Collections en python

Les collections Python ne sont que des conteneurs qui peuvent contenir des objets de données de divers types de données à l'intérieur. Chaque type de collection a ses propres fonctionnalités que nous examinerons dans cette leçon. Étudons sur ces collections et leurs types de données les plus utilisés.

Type de collections

Nous étudierons après les collections de Python dans cette leçon:

• Ordonné
• défaut par défaut
• comptoir
• NamedTuple
• se débarrasser

Ordonné

Quand ordre d'insertion de la clé et des questions de valeur pour le programme, nous devrions utiliser Ordonné collection. De plus, lorsque la valeur de la même clé est insérée, la dernière valeur est remplacée par la nouvelle valeur. Jetons un coup d'œil à un exemple de programme:

à partir des collections importation ordonnées
auteur = ordonnédict ([
(1, «David»),
(2, «Shubham»),
(3, «swapnil tirthakar»),
])
pour num, nom en auteur.articles():
imprimer (num, nom)

Voici ce que nous récupérons avec cette commande:

Collection OrderDict à Python

défaut par défaut

La prochaine collection à Python est la valeur par défaut. Cette collection peut contenir des clés en double. Le principal avantage de cette collection est que nous pouvons collecter des valeurs qui appartiennent aux clés identiques. Regardons un programme qui démontre la même chose:

à partir des collections d'importation par défaut
grade = [
('Shubham', 'B'),
('David', "A"),
('Linuxhint', 'B'),
('Linuxhint', 'A')
]]
dict_grade = defaultDict (list)
pour la clé, valeur en grade:
dict_grade [clé].ajouter (valeur)
Imprimer (Liste (DICT_GRADE.articles()))

Voyons la sortie de cette commande:

Collection de défaut de dicton dans Python

Ici, les éléments liés à la même clé Linuxhint ont été collectés et montrés dans la sortie comme ensemble.

comptoir

Les collections de comptoirs nous permettent de compter toutes les valeurs qui sont présentes dans la collection contre la même clé. Voici un programme pour montrer comment le comptoir Travaux de collecte:

à partir des collections Import Counter
marks_collect = [
('Shubham', 72),
('David', 99),
('Linuxhint', 91),
('Linuxhint', 100)
]]
compté = compteur (nom pour le nom, marques dans Marks_Collect)
Imprimer (compté)

Voici ce que nous récupérons avec cette commande:

Counter Collection à Python

Cela offre un moyen très facile de compter les articles dans une collection Puython.

NamedTuple

Nous pouvons également avoir la collecte d'éléments où les valeurs sont affectées à une clé nommée. De cette façon, il est facile d'accéder à une valeur qui est attribuée à un nom au lieu d'un index. Regardons un exemple:

Importer des collections
Personne = collections.NamedTuple («Person», «Nom Age Gender»)
oshima = personne (name = 'oshima', âge = 25, genre = 'f')
imprimer (oshima)
print ('nom de la personne: 0'.format (Oshima.nom))

Voyons la sortie de cette commande:

Collection de Tuple nommée à Python

se débarrasser

Comme dernier exemple, nous pouvons maintenir une collection d'éléments et supprimer les caractères le former comme un processus de déshabitation. Regardons un exemple pour le même:

Importer des collections
personne = collections.Deque ('Oshima')
Imprimer ('Deque:', personne)
print ('Longueur de la file d'attente:', Len (personne))
Imprimer ('partie gauche:', personne [0])
Imprimer ('Droite partie:', personne [-1])
personne.retirer ('m')
Imprimer ('Supprimer (m):', personne)

Voici ce que nous récupérons avec cette commande:

Collection de désagréation à Python

Conclusion

Dans cette leçon, nous avons examiné diverses collections utilisées dans Python et ce que chaque collection offre comme une capacité différente.