Python のタプル、セット、辞書 || #f #ミバの日々

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Python の 3 つの基本的なデータ構造、タプル、セット、ディクショナリを詳しく調べました。これらの構造は、データを効率的に整理してアクセスするために不可欠であり、それぞれに独自の特性と使用例があります。ここでは、プロセス、技術、コード例など、私が学んだことの詳細なレポートを示します。

1.タプル

定義: タプルは、不変で順序付けられた要素のコレクションです。タプルはリストに似ていますが、作成後に変更できないという大きな違いがあります。

特徴:

不変: 一度作成されたタプルの要素は変更できません (項目の割り当て、追加、削除はできません)。

順序付け: 要素は順序を維持し、インデックス付けがサポートされています。
異種混合: タプルは異なる型の要素を格納できます。

タプルの作成

タプルは括弧 () を使用するか、単純に要素をカンマで区切ることによって作成できます。

python

my_tuple = (1, 2, 3)
another_tuple = "a", "b", "c"
singleton_tuple = (42,)  # Note the comma, necessary for single element tuples

要素へのアクセス

リストと同様に、インデックスを使用して要素にアクセスできます。

python
Copy code
first_element = my_tuple[0]
last_element = my_tuple[-1]

タプルの解凍

タプルを使用すると、複数の変数を一度に割り当てることができます。

python
Copy code
a, b, c = my_tuple
print(a)  # 1
print(b)  # 2
print(c)  # 3

タプルを使用する理由

パフォーマンス: タプルは不変であるため、一般にリストより高速です。

データの整合性: 不変性によりデータが変更できないことが保証され、タプルは項目の固定コレクションに最適です。

ハッシュ可能: タプルは不変であるため、辞書のキーまたはセットの要素として使用できます。

2.セット

定義: セットは、順序付けされていない一意の要素のコレクションです。セットは、メンバーシップのテストや重複エントリの排除によく使用されます。

特徴:

順序なし: 順序は維持されないため、インデックス作成はできません。

一意の要素: 各要素は一意である必要があります。重複は自動的に削除されます。

可変: 要素自体は不変である必要がありますが、要素は追加または削除できます。

セットの作成

セットは中括弧 {} または set() 関数を使用して作成されます。

python
Copy code
my_set = {1, 2, 3, 4}
another_set = set([4, 5, 6])  # Creating a set from a list
empty_set = set()  # Note: {} creates an empty dictionary, not a set

基本的な集合演算

セットは、和集合、交差、差分などのさまざまな演算をサポートします。

python

# Union
union_set = my_set | another_set
print(union_set)  # {1, 2, 3, 4, 5, 6}

# Intersection
intersection_set = my_set & another_set
print(intersection_set)  # {4}

# Difference
difference_set = my_set - another_set
print(difference_set)  # {1, 2, 3}

メンバーシップテスト

セットはメンバーシップを迅速にテストできるように最適化されています。

python

print(3 in my_set)  # True
print(7 in my_set)  # False

セットを使用する理由

ユニークな要素: ユニークさが必要なアイテムの保管に最適です。

効率的な操作: メンバーシップ テストや集合代数 (和集合、積集合) などの操作は、リストと比較して高速です。

重複の削除: リストをセットに変換することは、重複を削除する一般的な手法です。

3.辞書

定義: ディクショナリは、キーと値のペアの順序付けされていないコレクションです。辞書内の各キーは一意であり、値にマップされます。

特徴:

キーと値のペア: キーは一意で不変ですが、値は任意の型にすることができます。

順序なし: Python 3.7 より前では、辞書には順序がありませんでした。 Python 3.7 以降では、挿入順序が維持されます。

可変: キーと値のペアを追加、削除、または変更することで辞書を変更できます。

辞書の作成

辞書は、キーと値のペアをコロンで区切った中括弧 {} を使用して作成されます。

python

my_dict = {"name": "Alice", "age": 30, "city": "New York"}
another_dict = dict(name="Bob", age=25, city="Los Angeles")
empty_dict = {}

値へのアクセス

値にはキーを使用してアクセスします。

`Python

名前 = my_dict["名前"]
age = my_dict.get("age") # get() を使用して KeyError`

を回避します

エントリの追加と変更

辞書は動的です。エントリをその場で追加または変更できます。

python

my_dict["email"] = "alice@example.com"  # Adding a new key-value pair
my_dict["age"] = 31  # Modifying an existing value

エントリの削除

エントリは、del または Pop() メソッドを使用して削除できます。

python

del my_dict["city"]  # Removing a key-value pair
email = my_dict.pop("email", "No email provided")  # Removes and returns the value

*辞書メソッド
*
辞書にはさまざまな便利なメソッドがあります:

python

keys = my_dict.keys()  # Returns a view of the dictionary's keys
values = my_dict.values()  # Returns a view of the dictionary's values
items = my_dict.items()  # Returns a view of the dictionary's key-value pairs

辞書を使用する理由

キーベースのアクセス: 一意の識別子 (キー) を介してデータを迅速に取得する必要があるシナリオに最適です。

動的構造: 時間の経過とともに拡大および変更する必要があるデータ構造に役立ちます。

効率的: キーベースのアクセスは、通常、リストまたはタプルを介して検索するよりも高速です。

以上がPython のタプル、セット、辞書 || #f #ミバの日々の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。