Курс Python → Работа с коллекциями Python
Коллекции Python представляют собой различные контейнеры, которые позволяют хранить и организовывать данные. Они включают в себя списки, множества, кортежи и словари. Каждый из этих типов данных имеет свои особенности и используется для разных целей. Например, списки позволяют хранить упорядоченные коллекции элементов, множества предоставляют уникальные элементы без упорядочения, кортежи являются неизменяемыми последовательностями, а словари используются для хранения пар ключ-значение.
Модуль collections в Python предоставляет дополнительные типы данных, которые могут быть полезны в различных сценариях программирования. Например, класс Counter из этого модуля позволяет быстро подсчитывать количество элементов в коллекции. Другие классы, такие как defaultdict и namedtuple, предоставляют удобные способы работы с данными.
Использование коллекций Python может значительно улучшить производительность и читаемость вашего кода. Например, вы можете использовать методы и функции из модуля collections для эффективной обработки данных, сортировки элементов или удаления дубликатов. Это позволяет сократить количество кода и упростить его структуру.
from collections import Counter
data = [1, 2, 3, 1, 2, 3, 4, 5]
counter = Counter(data)
print(counter)
# Вывод: Counter({1: 2, 2: 2, 3: 2, 4: 1, 5: 1})
Пример выше демонстрирует использование класса Counter из модуля collections для подсчета количества повторяющихся элементов в списке. Это один из многих способов, которыми вы можете использовать коллекции Python в своем коде для более эффективной работы с данными и улучшения его качества.
Другие уроки курса "Python"
- Генераторы списков в Python
- PEP-401: оператор
- Добавление элементов в список: append() vs extend()
- Импорт модулей в Python 3.12
- Использование функции enumerate()
- Преобразование генераторов в циклы
- Подсчет количества элементов в списке
- Поиск шаблона в строке
- Работа с изменяемыми списками
- Эффективная конкатенация строк в Python
- Метод ior для битовых операций
- Работа с файловой системой в Python
- Использование html-скриптов в Jupyter Notebook
- Символ подчеркивания в Python
- Оптимизация памяти с __slots__
- Множественное присваивание в Python
- ChainMap.new_child() — добавление нового словаря
- Работа с URL-адресами в Python
- Частичное применение функций в Python
- Склеивание строк через метод join()
- Метод get() для словарей
- Работа с zip()
- Добавление цвета в консоли
- Преобразование вложенного списка
- Фильтрация входных данных в Python
- Создание списков в Python
- Избегайте двойного подчеркивания
- Сохранение Unicode в JSON
- Работа с необработанными строками
- Подписка на каналы разработчиков
- Возврат нескольких значений
- Python itertools combinations() — группировка элементов
- lru_cache оптимизация функций
- Просмотр внешнего файла в Python
- Метод setdefault() в Python
- Виртуальные среды в Python
- Ключевое слово global в Python
- Работа с файлами в Python
- Создание Radio кнопок в tkinter
- Библиотека funcy: удобные утилиты
- Метод split() в Python
- Работа с изображениями PIL
- Python: Фильтрация списков с помощью filter()
- Методы HTTP запросов в Flask
- Доступ к локальным переменным
- Работа с файлами в Python
- Рекурсия для обращения строки
- Работа с итераторами в Python
- Управление пакетами с pip
