Python set() наборы и множества

Монтаж каркаса

Методы кортежа

У кортежа
имеется два таких метода:

a = ("abc", 2, 1,2, True, 2, 5)
a.count("abc")
a.count(2)

который
возвращает число найденных элементов с указанным значением. Если элемент не
найден:

a.count("a")

то возвращается
число 0.

Следующий метод:

a.index(2)

возвращает
индекс первого найденного элемента с указанным значением. Второй необязательный
параметр

a.index(2,3)

позволяет
задавать индекс начала поиска элемента. В данном случае поиск будет начинаться
с третьего индекса. А последний третий аргумент:

a.index(2, 3, 5)

определяет
индекс, до которого идет поиск (не включая его). Если же записать вот так:

a.index(2, 3, 4)

то возникнет
ошибка, т.к. в поиск будет включен только 3-й индекс и там нет значения 2.

Приложения социальных сетей

Если вы задумались, как игру сделать на весь экран, в которую вы играете при помощи социальной сети, то вы сможете справиться с этим за несколько секунд. Если вы только-только решились установить игрушку, то подождите немного — как правило, все игры содержат некое обучение, которое расскажет вам о многих возможностях и настройках. Там должен встретиться квест, который «попросит» вас развернуть игру. Если вы прочли задание, то обязательно найдете соответствующую кнопку на панели настроек.

А вот если вы зашли в игрушку, в которой давно не были, причем она очень «запутанная», особенно относительно настроек, то придется немного «попотеть». Обычно путь здесь один — зайти в настройки. А там уже смотреть, где есть надпись «на весь экран». Как только вы ее обнаружите, нажмите на кнопку — теперь вы знаете, как сделать игру на полный экран. Правда, в приложениях из социальных сетей «разворачивание» проходит таким же способом, как и в обычной компьютерной игрушке при помощи игровых настроек. Запомните это, и вопрос не будет больше возникать у вас в голове. Правда, кто-то и этого не может сделать.

Свойства Python (@property)

Python содержит очень удобный небольшой концепт, под названием property, который выполняет несколько полезных задач. Мы рассмотрим, как делать следующее:

• Конвертация метода класс в атрибуты только для чтения;
• Как реализовать сеттеры и геттеры в атрибут

Один из самых простых способов использования property, это использовать его в качестве декоратора метода. Это позволит вам превратить метод класса в атрибут класса. Для меня это было очень полезно, когда мне нужно сделать какую-нибудь комбинацию значений.

Для других это было очень кстати при написании методов конверсии, которые нужно было принять в качестве методов. Давайте взглянем на простой пример:

Python

# -*- coding: utf-8 -*-

class Person(object):
«»»»»»
def __init__(self, first_name, last_name):
«»»Конструктор»»»
self.first_name = first_name
self.last_name = last_name

@property
def full_name(self):
«»»
Возвращаем полное имя
«»»
return «%s %s» % (self.first_name, self.last_name)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

# -*- coding: utf-8 -*-   classPerson(object) «»»»»» def__init__(self,first_name,last_name) «»»Конструктор»»» self.first_name=first_name self.last_name=last_name @property deffull_name(self) «»»         Возвращаем полное имя         «»» return»%s %s»%(self.first_name,self.last_name)

В данном коде мы создали два класса атрибута, или свойств: self.first_name и self.last_name.
Далее мы создали метод full_name, который содержит декоратор <*@property>*. Это позволяет нам использовать следующий код в сессии интерпретатора:

Python

person = Person(«Mike», «Driscoll»)

print(person.full_name) # Mike Driscoll
print(person.first_name) # Mike

person.full_name = «Jackalope»

Traceback (most recent call last):
File «<string>», line 1, in <fragment>
AttributeError: can’t set attribute

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

person=Person(«Mike»,»Driscoll») print(person.full_name)# Mike Driscoll print(person.first_name)# Mike person.full_name=»Jackalope» Traceback(most recent call last) File»<string>»,line1,in<fragment> AttributeErrorcan’tsetattribute

Как вы видите, в результате превращение метода в свойство, мы можем получить к нему доступ при помощи обычной точечной нотации. Однако, если мы попытаемся настроить свойство на что-то другое, мы получим ошибку AttributeError. Единственный способ изменить свойство full_name, это сделать это косвенно:

Python

person.first_name = «Dan»
print(person.full_name) # Dan Driscoll

1 2	person.first_name=»Dan» print(person.full_name)# Dan Driscoll

Это своего рода ограничение, так что взглянем на другой пример, где мы можем создать свойство, которое позволяет нам делать настройки.

