Collections en Python

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

Type de collections

Nous étudierons les collections suivantes en Python dans cette leçon :

• CommandéDict
• dict par défaut
• compteur
• nommétuple
• deque

CommandéDict

Lorsque ordre d'insertion des questions de clé et de valeur pour le programme, nous devrions utiliser CommandéDict 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 importer OrderedDict
auteur = OrderedDict([
(1, 'David'),
(2, 'Shubham'),
(3, 'Échanger Tirthakar'),
])
pour num, nom dans l'auteur.éléments():
print(num, nom)

Voici ce que nous obtenons avec cette commande :

Collection OrderDict en Python

dict par défaut

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

à partir des collections importer defaultdict
note = [
('Shubham', 'B'),
("David", "A"),
('LinuxHint', 'B'),
('LinuxHint', 'A')
]
dict_grade = defaultdict (liste)
pour la clé, valeur en note :
dict_grade[clé].ajouter (valeur)
print(list(dict_grade.éléments()))

Voyons le résultat de cette commande :

Collection DefaultDict en Python

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

compteur

Les collections Counter nous permettent de compter toutes les valeurs présentes dans la collection par rapport à la même clé. Voici un programme pour montrer comment le compteur travaux de collecte :

des collections import compteur
marques_collecte = [
('Shubham', 72),
('David', 99),
('LinuxHint', 91),
('LinuxHint', 100)
]
counted = Counter(nom pour nom, marques dans marks_collect)
imprimer (compté)

Voici ce que nous obtenons avec cette commande :

Collection de compteurs en Python

Cela fournit un moyen très simple de compter les éléments d'une collection Puython.

nommétuple

Nous pouvons également avoir une collection d'éléments où des valeurs sont attribuées à une clé nommée. De cette façon, il est facile d'accéder à une valeur qui est affectée à un nom au lieu d'un index. Regardons un exemple :

importer des collections
Personne = collections.nametuple('Personne', 'nom âge sexe')
oshima = Personne(nom='Oshima', age=25, genre='F')
imprimer (oshima)
print('Nom de la personne : 0'.format (oshima.Nom))

Voyons le résultat de cette commande :

Collection Tuple nommée en Python

deque

Comme dernier exemple, nous pouvons conserver une collection d'éléments et supprimer des caractères de celle-ci en tant que processus de que. Regardons un exemple pour le même:

importer des collections
personne = collections.deque('Oshima')
print('Deque :', personne)
print('Longueur de la file d'attente :', len(personne))
print('Partie gauche :', personne[0])
print('Partie droite :', personne[-1])
personne.supprimer('m')
print('supprimer(m):', personne)

Voici ce que nous obtenons avec cette commande :

Collection de files d'attente en Python

Conclusion

Dans cette leçon, nous avons examiné différentes collections utilisées en Python et ce que chaque collection offre en tant que capacité différente.