ლექცია 11 · XI კვირაLecture 11 · Week XI

სიმრავლე და
ლექსიკონიSets and
dictionaries

set · dict · შესაბამის სტრუქტურებთან სამუშაო ფუნქციები set · dict · the methods that come with them

დღეს ასევე: პრაქტიკული დავალება #3 Also today: practical assignment #3

გამეორება · ლექციები 09–10Review · lectures 09–10

შემოწმება — 9 კითხვაCheck yourself — 9 questions

ახალი ტიპიA new type

set — სიმრავლეset — a set

უნიკალური ელემენტების დაულაგებელი კრებული.

An unordered collection of unique elements.

s = {1, 2, 3, 3, 2, 1}
print(s)                  # {1, 2, 3} — duplicates gone

empty = set()             # ⚠ {} — that is a dictionary!

numbers = [1, 2, 2, 3, 3, 3]
unique = set(numbers)
print(unique)             # {1, 2, 3}
print(list(unique))       # [1, 2, 3] — back to a list

print(len(s))             # 3
print(2 in s)             # True
# print(s[0])             # TypeError — no indexing!

set

სიმრავლეთა ოპერაციებიSet operations

a = {1, 2, 3, 4}
b = {3, 4, 5, 6}

print(a | b)    # {1,2,3,4,5,6}  union         a.union(b)
print(a & b)    # {3, 4}         intersection  a.intersection(b)
print(a - b)    # {1, 2}         difference    a.difference(b)
print(a ^ b)    # {1,2,5,6}      symmetric difference

print({1, 2} <= a)     # True — is it a subset?
print(a.isdisjoint({9}))   # True — nothing in common

ცვლილებაModifying

s = {1, 2, 3}
s.add(4)              # one element
s.update([5, 6])      # several
s.discard(10)         # remove — no error if absent
s.remove(1)           # remove — KeyError if absent
x = s.pop()           # an arbitrary element
s.clear()

ახალი ტიპიA new type

dict — ლექსიკონიdict — a dictionary

წყვილები გასაღები → მნიშვნელობა. წვდომა ინდექსით კი არა, სახელით.

Key → value pairs. You look things up by name, not by index.

student = ["ნინო", 20, 92]
print(student[2])     # what is 2?

student = {
    "name": "ნინო",
    "age": 20,
    "score": 92,
}
print(student["score"])   # 92

empty = {}
also = dict()
from_pairs = dict([("a", 1), ("b", 2)])
by_kwargs = dict(name="ნინო", age=20)

print(len(student))          # 3
print("name" in student)     # True — it searches the keys

dict

წვდომა — [] თუ get()?Access — [] or get()?

student = {"name": "ნინო", "score": 92}

print(student["name"])          # ნინო
print(student["email"])
# KeyError: 'email'

print(student.get("email"))            # None — no error
print(student.get("email", "არ არის")) # a default value

# adding and changing
student["email"] = "nino@example.com"    # a new key
student["score"] = 95                    # changing an existing one

# removing
del student["email"]
value = student.pop("score")             # remove and return
student.clear()

dict

გავლა ლექსიკონზეIterating a dictionary

scores = {"ნინო": 92, "გიორგი": 78, "ანა": 85}

print(scores.keys())     # dict_keys(['ნინო', 'გიორგი', 'ანა'])
print(scores.values())   # dict_values([92, 78, 85])
print(scores.items())    # dict_items([('ნინო', 92), ...])