Вычитания множеств

Следующая
операция – это вычитание множеств. Например, для множеств:

setA = {1,2,3,4}
setB = {3,4,5,6,7}

операция

setA - setB

возвратит новое
множество, в котором из множества setA будут удалены
все значения, существующие в множестве setB:

{1, 2}

Или, наоборот,
из множества setB вычесть
множество setA:

setB – setA

получим значения

{5, 6, 7}

из которых
исключены величины, входящие в множество setA.

Также можно
выполнять эквивалентные операции:

setA -= setB  # setA = setA - setB
setB -= setA  # setB = setB - setA

В этом случае
переменные setA и setB будут ссылаться
на соответствующие результаты вычитаний.

Следующая
операция симметричная разность на выходе дает такое множество:

setA = {1,2,3,4}; setB = {3,4,5,6,7}
setA ^ setB

то есть,
множество, составленное из значений, не входящих одновременно в оба множества. В
данном случае получим результат:

{1, 2, 5, 6, 7}

Список (list)

Для начала вспомним операции работы со списками.

Операция	Пример	Трудоемкость	Замечания
Взятие индекса	l	O(1)
Сохранение элемента	l = 0	O(1)
Длина	len(l)	O(1)
Добавление в конец	l.append(5)	O(1)
Извлечение с конца	l.pop()	O(1)
Очистка списка	l.clear()	O(1)	Аналогично l = []
Срез(Slice)	l	O(b-a)
Расширение	l.extend(A)	O(len(A))	Зависит только от длины A
Создание	list(A)	O(len(A))	Зависит от длины A (итерируемый объект)
Проверка ==, !=	l1 == l2	O(N)
Присваивание в срез	= …	O(N)
Удаление элемента	del l	O(N)
Поиск элемента	x (not) in l	O(N)	Поиск работает за O(N)
Копирование списка	l.copy()	O(N)	То же самое что l, который O(N)
Удаление из списка	l.remove(..)	O(N)
Извлечение элемента	l.pop(i)	O(N)	O(N-i): l.pop(0):O(N) (см. выше)
Экстремумы	min(l)/max(l)	O(N)	Поиск работает за O(N)
Обращение	l.reverse()	O(N)
Итерирование	for v in l:	O(N)
Сортировка	l.sort()	O(N Log N)
Перемножение	k*l	O(k N)	5*l будет за O(N), len(l)*l будет O(N**2)

У разработчиков типа данных list Python было много вариантов каким сделать его во время реализации. Каждый выбор повлиял на то, как быстро список мог выполнять операции. Одно из решений было сделать список оптимальным для частых операций.

Две частые операции — индексирование и присваивание на позицию индекса. В списках Python значения присваиваются и извлекаются из определенных известных мест памяти. Независимо от того, насколько велик список, индексный поиск и присвоение занимают постоянное количество времени и, таким образом их трудоемкость O(1).

Извлечение элемента(pop) из списка Python по умолчанию выполняется с конца, но, передавая индекс, вы можете получить элемент из определенной позиции. Когда pop вызывается с конца, операция имеет сложность O(1) , а вызов pop из любого места — O(n). Откуда такая разница?

Когда элемент берется из середины списка Python, все остальные элементы в списке сдвигаются на одну позицию ближе к началу. Это суровая плата за возможность брать индекс за O(1), что является более частой операцией.

По тем же причинам вставка в индекс — O(N); каждый последующий элемент должен быть сдвинут на одну позицию ближе к концу, чтобы разместить новый элемент. Неудивительно, что удаление ведет себя таким же образом.

Итерирование выполняется за O(N), потому что для итерации по N элементам требуется N шагов. Это также объясняет, почему оператор in, max, min в Python является O(N): чтобы определить, находится ли элемент в списке, мы должны перебирать каждый элемент.

