さあ.今日はPythonの集合資料のリストとTupleを整理してみましょう.

1. List

Listは、「リスト」をハングルで表すデータ型です.デフォルトでは、データを[](カッコ)に保存し、JavaのArrayListとは異なるタイプの変数を1つのリストに入力できます.最大の利点は、データをさまざまな方法で管理できることです.

List1 = ["사과",10,alphabet]

1-1リストへの値の追加

List1.append('seungjae') 	# ["사과",10,alphabet,"seungjae"]
				# 마지막 자리에 추가됨

値を1～2リストから削除

List1.remove("사과") # [10,alphabet,"seungjae"]
			# 해당 값과 같은 element 를 삭제시킴
            		# 해당 값이 리스트 안에 없을경우, ValueError를 return 함

1～3リストから値を抽出

a = List1.pop(1) # [10,"seungjae"]
		# 해당 위치의 값을 뽑아옴
        	# a = alphabet

1-4リストインデックス(スライス)

list_a = [1,2,3,4,5,6,7,8]	# 가장 맨 왼쪽의 element부터 position 값이 0 ,1 ,2 ... 이런식으로 상승함
list_b = List1[3:5] 	# position 3번부터 5번전까지 불러옴
        		# list_b = [4,5]

他にも...あまりにも多いので、ここで止めますが、まず知っておきたいのは、リストの値を自由に変更できる方法がたくさんあるので、それぞれの状況に合わせて適切に使えば、とても役に立つデータ型だと思います!個人的にはPythonデータ型の中で最も魅力的なものでもあります.ほほほ

2. Tuple

リストと同様に、Tupleは大量のデータを格納するためのデータセットです.
リストに似ているところ

location = 3,10,103	#(3,10,103) # Tuple example
location[1] = 10	# List와 같이 position을 이용한 Indexing이 가능합니다.
length = len(location) 	# length = 3 
			# List도 위와 같이 길이를 가지고 있으며, len("element") 을 통해서 길이를 구할 수 있다.

リストの違い
このタイプの最大の特徴は「不変性」です.リストに示すように、Tupleのデータを直接変更することはできません.なぜTupleを使うのですか?こんな疑問が生まれた

このリンクを表示すると、listの作成時間よりもtupleの作成時間が速いことがわかります.しかし、これは、要素の数が10個程度の場合、幾何級数に1000個以上の要素の集合が作成される場合、以下のように大きく異なることを示している.ここで考えたのは、複数のサイズの小さいメタグループを作成する場合、演算処理速度がリストよりも速いことです.逆に、1つのセットに大量のデータを格納する必要がある場合は、不変オブジェクトTupleではなく可変オブジェクトListを使用してデータを処理することが望ましい.

zwmiller.com/blogs/python_data_structure_speed.html