Проверяем тип объекта
Раз уж в предыдущем посте затронули модуль inspect, то давайте еще поговорим про некоторые его возможности.
Функции ismodule(), isclass(), ismethod() и isfunction() проверяют переданный объект на то, является ли он модулем, классом, методом или функцией соответственно.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Раз уж в предыдущем посте затронули модуль inspect, то давайте еще поговорим про некоторые его возможности.
Функции ismodule(), isclass(), ismethod() и isfunction() проверяют переданный объект на то, является ли он модулем, классом, методом или функцией соответственно.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
❤2👍1
Методы Concrete Paths
Каждый подкласс Path() предоставляет следующие методы для обработки путей и выполнения системных вызовов:
Path().itertir() возвращает содержимое каталога.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Каждый подкласс Path() предоставляет следующие методы для обработки путей и выполнения системных вызовов:
Path().itertir() возвращает содержимое каталога.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Трюк с f-строками
Думаю, про f-строки как метод форматирования все уже знают. Напоминаю, что появились они еще в Python 3.6.
Но им добавили еще одну классную фичу в обновлении 3.8 — можно выводить имя переменной и сразу ее значение, добавив знак равно как показано на картинке.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Думаю, про f-строки как метод форматирования все уже знают. Напоминаю, что появились они еще в Python 3.6.
Но им добавили еще одну классную фичу в обновлении 3.8 — можно выводить имя переменной и сразу ее значение, добавив знак равно как показано на картинке.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍8
Path().mkdir()
Согласно официальной документации, метод .mkdir() принимает три аргумента. Мы пока сосредоточимся только на parents и exists_ok.
Оба аргумента имеют значение False по умолчанию. Аргумент parents вызывает ошибку FileNotFound в случае отсутствия родителя, тогда как exists_ok вызывает ошибку FileExists, если данный каталог уже существует.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Согласно официальной документации, метод .mkdir() принимает три аргумента. Мы пока сосредоточимся только на parents и exists_ok.
Оба аргумента имеют значение False по умолчанию. Аргумент parents вызывает ошибку FileNotFound в случае отсутствия родителя, тогда как exists_ok вызывает ошибку FileExists, если данный каталог уже существует.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Подборка Telegram каналов для программистов
Системное администрирование 📌
https://t.me/tipsysdmin Типичный Сисадмин (фото железа, было/стало)
https://t.me/sysadminof Книги для админов, полезные материалы
https://t.me/i_odmin Все для системного администратора
https://t.me/i_odmin_book Библиотека Системного Администратора
https://t.me/i_odmin_chat Чат системных администраторов
https://t.me/i_DevOps DevOps: Пишем о Docker, Kubernetes и др.
https://t.me/sysadminoff Новости Линукс Linux
https://t.me/tikon_1 Новости высоких технологий, науки и техники💡
https://t.me/mir_teh Мир технологий (Technology World)
https://t.me/rust_lib Полезный контент по программированию на Rust
https://t.me/golang_lib Библиотека Go (Golang) разработчика
https://t.me/itmozg Программисты, дизайнеры, новости из мира IT.
https://t.me/phis_mat Обучающие видео, книги по Физике и Математике
https://t.me/php_lib Библиотека PHP программиста 👨🏼💻👩💻
https://t.me/nodejs_lib Подборки по Node js и все что с ним связано
https://t.me/ruby_lib Библиотека Ruby программиста
1C разработка 📌
https://t.me/odin1C_rus Cтатьи, курсы, советы, шаблоны кода 1С
Программирование C++📌
https://t.me/cpp_lib Библиотека C/C++ разработчика
https://t.me/cpp_knigi Книги для программистов C/C++
https://t.me/cpp_geek Учим C/C++ на примерах
Программирование Python 📌
https://t.me/pythonofff Python академия. Учи Python быстро и легко🐍
https://t.me/BookPython Библиотека Python разработчика
https://t.me/python_real Python подборки на русском и английском
https://t.me/python_360 Книги по Python Rus
Java разработка 📌
https://t.me/BookJava Библиотека Java разработчика
https://t.me/java_360 Книги по Java Rus
https://t.me/java_geek Учим Java на примерах
GitHub Сообщество 📌
https://t.me/Githublib Интересное из GitHub
Базы данных (Data Base) 📌
https://t.me/database_info Все про базы данных
Мобильная разработка: iOS, Android 📌
https://t.me/developer_mobila Мобильная разработка
https://t.me/kotlin_lib Подборки полезного материала по Kotlin
Фронтенд разработка 📌
https://t.me/frontend_1 Подборки для frontend разработчиков
https://t.me/frontend_sovet Frontend советы, примеры и практика!
