


Arbeiten mit Datenstrukturen: Listen, Tupel, W?rterbücher, S?tze in Python
Jul 07, 2025 am 12:15 AMDie 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.
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.

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.

- 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.

- 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)
odert = 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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Der Schlüssel zum Umgang mit der API -Authentifizierung besteht darin, die Authentifizierungsmethode korrekt zu verstehen und zu verwenden. 1. Apikey ist die einfachste Authentifizierungsmethode, die normalerweise in den Anforderungsheader- oder URL -Parametern platziert ist. 2. BasicAuth verwendet Benutzername und Kennwort für die Basis64 -Codierungsübertragung, die für interne Systeme geeignet ist. 3.. OAuth2 muss das Token zuerst über Client_id und Client_secret erhalten und dann das BearerToken in den Anforderungsheader bringen. V. Kurz gesagt, die Auswahl der entsprechenden Methode gem?? dem Dokument und das sichere Speichern der Schlüsselinformationen ist der Schlüssel.

Assert ist ein Inssertion -Tool, das in Python zum Debuggen verwendet wird, und wirft einen Assertionerror aus, wenn der Zustand nicht erfüllt ist. Die Syntax ist eine geltende Bedingung sowie optionale Fehlerinformationen, die für die interne Logiküberprüfung geeignet sind, z. B. Parameterprüfung, Statusbest?tigung usw., k?nnen jedoch nicht für die Sicherheits- oder Benutzereingabeprüfung verwendet werden und sollten in Verbindung mit klaren Eingabeaufforderungen verwendet werden. Es ist nur zum Hilfsdebuggen in der Entwicklungsphase verfügbar, anstatt die Ausnahmebehandlung zu ersetzen.

Eine gemeinsame Methode, um zwei Listen gleichzeitig in Python zu durchqueren, besteht darin, die Funktion ZIP () zu verwenden, die mehrere Listen in der Reihenfolge und die kürzeste ist. Wenn die Listenl?nge inkonsistent ist, k?nnen Sie iTertools.zip_longest () verwenden, um die l?ngste zu sein und die fehlenden Werte auszufüllen. In Kombination mit Enumerate () k?nnen Sie den Index gleichzeitig erhalten. 1.zip () ist pr?gnant und praktisch, geeignet für die Iteration gepaarte Daten; 2.zip_longest () kann den Standardwert beim Umgang mit inkonsistenten L?ngen einfüllen. 3.Enumerate (ZIP ()) kann w?hrend des Durchlaufens Indizes erhalten und die Bedürfnisse einer Vielzahl komplexer Szenarien erfüllen.

TypHintsinpythonsolvetheProblemofAmbiguityAndpotentialbugsindynamicalpedCodeByAllowingDevelopstospecifyexpectypes

INPYTHON, ITERATORATORSAROBJECTSHATALWOULOUPING ThroughCollections Byimplementing__iter __ () und __Next __ (). 1) IteratorsworkviATheiterProtocol, verwendete __iter __ () toreturn thiteratorand__Next __ () torethentexteemtemuntemuntilstoperationSaised.2) und

Um moderne und effiziente APIs mit Python zu schaffen, wird Fastapi empfohlen. Es basiert auf Eingabeaufforderungen an Standardpython -Typ und kann automatisch Dokumente mit ausgezeichneter Leistung generieren. Nach der Installation von Fastapi und ASGI Server Uvicorn k?nnen Sie Schnittstellencode schreiben. Durch das Definieren von Routen, das Schreiben von Verarbeitungsfunktionen und die Rückgabe von Daten kann schnell APIs erstellt werden. Fastapi unterstützt eine Vielzahl von HTTP -Methoden und bietet automatisch generierte Swaggerui- und Redoc -Dokumentationssysteme. URL -Parameter k?nnen durch Pfaddefinition erfasst werden, w?hrend Abfrageparameter durch Einstellen von Standardwerten für Funktionsparameter implementiert werden k?nnen. Der rationale Einsatz pydantischer Modelle kann dazu beitragen, die Entwicklungseffizienz und Genauigkeit zu verbessern.

Um die API zu testen, müssen Sie Pythons Anfragebibliothek verwenden. In den Schritten werden die Bibliothek installiert, Anfragen gesendet, Antworten überprüfen, Zeitüberschreitungen festlegen und erneut werden. Installieren Sie zun?chst die Bibliothek über PipinstallRequests. Verwenden Sie dann Requests.get () oder Requests.Post () und andere Methoden zum Senden von GET- oder Post -Anfragen. überprüfen Sie dann die Antwort. Fügen Sie schlie?lich Zeitüberschreitungsparameter hinzu, um die Zeitüberschreitungszeit festzulegen, und kombinieren Sie die Wiederholungsbibliothek, um eine automatische Wiederholung zu erreichen, um die Stabilit?t zu verbessern.

In Python sind Variablen, die in einer Funktion definiert sind, lokale Variablen und sind nur innerhalb der Funktion gültig. Extern definiert sind globale Variablen, die überall gelesen werden k?nnen. 1. lokale Variablen werden zerst?rt, wenn die Funktion ausgeführt wird. 2. Die Funktion kann auf globale Variablen zugreifen, kann jedoch nicht direkt ge?ndert werden, sodass das globale Schlüsselwort erforderlich ist. 3. Wenn Sie die ?u?eren Funktionsvariablen in verschachtelten Funktionen ?ndern m?chten, müssen Sie das nichtlokale Schlüsselwort verwenden. 4.. Variablen mit demselben Namen beeinflussen sich in verschiedenen Bereichen nicht gegenseitig; 5. Global muss bei der Modifizierung globaler Variablen deklariert werden, ansonsten werden ungebundener Fehler aufgeworfen. Das Verst?ndnis dieser Regeln hilft bei der Vermeidung von Fehler und zum Schreiben zuverl?ssigerer Funktionen.