Чтобы получить доступ к фрагменту списка, мы должны перебрать каждый элемент между индексами a и b. Таким образом, доступ к срезу — O(k), где k — размер среза. Удаление среза O(N) по той же причине, что удаление одного элемента — O(N): N последующих элементов должны быть смещены в сторону начала списка.

Чтобы понять умножение списка на целое k, вспомним, что конкатенация выполняется за O(M), где M — длина добавленного списка. Из этого следует, что умножение списка равно O(N k), так как умножение k-размера списка N раз потребует времени k (N-1).

Предварительные сведения

Списки в Python это на редкость популярная тема как для начинающих свой путь программировании, так и для опытных экспертов в языке Python. Если верить Google Trends, то интерес к этой теме растет из года в год.

Если вы регулярно посещаете форумы, где можно задать вопросы по программированию на Python, например Stack Overflow, Quora или Reddit, то наверняка понимаете причину такой популярности этой темы.

На этих форумах постоянно появляется множество вопросов про списки, за них голосуют, и наиболее интересные продолжают обсуждать, находя разные решения.

В данной статье мы кратко пройдемся по самым распространенным вопросам на тему списков в языке Python.

2 Общие подходы к работе с любой коллекцией

x in s x not in s

словаря

строки

2.4 Обход всех элементов коллекции в цикле for in

Обратите внимание на следующие моменты:

• Порядок обработки элементов для не индексированных коллекций будет не тот, как при их создании

• У прохода в цикле по словарю есть свои особенности:

  Но чаще всего нужны пары ключ(key) — значение (value).

• Возможная ошибка: Не меняйте количество элементов коллекции в теле цикла во время итерации по этой же коллекции! — Это порождает не всегда очевидные на первый взгляд ошибки.
  Чтобы этого избежать подобных побочных эффектов, можно, например, итерировать копию коллекции:

• Функции min(), max() — поиск минимального и максимального элемента соответственно — работают не только для числовых, но и для строковых значений.
• sum() — суммирование всех элементов, если они все числовые.

5.5. Dictionaries¶

Another useful data type built into Python is the dictionary (see
). Dictionaries are sometimes found in other languages as
“associative memories” or “associative arrays”. Unlike sequences, which are
indexed by a range of numbers, dictionaries are indexed by keys, which can be
any immutable type; strings and numbers can always be keys. Tuples can be used
as keys if they contain only strings, numbers, or tuples; if a tuple contains
any mutable object either directly or indirectly, it cannot be used as a key.
You can’t use lists as keys, since lists can be modified in place using index
assignments, slice assignments, or methods like and
.

It is best to think of a dictionary as a set of key: value pairs,
with the requirement that the keys are unique (within one dictionary). A pair of
braces creates an empty dictionary: . Placing a comma-separated list of
key:value pairs within the braces adds initial key:value pairs to the
dictionary; this is also the way dictionaries are written on output.

The main operations on a dictionary are storing a value with some key and
extracting the value given the key. It is also possible to delete a key:value
pair with . If you store using a key that is already in use, the old
value associated with that key is forgotten. It is an error to extract a value
using a non-existent key.

Performing on a dictionary returns a list of all the keys
used in the dictionary, in insertion order (if you want it sorted, just use
instead). To check whether a single key is in the
dictionary, use the keyword.

Here is a small example using a dictionary:

>>> tel = {'jack' 4098, 'sape' 4139}
>>> tel'guido' = 4127
>>> tel
{'jack': 4098, 'sape': 4139, 'guido': 4127}
>>> tel'jack'
4098
>>> del tel'sape'
>>> tel'irv' = 4127
>>> tel
{'jack': 4098, 'guido': 4127, 'irv': 4127}
>>> list(tel)

>>> sorted(tel)

>>> 'guido' in tel
True
>>> 'jack' not in tel
False

The constructor builds dictionaries directly from sequences of
key-value pairs:

>>> dict()
{'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098}

In addition, dict comprehensions can be used to create dictionaries from
arbitrary key and value expressions:

>>> {x x**2 for x in (2, 4, 6)}
{2: 4, 4: 16, 6: 36}

When the keys are simple strings, it is sometimes easier to specify pairs using
keyword arguments:

Как лучше выбирать элементы из списка?