https://t.me/React_lib Подборки по React js и все что с ним связано
Разработка игр 📌
https://t.me/game_devv Все о разработке игр
Вакансии 📌
https://t.me/sysadmin_rabota Системный Администратор
https://t.me/progjob Вакансии в IT
Чат программистов📌
https://t.me/developers_ru
Библиотеки 📌
https://t.me/book_for_dev Книги для программистов Rus
https://t.me/programmist_of Книги по программированию
https://t.me/proglb Библиотека программиста
https://t.me/bfbook Книги для программистов
https://t.me/books_reserv Книги для программистов
БигДата, машинное обучение 📌
https://t.me/bigdata_1 Data Science, Big Data, Machine Learning, Deep Learning
Программирование 📌
https://t.me/bookflow Лекции, видеоуроки, доклады с IT конференций
https://t.me/coddy_academy Полезные советы по программированию
QA, тестирование 📌
https://t.me/testlab_qa Библиотека тестировщика
Шутки программистов 📌
https://t.me/itumor Шутки программистов
Защита, взлом, безопасность 📌
https://t.me/thehaking Канал о кибербезопасности
https://t.me/xakep_1 Статьи из "Хакера"
Книги, статьи для дизайнеров 📌
https://t.me/ux_web Статьи, книги для дизайнеров
Английский 📌
https://t.me/UchuEnglish Английский с нуля
Математика 📌
https://t.me/Pomatematike Канал по математике
Excel лайфхак📌
https://t.me/Excel_lifehack
Системное администрирование 📌
https://t.me/tipsysdmin Типичный Сисадмин (фото железа, было/стало)
https://t.me/sysadminof Книги для админов, полезные материалы
https://t.me/i_odmin Все для системного администратора
https://t.me/i_odmin_book Библиотека Системного Администратора
https://t.me/i_odmin_chat Чат системных администраторов
https://t.me/i_DevOps DevOps: Пишем о Docker, Kubernetes и др.
https://t.me/sysadminoff Новости Линукс Linux
https://t.me/tikon_1 Новости высоких технологий, науки и техники💡
https://t.me/mir_teh Мир технологий (Technology World)
https://t.me/rust_lib Полезный контент по программированию на Rust
https://t.me/golang_lib Библиотека Go (Golang) разработчика
https://t.me/itmozg Программисты, дизайнеры, новости из мира IT.
https://t.me/phis_mat Обучающие видео, книги по Физике и Математике
https://t.me/php_lib Библиотека PHP программиста 👨🏼💻👩💻
https://t.me/nodejs_lib Подборки по Node js и все что с ним связано
https://t.me/ruby_lib Библиотека Ruby программиста
1C разработка 📌
https://t.me/odin1C_rus Cтатьи, курсы, советы, шаблоны кода 1С
Программирование C++📌
https://t.me/cpp_lib Библиотека C/C++ разработчика
https://t.me/cpp_knigi Книги для программистов C/C++
https://t.me/cpp_geek Учим C/C++ на примерах
Программирование Python 📌
https://t.me/pythonofff Python академия. Учи Python быстро и легко🐍
https://t.me/BookPython Библиотека Python разработчика
https://t.me/python_real Python подборки на русском и английском
https://t.me/python_360 Книги по Python Rus
Java разработка 📌
https://t.me/BookJava Библиотека Java разработчика
https://t.me/java_360 Книги по Java Rus
https://t.me/java_geek Учим Java на примерах
GitHub Сообщество 📌
https://t.me/Githublib Интересное из GitHub
Базы данных (Data Base) 📌
https://t.me/database_info Все про базы данных
Мобильная разработка: iOS, Android 📌
https://t.me/developer_mobila Мобильная разработка
https://t.me/kotlin_lib Подборки полезного материала по Kotlin
Фронтенд разработка 📌
https://t.me/frontend_1 Подборки для frontend разработчиков
https://t.me/frontend_sovet Frontend советы, примеры и практика!
