إنتقل إلى المحتوى الرئيسي

الأسبوع 3: القوائم، القواميس، الصفوف والمجموعات

📦 متغيّر واحد يحمل قيمة واحدة. هذا الأسبوع، متغيّر واحد يحمل مجموعة كاملة.

🎯 أهداف التعلّم​

بنهاية هذا الأسبوع ستكون قادرًا على:

  • تخزين مجموعات مرتبة وقابلة للتغيير في list، والوصول إليها بالفهرسة والتقطيع وتعديلها.
  • تخزين ارتباطات مفتاح-قيمة في dict، وهو نظير بايثون لجدول بحث دالة رياضية.
  • شرح متى يكون tuple (غير قابل للتغيير) أو set (غير مرتب، بلا تكرار) الخيار الأنسب مقارنة بـ list.
  • كتابة list comprehensions وdict comprehensions لبناء مجموعات جديدة في سطر واحد.
  • التعامل مع النصوص كمتتاليات، وتضمين المجموعات داخل بعضها البعض.

الدرس​

القوائم (Lists): متتاليات مرتبة​

list هي متتالية مرتبة وقابلة للتغيير — فكّر فيها كمتتالية محدودة (a0,a1,…,an−1)(a_0, a_1, \dots, a_{n-1}):

scores = [88, 92, 74, 95]
scores[0]        # 88 — الفهرسة تبدأ من 0
scores[-1]       # 95 — الفهارس السالبة تُعد من النهاية
scores[1:3]      # [92, 74] — التقطيع: [البداية، النهاية)
scores.append(100)   # يضيف عنصرًا في النهاية
len(scores)       # 5

يتبع التقطيع scores[1:3] نفس عُرف نصف المفتوح الذي تستخدمه range — نفس فكرة "البداية مضمّنة، النهاية غير مضمّنة" التي استخدمتها الأسبوع الماضي. يقبل التقطيع أيضًا خطوة، scores[start:stop:step]، وحذف أحد الحدّين يعني "من البداية" أو "إلى النهاية":

scores[:2]     # [88, 92]         — كل ما قبل الفهرس 2
scores[2:]     # [74, 95, 100]    — كل ما من الفهرس 2 فصاعدًا
scores[::2]    # [88, 74, 100]    — كل عنصر ثانٍ
scores[::-1]   # [100, 95, 74, 92, 88]  — القائمة كاملة، معكوسة

القوائم قابلة للتغيير — يمكنك تعديلها في مكانها، لا بناء قوائم جديدة فقط:

scores[0] = 90          # استبدال عنصر
scores.insert(1, 100)   # إدراج 100 عند الفهرس 1، مع إزاحة الباقي لليمين
scores.remove(74)        # إزالة أول 74 يُعثر عليه (بالقيمة، لا بالفهرس)
last = scores.pop()       # يزيل العنصر الأخير ويُعيده
scores.sort()              # يرتب في مكانه، تصاعديًا
scores.sort(reverse=True)  # تنازليًا

تغيّر .sort() القائمة نفسها وتُعيد None؛ بينما الدالة المدمجة sorted(scores) تُعيد قائمة جديدة مرتبة وتترك الأصلية دون تغيير — استخدم sorted() عندما تحتاج للاحتفاظ بالترتيب الأصلي أيضًا.

List comprehensions هي الصياغة البايثونية لترميز بناء المجموعات. قارن {x2:x∈{1,…,5}}\{x^2 : x \in \{1,\dots,5\}\} بـ:

squares = [x**2 for x in range(1, 6)]   # [1, 4, 9, 16, 25]

إضافة شرط تعكس {x∈S:P(x)}\{x \in S : P(x)\}:

evens = [x for x in range(20) if x % 2 == 0]

يمكن لـ comprehension أن تُحوّل وتُصفّي في آنٍ واحد — التعبير قبل for لا يجب أن يكون متغيّر الحلقة دون تغيير:

passing_doubled = [s * 2 for s in scores if s >= 60]

النصوص كمتتاليات​

يتصرف str كمتتالية أيضًا — الفهرسة، والتقطيع، وlen() كلها تعمل بنفس طريقة عملها مع list، لأن النص هو في الحقيقة متتالية ثابتة من الأحرف:

name = "Amina"
name[0]      # "A"
name[-1]     # "a"
name[1:3]    # "mi"
len(name)    # 5

الفرق الوحيد: النصوص غير قابلة للتغيير — name[0] = "B" تُطلق TypeError. لـ"تغيير" نص، تبني نصًا جديدًا، غالبًا بدالة: name.upper()، name.lower()، name.strip() (تزيل المسافات المحيطة)، name.replace("A", "B")، أو name.split(",") (تُقسّم إلى list من الأجزاء — الأداة التي سيستخدمها الأسبوع 5 من المسار العادي لتحليل صفوف ملف CSV يدويًا). لا تُغيّر أي من هذه الدوال name نفسه؛ كل منها يُعيد نصًا (أو قائمة) جديدة.

