పైథాన్ శోధన మెకానిజం యొక్క చిక్కులను అన్వేషించడం
పైథాన్ ఎలా ఉంటుందో మీరు ఎప్పుడైనా ఆలోచించారా "లో" ఆపరేటర్ తెరవెనుక పనిచేస్తున్నారా? 🧐 డెవలపర్‌లుగా, మేము తరచుగా దాని అంతర్గత పనితీరులో లోతుగా డైవ్ చేయకుండా దాని సామర్థ్యాన్ని తేలికగా తీసుకుంటాము. నా తాజా ప్రయోగంలో, దానికి పట్టే సమయాన్ని కొలవాలని నిర్ణయించుకున్నాను "లో" జాబితాలోని వివిధ స్థానాలను పరీక్షిస్తూ, జాబితాలో నిర్దిష్ట విలువను గుర్తించడానికి ఆపరేటర్.
జాబితాలోని వివిధ భాగాలలో శోధన సమయాన్ని కొలవడానికి మరియు గ్రాఫ్ చేయడానికి రూపొందించబడిన సాధారణ పైథాన్ స్క్రిప్ట్‌తో ప్రయాణం ప్రారంభమైంది. మొదటి చూపులో, ప్రవర్తన లాజికల్‌గా అనిపించింది-పైథాన్ శోధనల జాబితా మరింత క్రిందికి, దీనికి ఎక్కువ సమయం పడుతుంది. కానీ ప్రయోగం పురోగమిస్తున్న కొద్దీ, ఫలితాలలో ఊహించని నమూనాలు వెలువడ్డాయి.
గ్రాఫ్‌పై విభిన్న నిలువు గీతలు ఏర్పడటం చాలా అస్పష్టమైన అన్వేషణలలో ఒకటి. జాబితాలో పూర్తిగా భిన్నమైన స్థానాల్లో సంఖ్యలను కనుగొనే సమయం దాదాపు ఒకేలా ఎందుకు ఉంటుంది? ఇది పైథాన్ యొక్క అంతర్గత సమయ యంత్రాంగాల యొక్క చమత్కారం కావచ్చు లేదా దాని గురించి లోతైన ఏదైనా కావచ్చు "లో" ఆపరేటర్ యొక్క కార్యాచరణ?
ఈ ప్రయోగం ప్రాథమిక స్థాయిలో మా సాధనాలు ఎలా పనిచేస్తాయో అర్థం చేసుకోవడం యొక్క ప్రాముఖ్యతను హైలైట్ చేస్తుంది. మీరు అనుభవజ్ఞుడైన డెవలపర్ అయినా లేదా ఇప్పుడే ప్రారంభించినా, అటువంటి ఉత్సుకతలను అన్వేషించడం మీ డీబగ్గింగ్ మరియు ఆప్టిమైజేషన్ నైపుణ్యాలను పదును పెట్టగలదు. డైవ్ చేసి ఈ మిస్టరీని ఛేదిద్దాం! 🚀
| ఆదేశం | ఉపయోగం యొక్క ఉదాహరణ |
|---|---|
| time.time_ns() | ఈ ఆదేశం నానోసెకన్లలో ప్రస్తుత సమయాన్ని తిరిగి పొందుతుంది. ఇది నిర్దిష్ట కోడ్ బ్లాక్‌ల అమలు సమయాన్ని కొలవడం వంటి పనితీరు-క్లిష్టమైన పనులలో అధిక-ఖచ్చితమైన సమయం కోసం ఉపయోగించబడుతుంది. |
| np.linspace() | నిర్దిష్ట వ్యవధిలో సమాన అంతరం ఉన్న సంఖ్యలను ఉత్పత్తి చేస్తుంది. పెద్ద శ్రేణి కోసం సూచికలను రూపొందించడం వంటి పెద్ద డేటాసెట్‌లలో టెస్ట్ పాయింట్లను రూపొందించడానికి ఇది ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడుతుంది. |
| plt.scatter() | డేటా పాయింట్లను దృశ్యమానం చేయడానికి స్కాటర్ ప్లాట్‌ను సృష్టిస్తుంది. జాబితా లేదా శ్రేణిలో శోధన సమయాలు మరియు సూచికల మధ్య సంబంధాన్ని ప్రదర్శించడానికి ఇది స్క్రిప్ట్‌లో ఉపయోగించబడుతుంది. |
