Docsity
Docsity

Prepara i tuoi esami
Prepara i tuoi esami

Studia grazie alle numerose risorse presenti su Docsity


Ottieni i punti per scaricare
Ottieni i punti per scaricare

Guadagna punti aiutando altri studenti oppure acquistali con un piano Premium


Guide e consigli
Guide e consigli


Strutture Dati Fondamentali in Python: Liste, Tuple, Set e Dizionari, Appunti di Fondamenti di informatica

Una panoramica delle principali strutture dati in python, tra cui liste, tuple, set e dizionari. Per le liste, vengono illustrate le operazioni di aggiunta e modifica degli elementi, nonchè lo slicing. Le tuple, immutabili, sono confrontate con le liste in termini di velocità e utilizzo come chiavi nei dizionari. I set, equivalenti agli insiemi matematici, offrono operazioni come l'aggiunta, la rimozione e il confronto tra insiemi. Infine, i dizionari sono presentati come insiemi mutabili di oggetti, utili per interrogare il contenuto. Il documento include esempi di codice per ciascuna struttura dati, facilitando la comprensione e l'applicazione pratica dei concetti. L'obiettivo è fornire una guida concisa e chiara per l'utilizzo efficace delle strutture dati in python.

Tipologia: Appunti

2023/2024

Caricato il 09/07/2025

sara-guglielmone
sara-guglielmone 🇮🇹

3.5

(2)

9 documenti

1 / 9

Toggle sidebar

Questa pagina non è visibile nell’anteprima

Non perderti parti importanti!

bg1
PROGRAMMAZIONE IN PYTHON
NEL TERMINA LE:
NOTA BENE
- I nomi delle cartelle per essere riconosciuti non devono avere spazi (che servono invece per separare gli argomenti
per le funzioni in python)
-
pf3
pf4
pf5
pf8
pf9

Anteprima parziale del testo

Scarica Strutture Dati Fondamentali in Python: Liste, Tuple, Set e Dizionari e più Appunti in PDF di Fondamenti di informatica solo su Docsity!

PROGRAMMAZIONE IN PYTHON

NEL TERMINALE:

NOTA BENE

  • I nomi delle cartelle per essere riconosciuti non devono avere spazi (che servono invece per separare gli argomenti per le funzioni in python)

NEL NOTEBOOK

TUPLE

  • insieme di elementi non omogenei
  • non possono essere modificati
  • ammettono elementi ripetuti
  • per indicarli si utilizzano le (…) nometuple=(elementi) es. t= ("EcoR1", "BamH1", "Hae3") Vantaggi e operazioni  sono simili alle liste e possono essere utilizzare in situazioni simili  visto che non sono modificabili, permettono l'iterazione è più veloce delle liste  visto che sono immutabili, possono essere utilizzati come chiavi per i dictionary  al tuple non si possono aggiungere/rimuovere elementi evitando che ci sia il rischio di perdere gli altri elementi: esempio: t =("EcoR1", "BamH1", "Hae3") t[1] = "Sma1" print(t) --> non cambia elementi -->t=("EcoR1", "BamH1", "Hae3")  cercare un elemento all'interno es. if "elemento" in tuple--> true/false if "EcoR1" in t --> true  si può creare un tuple anche scrivendo thistuple =tuple(["EcoR1", "BamH1", "Hae3"]) nometuple = tuple ([elementi])

SET

- equivalente degli insiemi matematici, composto da elementi ordinati eterogenei

  • possono essere rappresentati con {…}
  • non ammettono elementi duplicati es OPERAZIONI ed estensioni  quanti elementi ci sono: len (nomeset)  aggiungere elementi: nomeset .add ("elemento")  aggiungere più elementi: nomeset .update ([list/elementi])  rimuovere elementi (se non c'è dà errore): nomeset .remove("elemento")  rimuovere elementi (se non c'è non fa nulla): nomeset. discard("elemento")  fare una copia: nuovonomeset= nomeset .copy()  pulire un set: nomeset. clear() Set relazioni - fruits.isdisjoint(exotic)
  • fruits.issubset(exotic) confronta se fruit è un sottoinsieme di exotic
  • fruit.issuperset(exotic) confronto se ex è un sottoinsieme di fruit New set - common=fruits.intersection(exotic)
  • all=fruits.union(exotic)
  • diff=fruits.difference(exotic)
  • eitheror=fruits.symmetric_difernce(exotic) utili per i cicli if/else