6 примеров сортировки в Python с помощью функции sorted

Программисту, работающему с данными, крайне важно выбирать правильные структуры данных для решения поставленной задачи, ведь выбор неправильного типа данных плохо влияет на производительность приложения. В этой статье объясняется нотация «О» большое и сложность ключевых операций структур данных в CPython.

Инструкция

Алгоритм помогает с легкостью сравнить две колонки со значениями. Заполнение форм осуществляется напрямую копированием столбцов из файла Excel или внесением данных в ручную с клавиатуры.

Работа сервиса основана на четырех ключевых функциях. Описание каждой отдельной возможности вы найдете ниже.

  1. Только уникальные значения без совпадений в списках — алгоритм проверяет два списка и удаляет дубли, отображая только уникальные значения;
  2. Только совпадения в списках — алгоритм анализирует списки и выводит в результатах только найденные совпадения;
  3. Только уникальные значения первого списка — алгоритм сравнивает первый список со вторым и выводит строки из первого списка не содержащиеся во втором;
  4. Только уникальные значения второго списка — алгоритм сравнивает второй список с первым и выдает в результатах значения из второго списка не содержащихся в первом.

Начало работы

Прежде чем разобраться в функциях модуля Pandas, нам необходимо установить модуль (проверка совместимости версии Python с версией модуля, который вы хотите установить, с помощью официальной документации модуля Pandas).

Есть разные способы установить модуль Python Pandas. Один из самых простых способов — установить с помощью установщика пакетов Python, то есть PIP.

Начало работы

Введите следующую команду в командной строке: pip install pandas Чтобы добавить модуль Pandas и NumPy в ваш код, нам необходимо импортировать эти модули в наш код.

import pandas import numpy

Обзор

Тумблеры применяются при описании двух взаимоисключающих вариантов и всегда имеют значение по умолчанию. Тумблеры переключаются мгновенно.

Чекбоксы (они же флажки) применяются при обозначении независимых друг от друга вариантов. Пользователи могут выбрать любое количество — один, несколько или ни одного.

Радио-кнопки применяются в описании двух или более взаимоисключающих вариантов, то есть таких, из которых пользователи должны выбрать единственный.

Фишки (Choice chips) — это компактная альтернатива радио-кнопкам. Они предоставляют по меньшей мере два варианта, из которых пользователю нужно выбрать один.

Читайте также:  Как включить ночной режим в приложениях Google на Android

Фишки множественного выбора (Multi-select chips) — компактная альтернатива чекбоксам. Они позволяют пользователям выбирать несколько вариантов одновременно и в основном применяются на мобильных устройствах для переключений фильтров.

Что такое клонирование диска

Клонирование – это процесс посекторного переноса операционной системы, программного обеспечения и личных файлов пользователя с одного диска на другой. В отличие от резервного копирования или создания образа диска (ISO), клонирование создает 100% копию исходного носителя: сохраняются основные разделы, структуру и программное обеспечение.

Новый клонированный диск получается почти идентичным старому. Это значит, вам не придется заново настраивать рабочую среду, активировать систему и восстанавливать лицензии ПО. Различие между ним и оригинальным носителем заключается в том, что с операционной системы снимается привязка к железу компьютера, но также становится недоступным откат системы до первоначальных настроек с сохранением пользовательских данных и переустановка в режиме обновления.

Подготовка к клонированию

Перед началом клонирования убедитесь, что процессу ничего не помешает:

Также желательно сделать резервные копии важных данных.

Подключите диск-приемник по любому доступному интерфейсу. Процесс пойдет быстрее,  если оба носителя подсоединены к разъемам SATA 6 Gb или более скоростным, но если такой возможности нет, используйте, например, USB (адаптеры USB-SATA продаются в компьютерных магазинах).

Время клонирования жесткого диска зависит от следующих факторов:

  • Возможности программы.
  • Объем диска. Чем он больше, тем дольше утилита переносит файлы, разделы и структуру.
  • Скорость и тип исходного и принимающего накопителя: при работе с SSD (твердотельными носителями) процесс идет быстрее, чем с HDD (магнитными жесткими дисками).

Используя arFilter вы избавите себя от лишних проверок

И это действительно так. Предположим, что у нас уже есть свойство которое устанавливает, есть ли товар в наличии, и вам необходимо написать условие:

Если количество товара больше 0 или свойство Наличие = Да, то показываем товар

Так вот, если не знать про сложную логику фильтра (о которой я расскажу чуть ниже), то мы бы писали через старые добрые «if, else«, причем уже после получения параметров — но, этого можно избежать еще на этапе выборки данных.

