Duplikate werden automatisch entfernt.

Veränderlich:Elemente können hinzugefügt oder entfernt werden, obwohl die Elemente selbst unveränderlich sein müssen.

Sets erstellen

Sätze werden mit geschweiften Klammern {} oder der Funktion set() erstellt.

python
Copy code
my_set = {1, 2, 3, 4}
another_set = set([4, 5, 6])  # Creating a set from a list
empty_set = set()  # Note: {} creates an empty dictionary, not a set

Grundlegende Set-Operationen

Sets unterstützen verschiedene Operationen wie Vereinigung, Schnittmenge und Differenz.

python

# Union
union_set = my_set | another_set
print(union_set)  # {1, 2, 3, 4, 5, 6}

# Intersection
intersection_set = my_set & another_set
print(intersection_set)  # {4}

# Difference
difference_set = my_set - another_set
print(difference_set)  # {1, 2, 3}

Mitgliedschaftstest

Sets sind für schnelle Mitgliedschaftstests optimiert.

python

print(3 in my_set)  # True
print(7 in my_set)  # False

Warum Sets verwenden?

Einzigartige Elemente:Ideal für die Aufbewahrung von Gegenständen, bei denen Einzigartigkeit erforderlich ist.

Effiziente Operationen: Operationen wie Mitgliedschaftstests und Mengenalgebra (Vereinigung, Schnittmenge) sind im Vergleich zu Listen schneller.

Duplikate eliminieren: Das Konvertieren einer Liste in einen Satz ist eine gängige Technik zum Entfernen von Duplikaten.

3. Wörterbücher

Definition: Ein Wörterbuch ist eine ungeordnete Sammlung von Schlüssel-Wert-Paaren. Jeder Schlüssel in einem Wörterbuch ist eindeutig und einem Wert zugeordnet.

Eigenschaften:

Schlüssel-Wert-Paare:Schlüssel sind eindeutig und unveränderlich, während Werte von beliebigem Typ sein können.

Ungeordnet: Vor Python 3.7 waren Wörterbücher ungeordnet. Ab Python 3.7 behalten sie die Einfügereihenfolge bei.

Veränderlich: Wörterbücher können durch Hinzufügen, Entfernen oder Ändern von Schlüssel-Wert-Paaren geändert werden.

Wörterbücher erstellen

Wörterbücher werden mit geschweiften Klammern {} und durch Doppelpunkte getrennten Schlüssel-Wert-Paaren erstellt.

python

my_dict = {"name": "Alice", "age": 30, "city": "New York"}
another_dict = dict(name="Bob", age=25, city="Los Angeles")
empty_dict = {}

Zugriff auf Werte

Der Zugriff auf Werte erfolgt über ihre Schlüssel.

`Python

name = my_dict["name"]
age = my_dict.get("age") # Verwendung von get() zur Vermeidung von KeyError`

Einträge hinzufügen und ändern

Wörterbücher sind dynamisch; Sie können Einträge im Handumdrehen hinzufügen oder ändern.

python

my_dict["email"] = "alice@example.com"  # Adding a new key-value pair
my_dict["age"] = 31  # Modifying an existing value

Einträge entfernen

Einträge können mit del oder der Methode pop() entfernt werden.

python

del my_dict["city"]  # Removing a key-value pair
email = my_dict.pop("email", "No email provided")  # Removes and returns the value

*Wörterbuchmethoden
*
Wörterbücher verfügen über eine Vielzahl nützlicher Methoden:

python

keys = my_dict.keys()  # Returns a view of the dictionary's keys
values = my_dict.values()  # Returns a view of the dictionary's values
items = my_dict.items()  # Returns a view of the dictionary's key-value pairs

Warum Wörterbücher verwenden?

Schlüsselbasierter Zugriff: Ideal für Szenarien, in denen Daten schnell über eine eindeutige Kennung (den Schlüssel) abgerufen werden müssen.

Dynamische Struktur: Nützlich für Datenstrukturen, die im Laufe der Zeit wachsen und sich ändern müssen.

Effizient: Der schlüsselbasierte Zugriff ist in der Regel schneller als das Durchsuchen einer Liste oder eines Tupels.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPython-Tupel, -Mengen und -Wörterbücher || Tag #f #daysofMiva. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!