Estructuras De Datos De Python 101: Aprenda A Crear Código Eficiente

Estructuras de datos de Python 101: aprenda a crear código eficiente


Python es sin duda uno de los lenguajes de programación más populares del mundo. como muchos 49,28% de los codificadores Según la encuesta de desarrolladores de Stack Overflow 2023, la dependencia de Python lo convierte en el tercer lenguaje de programación más popular. ¿Te has preguntado alguna vez por qué? ¿Cómo maneja Python los datos sin problemas? La respuesta se encuentra dentro. Estructuras de datos y algoritmos en Python.. Son componentes esenciales que permiten a los desarrolladores almacenar, organizar y gestionar datos de forma eficiente. Estructuras de datos de Python Son especialmente útiles para escribir código eficiente. Es muy importante entender todo. Estructuras de datos y algoritmos en Python. Para elegir el correcto. ¿Hay que hablar? Estructuras de datos de Pythonsus características y su importancia en la optimización del código.

Estructuras de datos de Python Vienen en diferentes formas y tamaños, cada uno de los cuales tiene diferentes propósitos y ofrece características únicas. Aquí hay algunos populares. Python DSA (Estructuras de datos y algoritmos):

1. Detalles

Las listas son colecciones de elementos ordenadas y dinámicas. Ayudan a mantener un conjunto de elementos cuando el orden es necesario. Es similar a una lista de compras donde puedes agregar, cambiar o eliminar artículos. Por ejemplo, verdura = [‘onion,’ ‘lettuce,’ ‘potato’]

2. tuplas

Las tuplas son colecciones ordenadas similares a las listas. Almacenan información relevante. Los elementos no se pueden cambiar una vez creados, lo que los hace ideales para datos inmutables. Aquí hay un ejemplo: punto = (3, 4).

3. Diccionario

Son colecciones desordenadas de pares clave-valor. Permiten acceder a los datos con una clave única. Por ejemplo, la aplicación Contactos usa un nombre (clave) para darle un número (valor). Aquí está el ejemplo: persona = {‘nombre’: ‘Rahul’ ‘edad’: 27}

4. Colecciones

Estos elementos únicos son colecciones desordenadas. Puedes incluir artículos separados sin preocuparte por el orden. Los conjuntos son útiles para probar la membresía o eliminar duplicados de una secuencia. Por ejemplo números_únicos = {1, 2, 3, 4, 5}

5. Cuerdas

Una secuencia inmutable de caracteres. Los caracteres no se pueden cambiar en una cadena después de su creación. Se utiliza especialmente para tareas de manipulación, búsqueda y formato de texto. Veamos un ejemplo: mensaje = «¡Hola mundo!»

6. Negociaciones

Las matrices son secuencias dinámicas. Al tratar con grandes cantidades de datos del mismo tipo, ahorran más espacio que las listas. Ideal para datos numéricos y operaciones que requieren almacenes de datos de tamaño fijo. Por ejemplo, desde una matriz, importe números de matriz = matriz(‘i,’); [1, 2, 3, 4])

Estructuras de datos de Python Se diferencian en tres aspectos diferentes: flexibilidad, orden y cómo almacenan y acceden a la información. Examinemos cada aspecto y veamos cómo se afectan entre sí. Estructuras de datos usando Python:

1. Flexibilidad

La mayoría de ellos Python DSALe permiten modificar sus componentes después de su creación, como listas y diccionarios. Puede agregar, eliminar o modificar elementos existentes. Por otro lado, las cadenas y tuplas no se pueden cambiar una vez creadas. Cualquier modificación en estos Estructuras de datos usando Python Provoca algo nuevo.

2. Orden

Las listas y tuplas conservan el orden de adición de elementos, lo que le permite verlos en su orden. Por el contrario, las colecciones y diccionarios no se capturan. Cuando accede a los elementos, no puede encontrarlos en el orden en que fueron ingresados.

3. Almacenamiento de datos

Las listas y tuplas recuperan elementos usando su posición a partir de 0. Las colecciones no permiten elementos duplicados y el acceso se basa en comprobar si existe un elemento en la colección. Los diccionarios también permiten clases de acceso a datos mediante claves únicas, lo que proporciona una recuperación más rápida en comparación con las listas.

