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Inhaltsverzeichnis
Liste: Flexible bestellte Sammlung
Tupel: Leichter, unver?nderlicher Beh?lter
W?rterbuch: Effiziente Struktur der Schlüsselwertpaare
Sammlung: Deduplizierung und relationale Operationen
Heim Backend-Entwicklung Python-Tutorial Arbeiten mit Datenstrukturen: Listen, Tupel, W?rterbücher, S?tze in Python

Arbeiten mit Datenstrukturen: Listen, Tupel, W?rterbücher, S?tze in Python

Jul 07, 2025 am 12:15 AM

Die am h?ufigsten verwendeten Datenstrukturen in Python sind Listen, Tupel, W?rterbücher und Sammlungen. 1. Die Liste ist ver?nderlich und ordentlich, geeignet, um Inhalte zu speichern, die h?ufig ge?ndert werden müssen, und unterstützt Operationen wie das Hinzufügen, Einfügen und L?schen von Elementen. 2. Tupel sind unver?nderlich, geeignet für Datens?tze, die sich nicht ?ndern, eine bessere Leistung haben und als Schlüssel für W?rterbücher verwendet werden k?nnen. 3. Das W?rterbuch speichert Daten in Schlüsselwertpaaren, hat eine hohe Such-Effizienz und eignet sich für schnelle Abrufszenarien. 4. Das Set wird für die Deduplizierung und den Set -Operationen verwendet und verfügt über effiziente F?higkeiten zur Erkennung von Mitgliedern. Das Beherrschen ihrer Merkmale und anwendbaren Szenarien kann die Code -Effizienz und die Klarheit verbessern.

Arbeiten mit Datenstrukturen: Listen, Tupel, W?rterbücher, S?tze in Python

Bei der Python -Programmierung ist das Mastering grundlegender Datenstrukturen der erste Schritt beim Schreiben eines guten Code. Liste, Tupel, W?rterbuch und Set sind die vier am h?ufigsten verwendeten Datenstrukturen. Sie haben jeweils ihre eigenen Eigenschaften und sind für verschiedene Szenarien geeignet.

Arbeiten mit Datenstrukturen: Listen, Tupel, W?rterbücher, S?tze in Python

Liste: Flexible bestellte Sammlung

Listen sind eine der am h?ufigsten verwendeten und flexiblen Datenstrukturen in Python. Es handelt sich um eine variable, geordnete Sammlung von Elementen, die zum Speichern von Inhalten geeignet sind, die h?ufig ge?ndert werden müssen.

Arbeiten mit Datenstrukturen: Listen, Tupel, W?rterbücher, S?tze in Python
  • Listen sind eine gute Wahl, wenn Sie Elemente dynamisch hinzufügen oder l?schen müssen.
  • Wenn Sie beispielsweise den vom Benutzer eingegebenen Verlauf aufzeichnen, k?nnen Sie append() kontinuierlich neue Inhalte hinzufügen.
  • Gemeinsame Operationen umfassen:
    • list.append(x) Element zum Ende hinzufügen
    • list.insert(i, x) fügt Elemente an der angegebenen Position ein
    • list.pop(i) l?scht das Element am angegebenen Ort und gibt das Element zurück

Es ist jedoch zu beachten, dass die Effizienz des Einfügens oder L?schens von Listen in der Mitte niedrig ist. Wenn das Datenvolumen gro? ist und die Zwischenposition h?ufig betrieben wird, k?nnen andere Strukturen berücksichtigt werden.


Tupel: Leichter, unver?nderlicher Beh?lter

Tupel sind Listen sehr ?hnlich, sind jedoch unver?nderlich und k?nnen nach dem Erstellen nicht ge?ndert werden. Diese Funktion macht es "leichter" als Listen und eignet sich besser für Datensammlungen, die sich nicht ?ndern.

Arbeiten mit Datenstrukturen: Listen, Tupel, W?rterbücher, S?tze in Python
  • Wenn beispielsweise eine Funktion mehrere Werte zurückgibt, ist die Standardrendite ein Tupel.
  • Da es unver?nderlich ist, k?nnen Tupel als Schlüssel für W?rterbücher verwendet werden (solange die Elemente im Inneren hashabel sind), w?hrend Listen dies nicht k?nnen.
  • Die Erstellungsmethode ist einfach, zum Beispiel: t = (1, 2, 3) oder t = 1, 2, 3

Wenn Sie einen Datensatz haben, der nicht ge?ndert werden muss, ist die Verwendung von Tupeln sicherer und kann die Leistung verbessern.


W?rterbuch: Effiziente Struktur der Schlüsselwertpaare

Das W?rterbuch ist eine der leistungsst?rksten Datenstrukturen in Python. Es speichert Daten in Form von Schlüsselwertpaaren und ist sehr effizient, um sie zu finden.

  • Wenn Sie beispielsweise Benutzerinformationen basierend auf Ihrem Benutzernamen schnell finden m?chten, ist es sehr geeignet, ein W?rterbuch zu verwenden.
  • Gemeinsame Operationen:
    • d[key] = value hinzufügen oder aktualisieren
    • d.get(key) erh?lt den Wert, um Fehler zu vermeiden, wenn der Schlüssel nicht vorhanden ist
    • d.items() durchquert alle Schlüsselwertpaare

Es ist zu beachten, dass die Schlüssel des W?rterbuchs von unver?nderlichen Typen (wie Zeichenfolgen, Zahlen, Tupeln) sein müssen und der Wert von jedem Typ sein kann.


Sammlung: Deduplizierung und relationale Operationen

Ein Satz ist ein nicht ordnungsgem??er und nicht repetitiver Elemente, das für Deduplizierung, überschneidungs- und Differenz-Set-Operationen geeignet ist.

  • Wenn Sie beispielsweise ein Benutzerzugriffsprotokoll haben, k?nnen Sie es tun, indem Sie es einfach in eine Sammlung konvertieren.
  • Gemeinsame Operationen:
    • set.add(x) Element hinzufügen
    • set.remove(x) l?scht das Element (wenn es nicht vorhanden ist, wird ein Fehler gemeldet)
    • a | b Union, a & b Intersection, a - b Differenz festgelegt

Die Sammlung wird mit einer Hash -Tabelle intern implementiert. Es ist daher sehr schnell festzustellen, ob ein Element enthalten ist.


Grunds?tzlich ist das. Diese vier Datenstrukturen werden h?ufig in der tats?chlichen Entwicklung verwendet. Wenn Sie ihre Merkmale und anwendbaren Szenarien verstehen, k?nnen Sie klarere und effizientere Python -Code schreiben.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonArbeiten mit Datenstrukturen: Listen, Tupel, W?rterbücher, S?tze in Python. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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