| plt.plot() | నిరంతర లైన్ ప్లాట్‌ను రూపొందిస్తుంది. విభిన్న అల్గారిథమ్‌లలో శోధన పనితీరును పోల్చడం వంటి డేటాలోని ట్రెండ్‌లను దృశ్యమానం చేయడంలో ఇది సహాయపడుతుంది. |
| binary_search() | బైనరీ శోధన అల్గారిథమ్‌ను అమలు చేసే అనుకూల ఫంక్షన్. ఇది సెర్చ్ స్పేస్‌ను సగానికి పునరావృతం చేయడం ద్వారా క్రమబద్ధీకరించబడిన జాబితాను సమర్థవంతంగా శోధిస్తుంది. |
| range(start, stop, step) | నిర్వచించిన దశతో సంఖ్యల క్రమాన్ని రూపొందిస్తుంది. స్క్రిప్ట్‌లో, ఇది ఖచ్చితమైన కొలత కోసం జాబితా లేదా శ్రేణి యొక్క నిర్దిష్ట సూచికలను మళ్ళించడంలో సహాయపడుతుంది. |
| plt.xlabel() | ప్లాట్ యొక్క x-అక్షానికి లేబుల్‌ని జోడిస్తుంది. ఉదాహరణలలో, గ్రాఫ్ అవుట్‌పుట్‌లో స్పష్టత కోసం కొలవబడే సూచికలు లేదా సమయాలను స్పష్టంగా లేబుల్ చేయడానికి ఇది ఉపయోగించబడుతుంది. |
| zip(*iterables) | మల్టిపుల్ ఇటరబుల్స్‌ని టుపుల్స్‌లో ఒకే ఇటరబుల్‌గా మిళితం చేస్తుంది. ఇది టుపుల్స్ జాబితా నుండి ప్లాట్ చేయడం కోసం x మరియు y విలువలను వేరు చేయడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. |
| np.arange() | సమాన అంతరం విలువలతో NumPy శ్రేణిని సృష్టిస్తుంది. పనితీరు పరీక్ష కోసం పరీక్ష డేటాసెట్‌లను త్వరగా మరియు సమర్ధవంతంగా రూపొందించడానికి ఇది ఉపయోగించబడుతుంది. |
| plt.legend() | బహుళ డేటాసెట్‌లను వేరు చేయడానికి ప్లాట్‌లో లెజెండ్‌ను ప్రదర్శిస్తుంది. విభిన్న శోధన పద్ధతుల యొక్క పనితీరు ఫలితాల మధ్య తేడాను గుర్తించడానికి ఇది స్క్రిప్ట్‌లో ఉపయోగించబడుతుంది. |
పైథాన్ యొక్క "ఇన్" ఆపరేటర్ పనితీరు వెనుక రహస్యాన్ని విప్పుతోంది
విశ్లేషించేటప్పుడు "లో" పైథాన్‌లోని ఆపరేటర్, మొదటి స్క్రిప్ట్ జాబితాలోని వివిధ భాగాలలో సంఖ్యను గుర్తించడానికి తీసుకున్న సమయాన్ని కొలుస్తుంది. ఈ విధానం ప్రభావితం చేస్తుంది time.time_ns() అధిక ఖచ్చితత్వం కోసం ఫంక్షన్. సంఖ్యల పెద్ద జాబితా ద్వారా పునరావృతం చేయడం ద్వారా, ప్రతి సంఖ్య జాబితాలో ఉందో లేదో తనిఖీ చేయడానికి ఎంత సమయం పడుతుందో స్క్రిప్ట్ రికార్డ్ చేస్తుంది. ఫలితాలు స్కాటర్ ప్లాట్‌గా రూపొందించబడ్డాయి, శోధన సమయం జాబితాలోని సంఖ్య యొక్క స్థానానికి ఎలా సంబంధం కలిగి ఉందో చూపిస్తుంది. పైథాన్ అంతర్గతంగా సీక్వెన్షియల్ శోధనలను ఎలా నిర్వహిస్తుందో అర్థం చేసుకోవడానికి ఇటువంటి పద్ధతి ప్రయోజనకరంగా ఉంటుంది, దానిపై వెలుగునిస్తుంది పునరావృత విధానం. 📈
రెండవ స్క్రిప్ట్ పనితీరు మరియు ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరచడానికి NumPy శ్రేణులను చేర్చడం ద్వారా ఒక అడుగు ముందుకు వేస్తుంది. NumPy, దాని ఆప్టిమైజ్ చేయబడిన సంఖ్యా కార్యకలాపాలకు ప్రసిద్ధి చెందింది, పెద్ద శ్రేణుల సృష్టిని మరియు డేటా యొక్క సమర్థవంతమైన తారుమారుని అనుమతిస్తుంది. ఉపయోగించి np.linspace(), పరీక్ష పాయింట్లు శ్రేణి అంతటా సమానంగా ఉత్పత్తి చేయబడతాయి. భారీ డేటాసెట్‌లతో పని చేస్తున్నప్పుడు ఈ విధానం యొక్క ప్రయోజనం స్పష్టంగా కనిపిస్తుంది, ఎందుకంటే NumPy యొక్క పనితీరు గణన ఓవర్‌హెడ్‌ను గణనీయంగా తగ్గిస్తుంది. వాస్తవ-ప్రపంచ దృశ్యాలలో, పెద్ద-స్థాయి డేటాను ప్రాసెస్ చేసేటప్పుడు లేదా అల్గారిథమ్‌లను ఆప్టిమైజ్ చేసేటప్పుడు అటువంటి ఖచ్చితత్వం మరియు వేగం కీలకం. 🚀
మూడవ స్క్రిప్ట్ కస్టమ్ బైనరీ సెర్చ్ అల్గారిథమ్‌ను పరిచయం చేస్తుంది, ఇది పైథాన్ యొక్క సీక్వెన్షియల్ స్వభావానికి పూర్తి వ్యత్యాసాన్ని ప్రదర్శిస్తుంది. "లో" ఆపరేటర్. బైనరీ శోధన ప్రతి పునరావృతంతో శోధన స్థలాన్ని సగానికి విభజిస్తుంది, ఇది క్రమబద్ధీకరించబడిన డేటా నిర్మాణాలకు మరింత సమర్థవంతంగా చేస్తుంది. ఈ స్క్రిప్ట్ ప్రత్యామ్నాయ పద్ధతిని హైలైట్ చేయడమే కాకుండా, అత్యంత అనుకూలమైన అల్గారిథమ్‌ని ఎంచుకోవడానికి సమస్య యొక్క సందర్భాన్ని అర్థం చేసుకోవడం యొక్క ప్రాముఖ్యతను కూడా నొక్కి చెబుతుంది. ఉదాహరణకు, డేటాసెట్ ముందే క్రమబద్ధీకరించబడకపోతే బైనరీ శోధన ఎల్లప్పుడూ వర్తించదు, కానీ సరిగ్గా ఉపయోగించినప్పుడు, ఇది సీక్వెన్షియల్ శోధనలను గణనీయంగా అధిగమిస్తుంది.
ఈ స్క్రిప్ట్‌లలో ప్రతి ఒక్కటి మాడ్యులర్ మరియు అదే సమస్యను పరిష్కరించే విభిన్న కోణాన్ని ప్రదర్శిస్తుంది. పైథాన్ యొక్క అంతర్గత శోధన మెకానిక్‌లను విశ్లేషించడం నుండి NumPy మరియు అనుకూల అల్గారిథమ్‌ల వంటి అధునాతన లైబ్రరీలను వర్తింపజేయడం వరకు, ఉదాహరణలు సమగ్ర అన్వేషణను అందిస్తాయి. "లో" ఆపరేటర్ యొక్క పనితీరు. నిజ జీవితంలో డీబగ్గింగ్ సెషన్ లేదా పనితీరు ట్యూనింగ్ టాస్క్‌లో, అటువంటి ప్రయోగాల నుండి వచ్చే అంతర్దృష్టులు డేటా స్ట్రక్చర్ ఎంపిక లేదా అల్గారిథమిక్ ఆప్టిమైజేషన్ గురించి నిర్ణయాలకు మార్గనిర్దేశం చేయవచ్చు. ఈ ప్రయోగాలు పైథాన్ జాబితాలను ఎలా ప్రాసెస్ చేస్తుందో వివరించడమే కాకుండా డెవలపర్‌లను పనితీరు అడ్డంకులను లోతుగా డైవ్ చేయడానికి మరియు సమాచార కోడింగ్ ఎంపికలను చేయడానికి ప్రోత్సహిస్తుంది. 💡
పైథాన్‌లో "ఇన్" ఆపరేటర్ యొక్క సామర్థ్యాన్ని విశ్లేషించడం
పునరావృత శోధన మరియు ప్రొఫైలింగ్ సాధనాలతో సహా వివిధ పద్ధతులతో జాబితా శోధన పనితీరును విశ్లేషించడానికి పైథాన్‌ని ఉపయోగించడం.
