Lesson 09: Data Structures: Specials methods (Duomenų struktūros: specialūs metodai) [LTU] - CodeAcademy-Online/python-level-1 GitHub Wiki

Duomenų struktūros, Specialūs metodai

Šioje paskaitoje apžvelgsime kai kurias papildomas python integruotų duomenų struktūrų funkcijas. Taip pat apžvelgsime math biblioteką

list comprehensions

Tai labai naudingas būdas padaryti ciklus kompaktiškesnius / skaitomesnius / suprantamesnius.

Pavyzdys:

Tarkime, norime, kad programa mums atspausdintų pirmųjų 10 skaitmenų kvadratus:

squares = []
for number in range(10):
    squares.append(number * number)
print(squares)

Tai puikiai veikia, tačiau yra šiek tiek gražesnis būdas tai užrašyti:

squares = [number * number for number in range(10)]
print(squares)

Čia matome:

  1. squares sukuriamas kaip list.
  2. list viduje rašome, kad per ciklą peržiūrime visus skaičius, esančius range(10)
  3. Kiekvienas objektas list'e bus tas skaičius, padaugintas iš jo paties: number * number

O jeigu norėtume turėti visus kvadratus, išskyrus 25?:

squares = [number * number for number in range(10) if number != 5]
print(squares)

Paprasta, bet efektyvu!

Dabar pabandykite patys parašyti list comprehension'ą, kuris grąžintų tik lyginių skaičių tobulus kvadratus:

Atsakymas

squares = [number * number for number in range(10) if number % 2 == 0]
print(squares)

Taip pat galima daryti ir su string tipo reikšmėmis:

names = ["Albert", "Alma", "Joseph", "Zoro"]
print([name for name in names if name.startswith("A")])

Naudodami and ir or išlygas, galite apjungti ir daugiau loginių grandinių:

names = ["Albert", "Alma", "Joseph", "Zoro"]
print([name for name in names if name.startswith("A") or "e" in name])

Kaip matote, čia galite sujungti tiek logikos, kiek tik norite. Tačiau geriausia, kad list comprehension'ai būtų kuo trumpesni, nes jei logikos čia bus per daug, gali būti sunku tai suprasti.

Pastaba ❗ list, set, tuple comprehensions veikia lygiai taip pat, išskyrus tai, kad skiriasi išoriniai skliaustai, visa kita lieka tas pats.

dictionary comprehension

dict taip pat turi šią įmantrią vienos eilutės comprehension sintaksę:

Tarkime, turime tą pačią užduotį su kvadratais, bet norime turėti tokią struktūrą number: percect_square: {1: 1, 2: 4, 3: 9}.

Pavyzdys:

squares = {i: i * i for i in range(10)}
print(squares)

Enumerate

Įsivaizduokime, kad turime python ciklą per tam tikrus sąrašo elementus:

values = ["a", "b", "c"]

for value in values:
    print(value)

Tai paprastas ciklas. Dabar įsivaizduokite, kad taip pat norite gauti atitinkamą elemento indeksą. Kaip tai padarytumėte?

Galėtumėte padaryti kažką panašaus į tai:

values = ["a", "b", "c"]
index = 0

for value in values:
    print(index, value)
    index += 1

Taigi, čia turime sveikąjį skaičių, kuris didėja su kiekviena iteracija, ir tai taip pat veikia. Tačiau, kad mūsų kodas būtų paprastesnis, galime naudoti python built in funkciją enumerate()

values = ["a", "b", "c"]
for count, value in enumerate(values):
    print(count, value)

Jei norėtume pakeisti pradinį skaičių:

values = ["a", "b", "c"]
for count, value in enumerate(values, start=1):
    print(count, value)

Jei šiek tiek pasistengsime, galėsime sujungti du dalykus, kuriuos šiandien išmokome:

def even_items(numbers: list) -> list]:
    return [v for i, v in enumerate(numbers, start=1) if not i % 2]

seq = list(range(1, 11))

print(even_items(seq))

Pamėginkite suprasti kas čia vyksta. Patarimas: judėti nuo smulkiausiu detalių kaip pvz suprasti ką daro enumerate, sujungti detalę po detalės kol bus viskas aišku,

SVARBU enumerate() grąžina iteratorių, todėl, jei norite pažiūrėti, kas yra viduje, galite jį pravesti pro ciklą ir printinti kiekvieną elementą arba konvertuoti į list.

math biblioteka

Daugumai dalykų susijusių su matematika galite naudoti python math biblioteką:

importuoti math

Pavyzdžiui, jei norite apskaičiuoti apskritimo plotą:

import math
area = 5 * 5 * math.pi

math.pi čia yra kontanta, kurią galime naudoti tiesiai iš dėžutės.

Daugiau pavyzdžių:

factorial

Pavyzdžiui, jei norėtume apskaičiuoti faktorialą: 7! = 7 * 6 * 5 * 4 * 3 * 2 * 1

Galėtume patys pasirašyti funkciją, bet iš tikrųjų ji jau yra mums prieinama:

import math
math.factorial(7)

Be to, šita biblioteka yra gana gerai optimizuotas.

ceil() ir floor()

Jei turite float reikšmę, ši funkcija gali pažodžiui gauti jos ceil() arba floor(). Pavyzdžiai:

import math


print(math.ceil(6.1))

print(math.floor(-11.1))

Ar viskas aišku?

power function

Tarkime, norite, kad skaičius būtų padidintas n'tuoju laipsniu: 5^5 = 5 * 5 * 5 * 5 * 5 * 5 * 5 = 3125:

import math

print(math.pow(5, 5))

square root

importuoti math
print (math.sqrt(9))

Math bibliotekoje, kaip minėta anksčiau, yra daug daugiau funkcionalumo. Čia apžvelgėme tik mažą visos bibliotekos dalį. Bet esmė ta, kad jei turite ką nors bendro su matematika, logaritmais, kampų skaičiavimu, trigonometrija ir pan. - naudokite šia biblioteką.

Pratimai 🧠 :

  1. Raskite visus skaičius nuo 1 iki 1000, kurie dalijasi iš 6.
  2. Raskite visus skaičius iš 1-1000, kuriuose yra 9.
  3. Sukurkite string iš daugybės žodžių: Apskaičiuokite, kiek žodžių turi raidę e.
  4. Naudodami tą patį string, kaip ir ankstesniame pratime: apskaičiuokite raidžių, kurios turi daugiau nei 5 simbolius, skaičių.
  5. Parašykite programą, kuri patikrintų, ar duotas skaičius yra tobulasis kvadratas.

🌐 Papildomas skaitymas: