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. Функции map() и reduce() в Python
  2. Замыкания в Python
  3. Библиотека Emoji: использование смайлов в Python
  4. Объединение словарей в Python
  5. Генераторы и сеты в Python
  6. Concrete Paths — метод .with_suffix()
  7. Определение локальных переменных в Python
  8. Работа с defaultdictами в Python
  9. Оболочка Python
  10. Работа с итераторами через срезы
  11. Работа с контекст-менеджером «with»
  12. Поиск частого элемента
  13. Преобразование данных в Python
  14. Работа со строками
  15. Создание генераторов
  16. Проверка подстроки в строке с помощью in
  17. Метод setdefault() в Python
  18. Переопределение метода sub
  19. Проверка дубликатов в Python
  20. Множества и frozenset
  21. Работа с набором данных CIFAR10 в PyTorch
  22. Сортировка в Python
  23. Python Метод del.
  24. Оператор (*) в Python
  25. Печать календаря
  26. Непрерывная проверка в Python
  27. Удаление дубликатов из списка с помощью dict.fromkeys
  28. Обработка элементов в Python
  29. Срез списка в Python
  30. Поиск наиболее частого элемента
  31. Конкатенация строк с помощью join()
  32. Управление виртуальными окружениями в Python
  33. Создание Radio кнопок в tkinter
  34. Удаление символа из строки
  35. Работа с deque в Python
  36. Метод join() для объединения элементов в строку.
  37. Списки в Python: основы
  38. Подчеркивание в REPL
  39. Установка random seed в Python
  40. Работа с timedelta в Python
  41. Метод join для объединения строк
  42. Операторы увеличения и уменьшения в Python
  43. Логирование с Logzero
  44. Порядок и длина множеств в Python
  45. F-строки в Python 3.8

Marketello читают маркетологи из крутых компаний