close

Python Структуры данных: списки, кортежи, наборы и словари

List

  • A List — это динамический массив в Python, позволяющий хранить несколько различных значений, а элементы могут быть изменены после инициализации.
  • Чтобы объявить List, используйте квадратные скобки [].

Пример:

# 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 — это неизменяемая структура данных в Python, часто используемая для защиты данных от изменения после инициализации.
  • Чтобы объявить Tuple, используйте круглые скобки ().

Пример:

# 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 — это структура данных, которая не содержит повторяющихся элементов и не имеет порядка.
  • Чтобы объявить Set, используйте фигурные скобки {} или set() функцию.

Пример:

# 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 — это неупорядоченная структура данных, которая хранит информацию в парах ключ-значение.
  • Чтобы объявить Dictionary, используйте фигурные скобки {} и разделите каждую пару ключ-значение двоеточием :.

Пример : 

# 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'}

Эти структуры данных позволяют программистам гибко манипулировать и обрабатывать данные в Python, подходящие для различных сценариев и целей программирования.