Если вы хотите продуктивно работать со списками, то должны уметь получать доступ к данным, хранящимся в них.

Обычно мы получаем доступ к элементам списков, чтобы изменять определенные значения, обновлять или удалять их, или выполнять какие-либо другие операции с ними. Мы получаем доступ к элементам списков и, собственно, ко всем другим типам последовательностей, при помощи оператора индекса . Внутри него мы помещаем целое число.

# Выбираем первый элемент списка
oneZooAnimal = biggerZoo
# Выводим на экран переменную `oneZooAnimal`
print(oneZooAnimal)

Запустите данный код и убедитесь, что вы получите первый элемент списка, сохраненного в переменную . Это может быть поначалу несколько непривычно, но нумерация начинается с числа , а не .

Как получить последний элемент списка?

Ответ на этот вопрос является дополнением к объяснению в предыдущем разделе.

Попробуйте ввести отрицательное значение, например,  или , в оператор индекса, чтобы получить последние элементы нашего списка !

# Вставляем -1 
monkeys = biggerZoo
print(monkeys)
# А теперь -2
zebra = biggerZoo
print(zebra)

Не правда ли, не слишком сложно?

Что означает ошибка «Index Out Of Range»?

Эта ошибка одна из тех, которые вы будете видеть достаточно часто, особенно если вы новичок в программировании.

Лучший способ понять эту ошибку — попробовать ее получить самостоятельно.

Возьмите ваш список и передайте в оператор индекса либо очень маленькое отрицательное число, либо очень большое положительное число.

Как видите, вы можете получить ошибку «Индекс вне диапазона» в случаях, когда вы передаете в оператор индекса целочисленное значение, не попадающее в диапазон значений индекса списка. Это означает, что вы присваиваете значение или ссылаетесь на (пока) несуществующий индекс.

Срезы в списках

Если вы новичок в программировании и в Python, этот вопрос может показаться одним из наиболее запутанных.

Обычно нотация срезов используется, когда мы хотим выбрать более одного элемента списка одновременно. Как и при выборе одного элемента из списка, мы используем двойные скобки. Отличие же состоит в том, что теперь мы еще используем внутри скобок двоеточие. Это выглядит следующим образом:

# Используем нотацию срезов
someZooAnimals = biggerZoo
# Выводим на экран то, что мы выбрали
print(someZooAnimals)
# Теперь поменяем местами 2 и двоеточие
otherZooAnimals = biggerZoo
# Выводим на экран полученный результат
print(otherZooAnimals)

Вы можете видеть, что в первом случае мы выводим на экран список  начиная с его элемента , который имеет индекс . Иными словами, мы начинаем с индекса  и идем до конца списка, так как другой индекс не указан.

Что же происходит во втором случае, когда мы поменяли местами индекс  и двоеточие? Вы можете видеть, что мы получаем список из двух элементов, и . В данном случае мы стартуем с индекса  и доходим до индекса  (не включая его). Как вы можете видеть, результат не будет включать элемент .

В общем, подводя итоги:

# элементы берутся от start до end (но элемент под номером end не входит в диапазон!)
a
# элементы берутся начиная со start и до конца
a    
# элементы берутся с начала до end (но элемент под номером end не входит в диапазон!)
a

Совет: передавая в оператор индекса только двоеточие, мы создаем копию списка.

В дополнение к простой нотации срезов, мы еще можем задать значение шага, с которым будут выбираться значения. В обобщенном виде нотация будет иметь следующий вид:

# Начиная со start, не доходя до end, с шагом step
a

Так что же по сути дает значение шага?

Ну, это позволяет вам буквально шагать по списку и выбирать только те элементы, которые включает в себя значение вашего шага. Вот пример:

Обратите внимание, что если вы не указали какое-либо значение шага, оно будет просто установлено в значение . При проходе по списку ни один элемент пропущен не будет

Также всегда помните, что ваш результат не включает индекс конечного значения, который вы указали в записи среза!

Как случайным образом выбрать элемент из списка?

Для этого мы используем пакет .

