1669166892
In this article, we will learn about Methods in Java: How to Create A Method?. Since Java is a general-purpose programming language, you’ll need certain functions to be implemented and invoked on time for a successful application development. The block of code written to perform a certain dedicated function is known as a method. In this blog, you’ll learn more on Methods in Java.
A method is a set of code that can be named after the program scenario (E.g. For a program to add two numbers, method names can be sum ( ); ) and they can be invoked (called) at any point in a program to perform specific functions, by using the same name mentioned during declaration.
There are two types of methods in Java
These are built – in methods in Java, which are instantly available to use in your program. The Java class library will be present in java archive (i.e., *jar) file with Java Virtual Machine (JVM) and Java Runtime Environment.
Examples:
Math functions – sqrt(), log(), min(), max(), avg(), sin(), cos(), tan(), round(),floor(), abs() etc.
String function – length( ), substring ( ), replace ( ), charAt ( ), indexOf ( ) , trim ( ) etc.
Sample Program:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 |
|
These methods are created by the programmers for their requirement as per the programming scenario / necessity.
SYNTAX:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 |
|
SYNTAX:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 |
|
SYNTAX:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 |
|
SYNTAX:
1 2 3 4 5 6 7 8 |
|
A method must be declared within a class. It must contain the name of the method for identification, preceding with parentheses ( ). Java provides some pre-defined ( system defined) methods, for example System.out.println(), but user defined methods can also be created.
SYNTAX:
1 2 3 4 5 6 7 8 |
|
A method in java is called by its name, we declare method with a name and common braces with semicolon;
Syntax: methodname ( );
Ex: javamethod( );
In the following example, javaMethod() is used to print a text (the function), when it is called:
Sample Program:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 |
|
There are two conditions where method returns to caller, they are:
The information passed to the methods is known as Parameters. Parameters are similar to the variables we use in normal.
Parameters are mentioned after the method name, within the common braces. Multiple parameters can be added using comma separators. Similar to variable declaration.
The example below has a method that takes a String in a method:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 |
|
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 |
|
We have learnt only void keyword in the method which means it should not return any value. If the value to be returned by the method then you can use data types such as int, char etc. So use the return keyword instead of void in the method:
In this example we are passing value 19 to the method to add it with 5:
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 |
|
OUTPUT: 24
In order to make static memory allocation and execution of the codes/ methods we use STACK MEMORY in Java. Access to this memory is in Last-In-First-Out (LIFO) order as the stack by nature follows LIFO. A new block on stack top is created when we call new method that contains specific values related to that method, like parameters and reference objects. After method execution is complete, its stack frame is cleared, the execution returns back to the calling method and the empty pace will be available for the upcoming method.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 |
|
Before we conclude this article, let’s quickly summarize the features of the stack memory.
Parameter | Stack Memory | |
Application | Stack is used to execute the threads individually one after the other. Having separate blocks, which is cleared later and replaced by next method/thread. | |
Size | Stack is usually smaller than heap , its size limits depends upon the operating system architecture. | |
Storage | It stores only primitive variables and references to objects created in Heap Space | |
Order | It follows LIFO ( Last in First Out ) memory allocation system | |
Life | The memory allocated to the parameters of a method inside a stack only exists as long as the current method is running. | |
Efficiency | It has much faster memory allocation capacity than heap | |
Allocation/Deallocation | Stack memory is automatically allocated/ deallocated according to the method’s nature when it is called or when the execution is complete |
This brings us to the end of the blog on Methods in Java. If you wish to learn more such concepts, head over to Great Learning Academy and take up the Free Online Courses.
Original article source at: https://www.mygreatlearning.com
1655630160
Install via pip:
$ pip install pytumblr
Install from source:
$ git clone https://github.com/tumblr/pytumblr.git
$ cd pytumblr
$ python setup.py install
A pytumblr.TumblrRestClient
is the object you'll make all of your calls to the Tumblr API through. Creating one is this easy:
client = pytumblr.TumblrRestClient(
'<consumer_key>',
'<consumer_secret>',
'<oauth_token>',
'<oauth_secret>',
)
client.info() # Grabs the current user information
Two easy ways to get your credentials to are:
interactive_console.py
tool (if you already have a consumer key & secret)client.info() # get information about the authenticating user
client.dashboard() # get the dashboard for the authenticating user
client.likes() # get the likes for the authenticating user
client.following() # get the blogs followed by the authenticating user
client.follow('codingjester.tumblr.com') # follow a blog
client.unfollow('codingjester.tumblr.com') # unfollow a blog
client.like(id, reblogkey) # like a post
client.unlike(id, reblogkey) # unlike a post
client.blog_info(blogName) # get information about a blog
client.posts(blogName, **params) # get posts for a blog
client.avatar(blogName) # get the avatar for a blog
client.blog_likes(blogName) # get the likes on a blog
client.followers(blogName) # get the followers of a blog
client.blog_following(blogName) # get the publicly exposed blogs that [blogName] follows
client.queue(blogName) # get the queue for a given blog
client.submission(blogName) # get the submissions for a given blog
Creating posts
PyTumblr lets you create all of the various types that Tumblr supports. When using these types there are a few defaults that are able to be used with any post type.
The default supported types are described below.
