6 хитростей python, о которых никто не рассказывает новичкам

Стандартный Set

В языке Python есть стандартная стукрура set, реализованная с помощью хэш-таблиц. Такую структуру обычно называют . Данный метод работает так: каждый элемент присваивается какому-то классу элементов (например, класс элементов, имеющих одинаковый остаток от деления на модуль). Все элементы каждого класса хранятся в отдельном списке. В таком случае мы заранее знаем, в каком списке должен находиться элемент, и можем за короткое время выполнить необходимые операции. Равновероятность каждого остатка от деления случайного числа на модуль позволяет сказать, что к каждому классу элементов будет относиться в среднем элементов.

Но хэш-таблица не позволяет выполнить операцию или подобные, поэтому придётся использовать другие структуры данных.

Какие бывают сокеты для процессоров

Собственно, смена процессора на более быстрый (с большей частотой), это часть апгрейда компьютера. С процессором, частота которого выше, быстрее работают программы, такая смена может позволить запускать более современные игры (которые, возможно, старый «камень» «не тянул»).

Один из важных критериев подбора нового процессора для апгрейда ПК — подходящий для его установки на материнскую плату сокет. Сокетом называется разъем на материнской плате для установки процессора. Внешне он выглядит как пластиковый квадратный разъем с большим количеством контактов (дырочек под ножки процессора или пружинящих «лапок», которые будут касаться контактов процессора).

На сегодняшний день известно много видов сокетов (как под процессоры Intel, так и AMD), многие из которых уже устарели.

Виды сокетов для процессоров Intel:

Socket 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, Sоcket 370 (это уже для Pentium 3), 423, 478 (для первых Pentium 4, очень многие покупали такие компьютеры), 603/604, PAC418 и 611, LGA771, .LGА775 (еще часто встречается и вполне неплохо работает), 1567, 1366, 1156, 1155, 2011, 1356, 1150, 1151.

Полезный совет: как узнать какой сокет на вашей материнской плате? Если вы знаете сокеты «в лицо», просто раскрутите корпус, снимите кулер процессора и посмотрите. Также можно, не снимая кулера, найти название материнской платы (написано на ней) и найти ее описание в интернете. Если вы с техникой «на вы», лучше найдите документы, в которых описана конфигурация компьютера и прочитайте описание материнской платы там.

Виды сокетов для процессоров AМD:

Super Socket 7, Socket A (462) (процессоры K7 (помните названия Athlon, Athlon, Sempron, Duron?), 754, 939, 940, AM2, AM2+, AM3, AM3+, FМ1 и 2, FМ2+, F, F+, С32, G34.

Сегодня в продаже чаще всего присутствуют процессоры (и, соответственно, материнские платы) с сокетами 2011-2015 годов выпуска. Для Intel это 1150, 1155, 1156. Для AMD это AM2+, AM3+, FM1 и 2.

Обратите внимание, что процессор в сокет должен устанавливаться без особых физических усилий. Если же каким-то чудесным образом процессор установить в неподходящий сокет, он работать не будет

Полезный совет: приобретать ли новую материнскую плату и процессор, если вы увидели в документах, что в вашем компьютере установлена материнка и процессор LGA 775, к примеру? Однозначного ответа я дать не могу. Подумайте сами — если скорость работы компьютера вас устраивает, и вы можете решить все свои задачи, то апгрейд излишен, не тратьте деньги. Если же для запуска необходимых вам программ и игр тратится очень много времени, то, наверное, стоит задуматься об обновлении железа.

Вопрос 8. В чём разница между remove, pop и del?

Сложность: (ー_ー)

Каждый из этих трёх методов (точнее, двух методов и одной команды) удаляет элементы списка. Но каждый делает это по-своему и, соответственно, применяется в разных ситуациях.

remove()

Метод remove() удаляет из списка первое совпадающее значение.

Возьмём список и удалим из него элемент ‘b’:

Первая ‘b’ исчезла, но вторая ‘b’ осталась в списке.

pop()

Метод pop() удаляет элемент по индексу и возвращает этот элемент:

Индексация в Python идёт с нуля, поэтому элемент с индексом 2 — третий по счёту. В последних строчках мы вывели изменённый список.

del

Команда del тоже удаляет элемент списка по его индексу, но имеет отличный от pop() синтаксис и ничего не возвращает:

Мы недосчитались четвёртого по индексу (и пятого по счёту) элемента, то есть ‘b’.

