Python-Tupel und -Listen, Tipps für die PCEP-Zertifizierungsvorbereitung

Um ein Python Certified Entry-Level Programmer (PCEP) zu werden, ist ein gründliches Verständnis der grundlegenden Datenstrukturen in Python, wie z. B. Listen und Tupel, erforderlich.

Sowohl Listen als auch Tupel können Objekte in Python speichern, aber diese beiden Datenstrukturen weisen wesentliche Unterschiede in ihrer Verwendung und Syntax auf. Damit Sie Ihre PCEP-Zertifizierungsprüfung bestehen, finden Sie hier einige wichtige Tipps zur Beherrschung dieser Datenstrukturen.

1. Verstehen Sie den Unterschied zwischen Listen und Tupeln
Listen in Python sind veränderbar, d. h. sie können nach der Erstellung geändert werden. Andererseits sind Tupel unveränderlich, was bedeutet, dass sie nach ihrer Erstellung nicht mehr geändert werden können. Dies impliziert, dass Tupel einen geringeren Speicherbedarf haben und in bestimmten Situationen schneller als Listen sein können, aber weniger Flexibilität bieten.

Listenbeispiel:

# creating a list of numbers
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
# modifying the list by changing the fourth element
numbers[3] = 10
print(numbers)
# output: [1, 2, 3, 10, 5]

Tuple-Beispiel:

# creating a tuple of colors
colors = ("red", "green", "blue")
# trying to modify the tuple by changing the second element
colors[1] = "yellow" 
# this will result in an error as tuples are immutable

2. Machen Sie sich mit der Syntax für Listen und Tupel vertraut
Listen werden durch eckige Klammern [ ] gekennzeichnet, während Tupel in Klammern ( ) eingeschlossen sind. Das Erstellen einer Liste oder eines Tupels ist so einfach wie das Deklarieren von Werten für eine Variable mithilfe der entsprechenden Syntax. Denken Sie daran, dass Tupel nach der Initialisierung nicht mehr geändert werden können. Daher ist es wichtig, die richtige Syntax zu verwenden.

Listenbeispiel:

# creating a list of fruits
fruits = ["apple", "banana", "orange"]

Tuple-Beispiel:

# creating a tuple of colors
colors = ("red", "green", "blue")

3. Erfahren Sie, wie Sie Elemente hinzufügen und entfernen
Listen verfügen über verschiedene integrierte Methoden zum Hinzufügen und Entfernen von Elementen, z. B. append(), extension() und remove(). Tupel hingegen verfügen über weniger integrierte Methoden und keine Methoden zum Hinzufügen oder Entfernen von Elementen. Wenn Sie also ein Tupel ändern müssen, müssen Sie ein neues erstellen, anstatt das vorhandene Tupel zu ändern.

Listenbeispiel:

# adding a new fruit to the end of the list
fruits.append("mango")
print(fruits)
# output: ["apple", "banana", "orange", "mango"]

# removing a fruit from the list
fruits.remove("banana")
print(fruits)
# output: ["apple", "orange", "mango"]

Tuple-Beispiel:

# trying to add a fruit to the end of the tuple
fruits.append("mango")
# this will result in an error as tuples are immutable

# trying to remove a fruit from the tuple
fruits.remove("banana")
# this will also result in an error

4. Verstehen Sie die Leistungsunterschiede
Aufgrund ihrer Unveränderlichkeit sind Tupel im Allgemeinen schneller als Listen. Achten Sie auf Szenarien, in denen Sie eine feste Sammlung von Elementen speichern müssen, und erwägen Sie die Verwendung von Tupeln anstelle von Listen, um die Leistung zu verbessern.

Sie können die Leistungsunterschiede zwischen Listen und Tupeln mit dem Timeit-Modul in Python testen. Hier ist ein Beispiel für den Vergleich der Zeit, die zum Durchlaufen einer Liste und eines Tupels mit 10 Elementen benötigt wird:

# importing the timeit module
import timeit

# creating a list and a tuple with 10 elements
numbers_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
numbers_tuple = (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)

# testing the time it takes to iterate through the list
list_time = timeit.timeit('for num in numbers_list: pass', globals=globals(), number=100000)
print("Time taken for list: ", list_time)
# output: Time taken for list: 0.01176179499915356 seconds

# testing the time it takes to iterate through the tuple
tuple_time = timeit.timeit('for num in numbers_tuple: pass', globals=globals(), number=100000)
print("Time taken for tuple: ", tuple_time)
# output: Time taken for tuple: 0.006707087000323646 seconds

Wie Sie sehen, ist das Durchlaufen eines Tupels etwas schneller als das Durchlaufen einer Liste.

