Pythoni põhilised Pythoni andmestruktuurid hõlmavad loendit, komplekti, tuule ja sõnastikku. Iga andmestruktuur on omal moel ainulaadne. Andmestruktuurid on konteinerid, mis korrastavad ja rühmitavad andmeid tüübi järgi.
Andmestruktuurid erinevad muutlikkuse ja järjekorra alusel. Muutlikkus viitab võimele objekti pärast selle loomist muuta. Muutuvaid objekte saab pärast nende loomist muuta, lisada või kustutada, muutumatuid objekte aga pärast nende loomist. Tellimuson selles kontekstis seotud sellega, kas elemendi positsiooni saab kasutada elemendile juurdepääsu saamiseks.
Kiire kokkuvõte
- Loendid, komplektid ja koondised on Pythoni programmeerimiskeele põhiandmete struktuurid.
- Üheks erinevaks punktiks andmestruktuurides on muutlikkus, mis on võime objekti muuta pärast selle loomist.
- Loendid ja korrektsioonid on kõige kasulikumad andmetüübid ning neid võib leida praktiliselt igas Pythoni programmis.
Pythoni andmestruktuurid - loendid
Nimekiri on defineeritud kui tellitud üksuste kogu ja see on üks Pythoni kasutamisel projekti loomisel oluline andmestruktuur. Mõiste „tellitud kogud” tähendab, et loendi iga üksus on varustatud järjestusega, mis neid ainulaadselt identifitseerib. Elementide järjestus on omane omadus, mis püsib kogu loendi eluea jooksul konstantsena.
Kuna kõike Pythonis leiduvat peetakse objektiks, on loendi loomine sisuliselt teatud tüüpi Pythoni objekti loomine. Loendi loomisel tuleks kõik loendis olevad üksused panna nurksulgudesse ja eraldada komadega, et Python saaks teada, et loend on loodud. Näidisloendi saab kirjutada järgmiselt:
Nimekiri_A = [punkt 1, punkt 2, punkt 3…, üksus n]
Loendeid saab pesitseda
Loendi saab pesastada, mis tähendab, et see võib sisaldada mis tahes tüüpi objekte. See võib sisaldada mõnda teist loendit või alamloendit - mis võib seejärel ka teisi alamloendeid sisaldada. Loendite pesitsemise sügavus ei ole piiratud. Pesastatud loendi näide on järgmine:
Nimekiri_A = [element 1, loend_B, element 3… .., element n]
Loendid on muutlikud
Pythonis loodud loendid kvalifitseeruvad muudetavaks, kuna neid saab muuta ka pärast nende loomist. Kasutaja saab loendist elemente omal soovil otsida, lisada, nihutada, teisaldada ja kustutada. Loendis elementide asendamisel ei pea lisatavate elementide arv olema võrdne elementide arvuga ja Python kohandab ennast vastavalt vajadusele.
Samuti võimaldab see asendada loendis ühe elemendi mitme elemendiga. Samuti võimaldab muutlikkus kasutajal sisestada loendisse täiendavaid elemente ilma asendusi tegemata.
Pythoni andmestruktuurid - koondarvud
Tuple on Pythoni sisseehitatud andmestruktuur, mis on järjestatud objektide kogu. Erinevalt loenditest on komplektidel piiratud funktsionaalsus.
Esmane erinev omadus loendite ja rühmade vahel on muutlikkus. Loendid on muutlikud, samas kui rühmad on muutumatud. Koonde ei saa pärast nende loomist muuta, lisada ega kustutada. Loendid määratletakse komadega eraldatud elementide sulgemiseks sulgude abil.