# Solution 1: Timing with Python's built-in list searchimport timeimport matplotlib.pyplot as plt# Parameterslist_size = 100000points = 100000lst = list(range(list_size))results = []# Measure search time for different indicesfor number in range(0, list_size + 1, int(list_size / points)):start_time = time.time_ns()if number in lst:end_time = time.time_ns()elapsed_time = (end_time - start_time) / 1e9 # Convert ns to secondsresults.append((elapsed_time, number))# Extract and plot resultsx_values, y_values = zip(*results)plt.scatter(y_values, x_values, c='red', marker='o', s=5)plt.xlabel('List Index')plt.ylabel('Time (s)')plt.title('Search Time vs Index in Python List')plt.grid(True)plt.show()
మెరుగైన ఖచ్చితత్వం కోసం NumPyతో ఆప్టిమైజ్ చేయడం మరియు ప్రొఫైలింగ్ చేయడం
శోధన కార్యకలాపాల సమయంలో పనితీరు మరియు ప్రొఫైలింగ్ ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరచడానికి NumPy శ్రేణులను ఉపయోగించడం.
# Solution 2: Using NumPy arrays for better profilingimport numpy as npimport timeimport matplotlib.pyplot as plt# Parameterslist_size = 100000points = 1000array = np.arange(list_size)results = []# Measure search time for different indicesfor number in np.linspace(0, list_size, points, dtype=int):start_time = time.time_ns()if number in array:end_time = time.time_ns()elapsed_time = (end_time - start_time) / 1e9results.append((elapsed_time, number))# Extract and plot resultsx_values, y_values = zip(*results)plt.plot(y_values, x_values, label='NumPy Search', color='blue')plt.xlabel('Array Index')plt.ylabel('Time (s)')plt.title('Search Time vs Index in NumPy Array')plt.legend()plt.grid(True)plt.show()
వేగవంతమైన శోధనల కోసం అనుకూల బైనరీ శోధనను అమలు చేస్తోంది
శోధన సంక్లిష్టతను తగ్గించడానికి మరియు వేగాన్ని మెరుగుపరచడానికి క్రమబద్ధీకరించబడిన జాబితాల కోసం బైనరీ శోధన ఫంక్షన్‌ను సృష్టించడం.
# Solution 3: Binary search implementationdef binary_search(arr, target):low, high = 0, len(arr) - 1while low <= high:mid = (low + high) // 2if arr[mid] == target:return midelif arr[mid] < target:low = mid + 1else:high = mid - 1return -1# Parameterslist_size = 100000points = 1000lst = list(range(list_size))results = []# Measure binary search timefor number in range(0, list_size, int(list_size / points)):start_time = time.time_ns()binary_search(lst, number)end_time = time.time_ns()elapsed_time = (end_time - start_time) / 1e9results.append((elapsed_time, number))# Extract and plot resultsx_values, y_values = zip(*results)plt.plot(y_values, x_values, label='Binary Search', color='green')plt.xlabel('List Index')plt.ylabel('Time (s)')plt.title('Binary Search Time vs Index')plt.legend()plt.grid(True)plt.show()
పైథాన్ యొక్క "ఇన్" ఆపరేటర్ యొక్క టైమింగ్ మెకానిజమ్‌ను ఆవిష్కరించడం
విశ్లేషించేటప్పుడు "లో" పైథాన్‌లో ఆపరేటర్, కాషింగ్ మెకానిజమ్స్ మరియు మెమరీ మేనేజ్‌మెంట్ యొక్క ప్రభావం తరచుగా పట్టించుకోని అంశం. పైథాన్ యొక్క అంతర్గత ఆప్టిమైజేషన్‌లు కొన్నిసార్లు సమయ విలువల క్లస్టరింగ్ లేదా ఊహించని శోధన వ్యవధి వంటి పనితీరు కొలతలలో క్రమరాహిత్యాలను కలిగిస్తాయి. ఆధునిక సిస్టమ్‌లు మెమరీలో డేటా కాషింగ్‌ను ఎలా నిర్వహిస్తాయి అనే దానితో ఈ ప్రవర్తనను లింక్ చేయవచ్చు. ఉదాహరణకు, తరచుగా యాక్సెస్ చేయబడిన జాబితా విభాగాలు CPU కాష్‌లో ఉండవచ్చు, సీక్వెన్షియల్ సెర్చ్‌ల కోసం కూడా ఊహించిన దాని కంటే వేగంగా యాక్సెస్ చేయవచ్చు.
