Python: коллекции, часть 1: классификация, общие подходы и методы, конвертация

в 11:22, , рубрики: python, коллекции, начинающим, Программирование, структуры данных

Python: коллекции, часть 1: классификация, общие подходы и методы, конвертация - 1Коллекция в Python — программный объект (переменная-контейнер), хранящая набор значений одного или различных типов, позволяющий обращаться к этим значениям, а также применять специальные функции и методы, зависящие от типа коллекции.

Частая проблема при изучении коллекций заключается в том, что разобрав каждый тип довольно детально, обычно потом не уделяется достаточного внимания разъяснению картины в целом, не проводятся чёткие сходства и различия между типами, не показывается как одну и туже задачу решать для каждой из коллекций в сравнении.

Вот именно эту проблему я хочу попытаться решить в данном цикле статей – рассмотреть ряд подходов к работе со стандартными коллекциями в Python в сравнении между коллекциями разных типов, а не по отдельности, как это обычно показывается в обучающих материалах. Кроме того, постараюсь затронуть некоторые моменты, вызывающие сложности и ошибки у начинающих.

Для кого: для изучающих Python и уже имеющих начальное представление о коллекциях и работе с ними, желающих систематизировать и углубить свои знания, сложить их в целостную картину.

Будем рассматривать стандартные встроенные коллекционные типы данных в Python: список (list), кортеж (tuple), строку (string), множества (set, frozenset), словарь (dict). Коллекции из модуля collections рассматриваться не будут, хотя многое из статьи должно быть применимым и при работе с ними.

ОГЛАВЛЕНИЕ:

  1. Классификация коллекций;
  2. Общие подходы к работе с коллекциями;
  3. Некоторые общие методы для части коллекций;
  4. Конвертирование коллекций.

1. Классификация коллекций

image

image

Пояснения терминологии:

Индексированность – каждый элемент коллекции имеет свой порядковый номер — индекс. Это позволяет обращаться к элементу по его порядковому индексу, проводить слайсинг («нарезку») — брать часть коллекции выбирая исходя из их индекса. Детально эти вопросы будут рассмотрены в дальнейшем в отдельной статье.

Уникальность – каждый элемент коллекции может встречаться в ней только один раз. Это порождает требование иммутабельности (неизменности) используемых типов данных для каждого элемента, например, таким элементом не может быть список.

Мутабельность (изменяемость) коллекции — позволяет добавлять в коллекцию новых членов или удалять их. Иммутабельная коллекция неизменна после ее создания.

Примечание для словаря (dict):

  • сам словарь мутабелен — можно добавлять/удалять новые пары ключ: значение;
  • значения элементов словаря — мутабельны и не уникальны;
  • а вот ключи — иммутабельны и уникальны, поэтому, например, мы не можем сделать ключом словаря список, но можем кортеж. Из уникальности ключей, так же следует уникальность элементов словаря — пар ключ: значение.
  • UPD: Благодарю morff за внимательность — {} без значений создают словарь, а со значениями, в зависимости от синтаксиса могут создавать как множество, так и словарь:
    a = {}
    print(type(a))     # <class 'dict'>
    
    b = {1, 2, 3}   
    print(type(b))     # <class 'set'>
    
    c = {'a': 1, 'b': 2}
    print(type(c))     # <class 'dict'>

2. Общие подходы к работе с любой коллекцией

Разобравшись в классификацией, рассмотрим что можно делать с любой стандартной коллекцией независимо от её типа (в примерах список и словарь, но это работает и для всех остальных рассматриваемых стандартных типов коллекций):


# Зададим исходно список и словарь (скопировать перед примерами ниже):
my_list = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']
my_dict = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4, 'e': 5, 'f': 6}

2.1 Печать элементов коллекции с помощью функции print()


print(my_list)   # ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']
print(my_dict)   # {'a': 1, 'c': 3, 'e': 5, 'f': 6, 'b': 2, 'd': 4}
                 # Не забываем, что порядок элементов в неиндексированных коллекциях не сохраняется.

2.2 Подсчёт количества членов коллекции с помощью функции len()


print(len(my_list)) # 6
print(len(my_dict)) # 6 - для словаря пара ключ-значение считаются одним элементом. 
print(len('ab c')) # 4 - для строки элементом является 1 символ

2.3 Проверка принадлежности элемента данной коллекции c помощью оператора in

x in s — вернет True, если элемент входит в коллекцию s и False — если не входит
Есть и вариант проверки не принадлежности: x not in s, где есть по сути, просто добавляется отрицание перед булевым значением предыдущего выражения.


my_list = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']
print('a' in my_list)           # True
print('q' in my_list)           # False
print('a' not in my_list)       # False
print('q' not in my_list)       # True

Для словаря возможны варианты, понятные из кода ниже:


my_dict = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4, 'e': 5, 'f': 6}
print('a' in my_dict)               # True - без указания метода поиск по ключам
print('a' in my_dict.keys())        # True - аналогично примеру выше
print('a' in my_dict.values())      # False - так как 'а' — ключ, не значение
print(1 in my_dict.values())        # True

Можно ли проверять пары? Можно!


print(('a',1) in my_dict.items())   # True
print(('a',2) in my_dict.items())   # False

Для строки можно искать не только один символ, но и подстроку:

print('ab' in 'abc')    # True

2.4 Обход всех элементов коллекции в цикле for in

В данном случае, в цикле будут последовательно перебираться элементы коллекции, пока не будут перебраны все из них.


for elm in my_list:
    print(elm)

Обратите внимание на следующие моменты:

  • Порядок обработки элементов для неиндексированных коллекций будет не тот, как при их создании
  • У прохода в цикле по словарю есть свои особенности:
    
     for elm in my_dict:
         	# При таком обходе словаря, перебираются только ключи
    	# равносильно for elm in my_dict.keys()
         	print(elm)
    
     for elm in my_dict.values():
         	# При желании можно пройти только по значениям
         	print(elm)
    

    Но чаще всего нужны пары ключ(key) — значение (value).

    
    for key, value in my_dict.items():
    	# Проход по .items() возвращает кортеж (ключ, значение), 
    	# который присваивается кортежу переменных key, value
    	print(key, value)
    

  • Возможная ошибка: Не меняйте количество элементов коллекции в теле цикла во время итерации по этой же коллекции! — Это порождает не всегда очевидные на первый взгляд ошибки.

    Чтобы этого избежать подобных побочных эффектов, можно, например, итерировать копию коллекции:

    
    for elm in list(my_list):
        	# Теперь можете удалять и добавлять элементы в исходный список my_list,
        	# так как итерация идет по его копии.
    

2.5 Функции min(), max(), sum()

  • Функции min(), max() — поиск минимального и максимального элемента соответственно — работают не только для числовых, но и для строковых значений.
  • sum() — суммирование всех элементов, если они все числовые.


print(min(my_list))               # a
print(sum(my_dict.values()))      # 21

3.Общие методы для части коллекций

Ряд методов у коллекционных типов используется в более чем одной коллекции для решения задач одного типа.

image

Объяснение работы методов и примеры:

  • .count() — метод подсчета определенных элементов для неуникальных коллекций (строка, список, кортеж), возвращает сколько раз элемент встречается в коллекции.
    
    my_list = [1, 2, 2, 2, 2, 3]
    print(my_list.count(2))     # 4 экземпляра элемента равного 2
    print(my_list.count(5))     # 0 - то есть такого элемента в коллекции нет
    

  • .index() — возвращает минимальный индекс переданного элемента для индексированных коллекций (строка, список, кортеж)
    
    my_list = [1, 2, 2, 2, 2, 3]
    print(my_list.index(2))  # первый элемент равный 2 находится по индексу 1 (индексация с нуля!)
    print(my_list.index(5))  # ValueError: 5 is not in list - отсутствующий элемент выдаст ошибку!
    

  • .copy() — метод возвращает неглубокую (не рекурсивную) копию коллекции (список, словарь, оба типа множества).
    
    my_set = {1, 2, 3}
    my_set_2 = my_set.copy()
    print(my_set_2 == my_set)  # True - коллекции равны - содержат одинаковые значения
    print(my_set_2 is my_set)  # False - коллекции не идентичны - это разные объекты с разными id
    

  • .clear() — метод мутабельных коллекций (список, словарь, множество), удаляющий из коллекции все элементы и превращающий её в пустую коллекцию.
    
    my_set = {1, 2, 3}
    print(my_set)  # {1, 2, 3}
    my_set.clear()
    print(my_set)  # set()
    