Также команда del может удалять из списка срезы (slices):

При указании границ среза в Python последний элемент в срез не входит. Поэтому из списка удалены элементы с третьего (индекс 2) по пятый (индекс 4), исключая последний, то есть 66.25 и 333.

Наконец, del может удалять целые переменные.

Поверхностное и глубокое копирование

Если несколько переменных ссылается на одно и то же множество, например вот так:

То изменение данных посредством одной из них, повлияет на все остальные переменные:

Что бы избежать подобного поведения необходимо создать поверхностную копию множества, передав его функции или вызвав метод :

Поскольку, множества могут хранить только хешируемые объекты (т.е. те которые точно не могут быть изменены), то проблем с глубоким копированием возникнуть не должно. Однако, чисто теоретически, кто-то может создать объекты, метод которых переопределен по другому (если честно, даже не могу представить кому и зачем это может понадобиться). То в этом случае, в множестве могут оказаться нехешируемые (!) и даже одинаковые элементы. В этом случае, придется прибегать к глубокому копированию множеств с помощью функции из модуля стандартной библиотеки.

Removal of elements from a Set

We can delete the items from the Set using either of the following methods:

1. By using method
2. By using method
3. By using method – deletes all the elements from the Set
4. By using method – deletes the entire Set

Fruits = {"apple", "grapes", "cherry"}

Fruits.remove("grapes")

print(Fruits)

Output:

{‘cherry’, ‘apple’}

Fruits = {"apple", "grapes", "cherry"}

Fruits.discard("grapes")

print(Fruits)

Output:

{‘cherry’, ‘apple’}

Fruits = {"apple", "grapes", "cherry"}

Fruits.clear()

print(Fruits)

Output:

set()

Example 4: Using del() method

Fruits = {"apple", "grapes", "cherry"}

del Fruits

print(Fruits)

Output:

 Traceback (most recent call last):
 File "main.py", line 5, in <module>
 print(Fruits) 
NameError: name 'Fruits' is not defined

Многопоточность (многозадачность)

multitasking

multitasking — очень удобная библиотека, которая позволяет только лишь при помощи обертки одним декоратором создавать асинхронные, неблокирующие методы. Эту библиотеку удобно использовать, когда возникает необходимость вызвать в отдельном потоке какой-либо неблокирующий метод, например, при обращении к БД или при ожидании какого-либо ответа от системы, но при этом не очень хочется городить кучу вызовов потоков и т.д..

Достаточно выполнить простую установку: pip install multitasking и далее оборачивать метод декоратором @task

И если удалить @multitasking.task, код выполнится последовательно:

Как удалить элементы из множества?

Это можно сделать с помощью методов discard() и remove(). Различие между ними состоит в том, что при использовании discard(), если элемент не существует во множестве, оно остается неизменным. А метод remove() выдаст ошибку.

Следующий пример иллюстрирует это.

# инициализируем my_set
my_set = {1, 3, 4, 5, 6}
print(my_set)

# удаляем элемент
# Вывод: {1, 3, 5, 6}
my_set.discard(4)
print(my_set)

# удаляем элемент
# Вывод: {1, 3, 5}
my_set.remove(6)
print(my_set)

# удаляем элемент,
# который отсутствует в my_set
# Вывод: {1, 3, 5}
my_set.discard(2)
print(my_set)

# удаляем элемент,
# который отсутствует в my_set
# Если вы раскомментируете строку 27,
# то получите ошибку.
# Вывод: KeyError: 2

#my_set.remove(2) 

Точно так же можно удалить и вернуть элемент, используя метод pop(). Но нет способа определить, какой элемент будет извлечен.

Мы также можем удалить все элементы из множества, используя метод clear().