https://t.me/React_lib Подборки по React js и все что с ним связано
Разработка игр 📌
https://t.me/game_devv Все о разработке игр
Вакансии 📌
https://t.me/sysadmin_rabota Системный Администратор
https://t.me/progjob Вакансии в IT
Чат программистов📌
https://t.me/developers_ru
Библиотеки 📌
https://t.me/book_for_dev Книги для программистов Rus
https://t.me/programmist_of Книги по программированию
https://t.me/proglb Библиотека программиста
https://t.me/bfbook Книги для программистов
https://t.me/books_reserv Книги для программистов
БигДата, машинное обучение 📌
https://t.me/bigdata_1 Data Science, Big Data, Machine Learning, Deep Learning
Программирование 📌
https://t.me/bookflow Лекции, видеоуроки, доклады с IT конференций
https://t.me/coddy_academy Полезные советы по программированию
QA, тестирование 📌
https://t.me/testlab_qa Библиотека тестировщика
Шутки программистов 📌
https://t.me/itumor Шутки программистов
Защита, взлом, безопасность 📌
https://t.me/thehaking Канал о кибербезопасности
https://t.me/xakep_1 Статьи из "Хакера"
Книги, статьи для дизайнеров 📌
https://t.me/ux_web Статьи, книги для дизайнеров
Английский 📌
https://t.me/UchuEnglish Английский с нуля
Математика 📌
https://t.me/Pomatematike Канал по математике
Excel лайфхак📌
https://t.me/Excel_lifehack
Изменение в контекстных менеджерах
Как вы знаете, для удобного управления жизненным циклом ресурсов в python существуют контекстные менеджеры. Но до недавнего времени, чтобы открыть несколько ресурсов в рамках одной области видимости with нам требовалось либо прописывать их в одну строку либо использовать синтаксис переноса - обратный слеш \ (но это противоречит PEP8).
С выходом python 3.10 появился новый синтаксис, позволяющий в круглых скобках указывать несколько контекстных менеджеров. А также мы можем использовать переменную созданную одним контекстным менеджером в рамках следующего за ним менеджера.
Это стало возможным благодаря появлению нового синтаксического анализатора PEG в python 3.9. И, строго говоря, python 3.9 уже допускал данный синтаксис, хотя официально еще не поддерживался.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Как вы знаете, для удобного управления жизненным циклом ресурсов в python существуют контекстные менеджеры. Но до недавнего времени, чтобы открыть несколько ресурсов в рамках одной области видимости with нам требовалось либо прописывать их в одну строку либо использовать синтаксис переноса - обратный слеш \ (но это противоречит PEP8).
С выходом python 3.10 появился новый синтаксис, позволяющий в круглых скобках указывать несколько контекстных менеджеров. А также мы можем использовать переменную созданную одним контекстным менеджером в рамках следующего за ним менеджера.
Это стало возможным благодаря появлению нового синтаксического анализатора PEG в python 3.9. И, строго говоря, python 3.9 уже допускал данный синтаксис, хотя официально еще не поддерживался.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍2
Path().touch()
Здесь для exists_ok тоже можно установить значение True, чтобы игнорировать ошибку FileExists и обновлять файл.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Здесь для exists_ok тоже можно установить значение True, чтобы игнорировать ошибку FileExists и обновлять файл.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍1
Логирование
Логировние является неотъемлемой частью разработки. Логи показывают информацию о текущем состоянии программы. И чем лучше выстроено логирование, тем проще будет разобраться в нестандартных ситуациях.
Python поставляется для этих целей с гибким модулем logging. Для создания объекта Logger, вызываем функцию getLogger, передавая в нее имя логера.
Созданный объект Logger предоставляет методы для записи сообщений разного уровня (DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL), что удобно для поиска нужной информации с применением фильтров.
По умолчанию в logging задан уровень WARNING, это означает, что сообщения уровня DEBUG и INFO будут игнорироваться при записи в лог. Изменить данное поведение можно с помощью метода setLevel, передав минимальный уровень, который будет отлавливаться.
Для отправки логов в сконфигурированные места используются обработчики. Мы можем использовать уже существующие хэндлеры, либо создать свой класс обработчика, унаследовавшись от базового класса Handler.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Логировние является неотъемлемой частью разработки. Логи показывают информацию о текущем состоянии программы. И чем лучше выстроено логирование, тем проще будет разобраться в нестандартных ситуациях.
Python поставляется для этих целей с гибким модулем logging. Для создания объекта Logger, вызываем функцию getLogger, передавая в нее имя логера.
Созданный объект Logger предоставляет методы для записи сообщений разного уровня (DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL), что удобно для поиска нужной информации с применением фильтров.
По умолчанию в logging задан уровень WARNING, это означает, что сообщения уровня DEBUG и INFO будут игнорироваться при записи в лог. Изменить данное поведение можно с помощью метода setLevel, передав минимальный уровень, который будет отлавливаться.
Для отправки логов в сконфигурированные места используются обработчики. Мы можем использовать уже существующие хэндлеры, либо создать свой класс обработчика, унаследовавшись от базового класса Handler.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
🔥6❤2💯1
Path().rename()
Переименовывает файл/каталог по указанному пути. Давайте рассмотрим пример, используя наш каталог /data
Если вы передадите методу несуществующий файл, он вызовет ошибку FileNotFound. То же самое относится и к каталогам.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Переименовывает файл/каталог по указанному пути. Давайте рассмотрим пример, используя наш каталог /data
Если вы передадите методу несуществующий файл, он вызовет ошибку FileNotFound. То же самое относится и к каталогам.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Генерируем случайные числа
Небольшой пост для тех, кто только начинает свое обучение. Во встроенном модуле random есть функция randint, которая выдает случайные числа.
Диапазон получаемого числа задается с помощью двух аргументов: нижняя и верхняя границы в виде целых чисел.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Небольшой пост для тех, кто только начинает свое обучение. Во встроенном модуле random есть функция randint, которая выдает случайные числа.
Диапазон получаемого числа задается с помощью двух аргументов: нижняя и верхняя границы в виде целых чисел.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
❤2
Что такое список в Python?
Список в Python — это встроенный тип данных, который позволяет нам хранить множество различных значений, таких как числа, строки, объекты datetime и так далее.
Важно отметить, что списки упорядочены. Это означает, что последовательность, в которой мы храним значения, важна.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Список в Python — это встроенный тип данных, который позволяет нам хранить множество различных значений, таких как числа, строки, объекты datetime и так далее.
Важно отметить, что списки упорядочены. Это означает, что последовательность, в которой мы храним значения, важна.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
❤1
Пакет со всеми алгоритмами
На днях обнаружил крутой пакет, в котором реализованы практически все алгоритмы, которые можно представить.
Список всех алгоритмов с ссылками на их исходный код можете найти здесь. Такой пакет можно использовать и на практике, и как справочник на всякий случай.
Например, можете посмотреть пример использования сортировки слиянием на картинке выше.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
На днях обнаружил крутой пакет, в котором реализованы практически все алгоритмы, которые можно представить.
Список всех алгоритмов с ссылками на их исходный код можете найти здесь. Такой пакет можно использовать и на практике, и как справочник на всякий случай.
Например, можете посмотреть пример использования сортировки слиянием на картинке выше.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍4❤1
Как определить индекс элемента списка в Python
Итак, как же определить индекс элемента в Python? Давайте представим, что у нас есть элемент списка и нам нужно узнать индекс или позицию этого элемента.
Списки Python предоставляют нам метод index(), с помощью которого можно получить индекс первого вхождения элемента в список.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Итак, как же определить индекс элемента в Python? Давайте представим, что у нас есть элемент списка и нам нужно узнать индекс или позицию этого элемента.
Списки Python предоставляют нам метод index(), с помощью которого можно получить индекс первого вхождения элемента в список.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍2
Эмодзи
Для вывода эмодзи в python существует несколько методов.
1. Т.к. все эмодзи по сути являются Unicode символам, то мы можем использовать коды символов из Unicode-таблицы, предварительно перед выводом заменяя в коде + на 000.
2. У всех эмодзи существуют краткие CLDR имена, которые мы также можем использовать для вывода.
3. Также можно использовать модуль emoji. В функцию emojize передается CLDR имя, пробелы в котором заменены на нижние подчеркивания и добавлены двоеточия на концах.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Для вывода эмодзи в python существует несколько методов.
