Python의 컬렉션: 알아야 할 모든 것

파이썬 은 강력한 프로그래밍 언어입니다. 모듈식이며 단순성, 재사용성 및 유지 관리 용이성으로 유명합니다. 모듈식 프로그래밍에서 크고 복잡한 프로그래밍 작업은 더 작은 모듈로 나뉩니다.

이 기사에서는 Python의 모듈 컬렉션에 대해 설명합니다 . Collection은 기능을 개선하고 Python의 범용 내장 dict, list, set 및 tuple 컨테이너의 대안입니다.

'파이썬 목록, 튜플, 집합 및 사전은 사용자 정의 데이터 구조이며 각각 고유한 장단점이 있습니다.'

파이썬 모듈

모듈은 함수 세트를 구현하는 Python 정의 및 명령문이 포함된 파일입니다. import 명령은 다른 모듈에서 모듈을 가져오는 데 사용됩니다. Python에는 여러 내장 모듈이 있습니다.

이제 기사의 핵심으로 와서 Python의 모듈 컬렉션에 대해 자세히 알아 보겠습니다.

파이썬의 컬렉션

Python 의 컬렉션은 데이터 컬렉션을 저장하는 컨테이너입니다. List, set, tuple, dict 등 은 Python의 내장 컬렉션입니다 . Python에는 데이터 컬렉션을 저장하기 위한 추가 데이터 구조를 제공하는 6개의 컬렉션 모듈이 있습니다. 이 Python 모듈은 내장 컨테이너 컬렉션의 작업을 향상시킵니다.

이제 Python 모듈 의 컬렉션에서 제공하는 다양한 컨테이너에 대해 논의할 것입니다.

1. 오더딕트

OrderedDict()는 키가 삽입되는 순서를 유지하는 사전 객체와 유사하게 작동합니다. 키를 다시 삽입하려는 경우 이전 값을 덮어쓰게 되며 키 위치는 변경되지 않습니다.

예시:

컬렉션에서 OrderedDict 가져오기

d1=collections.OrderedDict()

d1['A']=1

d1['B']=2

d1['C']=3

d1['D']=4

d1.items()의 x,v:

인쇄 (x,v)

산출:

1

B 2

C 3

D 4

2. 데크()

Python deque()는 양 극단에서 항목을 추가 및 제거하는 최적화된 목록입니다.

예시:

컬렉션에서 데크 가져오기

목록1 = ["a","b","c"]

데크 = 데크(목록1)

인쇄(덱)

산출:

데크(['a', 'b', 'c'])

3. 카운터

카운터는 해시 가능한 개체를 계산하는 사전 개체의 하위 그룹입니다. 카운터 함수 는 반복 가능한 입력을 인수로 취하고 출력을 사전으로 반환합니다. 키는 반복 가능한 요소이고 값은 요소가 반복 가능한 요소에 존재하는 총 횟수입니다.

예시:

컬렉션에서 카운터 가져오기

c = 카운터()

목록1 = [1,2,3,4,5,7,8,5,9,6,10]

카운터(목록1)

카운터({1:5,2:4})

목록1 = [1,2,4,7,5,1,6,7,6,9,1]

c = 카운터(목록1)

인쇄 (c[1])

산출:

삼

추가 카운터 기능

1. elements() 함수

elements() 함수는 Counter 객체 에 있는 요소의 목록을 반환합니다.

예시:

c = 카운터({1:4,2:3})

인쇄(목록(c.elements()))

산출:

[1,1,1,1,2,2,2]

여기에서 사전 인수를 사용하여 Counter 개체가 생성됩니다. 1에 대한 카운트 수는 4이고 2에 대한 카운트 수는 3 입니다. 반복자를 반환하는 c 객체와 함께 elements() 함수 가 호출됩니다 .

2. most_common() 함수

Counter() Python 함수는 정렬되지 않은 사전을 반환하는 반면 most_common () 함수는 각 요소 개수에 따라 정렬합니다.

예시:

목록 = [1,2,3,4,5,5,5,7,3]

c = 카운터(목록)

인쇄(c.most_common())

산출:

[((5,3), (1,1),(2,1),(3,2),(4,1), (7,1))]

여기서 most_common 함수는 요소의 개수에 따라 정렬된 목록을 반환합니다. 5는 세 번 온다. 따라서 목록의 요소로 먼저 표시됩니다.

3. 빼기() 함수

감산() 은 반복 가능한 또는 매핑 인수를 고려하고 해당 인수로 요소 수를 뺍니다.

예시:

c = 카운터({1:2,2:3})

출력= {1:1,2:1}

c.빼기(출력)

인쇄(c)

산출:

카운터({1:1,2:2})

4. 체인맵 객체

Chainmap 클래스는 여러 사전을 그룹화하여 단일 목록을 만듭니다. 연결된 사전은 공용이며 map 속성으로 액세스할 수 있습니다.

예시:

컬렉션에서 체인맵 가져오기

dict1 = { 'w' : 1, 'x' : 2 }

dict2 = {'y': 3. 'z': 4 }

chain_map = ChainMap(dict1,dict2)

인쇄(chain_map.maps)

산출:

[{'x' : 2, 'w' :1}, {'y' : 3, 'x':4}]

5. 네임드튜플

namedtuple() 함수는 튜플의 각 위치에 대한 이름이 있는 튜플 객체를 반환합니다. 튜플 객체의 각 필드의 인덱스를 기억하는 문제를 없애기 위해 도입되었습니다.

예시:

컬렉션에서 명명된 튜플 가져오기

학생 = 이름이 지정된 튜플('학생', '이름, 성, 나이')

s1 = 학생('톰', '얼터', '12')

인쇄(s1.이름)

산출:

학생(이름='톰', 성='알터', 나이='12')

이 예에서는 클래스 인스턴스의 필드에 액세스할 수 있습니다.

6. 기본 사전

Python defaultdict()는 사전 객체이며 dict 클래스의 하위 클래스입니다. 모든 사전 메서드를 제공하지만 첫 번째 인수를 기본 데이터 형식으로 사용합니다. 존재하지 않는 키에 액세스하면 오류 가 발생 합니다.

예시:

컬렉션에서 defaultdict 가져오기

num = defaultdict(int)

숫자['하나'] = 1

숫자['둘'] = 2

인쇄 (숫자['3'])

산출:

0

결론

Python의 컬렉션 은 Python 컬렉션 모듈을 개선하는 것으로 알려져 있습니다. 컬렉션은 Python 2.4 버전에서 도입되었습니다. 후속 버전에서는 많은 변경 및 개선을 기대할 수 있습니다. 이 기사에서는 Python의 6가지 기존 컬렉션 을 예제와 언어에서 구현하는 방법을 설명했습니다. 그것들은 학습자의 관점에서 가장 중요한 개념 중 하나입니다.

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