# keys only (the default)
for name in scores:
    print(name, scores[name])

# values only
for score in scores.values():
    print(score)

# ✓ both at once — the most common form
for name, score in scores.items():
    print(f"{name:<10}{score:>5}")

print(sum(scores.values()) / len(scores))     # the average
print(max(scores, key=scores.get))            # the top student

შაბლონიPattern

სიხშირის დათვლა — ლექსიკონის კლასიკაCounting frequencies — the classic use

text = "პროგრამირება პითონზე"
freq = {}

for ch in text:
    if ch == " ":
        continue
    if ch in freq:
        freq[ch] += 1
    else:
        freq[ch] = 1

# the same, more compactly:
for ch in text.replace(" ", ""):
    freq[ch] = freq.get(ch, 0) + 1

# sorted by frequency
for ch, n in sorted(freq.items(), key=lambda p: p[1], reverse=True):
    print(f"{ch}: {'█' * n} {n}")

from collections import Counter

freq = Counter(text.replace(" ", ""))
print(freq.most_common(3))    # the 3 most frequent

კომბინაციაCombining

ჩადგმული სტრუქტურებიNested structures

students = {
    "ნინო": {"age": 20, "scores": [92, 88, 95]},
    "გიორგი": {"age": 21, "scores": [78, 82, 70]},
}

print(students["ნინო"]["age"])          # 20
print(students["ნინო"]["scores"][0])    # 92

for name, info in students.items():
    scores = info["scores"]
    avg = sum(scores) / len(scores)
    print(f"{name:<10}{info['age']:>4}{avg:>8.1f}")

# a list of dictionaries — the most common shape of real data
group = [
    {"name": "ნინო", "score": 92},
    {"name": "გიორგი", "score": 78},
]

for s in group:
    print(s["name"], s["score"])

best = max(group, key=lambda s: s["score"])
print("საუკეთესო:", best["name"])

შედარებაComparison

ოთხი კრებული ერთ ცხრილშიFour collections in one table

შეფასებაAssessment

პრაქტიკული დავალება #3Practical assignment #3

8 ქულა · სრულდება აუდიტორიაში, დამოუკიდებლად 8 points · done in class, independently

1. უნიკალური სიტყვებიტექსტიდან გამოყავი უნიკალური სიტყვები set-ით, დაბეჭდე ანბანურად დახარისხებული
2. ორი ჯგუფის შედარებაორი სიმრავლიდან: საერთო სტუდენტები, მხოლოდ პირველში, მხოლოდ მეორეში მყოფნი
3. სიტყვების სიხშირელექსიკონით დათვალე ტექსტში თითოეული სიტყვა; დაბეჭდე 5 ყველაზე ხშირი
4. სატელეფონო წიგნაკიმენიუთი: დამატება, ძებნა (get-ით), წაშლა, სრული სია. მონაცემები ფაილში შეინახე
5. უწყისისია ლექსიკონებისგან: სახელი + 3 ქულა. დაბეჭდე საშუალოთი დახარისხებული ცხრილი

1. Unique wordsExtract the unique words from a text using a set and print them sorted alphabetically
2. Comparing two groupsFrom two sets: the students in both, only in the first, only in the second
3. Word frequencyCount every word in a text with a dictionary; print the 5 most frequent
4. A phone bookWith a menu: add, look up (using get), delete, list all. Persist the data to a file
5. A grade tableA list of dictionaries: a name plus 3 scores. Print a table sorted by average

შემაჯამებელიWrap-up

რა უნდა დაგამახსოვრდესWhat to remember

• set — უნიკალური, დაულაგებელი, ინდექსის გარეშე; set() ცარიელისთვის ({} — ლექსიკონია!)
• ოპერაციები: | გაერთიანება · & თანაკვეთა · - სხვაობა · ^ სიმეტრიული
• dict — გასაღები→მნიშვნელობა; [] მკაცრი, get() უსაფრთხო
• გავლა: for k, v in d.items():
• სიხშირის შაბლონი: d[x] = d.get(x, 0) + 1
• „სია ლექსიკონებისგან“ — რეალური მონაცემების სტანდარტული ფორმა (JSON)

• set — unique, unordered, no indexing; use set() for an empty one ({} is a dict!)
• Operations: | union · & intersection · - difference · ^ symmetric difference
• dict — key → value; [] is strict, get() is safe
• Iterating: for k, v in d.items():
• The counting pattern: d[x] = d.get(x, 0) + 1
• A “list of dictionaries” is the standard shape of real data (JSON)