Python: коллекции, часть 1/4: классификация, общие подходы и методы, конвертация

December 12th 2021

Коллекция в Python — программный объект (переменная-контейнер), хранящая набор значений одного или различных типов, позволяющий обращаться к этим значениям, а также применять специальные функции и методы, зависящие от типа коллекции.

1. Классификация коллекций

Частая проблема при изучении коллекций заключается в том, что разобрав каждый тип довольно детально, обычно потом не уделяется достаточного внимания разъяснению картины в целом, не проводятся чёткие сходства и различия между типами, не показывается как одну и туже задачу решать для каждой из коллекций в сравнении.

Индексированность – каждый элемент коллекции имеет свой порядковый номер — индекс. Это позволяет обращаться к элементу по его порядковому индексу, проводить слайсинг («нарезку») — брать часть коллекции выбирая исходя из их индекса. Детально эти вопросы будут рассмотрены в дальнейшем в отдельной статье.

Уникальность – каждый элемент коллекции может встречаться в ней только один раз. Это порождает требование неизменности используемых типов данных для каждого элемента, например, таким элементом не может быть список.

Изменяемость коллекции — позволяет добавлять в коллекцию новых членов или удалять их после создания коллекции.

Примечание для словаря (dict):

• сам словарь изменяем — можно добавлять/удалять новые пары ключ: значение;
• значения элементов словаря — изменяемые и не уникальные;
• а вот ключи — не изменяемые и уникальные, поэтому, например, мы не можем сделать ключом словаря список, но можем кортеж. Из уникальности ключей, так же следует уникальность элементов словаря — пар ключ: значение.

2. Общие подходы к работе с любой коллекцией

Разобравшись в классификацией, рассмотрим что можно делать с любой стандартной коллекцией независимо от её типа (в примерах список и словарь, но это работает и для всех остальных рассматриваемых стандартных типов коллекций):

# Зададим исходно список и словарь:

# Зададим исходно список и словарь:
my_list = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']
my_dict = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4, 'e': 5, 'f': 6}

2.1 Печать элементов коллекции с помощью функции print()

print(my_list)   # ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']
print(my_dict)   # {'a': 1, 'c': 3, 'e': 5, 'f': 6, 'b': 2, 'd': 4}
                 # Не забываем, что порядок элементов в неиндексированных коллекциях не сохраняется.

2.2 Подсчёт количества членов коллекции с помощью функции len()

print(len(my_list)) # 6
print(len(my_dict)) # 6 - для словаря пара ключ-значение считаются одним элементом. 
print(len('ab c')) # 4 - для строки элементом является 1 символ

2.3 Проверка принадлежности элемента данной коллекции c помощью оператора in

x in s — вернет True, если элемент входит в коллекцию s и False — если не входит.
Есть и вариант проверки не принадлежности: x not in s, где есть по сути, просто добавляется отрицание перед булевым значением предыдущего выражения.

my_list = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']
print('a' in my_list)           # True
print('q' in my_list)           # False
print('a' not in my_list)       # False
print('q' not in my_list)       # True

Для словаря возможны варианты, понятные из кода ниже:

my_dict = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4, 'e': 5, 'f': 6}
print('a' in my_dict)               # True - без указания метода поиск по ключам
print('a' in my_dict.keys())        # True - аналогично примеру выше
print('a' in my_dict.values())      # False - так как 'а' — ключ, не значение
print(1 in my_dict.values())        # True

Можно ли проверять пары? Можно!

print(('a',1) in my_dict.items())   # True
print(('a',2) in my_dict.items())   # False

Для строки можно искать не только один символ, но и подстроку:

print('ab' in 'abc')    # True

2.4 Обход всех элементов коллекции в цикле for in

В данном случае, в цикле будут последовательно перебираться элементы коллекции, пока не будут перебраны все из них.

for elm in my_list:
    print(elm)

Обратите внимание на следующие моменты:

• Порядок обработки элементов для не индексированных коллекций будет не тот, как при их создании
• У прохода в цикле по словарю есть свои особенности:
  
  

   for elm in my_dict:
       	# При таком обходе словаря, перебираются только ключи
  	# равносильно for elm in my_dict.keys()
       	print(elm)
  
   for elm in my_dict.values():
       	# При желании можно пройти только по значениям
       	print(elm)
  

  
  Но чаще всего нужны пары ключ(key) — значение (value).
  
