Пустой список python: None (null), или немного о типе NoneType

Содержание

None (null), или немного о типе NoneType

Ключевое слово null обычно используется во многих языках программирования, таких как Java, C++, C# и JavaScript. Это значение, которое присваивается переменной.

Концепция ключевого слова null в том, что она дает переменной нейтральное или «нулевое» поведение.

А что же в Python?

Эквивалент null в Python: None

Он был разработан таким образом, по двум причинам:

Многие утверждают, что слово null несколько эзотерично. Это не наиболее дружелюбное слово для новичков. Кроме того, None относится именно к требуемой функциональности — это ничего, и не имеет поведения.

Присвоить переменной значение None очень просто:

my_none_variable = None

Существует много случаев, когда следует использовать None.

Часто вы хотите выполнить действие, которое может работать либо завершиться неудачно. Используя None, вы можете проверить успех действия. Вот пример:

# Мы хотели бы подключиться к базе данных.  Мы не знаем, верны ли логин и пароль
# Если соединение с базой будет неуспешно, то
# Он бросит исключение. Обратите внимание, что MyDatabase и DatabaseException
# НЕ являются реальными классами, мы просто используем их в качестве примеров.

try:
    database = MyDatabase(db_host, db_user, db_password, db_database)
    database_connection = database.connect()
except DatabaseException:
    pass

if database_connection is None:
    print('The database could not connect')
else:
    print('The database could connect')

Python является объектно-ориентированным, и поэтому None — тоже объект, и имеет свой тип.

>>> type(None)
<class 'NoneType'>

Проверка на None

Есть (формально) два способа проверить, на равенство None.

Один из способов — с помощью ключевого слова is.

Второй — с помощью == (но никогда не пользуйтесь вторым способом, и я попробую объяснить, почему).

Посмотрим на примеры:

null_variable = None
not_null_variable = 'Hello There!'

# The is keyword
if null_variable is None:
    print('null_variable is None')
else:
    print('null_variable is not None')

if not_null_variable is None:
    print('not_null_variable is None')
else:
    print('not_null_variable is not None')


# The == operator
if null_variable == None:
    print('null_variable is None')
else:
    print('null_variable is not None')

if not_null_variable == None:
    print('not_null_variable is None')
else:
    print('not_null_variable is not None')

Данный код выведет:

null_variable is None
not_null_variable is not None
null_variable is None
not_null_variable is not None

Отлично, так они делают одно и то же! Однако, не совсем. Для встроенных типов — да. Но с пользовательскими классами вы должны быть осторожны. Python предоставляет возможность переопределения операторов сравнения в пользовательских классах. Таким образом, вы можете сравнить классы, например, MyObject == MyOtherObject.

class MyClass:
    def __eq__(self, my_object):
        # Просто вернем True

        return True

my_class = MyClass()

if my_class is None:
    print('my_class is None, using the is keyword')
else:
    print('my_class is not None, using the is keyword')

if my_class == None:
    print('my_class is None, using the == syntax')
else:
    print('my_class is not None, using the == syntax')

И получаем немного неожиданный результат:

my_class is not None, using the is keyword
my_class is None, using the == syntax

Интересно, не правда ли? Вот поэтому нужно проверять на None с помощью ключевого слова is.

А ещё (для некоторых классов) вызов метода __eq__ может занимать много времени, и is будет просто-напросто быстрее.

Как проверить, если список пуст?

Лучший способ проверить, пуст ли список

Например, если передано следующее:

a = []

Как проверить, пусто ли?

Короткий ответ:

Поместите список в логический контекст (например, с помощью оператора ifили while). Он проверит, Falseесли он пуст, и в Trueпротивном случае. Например:

if not a:                           # do this!
    print('a is an empty list')

Обращение к власти

PEP 8 , официальное руководство по стилю Python для кода Python в стандартной библиотеке Python, утверждает:

Для последовательностей (строк, списков, кортежей) используйте тот факт, что пустые последовательности являются ложными.

Yes: if not seq:
     if seq:

No: if len(seq):
    if not len(seq):

Мы должны ожидать, что код стандартной библиотеки должен быть максимально быстрым и корректным. Но почему это так, и зачем нам это руководство?

объяснение

Я часто вижу подобный код от опытных программистов, плохо знакомых с Python:

if len(a) == 0:                     # Don't do this!
    print('a is an empty list')

А у пользователей ленивых языков может возникнуть соблазн сделать это:

if a == []:                         # Don't do this!
    print('a is an empty list')

Они верны на других языках. И это даже семантически правильно в Python.

Но мы считаем, что это не Pythonic, потому что Python поддерживает эту семантику непосредственно в интерфейсе объекта списка посредством логического приведения.

Из документов (и обратите особое внимание на включение пустого списка []):

По умолчанию объект считается истинным, если его класс не определяет либо __bool__()метод, который возвращает, Falseлибо __len__()метод, который возвращает ноль, когда вызывается с объектом. Вот большинство встроенных объектов, которые считаются ложными:

  • константы, определенные как ложные: Noneи False.
  • ноль любого числового типа: 0, 0.0, 0j, Decimal(0)
    ,Fraction(0, 1)
  • пустые последовательности и коллекции: '', (), [], {}, set(),range(0)

И документация по датамоделю:

object.__bool__(self)

Вызывается для выполнения проверки истинности значения и встроенной операции bool(); должен вернуться Falseили True. Когда этот метод не определен, __len__()вызывается, если он определен, и объект считается истинным, если его результат ненулевой. Если класс не определяет ни то, __len__() ни другое __bool__(), все его экземпляры считаются истинными.

а также

object.__len__(self)

Вызывается для реализации встроенной функции len(). Должен возвращать длину объекта, целое число> = 0. Кроме того, объект, который не определяет __bool__()метод и чей __len__()метод возвращает ноль, считается ложным в логическом контексте.

Итак, вместо этого:

if len(a) == 0:                     # Don't do this!
    print('a is an empty list')

или это:

if a == []:                     # Don't do this!
    print('a is an empty list')

Сделай это:

if not a:
    print('a is an empty list')

То, что делает Pythonic, обычно окупается в исполнении:

Это окупается? (Обратите внимание, что чем меньше времени для выполнения эквивалентной операции, тем лучше 🙂

>>> import timeit
>>> min(timeit.repeat(lambda: len([]) == 0, repeat=100))
0.
13775854044661884 >>> min(timeit.repeat(lambda: [] == [], repeat=100)) 0.0984637276455409 >>> min(timeit.repeat(lambda: not [], repeat=100)) 0.07878462291455435

Для масштаба вот стоимость вызова функции, создания и возврата пустого списка, который вы можете вычесть из стоимости проверок пустоты, использованной выше:

>>> min(timeit.repeat(lambda: [], repeat=100))
0.07074015751817342

Мы видим, что либо проверка длины с помощью встроенной функции lenпо сравнению с пустым списком, 0

либо проверка по пустому списку гораздо менее производительны, чем использование встроенного синтаксиса языка, как описано в документации.

Зачем?

Для len(a) == 0проверки:

Во-первых, Python должен проверить глобальные переменные, чтобы увидеть, lenне скрыт ли.

Затем он должен вызвать функцию, загрузить 0и выполнить сравнение на равенство в Python (вместо C):

>>> import dis
>>> dis. dis(lambda: len([]) == 0)
  1           0 LOAD_GLOBAL              0 (len)
              2 BUILD_LIST               0
              4 CALL_FUNCTION            1
              6 LOAD_CONST               1 (0)
              8 COMPARE_OP               2 (==)
             10 RETURN_VALUE

И для этого

[] == []он должен создать ненужный список, а затем снова выполнить операцию сравнения на виртуальной машине Python (в отличие от C)

>>> dis.dis(lambda: [] == [])
  1           0 BUILD_LIST               0
              2 BUILD_LIST               0
              4 COMPARE_OP               2 (==)
              6 RETURN_VALUE

«Pythonic» — намного более простая и быстрая проверка, поскольку длина списка кэшируется в заголовке экземпляра объекта:

>>> dis.dis(lambda: not [])
  1           0 BUILD_LIST               0
              2 UNARY_NOT
              4 RETURN_VALUE

Данные из источника C и документации

PyVarObject

Это расширение, PyObjectкоторое добавляет ob_sizeполе.

Это используется только для объектов, которые имеют некоторое представление о длине. Этот тип не часто появляется в Python / C API. Это соответствует полям, определенным расширением PyObject_VAR_HEADмакроса.

Из c источника в Include / listobject.h :

typedef struct {
    PyObject_VAR_HEAD
    /* Vector of pointers to list elements.  list[0] is ob_item[0], etc. */
    PyObject **ob_item;

    /* ob_item contains space for 'allocated' elements.  The number
     * currently in use is ob_size.
     * Invariants:
     *     0 <= ob_size <= allocated
     *     len(list) == ob_size

Мне понравилось исследовать это, и я провожу много времени, выстраивая свои ответы. Если вы думаете, что я что-то упускаю, пожалуйста, дайте мне знать в комментарии.

Автор: Aaron Hall Размещён: 20.08.2017 03:50

Как проверить, пуста ли строка?

Я нахожу жесткое кодирование (sic) «» каждый раз для проверки пустой строки не таким хорошим.

Делать это: foo == ""очень плохая практика. ""это магическая ценность. Вы никогда не должны проверять магические значения (более известные как магические числа )

Что вы должны сделать, это сравнить с описательным именем переменной.

Описательные имена переменных

Кто-то может подумать, что «empty_string» — это описательное имя переменной. Это не так .

Прежде чем идти и делать empty_string = ""и думать, у вас есть отличное имя переменной для сравнения. Это не то, что означает «описательное имя переменной».

Хорошее описательное имя переменной основано на ее контексте. Вы должны думать о том, что пустая строка является .

  • Откуда это взялось.
  • Почему это там?
  • Почему вы должны проверить это.

Пример простого поля формы

Вы создаете форму, где пользователь может вводить значения. Вы хотите проверить, написал ли пользователь что-то или нет.

Хорошее имя переменной может быть not_filled_in

Это делает код очень читабельным

if formfields.name == not_filled_in:
    raise ValueError("We need your name")

Пример тщательного разбора CSV

Вы анализируете файлы CSV и хотите, чтобы пустая строка была проанализирована как None

(Поскольку CSV полностью основан на тексте, он не может быть представлен Noneбез использования предопределенных ключевых слов)

Хорошее имя переменной может быть CSV_NONE

Это позволяет легко изменять и адаптировать код, если у вас есть новый CSV-файл, представляющий Noneдругую строку, чем""

if csvfield == CSV_NONE:
    csvfield = None

Там нет вопросов о том, если этот кусок кода является правильным. Довольно ясно, что он делает то, что должен делать.

Сравните это с

if csvfield == EMPTY_STRING:
    csvfield = None

Первый вопрос здесь: почему пустая строка заслуживает особого отношения?

Это скажет будущим кодировщикам, что пустая строка всегда должна рассматриваться как None.

Это потому, что он смешивает бизнес-логику (какое должно быть значение CSV None) с реализацией кода (с чем мы на самом деле сравниваем)

Должно быть разделение проблем между ними.

Автор: firelynx Размещён: 04.10.2016 07:35

Python. Тип данных list, список.

Списки представляют собой изменяемые последовательности, обычно используемые для хранения коллекций однородных элементов, где степень сходства зависит от приложения.

Списки поддерживают следующие операции:

В Python списки представлены встроенным классом list(), его можно использовать для преобразования итерируемых объектов в тип list.

Списки могут быть созданы несколькими способами:

  1. Используя пару квадратных скобок для обозначения пустого списка: [].
  2. Используя квадратные скобки, разделяя элементы запятыми: [a], [a, b, c].
  3. Используя генератор списка: [x for x in iterable].
  4. Используя конструктор типа list:
    • list() — создаст пустой список,
    • list(iterable) — преобразует, контейнером поддерживающим итерацию в список.

Конструктор класса list(iterable) создает список, элементы которого совпадают и находятся в том же порядке, что и элементы итератора iterable. Аргумент iterable может быть либо последовательностью, контейнером поддерживающим итерацию, либо объектом итератора. Если аргумент не задан, конструктор создает новый пустой список [].

Так же смотрите использование списков list в Python.

Примеры использования создания списка и преобразования объектов к типу list:
>>> list()
# Создание списка
# []
>>> []
# []
>>> [1, 'a', 10, 'b', '105']
# [1, 'a', 10, 'b', '105']


# Преобразование строки str в список тип list
>>> list('abc')
# ['a',' b',' c']

# Преобразование кортежа tuple в список тип list
>>> list((1, 2, 3))
# [1, 2, 3]

# Преобразование множества set в список тип list
>>> list({1, 2, 3})
# [1, 2, 3]

# Преобразование генератора в список тип list
>>> list(range(5))
# [0, 1, 2, 3, 4]

# Преобразуем список строк в список чисел
x = ['55', '11', '25', '15', '9']
int_list = [int(i) for i in x]
print(int_list)
# [11, 15, 25, 55, 9]

Если объект iterable уже является списком, создается и возвращается копия, аналогичная iterable[:]. Многие другие операции также создают списки, в том числе встроенная функция sorted().