సింగిల్-థ్రెడ్ ఎగ్జిక్యూషన్ సమయంలో పైథాన్ యొక్క గ్లోబల్ ఇంటర్‌ప్రెటర్ లాక్ (GIL) ప్రభావం పరిగణించాల్సిన మరో కీలకమైన అంశం. తో పరీక్షిస్తున్నప్పుడు time.time_ns(), పైథాన్ సింగిల్ కోర్‌లో రన్ అవుతున్నప్పటికీ, సిస్టమ్‌లోని ఇతర థ్రెడ్‌ల వల్ల ఆపరేషన్‌లు అంతరాయం కలిగించవచ్చు లేదా ఆలస్యం కావచ్చు. వివిధ జాబితా స్థానాల్లో సంఖ్యల కోసం శోధించడానికి కొన్నిసార్లు ఒకే సమయం పట్టవచ్చు వంటి అసమానతలను ఇది వివరిస్తుంది. ఈ సూక్ష్మ కారకాలు పనితీరు ప్రొఫైలింగ్ యొక్క సంక్లిష్టతను మరియు బాహ్య వేరియబుల్స్ ఫలితాలను ఎలా వక్రీకరించగలవని హైలైట్ చేస్తాయి.
చివరగా, శక్తినిచ్చే ఇటరేటర్ ప్రోటోకాల్‌ను అర్థం చేసుకోవడం "లో" ఆపరేటర్ లోతైన అంతర్దృష్టులను అందిస్తుంది. ఆపరేటర్ వరుసగా కాల్ చేయడం ద్వారా పని చేస్తాడు __iter__() జాబితాలోని పద్ధతి మరియు ఆపై ప్రతి మూలకాన్ని మూల్యాంకనం చేయడం __eq__() పద్ధతి. ఈ మెకానిజం అంతర్లీన డేటా నిర్మాణం యొక్క అమలుపై ఆపరేటర్ యొక్క ఆధారపడటాన్ని నొక్కి చెబుతుంది. పెద్ద-స్థాయి అనువర్తనాల కోసం, సెట్‌లు లేదా నిఘంటువుల వంటి మరింత ఆప్టిమైజ్ చేయబడిన డేటా రకాలతో జాబితాలను భర్తీ చేయడం వలన శోధన పనితీరు గణనీయంగా మెరుగుపడుతుంది, ఇది సమయ సామర్థ్యం మరియు స్కేలబిలిటీ రెండింటినీ అందిస్తుంది. 🧠
పైథాన్ యొక్క "ఇన్" ఆపరేటర్ మరియు దాని పనితీరు గురించి సాధారణ ప్రశ్నలు
- "ఇన్" ఆపరేటర్ యొక్క ప్రాథమిక విధి ఏమిటి?
- ది "in" లిస్ట్‌లు, స్ట్రింగ్‌లు లేదా డిక్షనరీలు వంటి ఇటరాబుల్స్‌లో సభ్యత్వం కోసం తనిఖీ చేయడానికి ఆపరేటర్ ఉపయోగించబడుతుంది, నిర్మాణంలో ఒక మూలకం ఉందో లేదో నిర్ణయించడానికి.
- వేర్వేరు సూచికల కోసం శోధన సమయం కొన్నిసార్లు ఎందుకు స్థిరంగా ఉంటుంది?
- CPU కాషింగ్ మరియు పైథాన్ యొక్క మెమరీ నిర్వహణ వంటి అంశాల కారణంగా, మూలకాలు ఇప్పటికే వేగవంతమైన యాక్సెస్ మెమరీలో ఉండవచ్చు, దీని వలన ఏకరీతి శోధన సమయాలు ఉండవచ్చు.
