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. Курсы Яндекс Практикум
  2. Метод rename() для переименования файлов и каталогов
  3. Названия переменных
  4. Делегирование в Python
  5. Работа с типами данных в Python с помощью pydantic.
  6. Подписка на каналы разработчиков
  7. Работа с модулем random
  8. Обмен значений переменных в Python
  9. Применение функции к списку
  10. Оператор * в Python
  11. Многострочные комментарии в Python
  12. Итераторы в Python
  13. Управление виртуальными средами в Python
  14. Декоратор для группы пользователей в Django
  15. Структура строк в Python
  16. Создание Radio кнопок в tkinter
  17. Метод rmatmul для обратного матричного умножения
  18. Установка и использование Telegram API в Python
  19. Оператор распаковки в Python
  20. Переопределение метода __and__
  21. Оператор zip в Python
  22. Работа с массивами в Numpy
  23. Модуль os: работа с файлами и папками
  24. Математические функции в Python
  25. Аннотации типов в Python
  26. Работа с GitHub в Telegram
  27. Отслеживание прогресса с tqdm
  28. Работа с комплексными числами
  29. Любовь к Python
  30. Игра Виселица на Python
  31. Проверка условий: all и any
  32. Генерация чисел с range()
  33. Объединение словарей в Python
  34. Метод title() в Python
  35. Преобразование списка в словарь через генератор
  36. Работа с срезами в Numpy
  37. Добавление вложенных списков
  38. Вызов функций по строке в Python.
  39. Работа со строками в Python
  40. Вывод переменной и строки в Python
  41. Функции в Python
  42. Динамическая типизация в Python
  43. Кортеж в Python: создание и использование
  44. Работа с collections.Counter
  45. Импорт с альтернативным именем

Marketello читают маркетологи из крутых компаний