Списки имеют дополнительный метод:
list.sort(*, key=None, reverse=False):

Метод сортирует список на месте, используя только оператор < сравнения между элементами. Исключения при сравнении не подавляются — если какие-либо операции сравнения завершатся неудачей, то вся операция сортировки завершится неудачей и список, скорее всего, останется в частично измененном состоянии.

Метод list.sort() принимает два аргумента, которые могут передаваться только по ключевому слову:

  • key определяет функцию с одним аргументом, которая используется для извлечения ключа сравнения из каждого элемента списка, например, key=str.lower. Ключ, соответствующий каждому элементу в списке, вычисляется один раз и затем используется для всего процесса сортировки. Значение по умолчанию None означает, что элементы списка сортируются напрямую без вычисления отдельного значения ключа.
  • reverse это логическое значение. Если установлено значение True, то элементы списка сортируются так, как если бы каждое сравнение было обратным.

Метод изменяет последовательность на месте для экономии памяти при сортировке большой последовательности. Чтобы напомнить пользователям, что он работает с таким эффектом, он не возвращает отсортированную последовательность. Для того, что бы получить копию отсортированного списка используйте встроенную функцию сортировки sorted().

Метод list.sort() гарантированно будет стабильным. Сортировка является стабильной, если она гарантирует отсутствие изменения относительного порядка элементов, которые будут равными в сортируемом списке. Это полезно для сортировки за несколько проходов, например сортировка по отделу, а затем по уровню зарплаты.

Примеры использования сортировки списка методом sort():
>>> x = [5, 2, 3, 1, 4]
>>> x. sort()
>>> x
# [1, 2, 3, 4, 5]

# Обратная сортировка - reverse=True
>>> x = [5, 2, 3, 1, 4]
>>> x.sort(reverse=True)
>>> x
# [5, 4, 3, 2, 1]

Сортировка по длине строки, в качестве функции сортировки выступает встроенная len():

>>> x = ['a', 'dddd', 'сс', 'bbb']
>>> x.sort(key=len)
>>> x
# ['a', 'сс', 'bbb', 'dddd']

В следующем примере, в списке x представлена последовательность чисел в качестве строк. При простой сортировке будет использоваться лексикографическое сравнение.

>>> x = ['55', '11', '25', '15', '9']
>>> x.sort()
>>> x
# ['11', '15', '25', '55', '9']

Применим в качестве ключевой функции для сравнения класс int(), для преобразования строк в целые числа, что бы упорядочить последовательность строк как будто это список чисел.

>>> x = ['55', '11', '25', '15', '9']
>>> x.sort(key=int)
>>> x
# ['9', '11', '15', '25', '55']

Неожиданное поведение списков в Python.

В разделе рассмотрены ситуации, в которых списки могут вести себя не так, как это ожидается.

Содержание:

Операция присваивания на месте += и списки list:

Списки в Python невероятно хороши. Можно выполнять разные вещи, такие как:

  • объединение нескольких списков с помощью оператора +;
  • создание повторяющегося списка с помощью оператора *;
  • объединение и назначение списков с помощью оператора +=.

Рассмотрим пример того, как оператор + работает с объектом list.

>>> lst = [3, 4, 5, 6, 7]
>>> lst_copy = lst
>>> lst = lst + [8, 9]
>>> lst
# [3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> lst_copy
# Out[24]: [3, 4, 5, 6, 7]

Что произошло: создали список под названием lst, затем создали новый список с именем lst_copy, указав его на lst. Затем изменили lst, добавив к нему [8, 9]. Как и ожидалось, оператор + расширил список lst создав новую последовательность, тогда как lst_copy остался прежним.

В Python можно сократить выражения типа a = a + 1 до a += 1. Вначале было сказано, что со списками можно использовать оператор +=.

Итак, перепишем пример c использованием оператора присваивания на месте +=:

>>> lst = [3, 4, 5, 6, 7]
>>> lst_copy = lst
>>> lst += [8, 9]
>>> lst
# [3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> lst_copy
# [3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

# Да ладно... Не может быть...

Что здесь произошло? Причина такого поведения в том, что, как и другие операторы Python, реализация оператора += определяется классом, который его реализует. То есть для оператора += класс списка определяет магический метод object.__iadd__(self, other), а способ его работы такой же, как у list.extend().

