Python-datastrukturer - oversikt, typer, eksempler

De grunnleggende Python-datastrukturene i Python inkluderer liste, sett, tupler og ordbok. Hver av datastrukturene er unike på sin egen måte. Datastrukturer er "containere" som organiserer og grupperer data etter type.

Python-datastrukturer

Datastrukturene er forskjellige på grunnlag av mutabilitet og orden. Mutabilitet refererer til evnen til å endre et objekt etter at det ble opprettet. Foranderlige objekter kan endres, legges til eller slettes etter at de er opprettet, mens uforanderlige objekter ikke kan endres etter at de er opprettet. Orden , i denne sammenheng, er relatert til om posisjonen til et element kan brukes for å få tilgang til elementet.

Rask oppsummering

  • Lister, sett og tupler er de grunnleggende datastrukturene i Python-programmeringsspråket.
  • Et av de forskjellige punktene blant datastrukturene er mutabilitet, som er muligheten til å endre et objekt etter at det ble opprettet.
  • Lister og tupler er de mest nyttige datatypene, og de finnes i praktisk talt alle Python-programmer.

Python-datastrukturer - lister

En liste er definert som en bestilt samling av varer, og det er en av de viktigste datastrukturene når du bruker Python til å lage et prosjekt. Begrepet "bestilte samlinger" betyr at hvert element i en liste kommer med en ordre som unikt identifiserer dem. Elementenes rekkefølge er en iboende egenskap som forblir konstant gjennom hele listen.

Siden alt i Python regnes som et objekt, er det å lage en liste i hovedsak å skape et Python-objekt av en bestemt type. Når du oppretter en liste, bør alle elementene i listen plasseres i hakeparenteser og skilles med komma for å la Python vite at en liste er opprettet. En eksempelliste kan skrives som følger:

List_A = [vare 1, vare 2, vare 3… .., vare n]

Lister kan nestes

En liste kan nestes, noe som betyr at den kan inneholde alle typer objekter. Den kan inneholde en annen liste eller en underliste - som senere kan inneholde andre underlister i seg selv. Det er ingen grense for dybden som lister kan nestes med. Et eksempel på en nestet liste er som følger:

Liste_A = [vare 1, liste_B, vare 3… .., vare n]

Lister er mutable

Lister som er opprettet i Python, kvalifiserer til å være foranderlige fordi de kan endres selv etter at de er opprettet. En bruker kan søke, legge til, skifte, flytte og slette elementer fra en liste etter eget ønske. Når du bytter ut elementer i en liste, trenger ikke antall elementer som legges til å være lik antall elementer, og Python vil justere seg selv etter behov.

Det lar deg også erstatte et enkelt element i en liste med flere elementer. Mutabilitet gjør det også mulig for brukeren å legge inn flere elementer i listen uten å gjøre noen erstatninger.

Python Datastrukturer - Tuples

En tuple er en innebygd datastruktur i Python som er en ordnet samling av objekter. I motsetning til lister har tupler begrenset funksjonalitet.

Den primære forskjellige karakteristikken mellom lister og tupler er mutabilitet. Lister er foranderlige, mens tupler er uforanderlige. Tuples kan ikke endres, legges til eller slettes når de er opprettet. Lister defineres ved å bruke parenteser for å omslutte elementene, som er atskilt med komma.

Bruk av parentes i å lage tupler er valgfri, men de anbefales for å skape et skille mellom starten og slutten av tupelen. En prøve tuple skrives som følger:

tuple_A = (item 1, item 2, item 3,…, item n)

Tom og ett enkelt element Tuple

Når du skriver en tuple med bare et enkelt element, må koderen bruke komma etter elementet. Dette gjøres for å gjøre det mulig for Python å skille mellom tusen og parentesene rundt objektet i ligningen. En tuple med et enkelt element kan uttrykkes som følger:

some_tuple = (element 1,)

Hvis tupelen er tom, bør brukeren inkludere et tomt par parentes som følger:

Empty_tuple = ()

Hvorfor Tuples foretrekkes fremfor lister

Tupler foretrekkes når brukeren ikke vil at dataene skal endres. Noen ganger kan brukeren opprette et objekt som er ment å forbli intakt i løpet av sin levetid. Tuples er uforanderlige, så de kan brukes til å forhindre utilsiktet tillegg, modifisering eller fjerning av data.

Også, tuples bruker mindre minne, og de gjør programutførelsen raskere, sammenlignet med å bruke lister. Lister er tregere enn tupler fordi hver gang en ny utførelse gjøres med lister, opprettes nye objekter og objektene tolkes ikke bare en gang. Tuples identifiseres av Python som en uforanderlig gjenstand. Derfor er de bygget som en enkelt enhet.

Python-datastrukturer - sett

Et sett er definert som en unik samling av unike elementer som ikke følger en bestemt rekkefølge. Sett brukes når eksistensen av et objekt i en samling objekter er viktigere enn antall ganger det vises eller rekkefølgen på objektene. I motsetning til tupler, kan settene endres - de kan endres, legges til, erstattes eller fjernes. Et prøvesett kan vises som følger:

set_a = {“item 1”, “item 2”, “item 3”,… .., “item n”}

En av måtene settene brukes er når du sjekker om noen elementer er inneholdt i et sett eller ikke. For eksempel er sett svært optimalisert for medlemskapstester. De kan brukes til å sjekke om et sett er en delmengde av et annet sett og for å identifisere forholdet mellom to sett.

Flere ressurser

Finance er den offisielle leverandøren av Certified Banking & Credit Analyst (CBCA) ™ CBCA ™ -sertifisering. Certified Banking & Credit Analyst (CBCA) ™ akkreditering er en global standard for kredittanalytikere som dekker økonomi, regnskap, kredittanalyse, kontantstrømanalyse, paktmodellering, tilbakebetaling av lån og mer. sertifiseringsprogram, designet for å forvandle alle til en finansanalytiker i verdensklasse.

For å fortsette å lære og utvikle kunnskapen din om økonomisk analyse, anbefaler vi på det sterkeste de ekstra finansressursene nedenfor:

  • Hvordan skrape aksjedata med Python Hvordan skrape aksjedata med Python Økonomiske fagpersoner som ønsker å oppgradere sine ferdigheter, kan gjøre det ved å lære å skrape aksjedata med Python, et høyt nivå, tolket og generelt
  • Overgang fra Excel til Python Overgang fra Excel til Python Mange selskaper går nå over fra Excel til Python, et høyt nivå, generelt programmeringsspråk opprettet av nederlandsk programmerer Guido van Rossum
  • Typer av finansiell analyse Typer av finansiell analyse Finansiell analyse innebærer å bruke økonomiske data for å vurdere selskapets resultater og komme med anbefalinger om hvordan det kan forbedres fremover. Finansanalytikere utfører primært sitt arbeid i Excel, ved hjelp av et regneark for å analysere historiske data og lage anslag Typer av finansiell analyse
  • Machine Learning for Finance - Python Fundamentals

Siste innlegg