Ihre Aufgabe ist es, die am besten geeignete Datenstruktur (list, ndarray, set oder tuple) für jedes der unten aufgeführten Szenarien auszuwählen. Basierend auf der Art der Daten und den spezifischen Anforderungen für jede Sammlung, füllen Sie die Lücken (___) aus, um die korrekten Datenstrukturen zu erstellen. Stellen Sie sicher, dass Sie die entsprechenden Klammern für jede Struktur verwenden, und wenn Sie ein NumPy-Array erstellen, initialisieren Sie es basierend auf einer Liste.

1. Für monthly_sales sind die Daten numerisch, und Sie müssen häufige Berechnungen darauf durchführen.
2. user_ids, jede ID sollte einzigartig sein, und Sie müssen häufig überprüfen, ob eine bestimmte ID vorhanden ist.
3. product sollte ein festes (unveränderliches) Datensatz sein.
4. tasks sollte eine geordnete Sammlung sein und häufige Hinzufügungen und Entfernungen ermöglichen.