# инициализируем my_set
# Вывод: множество уникальных элементов
my_set = set("HelloWorld")
print(my_set)

# извлекаем элемент
# Вывод: случайный элемент
print(my_set.pop())

# извлекаем еще один элемент
# Вывод: случайный элемент
my_set.pop()
print(my_set)

# очищаем my_set
#Вывод: set()
my_set.clear()
print(my_set)

Функции проверки элементов списка на выполнение условия

any(iterable)

Проверяет, есть ли среди элементов итерируемого объекта хотя бы один, принимающий значение .

Параметры:

— итерируемый объект (список, строка, словарь, кортеж, множество и так далее).

Возвращаемое значение:

Возвращает булево значение:

• , если хотя бы один элемент итерируемого объекта является .
• , если все элементы итерируемого объекта являются или если итерируемый объект пуст.

Условие	Возвращаемое значение
Все значения равны True
Все значения равны False
Одно значение равно True (остальные — False)
Одно значение равно False (остальные — True)
Итерируемый объект пуст

Примеры:

l = 
print(any(l))  # True

l = 
print(any(l))  # False

l = 
print(any(l))  # True

l = []
print(any(l))  # False

all(iterable)

Проверяет, все ли элементы итерируемого объекта принимают значение .

Параметры:

— итерируемый объект (список, строка, словарь, кортеж, множество и так далее).

Возвращаемое значение:

Возвращает булево значение:

• , если все элементы итерируемого объекта являются или если итерируемый объект пуст.
• , если хотя бы один элемент итерируемого объекта является .

Условие	Возвращаемое значение
Все значения равны True
Все значения равны False
Одно значение равно True (остальные — False)
Одно значение равно False (остальные — True)
Итерируемый объект пуст

Примеры:

l = 
print(all(l))  # True

l = 
print(all(l))  # False

l = 
print(all(l))  # False

l = 
print(all(l))  # False

l = []
print(all(l))  # True

Методы множеств

Python содержит огромное количество встроенных методов, включая следующие:

Метод copy()

Этот метод возвращает копию множества. Например:

Python

string_set = {«Nicholas», «Michelle», «John», «Mercy»}
x = string_set.copy()

print(x)

1 2 3 4

string_set={«Nicholas»,»Michelle»,»John»,»Mercy»} x=string_set.copy() print(x)

Результат:

Python

{‘John’, ‘Michelle’, ‘Nicholas’, ‘Mercy’}

1	{‘John’,’Michelle’,’Nicholas’,’Mercy’}

Выдача показывает, что является копией множества .

Метод isdisjoint()

Этот метод проверяет, является ли множество пересечением или нет. Если множества не содержат общих элементов, метод возвращает , в противном случае — . Например:

Python

names_a = {«Nicholas», «Michelle», «John», «Mercy»}
names_b = {«Jeff», «Bosco», «Teddy», «Milly»}

x = names_a.isdisjoint(names_b)
print(x)

1 2 3 4 5

names_a={«Nicholas»,»Michelle»,»John»,»Mercy»} names_b={«Jeff»,»Bosco»,»Teddy»,»Milly»} x=names_a.isdisjoint(names_b) print(x)

Результат:

Python

True

1

True

Оба множества не имеют общих элементов, что делает выдачу .

Метод len()

Этот метод возвращает длину множества, которая является общим количеством элементов во множестве. Пример:

Python

names_a = {«Nicholas», «Michelle», «John», «Mercy»}

print(len(names_a)) # Результат: 4

1 2 3

names_a={«Nicholas»,»Michelle»,»John»,»Mercy»} print(len(names_a))# Результат: 4

Выдача показывает, что длина множества является 4.

И как же оно работает?

На странице пакета мы можем прочитать, что реализована структура не так, как мы предполагали в начале статьи.

Из-за особенностей реализации языка Python, в нём быстро работают , а также (найти бинарным поиском за место, куда нужно вставить элемент, а потом вставить его туда за ). работает достаточно быстро на современных процессорах. Но всё-таки в какой-то момент такой оптимизации не хватает, поэтому структуры реализованы как список списков. Создание или удаление списков происходит достаточно редко, а внутри одного списка можно выполнять операции даже за быструю линию.

Если говорить кратко, то принцип действия похож на корневую оптимизацию.