1. Т.к. все эмодзи по сути являются Unicode символам, то мы можем использовать коды символов из Unicode-таблицы, предварительно перед выводом заменяя в коде + на 000.
2. У всех эмодзи существуют краткие CLDR имена, которые мы также можем использовать для вывода.
3. Также можно использовать модуль emoji. В функцию emojize передается CLDR имя, пробелы в котором заменены на нижние подчеркивания и добавлены двоеточия на концах.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Как найти индексы всех вхождений элемента в списке
А что, если искомое значение встречается в списке несколько раз и мы хотим узнать индексы всех этих элементов? Метод index() выдаст нам индекс только первого вхождения.
В этом фрагменте кода мы перебираем индексы списка в цикле for и при помощи range(). Далее мы проверяем значение элемента под каждым индексом на равенство «Math«. Если значение элемента — «Math«, мы сохраняем значение индекса в списке.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
А что, если искомое значение встречается в списке несколько раз и мы хотим узнать индексы всех этих элементов? Метод index() выдаст нам индекс только первого вхождения.
В этом фрагменте кода мы перебираем индексы списка в цикле for и при помощи range(). Далее мы проверяем значение элемента под каждым индексом на равенство «Math«. Если значение элемента — «Math«, мы сохраняем значение индекса в списке.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍2
Как искать индекс элемента, которого, возможно, нет в списке
Бывает, нужно получить индекс элемента, но мы не уверены, есть ли он в списке.
Если попытаться получить индекс элемента, которого нет в списке, метод index() вызовет ошибку ValueError. При отсутствии обработки исключений ValueError вызовет аварийное завершение программы. Такой исход явно не является хорошим и с ним нужно что-то сделать.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Бывает, нужно получить индекс элемента, но мы не уверены, есть ли он в списке.
Если попытаться получить индекс элемента, которого нет в списке, метод index() вызовет ошибку ValueError. При отсутствии обработки исключений ValueError вызовет аварийное завершение программы. Такой исход явно не является хорошим и с ним нужно что-то сделать.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍2
Проверка истинности объекта класса
Для того, чтобы определить поведение при проверке на истинность объектов классов в python3 есть "магический" метод __bool__(), который был добавлен на замену устаревшему __nonzero__() в python2.
Если данный метод определен в классе, то он будет вызываться при каждой проверке объекта на истинность а также с помощью функции bool(). Метод должен возвращать False или True.
Если __bool__() не определен, будет вызываться метод __len__(), если он определен, и, соответственно, объект будет считаться истинным, если результат __len__() не будет равен нулю. Если в классе не определены ни __len__(), ни __bool__(), все его экземпляры будут истинными.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Для того, чтобы определить поведение при проверке на истинность объектов классов в python3 есть "магический" метод __bool__(), который был добавлен на замену устаревшему __nonzero__() в python2.
Если данный метод определен в классе, то он будет вызываться при каждой проверке объекта на истинность а также с помощью функции bool(). Метод должен возвращать False или True.
Если __bool__() не определен, будет вызываться метод __len__(), если он определен, и, соответственно, объект будет считаться истинным, если результат __len__() не будет равен нулю. Если в классе не определены ни __len__(), ни __bool__(), все его экземпляры будут истинными.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍2❤1
Как определить локальную переменную в Python
Переменные, определенные внутри тела функции, имеют локальную область видимости. Это означает, что они доступны только внутри данной конкретной функции. Другими словами, они «локальны» для этой функции.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Переменные, определенные внутри тела функции, имеют локальную область видимости. Это означает, что они доступны только внутри данной конкретной функции. Другими словами, они «локальны» для этой функции.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
❤1
Как определить глобальную переменную в Python
Когда вы определяете переменную вне функции, например, в начале файла, она имеет глобальную область видимости и называется глобальной переменной.
Доступ к глобальной переменной возможен из любой точки программы.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Когда вы определяете переменную вне функции, например, в начале файла, она имеет глобальную область видимости и называется глобальной переменной.
