찾다
백엔드 개발파이썬 튜토리얼Python의 목록, 튜플, 집합 및 사전의 차이점

Python의 목록, 튜플, 집합 및 사전의 차이점

1. 목록

1. 모든 개체의 순서가 지정된 컬렉션
목록은 특정 순서로 결합된 모든 유형의 값 집합입니다.
2. 목록을 구성하는 요소를 요소라고 합니다. 각 요소는 인덱스로 식별되며 첫 번째 인덱스는 0이며 시퀀스의 기능을 구현할 수 있습니다.
3. 가변 길이, 이질성 및 임의 중첩
목록의 요소는 모든 유형일 수 있으며 목록 유형도 가능합니다. 즉, 목록은 중첩될 수 있습니다.
4. 변수 시퀀스는
인덱싱, 슬라이싱, 병합, 삭제 및 기타 작업을 지원하며 모두 해당 위치에서 목록을 수정합니다.
5. 개체 참조 배열
목록은 언제든지 일반 배열로 처리될 수 있습니다. 참조가 사용되면 Python은 항상 개체에 대한 참조를 가리키므로 프로그램은 개체의 작업만 처리하면 됩니다. 객체를 데이터 구조 요소나 변수 이름에 할당할 때 Python은 항상 객체의 복사본이 아닌 객체에 대한 참조를 저장합니다.

2. 튜플

1. 목록과 동일

2. 오프셋을 통한 액세스
목록과 동일
3. 불변 시퀀스 유형에 속합니다.
문자열과 유사하지만 튜플은 불변이며 목록의 내부 수정 작업을 지원하지 않습니다. . 메소드 호출을 지원하지 않습니다.
4. 고정 길이, 이종, 임의 중첩
고정 길이는 튜플이 변경 불가능하고 복사되지 않으면 고정 길이를 갖는다는 것을 의미합니다.
5. 객체 참조
목록과 유사하게, 조상은 객체 참조의 배열입니다.
1. 목록 작업보다 빠릅니다.
2. 문자열 형식에 사용할 수 있습니다.

4. 사전 키로 사용



3. 사전

1. 오프셋 대신 키로 읽기

사전은 연관 배열로, 키워드로 색인된 개체 모음이며 키-값을 사용하여 저장되며 검색 속도가 빠릅니다. 2. 순서가 지정되지 않은 임의 개체 모음 사전의 항목에는 "키"로 기호화되는 특정 순서가 없습니다.

3. 가변 길이, 이종, 임의 중첩

목록과 동일, 중첩에는 목록 및 기타 사전 등이 포함될 수 있습니다.
4. 변수 매핑형에 속합니다.
무순서형이므로 시퀀스 연산을 수행할 수 없으나 키를 통해 원격으로 수정 및 값 매핑이 가능합니다. 사전은 유일한 내장 매핑 유형입니다(키를 값에 매핑하는 개체)
5. 개체 참조 테이블
사전은 목록과 마찬가지로 복사본이 아닌 개체 참조를 저장합니다. 사전의 키는 변경할 수 없으며, 목록을 키로 사용할 수 없습니다. 문자열, 프리미티브, 정수 등을 비교할 수 있습니다. 목록과 비교할 때 dict는 검색 및 삽입 속도가 다릅니다. 매우 빠르며 시간이 지나도 변하지 않습니다.
2. 많은 메모리를 차지하고 많은 메모리를 낭비합니다.
목록의 경우는 반대입니다.
1. 요소가 증가함에 따라 증가합니다
2. 작은 공간을 차지하고 메모리를 거의 낭비하지 않습니다
그래서 dict는 공간을 시간으로 교환하는 방법입니다


4. 세트


1. 하지만 값을 저장하지 않으며 키를 반복할 수 없습니다.
세트를 생성하려면 입력 세트로 목록을 제공해야 합니다. s = set([1,2,3]). 매개변수 [1, 2, 3 전달된 ]는 목록이고 표시된 집합([1, 2, 3])은 집합만 알려줍니다. 내부에 1, 2, 3의 3개 요소가 표시되어 있다고 해서 이것이 목록이라는 의미는 아닙니다
2. 반복되는 요소는 집합에서 자동으로 필터링됩니다.