Группировка элементов нескольких списков

zip(*iterables)

Возвращает итератор по кортежам, где i-й кортеж содержит i-й элемент из каждого переданного итерируемого объекта.

Параметры:

— итерируемые объекты.

Возвращаемое значение:

Итератор по кортежам на основе переданных итерируемых объектов.

• Если был передан один итерируемый объект, то будет возвращен итератор по кортежам, каждый из которых имеет только один элемент.
• Если итерируемые объекты не были переданы, то будет возвращен пустой итератор.

Примечание:

Итератор останавливается, когда самая короткая из последовательностей исчерпана:

list(zip(, , ))   # 

Если у вас последовательности разной длины и потеря данных недопустима, используйте .

В сочетании с оператором функция может быть использована для распаковки списка (см. Пример 2).

Примеры:

Пример 1: Использование .

number_list = 
str_list = 

# Без аргументов
result = zip()

# Преобразование итератора в список
result_list = list(result)
print(result_list)

# С двумя итерируемыми объектами
result = zip(number_list, str_list)

# Преобразование итератора во множество
result_set = set(result)
print(result_set)

Результат:

{(3, ‘three’), (2, ‘two’), (1, ‘one’)}

Пример 2: Распаковка списка с использованием .

coordinate = 
value = 

result = zip(coordinate, value)
result_list = list(result)
print(result_list)

c, v =  zip(*result_list)
print('c =', c)
print('v =', v)

Результат:

c = (‘x’, ‘y’, ‘z’)

v = (3, 4, 5)

Подписаться

×

Python set remove

Python has two basic methods for removing elements: and
. The method removes the specified
element from the set and raises if the element is not in
the set. The method removes an element from the set and does
nothing if the element to be removed is not in the set.

python_set_remove.py

#!/usr/bin/python3

words = { "spring", "table", "cup", "bottle", "coin" }

words.discard("coin")
words.discard("pen")

print(words)

words.remove("cup")

try:
    words.remove("cloud")
except KeyError as e:
    pass    

print(words)

In the example, we delete set elements with and
.

try:
    words.remove("cloud")
except KeyError as e:
    pass  

If we did not catch the , the script would terminate
without executing the last statement.

$ ./python_set_remove.py 
{'table', 'cup', 'bottle', 'spring'}
{'table', 'bottle', 'spring'}

This is the output.

Defining a Set

Python’s built-in type has the following characteristics:

• Sets are unordered.
• Set elements are unique. Duplicate elements are not allowed.
• A set itself may be modified, but the elements contained in the set must be of an immutable type.

Let’s see what all that means, and how you can work with sets in Python.

A set can be created in two ways. First, you can define a set with the built-in function:

In this case, the argument is an iterable—again, for the moment, think list or tuple—that generates the list of objects to be included in the set. This is analogous to the argument given to the list method:

>>>

Strings are also iterable, so a string can be passed to as well. You have already seen that generates a list of the characters in the string . Similarly, generates a set of the characters in :

>>>

You can see that the resulting sets are unordered: the original order, as specified in the definition, is not necessarily preserved. Additionally, duplicate values are only represented in the set once, as with the string in the first two examples and the letter in the third.

Alternately, a set can be defined with curly braces ():

When a set is defined this way, each becomes a distinct element of the set, even if it is an iterable. This behavior is similar to that of the list method.

Thus, the sets shown above can also be defined like this:

>>>

To recap:

• The argument to is an iterable. It generates a list of elements to be placed into the set.
• The objects in curly braces are placed into the set intact, even if they are iterable.

Observe the difference between these two set definitions:

>>>

A set can be empty. However, recall that Python interprets empty curly braces () as an empty dictionary, so the only way to define an empty set is with the function:

>>>

An empty set is falsy in a Boolean context:

>>>

You might think the most intuitive sets would contain similar objects—for example, even numbers or surnames:

>>>

Python does not require this, though. The elements in a set can be objects of different types:

>>>

Don’t forget that set elements must be immutable. For example, a tuple may be included in a set:

>>>

But lists and dictionaries are mutable, so they can’t be set elements:

>>>

Операции

Как и обычные наборы, frozenset может также выполнять различные операции, такие как копирование, различие, пересечение, симметричное_различие и объединение.