Sulgude kasutamine rühmade loomisel on valikuline, kuid soovitatav on teha vahet dupleksi alguse ja lõpu vahel. Proovikomplekt kirjutatakse järgmiselt:
tuple_A = (punkt 1, punkt 2, punkt 3,…, punkt n)
Tühi ja üks üksik Tuple
Ainult ühe elemendiga duplikaadi kirjutamisel peab kooder kasutama üksuse järel koma. Seda tehakse selleks, et võimaldada Pythonil võrrandis objekti ümbritsevat dupleksi ja sulgude eristamist. Ühe elemendiga komplekti saab väljendada järgmiselt:
some_tuple = (element 1,)
Kui jaotis on tühi, peaks kasutaja lisama tühja sulgude paari järgmiselt:
Empty_tuple = ()
Miks eelistatakse loendeid loengute asemel
Kui kasutaja ei soovi, et andmeid muudetaks, on eelistatud rühmad. Mõnikord saab kasutaja luua objekti, mille eesmärk on kogu elu jooksul puutumata. Hulgad on muutumatud, nii et neid saab kasutada andmete juhusliku lisamise, muutmise või eemaldamise vältimiseks.
Samuti kasutavad paarid vähem mälu ja need muudavad programmi täitmise kiiremaks, kui loendite kasutamisel. Loendid on aeglastest aeglasemad, sest iga kord, kui loenditega tehakse uus täitmine, luuakse uusi objekte ja objekte ei tõlgendata ainult üks kord. Tulemused on Python tuvastanud ühe muutumatu objektina. Seega on need üles ehitatud ühe tervikuna.
Pythoni andmestruktuurid - komplektid
Komplekt on määratletud unikaalsete elementide unikaalse kogumina, mis ei järgi kindlat järjekorda. Komplekte kasutatakse siis, kui objekti olemasolu objektikogus on olulisem kui selle ilmumiskordade arv või objektide järjekord. Erinevalt rühmadest on komplektid muutlikud - neid saab muuta, lisada, asendada või eemaldada. Valimikomplekti saab esitada järgmiselt:
set_a = {“element 1”, “punkt 2”, “element 3”,… .., “element n”}
Üks komplektide kasutamise viis on kontrollida, kas mõned elemendid sisalduvad komplektis või mitte. Näiteks on komplektid liikmesustestide jaoks väga optimeeritud. Neid saab kasutada selleks, et kontrollida, kas hulk on mõne teise hulga alamhulk, ja tuvastada kahe hulga vahelisi seoseid.
Rohkem ressursse
Finance on sertifitseeritud pangandus- ja krediidianalüütiku (CBCA) ™ CBCA ™ sertifikaadi ametlik pakkuja. Certified Banking & Credit Analyst (CBCA) ™ akrediteerimine on krediidianalüütikute ülemaailmne standard, mis hõlmab finantseerimist, raamatupidamist, krediidianalüüsi, rahavoogude analüüsi, pakti modelleerimine, laenu tagasimaksed ja palju muud. sertifitseerimisprogramm, mille eesmärk on muuta keegi maailmatasemel finantsanalüütikuks.
Finantsanalüüsi alal õppimiseks ja teadmiste arendamiseks soovitame tungivalt allpool olevaid täiendavaid finantsressursse:
- Kuidas varuda andmeid Pythoniga? Kuidas varuda andmeid Pythoni abil? Finantsprofessionaalid, kes soovivad oma oskusi täiendada, saavad seda teha õppides, kuidas Pythoniga varude andmeid kraapida, kõrgel tasemel, tõlgendatud ja üld-
- Üleminek Excelilt Pythonile Üleminek Excelilt Pythonile Paljud ettevõtted on nüüd üleminekul Excelilt Pythonile, Hollandi programmeerija Guido van Rossumi loodud kõrgetasemelisele üldotstarbelisele programmeerimiskeelele
- Finantsanalüüsi tüübid Finantsanalüüsi tüübid Finantsanalüüs hõlmab finantsandmete kasutamist ettevõtte tulemuslikkuse hindamiseks ja soovituste esitamist selle kohta, kuidas see tulevikus edasi saab. Finantsanalüütikud teevad oma tööd peamiselt Excelis, kasutades ajalooliste andmete analüüsimiseks ja prognoosimiseks arvutustabelit
- Masinõpe rahanduse jaoks - Pythoni põhialused