القواميس (Dicts): ارتباطات مفتاح-قيمة​

يربط dict مفاتيح بقيم، مثل دالة f:K→Vf: K \to V معرّفة فقط على مجال محدود:

ages = {"amina": 21, "youssef": 23}
ages["amina"]          # 21
ages["sara"] = 19       # يضيف مفتاحًا جديدًا
"sara" in ages          # True — اختبار الانتماء
for name, age in ages.items():
    print(name, "is", age)

البحث عن مفتاح غير موجود بـ ages["missing"] يُطلق KeyError — استخدم .get("missing", default) عندما يُحتمل ألا يكون المفتاح موجودًا. بعض عمليات القواميس الأخرى التي ستستخدمها باستمرار:

ages.keys()      # عرض لكل المفاتيح: dict_keys(['amina', 'youssef', 'sara'])
ages.values()     # عرض لكل القيم: dict_values([21, 23, 19])
del ages["sara"]   # يزيل مفتاحًا تمامًا
ages.update({"karim": 25, "amina": 22})   # يضيف/يستبدل عدة مفاتيح دفعة واحدة

Dict comprehensions تعكس list comprehensions، لكنها تبني dict بدلًا من list:

name_lengths = {name: len(name) for name in ages}
# {'amina': 5, 'youssef': 7, 'karim': 5}

الصفوف (Tuples): متتاليات ثابتة الشكل وغير قابلة للتغيير​

يبدو tuple مثل قائمة لكن لا يمكن تغييره بعد إنشائه — مفيد للقيم التي تكون طبيعيًا مجموعة ثابتة، مثل زوج إحداثيات:

point = (3, 4)
x, y = point            # فك التغليف (unpacking)

بما أن الصفوف غير قابلة للتغيير، يمكن استخدامها كمفاتيح لقاموس؛ بينما لا يمكن ذلك مع القوائم. هذا يجعل dict بمفاتيح من نوع tuple طريقة طبيعية لتمثيل ارتباط من أزواج من الأشياء، مثل إحداثية شبكية إلى قيمة:

grid = {(0, 0): "start", (2, 3): "treasure"}
grid[(0, 0)]   # "start"

يظهر فك تغليف الصفوف أيضًا باستمرار عند التكرار على .items() لقاموس، كما رأيت أعلاه: for name, age in ages.items(): يفك تغليف كل صف (name, age) إلى متغيرين في سطر واحد.

المجموعات (Sets): تجميعات فريدة وغير مرتبة​

set هو المكافئ المباشر لمفهوم المجموعة الرياضية في بايثون — بلا ترتيب، بلا تكرار:

a = {1, 2, 3}
b = {2, 3, 4}
a | b   # الاتحاد: {1, 2, 3, 4}
a & b   # التقاطع: {2, 3}
a - b   # الفرق: {1}

{} الفارغة هي في الحقيقة dict، وليست set (خصوصية تاريخية في الصياغة) — استخدم set() لإنشاء مجموعة فارغة. تحويل list إلى set والعودة هي الحيلة القياسية لإزالة التكرارات مع الحفاظ (غالبًا) على فكرة "القيم الفريدة فقط":

names = ["amina", "youssef", "amina", "sara"]
unique_names = list(set(names))   # الترتيب غير مضمون مطابقته للأصل

تضمين المجموعات داخل بعضها​

يمكن للمجموعات أن تحمل مجموعات أخرى — قائمة من قواميس، قاموس من قوائم، وهكذا — وهذه هي طريقة تمثيل بيانات مُهيكلة فعليًا، مثل عدة طلاب لكل منهم عدة درجات:

students = [
    {"name": "Amina", "scores": [88, 92, 79]},
    {"name": "Youssef", "scores": [74, 68, 81]},
]

for student in students:
    average = sum(student["scores"]) / len(student["scores"])
    print(student["name"], round(average, 1))

هذا الشكل بالتحديد — قائمة من قواميس، قاموس واحد لكل سجل — قريب جدًا مما ستحصل عليه عند قراءة ملف CSV في الأسبوع 5، وهو أساسًا نسخة مصغّرة ومبنية يدويًا مما يمثله DataFrame في pandas في القسم الثاني.

