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. Именованные срезы в Python
  2. Применение функций в Python
  3. Замеры производительности в Python
  4. Декораторы с аргументами в Python
  5. Отладка в Python
  6. Мощь вложенных функций в Python
  7. Форматирование вывода списков
  8. Правила именования переменных
  9. Использование двоеточия в Python
  10. Создание именованных кортежей в Python
  11. Копирование объектов в Python
  12. Импорт в Python: список all
  13. Counter() — подсчет элементов
  14. Комментарии в Python
  15. Список и кортеж в Python
  16. Работа с комплексными числами
  17. capitalize() — изменение регистра первого символа строки
  18. Форматирование строк в Python
  19. Хранение переменных в словаре.
  20. Генераторы списков в Python
  21. Проверка индексов коллекции
  22. Функция all() в Python
  23. Моржовый оператор в Python 3.8
  24. Подсчет элементов в списке с Counter
  25. globals и locals
  26. Итераторы в Python
  27. Работа со случайными элементами
  28. Объединение списков в строку
  29. Оператор умножения для вектора
  30. Умножение строк и списков
  31. Фильтры Pillow: NEAREST, BILINEAR, BICUBIC
  32. Удаление элементов из списка в Python
  33. Работа с timedelta
  34. Сравнение строк в Python
  35. Получение частей дроби
  36. Python reversed() функция
  37. Итерация по итерируемым объектам
  38. Поиск email
  39. Удаление ключа из словаря в Python
  40. Метод сравнения объектов в Python
  41. Игра Виселица на Python
  42. Получение текущей директории
  43. Игра «Виселица» на Python
  44. Обработка ошибки IndexError
  45. Логирование с Logzero
  46. Списковое включение в Python
  47. Операции с кортежами

Marketello читают маркетологи из крутых компаний