Introduction aux collections Python

Python est un langage de programmation de haut niveau interprété et orienté objet, sorti pour la première fois en 1991.

Pourquoi les gens considèrent-ils le python?

  1. Convivialité du programmeur et facilité de compréhension
  2. Bibliothèques de support complètes
  3. Bonne flexibilité
  4. portabilité de la plateforme (possibilité d'évolutivité sur toutes les plateformes)
  5. Disponibilité opensource

Collections de Python

Les collections sont des types de données qui sont expédiés en python sous le module de collecte. il contient un grand nombre de conteneurs qui sont largement utiles. ces collections sont pilotées par objet car elles sont extraites d'un module distinct appelé collections. Pour accéder à ces types de données, des déclarations d'objets sont attendues.

Les modules de collecte de clés en python sont répertoriés ci-dessous,

OrderedDict:

L'ordre dict est très similaire au dict normal sauf qu'il est plus efficace pour réorganiser les opérations. Le dictionnaire ordonné conserve très strictement sa séquence d'insertion. certains des protocoles du dictionnaire ordonné sont ci-dessous,

  • Lorsqu'une clé identique à la clé existante est insérée, la collection de dictionnaires ordonnée remplace la clé existante par la nouvelle clé
  • la suppression d'une entrée et sa réinsertion insère la nouvelle entrée comme dernier élément
  • Le dict habituel était censé être extrêmement de première classe lors des opérations de cartographie.
  • Algorithmiquement, OrderedDict est capable de mieux saisir le processus de réarrangement récurrent que dict.

Les fonctions clés utilisées dans un dictionnaire sont les suivantes

Les fonctionsLa description
Dictionnaire Python clear ()Supprime tous les articles
Copie du dictionnaire Python ()Renvoie une copie superficielle d'un dictionnaire
Dictionnaire Python fromkeys ()Crée un dictionnaire à partir d'une séquence donnée
Dictionnaire Python get ()Trouver la valeur d'une clé
Éléments du dictionnaire Python ()renvoie la vue de la paire (clé, valeur) du dictionnaire
Clés du dictionnaire Python ()Imprime les clés
Dictionnaire Python popitem ()Supprimer le dernier élément du dictionnaire
Dictionnaire Python setdefault ()Insère la clé avec une valeur si la clé n'est pas présente
Dictionnaire Python pop ()supprime et renvoie l'élément ayant donné la clé
Valeurs du dictionnaire Python ()renvoie la vue de toutes les valeurs dans le dictionnaire
Mise à jour du dictionnaire Python ()Met à jour le dictionnaire

Ex:

à partir des collections importées OrderedDict

o=OrderedDict()
p=OrderedDict(('a':1, 'b':2))
o('a')=3
o('b')=2
o('c')=1
o.popitem()
print('print the keys :', o.keys())
print('print the Values :', o.values())
print("Value of key a = ", o.get('a'))
print(p)

Production :

print the keys : odict_keys(('a', 'b'))
print the Values : odict_values((3, 2))
Value of key a = 3
OrderedDict((('a', 1), ('b', 2)))

Compteur:

Il s'agit d'un autre conteneur de la sous-classe dict qui est utilisé pour conserver le nombre d'occurrences de toutes les valeurs dans le conteneur. Certaines des techniques d'initialisation du compteur sont ci-dessous,

Ex:

à partir des collections import Counter

a=(1, 2, 3, 1)
b=(1, 2, 3) c=(1, 2, 3, 1)
d=('1':'anand', '2':'kumar', '3':'ravi')
e='anand'
print('Count of a : ', Counter(a))
print('Count of b : ', Counter(b))
print('Count of c : ', Counter(c)) #sets do not allow duplicates
print('Count of d : ', Counter(d))
print('Count of e : ', Counter(e)) #counter on string
print('print most common value in a :'a.most_common(1))

Production :

Count of a : Counter((1: 2, 2: 1, 3: 1))
Count of b : Counter((1: 1, 2: 1, 3: 1))
Count of c : Counter((1: 1, 2: 1, 3: 1))
Count of d : Counter(('3': 'ravi', '2': 'kumar', '1': 'anand'))
Count of e : Counter(('a': 2, 'n': 2, 'd': 1))
print most common value in a : 1

Points à considérer:

  • L'utilisation de compteur sur le dictionnaire est considérée comme une initiation manuelle des valeurs de comptage aux clés mentionnées
  • La méthode element () est utilisée pour l'itération sur le compteur
  • most_common () est utilisé pour trouver la valeur avec le plus grand nombre de fréquences

Deque:

Dans les collections python, deque représente une file d'attente à double extrémité et qui permet d'ajouter des valeurs à l'avant et à l'arrière de la file d'attente. Les opérations autorisées dans une file d'attente double sont les suivantes,

  • append () - Ajoute une valeur à droite
  • appendleft () - ajoute une valeur à gauche
  • pop () - supprime la valeur à l'extrémité droite
  • popleft () - supprime la valeur à l'extrémité gauche

Ex:

importer des collections

a=collections.deque('anand')
b=collections.deque((1, 2, 2))
c=collections.deque((1, 2, 3, 1))
print('Queue_a', a)
print('Queue_b', b)
print('Queue_c', c)
a.append('#')
a.appendleft('#')
print('After append :', a)
b.pop()
b.popleft()
print('After Removal :'b)
c.clear()
print('After clearing the Queue :', c)

Production :

Queue_a deque(('a', 'n', 'a', 'n', 'd'))
Queue_b deque((1, 2, 2))
Queue_c deque((1, 2, 3))
After append : deque(('#', 'a', 'n', 'a', 'n', 'd', '#'))

NamedTuple:

Les tuples nommés sont très étroitement liés au dictionnaire car, comme les dictionnaires, les clés sont marquées avec des valeurs. La principale différence entre les dictionnaires et les tuples nommés est que ces tuples nommés permettent d'accéder à ses éléments en tant que valeur-clé et itération. les opérations clés effectuées avec des tuples nommés sont les suivantes,

Ici, les valeurs d'attribut sont accessibles via des index alors que les dictionnaires ne permettent pas la même chose.

Ex:

Point = namedtuple('Point', ('x', 'y'))
p = Point(11, y=22) # instantiate with positional or keyword arguments
p(0) + p(1) # indexable like the plain tuple (11, 22)

Production :

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Conclusion:

Python étant un langage avec de nombreuses bibliothèques, la collection agit comme l'un d'entre eux qui fonctionne largement comme un menu haut de gamme dans le type de données de la collection.

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Ceci est un guide des collections Python. Ici, nous avons discuté des différentes collections de python avec des fonctions clés et des exemples. Vous pouvez également consulter nos autres articles suggérés pour en savoir plus -

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