# Frozensets
# initialize A and B
A = frozenset()
B = frozenset()

# copying a frozenset
C = A.copy()  # Output: frozenset({1, 2, 3, 4})
print(C)

# union
print(A.union(B))  # Output: frozenset({1, 2, 3, 4, 5, 6})

# intersection
print(A.intersection(B))  # Output: frozenset({3, 4})

# difference
print(A.difference(B))  # Output: frozenset({1, 2})

# symmetric_difference
print(A.symmetric_difference(B))  # Output: frozenset({1, 2, 5, 6})

Выход

frozenset({1, 2, 3, 4})
frozenset({1, 2, 3, 4, 5, 6})
frozenset({3, 4})
frozenset({1, 2})
frozenset({1, 2, 5, 6})

Точно так же доступны другие методы набора, такие как isdisjoint, issubset и Issueperset.

# Frozensets
# initialize A, B and C
A = frozenset()
B = frozenset()
C = frozenset()

# isdisjoint() method
print(A.isdisjoint(C))  # Output: True

# issubset() method
print(C.issubset(B))  # Output: True

# issuperset() method
print(B.issuperset(C))  # Output: True

Выход

True
True
True

Было полезно224
Нет28

172cookie-checkset и frozenset() в Python

Python set built-in functions

There are several built-in Python functions, such as , or ,
that can be used on Python sets.

python_set_builtins.py

#!/usr/bin/python3

nums = { 21, 11, 42, 29, 22, 71, 18 }

print(nums)

print("Number of elements: {0}".format(len(nums)))
print("Minimum: {0}".format(min(nums)))
print("Maximum: {0}".format(max(nums)))
print("Sum: {0}".format(sum(nums)))

print("Sorted elements:")

print(sorted(nums))

In the example we apply five built-in functions on a set of
integer values.

print("Number of elements: {0}".format(len(nums)))

The method returns the number of elements in the set.

print("Minimum: {0}".format(min(nums)))

The method returns the minimum value in the set.

print("Maximum: {0}".format(max(nums)))

The method returns the maximum value in the set.

print("Sum: {0}".format(sum(nums)))

The method returns the summation of values in the set.

print(sorted(nums))

Finally, with the method, we can create a sorted list
from the set, which is unordered.

$ ./python_set_builtins.py 
{71, 42, 11, 18, 21, 22, 29}
Number of elements: 7
Minimum: 11
Maximum: 71
Sum: 214
Sorted elements:

This is the output.

Other Python Set Methods

There are many set methods, some of which we have already used above. Here is a list of all the methods that are available with the set objects:

Method	Description
add()	Adds an element to the set
clear()	Removes all elements from the set
copy()	Returns a copy of the set
difference()	Returns the difference of two or more sets as a new set
difference_update()	Removes all elements of another set from this set
discard()	Removes an element from the set if it is a member. (Do nothing if the element is not in set)
intersection()	Returns the intersection of two sets as a new set
intersection_update()	Updates the set with the intersection of itself and another
isdisjoint()	Returns if two sets have a null intersection
issubset()	Returns if another set contains this set
issuperset()	Returns if this set contains another set
pop()	Removes and returns an arbitrary set element. Raises if the set is empty
remove()	Removes an element from the set. If the element is not a member, raises a
symmetric_difference()	Returns the symmetric difference of two sets as a new set
symmetric_difference_update()	Updates a set with the symmetric difference of itself and another
union()	Returns the union of sets in a new set
update()	Updates the set with the union of itself and others

Вопрос 9. Чем список отличается от других структур?

Сложность: (> ⌒ <)

Такие вопросы надо отбивать особенно чётко. Если спрашивающий не услышит конкретные ключевые слова, его подозрительность повысится, а ваши шансы, наоборот, снизятся.

Список и кортеж (tuple)

Список можно менять после создания (например, с помощью функции append()), а кортеж нет: он защищает данные от изменений после создания. По этой причине кортеж можно использовать в качестве ключа в словарях, а список нельзя. Кроме того, кортеж обрабатывается интерпретатором Python чуть быстрее.