5. Verstehen Sie die geeigneten Anwendungsfälle für Listen und Tupel
Listen eignen sich zum Speichern von Sammlungen von Elementen, die sich im Laufe der Zeit ändern können, da sie leicht geändert werden können. Im Gegensatz dazu eignen sich Tupel ideal für konstante Sammlungen von Elementen, die unverändert bleiben müssen. Während sich beispielsweise eine Liste für eine Einkaufsliste eignet, die sich ändern kann, eignet sich ein Tupel besser zum Speichern der Wochentage, da diese gleich bleiben.

Listenbeispiel:

# creating a list of groceries
grocery_list = ["milk", "bread", "eggs", "chicken"]
# adding a new item to the grocery list
grocery_list.append("bananas")

Tuple-Beispiel:

# creating a tuple of weekdays
weekdays = ("Monday", "Tuesday", "Wednesday", "Thursday", "Friday")
# trying to add a new day to the tuple
weekdays.append("Saturday")
# this will result in an error as tuples cannot be modified after creation

6. Achten Sie auf die Speichernutzung
Listen verbrauchen aufgrund ihrer Flexibilität mehr Speicher als Tupel, während Tupel aufgrund ihrer Unveränderlichkeit weniger Platz beanspruchen. Dies ist besonders wichtig, wenn Sie mit großen Datensätzen oder speicherintensiven Anwendungen arbeiten.

Sie können das sys-Modul in Python verwenden, um die Speichernutzung von Variablen zu überprüfen. Hier ist ein Beispiel für den Vergleich der Speichernutzung einer Liste und eines Tupels mit einer Million Elementen:

# importing the sys module
import sys

# creating a list with one million elements
numbers_list = list(range(1000000))
# checking the memory usage of the list
list_memory = sys.getsizeof(numbers_list)
print("Memory usage for list: ", list_memory)
# output: Memory usage for list:  9000112 bytes

# creating a tuple with one million elements
numbers_tuple = tuple(range(1000000))
# checking the memory usage of the tuple
tuple_memory = sys.getsizeof(numbers_tuple)
print("Memory usage for tuple: ", tuple_memory)
# output: Memory usage for tuple: 4000072 bytes

Sie können sehen, dass Tupel im Vergleich zu Listen weniger Speicher verbrauchen.

7. Wissen, wie man Listen und Tupel durchläuft
Sowohl Listen als auch Tupel können mithilfe von Schleifen iteriert werden, aufgrund ihrer Unveränderlichkeit sind Tupel jedoch möglicherweise etwas schneller. Beachten Sie außerdem, dass Listen jede Art von Daten speichern können, während Tupel nur hashbare Elemente enthalten können. Das bedeutet, dass Tupel als Wörterbuchschlüssel verwendet werden können, Listen hingegen nicht.

Listenbeispiel:

# creating a list of numbers
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
# iterating through the list and checking if a number is present
for num in numbers:
    if num == 3:
        print("Number 3 is present in the list")
# output: Number 3 is present in the list

Tuple-Beispiel:

# creating a tuple of colors
colors = ("red", "green", "blue")
# iterating through the tuple and checking if a color is present
for color in colors:
    if color == "yellow":
        print("Yellow is one of the colors in the tuple")
# this will not print anything as yellow is not present in the tuple

8. Machen Sie sich mit den integrierten Funktionen und Vorgängen vertraut
Während Listen im Vergleich zu Tupeln über mehr integrierte Methoden verfügen, verfügen beide Datenstrukturen über eine Reihe integrierter Funktionen und Operatoren, mit denen Sie für die PCEP-Prüfung vertraut sein sollten. Dazu gehören Funktionen wie len(), max() und min() sowie Operatoren wie in und not in, um zu überprüfen, ob sich ein Element in einer Liste oder einem Tupel befindet.

Listenbeispiel:

# creating a list of even numbers
numbers = [2, 4, 6, 8, 10]
# using the len() function to get the length of the list
print("Length of the list: ", len(numbers))
# output: Length of the list: 5
# using the in and not in operators to check if a number is present in the list
print(12 in numbers)
# output: False
print(5 not in numbers)
# output: True

Tuple-Beispiel:

# creating a tuple of colors
colors = ("red", "green", "blue")
# using the max() function to get the maximum element in the tuple
print("Maximum color: ", max(colors))
# output: Maximum color: red
# using the in and not in operators to check if a color is present in the tuple
print("yellow" in colors)
# output: False
print("green" not in colors)
# output: False

Wenn Sie die Unterschiede, geeigneten Anwendungsfälle und die Syntax von Listen und Tupeln verstehen, sind Sie gut auf die PCEP-Prüfung vorbereitet. Denken Sie daran, die Verwendung dieser Datenstrukturen in verschiedenen Szenarien zu üben, um Ihr Wissen zu festigen und Ihre Chancen auf das Bestehen der Prüfung zu erhöhen. Denken Sie daran, dass mit Übung Perfektion entsteht!

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPython-Tupel und -Listen, Tipps für die PCEP-Zertifizierungsvorbereitung. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!