Python-tuple, lijsten, verzamelingen en woordenboeken. Deel 3 Python-cursus van beginner tot gevorderde in 11 blogposts

Dit artikel zal helpen bij het ontwikkelen van het begrip van Python-tuple, lijsten, verzamelingen en woordenboeken. We zullen enkele voorbeelden van hun implementaties en hun gebruiksgevallen voor bepaalde taken bekijken. Het coderen zal gebeuren in VS Code. Als je VS Code nog niet hebt geïnstalleerd of vanaf nul wilt beginnen, bezoek dan onze eerdere blogs.

Python-tuple, lijsten, verzamelingen en woordenboeken – inhoudsopgave:

  1. Inleiding tot Python
  2. Lijsten in Python
  3. Basisbewerkingen met lijsten
  4. Python-tuple
  5. Verschil tussen Python-tuple en lijsten

Inleiding tot Python-tuple, lijsten, verzamelingen en woordenboeken

In de vorige blog hebben we gezien hoe we variabelen en datatypes in Python kunnen gebruiken. We hebben ook enkele nuttige functies onderzocht die verband houden met datatypes en variabelen.

Python is een krachtige scripttaal. Het heeft veel ingebouwde datastructuren die beschikbaar zijn voor gebruik. Deze structuren zijn zo krachtig in het omgaan met gegevens, en toch zijn ze eenvoudig te implementeren.

Deze basisstructuren zijn van vier types – lijst, tuple, woordenboek en verzameling.

Lijsten in Python

Lijsten zijn ingebouwd in Python. Deze zijn wijzigbaar, zodat items kunnen worden toegevoegd of verwijderd zonder de oorspronkelijke inhoud te veranderen, en elementen kunnen worden benaderd via index.

Ze zijn zo algemeen dat ze kunnen worden gebruikt om elk type object op te slaan, van strings tot getallen, zelfs ook objecten. Bovendien is het niet vereist dat alle elementen van hetzelfde type zijn; een lijst kan elementen van verschillende types bevatten.

Om een lijst te gebruiken, moet je een variabele initialiseren met [].

Bijvoorbeeld:


# Een lege lijst
empty_list = []
# Lijst met dezelfde type elementen
same_type_list = [‘1’, ‘3’, ‘7’, ‘10’]
# Lijst met verschillende types elementen
diff_type_list = [‘John’, ‘Dev’, 1.90, True]

Nu weten we hoe we de variabele met een lijst moeten initialiseren. Laten we enkele basisbewerkingen bekijken.

Basisbewerkingen met lijsten

Heb je ooit de items in een lijst willen doorlopen zonder ze één voor één te bekijken? Python biedt verschillende nuttige functies. Ze stellen je in staat om ze te manipuleren zonder over de lijst te itereren of door elk item te lopen.

De volgende zijn de vijf meest gebruikte lijstbewerkingen in Python:

1. len(lijst) – Het retourneert de lengte van de lijst. Het helpt ook bij iteratie wanneer men de lijst wil doorlopen.

Bijvoorbeeld:


# De lengte van de lijst afdrukken
some_list = ['k', 'u',  'm', 'a', 'r']
print(len(some_list))
# Doorlopen van de lijst
for i in range(len(some_list)):
    print(some_list[i])

# Uitvoer

5
k
u
m
a
r

2. max(lijst) – Het retourneert het item in de gegeven lijst met de hoogste waarde; als er geen gelijke stand is, retourneert het een fout.

Bijvoorbeeld:

# De maximumwaarde van de nummers in de lijst afdrukken
num_list = [1, 2, 3, 4, 5, 12, 78, 900, 100]
print(max(num_list))
 

# Uitvoer

900


3. min(lijst) – Het retourneert het item in de gegeven lijst met de laagste waarde; als er geen gelijke stand is, retourneert het een fout.

Bijvoorbeeld:

# De minimumwaarde van de nummers in de lijst afdrukken
num_list = [1,2,3,4,5,12,78,900,100]
print(min(num_list))


# Uitvoer

1

4. sort(lijst) – Deze functie sorteert al deze gegevens en plaatst ze standaard in oplopende/dalende volgorde, maar als de key-parameter wordt doorgegeven, sorteert het de lijst op basis van de evaluatie van de functie op de elementen.

De reverse-parameter controleert of de gesorteerde (oplopende volgorde) lijst wordt gegeven zoals deze is gesorteerd, of dat deze wordt omgekeerd, d.w.z. in dalende volgorde.

