Việc sử dụng thư viện bộ sưu tập trong python là gì?
Ngôn ngữ lập trình Python có bốn kiểu dữ liệu tập hợp- danh sách, tuple, bộ và từ điển. Nhưng python cũng đi kèm với một mô-đun tích hợp được gọi là bộ sưu tập có cấu trúc dữ liệu chuyên biệt về cơ bản khắc phục những thiếu sót của bốn loại dữ liệu. Trong blog này, chúng ta sẽ đi chi tiết từng cấu trúc dữ liệu chuyên biệt đó. Sau đây là các chủ đề được bao phủ trong blog này Show
Bộ sưu tập trong Python là gì?Các bộ sưu tập trong python về cơ bản là các kiểu dữ liệu chứa, cụ thể là danh sách, bộ, bộ, từ điển. Chúng có những đặc điểm khác nhau dựa trên khai báo và cách sử dụng
Đây là các loại dữ liệu vùng chứa tích hợp cho mục đích chung của python. Nhưng như chúng ta đều biết, trăn luôn có một chút gì đó bổ sung để cung cấp. Nó đi kèm với một mô-đun python có tên là bộ sưu tập có cấu trúc dữ liệu chuyên biệt Bộ sưu tập chuyên ngành Cấu trúc dữ liệuMô-đun bộ sưu tập trong python triển khai các cấu trúc dữ liệu chuyên biệt cung cấp thay thế cho các loại dữ liệu vùng chứa tích hợp sẵn của python. Sau đây là các cấu trúc dữ liệu chuyên biệt trong mô-đun bộ sưu tập
tên tuple()Nó trả về một bộ với một mục nhập được đặt tên, có nghĩa là sẽ có một tên được gán cho mỗi giá trị trong bộ. Nó khắc phục vấn đề truy cập các phần tử bằng cách sử dụng các giá trị chỉ mục. Với namedtuple( ), việc truy cập các giá trị này trở nên dễ dàng hơn vì bạn không cần phải nhớ các giá trị chỉ mục để nhận các phần tử cụ thể Làm thế nào nó hoạt động?Trước hết, bạn phải nhập mô-đun bộ sưu tập, nó không yêu cầu cài đặt from collections import namedtuple Nhìn vào đoạn mã sau để hiểu cách bạn có thể sử dụng têntuple a = namedtuple('courses' , 'name , tech') s = a('data science' , 'python') print(s) #the output will be courses(name='python' , tech='python') Làm cách nào để tạo một tên tuple bằng danh sách? s._make(['data science' , 'python']) #the output will be same as before. dequedeque phát âm là ‘deck’ là một danh sách được tối ưu hóa để thực hiện thao tác chèn và xóa dễ dàng Làm thế nào nó hoạt động? #creating a deque from collections import deque a = ['d' , 'u' , 'r' , 'e' , 'k'] a1 = deque(a) print(a1) #the output will be deque([ 'd' , 'u' , 'r' , 'e' , 'k' ]) Bây giờ, hãy xem cách chúng tôi sẽ chèn và xóa các mục khỏi deque a1.append('a') print(a1) # the output will be deque([ 'd' , 'u' , 'r' , 'e' , 'k' , 'a' ]) a1.appendleft('e') print(a1) # the output will be deque(['e' , 'd' , 'u' , 'r' , 'e' , 'k' , 'a' ]) Rõ ràng, việc chèn một thành phần được tăng cường bằng cách sử dụng deque, bạn cũng có thể xóa các thành phần a1.pop() print(a1) #the output will be deque([ 'e' , 'd' , 'u' , 'r' , 'e' , 'k' ]) a1.popleft() print(a1) #the output will be deque([ 'd' , 'u' , 'r' , 'e' , 'k' ]) Tương tự như các kiểu dữ liệu có sẵn, có một số thao tác khác mà chúng ta có thể thực hiện trên deque. Giống như đếm các phần tử hoặc xóa deque, v.v. Bản Đồ ChuỗiNó là một từ điển giống như lớp có thể tạo một chế độ xem nhiều ánh xạ. Về cơ bản, nó trả về một danh sách một số từ điển khác. Giả sử bạn có hai từ điển với một số cặp giá trị khóa, trong trường hợp này, ChainMap sẽ tạo một danh sách có cả hai từ điển trong đó Làm thế nào nó hoạt động? from collections import ChainMap a = { 1: 'edureka' , 2: 'python'} b = {3: 'data science' , 4: 'Machine learning'} c = ChainMap(a,b) print(c) #the output will be ChainMap[{1: 'edureka' , 2: 'python'} , {3: 'data science' , 4: 'Machine learning'}] Để truy cập hoặc chèn các phần tử, chúng tôi sử dụng các phím làm chỉ mục. Nhưng để thêm một từ điển mới trong ChainMap, chúng tôi sử dụng phương pháp sau a1 = { 5: 'AI' , 6: 'neural networks'} c1 = c.new_child(a1) print(c1) #the output will be ChainMap[{1: 'edureka' , 2: 'python'} , {3: 'data science' , 4: 'Machine learning'}, { 5: 'AI' , 6: 'neural networks'}] Phản đốiNó là một phân lớp từ điển được sử dụng để đếm các đối tượng có thể băm Làm thế nào nó hoạt động? ________số 8_______Ngoài các thao tác bạn có thể thực hiện trên bộ đếm từ điển còn 3 thao tác nữa mà chúng ta có thể thực hiện