  

  for key, value in my_dict.items():
  	# Проход по .items() возвращает кортеж (ключ, значение), 
  	# который присваивается кортежу переменных key, value
  	print(key, value)
  

  
  
• Возможная ошибка: Не меняйте количество элементов коллекции в теле цикла во время итерации по этой же коллекции! — Это порождает не всегда очевидные на первый взгляд ошибки.
  
  Чтобы этого избежать подобных побочных эффектов, можно, например, итерировать копию коллекции:
  
  

  for elm in list(my_list):
      	# Теперь можете удалять и добавлять элементы в исходный список my_list,
      	# так как итерация идет по его копии.
  

2.5 Функции min(), max(), sum()

• Функции min(), max() — поиск минимального и максимального элемента соответственно — работают не только для числовых, но и для строковых значений.
• sum() — суммирование всех элементов, если они все числовые.

print(min(my_list))               # a
print(sum(my_dict.values()))      # 21

3 Общие методы для части коллекций

Ряд методов у коллекционных типов используется в более чем одной коллекции для решения задач одного типа.

Объяснение работы методов и примеры:

• .count() — метод подсчета определенных элементов для неуникальных коллекций (строка, список, кортеж), возвращает сколько раз элемент встречается в коллекции.
  
  

  my_list = [1, 2, 2, 2, 2, 3]
  print(my_list.count(2))     # 4 экземпляра элемента равного 2
  print(my_list.count(5))     # 0 - то есть такого элемента в коллекции нет
  

  
  
• .index() — возвращает минимальный индекс переданного элемента для индексированных коллекций (строка, список, кортеж)
  
  

  my_list = [1, 2, 2, 2, 2, 3]
  print(my_list.index(2))  # первый элемент равный 2 находится по индексу 1 (индексация с нуля!)
  print(my_list.index(5))  # ValueError: 5 is not in list - отсутствующий элемент выдаст ошибку!
  

  
  
• .copy() — метод возвращает неглубокую (не рекурсивную) копию коллекции (список, словарь, оба типа множества).
  
  

  my_set = {1, 2, 3}
  my_set_2 = my_set.copy()
  print(my_set_2 == my_set)  # True - коллекции равны - содержат одинаковые значения
  print(my_set_2 is my_set)  # False - коллекции не идентичны - это разные объекты с разными id
  

  
  
• .clear() — метод изменяемых коллекций (список, словарь, множество), удаляющий из коллекции все элементы и превращающий её в пустую коллекцию.
  
  

  my_set = {1, 2, 3}
  print(my_set)  # {1, 2, 3}
  my_set.clear()
  print(my_set)  # set()
  

Особые методы сравнения множеств (set, frozenset)

• set_a.isdisjoint(set_b) — истина, если set_a и set_b не имеют общих элементов.
• set_b.issubset(set_a) — если все элементы множества set_b принадлежат множеству set_a, то множество set_b целиком входит в множество set_a и является его подмножеством (set_b — подмножество)
• set_a.issuperset(set_b) — соответственно, если условие выше справедливо, то set_a — надмножество

set_a = {1, 2, 3}              
set_b = {2, 1}                  # порядок элементов не важен!
set_c = {4}
set_d = {1, 2, 3}

print(set_a.isdisjoint(set_c))  # True - нет общих элементов
print(set_b.issubset(set_a))    # True  - set_b целиком входит в set_a, значит set_b - подмножество
print(set_a.issuperset(set_b))  # True - set_b целиком входит в set_a, значит set_a - надмножество

При равенстве множеств они одновременно и подмножество и надмножество друг для друга

print(set_a.issuperset(set_d))  # True
print(set_a.issubset(set_d))    # True