Python-এ একটি tuple হলো ক্রমে সাজানো আইটেমের একটি অপরিবর্তনীয় কালেকশন।
বেশিরভাগ কালেকশনের মতোই tuples যেকোনো (বা একাধিক) ডেটা টাইপ ধারণ করতে পারে, এমনকি অন্য tuples-ও।
টিউপল সব সাধারণ সিকোয়েন্স অপারেশন সমর্থন করে, কিন্তু পরিবর্তনযোগ্য সিকোয়েন্স অপারেশন সমর্থন করে না।
for item in <tuple> গঠনটি ব্যবহার করে একটি টিউপলের এলিমেন্টগুলোর উপর ইটারেশন করা যায়।
এলিমেন্টের ইনডেক্স আর মান দুটোই দরকার হলে for index, item in enumerate(<tuple>) ব্যবহার করা যায়।
যেকোনো সিকোয়েন্সের মতোই, tuples-এর ভেতরের এলিমেন্টগুলো ব্র্যাকেট নোটেশন দিয়ে অ্যাক্সেস করা যায়, বাম দিক থেকে 0-based index সংখ্যা বা ডান দিক থেকে -1-based index সংখ্যা ব্যবহার করে।
এছাড়াও স্লাইস নোটেশন (<tuple>[<start>:<stop>:<step>]) ব্যবহার করে টিউপল সম্পূর্ণ বা আংশিক কপি করা যায়।
টিউপল তৈরি করা
tuple(<iterable>) ক্লাস কনস্ট্রাক্টর অথবা tuple লিটারাল ডিক্লারেশন, দুই পদ্ধতিতেই টিউপল তৈরি করা যায়।
tuple() কনস্ট্রাক্টর খালি অবস্থায় বা একটি ইটারেবল দিয়ে ব্যবহার করা:
>>> no_elements = tuple()
()
# The constructor *requires* an iterable, so single elements must be passed in a list or another tuple.
>>> one_element = tuple([16])
(16,)
স্ট্রিং ইটারেবল, তাই tuple() কনস্ট্রাক্টরে একটি একক str আর্গুমেন্ট হিসেবে দিলে চমকে দেওয়ার মতো ফলাফল আসতে পারে:
# String elements (characters) are iterated through and added to the tuple
>>> multiple_elements_string = tuple("Timbuktu")
('T', 'i', 'm', 'b', 'u', 'k', 't', 'u')
একক ইটারেবলের এলিমেন্টগুলো একে একে যোগ হয়:
>>> multiple_elements_list = tuple(["Parrot", "Bird", 334782])
("Parrot", "Bird", 334782)
>>> multiple_elements_set = tuple({2, 3, 5, 7, 11})
(2,3,5,7,11)
একটি টিউপলকে লিটারাল হিসেবে ডিক্লার করা:
যেহেতু tuple(<iterable>) কনস্ট্রাক্টর আর্গুমেন্ট হিসেবে শুধু ইটারেবল (বা কিছুই না) নেয়, তাই লিটারাল পদ্ধতিতে এক-উপাদানের টিউপল তৈরি করা অনেক সহজ।
>>> no_elements = ()
()
>>> one_element = ("Guava",)
("Guava",)
অন্য tuples-সহ নেস্টেড ডেটা স্ট্রাকচারও tuple এলিমেন্ট হিসেবে যোগ করা যায়:
>>> nested_data_structures = ({"fish": "gold", "monkey": "brown", "parrot" : "grey"}, ("fish", "mammal", "bird"))
({"fish": "gold", "monkey": "brown", "parrot" : "grey"}, ("fish", "mammal", "bird"))
>>> nested_data_structures_1 = (["fish", "gold", "monkey", "brown", "parrot", "grey"], ("fish", "mammal", "bird"))
(["fish", "gold", "monkey", "brown", "parrot", "grey"], ("fish", "mammal", "bird"))
টিউপল কনক্যাটেনেশন
প্লাস + অপারেটর ব্যবহার করে টিউপল কনক্যাটেনেট করা যায়, যা প্রতিটি tuple আনপ্যাক করে একটি নতুন সম্মিলিত tuple তৈরি করে।
>>> new_via_concatenate = ("George", 5) + ("cat", "Tabby")
("George", 5, "cat", "Tabby")
#likewise, using the multiplication operator * is the equivalent of using + n times
>>> first_group = ("cat", "dog", "elephant")
>>> multiplied_group = first_group * 3
('cat', 'dog', 'elephant', 'cat', 'dog', 'elephant', 'cat', 'dog', 'elephant')
টিউপলের ভেতরের এলিমেন্ট অ্যাক্সেস করা
বাম দিক থেকে 0-based index সংখ্যা বা ডান দিক থেকে -1-based index সংখ্যা ব্যবহার করে ব্র্যাকেট নোটেশন দিয়ে একটি tuple-এর ভেতরের এলিমেন্টগুলো অ্যাক্সেস করা যায়।
student_info = ("Alyssa", "grade 3", "female", 8 )
#gender is at index 2 or index -2
>>> student_gender = student_info[2]
'female'
>>> student_gender = student_info[-2]
'female'
#name is at index 0 or index -4
>>> student_name = student_info[0]
Alyssa
>>> student_name = student_info[-4]
Alyssa
টিউপলের এলিমেন্টগুলোর উপর ইটারেশন করা
for item in <tuple> সিনট্যাক্স ব্যবহার করে একটি লুপে tuple-এর ভেতরের এলিমেন্টগুলোর উপর ইটারেশন করা যায়।
ইনডেক্স আর মান দুটোই দরকার হলে for index, item in enumerate(<tuple>) ব্যবহার করা যায়।
>>> student_info = ("Alyssa", "grade 3", "female", 8 )
>>> for item in student_info:
... print(item)
...
Alyssa
grade 3
female
8
>>> for index, item in enumerate(student_info):
... print("Index is: " + str(index) + ", value is: " + str(item) +".")
...
Index is: 0, value is: Alyssa.
Index is: 1, value is: grade 3.
Index is: 2, value is: female.
Index is: 3, value is: 8.
একটি টিউপলে সদস্যতা যাচাই করা
একটি tuple-এ সদস্যতা যাচাই করতে in অপারেটর ব্যবহার করা যায়।
>>> multiple_elements_list = tuple(["Parrot", "Bird", 334782])
("Parrot", "Bird", 334782)
>>> "Parrot" in multiple_elements_list
True
লার্নিং অনুশীলনী