Ra lệnhDictNó là một phân lớp từ điển ghi nhớ thứ tự các mục được thêm vào. Về cơ bản, ngay cả khi bạn thay đổi giá trị của khóa, vị trí sẽ không bị thay đổi do thứ tự chèn khóa trong từ điển Làm thế nào nó hoạt động? from collections import OrderedDict od = OrderedDict() od[1] = 'e' od[2] = 'd' od[3] = 'u' od[4] = 'r' od[5] = 'e' od[6] = 'k' od[7] = 'a' print(od) #the output will be OrderedDict[(1 , 'e'), (2 , 'd') , (3 , 'u'), (4 , 'r'), (5 , 'e'), (6 , 'k'), (7 , 'a')] Không quan trọng giá trị nào được chèn vào từ điển, OrderedDict ghi nhớ thứ tự mà nó được chèn và nhận đầu ra tương ứng. Ngay cả khi chúng ta thay đổi giá trị của khóa. Giả sử, nếu chúng ta thay đổi giá trị khóa 4 thành 8, thứ tự sẽ không thay đổi ở đầu ra mặc địnhNó là một phân lớp từ điển gọi một hàm xuất xưởng để cung cấp các giá trị còn thiếu. Nói chung, nó không đưa ra bất kỳ lỗi nào khi một giá trị khóa bị thiếu được gọi trong từ điển Làm thế nào nó hoạt động? a = namedtuple('courses' , 'name , tech') s = a('data science' , 'python') print(s) #the output will be courses(name='python' , tech='python')0 Người dùngDictLớp này hoạt động như một trình bao bọc xung quanh các đối tượng từ điển. Nhu cầu về lớp này xuất phát từ sự cần thiết phải phân lớp trực tiếp từ dict. Làm việc với lớp này trở nên dễ dàng hơn khi từ điển cơ bản trở thành một thuộc tính a = namedtuple('courses' , 'name , tech') s = a('data science' , 'python') print(s) #the output will be courses(name='python' , tech='python')1 Lớp này mô phỏng một từ điển. Nội dung của thể hiện được lưu giữ trong một từ điển thông thường có thể được truy cập bằng thuộc tính 'dữ liệu' của lớp UserDict. Tham chiếu của dữ liệu ban đầu không được lưu giữ để sử dụng cho các mục đích khác Danh sách người dùngLớp này hoạt động như một lớp bao quanh các đối tượng danh sách. Nó là một lớp cơ sở hữu ích cho các danh sách khác như các lớp có thể kế thừa từ chúng và ghi đè các phương thức hiện có hoặc thậm chí thêm một số phương thức mới. Sự cần thiết của lớp này xuất phát từ sự cần thiết phải phân lớp trực tiếp từ danh sách. Làm việc với lớp này trở nên dễ dàng hơn khi danh sách cơ bản trở thành một thuộc tính a = namedtuple('courses' , 'name , tech') s = a('data science' , 'python') print(s) #the output will be courses(name='python' , tech='python')2 Đây là lớp mô phỏng một danh sách. Nội dung của ví dụ được lưu giữ trong một danh sách thông thường. Các lớp con của danh sách được dựa vào để cung cấp một hàm tạo có thể được gọi mà không có hoặc có một tranh chấp Trong blog này, chúng ta đã tìm hiểu về các cấu trúc dữ liệu chuyên biệt đi kèm với mô-đun bộ sưu tập trong python. Tối ưu hóa dẫn đến hiệu suất tốt hơn và kết quả nâng cao. Điều tương tự cũng áp dụng cho sự nghiệp và kỹ năng của chúng ta. Nếu bạn muốn bắt đầu quá trình học và tối ưu hóa cách bạn tiếp nhận lập trình, hãy đăng ký tham gia chương trình cấp chứng chỉ khóa học Python trực tuyến của Edureka và giải phóng những khả năng vô tận với python Mục đích của một bộ sưu tập trong Python là gì?Bộ sưu tập có cấu trúc dữ liệu giúp quản lý khối lượng dữ liệu khổng lồ một cách hiệu quả . Mô-đun bộ sưu tập trong Python cung cấp nhiều loại thùng chứa. Các thùng chứa có thể lưu trữ nhiều loại mặt hàng và có thể được tạo lại. Các vùng chứa này bao gồm bộ dữ liệu, danh sách, từ điển, v.v.
Thư viện bộ sưu tập trong Python là gì?Các bộ sưu tập trong python về cơ bản là các loại dữ liệu vùng chứa, cụ thể là danh sách, bộ, bộ, từ điển . Chúng có những đặc điểm khác nhau dựa trên khai báo và cách sử dụng. Một danh sách được khai báo trong dấu ngoặc vuông, nó có thể thay đổi, lưu trữ các giá trị trùng lặp và các phần tử có thể được truy cập bằng chỉ mục.
Bộ sưu tập và Python với ví dụ là gì?Bộ sưu tập trong Python là các bộ chứa được sử dụng để lưu trữ các bộ sưu tập dữ liệu , ví dụ: danh sách, lệnh chính tả, bộ, bộ, v.v. Đây là những bộ sưu tập tích hợp. Một số mô-đun đã được phát triển để cung cấp các cấu trúc dữ liệu bổ sung để lưu trữ các bộ sưu tập dữ liệu. Một mô-đun như vậy là mô-đun bộ sưu tập Python.
Tôi nên nhập gì để sử dụng các bộ sưu tập trong Python?Python - Mô-đun bộ sưu tập . Thí dụ. Khai báo một Tuple được đặt tên. >>> nhập bộ sưu tập >>> sinh viên = bộ sưu tập. têntuple('sinh viên', [tên, tuổi, điểm]). Thí dụ. Tạo đối tượng của Tuple được đặt tên. >>> s1 = sinh viên("Imran", 21, 98). Thí dụ. Truy cập Tuple được đặt tên. >>> s1. . Thí dụ. Truy cập Tuple được đặt tên. >>>s1[0] 'Iran' |