Po tej lekcji będziesz potrafić:

• wybierać listy, krotki, zbiory i słowniki do różnych zadań w jednym programie.
• usuwać duplikaty, zachowując kolejność pierwszego wystąpienia.
• łączyć rekordy za pomocą wyszukiwań w słownikach i bezpiecznie obsługiwać brakujące informacje.
• budować wieloetapowy raport z kolekcji z użyciem normalizacji, filtrowania, grupowania i końcowej decyzji.

Wybór struktury danych jest decyzją projektową. Użyj listy, gdy liczą się kolejność i powtarzające się wartości; krotki dla stałego rekordu; zbioru dla unikalności i przynależności; a słownika dla wyszukiwania według klucza.

Sam zbiór nie jest wynikiem uporządkowanym. Gdy chcesz pierwsze wystąpienie każdego elementu w jego oryginalnej kolejności, użyj zbioru, aby zapamiętać, co już wystąpiło, oraz listy, aby zbierać wyniki. Łączy to mocne strony obu struktur.

Możesz też łączyć kolekcje: przejdź po liście rekordów, użyj słownika do wyszukania szczegółów według klucza i dodaj jeden przekształcony wynik do nowej listy. W raporcie wieloetapowym rozdziel pracę na normalizację, walidację, zliczanie i prezentację. Pisząc funkcję wielokrotnego użytku, zwróć gotowe dane.

Nie jest tu potrzebna żadna nowa zaawansowana składnia Pythona. Wyzwaniem jest wybranie właściwej reprezentacji i połączenie technik z tej jednostki oraz z Podstaw Pythona dla programistów.

1. Wybór kolekcji według celu

steps = ["build", "test", "build"]
release = ("v3", "eu")
tags = {"api", "worker", "api"}
ports = {"api": 8080, "worker": 9000}
print(len(steps))
print(release[0])
print(len(tags))
print(ports["worker"])

Wynik:

3
v3
2
9000

Każda kolekcja wyraża inną potrzebę: sekwencję, stały rekord, unikalność lub wyszukiwanie.

2. Zachowanie kolejności pierwszego wystąpienia przy usuwaniu duplikatów

raw = ["api", "worker", "api", "cache"]
seen = set()
unique = []
for name in raw:
    if name not in seen:
        seen.add(name)
        unique.append(name)
print(unique)

Wynik:

['api', 'worker', 'cache']

Lista zachowuje kolejność; zbiór pamięta, które nazwy zostały już dodane.

3. Łączenie rekordów za pomocą wyszukiwań w słowniku

jobs = [{"name": "search"}, {"name": "backup"}]
owners = {"search": "Maya"}
labels = []
for job in jobs:
    labels.append(f"{job['name']}: {owners.get(job['name'], 'unassigned')}")
print(labels)

Wynik:

['search: Maya', 'backup: unassigned']

Słownik zapewnia opcjonalne wyszukiwanie dla każdego rekordu.

4. Wyprowadzenie raportu z rekordów

results = [("api", "passed"), ("worker", "failed"), ("cache", "passed")]
counts = {"passed": 0, "failed": 0}
for service, state in results:
    if state in counts:
        counts[state] += 1
print(f"Passed: {counts['passed']}")
print(f"Failed: {counts['failed']}")

Wynik:

Passed: 2
Failed: 1

Stały słownik liczników zapewnia przewidywalne raportowanie nawet wtedy, gdy kategoria ma zero zdarzeń.

1. Zbiór nie może zagwarantować kolejności, którą chcesz pokazać w raporcie.
2. Zliczanie zdarzeń i zliczanie unikalnych usług to różne pytania.
3. Użycie if mapping.get(key) do sprawdzania istnienia odrzuca poprawne wartości fałszywe.
4. Funkcja powinna zwracać swój końcowy wynik zamiast go wypisywać, gdy wywołujący muszą go ponownie wykorzystać.