Podstawowe struktury danych Pythona w Pythonie obejmują listę, zestaw, krotki i słownik. Każda ze struktur danych jest na swój sposób niepowtarzalna. Struktury danych to „kontenery”, które organizują i grupują dane według typu.
Struktury danych różnią się pod względem zmienności i porządku. Zmienność odnosi się do możliwości zmiany obiektu po jego utworzeniu. Zmienne obiekty można modyfikować, dodawać lub usuwać po ich utworzeniu, natomiast niezmienne obiekty nie mogą być modyfikowane po ich utworzeniu. Porządek w tym kontekście odnosi się do tego, czy położenie elementu można wykorzystać, aby uzyskać dostęp do elementu.
Szybkie podsumowanie
- Listy, zbiory i krotki to podstawowe struktury danych w języku programowania Python.
- Jedną z różnic w strukturach danych jest zmienność, czyli możliwość zmiany obiektu po jego utworzeniu.
- Listy i krotki są najbardziej użytecznymi typami danych i można je znaleźć praktycznie w każdym programie w języku Python.
Struktury danych Pythona - listy
Lista jest zdefiniowana jako uporządkowana kolekcja elementów i jest jedną z podstawowych struktur danych podczas korzystania z Pythona do tworzenia projektu. Termin „uporządkowane kolekcje” oznacza, że każda pozycja na liście ma kolejność, która je jednoznacznie identyfikuje. Kolejność elementów jest nieodłączną cechą, która pozostaje stała przez cały okres istnienia listy.
Ponieważ wszystko w Pythonie jest uważane za obiekt, tworzenie listy jest zasadniczo tworzeniem obiektu Pythona określonego typu. Podczas tworzenia listy wszystkie pozycje na liście powinny być umieszczone w nawiasach kwadratowych i oddzielone przecinkami, aby Python wiedział, że lista została utworzona. Przykładową listę można zapisać w następujący sposób:
List_A = [pozycja 1, pozycja 2, pozycja 3… .., pozycja n]
Listy mogą być zagnieżdżane
Lista może być zagnieżdżona, co oznacza, że może zawierać dowolny typ obiektu. Może zawierać inną listę lub podlistę - która może później zawierać inne podlisty. Nie ma ograniczeń co do głębokości zagnieżdżania list. Przykład listy zagnieżdżonej jest następujący:
Lista_A = [pozycja 1, lista_B, pozycja 3… .., pozycja n]
Listy są zmienne
Listy utworzone w Pythonie kwalifikują się jako zmienne, ponieważ można je zmieniać nawet po utworzeniu. Użytkownik może wyszukiwać, dodawać, przesuwać, przenosić i usuwać elementy z listy według własnego uznania. Podczas zastępowania elementów na liście liczba dodanych elementów nie musi być równa liczbie elementów, a Python dostosuje się w razie potrzeby.
Umożliwia także zastąpienie pojedynczego elementu na liście wieloma elementami. Mutowalność umożliwia również użytkownikowi wprowadzanie dodatkowych elementów do listy bez dokonywania jakichkolwiek zamian.
Struktury danych Pythona - krotki
Krotka to wbudowana w Pythonie struktura danych, która jest uporządkowaną kolekcją obiektów. W przeciwieństwie do list, krotki mają ograniczoną funkcjonalność.
Podstawową cechą różnicującą listy i krotki jest zmienność. Listy są zmienne, a krotki są niezmienne. Krotek nie można modyfikować, dodawać ani usuwać po ich utworzeniu. Listy definiuje się za pomocą nawiasów, aby ująć elementy, które są oddzielone przecinkami.
Użycie nawiasów przy tworzeniu krotek jest opcjonalne, ale zaleca się, aby rozróżniały początek i koniec krotki. Przykładowa krotka jest zapisana w następujący sposób:
tuple_A = (pozycja 1, pozycja 2, pozycja 3,…, pozycja n)
Pusta i jedna krotka pozycji
Podczas pisania krotki zawierającej tylko jeden element, programista musi użyć przecinka po elemencie. Ma to na celu umożliwienie Pythonowi rozróżnienia krotki od nawiasów otaczających obiekt w równaniu. Krotkę z pojedynczym elementem można wyrazić w następujący sposób:
some_tuple = (element 1,)
Jeśli krotka jest pusta, użytkownik powinien dołączyć pustą parę nawiasów w następujący sposób:
Empty_tuple = ()
Dlaczego krotki są preferowane zamiast list
Krotki są preferowane, gdy użytkownik nie chce, aby dane były modyfikowane. Czasami użytkownik może utworzyć obiekt, który ma pozostać nienaruszony przez cały okres jego istnienia. Krotki są niezmienne, więc można ich używać do zapobiegania przypadkowemu dodawaniu, modyfikowaniu lub usuwaniu danych.
Ponadto krotki zużywają mniej pamięci i przyspieszają wykonywanie programu w porównaniu do korzystania z list. Listy są wolniejsze niż krotki, ponieważ za każdym razem, gdy wykonywane jest nowe wykonanie z listami, tworzone są nowe obiekty, a obiekty nie są interpretowane tylko raz. Krotki są identyfikowane przez Python jako jeden niezmienny obiekt. Dlatego są budowane jako jedna całość.
Struktury danych Pythona - zestawy
Zestaw definiuje się jako unikalną kolekcję unikalnych elementów, które nie mają określonej kolejności. Zestawy są używane, gdy istnienie obiektu w kolekcji obiektów jest ważniejsze niż liczba razy, kiedy się on pojawia lub kolejność obiektów. W przeciwieństwie do krotek, zestawy są zmienne - można je modyfikować, dodawać, zastępować lub usuwać. Przykładowy zestaw można przedstawić w następujący sposób:
set_a = {„element 1”, „element 2”, „element 3”,… .., „element n”}
Jednym ze sposobów używania zestawów jest sprawdzanie, czy niektóre elementy są zawarte w zestawie, czy nie. Na przykład zestawy są wysoce zoptymalizowane pod kątem testów członkostwa. Mogą być używane do sprawdzania, czy zbiór jest podzbiorem innego zestawu i do identyfikowania relacji między dwoma zbiorami.
Więcej zasobów
Finance jest oficjalnym dostawcą Certyfikatu Certified Banking & Credit Analyst (CBCA) ™ CBCA ™ Akredytacja Certified Banking & Credit Analyst (CBCA) ™ to globalny standard dla analityków kredytowych obejmujący finanse, rachunkowość, analizę kredytową, analizę przepływów pieniężnych, modelowanie warunków umowy, spłaty pożyczek i nie tylko. program certyfikacji, mający na celu przekształcenie każdego w światowej klasy analityka finansowego.
Aby dalej uczyć się i rozwijać swoją wiedzę na temat analizy finansowej, zdecydowanie zalecamy poniższe dodatkowe zasoby finansowe:
- Jak zeskrobać dane giełdowe w Pythonie Jak zeskrobać dane giełdowe za pomocą Pythona Specjaliści finansowi, którzy chcą podnieść swoje umiejętności, mogą to zrobić, ucząc się, jak zeskrobać dane giełdowe za pomocą Pythona, wysokiego poziomu, zinterpretowanego i ogólnego-
- Przejście z Excela do Pythona Przejście z Excela do Pythona Wiele firm przechodzi obecnie z Excela na Python, język programowania wysokiego poziomu ogólnego przeznaczenia stworzony przez holenderskiego programistę Guido van Rossuma
- Rodzaje analizy finansowej Rodzaje analizy finansowej Analiza finansowa obejmuje wykorzystanie danych finansowych do oceny wyników firmy i wydawania zaleceń dotyczących możliwości poprawy w przyszłości. Analitycy finansowi wykonują swoją pracę głównie w programie Excel, używając arkusza kalkulacyjnego do analizy danych historycznych i sporządzania prognoz Rodzaje analiz finansowych
- Uczenie maszynowe dla finansów - podstawy języka Python
