Курс Python → Работа с collections в Python

Модуль collections в Python представляет собой часть стандартной библиотеки языка и предоставляет разработчикам удобные и эффективные альтернативы для работы с типами данных, такими как списки, словари и множества. Этот модуль содержит множество классов и функций, которые значительно упрощают работу с различными структурами данных, делая код более понятным и эффективным.

Одним из наиболее популярных классов в модуле collections является namedtuple. Этот класс представляет собой удобную структуру данных, которая позволяет создавать объекты с именованными полями. Такой подход делает код более читаемым и позволяет удобно обращаться к данным, не прибегая к обращению по индексам.


from collections import namedtuple

Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
p = Point(1, 2)
print(p.x, p.y)

Другим полезным классом из модуля collections является deque. Этот класс представляет собой двустороннюю очередь, которая поддерживает эффективное добавление и удаление элементов как в начале, так и в конце очереди. Использование deque может значительно ускорить выполнение операций с данными, особенно при работе с большими объемами информации.

Кроме того, модуль collections содержит и другие полезные классы, такие как Counter, defaultdict, OrderedDict и другие, которые позволяют реализовать различные алгоритмы и структуры данных с минимальными усилиями. Благодаря использованию этих классов, разработчики могут улучшить производительность своего кода и сделать его более надежным и читаемым.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Обмен значений переменных в Python
  2. Удаление ссылок в Python
  3. Python UserString — создание подклассов строк
  4. Функция sleep() в Python
  5. Повторение элементов в Python
  6. Удаление файлов с shutil.os.remove()
  7. Документирование функций в Python
  8. Переменные в Python
  9. Инициализация объекта
  10. Настройка Cron
  11. Преобразование кортежа в словарь.
  12. Преобразование типов данных в set comprehension
  13. Работа с YAML в Python
  14. Работа с прокси в Python
  15. Solidity для DeFi Ethereum
  16. Установка random seed в Python
  17. Локальные переменные.
  18. Оптимизация гиперпараметров с Scikit Optimize
  19. Объединение строк с помощью метода join
  20. Атрибуты массивов в Numpy
  21. Метод lt для сортировки объектов
  22. Константы в модуле cmath
  23. Шаблоны и наследование в Flask
  24. Подписка на каналы разработчиков
  25. List Comprehension Tutorial
  26. Экспорт функций в Python
  27. Использование метода lower()
  28. Метод __call__ в Python
  29. Работа с дробями в Python
  30. Создание OrderedDict
  31. Python Enum Weekday Usage
  32. Генераторы и сеты в Python
  33. Рекурсия для обращения строки
  34. Создание файла с проверкой ошибки
  35. Возведение в квадрат с помощью itertools
  36. Разность множеств
  37. Печать календаря в Python
  38. Numpy: разбиение массивов
  39. Пропуск начальных строк с помощью dropwhile()
  40. Хэш-функции в Python
  41. Основы Python
  42. Использование модуля math
  43. Удаление элемента из списка в Python
  44. Ограничение итераций в Python
  45. Работа с Event() в threading
  46. Поиск шаблона в строке
  47. Многоточие в Python

Marketello читают маркетологи из крутых компаний