Разберем модуль collections, существенно дополняющий функциональность встроенных типов данных Python. Статья исходно подготовлена для издания Библиотека программиста. На Яндекс.Дзене не очень удобная вёрстка для исходного кода, так что часть материалов осталась в оригинальном тексте. Типы данных Python не ограничиваются стандартными. Модуль collections содержит специализированные классы контейнеров, альтернативных традиционным dict, list и tuple. Это доступный «из коробки» родной модуль Python – те самые батарейки, что идут в комплекте...

В стандартной библиотеке Python существует множество классов для работы с коллекциями, включая UserDict из модуля collections. UserDict является подклассом встроенного словаря и предоставляет аналогичный функционал с возможностью его расширения. В этой статье мы рассмотрим, как создать собственный класс UniqueValueDict, наследуемый от UserDict, который будет обеспечивать уникальность значений в словаре. Для создания словаря с уникальными значениями мы будем переопределять метод __setitem__. Этот метод отвечает за установку значения по ключу в словаре...

Collections — это встроенный модуль Python, предоставляющий такие полезные типы данных, как контейнеры. Контейнерные типы данных позволяют нам хранить и получать доступ к значениям удобным способом. Как правило, мы используем списки, кортежи и словари. Но при работе со структурированными данными нам нужны более умные объекты. Сегодня мы разберем различные структуры данных, поддерживаемые модулем collections, и на примерах рассмотрим, когда их стоит использовать. Итак, давайте приступать! Однако...

Стандартная библиотека Python – это кладезь возможностей. Мы представляем семь недооцененных модулей, которые помогут вам улучшить организацию данных, оптимизировать производительность и упростить распространение ваших программ. Этот материал взят из нашей еженедельной email-рассылки, посвященной бэкенду. Подпишитесь, чтобы быть в числе первых, кто получит дайджест. 📧 Подписаться (function () { let link = document .getElementById ("a139f05d-d757-4d54-8a49-47df00bd7228-https://proglib...