Введение в типы и структуры данных в Python.
Понимание основных типов и структур данных в Python - ключевой навык для любого разработчика. В этой статье мы рассмотрим различные типы данных и структуры, доступные в Python, их особенности и примеры использования.
Основные типы данных
- Целые числа (int) - представляют целые числа положительные, отрицательные или ноль.
- Вещественные числа (float) - представляют числа с плавающей точкой.
- Строки (str) - последовательности символов, используемые для хранения текстовой информации.
- Булевые значения (bool) - принимают значения True или False.
Расширенные структуры данных
- Списки (list) - упорядоченные коллекции, которые могут содержать элементы разных типов. Списки изменяемы, и их можно изменять после создания.
- Кортежи (tuple) - похожи на списки, но неизменяемы. Отлично подходят для защиты данных от изменений. Или даже например могут являться ключами словаря, о котором читаем далее.
- Словари (dict) - структуры данных, основанные на парах ключ-значение. Ключи должны быть уникальными и неизменяемыми. Словари реализованы как хэш-таблицы, что делает их особенно эффективными для операций поиска, вставки и удаления. Каждая пара ключ-значение хранится в словаре таким образом, что ключ хэшируется, а соответствующее ему значение сохраняется в позиции, определённой хэшем ключа.
- Множества (set) - наборы уникальных элементов. Они неупорядоченны, поэтому не поддерживают индексацию.
- Неизменяемое множество (frozenset) - это специальный вид множества, которое, как следует из названия, неизменяемо. Это означает, что после его создания вы не можете добавлять или удалять элементы. Неизменяемые множества полезны в качестве ключей для словарей или элементов других множеств, так как они хэшируемы благодаря своей неизменности.
Специализированные структуры данных
Python также поддерживает более специализированные структуры данных, которые можно импортировать из модулей, таких как collections и heapq.
- deque - из модуля collections, оптимизирован для быстрого добавления и удаления с обоих концов.
heapq - предоставляет функциональность кучи для реализации приоритетной очереди.
Примеры использования
Рассмотрим простой пример использования структур данных для решения задачи. Представим, что нужно управлять очередью задач:
Не забывайте подписываться и ставить лайки, так же у нас есть Телеграм-канал, будь в курсе новых статей и продолжай погружаться в увлекательный мир технологий вместе с нами!