# Импортируем функцию `choice` из библиотеки `random` 
from random import choice
# Создадим список из первых четырех букв алфавита
list = 
# Выведем на экран случайный элемент списка
print(choice(list))

Если мы хотим выбрать случайный элемент из списка по индексу, то можем использовать метод  из той же библиотеки .

# Импортируем функцию `randrange` из библиотеки `random`
from random import randrange
# Создадим список из первых четырех букв алфавита
randomLetters = 
# Выбираем случайный индекс нашего списка
randomIndex = randrange(0,len(randomLetters))
# Выводим случайный элемент на экран
print(randomLetters)

Совет: обратите внимание на библиотеку , она может вам пригодиться во многих случаях при программировании на Python

Other Set Operations

We can test if an item exists in a set or not, using the keyword.

Output

True
False

Built-in Functions with Set

Built-in functions like , , , , , , , etc. are commonly used with sets to perform different tasks.

Function	Description
all()	Returns if all elements of the set are true (or if the set is empty).
any()	Returns if any element of the set is true. If the set is empty, returns .
enumerate()	Returns an enumerate object. It contains the index and value for all the items of the set as a pair.
len()	Returns the length (the number of items) in the set.
max()	Returns the largest item in the set.
min()	Returns the smallest item in the set.
sorted()	Returns a new sorted list from elements in the set(does not sort the set itself).
sum()	Returns the sum of all elements in the set.

Элементы множеств

Элементами множеств могут быть только неизменяемые объекты таких типов как int, float, complex, str, frozenset, а чаще всего и объекты типа tuple

Но если попытаться создать множества из элементов изменяемого типа (list, set, dict), то это приведет к ошибке:

Объекты типа tuple могут быть элементами множеств, только если они сами состоят из неизменяемых объектов:

Это связано с тем, что на самом деле объектами множеств могут быть не просто неизменяемые объекты, они должны быть еще и хешируемыми. Хешируемые объекты имеют специальный метод возвращаемое значение которого, у таких элементов не меняется с момента создания и до момента утилизации.

В том случае если кортеж состоит из неизменяемых элементов, то он является хешируемым (и неизменяемым):

Но если в кортеже есть изменяемые элементы, то эти элементы могут быть изменены:

Поэтому и хеш для таких кортежей не создается:

Но если ваши кортежи состоят из неизменяемых объектов, то можете смело создавать из них множество.

Python Set Operations

Sets can be used to carry out mathematical set operations like union, intersection, difference and symmetric difference. We can do this with operators or methods.

Let us consider the following two sets for the following operations.

Set Union

Set Union in Python

Union of A and B is a set of all elements from both sets.

Union is performed using operator. Same can be accomplished using the method.

Output

{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}

Try the following examples on Python shell.

Set Intersection

Set Intersection in Python

Intersection of A and B is a set of elements that are common in both the sets.

Intersection is performed using operator. Same can be accomplished using the method.

Output

{4, 5}

Try the following examples on Python shell.

Set Difference

Set Difference in Python

Difference of the set B from set A(A — B) is a set of elements that are only in A but not in B. Similarly, B — A is a set of elements in B but not in A.

Difference is performed using operator. Same can be accomplished using the method.

Output

{1, 2, 3}

Try the following examples on Python shell.

Set Symmetric Difference

Set Symmetric Difference in Python

Symmetric Difference of A and B is a set of elements in A and B but not in both (excluding the intersection).

Symmetric difference is performed using operator. Same can be accomplished using the method .

Output

{1, 2, 3, 6, 7, 8}

Try the following examples on Python shell.

Замена сеттеров и геттеров на свойство Python

Давайте представим, что у нас есть код, который написал кто-то, кто не очень понимает Python. Как и я, вы скорее всего, видели такого рода код ранее:

Python

# -*- coding: utf-8 -*-
from decimal import Decimal

class Fees(object):
«»»»»»
def __init__(self):
«»»Конструктор»»»
self._fee = None

def get_fee(self):
«»»
Возвращаем текущую комиссию
«»»
return self._fee

def set_fee(self, value):
«»»
Устанавливаем размер комиссии
«»»
if isinstance(value, str):
self._fee = Decimal(value)
elif isinstance(value, Decimal):
self._fee = value

