Курс Python → Работа с deque в Python
Класс Counter.deque() из модуля collections позволяет работать с очередью, добавляя и удаляя элементы с обоих концов. Для начала работы с deque необходимо импортировать модуль collections и создать объект deque, указав список элементов, с которыми мы будем работать.
Пример использования deque для работы с очередью фруктов может выглядеть следующим образом:
from collections import deque
# Создаем объект deque с начальными элементами
fruits = deque(['apple', 'banana', 'orange'])
# Добавляем элемент 'pear' в конец очереди
fruits.append('pear')
# Добавляем элемент 'grape' в начало очереди
fruits.appendleft('grape')
print(fruits)
После выполнения этого кода, мы получим очередь fruits, содержащую фрукты в следующем порядке: ‘grape’, ‘apple’, ‘banana’, ‘orange’, ‘pear’. Метод append() добавляет элемент в конец очереди, а метод appendleft() добавляет элемент в начало очереди, обновляя порядок элементов.
Использование deque позволяет эффективно управлять данными в очереди, обеспечивая быстрый доступ и манипуляции с элементами. Этот класс полезен при работе с большими объемами данных, где требуется эффективная работа с очередью элементов.
Другие уроки курса "Python"
- Операции с датами в Python
- Функции map, filter, reduce
- Генератор надежных паролей
- Генераторы в Python
- Применение функции map() с лямбда-функциями
- Создание множества в Python
- Оператор умножения для вектора
- Установка и загрузка Instaloader
- Декоратор total_ordering для сравнения объектов
- Названия переменных
- Обработка исключений в Python
- Срез списка в Python
- Импорт в Python: список all
- Разделение строки с регулярными выражениями
- Хэш-функции и метод цепочек
- Отладчик pdb: начало работы
- Создание функций высшего порядка
- Создание Radio кнопок в tkinter
- Декораторы в Python
- Метод rsub в Python: расширение функциональности вычитания
- Передача аргументов через **arguments
- Итерация по итерируемым объектам
- Big O оптимизация
- Вставка переменных в шаблоны Flask
- Создание списка через итерацию
- Операции с массивами в NumPy
- Профилирование данных с Pandas
- Преобразование чисел в восьмеричную строку
- Сумма элементов списка
- Непрерывная проверка в Python
- Асинхронное выполнение задач в Python
- Инициализация структур данных
- Работа с геоданными с помощью geopy
- Раздувающийся словарь в Python
- Фильтрация последовательности
- Функция enumerate() в Python
- Метод hash в Python
- Сравнение def и lambda функций в Python
- Работа с URL-адресами в Python
- Concrete Paths — метод .with_suffix()
- Перезагрузка оператора в Python
- Искажение имен в Python
- Объединение словарей в Python
- Работа с кортежами
- Работа с GitHub в Telegram
- Метод is_absolute() для PurePath
- Метод join() для объединения элементов в строку.
- Переворот строки с помощью срезов
