Під час написання коду на Python структури даних можуть забезпечувати різні способи їх зберігання. Як і в інших мовах програмування, структури даних у Python корисні у різних ситуаціях.
Тут ми розглянемо, що таке структури даних, їхні типи, доступні вам у Python, а також плюси та мінуси кожної з них.
Що таке структури даних?
Перш ніж розглядати структури даних конкретно в контексті Python, нам потрібно зрозуміти, що вони собою являють у загальному сенсі.
Структури даних є ключовою частиною інформатики, коли йдеться про організацію, керування та зберігання даних, і майже в кожній кар’єрі з Python вам потрібно буде знати, як вони працюють.
Існує кілька різних типів, і їхнє використання впливає, наприклад, на швидкість виконання програми та ефективність розподілу пам’яті.
Програмісти повинні ретельно продумати структури даних, незалежно від того, пишуть вони код на Python чи на іншій популярній мові програмування, як-от JavaScript, Java, C#, C++ тощо.
Загальні структури даних включають масиви, списки, множини, словники, черги, стеки, дерева та графіки, причому деякі терміни відрізняються залежно від мови програмування, якою ви пишете.
Уже шукали курси python? А вони тут!
Для чого нам потрібні структури даних?
Структури даних відіграють важливу роль, оскільки вони дозволяють програмістам використовувати дані та маніпулювати ними у більш складні способи.
Одна з ключових причин, чому ми використовуємо структури даних в інформатиці, полягає в тому, щоб мати можливість ефективно організувати дані.
Уявіть, що ви в супермаркеті, і немає жодної схеми чи логіки у тому, як упорядковано і розкладено товари. Зручно, якщо схожі продукти знаходяться поруч, щоб ви могли порівнювати їхні якісні характеристики чи ціну під час шопінгу, не ходячи з одного кінця магазину в інший.
Структури даних також можуть пришвидшити певні операції. Просто як у нашому прикладі з супермаркетом: було б набагато швидше, якби супутні товари також були поруч.
Структури даних також можуть оптимізувати пам'ять. Певні типи структур даних є більш ефективними з точки зору використання пам’яті, ніж інші, і коли ви користуєтеся дуже великими наборами даних, це може стати надзвичайно важливою частиною вашого процесу програмування.
Однак це ще не все для самого коду. Вибір правильної структури даних може допомогти програмісту або програмістам і відіграти дуже велику роль, оскільки це може значно полегшити читання та підтримку коду.
Оскільки переваги та недоліки кожної структури даних залежать від ситуації, розуміння та використання відповідної структури даних є ключовою навичкою, яку програмісти повинні опанувати, коли навчаються кодувати на Python.
Які бувають структури даних у Python?
Оскільки в цій серії статей ми зосереджені саме на мові програмування Python, давайте розглянемо деякі з різних типів структур даних, які ви можете використовувати самі чи просто зустріти під час кодування на Python.
Списки
Списки — це вбудовані структури даних у Python, які містять упорядковані елементи. Вони є одними з найбільш часто використовуваних типів структур даних.
Списки є «змінними», що означає, що ви можете модифікувати їх, додаючи та видаляючи значення зі списку. Елементи в списку розташовуються за їхньою позицією, яку визначають за допомогою індексування.
| Змінні типи даних | Незмінні типи даних |
|---|---|
| Масиви | Булеві (логічні) значення |
| Байтові масиви | Байти |
| Словники | Числа з плаваючою комою |
| Списки | Фіксовані множини |
| Множини | Цілі числа |
| Рядки | |
| Кортежі |
Для списків у Python не потрібно вказувати їхній розмір, тому елементи можна додавати та видаляти без проблем.
У списки навіть не обов’язково включати дані одного типу. До списків у Python можна включати цілі числа, числа з плаваючою комою, рядки та навіть інші списки.
Переваги і недоліки списків у Python
| Переваги | Недоліки | ||
|---|---|---|---|
| Динамічний розмір | Робить списки універсальним способом зберігання даних | Час на пошук | Завдяки способу індексації списків час пошуку може бути набагато довшим із більшими наборами даних |
| Змінність | Змінність дозволяє редагувати, додавати або видаляти елементи в наборі даних | Неефективне вставлення та видалення елементів | У деяких випадках вам може знадобитися зсунути елементи у вашому списку під час додавання, видалення або зміни елементів. |
| Операції у Python | У Python є кілька вбудованих операцій, які можна використовувати для маніпулювання даними в списках |
Кортежі
Це ще один різновид вбудованої структури даних у Python. Подібно до списків, вони також представляють упорядкований набір даних, але на відміну від списків, кортежі є «незмінними», що означає, що їх не можна модифікувати. Як і списки, кортежі можуть включати в себе різні типи даних.
Як правило, програмісти обирають кортеж для своєї структури даних, якщо хочуть переконатися, що порядок елементів у структурі даних збережеться та ніхто випадково чи навмисно нічого не змінить.