Hay muchos casos de uso. Estructuras de datos de Python. Sin embargo, en la implementación DSA en Python Depende de la naturaleza del trabajo. Aquí hay una lista de casos de uso comunes. DSA en Python:

1. Detalles

Las listas son excelentes para secuenciar cosas como listas de compras o almacenar las calificaciones de los estudiantes en un salón de clases. Los hace flexibles para almacenar diferentes datos. También puede recorrer los datos en orden ascendente. Ayuda a procesar cada elemento en secuencia, como calcular todos los números de la lista.

2. Diccionario

Los diccionarios recuperan datos rápidamente utilizando claves únicas. Son relevantes para carritos de compras en línea (clave: identificación del producto, valor: cantidad) o perfiles de usuario (clave: nombre de usuario, valor: datos de usuario). Puede asociar datos con etiquetas significativas, lo que hace que sea eficiente almacenar y acceder a datos más adelante en función de claves específicas.

3. Colecciones

Las colecciones son convenientes para verificar la membresía. En otras palabras, puedes comprobar si un elemento existe en una colección. Se utilizan para eliminar duplicados de una lista, encontrar puntos en común entre conjuntos y verificar que un elemento en particular esté en el conjunto correcto de opciones. Además, puede almacenar etiquetas únicas que son útiles para recopilar palabras únicas de un documento de texto o realizar un seguimiento de artículos únicos en un carrito.

4. Negociaciones

Contienen grandes cantidades de datos donde la eficiencia de la memoria es importante. Los arreglos facilitan operaciones que requieren contenedores de datos de tamaño fijo, especialmente en aplicaciones críticas para el rendimiento, como los datos binarios. También contribuye a situaciones en las que es necesario vincular bibliotecas C que mantienen matrices de Python.

Estructuras de datos de Python Son como piezas de un rompecabezas que sólo funcionan bien cuando se aplican en el lugar correcto. Aquí hay algunos pasos para recordar.

1. Identificar requisitos

Calcule el tipo de datos que necesita almacenar, como numéricos, textuales y de objetos. Considere las operaciones, como inserción, eliminación, etc., que necesita realizar con los datos. Factores como el uso de memoria, los requisitos de velocidad y las limitaciones de tamaño de los datos.

2. Considere varios factores

Es importante considerar requisitos como el tiempo de acceso, la complejidad del tiempo, la secuenciación, etc. Por ejemplo, un diccionario o para búsquedas o inserciones frecuentes. Recuerde verificar si las clases de comando agregadas afectan su usabilidad. Las matrices son eficientes en memoria para grandes conjuntos de datos. Las tuplas son más eficientes en cuanto a memoria que las listas para almacenar diferentes tipos de información.

3. Considere la flexibilidad

Las listas, diccionarios y colecciones son dinámicos y permiten modificaciones después de su creación. Las tuplas y cadenas son inmutables, brindan protección contra cambios accidentales y actúan como claves de diccionario.

4. Ajústese a los casos de uso

Las listas son ideales para colecciones con acceso y actualizaciones frecuentes, pero los diccionarios son perfectos para matrices asociativas. Los conjuntos son útiles para conjuntos únicos de elementos y para realizar operaciones como unión, intersección y diferenciación.

5. Esfuérzate mucho

Implemente pequeños prototipos y utilice el módulo de sincronización de Python para medir el rendimiento. Considere cómo su elección de estructura de datos afecta la legibilidad y mantenibilidad del código. No tengas miedo de empezar de forma sencilla porque siempre podrás optimizar más adelante.

Ver también: Qué es la ciencia de datos y su importancia | Trabajos de análisis y ciencia de datos | Kapil Mahajan | GoogleSeo

En conclusión, la versatilidad de Python obligará a que el lenguaje crezca en popularidad, lo que eventualmente obligará a las organizaciones a adoptarlo. Es fundamental para la ciencia de datos, ya que permite un análisis de datos eficiente. GoogleSeo ofrece gama Cursos de ciencia de datos en líneaDiseñado para profesionales que desean dominar habilidades prácticas, incluyendo Estructuras de datos de Python. Estos cursos cubren todo, desde conceptos básicos de codificación hasta análisis de datos. ¡Únase a uno de estos cursos hoy y prepare su carrera de codificación para el futuro!