We'll show examples throughout of these default examples while showcasing all the specific post types.
Creating a photo post
Creating a photo post supports a bunch of different options plus the described default options * caption - a string, the user supplied caption * link - a string, the "click-through" url for the photo * source - a string, the url for the photo you want to use (use this or the data parameter) * data - a list or string, a list of filepaths or a single file path for multipart file upload
#Creates a photo post using a source URL
client.create_photo(blogName, state="published", tags=["testing", "ok"],
source="https://68.media.tumblr.com/b965fbb2e501610a29d80ffb6fb3e1ad/tumblr_n55vdeTse11rn1906o1_500.jpg")
#Creates a photo post using a local filepath
client.create_photo(blogName, state="queue", tags=["testing", "ok"],
tweet="Woah this is an incredible sweet post [URL]",
data="/Users/johnb/path/to/my/image.jpg")
#Creates a photoset post using several local filepaths
client.create_photo(blogName, state="draft", tags=["jb is cool"], format="markdown",
data=["/Users/johnb/path/to/my/image.jpg", "/Users/johnb/Pictures/kittens.jpg"],
caption="## Mega sweet kittens")
Creating a text post
Creating a text post supports the same options as default and just a two other parameters * title - a string, the optional title for the post. Supports markdown or html * body - a string, the body of the of the post. Supports markdown or html
#Creating a text post
client.create_text(blogName, state="published", slug="testing-text-posts", title="Testing", body="testing1 2 3 4")
Creating a quote post
Creating a quote post supports the same options as default and two other parameter * quote - a string, the full text of the qote. Supports markdown or html * source - a string, the cited source. HTML supported
#Creating a quote post
client.create_quote(blogName, state="queue", quote="I am the Walrus", source="Ringo")
Creating a link post
#Create a link post
client.create_link(blogName, title="I like to search things, you should too.", url="https://duckduckgo.com",
description="Search is pretty cool when a duck does it.")
Creating a chat post
Creating a chat post supports the same options as default and two other parameters * title - a string, the title of the chat post * conversation - a string, the text of the conversation/chat, with diablog labels (no html)
#Create a chat post
chat = """John: Testing can be fun!
Renee: Testing is tedious and so are you.
John: Aw.
"""
client.create_chat(blogName, title="Renee just doesn't understand.", conversation=chat, tags=["renee", "testing"])
Creating an audio post
Creating an audio post allows for all default options and a has 3 other parameters. The only thing to keep in mind while dealing with audio posts is to make sure that you use the external_url parameter or data. You cannot use both at the same time. * caption - a string, the caption for your post * external_url - a string, the url of the site that hosts the audio file * data - a string, the filepath of the audio file you want to upload to Tumblr
#Creating an audio file
client.create_audio(blogName, caption="Rock out.", data="/Users/johnb/Music/my/new/sweet/album.mp3")
#lets use soundcloud!
client.create_audio(blogName, caption="Mega rock out.", external_url="https://soundcloud.com/skrillex/sets/recess")
Creating a video post
Creating a video post allows for all default options and has three other options. Like the other post types, it has some restrictions. You cannot use the embed and data parameters at the same time. * caption - a string, the caption for your post * embed - a string, the HTML embed code for the video * data - a string, the path of the file you want to upload
#Creating an upload from YouTube
client.create_video(blogName, caption="Jon Snow. Mega ridiculous sword.",
embed="http://www.youtube.com/watch?v=40pUYLacrj4")
#Creating a video post from local file
client.create_video(blogName, caption="testing", data="/Users/johnb/testing/ok/blah.mov")
Editing a post
Updating a post requires you knowing what type a post you're updating. You'll be able to supply to the post any of the options given above for updates.
client.edit_post(blogName, id=post_id, type="text", title="Updated")
client.edit_post(blogName, id=post_id, type="photo", data="/Users/johnb/mega/awesome.jpg")
Reblogging a Post
Reblogging a post just requires knowing the post id and the reblog key, which is supplied in the JSON of any post object.
client.reblog(blogName, id=125356, reblog_key="reblog_key")
Deleting a post
Deleting just requires that you own the post and have the post id
client.delete_post(blogName, 123456) # Deletes your post :(
A note on tags: When passing tags, as params, please pass them as a list (not a comma-separated string):
client.create_text(blogName, tags=['hello', 'world'], ...)
Getting notes for a post
In order to get the notes for a post, you need to have the post id and the blog that it is on.
data = client.notes(blogName, id='123456')
The results include a timestamp you can use to make future calls.
data = client.notes(blogName, id='123456', before_timestamp=data["_links"]["next"]["query_params"]["before_timestamp"])
# get posts with a given tag
client.tagged(tag, **params)
This client comes with a nice interactive console to run you through the OAuth process, grab your tokens (and store them for future use).
You'll need pyyaml
installed to run it, but then it's just:
$ python interactive-console.py
and away you go! Tokens are stored in ~/.tumblr
and are also shared by other Tumblr API clients like the Ruby client.