- పెద్ద డేటాసెట్‌ల కోసం "ఇన్" ఆపరేటర్‌ని ఆప్టిమైజ్ చేయవచ్చా?
- అవును, జాబితాలను సెట్‌లు లేదా డిక్షనరీలతో భర్తీ చేయడం వలన ఈ నిర్మాణాలు ఉపయోగించడం వలన పనితీరు మెరుగుపడుతుంది hashing శోధనల కోసం, చాలా సందర్భాలలో సంక్లిష్టతను O(n) నుండి O(1)కి తగ్గించడం.
- పైథాన్ అంతర్గతంగా "ఇన్" ఆపరేటర్‌ను ఎలా అమలు చేస్తుంది?
- ఇది ప్రతి మూలకాన్ని ఉపయోగించి వరుసగా మూల్యాంకనం చేస్తుంది __iter__() మరియు __eq__() పద్ధతులు, ఇది పునరాగమనం యొక్క నిర్మాణం మరియు పరిమాణంపై ఆధారపడి ఉంటుంది.
- మరింత ఖచ్చితమైన సమయ విశ్లేషణ కోసం నేను ఏ సాధనాలను ఉపయోగించగలను?
- మీరు ఉపయోగించవచ్చు timeit లేదా cProfile వివరణాత్మక ప్రొఫైలింగ్ కోసం, ఈ మాడ్యూల్స్ నమ్మదగిన మరియు స్థిరమైన సమయ ఫలితాలను అందిస్తాయి, సిస్టమ్-సంబంధిత అంతరాయాలను తగ్గించడం.
పైథాన్ శోధన మెకానిక్స్‌ను చుట్టడం
పైథాన్‌లను విశ్లేషిస్తోంది "లో" ఆపరేటర్ ప్రత్యేక ప్రవర్తనలను ఆవిష్కరిస్తుంది, ప్రత్యేకించి ఇది వరుస శోధనలను ఎలా నిర్వహిస్తుంది. ప్రయోగం కాషింగ్ మరియు డేటా యాక్సెస్ నమూనాల కారణంగా సమయ క్రమరాహిత్యాలను చూపుతుంది, పనితీరు ట్యూనింగ్ కోసం అవకాశాలను వెల్లడిస్తుంది.
సెట్‌లు లేదా బైనరీ శోధన వంటి ఆప్టిమైజ్ చేయబడిన నిర్మాణాలను అన్వేషించడం సరైన డేటా నిర్మాణాలను ఎంచుకోవడం యొక్క ప్రాముఖ్యతను హైలైట్ చేస్తుంది. ఈ పరిశోధనలు డెవలపర్‌లు పైథాన్‌పై వారి అవగాహనను మరింతగా పెంచుకుంటూ పెద్ద డేటాసెట్‌లతో కూడిన టాస్క్‌లలో సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరచడంలో సహాయపడతాయి. 📈
పైథాన్ శోధన పనితీరు కోసం మూలాలు మరియు సూచనలు
- పైథాన్ యొక్క ప్రవర్తనను వివరిస్తుంది "లో" ఆపరేటర్ మరియు ఇటరేటర్ ప్రోటోకాల్. వద్ద మరింత తెలుసుకోండి పైథాన్ డేటా మోడల్ డాక్యుమెంటేషన్ .
- పైథాన్‌లను ఉపయోగించి పనితీరు కొలత పద్ధతులపై అంతర్దృష్టులను అందిస్తుంది time.time_ns() పద్ధతి. వద్ద అధికారిక సూచన చూడండి పైథాన్ సమయ మాడ్యూల్ .
- Matplotlib ఉపయోగించి సమయ డేటా యొక్క విజువలైజేషన్ గురించి చర్చిస్తుంది. సందర్శించండి Matplotlib పైప్లాట్ ట్యుటోరియల్ .
- వేగవంతమైన శోధనల కోసం సెట్‌ల వంటి ఆప్టిమైజ్ చేయబడిన డేటా నిర్మాణాలను ఉపయోగించడం వల్ల కలిగే ప్రయోజనాలను వివరిస్తుంది. తనిఖీ చేయండి పైథాన్ సెట్ రకాలు .