Особые методы сравнения множеств (set, frozenset)

  • set_a.isdisjoint(set_b) — истина, если set_a и set_b не имеют общих элементов.
  • set_a.issubset(set_b) — если все элементы set_b принадлежат set_a то первое множество целиком входит во второе и является его подмножеством (set_b — подмножество)
  • set_a.issuperset(set_b) — соответственно, если условие выше справедливо, то set_a — надмножество


set_a = {1, 2, 3}
set_b = {2, 1}                  # порядок элементов не важен!
set_c = {4}
set_d = {1, 2, 3}

print(set_a.isdisjoint(set_c))  # True - нет общих элементов
print(set_b.issubset(set_a))    # True  - set_b целиком входит в set_a, значит set_b - подмножество
print(set_a.issuperset(set_b))  # True - set_b целиком входит в set_a, значит set_a - надмножество

# При равенстве множеств они одновременоо и подмножество и надмножество друг для друга
print(set_a.issuperset(set_d))  # True
print(set_b.issubset(set_d))    # True

4.Конвертация одного типа коллекции в другой

В зависимости от стоящих задач, один тип коллекции можно конвертировать в другой тип коллекции. Для этого, как правило достаточно передать одну коллекцию в функцию создания другой (они есть в таблице выше).


my_tuple = ('a', 'b', 'a')
my_list = list(my_tuple)
my_set = set(my_tuple)		        # теряем индексы и дубликаты элементов!
my_frozenset = frozenset(my_tuple)      # теряем индексы и дубликаты элементов!
print(my_list, my_set, my_frozenset)    # ['a', 'b', 'a'] {'a', 'b'} frozenset({'a', 'b'})

Обратите внимание, что при преобразовании одной коллекции в другую возможна потеря данны:

  • При преобразовании в множество теряются дублирующие элементы, так как множество содержит только уникальные элементы! Собственно, проверка на уникальность, обычно и является причиной использовать множество в задачах, где у нас есть в этом потребность.
  • При конвертации индексированной коллекции в неиндексированную теряется информация о порядке элементов, а в некоторых случаев она может быть критически важной!
  • После конвертации в иммутабельный тип, мы больше не сможем менять элементы коллекции — удалять, изменять, добавлять новые. Это может привести к ошибкам в наших функциях обработки данных, если они были написаны для работы с мутабельными коллекциями.

Дополнительные детали:

  • Способом выше не получится создать словарь, так как он состоит из пар ключ: значение.

    Это ограничение можно обойти, создав словарь комбинируя ключи со значениями с использованием zip():

    
    my_keys = ('a', 'b', 'c')
    my_values = [1, 2]      # Если количество элементов разное - 
    		        # будет отработано пока хватает на пары - лишние отброшены
    my_dict = dict(zip(my_keys, my_values))
    print(my_dict)         # {'a': 1, 'b': 2}
    

  • Создаем строку из другой коллекции:
    
    my_tuple = ('a', 'b', 'c')
    my_str = ''.join(my_tuple)
    print(my_str)       # abc
    

  • Возможная ошибка: Если Ваша коллекция содержит мутабельные элементы (например список списков), то ее нельзя конвертировать в иммутабельную коллекцию, так как ее элементы могут быть только иммутабельными!
    
    my_list = [1, [2, 3], 4]
    my_set = set(my_list)   # TypeError: unhashable type: 'list'

Самые мощные и гибкие способы — генераторы коллекций будут рассмотрены в отдельной статье, так как там много ньюансов и вариантов использования, на которых редко заостряют внимание и требуется детальный разбор.

В следующих статьях планируется продолжение:

  • Коллекции: индексация, слайсинг, сортировка;
  • Конкатенация коллекций;
  • Тонкости генерации коллекций.

Приглашаю к обсуждению:

  • Если я где-то допустил неточность или не учёл что-то важное — пишите в комментариях, важные комментарии будут позже добавлены в статью с указанием вашего авторства.
  • Если какие-то моменты не понятны и требуется уточнение — пишите ваши вопросы в комментариях — или я (если будет возможность комментировать, т.к. статья из песочницы) или другие читатели дадут ответ, а дельные вопросы будут добавлены в статью.

Автор: DaneSoul

Источник

Поделиться

* - обязательные к заполнению поля