Читайте также:  Мобильные антивирусы для Android смартфона и планшета

Сортировка сложных структур с использованием ключа

Это нормально работать с вещами, у которых по природе есть определенный порядок, вроде чисел или строк, но что делать с более сложными структурами? Здесь функция sorted() демонстрирует свое великолепие. Функция sorted() принимает ключ в качестве опционально названного параметра. Этот ключ должен быть, сам по себе, функцией, которая принимает один параметр, которая затем используется функцией sorted(), для определения значения в целях дальнейшей сортировки. Давайте взглянем на пример. Скажем, у нас есть класс Person с такими атрибутами как имя и возраст:

class Person(object): def __init__(self, name, age): = name = age def __repr__(self): return «» % (, )

(Функция __repr__ является специальной функцией, которая используется для переопределения того, как объект будет представлен в интерпретаторе Python)

Причина, по которой я определил функцию – это выделение порядка сортировки. По умолчанию, представление определенных пользователем объектов выглядит примерно так: “”. Если оставить все как есть, то отличать различные экземпляры в будущих примерах будет несколько затруднительно для нас.

Давайте сделаем список людей:

jack = Person(‘Jack’, 19) adam = Person(‘Adam’, 43) becky = Person(‘Becky’, 11) people = [jack, adam, becky]

Сама по себе функция sorted() не знает, что делать со списком людей:

a = sorted(people) print(a) # [<name: Jack, age: 19>, <name: Adam, age: 43>, <name: Becky, age: 11>]

Однако, мы можем указать функции sorted(), какой атрибут сортировать, указав используемый ключ. Давайте определим это в следующем примере:

def byName_key(person): return

Функция ключа должна принять один аргумент и выдать значение, на котором базируется сортировка. Функция sorted() должна вызвать функцию key в каждом элементе используемой итерируемой, и использовать значение выдачи при сортировке списка.

a = sorted(people, key = byName_key) print(a) # [<name: Adam, age: 43>, <name: Becky, age: 11>, <name: Jack, age: 19>]

Обратите внимание на то, что мы передаем ссылку на саму функцию, не вызывая ее и передаем ссылку к её возвращаемому значению. Это очень важный момент. Помните, sorted() будет использовать функцию key, вызывая её в каждом элементе итерируемой.

Давайте взглянем на еще один код, на этот раз определяем возраст как значение для сортировки:

def byAge_key(person): return a = sorted(people, key = byAge_key) print(a) # [<name: Becky, age: 11>, <name: Jack, age: 19>, <name: Adam, age: 43>]

Читайте также:  Как поставить мелодию на звонок на iPhone 7

Благоприятные, средние и худшие случаи

При вычислении временной сложности операции можно получить сложность на основе благоприятного, среднего или худшего случая.

Благоприятный случай. Как следует из названия, это сценарий, когда структуры данных и элементы в коллекции вместе с параметрами находятся в оптимальном состоянии. Например, мы хотим найти элемент в коллекции. Если этот элемент оказывается первым элементом коллекции, то это лучший сценарий для операции.

Средний случай. Определяем сложность на основе распределения значений входных данных.

Худший случай. Структуры данных и элементы в коллекции вместе с параметрами находятся в наиболее неоптимальном состоянии. Например, худший случай для операции, которой требуется найти элемент в большой коллекции в виде списка — когда искомый элемент находится в самом конце, а алгоритм перебирает коллекцию с самого начала.

Словари

Словарь в Python похож на ассоциативный массив или хеш-таблицу в других языках. Словари индексируются по неизменяемому ключу. Для создания словаря используются фигурные скобки {} или функция dict(). Словарь — неупорядоченное множество пар ключ-значение в которых ключ уникален. Пример инициализации словаря:

ages = {«obi»: 24, «nkem»: 23, «Chris»: 23 }

1234 ages = {«obi»: 24,«nkem»: 23,«Chris»: 23}

Основные операции словаря это сохранение значения по ключу и доступ к значению по ключу. Доступ к значению осуществляется через квадратные скобки:

>>> ages[«obi»] 24

12 >>> ages[«obi»]24

Словари изменяемы: значения связанные с ключами могут менятся, добавлятся и удалятся.

Структуры данных Python не ограничиваются приведёнными в этом разделе. Например, модуль collections содержит очереди, деки и другие коллекции. В то же время структуры приведённые в этом разделе используются в большинстве приложений на Python.

Используйте функцию help с параметром в виде названия типа данных для детального изучения типа.

help(list) help(tuple) help(set) help(dict)

1234 help(list)help(tuple)help(set)help(dict)

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.

Похожие посты:

  • Изменяемые и неизменяемые объекты в Python
  • Python. Имена и связывание
  • Поверхностное и глубокое копирование в Python
  • Встроенные функции Python для работы с коллекциями (sorted, filter, zip, reversed, len)
  • Python. Выражение, строки и отступы