В прошлый раз мы говорили про методы работы со строками в языке Python. Сегодня поговорим про кортежи Python. Читайте далее про особенности создания, использования и работы с кортежами в популярном языке программирования Python.
Для чего нужны кортежи в Python
Кортеж в Python — это более быстрый и неизменяемый аналог списка. Он очень часто используется для защиты хранимых данных приложения от незапланированных или непреднамеренных изменений. Кортеж также требует выделения значительно меньшего количества памяти. Кортеж представляет собой последовательность элементов (как список), которая не позволяет удалять, добавлять или изменять свое содержимое. Таким образом, каждый кортеж создается только один раз и существует в первоначальном виде на протяжении всего цикла работы приложения.
Как работают кортежи в Python: несколько практических примеров
Существует 2 способа создания кортежа: с помощью встроенной функции tuple() и с помощью круглых скобок [1]:
a = tuple() type(a) #tuple a = () type(a) #tuple
Для наглядности создадим кортеж из одного элемента. Стоит также отметить, что в кортежах между элементами ВСЕГДА ставится запятая (даже если кортеж состоит из одного элемента) [1]:
t = ('s')
type(t)
# Внимание: str!!!
t = ('s',)
type(t)
Вышеприведенная функция tuple() часто используется для создания кортежей из различных других структур данных (например, списков):
data = ["Иван", 37, "Яндекс"]
t = tuple(data)
print(t)
#('Иван', 37, 'Яндекс')
Для того, чтобы вывести отдельный элемент кортежа, достаточно указать его индекс [1]:
print(t[0]) print(t[1]) print(t[2]) # Иван #37 #Яндекс
Но так как кортеж является неизменяемой (immutable) структурой, у нас не получится изменить его содержимое. Следовательно, следующая попытка исполнения кода выдаст ошибку [1]:
t[0] = "Андрей"
Однако, при необходимости, мы можем разложить кортеж на отдельные переменные для дальнейшей работы с ними [1]:
data = ["Иван", 37, "Яндекс"] name, age, company = tuple(data) print(name) # Иван print(age) #37 print(company) # Яндекс
Таким образом, благодаря поддержке кортежей, Python обеспечивает разработчика гарантией защиты данных от непреднамеренных изменений в приложении, что повышает его отказоустойчивость. Это делает Python универсальным и надежным средством для работы с производительными приложениями, а также с Big Data обработкой.
Computer vision на Python
Код курса
VISI
Ближайшая дата курса
24 февраля, 2025
Продолжительность
40 ак.часов
Стоимость обучения
90 000 руб.
Освоить Python на профессиональном уровне в разработчика различных приложений и прочих прикладных областях Data Science вы сможете на практических курсах по Python в нашем лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации ИТ-специалистов в Москве:
- DPREP: Подготовка данных для Data Mining на Python
- Разработка и внедрение ML-решений
- Графовые алгоритмы. Бизнес-приложения
- Нейронные сети на Python
- NLP с Python
Источники