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23

# -*- coding: utf-8 -*- fromdecimalimportDecimal classFees(object) «»»»»» def__init__(self) «»»Конструктор»»» self._fee=None defget_fee(self) «»»         Возвращаем текущую комиссию         «»» returnself._fee defset_fee(self,value) «»»         Устанавливаем размер комиссии         «»» ifisinstance(value,str) self._fee=Decimal(value) elifisinstance(value,Decimal) self._fee=value

Для использования этого класса, нам нужно использовать сеттеры и геттеры, которые определены как:

Python

f = Fees()
f.set_fee(«1»)

print(f.get_fee()) # Decimal(‘1’)

1 2 3 4

f=Fees() f.set_fee(«1») print(f.get_fee())# Decimal(‘1’)

Если вам нужно добавить обычную точечную нотацию атрибутов в данный код без выведения из строя всех приложений в этой части кода, вы можете сделать это очень просто, добавив свойство:

Python

# -*- coding: utf-8 -*-
from decimal import Decimal

class Fees(object):
«»»»»»
def __init__(self):
«»»Конструктор»»»
self._fee = None

def get_fee(self):
«»»
Возвращаем текущую комиссию
«»»
return self._fee

def set_fee(self, value):
«»»
Устанавливаем размер комиссии
«»»
if isinstance(value, str):
self._fee = Decimal(value)
elif isinstance(value, Decimal):
self._fee = value

fee = property(get_fee, set_fee)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25

# -*- coding: utf-8 -*- fromdecimalimportDecimal classFees(object) «»»»»» def__init__(self) «»»Конструктор»»» self._fee=None defget_fee(self) «»»         Возвращаем текущую комиссию         «»» returnself._fee defset_fee(self,value) «»»         Устанавливаем размер комиссии         «»» ifisinstance(value,str) self._fee=Decimal(value) elifisinstance(value,Decimal) self._fee=value fee=property(get_fee,set_fee)

Мы добавили одну строк в конце этого кода. Теперь мы можем делать что-то вроде этого:

Python

f = Fees()
f.set_fee(«1»)
print(f.fee) # Decimal(‘1’)

f.fee = «2»
print( f.get_fee() ) # Decimal(‘2’)

1 2 3 4 5 6

f=Fees() f.set_fee(«1») print(f.fee)# Decimal(‘1’) f.fee=»2″ print(f.get_fee())# Decimal(‘2’)

Как мы видим, когда мы используем свойство таким образом, это позволяет свойству fee настраивать и получать значение без поломки наследуемого кода. Давайте перепишем этот код с использованием декоратора property, и посмотрим, можем ли мы получить его для разрешения установки.

Python

# -*- coding: utf-8 -*-
from decimal import Decimal

class Fees(object):
«»»»»»
def __init__(self):
«»»Конструктор»»»
self._fee = None

@property
def fee(self):
«»»
Возвращаем текущую комиссию — геттер
«»»
return self._fee

@fee.setter
def fee(self, value):
«»»
Устанавливаем размер комиссии — сеттер
«»»
if isinstance(value, str):
self._fee = Decimal(value)
elif isinstance(value, Decimal):
self._fee = value

if __name__ == «__main__»:
f = Fees()

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29

# -*- coding: utf-8 -*- fromdecimalimportDecimal classFees(object) «»»»»» def__init__(self) «»»Конструктор»»» self._fee=None @property deffee(self) «»»         Возвращаем текущую комиссию — геттер         «»» returnself._fee @fee.setter deffee(self,value) «»»         Устанавливаем размер комиссии — сеттер         «»» ifisinstance(value,str) self._fee=Decimal(value) elifisinstance(value,Decimal) self._fee=value if__name__==»__main__» f=Fees()

Данный код демонстрирует, как создать сеттер для свойства fee. Вы можете делать это, декорируя второй метод, который также называется fee с декоратором, под названием <@fee.setter>. Сеттер будет вызван, когда вы сделаете что-то вроде следующего:

Python

f = Fees()
f.fee = «1»

1 2	f=Fees() f.fee=»1″

Если вы взгляните на подписи под свойством, то это будут fget, fset, fdel и doc в качестве аргументов. Вы можете создать другой декорируемый метод, используя то же название связи с функцией delet при помощи <@fee.deleter*>*, если вы хотите поймать команду **del для атрибута.

Python Collections (Arrays)

There are four collection data types in the Python programming language:

• List is a collection which is ordered and changeable. Allows duplicate members.
• Tuple is a collection which is ordered and unchangeable. Allows duplicate members.
• Set is a collection which is unordered and unindexed. No duplicate members.
• Dictionary is a collection which is unordered
  and changeable. No duplicate members.

When choosing a collection type, it is useful to understand the properties of that type. Choosing the right type for a particular data set could mean retention of meaning, and, it could mean an increase in efficiency or security.

❮ Previous
Next ❯

Множества

Множества это неупорядоченные коллекции объектов не содержащие дубликатов. Пустое множество создаётся функцией или круглыми скобками . Множества неупорядоченны поэтому к элементам множества нельзя обратится по индексу. Множества, за исключением frozen set, изменяемы.

>>> basket =
>>> basket_set = set()
>>> basket_set
set()
>>> basket_set.update(basket)
>>> basket_set
{‘pear’, ‘orange’, ‘apple’, ‘banana’}
>>> basket_set.add(«clementine»)
>>> basket_set
{‘pear’, ‘orange’, ‘apple’, ‘banana’, ‘clementine’}
>>> basket_set.remove(«apple»)
>>> basket_set
{‘pear’, ‘orange’, ‘banana’, ‘clementine’}

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

>>>basket=’apple’,’orange’,’apple’,’pear’,’orange’,’banana’ >>>basket_set=set() >>>basket_set set() >>>basket_set.update(basket) >>>basket_set {‘pear’,’orange’,’apple’,’banana’} >>>basket_set.add(«clementine») >>>basket_set {‘pear’,’orange’,’apple’,’banana’,’clementine’} >>>basket_set.remove(«apple») >>>basket_set {‘pear’,’orange’,’banana’,’clementine’}

Прохождение по списку

enumerate(iterable )

Возвращает генератор, отдающий пары счётчик(индекс)-элемент для указанного итерируемого объекта.

Параметры:

— последовательность, итератор или объекты, поддерживающие итерирование.

– значение, с которого начинается отсчет. Необязательный аргумент, по умолчанию равен нулю.

Возвращаемое значение:

enumerate object — генератор, отдающий пары счётчик(индекс)-элемент для указанного итерируемого объекта.

Примечание:

Вы можете преобразовать enumerate object в список или кортеж, используя функции и соответственно.

Примеры:

Пример 1: Работа с  .

grocery = 
enumerateGrocery = enumerate(grocery)

# <class 'enumerate'>
print(type(enumerateGrocery))

# 
print(list(enumerateGrocery))

enumerateGrocery = enumerate(grocery, 10)

# 
print(list(enumerateGrocery))

Пример 2: Прохождение по enumerate object.

grocery = 

for item in enumerate(grocery):
    print(item)

print('\n')
for count, item in enumerate(grocery):
    print(count, item)

print('\n')
# изменение значения start
for count, item in enumerate(grocery, 100):
    print(count, item)

Результат:(0, ‘bread’)(1, ‘milk’)(2, ‘butter’)

0 bread1 milk2 butter

100 bread101 milk102 butter

combinations_with_replacement(iterable, r)

Итератор под названием combinations_with_replacement очень похож на combinations. Единственная разница в том, что он создает комбинации повторяемых элементов. Давайте посмотрим на пример из предыдущего раздела:

Python

from itertools import combinations_with_replacement

for item in combinations_with_replacement(‘WXYZ’, 2):
print(».join(item))

1 2 3 4

fromitertoolsimportcombinations_with_replacement foritem incombinations_with_replacement(‘WXYZ’,2) print(».join(item))

Результат:

Python

WW
WX
WY
WZ
XX
XY
XZ
YY
YZ
ZZ

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

WW WX WY WZ XX XY XZ YY YZ ZZ

Как вы видите, у нас есть четыре объекта в выдаче: WW, XX, YY и ZZ.

Топ-11 высокодоходных ниш Инстаграм на 2020 год