De syntaxis is list.sort(reverse=True|False, key=some function)

Bijvoorbeeld:

num_list = [1,2,3,4,5,12,78,900,100]
print(num_list)
num_list.sort()
print(num_list)
num_list.sort(reverse=True)
print(num_list)

Uitvoer:

[1, 2, 3, 4, 5, 12, 78, 900, 100]
[1, 2, 3, 4, 5, 12, 78, 100, 900] 
[900, 100, 78, 12, 5, 4, 3, 2, 1]

5. map(functie, reeks) – Deze functie past hier een functie toe op elk element van de lijst. De syntaxis is gegeven door map(fun, iter). Hier is ‘fun’ de functie die op elk element van ‘iter’ moet worden toegepast.

Bijvoorbeeld:

def square(n):
    return n * n

numbers = [1, 2, 3, 4]
result = map(square, numbers)
print(list(result))

uitvoer:
[1, 4, 9, 16]

Er zijn zoveel andere functies voor lijsten. Laten we nu eens kijken wat tuples zijn.

Python-tuple

Ze kunnen worden gemaakt door eenvoudig een tuple binnen haakjes, (), te declareren, of door elke reeks om te zetten in een tuple met behulp van de ingebouwde constructor tuple().

# Een lege tuple maken
empty_tuple = ()

seq_set = {1,2,3}
seq_list = [2,3,4,5]
print(type(seq))
print(type(seq_list))
# Verzameling omzetten in tuple
seq_set_tuple = tuple(seq_set)

Uitvoer:
<class 'set'> <class 'list'>
# Een lege tuple maken
empty_tuple = ()

seq_set = {1, 2, 3}
seq_list = [2, 3, 4, 5]
print(type(seq_set))
print(type(seq_list))
# Verzameling omzetten in tuple
seq_set_tuple = tuple(seq_set)
print(type(seq_set_tuple))

uitvoer:

<class 'set'> <class 'list'> <class 'tuple'>


Tuples zijn als lijsten met het verschil dat tuples onveranderlijk zijn. Waarom gebruiken we dan tuples?

Verschil tussen Python-tuple en lijsten

Tuples zijn onveranderlijk terwijl lijsten wijzigbaar zijn. Dit betekent dat tuples niet kunnen worden gewijzigd nadat ze zijn gemaakt, terwijl lijsten kunnen worden bewerkt om items toe te voegen of te verwijderen.

Net als een lijst is een tuple ook een reeks van data-elementen, die niet noodzakelijkerwijs van hetzelfde type zijn.

Bijvoorbeeld:

# Tuple met dezelfde type elementen
same_type_list = ('1', '3', '7', '10')
print(same_type_list)

Uitvoer:

('1', '3', '7', '10')
# Lijst met verschillende types elementen
diff_type_list = ('John', 'Dev', 1.90, True)
print(diff_type_list)

# Uitvoer

('John', 'Dev', 1.9, True)


Glimlach van de volgende blogpost

We zullen leren over verzamelingen en woordenboeken in de komende blogs.

Je vindt onze JavaScript-cursus van beginner tot gevorderd ook leuk.

Robert Whitney

JavaScript-expert en instructeur die IT-afdelingen coacht. Zijn belangrijkste doel is om de productiviteit van het team te verhogen door anderen te leren hoe ze effectief kunnen samenwerken tijdens het coderen.

View all posts →

Robert Whitney

JavaScript-expert en instructeur die IT-afdelingen coacht. Zijn belangrijkste doel is om de productiviteit van het team te verhogen door anderen te leren hoe ze effectief kunnen samenwerken tijdens het coderen.

Share
Published by
Robert Whitney

Recent Posts

De rol van AI in contentmoderatie | AI in business #129

Bedrijven worstelen met het beheren van een enorme hoeveelheid inhoud die online wordt gepubliceerd, van…

3 weeks ago

Sentimentanalyse met AI. Hoe helpt het om verandering in bedrijven te stimuleren? | AI in het bedrijfsleven #128

In het tijdperk van digitale transformatie hebben bedrijven toegang tot een ongekende hoeveelheid gegevens over…

3 weeks ago

Beste AI-transcriptietools. Hoe lange opnames om te zetten in beknopte samenvattingen? | AI in het bedrijfsleven #127

Wist je dat je de essentie van een meeruurs opname van een vergadering of gesprek…

3 weeks ago

AI video-generatie. Nieuwe horizonten in videoinhoudproductie voor bedrijven | AI in het bedrijfsleven #126

Stel je een wereld voor waarin jouw bedrijf boeiende, gepersonaliseerde video's kan maken voor elke…

3 weeks ago

LLMOps, of hoe taalmodellen effectief te beheren in een organisatie | AI in het bedrijfsleven #125

Om het potentieel van grote taalmodellen (LLM's) volledig te benutten, moeten bedrijven een effectieve aanpak…

3 weeks ago

Automatisering of augmentatie? Twee benaderingen van AI in een bedrijf | AI in het bedrijfsleven #124

In 2018 was Unilever al begonnen aan een bewuste reis om automatisering en augmentatie in…

3 weeks ago