


Bietet Python einen nativen geordneten Satz und wie kann dieser emuliert werden?
Erkunden geordneter Mengen in Python
Python bietet ein geordnetes Wörterbuch, aber stellt es auch eine geordnete Menge bereit? Lassen Sie uns in diese Abfrage eintauchen und die potenziellen Lösungen entdecken, die in Python verfügbar sind.
Das Fehlen geordneter Mengen
Im Gegensatz zu geordneten Wörterbüchern unterstützt Python geordnete Mengen nicht nativ. Die Einführung geordneter Mengen kann jedoch eine nützliche Funktion sein, um die Reihenfolge der Elemente beizubehalten und gleichzeitig Duplikate zu eliminieren.
Emulieren geordneter Mengen mit Wörterbüchern
Ab Python 3.7 eine einfache Das Wörterbuch kann als geordnete Menge verwendet werden, indem die dict-Klassenmethode fromkeys() verwendet wird. Diese Methode benötigt nur Schlüssel (Werte werden auf „Keine“ gesetzt) und emuliert so effektiv die Funktionalität geordneter Mengen.
Beispielverwendung
Um die Verwendung zu veranschaulichen, betrachten Sie eine Liste mit Schlüsselwörtern: [ 'foo', 'bar', 'bar', 'foo', 'baz', 'foo']. Um Duplikate herauszufiltern und gleichzeitig die Reihenfolge beizubehalten, verwenden Sie einfach die Methode fromkeys() und rufen Sie die Schlüssel() ab.
>>> keywords = ['foo', 'bar', 'bar', 'foo', 'baz', 'foo'] >>> list(dict.fromkeys(keywords)) ['foo', 'bar', 'baz']
Alternative für ältere Python-Versionen
Für ältere In Python-Versionen kann die Klasse „collections.OrderedDict“ als geordnete Menge dienen. Es bietet eine ähnliche Funktionalität wie das Emulieren geordneter Mengen mit Wörterbüchern.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Python zwar keine nativen geordneten Mengen bietet, aber durch den geschickten Einsatz von Wörterbüchern und der Klasse „collections.OrderedDict“ kann die gleiche Aufgabe effektiv erfüllt werden, sodass Entwickler damit umgehen können geordnete Mengen in ihrem Python-Code.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonBietet Python einen nativen geordneten Satz und wie kann dieser emuliert werden?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.