⚠️ أخطاء شائعة​

  • الخلط بين .sort() وsorted(). تُغيّر scores.sort() القائمة وتُعيد None — فتصبح x = scores.sort() بقيمة None، وهو مصدر شائع للحيرة. استخدم sorted(scores) إن احتجت النتيجة كقيمة.
  • تعديل قائمة أثناء التكرار عليها. إزالة عناصر من قائمة داخل حلقة for item in my_list: تتخطى عناصر، لأن الفهارس تتغير تحتك أثناء التكرار. كرّر على نسخة (for item in my_list[:]:) أو ابنِ قائمة جديدة بدلًا من ذلك.
  • نسيان أن مفاتيح dict يجب أن تكون غير قابلة للتغيير. grid[[0, 0]] = "x" تُطلق TypeError: unhashable type: 'list' — استخدم صفًا (0, 0) بدلًا من ذلك.
  • افتراض أن set/dict تحافظ على ترتيب الإدراج كما تتوقع من الرياضيات. قواميس بايثون الحديثة تحافظ فعليًا على ترتيب الإدراج كتفصيل تنفيذي، لكن المجموعات لا تضمن أي ترتيب معين — لا تعتمد أبدًا على الترتيب الذي تحصل عليه من set.

🧩 تحديات​

بمعطى grades = [55, 72, 88, 40, 91, 60]، اكتب list comprehension في سطر واحد تُنتج فقط الدرجات الناجحة (≥ 60).

بمعطى قائمة كلمات، ابنِ dict يربط كل كلمة فريدة بعدد مرات ظهورها ("عدّاد تكرار الكلمات").

لديك قائمتان من أسماء الطلاب، roster_a وroster_b. جِد الطلاب الموجودين في roster_a لكن ليس في roster_b، دون كتابة حلقة يدوية.

هل ستخزّن إحداثية ثنائية الأبعاد (x, y) كـ list أم tuple؟ برّر اختيارك باستخدام ما يميّز كل نوع.

بمعطى قائمة أسماء، اكتب dict comprehension تربط كل اسم بطول ذلك الاسم.

باستخدام قائمة قواميس students من المثال التطبيقي، جِد اسم الطالب صاحب أعلى معدل درجات، دون كتابة اسمه مباشرة في الكود.

🤔 أسئلة سقراطية​

  • list1 = [1, 2, 3]; list2 = list1; list2.append(4). ما قيمة list1 الآن؟ لماذا يختلف هذا عمّا قد تتوقعه من نقاش الأسبوع 1 حول "الأسماء تشير إلى قيم" مع الأرقام العادية؟
  • لماذا لا يمكن استخدام list كمفتاح قاموس، بينما يمكن استخدام tuple؟ ما الخاصية التي يحتاجها dict فعليًا في المفتاح؟
  • {1, 2, 2, 3} — بماذا تُقيَّم هذه، ولماذا يجعل ذلك set أداة طبيعية لـ"إزالة التكرارات من هذه القائمة"؟
  • يمكن لـlist من dict (مثل students أعلاه) وdict من list (مثل {"Amina": [88, 92, 79], "Youssef": [74, 68, 81]}) أن يمثّلا معلومات متشابهة جدًا. ما سؤال واحد يمكنك الإجابة عليه بسهولة بشكل واحد لكن بصعوبة بالآخر؟
  • النصوص غير قابلة للتغيير لكن القوائم قابلة للتغيير، رغم أن كليهما يدعم الفهرسة والتقطيع بنفس الطريقة. ما الفرق العملي الذي يُحدثه ذلك في أول مرة تحاول فيها "تعديل" نص في مكانه مقابل قائمة؟

✅ اختبار الأسبوع​

✅ اختبار الأسبوع

1. ماذا تُعيد scores[1:3] عندما تكون scores = [10, 20, 30, 40, 50]؟
2. أي نوع مجموعة لا يمكن أن يحتوي على قيم مكررة؟
3. ما الطريقة الأكثر أمانًا للبحث عن مفتاح قد لا يكون موجودًا في dict؟
4. أي نوع غير قابل للتغيير (لا يمكن تعديله بعد الإنشاء)؟
5. ماذا تُعيد scores.sort()؟