The tests (and coverage reports) are run with nose, like this:
python setup.py test
Author: tumblr
Source Code: https://github.com/tumblr/pytumblr
License: Apache-2.0 license
1600135200
OpenJDk or Open Java Development Kit is a free, open-source framework of the Java Platform, Standard Edition (or Java SE). It contains the virtual machine, the Java Class Library, and the Java compiler. The difference between the Oracle OpenJDK and Oracle JDK is that OpenJDK is a source code reference point for the open-source model. Simultaneously, the Oracle JDK is a continuation or advanced model of the OpenJDK, which is not open source and requires a license to use.
In this article, we will be installing OpenJDK on Centos 8.
#tutorials #alternatives #centos #centos 8 #configuration #dnf #frameworks #java #java development kit #java ee #java environment variables #java framework #java jdk #java jre #java platform #java sdk #java se #jdk #jre #open java development kit #open source #openjdk #openjdk 11 #openjdk 8 #openjdk runtime environment
1662380058
Trong bất kỳ ngôn ngữ lập trình nào, chúng ta cần xử lý dữ liệu. Bây giờ, một trong những điều cơ bản nhất mà chúng ta cần làm việc với dữ liệu là lưu trữ, quản lý và truy cập nó một cách hiệu quả theo cách có tổ chức để nó có thể được sử dụng bất cứ khi nào được yêu cầu cho các mục đích của chúng ta. Cấu trúc dữ liệu được sử dụng để đáp ứng mọi nhu cầu của chúng tôi.
Cấu trúc dữ liệu là các khối xây dựng cơ bản của một ngôn ngữ lập trình. Nó nhằm mục đích cung cấp một cách tiếp cận có hệ thống để đáp ứng tất cả các yêu cầu được đề cập trước đó trong bài báo. Các cấu trúc dữ liệu trong Python là Danh sách, Tuple, Từ điển và Tập hợp . Chúng được coi là Cấu trúc dữ liệu ngầm định hoặc được tích hợp sẵn trong Python . Chúng tôi có thể sử dụng các cấu trúc dữ liệu này và áp dụng nhiều phương pháp cho chúng để quản lý, liên quan, thao tác và sử dụng dữ liệu của chúng tôi.
Chúng tôi cũng có các Cấu trúc Dữ liệu tùy chỉnh do người dùng xác định cụ thể là Ngăn xếp , Hàng đợi , Cây , Danh sách được Liên kết và Đồ thị . Chúng cho phép người dùng có toàn quyền kiểm soát chức năng của chúng và sử dụng chúng cho các mục đích lập trình nâng cao. Tuy nhiên, chúng tôi sẽ tập trung vào Cấu trúc dữ liệu tích hợp cho bài viết này.
Python cấu trúc dữ liệu ngầm
Danh sách giúp chúng tôi lưu trữ dữ liệu của mình một cách tuần tự với nhiều kiểu dữ liệu. Chúng có thể so sánh với mảng với ngoại lệ là chúng có thể lưu trữ các kiểu dữ liệu khác nhau như chuỗi và số cùng một lúc. Mỗi mục hoặc phần tử trong danh sách đều có một chỉ mục được chỉ định. Vì Python sử dụng lập chỉ mục dựa trên 0 , phần tử đầu tiên có chỉ mục là 0 và việc đếm vẫn tiếp tục. Phần tử cuối cùng của danh sách bắt đầu bằng -1 có thể được sử dụng để truy cập các phần tử từ cuối cùng đến đầu tiên. Để tạo một danh sách, chúng ta phải viết các mục bên trong dấu ngoặc vuông .
Một trong những điều quan trọng nhất cần nhớ về danh sách là chúng có thể thay đổi . Điều này đơn giản có nghĩa là chúng ta có thể thay đổi một phần tử trong danh sách bằng cách truy cập trực tiếp vào nó như một phần của câu lệnh gán bằng cách sử dụng toán tử lập chỉ mục. Chúng tôi cũng có thể thực hiện các thao tác trên danh sách của mình để có được đầu ra mong muốn. Chúng ta hãy đi qua đoạn mã để hiểu rõ hơn về danh sách và các hoạt động của danh sách.
1. Tạo danh sách
#creating the list
my_list = ['p', 'r', 'o', 'b', 'e']
print(my_list)
Đầu ra
['p', 'r', 'o', 'b', 'e']
2. Truy cập các mục từ Danh sách
#accessing the list
#accessing the first item of the list
my_list[0]
Đầu ra
'p'
#accessing the third item of the list
my_list[2]
'o'
3. Thêm các mục mới vào danh sách
#adding item to the list
my_list + ['k']
Đầu ra
['p', 'r', 'o', 'b', 'e', 'k']
4. Loại bỏ các mục
#removing item from the list
#Method 1:
#Deleting list items
my_list = ['p', 'r', 'o', 'b', 'l', 'e', 'm']
# delete one item
del my_list[2]
print(my_list)
# delete multiple items
del my_list[1:5]
print(my_list)
Đầu ra
['p', 'r', 'b', 'l', 'e', 'm']
['p', 'm']
#Method 2:
#with remove fucntion
my_list = ['p','r','o','k','l','y','m']
my_list.remove('p')
print(my_list)
#Method 3:
#with pop function
print(my_list.pop(1))
# Output: ['r', 'k', 'l', 'y', 'm']
print(my_list)
Đầu ra
['r', 'o', 'k', 'l', 'y', 'm']
o
['r', 'k', 'l', 'y', 'm']
5. Danh sách sắp xếp
#sorting of list in ascending order
my_list.sort()
print(my_list)
Đầu ra
['k', 'l', 'm', 'r', 'y']
#sorting of list in descending order
my_list.sort(reverse=True)
print(my_list)
Đầu ra
['y', 'r', 'm', 'l', 'k']
6. Tìm độ dài của một danh sách
#finding the length of list
len(my_list)
Đầu ra
5
Tuple rất giống với danh sách với một điểm khác biệt chính là tuple là NGAY LẬP TỨC , không giống như một danh sách. Khi chúng tôi tạo một bộ hoặc có một bộ, chúng tôi không được phép thay đổi các phần tử bên trong nó. Tuy nhiên, nếu chúng ta có một phần tử bên trong một tuple, chính là một danh sách, thì chỉ khi đó chúng ta mới có thể truy cập hoặc thay đổi trong danh sách đó. Để tạo một bộ giá trị, chúng ta phải viết các mục bên trong dấu ngoặc đơn . Giống như danh sách, chúng tôi có các phương pháp tương tự có thể được sử dụng với các bộ giá trị. Hãy xem qua một số đoạn mã để hiểu cách sử dụng bộ giá trị.
1. Tạo Tuple
#creating of tuple
my_tuple = ("apple", "banana", "guava")
print(my_tuple)
Đầu ra
('apple', 'banana', 'guava')
2. Truy cập các mục từ Tuple
#accessing first element in tuple
my_tuple[1]
Đầu ra
'banana'
3. Chiều dài của một Tuple
#for finding the lenght of tuple
len(my_tuple)
Đầu ra
3
4. Chuyển đổi Tuple sang danh sách
#converting tuple into a list
my_tuple_list = list(my_tuple)
type(my_tuple_list)
Đầu ra
list
5. Đảo ngược Tuple
#Reversing a tuple
tuple(sorted(my_tuple, reverse=True))
Đầu ra
('guava', 'banana', 'apple')
6. Sắp xếp một Tuple
#sorting tuple in ascending order
tuple(sorted(my_tuple))
Đầu ra
('apple', 'banana', 'guava')
7. Xóa các phần tử khỏi Tuple
Để xóa các phần tử khỏi bộ tuple, trước tiên chúng tôi chuyển đổi bộ tuple thành một danh sách như chúng tôi đã làm trong một trong các phương pháp của chúng tôi ở trên (Điểm số 4), sau đó thực hiện theo cùng một quy trình của danh sách và loại bỏ rõ ràng toàn bộ bộ tuple, chỉ bằng cách sử dụng del tuyên bố .
Từ điển là một bộ sưu tập có nghĩa đơn giản là nó được sử dụng để lưu trữ một giá trị với một số khóa và trích xuất giá trị được cung cấp cho khóa. Chúng ta có thể coi nó như một tập hợp các cặp khóa: giá trị và mọi khóa trong từ điển được coi là duy nhất để chúng ta có thể truy cập các giá trị tương ứng tương ứng .
Một từ điển được biểu thị bằng cách sử dụng dấu ngoặc nhọn {} chứa các cặp key: value. Mỗi cặp trong từ điển được phân tách bằng dấu phẩy. Các phần tử trong từ điển không được sắp xếp theo thứ tự, trình tự không quan trọng khi chúng ta đang truy cập hoặc lưu trữ chúng.
Chúng MUTABLE có nghĩa là chúng ta có thể thêm, xóa hoặc cập nhật các phần tử trong từ điển. Dưới đây là một số ví dụ về mã để hiểu rõ hơn về từ điển trong python.
Một điểm quan trọng cần lưu ý là chúng ta không thể sử dụng một đối tượng có thể thay đổi làm khóa trong từ điển. Vì vậy, danh sách không được phép làm khóa trong từ điển.
1. Tạo từ điển
#creating a dictionary
my_dict = {
1:'Delhi',
2:'Patna',
3:'Bangalore'
}
print(my_dict)
Đầu ra
{1: 'Delhi', 2: 'Patna', 3: 'Bangalore'}
Ở đây, số nguyên là khóa của từ điển và tên thành phố được kết hợp với số nguyên là giá trị của từ điển.
2. Truy cập các mục từ Từ điển
#access an item
print(my_dict[1])
Đầu ra
'Delhi'
3. Độ dài của từ điển
#length of the dictionary
len(my_dict)
Đầu ra
3
4. Sắp xếp từ điển
#sorting based on the key
Print(sorted(my_dict.items()))
#sorting based on the values of dictionary
print(sorted(my_dict.values()))
Đầu ra
[(1, 'Delhi'), (2, 'Bangalore'), (3, 'Patna')]
['Bangalore', 'Delhi', 'Patna']
5. Thêm các phần tử trong Từ điển
#adding a new item in dictionary
my_dict[4] = 'Lucknow'
print(my_dict)
Đầu ra
{1: 'Delhi', 2: 'Patna', 3: 'Bangalore', 4: 'Lucknow'}
6. Xóa các phần tử khỏi Từ điển
#for deleting an item from dict using the specific key
my_dict.pop(4)
print(my_dict)
#for deleting last item from the list
my_dict.popitem()
#for clearing the dictionary
my_dict.clear()
print(my_dict)
Đầu ra
{1: 'Delhi', 2: 'Patna', 3: 'Bangalore'}
(3, 'Bangalore')
{}
Set là một kiểu dữ liệu khác trong python là một tập hợp không có thứ tự không có phần tử trùng lặp. Các trường hợp sử dụng phổ biến cho một tập hợp là loại bỏ các giá trị trùng lặp và thực hiện kiểm tra tư cách thành viên. Các dấu ngoặc nhọn hoặc set()hàm có thể được sử dụng để tạo bộ. Một điều cần lưu ý là trong khi tạo một tập hợp trống, chúng ta phải sử set()dụng và . Sau đó tạo ra một từ điển trống. not { }
Dưới đây là một số ví dụ mã để hiểu rõ hơn về các bộ trong python.
1. Tạo một Tập hợp
#creating set
my_set = {"apple", "mango", "strawberry", "apple"}
print(my_set)
Đầu ra
{'apple', 'strawberry', 'mango'}
2. Truy cập các mục từ một Bộ
#to test for an element inside the set
"apple" in my_set
Đầu ra
True
3. Chiều dài của một bộ
print(len(my_set))
Đầu ra
3
4. Sắp xếp một tập hợp
print(sorted(my_set))
Đầu ra
['apple', 'mango', 'strawberry']
5. Thêm các phần tử trong Set
my_set.add("guava")
print(my_set)
Đầu ra
{'apple', 'guava', 'mango', 'strawberry'}
6. Xóa các phần tử khỏi Set
my_set.remove("mango")
print(my_set)
Đầu ra
{'apple', 'guava', 'strawberry'}
Trong bài viết này, chúng ta đã xem qua các cấu trúc dữ liệu được sử dụng phổ biến nhất trong python và cũng đã xem các phương thức khác nhau được liên kết với chúng.
Liên kết: https://www.askpython.com/python/data
#python #datastructures
1662358320
В любом языке программирования нам нужно иметь дело с данными. Теперь одной из самых фундаментальных вещей, которые нам нужны для работы с данными, является эффективное хранение, управление и доступ к ним организованным образом, чтобы их можно было использовать всякий раз, когда это необходимо для наших целей. Структуры данных используются для удовлетворения всех наших потребностей.
Структуры данных являются фундаментальными строительными блоками языка программирования. Он направлен на обеспечение системного подхода для выполнения всех требований, упомянутых ранее в статье. Структуры данных в Python — это List, Tuple, Dictionary и Set . Они считаются неявными или встроенными структурами данных в Python . Мы можем использовать эти структуры данных и применять к ним многочисленные методы для управления, связывания, манипулирования и использования наших данных.
У нас также есть пользовательские структуры данных, определяемые пользователем, а именно Stack , Queue , Tree , Linked List и Graph . Они позволяют пользователям полностью контролировать их функциональность и использовать их для расширенных целей программирования. Однако в этой статье мы сосредоточимся на встроенных структурах данных.
Неявные структуры данных Python
Списки помогают нам хранить наши данные последовательно с несколькими типами данных. Они сопоставимы с массивами за исключением того, что они могут одновременно хранить разные типы данных, такие как строки и числа. Каждый элемент или элемент в списке имеет назначенный индекс. Поскольку Python использует индексацию на основе 0, первый элемент имеет индекс 0, и подсчет продолжается. Последний элемент списка начинается с -1, что можно использовать для доступа к элементам от последнего к первому. Чтобы создать список, мы должны написать элементы внутри квадратных скобок .
Одна из самых важных вещей, которые нужно помнить о списках , это то, что они изменяемы . Это просто означает, что мы можем изменить элемент в списке, обратившись к нему напрямую как часть оператора присваивания с помощью оператора индексации. Мы также можем выполнять операции в нашем списке, чтобы получить желаемый результат. Давайте рассмотрим код, чтобы лучше понять список и операции со списками.
1. Создание списка
#creating the list
my_list = ['p', 'r', 'o', 'b', 'e']
print(my_list)
Выход
['p', 'r', 'o', 'b', 'e']
2. Доступ к элементам из списка
#accessing the list
#accessing the first item of the list
my_list[0]
Выход
'p'
#accessing the third item of the list
my_list[2]
'o'
3. Добавление новых элементов в список
#adding item to the list
my_list + ['k']
Выход
['p', 'r', 'o', 'b', 'e', 'k']
4. Удаление элементов
#removing item from the list
#Method 1:
#Deleting list items
my_list = ['p', 'r', 'o', 'b', 'l', 'e', 'm']
# delete one item
del my_list[2]
print(my_list)
# delete multiple items
del my_list[1:5]
print(my_list)
Выход
['p', 'r', 'b', 'l', 'e', 'm']
['p', 'm']
#Method 2:
#with remove fucntion
my_list = ['p','r','o','k','l','y','m']
my_list.remove('p')
print(my_list)
#Method 3:
#with pop function
print(my_list.pop(1))
# Output: ['r', 'k', 'l', 'y', 'm']
print(my_list)
Выход
['r', 'o', 'k', 'l', 'y', 'm']
o
['r', 'k', 'l', 'y', 'm']
5. Список сортировки
#sorting of list in ascending order
my_list.sort()
print(my_list)
Выход
['k', 'l', 'm', 'r', 'y']
#sorting of list in descending order
my_list.sort(reverse=True)
print(my_list)
Выход
['y', 'r', 'm', 'l', 'k']
6. Нахождение длины списка
#finding the length of list
len(my_list)
Выход
5
Кортежи очень похожи на списки с той ключевой разницей, что кортеж является IMMUTABLE , в отличие от списка. Как только мы создаем кортеж или имеем кортеж, нам не разрешается изменять элементы внутри него. Однако если у нас есть элемент внутри кортежа, который сам является списком, только тогда мы можем получить доступ к этому списку или изменить его. Чтобы создать кортеж, мы должны написать элементы внутри круглых скобок . Как и со списками, у нас есть аналогичные методы, которые можно использовать с кортежами. Давайте рассмотрим некоторые фрагменты кода, чтобы понять, как использовать кортежи.
1. Создание кортежа
#creating of tuple
my_tuple = ("apple", "banana", "guava")
print(my_tuple)
Выход
('apple', 'banana', 'guava')
2. Доступ к элементам из кортежа
#accessing first element in tuple
my_tuple[1]
Выход
'banana'
3. Длина кортежа
#for finding the lenght of tuple
len(my_tuple)
Выход
3
4. Преобразование кортежа в список
#converting tuple into a list
my_tuple_list = list(my_tuple)
type(my_tuple_list)
Выход
list
5. Реверс кортежа
#Reversing a tuple
tuple(sorted(my_tuple, reverse=True))
Выход
('guava', 'banana', 'apple')
6. Сортировка кортежа
#sorting tuple in ascending order
tuple(sorted(my_tuple))
Выход
('apple', 'banana', 'guava')
7. Удаление элементов из кортежа
Для удаления элементов из кортежа мы сначала преобразовали кортеж в список, как мы сделали в одном из наших методов выше (пункт № 4), затем следовали тому же процессу списка и явно удалили весь кортеж, просто используя del заявление .
Словарь — это коллекция, которая просто означает, что она используется для хранения значения с некоторым ключом и извлечения значения по данному ключу. Мы можем думать об этом как о наборе пар ключ: значение, и каждый ключ в словаре должен быть уникальным , чтобы мы могли получить соответствующий доступ к соответствующим значениям .
Словарь обозначается фигурными скобками { } , содержащими пары ключ: значение. Каждая из пар в словаре разделена запятой. Элементы в словаре неупорядочены , последовательность не имеет значения, пока мы обращаемся к ним или сохраняем их.
Они ИЗМЕНЯЕМЫ , что означает, что мы можем добавлять, удалять или обновлять элементы в словаре. Вот несколько примеров кода, чтобы лучше понять словарь в Python.
Важно отметить, что мы не можем использовать изменяемый объект в качестве ключа в словаре. Таким образом, список не допускается в качестве ключа в словаре.
1. Создание словаря
#creating a dictionary
my_dict = {
1:'Delhi',
2:'Patna',
3:'Bangalore'
}
print(my_dict)
Выход
{1: 'Delhi', 2: 'Patna', 3: 'Bangalore'}
Здесь целые числа — это ключи словаря, а название города, связанное с целыми числами, — это значения словаря.
2. Доступ к элементам из словаря
#access an item
print(my_dict[1])
Выход
'Delhi'
3. Длина словаря
#length of the dictionary
len(my_dict)
Выход
3
4. Сортировка словаря
#sorting based on the key
Print(sorted(my_dict.items()))
#sorting based on the values of dictionary
print(sorted(my_dict.values()))
Выход
[(1, 'Delhi'), (2, 'Bangalore'), (3, 'Patna')]
['Bangalore', 'Delhi', 'Patna']
5. Добавление элементов в Словарь
#adding a new item in dictionary
my_dict[4] = 'Lucknow'
print(my_dict)
Выход
{1: 'Delhi', 2: 'Patna', 3: 'Bangalore', 4: 'Lucknow'}
6. Удаление элементов из словаря
#for deleting an item from dict using the specific key
my_dict.pop(4)
print(my_dict)
#for deleting last item from the list
my_dict.popitem()
#for clearing the dictionary
my_dict.clear()
print(my_dict)
Выход
{1: 'Delhi', 2: 'Patna', 3: 'Bangalore'}
(3, 'Bangalore')
{}
Set — это еще один тип данных в python, представляющий собой неупорядоченную коллекцию без повторяющихся элементов. Общие варианты использования набора — удаление повторяющихся значений и проверка принадлежности. Фигурные скобки или set()функция могут использоваться для создания наборов. Следует иметь в виду, что при создании пустого набора мы должны использовать set(), и . Последний создает пустой словарь. not { }
Вот несколько примеров кода, чтобы лучше понять наборы в python.
1. Создание набора
#creating set
my_set = {"apple", "mango", "strawberry", "apple"}
print(my_set)
Выход
{'apple', 'strawberry', 'mango'}
2. Доступ к элементам из набора
#to test for an element inside the set
"apple" in my_set
Выход
True
3. Длина набора
print(len(my_set))
Выход
3
4. Сортировка набора
print(sorted(my_set))
Выход
['apple', 'mango', 'strawberry']
5. Добавление элементов в Set
my_set.add("guava")
print(my_set)
Выход
{'apple', 'guava', 'mango', 'strawberry'}
6. Удаление элементов из Set
my_set.remove("mango")
print(my_set)
Выход
{'apple', 'guava', 'strawberry'}
В этой статье мы рассмотрели наиболее часто используемые структуры данных в Python, а также рассмотрели различные связанные с ними методы.
Ссылка: https://www.askpython.com/python/data
#python #datastructures
1662365538
Dans tout langage de programmation, nous devons traiter des données. Maintenant, l'une des choses les plus fondamentales dont nous avons besoin pour travailler avec les données est de les stocker, de les gérer et d'y accéder efficacement de manière organisée afin qu'elles puissent être utilisées chaque fois que cela est nécessaire pour nos besoins. Les structures de données sont utilisées pour répondre à tous nos besoins.
Les structures de données sont les blocs de construction fondamentaux d'un langage de programmation. Il vise à fournir une approche systématique pour répondre à toutes les exigences mentionnées précédemment dans l'article. Les structures de données en Python sont List, Tuple, Dictionary et Set . Ils sont considérés comme des structures de données implicites ou intégrées dans Python . Nous pouvons utiliser ces structures de données et leur appliquer de nombreuses méthodes pour gérer, relier, manipuler et utiliser nos données.
Nous avons également des structures de données personnalisées définies par l'utilisateur, à savoir Stack , Queue , Tree , Linked List et Graph . Ils permettent aux utilisateurs d'avoir un contrôle total sur leurs fonctionnalités et de les utiliser à des fins de programmation avancées. Cependant, nous nous concentrerons sur les structures de données intégrées pour cet article.
Structures de données implicites Python
Les listes nous aident à stocker nos données de manière séquentielle avec plusieurs types de données. Ils sont comparables aux tableaux à l'exception qu'ils peuvent stocker différents types de données comme des chaînes et des nombres en même temps. Chaque élément ou élément d'une liste a un index attribué. Étant donné que Python utilise l' indexation basée sur 0 , le premier élément a un index de 0 et le comptage continue. Le dernier élément d'une liste commence par -1 qui peut être utilisé pour accéder aux éléments du dernier au premier. Pour créer une liste, nous devons écrire les éléments à l'intérieur des crochets .
L'une des choses les plus importantes à retenir à propos des listes est qu'elles sont Mutable . Cela signifie simplement que nous pouvons modifier un élément dans une liste en y accédant directement dans le cadre de l'instruction d'affectation à l'aide de l'opérateur d'indexation. Nous pouvons également effectuer des opérations sur notre liste pour obtenir la sortie souhaitée. Passons en revue le code pour mieux comprendre les opérations de liste et de liste.
1. Créer une liste
#creating the list
my_list = ['p', 'r', 'o', 'b', 'e']
print(my_list)
Production
['p', 'r', 'o', 'b', 'e']
2. Accéder aux éléments de la liste
#accessing the list
#accessing the first item of the list
my_list[0]
Production
'p'
#accessing the third item of the list
my_list[2]
'o'
3. Ajouter de nouveaux éléments à la liste
#adding item to the list
my_list + ['k']
Production
['p', 'r', 'o', 'b', 'e', 'k']
4. Suppression d'éléments
#removing item from the list
#Method 1:
#Deleting list items
my_list = ['p', 'r', 'o', 'b', 'l', 'e', 'm']
# delete one item
del my_list[2]
print(my_list)
# delete multiple items
del my_list[1:5]
print(my_list)
Production
['p', 'r', 'b', 'l', 'e', 'm']
['p', 'm']
#Method 2:
#with remove fucntion
my_list = ['p','r','o','k','l','y','m']
my_list.remove('p')
print(my_list)
#Method 3:
#with pop function
print(my_list.pop(1))
# Output: ['r', 'k', 'l', 'y', 'm']
print(my_list)
Production
['r', 'o', 'k', 'l', 'y', 'm']
o
['r', 'k', 'l', 'y', 'm']
5. Liste de tri
#sorting of list in ascending order
my_list.sort()
print(my_list)
Production
['k', 'l', 'm', 'r', 'y']
#sorting of list in descending order
my_list.sort(reverse=True)
print(my_list)
Production
['y', 'r', 'm', 'l', 'k']
6. Trouver la longueur d'une liste
#finding the length of list
len(my_list)
Production
5
Les tuples sont très similaires aux listes avec une différence clé qu'un tuple est IMMUTABLE , contrairement à une liste. Une fois que nous avons créé un tuple ou que nous avons un tuple, nous ne sommes pas autorisés à modifier les éléments qu'il contient. Cependant, si nous avons un élément à l'intérieur d'un tuple, qui est une liste elle-même, alors seulement nous pouvons accéder ou changer dans cette liste. Pour créer un tuple, nous devons écrire les éléments entre parenthèses . Comme les listes, nous avons des méthodes similaires qui peuvent être utilisées avec des tuples. Passons en revue quelques extraits de code pour comprendre l'utilisation des tuples.
1. Créer un tuple
#creating of tuple
my_tuple = ("apple", "banana", "guava")
print(my_tuple)
Production
('apple', 'banana', 'guava')
2. Accéder aux éléments d'un Tuple
#accessing first element in tuple
my_tuple[1]
Production
'banana'
3. Longueur d'un tuple
#for finding the lenght of tuple
len(my_tuple)
Production
3
4. Conversion d'un tuple en liste
#converting tuple into a list
my_tuple_list = list(my_tuple)
type(my_tuple_list)
Production
list
5. Inverser un tuple
#Reversing a tuple
tuple(sorted(my_tuple, reverse=True))
Production
('guava', 'banana', 'apple')
6. Trier un tuple
#sorting tuple in ascending order
tuple(sorted(my_tuple))
Production
('apple', 'banana', 'guava')
7. Supprimer des éléments de Tuple
Pour supprimer des éléments du tuple, nous avons d'abord converti le tuple en une liste comme nous l'avons fait dans l'une de nos méthodes ci-dessus (point n ° 4), puis avons suivi le même processus de la liste et avons explicitement supprimé un tuple entier, juste en utilisant le del déclaration .
Dictionary est une collection, ce qui signifie simplement qu'il est utilisé pour stocker une valeur avec une clé et extraire la valeur donnée à la clé. Nous pouvons le considérer comme un ensemble de clés : des paires de valeurs et chaque clé d'un dictionnaire est supposée être unique afin que nous puissions accéder aux valeurs correspondantes en conséquence.
Un dictionnaire est indiqué par l'utilisation d' accolades { } contenant les paires clé : valeur. Chacune des paires d'un dictionnaire est séparée par des virgules. Les éléments d'un dictionnaire ne sont pas ordonnés , la séquence n'a pas d'importance pendant que nous y accédons ou que nous les stockons.
Ils sont MUTABLES ce qui signifie que nous pouvons ajouter, supprimer ou mettre à jour des éléments dans un dictionnaire. Voici quelques exemples de code pour mieux comprendre un dictionnaire en python.
Un point important à noter est que nous ne pouvons pas utiliser un objet mutable comme clé dans le dictionnaire. Ainsi, une liste n'est pas autorisée comme clé dans le dictionnaire.
1. Création d'un dictionnaire
#creating a dictionary
my_dict = {
1:'Delhi',
2:'Patna',
3:'Bangalore'
}
print(my_dict)
Production
{1: 'Delhi', 2: 'Patna', 3: 'Bangalore'}
Ici, les entiers sont les clés du dictionnaire et le nom de ville associé aux entiers sont les valeurs du dictionnaire.
2. Accéder aux éléments d'un dictionnaire
#access an item
print(my_dict[1])
Production
'Delhi'
3. Longueur d'un dictionnaire
#length of the dictionary
len(my_dict)
Production
3
4. Trier un dictionnaire
#sorting based on the key
Print(sorted(my_dict.items()))
#sorting based on the values of dictionary
print(sorted(my_dict.values()))
Production
[(1, 'Delhi'), (2, 'Bangalore'), (3, 'Patna')]
['Bangalore', 'Delhi', 'Patna']
5. Ajout d'éléments dans le dictionnaire
#adding a new item in dictionary
my_dict[4] = 'Lucknow'
print(my_dict)
Production
{1: 'Delhi', 2: 'Patna', 3: 'Bangalore', 4: 'Lucknow'}
6. Suppression d'éléments du dictionnaire
#for deleting an item from dict using the specific key
my_dict.pop(4)
print(my_dict)
#for deleting last item from the list
my_dict.popitem()
#for clearing the dictionary
my_dict.clear()
print(my_dict)
Production
{1: 'Delhi', 2: 'Patna', 3: 'Bangalore'}
(3, 'Bangalore')
{}
Set est un autre type de données en python qui est une collection non ordonnée sans éléments en double. Les cas d'utilisation courants d'un ensemble consistent à supprimer les valeurs en double et à effectuer des tests d'appartenance. Les accolades ou la set()fonction peuvent être utilisées pour créer des ensembles. Une chose à garder à l'esprit est que lors de la création d'un ensemble vide, nous devons utiliser set(), et . Ce dernier crée un dictionnaire vide. not { }
Voici quelques exemples de code pour mieux comprendre les ensembles en python.
1. Créer un ensemble
#creating set
my_set = {"apple", "mango", "strawberry", "apple"}
print(my_set)
Production
{'apple', 'strawberry', 'mango'}
2. Accéder aux éléments d'un ensemble
#to test for an element inside the set
"apple" in my_set
Production
True
3. Longueur d'un ensemble
print(len(my_set))
Production
3
4. Trier un ensemble
print(sorted(my_set))
Production
['apple', 'mango', 'strawberry']
5. Ajout d'éléments dans Set
my_set.add("guava")
print(my_set)
Production
{'apple', 'guava', 'mango', 'strawberry'}
6. Suppression d'éléments de Set
my_set.remove("mango")
print(my_set)
Production
{'apple', 'guava', 'strawberry'}
Dans cet article, nous avons passé en revue les structures de données les plus couramment utilisées en python et avons également vu diverses méthodes qui leur sont associées.
Lien : https://www.askpython.com/python/data
#python #datastructures