집합은 수학적 의미에서 순서가 없고 반복되지 않는 요소의 집합으로 간주할 수 있으므로 두 집합은 수학적 의미에서 교집합, 합집합 등의 연산을 수행할 수 있습니다

있습니다. 고정된 세트인 forzenset()이라는 세트도 있습니다. 이는 변경할 수 없으며 해시 값을 가지고 있으며 사전 키로 사용할 수 있다는 점은 다른 컬렉션의 요소로도 사용할 수 있다는 것입니다. 단점은 한번 생성되면 변경할 수 없다는 점입니다.

dict와의 비교

1. set과 dict의 유일한 차이점은 해당 값이 저장되지 않는다는 것입니다. dict와 동일한 원칙을 가지며, 두 변수 객체가 동일한지 여부를 판단하는 것이 불가능하고 세트 내에 "중복 요소가 없을 것"이라는 보장이 없기 때문에 제거 가능한 객체에 배치할 수 없습니다

위 내용은 Python의 목록, 튜플, 집합 및 사전의 차이점의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

성명
본 글의 내용은 네티즌들의 자발적인 기여로 작성되었으며, 저작권은 원저작자에게 있습니다. 본 사이트는 이에 상응하는 법적 책임을 지지 않습니다. 표절이나 침해가 의심되는 콘텐츠를 발견한 경우 admin@php.cn으로 문의하세요.
Python vs. C : 학습 곡선 및 사용 편의성Python vs. C : 학습 곡선 및 사용 편의성Apr 19, 2025 am 12:20 AM

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

Python vs. C : 메모리 관리 및 제어Python vs. C : 메모리 관리 및 제어Apr 19, 2025 am 12:17 AM

Python과 C는 메모리 관리 및 제어에 상당한 차이가 있습니다. 1. Python은 참조 계산 및 쓰레기 수집을 기반으로 자동 메모리 관리를 사용하여 프로그래머의 작업을 단순화합니다. 2.C는 메모리 수동 관리가 필요하므로 더 많은 제어를 제공하지만 복잡성과 오류 위험을 증가시킵니다. 선택할 언어는 프로젝트 요구 사항 및 팀 기술 스택을 기반으로해야합니다.

과학 컴퓨팅을위한 파이썬 : 상세한 모양과학 컴퓨팅을위한 파이썬 : 상세한 모양Apr 19, 2025 am 12:15 AM

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

파이썬 및 C : 올바른 도구 찾기파이썬 및 C : 올바른 도구 찾기Apr 19, 2025 am 12:04 AM

Python 또는 C를 선택할 것인지 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리로 인해 빠른 개발, 데이터 과학 및 스크립팅에 적합합니다. 2) C는 컴파일 및 수동 메모리 관리로 인해 시스템 프로그래밍 및 게임 개발과 같은 고성능 및 기본 제어가 필요한 시나리오에 적합합니다.

데이터 과학 및 기계 학습을위한 파이썬데이터 과학 및 기계 학습을위한 파이썬Apr 19, 2025 am 12:02 AM

Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 널리 사용되며 주로 단순성과 강력한 라이브러리 생태계에 의존합니다. 1) 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용되며, 2) Numpy는 효율적인 수치 계산을 제공하며 3) Scikit-Learn은 기계 학습 모델 구성 및 최적화에 사용되며 이러한 라이브러리는 Python을 데이터 과학 및 기계 학습에 이상적인 도구로 만듭니다.

Python 학습 : 2 시간의 일일 연구가 충분합니까?Python 학습 : 2 시간의 일일 연구가 충분합니까?Apr 18, 2025 am 12:22 AM

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발을위한 파이썬 : 주요 응용 프로그램웹 개발을위한 파이썬 : 주요 응용 프로그램Apr 18, 2025 am 12:20 AM

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python vs. C : 성능과 효율성 탐색Python vs. C : 성능과 효율성 탐색Apr 18, 2025 am 12:20 AM

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

See all articles

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io

Clothoff.io

AI 옷 제거제

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

AI Hentai를 무료로 생성하십시오.

뜨거운 도구

SublimeText3 중국어 버전

SublimeText3 중국어 버전

중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

Dreamweaver Mac版

Dreamweaver Mac版

시각적 웹 개발 도구

Atom Editor Mac 버전 다운로드

Atom Editor Mac 버전 다운로드

가장 인기 있는 오픈 소스 편집기

SublimeText3 Mac 버전

SublimeText3 Mac 버전

신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

MinGW - Windows용 미니멀리스트 GNU

MinGW - Windows용 미니멀리스트 GNU

이 프로젝트는 osdn.net/projects/mingw로 마이그레이션되는 중입니다. 계속해서 그곳에서 우리를 팔로우할 수 있습니다. MinGW: GCC(GNU Compiler Collection)의 기본 Windows 포트로, 기본 Windows 애플리케이션을 구축하기 위한 무료 배포 가능 가져오기 라이브러리 및 헤더 파일로 C99 기능을 지원하는 MSVC 런타임에 대한 확장이 포함되어 있습니다. 모든 MinGW 소프트웨어는 64비트 Windows 플랫폼에서 실행될 수 있습니다.