Список и множество (set)

Список упорядочен: каждый элемент списка имеет индекс, а элемент множества — нет. Список может содержать одинаковые значения, а во множестве каждое значение уникально. Проверка, принадлежит ли элемент множеству, выполняется быстрее, чем такая же проверка элемента списка.

Список и словарь (dictionary)

Словарь состоит из пар «ключ-значение», а список может состоять и из одиночных элементов, и из пар, и из троек — если элементами будут другие списки или кортежи. Ключи у словаря должны быть уникальными и иметь неизменяемый тип, у списка таких ограничений нет. Поиск по словарю быстрее, чем по списку.

Список и массив (array)

Для использования массива нужно вызывать библиотеку array, а списки встроены в Python. В массиве могут содержаться элементы только одного типа. Массив не может содержать другие массивы или списки. Массив занимает меньше памяти и поэтому быстрее, чем одномерный список.

Removing elements from a set

A particular item can be removed from a set using the methods and .

The only difference between the two is that the function leaves a set unchanged if the element is not present in the set. On the other hand, the function will raise an error in such a condition (if element is not present in the set).

The following example will illustrate this.

Output

{1, 3, 4, 5, 6}
{1, 3, 5, 6}
{1, 3, 5}
{1, 3, 5}
Traceback (most recent call last):
  File "<string>", line 28, in <module>
KeyError: 2

Similarly, we can remove and return an item using the method.

Since set is an unordered data type, there is no way of determining which item will be popped. It is completely arbitrary.

We can also remove all the items from a set using the method.

Output

{'H', 'l', 'r', 'W', 'o', 'd', 'e'}
H
{'r', 'W', 'o', 'd', 'e'}
set()

Отношения между множествами

Между множествами существуют несколько видов отношений, или другими словами взаимосвязей. Давайте рассмотрим возможные отношения между множествами в этом разделе.

Равные множества

Тут всё довольно просто – два множества называются равными, если они состоят из одних и тех же элементов. Как следует из определения множества, порядок этих элементов не важен.

Непересекающиеся множества

Если два множества не имеют общих элементов, то говорят, что эти множества не пересекаются. Или другими словами, пересечение этих множеств является пустым множеством.

Подмножество и надмножество

Подмножество множества S – это такое множество, каждый элемент которого является также и элементом множества S. Множество S в свою очередь является надмножеством исходного множества.

Пустое множество является подмножеством абсолютно любого множества.

Само множество является подмножеством самого себя.

Удаление элементов из набора

Мы можем удалить элементы из множества, используя любой из следующих способов:

1. Используя метод
2. Используя метод
3. Используя Метод – удаляет все элементы из набора
4. Используя Метод – удаляет весь набор

Fruits = {"apple", "grapes", "cherry"}

Fruits.remove("grapes")

print(Fruits)

Выход :

{‘Cherry’, «Apple»}

Fruits = {"apple", "grapes", "cherry"}

Fruits.discard("grapes")

print(Fruits)

Выход :

{‘Cherry’, «Apple»}

Fruits = {"apple", "grapes", "cherry"}

Fruits.clear()

print(Fruits)

Выход :

набор()

Пример 4: Использование метода del ()

Fruits = {"apple", "grapes", "cherry"}

del Fruits

print(Fruits)

Выход :

 Traceback (most recent call last):
 File "main.py", line 5, in 
 print(Fruits) 
NameError: name 'Fruits' is not defined

Other Set Operations

We can test if an item exists in a set or not, using the keyword.

Output

True
False

Built-in Functions with Set

Built-in functions like , , , , , , , etc. are commonly used with sets to perform different tasks.

Function	Description
all()	Returns if all elements of the set are true (or if the set is empty).
any()	Returns if any element of the set is true. If the set is empty, returns .
enumerate()	Returns an enumerate object. It contains the index and value for all the items of the set as a pair.
len()	Returns the length (the number of items) in the set.
max()	Returns the largest item in the set.
min()	Returns the smallest item in the set.
sorted()	Returns a new sorted list from elements in the set(does not sort the set itself).
sum()	Returns the sum of all elements in the set.