Python имеет четыре типа коллекций данных. Когда использовать какой и почему у нас их четыре, может возникнуть путаница. В этом руководстве я расскажу, что такое каждый из типов и как их использовать. Четыре типа сбора данных в python:

  • списки: которые упорядочены, изменяемы и могут содержать повторяющиеся значения и пронумерованы по номеру
  • кортежи: которые упорядочены, неизменны и могут содержать повторяющиеся значения.
  • наборы: которые неупорядочены, имеют неизменяемые значения после установки, но могут добавлять или удалять элементы и не могут содержать повторяющиеся значения.
  • словари: которые неупорядочены (в зависимости от вашей версии Python), изменяемы, имеют индексы и не могут содержать повторяющиеся значения.

Чтобы выразить это проще, вот таблица их основных свойств:

Сравнение коллекций данных в Python

† словари заказываются только после Python 3.7

†† в наборы могут быть добавлены новые значения или удалены значения, но мы не можем изменить уже добавленные значения.

Вам может быть интересно, почему их так много, но у каждого из них есть конкретные варианты использования:

  • списки полезны, когда у нас есть данные, которые могут содержать дубликаты. Они похожи на типичные массивы в других языках, таких как Javascript.
  • кортежинаходятся Быстрее чем списки, но не могут быть изменены. Это полезно, когда у нас есть заданное количество значений для итерации, например, имена столбцов таблицы, которые май содержать дубликаты.
  • наборыкоторые опять же Быстрее чем списки, но чье исходное содержимое не может быть изменено. Однако мы по-прежнему можем добавлять и удалять элементы, что делает их более гибкими, чем кортежи в этом отношении. Это отличный способ проверить, является ли элемент членом определенного набора других элементов, т. е. хотим ли мы проверить слово apple был в комплекте.
  • словари, похожие на списки, но с ключами. Они похожи на объекты в других языках, таких как Javascript, и полезны для предоставления контекста нашим данным через пары ключ-значение.


Узнайте больше о структурах данных Python

У каждого из этих типов данных есть полезная цель в Python, и их правильное использование является ключом к освоению Python. Я написал подробные руководства по каждой из них, в которых более подробно рассматривается, как определять и использовать каждую из этих структур данных. Чтобы узнать больше — нажмите ниже: