formazione-python

Strutture dati di python

In questo articolo, esploreremo le strutture dati di Python, ovvero le collezioni di dati che consentono di memorizzare, organizzare e manipolare dati in Python. Le strutture dati di Python includono liste, tuple, set e dizionari.

Liste

Le liste sono una delle strutture dati più comuni in Python. Una lista è una collezione ordinata di elementi, che possono essere di diversi tipi. Le liste sono definite utilizzando parentesi quadre [] e gli elementi sono separati da virgole.

Ecco un esempio di definizione di una lista in Python:

# Definizione di una lista
numeri = [1, 2, 3, 4, 5]

In questo esempio, stiamo definendo una lista chiamata numeri che contiene cinque numeri interi.

Le liste in Python sono:

• Ordinate: gli elementi di una lista mantengono l’ordine in cui sono stati inseriti
• Mutabili: è possibile modificare gli elementi di una lista dopo la sua creazione
• Consentono duplicati: una lista può contenere elementi duplicati

Le liste in Python consentono di eseguire molte operazioni, ad esempio:

• Accesso agli elementi di una lista utilizzando indici
• Aggiunta di nuovi elementi a una lista
• Rimozione di elementi da una lista
• Modifica di elementi di una lista
• Concatenazione di liste
• Ordinamento di una lista
• E molti altri

Le liste sono una struttura dati molto flessibile e versatile che può essere utilizzata in molte situazioni diverse.

Metodi delle liste

Le liste in Python includono molti metodi incorporati che consentono di eseguire operazioni comuni su liste. Alcuni dei metodi più comuni delle liste includono:

• append(): aggiunge un elemento alla fine della lista
• extend(): estende la lista aggiungendo gli elementi di un’altra lista
• insert(): inserisce un elemento in una posizione specifica della lista
• remove(): rimuove il primo elemento con un valore specifico dalla lista
• pop(): rimuove l’elemento in una posizione specifica della lista e lo restituisce
• clear(): rimuove tutti gli elementi dalla lista
• index(): restituisce l’indice del primo elemento con un valore specifico
• count(): restituisce il numero di volte che un elemento appare nella lista
• sort(): ordina la lista
• reverse(): inverte l’ordine degli elementi nella lista
• copy(): restituisce una copia della lista

Tuple

Le tuple sono una struttura dati simile alle liste, ma con la differenza principale che le tuple sono immutabili, ovvero una volta create, non è possibile modificarle. Le tuple sono definite utilizzando parentesi tonde () e gli elementi sono separati da virgole.

Ecco un esempio di definizione di una tupla in Python:

# Definizione di una tupla
punto = (3, 4)

In questo esempio, stiamo definendo una tupla chiamata punto che contiene due numeri interi.

Le tuple in Python sono:

• Ordinate: gli elementi di una tupla mantengono l’ordine in cui sono stati inseriti
• Immutevoli: una volta creata, una tupla non può essere modificata

Le tuple in Python consentono di eseguire molte operazioni simili a quelle delle liste, ad esempio:

• Accesso agli elementi di una tupla utilizzando indici
• Concatenazione di tuple
• Moltiplicazione di tuple
• E molti altri

Le tuple sono utili in situazioni in cui è necessario memorizzare un insieme di valori immutabili.

Metodi delle tuple

Poiché le tuple sono immutabili, non includono molti dei metodi incorporati delle liste. Tuttavia, le tuple includono alcuni metodi incorporati, ad esempio:

• count(): restituisce il numero di volte che un elemento appare nella tupla
• index(): restituisce l’indice del primo elemento con un valore specifico

Set

I set sono una struttura dati che rappresenta un insieme di elementi unici, ovvero un set non può contenere elementi duplicati. I set sono definiti utilizzando parentesi graffe {} e gli elementi sono separati da virgole.

Ecco un esempio di definizione di un set in Python:

# Definizione di un set
colori = {"rosso", "verde", "blu"}

In questo esempio, stiamo definendo un set chiamato colori che contiene tre stringhe.

I set in Python sono:

• Non ordinati: gli elementi di un set non mantengono un ordine specifico
• Mutabili: è possibile modificare gli elementi di un set dopo la sua creazione
• Non consentono duplicati: un set non può contenere elementi duplicati

I set in Python consentono di eseguire molte operazioni, ad esempio:

• Aggiunta di nuovi elementi a un set
• Rimozione di elementi da un set
• Verifica dell’appartenenza di un elemento a un set
• Unione di set
• Intersezione di set
• Differenza di set
• E molti altri

I set sono utili per rappresentare insiemi di elementi unici e per eseguire operazioni insiemistiche.

Metodi dei set

I set in Python includono molti metodi incorporati che consentono di eseguire operazioni comuni su set. Alcuni dei metodi più comuni dei set includono:

• add(): aggiunge un elemento a un set
• remove(): rimuove un elemento da un set
• discard(): rimuove un elemento da un set, se presente
• pop(): rimuove e restituisce un elemento casuale da un set
• clear(): rimuove tutti gli elementi da un set
• union(): restituisce l’unione di due set
• intersection(): restituisce l’intersezione di due set
• difference(): restituisce la differenza di due set
• symmetric_difference(): restituisce la differenza simmetrica di due set
• copy(): restituisce una copia di un set

Dizionari

I dizionari sono una struttura dati che rappresenta una mappatura di chiavi a valori. I dizionari sono definiti utilizzando parentesi graffe {} e le coppie chiave-valore sono separate da virgole.

Ecco un esempio di definizione di un dizionario in Python:

# Definizione di un dizionario
persona = {"nome": "Alice", "età": 25, "città": "Roma"}

In questo esempio, stiamo definendo un dizionario chiamato persona che contiene tre coppie chiave-valore.

I dizionari in Python sono:

• Non ordinati: gli elementi di un dizionario non mantengono un ordine specifico
• Mutabili: è possibile modificare i valori di un dizionario dopo la sua creazione
• Consentono chiavi duplicate: un dizionario non può contenere chiavi duplicate, ma può contenere valori duplicati

I dizionari in Python consentono di eseguire molte operazioni, ad esempio:

• Accesso ai valori di un dizionario utilizzando chiavi
• Aggiunta di nuove coppie chiave-valore a un dizionario
• Modifica dei valori di un dizionario
• Rimozione di coppie chiave-valore da un dizionario
• Verifica dell’appartenenza di una chiave a un dizionario
• E molti altri

I dizionari sono utili per rappresentare mappature di chiavi a valori e per eseguire operazioni di ricerca efficienti.

Metodi dei dizionari

I dizionari in Python includono molti metodi incorporati che consentono di eseguire operazioni comuni su dizionari. Alcuni dei metodi più comuni dei dizionari includono:

• get(): restituisce il valore associato a una chiave specifica
• pop(): rimuove e restituisce il valore associato a una chiave specifica
• popitem(): rimuove e restituisce l’ultima coppia chiave-valore inserita nel dizionario
• clear(): rimuove tutte le coppie chiave-valore da un dizionario
• keys(): restituisce una vista delle chiavi di un dizionario
• values(): restituisce una vista dei valori di un dizionario
• items(): restituisce una vista delle coppie chiave-valore di un dizionario
• update(): aggiunge le coppie chiave-valore di un altro dizionario a un dizionario
• copy(): restituisce una copia di un dizionario

List comprehension

In Python, è possibile utilizzare la list comprehension per creare liste in modo conciso e leggibile. La list comprehension è una sintassi che consente di creare una lista basata su un’altra sequenza, ad esempio una lista, una tupla o un set.

Ecco un esempio di list comprehension in Python:

# List comprehension per creare una lista di quadrati

numeri = [1, 2, 3, 4, 5]
quadrati = [x ** 2 for x in numeri]

In questo esempio, stiamo utilizzando la list comprehension per creare una lista di quadrati a partire da una lista di numeri.

La list comprehension può essere utilizzata per eseguire operazioni più complesse, ad esempio filtrare elementi, applicare trasformazioni e altro ancora.

List comprehension annidate

È possibile utilizzare la list comprehension annidata per creare liste annidate in modo conciso e leggibile. La list comprehension annidata consente di creare una lista di liste basata su un’altra sequenza, ad esempio una lista, una tupla o un set.

Ecco un esempio di list comprehension annidata in Python:

# List comprehension annidata per creare una matrice

righe = 3
colonne = 3
matrice = [[0 for _ in range(colonne)] for _ in range(righe)]

In questo esempio, stiamo utilizzando la list comprehension annidata per creare una matrice di zeri con un numero specifico di righe e colonne.

La list comprehension annidata può essere utilizzata per creare strutture dati complesse in modo conciso e leggibile.

Conclusioni

Le strutture dati di Python, tra cui liste, tuple, set e dizionari, forniscono un modo flessibile e potente per memorizzare, organizzare e manipolare dati in Python. La list comprehension e la list comprehension annidata consentono di creare liste in modo conciso e leggibile, e possono essere utilizzate per creare strutture dati complesse.

By Maurizio Tolomeo

HOMEPAGE