Переваги і недоліки кортежів у Python
| Переваги | Недоліки | ||
|---|---|---|---|
| Незмінність | Неможливість внести зміни забезпечує безпеку даних | Менше опцій | Незмінна природа кортежів означає, що програмісти мають менше можливостей для маніпулювання ними |
| Сортування | Кортежі можна сортувати та автоматично підтримувати певний порядок | Незмінність | Незмінність означає, що елементи не можна додавати, видаляти чи змінювати, і за певних обставин це може бути недоліком |
| Сталий розмір | Фіксований розмір кортежів робить їх більш ефективними у використанні пам’яті |
Множини
В той час, як списки та кортежі є впорядкованими структурами даних, множини – зовсім не такі. У множина немає певного порядку для елементів, це означає, що вони не індексовані, їх неможливо знайти або отримати доступ відповідно до їх порядку.
У множинах можуть бути лише унікальні елементи. Ви не можете додавати повторювані елементи до множини, але ви можете додавати та видаляти елементи, що означає, що набори є змінними.
Переваги і недоліки множин у Python
| Переваги | Недоліки | ||
|---|---|---|---|
| Кодифікованість | З цією функцією є можливість додавати, прибирати або редагувати елементи | Дані невпорядковані | Іноді зручніше мати впорядковані чи індексовані дані |
| Операції | З множинами можна виконувати багато операцій | Немає дублікатів | Певні набори даних потребують дублікатів, що у деяких випадках робить множини непридатними для використання |
Словники
Словники у Python – це така структура даних, яка працює з невпорядкованими елементами. Однак словники зберігають дані за допомогою пар ключ-значення, які є двома пов’язаними елементами. З назви ви вже здогадалися, що один елемент називається ключем, а інший – це значення.
Ключі працюють подібно до індексування. Ви можете мати повторювані значення, але ключ для кожного значення має бути унікальним. Вони корисні, оскільки ви можете зробити ключі такими, які програміст розуміє, наприклад «ім’я», «вік», «адреса» тощо.
Це дозволяє впорядковувати дані в наборі даних за допомогою унікальних ключів. Ви можете оновити наявні значення, додавши ключ, який уже існує. Оскільки ви можете додавати, видаляти та змінювати елементи в словниках, вони змінні.
Переваги і недоліки словників у Python
| Переваги | Недоліки | ||
|---|---|---|---|
| Конфліктостійкість | Природа унікальних пар ключ-значення означає, що не утворяться дублікати, які спричиняють конфлікти. | Великі витрати пам'яті | Оскільки потрібні унікальні ключі, інтерпретатор Python споживатиме більше пам’яті |
| Змінність | Можна додавати, видаляти і модифікувати елементи | Незмінні ключі | Ключі не можна модифікувати, додавати чи видаляти |
| Динамічність | Розмір словників може змінюватися, коли ви додаватимете чи видалятимете елементи |
До речі, більше про функції у Python можна прочитати в іншій статті.
Ще трохи про структури даних у Python
Структури даних, їх переваги та недоліки можуть бути досить важливими для вивчення, особливо якщо ви новачок у інформатиці чи програмуванні. До речі, ознайомитися з основами Python можна за посиланням.
Для багатьох людей навчання на практиці є, ймовірно, найкращим способом осягнути Python і структури даних, але завжди доцільно і зручно мати когось з досвідом поруч, хто може вам допомогти.
Python і самоосвіта
Є багато способів самостійно вивчити Python і навіть більше причин, чому це варто робити! Ви можете знайти книги, онлайн-ресурси та навіть спільноту Python на форумах і чатах, які можуть допомогти вам у проєктах чи інших робочих моментах.
Самостійне навчання також є прекрасним варіантом. Такі платформи, як Coursera, edX, Udemy та Codecademy, пропонують різні курси. А платформа Superprof пропонує індивідуальних репетиторів.
Вивчення Python на курсах чи в закладах освіти
Також можна відвідати заняття з Python у реального вчителя чи професора. Студенти фахових коледжів чи університетів знаходяться в найкращому становищі, коли справа доходить до вибору комп’ютерного програмування, інформатики або курсу Python як частини навчального процесу. Головним чином, це вигідно, якщо ви студент бюджетної форми навчання – в такому випадку треба брати від навчання все!
Але є і приватні курси, ІТ-академії чи програмістські школи, де теж можна отримати якісні знання. Все залежить від ваших цілей, фінансових спроможностей чи навіть географічного положення.
Python з приватним репетитором
І останнє, але не менш важливе: ви можете вивчати Python і структури даних з приватним викладачем. На відміну від онлайн навчальних платформ і курсів, репетиторство надає вам більше можливостей щодо тем, які вас цікавлять. До того ж ви самі обираєте спосіб і формат навчання.
На вебсайті Superprof ви можете шукати (і знайти!) репетиторів комп’ютерного програмування або репетиторів Python, і навіть якщо їх немає у вашому регіоні, є тисячі по всьому світу, які можуть навчити вас онлайн.
Оскільки більшість пропонує перший урок безкоштовно, ви можете познайомитися з кількома кандидатами, перш ніж вибрати того, який підходить саме вам і забронювати уроки python у кращих!
Вам сподобалась ця стаття? Оцініть її!
Loading...
