Курс Python → Структуры данных в Python

Модуль collections в Python предоставляет удобные и эффективные структуры данных, которые позволяют решать различные задачи более эффективно. Один из наиболее популярных типов данных из этого модуля — это словарь с дефолтным значением (defaultdict). Этот тип данных позволяет устанавливать значение по умолчанию для ключей, которые отсутствуют в словаре, что упрощает работу с данными и уменьшает вероятность ошибок.

Еще одним полезным типом данных из модуля collections является Counter, который представляет собой специальный тип словаря, предназначенный для подсчета элементов в итерируемом объекте. Counter автоматически подсчитывает количество вхождений каждого элемента и предоставляет удобный интерфейс для работы с этой информацией.

Кроме того, модуль collections содержит тип данных deque, который представляет собой двустороннюю очередь. Он обеспечивает эффективное добавление и удаление элементов как с начала, так и с конца очереди. Двусторонняя очередь может быть полезна в различных алгоритмах, требующих быстрого доступа к элементам как с начала, так и с конца.

from collections import defaultdict, Counter, deque

# Пример использования defaultdict
d = defaultdict(int)
d['a'] += 1
print(d['a'])  # Вывод: 1

# Пример использования Counter
c = Counter(['a', 'b', 'a', 'c', 'b', 'a'])
print(c['a'])  # Вывод: 3

# Пример использования deque
q = deque([1, 2, 3])
q.appendleft(0)
print(q)  # Вывод: deque([0, 1, 2, 3])

Использование структур данных из модуля collections может значительно ускорить и упростить разработку программ на Python, особенно при работе с большими объемами данных или при решении сложных задач. Зная особенности каждого типа данных из этого модуля, разработчики могут выбирать наиболее подходящую структуру для своих задач и повышать эффективность своего кода.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Цикл for в Python
  2. Создание новых списков в Python
  3. Метод join() для объединения элементов
  4. Генераторы в Python
  5. Создание копии списка в Python
  6. Работа с collections в Python.
  7. Запуск внешнего кода в Jupyter
  8. Генерация тестовых данных с factory_boy
  9. Enum в Python
  10. Поиск индекса элемента
  11. Асинхронное выполнение задач в процессах
  12. Метод join() для объединения строк
  13. Оценка точности модели
  14. Списки в Python: синтаксис представления
  15. Регулярные выражения: метод match
  16. Работа с CSV в Python
  17. Распаковка элементов массива
  18. Избегайте ошибку FileNotFoundError
  19. Конвертация коллекций в Python.
  20. Работа с типами данных в Python с помощью pydantic.
  21. Списки в Python
  22. Мониторинг работы программы Py-spy
  23. Antigravity модуль
  24. Функции с дополнением
  25. Работа с JSON данными в Python
  26. Строки в Python: апострофы и кавычки
  27. Множественное наследование в Python
  28. Модуль array: создание и использование массивов
  29. Скрытие вывода данных
  30. Использование модуля math
  31. Работа с модулем Calendar
  32. Python: изменяемые и неизменяемые коллекции
  33. Python: отличительная особенность — отступы
  34. Метод radd для пользовательских чисел
  35. Аннотации типов в Python
  36. Однострочники Python
  37. Шаблоны Flask: условия и циклы
  38. Перемешивание списка с shuffle()
  39. Преобразование range в итератор
  40. Перевод текста с Python Translator
  41. Howdoi — получение ответов из терминала
  42. Сохранение и загрузка модели в PyTorch
  43. Моржовый оператор в Python 3.8
  44. Работа со словарями с defaultdict из collections
  45. Управление User-Agent в Python
  46. Оператор space-invader
  47. Функция map() и ленивая оценка
  48. Утечки переменных цикла в Python 3.x

Marketello читают маркетологи из крутых компаний