Coleção em Python: tudo o que você precisa saber

Python é uma linguagem de programação poderosa. É modular e conhecido por sua simplicidade, reutilização e facilidade de manutenção. Na programação modular, uma tarefa de programação grande e complexa é dividida em módulos menores.

Este artigo fala sobre a coleção de módulos em Python . Collection melhora as funcionalidades e é a alternativa aos contêineres dict, list, set e tuple integrados de uso geral do Python.

'Listas, tuplas, conjuntos e dicionários Python são estruturas de dados definidas pelo usuário, e cada uma vem com seu próprio conjunto de vantagens e desvantagens.'

Módulo Python

Um módulo é um arquivo contendo definições e instruções Python que implementam um conjunto de funções. O comando import é usado para importar módulos de outros módulos. Python tem vários módulos embutidos.

Vamos agora ao cerne do artigo e aprender a coleção de módulos em Python em detalhes.

Coleção em Python

Collection em Python é o contêiner que armazena coleções de dados. List, set, tuple, dict, etc., são coleções embutidas em Python . Existem seis módulos de coleção em Python que oferecem estruturas de dados adicionais para armazenar coleções de dados. Esses módulos Python aprimoram as operações da coleção de contêineres integrados.

Agora discutiremos os diferentes contêineres fornecidos pela coleção no módulo Python.

1. Dito Ordenado

O OrderedDict() funciona de forma semelhante ao objeto de dicionário onde as chaves mantêm a ordem em que são inseridas. Se você quiser inserir a chave novamente, o valor anterior será substituído e a posição da chave não será alterada.

Exemplo:

importar OrderedDict de coleções

d1=coleções.OrderedDict()

d1['A']=1

d1['B']=2

d1['C']=3

d1['D']=4

para x,v em d1.items():

imprimir (x,v)

Saída:

A 1

B 2

C 3

D 4

2. deque()

O Python deque() é uma lista otimizada que adiciona e remove itens de ambos os extremos.

Exemplo:

importar deque de coleções

lista1 = [“a”,”b”,”c”]

deq = deque(lista1)

print(deq)

Saída:

deque(['a', 'b', 'c'])

3. Contador

Os contadores são o subgrupo dos objetos de dicionário que contam objetos hashable. A função counter recebe a entrada iterável como argumento e retorna uma saída como um Dicionário. A chave é um elemento iterável e o valor é o número total de vezes que um elemento está presente no iterável.

Exemplo:

importar contador de coleções

c = Contador()

lista1 = [1,2,3,4,5,7,8,5,9,6,10]

Contador(lista1)

Contador({1:5,2:4})

lista1 = [1,2,4,7,5,1,6,7,6,9,1]

c = Contador(lista1)

imprimir (c[1])

Saída:

3

Funções de contador adicionais

1. Função elementos()

A função elements() retorna uma lista dos elementos presentes no objeto Counter .

Exemplo:

c = Contador({1:4,2:3})

print(lista(c.elementos()))

Saída:

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

Aqui, um objeto Counter é criado usando um argumento de dicionário. O número de contagens para 1 é 4 e para 2 é 3. A função elements() é chamada com o objeto c retornando um iterador.

2. Função most_common()

A função Counter() Python retorna um dicionário não ordenado enquanto a função most_common() o classifica de acordo com o número de contagem de cada elemento.

Exemplo:

lista = [1,2,3,4,5,5,5,7,3]

c = contador(lista)

print(c.most_common())

Saída:

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

Aqui, a função most_common retorna uma lista ordenada de acordo com a contagem dos elementos. 5 vem três vezes; portanto, vem primeiro, como o elemento da lista.

3. Função Subtrair()

O subtrair() considera argumentos iteráveis ​​ou de mapeamento e subtrai a contagem de elementos com esse argumento.

Exemplo:

c = contador({1:2,2:3})

saída = {1:1,2:1}

c.subtrair (saída)

imprimir(c)

Saída:

Contador({1:1,2:2})

4. Objetos Chainmap

A classe Chainmap agrupa vários dicionários para criar uma única lista. O dicionário vinculado é público e pode ser acessado pelo atributo map.

Exemplo:

Importar chainmap de coleções

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

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

chain_map = ChainMap(dict1,dict2)

print(chain_map.maps)

Saída:

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

5. Dupla Nomeada

A função namedtuple() retorna um objeto de tupla com nomes para cada posição na tupla. Ele foi introduzido para eliminar o problema de lembrar o índice de cada campo de um objeto de tupla.

Exemplo:

Importar namedtuple de coleções

Aluno = namedtuple ('Aluno','nome, sobrenome, idade')

s1 = Aluno('Tom', 'Alterar', '12')

print(s1.nome)

Saída:

Aluno(nome='Tom', sobrenome='Alterar', idade='12')

Neste exemplo, você pode acessar os campos de qualquer instância de uma classe.

6. Dito Padrão

O Python defaultdict() é um objeto de dicionário e é uma subclasse da classe dict. Ele fornece todos os métodos de dicionário, mas recebe o primeiro argumento como um tipo de dados padrão. Ele gera um erro quando você acessa uma chave inexistente.

Exemplo:

importar defaultdict de coleções

num = defaultdict(int)

num['um'] = 1

num['dois'] = 2

print (num['três'])

Saída:

0

Conclusão

A coleção em Python é conhecida por trazer melhorias ao módulo de coleção do Python. As coleções foram introduzidas na versão 2.4 do Python. Muitas mudanças e melhorias podem ser esperadas nas versões subsequentes. Neste artigo, explicamos as seis coleções existentes em Python com exemplos e a forma como são implementadas na linguagem. Eles são um dos conceitos mais importantes do ponto de vista de um aluno.

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