Доступ к глобальной переменной возможен из любой точки программы.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
В чем сложность массивов и хешмапов в python
Сложность массивов (списков) и хешмапов (словари) в Python зависит от операций, которые вы выполняете. Вот основные операции и их временные сложности:
Массивы (списки)
В Python массивы представлены списками (`list`). Сложность операций со списками зависит от конкретного действия:
- Доступ по индексу: O(1) — доступ к элементу списка по индексу выполняется за постоянное время, так как список реализован как динамический массив.
- Добавление элемента:
- В конец списка: O(1) амортизированное — добавление элемента в конец списка обычно занимает постоянное время, так как динамический массив увеличивает свой размер экспоненциально.
- В начало или середину списка: O(n) — если вы добавляете элемент в начало или в середину списка, это требует сдвига всех последующих элементов, что занимает линейное время.
- Удаление элемента:
- Из конца списка: O(1) — удаление последнего элемента занимает постоянное время.
- Из начала или середины списка: O(n) — удаление элемента требует сдвига оставшихся элементов.
- Поиск элемента: O(n) — поиск элемента в списке требует обхода всего списка в худшем случае.
Хешмапы (словари)
Хешмапы в Python реализованы с помощью словарей (`dict`). Они используют хеширование для обеспечения быстрого доступа к элементам по ключу:
- Доступ по ключу: O(1) — доступ к элементу по ключу выполняется за постоянное время благодаря хешированию.
- Добавление элемента: O(1) — добавление нового элемента выполняется за постоянное время, если не происходит коллизий.
- Удаление элемента: O(1) — удаление элемента по ключу также выполняется за постоянное время.
- Поиск по ключу: O(1) — поиск элемента по ключу занимает постоянное время.
Сравнение
- Списки полезны, когда важен порядок элементов и доступ к ним по индексу. Однако некоторые операции (например, вставка или удаление в середине списка) могут быть медленными из-за необходимости сдвига элементов.
- Словари обеспечивают быстрый доступ к элементам по ключу, что делает их более эффективными для операций, связанных с поиском и манипуляцией данных по ключу.
Таким образом, основная сложность использования списков и словарей в Python связана с выбором правильной структуры данных для конкретной задачи, чтобы минимизировать временные затраты на ключевые операции.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
Сложность массивов (списков) и хешмапов (словари) в Python зависит от операций, которые вы выполняете. Вот основные операции и их временные сложности:
Массивы (списки)
В Python массивы представлены списками (`list`). Сложность операций со списками зависит от конкретного действия:
- Доступ по индексу: O(1) — доступ к элементу списка по индексу выполняется за постоянное время, так как список реализован как динамический массив.
- Добавление элемента:
- В конец списка: O(1) амортизированное — добавление элемента в конец списка обычно занимает постоянное время, так как динамический массив увеличивает свой размер экспоненциально.
- В начало или середину списка: O(n) — если вы добавляете элемент в начало или в середину списка, это требует сдвига всех последующих элементов, что занимает линейное время.
- Удаление элемента:
- Из конца списка: O(1) — удаление последнего элемента занимает постоянное время.
- Из начала или середины списка: O(n) — удаление элемента требует сдвига оставшихся элементов.
- Поиск элемента: O(n) — поиск элемента в списке требует обхода всего списка в худшем случае.
Хешмапы (словари)
Хешмапы в Python реализованы с помощью словарей (`dict`). Они используют хеширование для обеспечения быстрого доступа к элементам по ключу:
- Доступ по ключу: O(1) — доступ к элементу по ключу выполняется за постоянное время благодаря хешированию.
- Добавление элемента: O(1) — добавление нового элемента выполняется за постоянное время, если не происходит коллизий.
- Удаление элемента: O(1) — удаление элемента по ключу также выполняется за постоянное время.
- Поиск по ключу: O(1) — поиск элемента по ключу занимает постоянное время.
Сравнение
- Списки полезны, когда важен порядок элементов и доступ к ним по индексу. Однако некоторые операции (например, вставка или удаление в середине списка) могут быть медленными из-за необходимости сдвига элементов.
- Словари обеспечивают быстрый доступ к элементам по ключу, что делает их более эффективными для операций, связанных с поиском и манипуляцией данных по ключу.
Таким образом, основная сложность использования списков и словарей в Python связана с выбором правильной структуры данных для конкретной задачи, чтобы минимизировать временные затраты на ключевые операции.
Подписывайтесь на канал 👉@pythonofff
👍5❤2