Python მონაცემთა სტრუქტურები: სიები, ტოპები, კომპლექტები და ლექსიკონები

List

• A List არის დინამიური მასივი Python, რომელიც საშუალებას გაძლევთ შეინახოთ მრავალი განსხვავებული მნიშვნელობა და ელემენტები შეიძლება შეიცვალოს ინიციალიზაციის შემდეგ.
• a-ს გამოსაცხადებლად List გამოიყენეთ კვადრატული ფრჩხილები [].

მაგალითი:

# Declare a List containing integers  
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]  
  
# Access and print elements in the List  
print(numbers[0])  # Output: 1  
print(numbers[2])  # Output: 3  
  
# Modify the value of an element in the List  
numbers[1] = 10  
print(numbers)  # Output: [1, 10, 3, 4, 5]  

 

Tuple

• A Tuple არის უცვლელი მონაცემთა სტრუქტურა Python, რომელიც ხშირად გამოიყენება ინიციალიზაციის შემდეგ მონაცემების შეცვლისგან დასაცავად.
• a-ს გამოსაცხადებლად Tuple გამოიყენეთ ფრჩხილები ().

მაგალითი:

# Declare a Tuple containing information of a student  
student_info =('John', 25, 'Male', 'New York')  
  
# Access and print elements in the Tuple  
print(student_info[0])  # Output: John  
print(student_info[2])  # Output: Male  

 

Set

• A Set არის მონაცემთა სტრუქტურა, რომელიც არ შეიცავს დუბლიკატ ელემენტებს და არ აქვს რიგი.
• A-ს გამოსაცხადებლად Set გამოიყენეთ ხვეული ბრეკეტები {} ან set() ფუნქცია.

მაგალითი:

# Declare a Set containing colors  
colors = {'red', 'green', 'blue', 'red', 'yellow'}  
  
# Print the Set to check duplicate elements are removed  
print(colors)  # Output: {'red', 'green', 'blue', 'yellow'}  

 

Dictionary

• A Dictionary არის უწესრიგო მონაცემთა სტრუქტურა, რომელიც ინახავს ინფორმაციას გასაღები-მნიშვნელობის წყვილებში.
• A-ს გამოსაცხადებლად Dictionary გამოიყენეთ ხვეული ბრეკეტები {} და გამოყავით თითოეული გასაღები-მნიშვნელობის წყვილი ორწერტილით :.

მაგალითი :

# Declare a Dictionary containing information of a person  
person = {'name': 'John', 'age': 30, 'city': 'New York'}  
  
# Access and print values from the Dictionary  
print(person['name'])  # Output: John  
print(person['age'])   # Output: 30  
  
# Modify the value of a key in the Dictionary  
person['city'] = 'Los Angeles'  
print(person)  # Output: {'name': 'John', 'age': 30, 'city': 'Los Angeles'}  

მონაცემთა ეს სტრუქტურები საშუალებას აძლევს პროგრამისტებს მოქნილად მანიპულირონ და დაამუშავონ მონაცემები Python პროგრამირების სხვადასხვა სცენარისთვის და მიზნებისთვის.