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. Создание словарей в Python
  2. Замеры производительности в Python
  3. Конкатенация строк с методом join()
  4. Импортирование в Python
  5. Работа с базами данных SQLite
  6. Изменение списка срезом
  7. Подсказки при вводе данных в Python
  8. Метод Enumerate() для списков
  9. Метод enumerate() в Python
  10. Работа с изображениями PIL
  11. Прокачанный трейсинг ошибок
  12. Поиск шаблона в строке
  13. Python-dateutil — работа с датами
  14. Группировка элементов в словарь
  15. Оператор «and» в Python
  16. Поиск файлов по шаблону
  17. Python: изменяемые и неизменяемые коллекции
  18. Изменение элемента списка
  19. Определение имен функций
  20. Работа с модулем os в Python
  21. Форматирование вывода с F-строками
  22. Метод index() в Python
  23. Синтаксис переменных цикла в Python
  24. Метод hash в Python
  25. Вложенные генераторы в Python
  26. Управление виртуальными окружениями в Python
  27. Избегайте ошибку FileNotFoundError
  28. Округление банкира в Python
  29. Сравнение неупорядоченных списков
  30. Метод __iand__ для пользовательских классов
  31. Названия столбцов в Python таблицах
  32. Автоматизация скриптов на AWS Lightsail.
  33. Создание множества в Python
  34. Работа с срезами в Numpy
  35. Скрытие вывода данных
  36. Разделение функций на этапы
  37. Генераторы данных
  38. Просмотр внешнего файла в Python
  39. Дизассемблирование Python кода
  40. Заказ карты Тинькофф Black
  41. Работа с collections.Counter
  42. Нахождение пересечения множеств
  43. Метод rsub для пользовательских чисел
  44. Распаковка элементов последовательности
  45. Получение текущей директории
  46. Метод add для класса Vector
  47. Создание пустых функций и классов в Python
  48. Магические методы в Python
  49. Определение наиболее частого элемента с помощью collections.Counter

Marketello читают маркетологи из крутых компаний