Rzadko wykorzystywane typy danych

Wstęp

Przy codziennej pracy z pythonem często korzystasz z takich typów danych jak słownik, lista, krotka czy zbiór. Ale warto pamiętać, że istnieją również inne typy danych, które często mogą Ci się przydać, a o których niekoniecznie słyszałeś. Przedstawię kilka z nich, które moim zdaniem są warte uwagi.

Counter

Typ ten przydaje się wtedy gdy chcesz np. sprawdzić ile razy występuje dany obiekt w zbiorze i dodatkowo chcesz to trzymać jako słownik. Przykład:


deque

Obiekt deque idealnie nadaje się do stosu lub kolejki. Dodawanie oraz pobieranie elementu jest zbliżone do O(1); nie ważne czy pobierasz z końca czy z początku. Jeżeli jednak chcesz dostać się do elementów po indeksach lepiej jest skorzystać z listy, która jest do tego przystosowana, więc siłą rzeczy jest szybsza. Poniżej, krótkie porównanie:


defaultdict

defaultdict przydaje się tam, gdzie chcesz stworzyć słownik w którym przy dostępie ma już mieć zdefiniowaną domyślną wartość. Zamiast martwić się sprawdzaniem czy czasem dany klucz ma zdefiniowaną wartość, sam ustawiasz jaki to ma być typ.


namedtuple

Ten typ danych jest często wykorzystywany przy pobieraniu danych z bazy lub np. z pliku csv. Ja napisałem prosty przykład jak szybko przemienić otrzymanego JSON'a w namedtuple i mieć dostęp do wartości nie po kluczu, a po atrybucie.

heapq

heapq przyda się wtedy, gdy chcesz stworzyć kopiec (kolejka priorytetowa). Przykład użycia:


bisect

Wykorzystanie modułu bisect nadaje się wtedy, gdy masz wystarczająco dużą listę, w której sortowanie jej za każdym razem nie wchodzi w grę, ale w jakiś sposób chcesz otrzymać wartość, która znajdowała by się pod indeksem 42, gdyby lista była posortowana. Prosty przykład wraz z porównaniem:

Comments

Popular posts from this blog

GitLab - extends keyword

GitLab - trigger keyword

Managing Secrets in GitLab / Git