Так почему же был изменен список lst_copy? Потому что это не фактическая копия lst (lst.copy()), а указатель на ячейку в памяти. То есть для списка list (изменяемых последовательностей) оператор += изменяет ее, как говорится «на месте» — в памяти и не создает новую (итоговую) последовательность как с оператором +.

>>> lst = [3, 4, 5, 6, 7]
>>> lst_copy = lst
>>> lst.extend([8, 9])
>>> lst
# [3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> lst_copy
# [3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

Использование списка list в качестве аргумента по умолчанию:

Один из самых опасных случаев — это использование списка list (изменяемых последовательностей) в качестве аргументов по умолчанию для функций.

Сморим следующий пример.

# определим функцию, где корзина покупателя 'basket'
# по умолчанию должна быть пустым списком покупок
def add_fruit(fruit, basket=[]):
    # при покупке - корзина пополняется
    basket. append(fruit)
    return basket

>>> b = add_fruit("banana")
>>> b
# ['banana']

# Внимание! Аргумент `basket` не передается!!!
>>> c = add_fruit("apple")
>>> c
# ['banana', 'apple']

# Да ладно, ведь при инициализации 
# в аргументах функции список пустой.

Из примера видно, что функция add_fruit() вызывается дважды, при чем аргумент basket (список сделанных покупок) не передается! Конечным результатом является список из двух товаров ['banana', 'apple'], как это произошло?

Причина такого поведения заключается в том, что когда интерпретатор определяет функцию, он также создает аргумент по умолчанию. Затем он связывает этот аргумент и созданный объект (ставит ссылку на него в памяти). В примере, Python выделил пустой список и привязал его к аргументу basket (корзине покупок).

Другими словами, пустой список создается один раз и аргумент basket указывает на него в течение всего времени существования функции. Единственное исключение — это когда аргументу basket передается другой список, но это не изменит значение по умолчанию. Всякий раз, когда вызывается функция снова, без указания basket, то она будет использовать значение по умолчанию, которое было создано при определении функции.

Чтобы избежать подобного поведения, аргументы по умолчанию должны быть неизменяемыми! В данном конкретном случае, можно аргументу basket присвоить значение None и создать пустой список, если basket is None, в противном случае работать со списком, который передается в функцию.

Смотрим:

def add_fruit(fruit, basket=None):
    if basket is None:
        basket = []
    basket.append(fruit)
    return basket
    
>>> b = add_fruit("banana")
>>> b
# ['banana']
>>> c = add_fruit("apple")
>>> c
# ['apple']

Теперь создается пустой список покупок всякий раз, когда аргумент basket не передается функции, что исправляет ошибку.

Python. Списки. Свойства списков. Примеры использования

Списки. Свойства списков. Примеры, которые демонстрируют разные свойства списков


Содержание


Поиск на других ресурсах:

1. Что такое список в языке программирования Python? Особенности использования списков в Python

В языке программирования Python список есть тип объекта, который позволяет содержать объекты различных типов: числа, строки, списки и т.п.. Иными словами, список представляет собой запись, в которой объединены объекты различных типов (числа, строки, и т.п.).

Списки являются эффективными для программирования задач, в которых нужно сохранять различные виды данных.

По сравнению с другими языками программирования в Python работа с списками есть очень удобной. Чтобы реализовать корректную работу со списками в другом, более низкоуровневом языке программирования (например C), нужно приложить немало усилий. В Python списки реализуют все необходимое для обработки коллекций данных.

Списки – это объекты, которые можно непосредственно изменять с помощью операции присваивания.

  ⇑

2. Основные свойства списков

Выделяют следующие свойства списков:

  1. Списки это последовательности объектов произвольных типов. Списки – это группы объектов произвольных типов, которые обеспечивают позиционное последовательное размещение элементов в порядке «слева — направо».
  2. Обеспечение доступа к элементу списка по индексу. В Python есть возможность получить элемент списка с помощью операции индексирования (см. п. 5). В этом случае получается элемент списка с заданным индексом. Номера индексов в списке начинаются с 0. Кроме того, можно выполнять получение элементов по срезам и конкатенацию списков.
  3. Переменная длина списков. Количество элементов (объектов) в списке можно изменять. Иными словами, списки можно увеличивать и уменьшать (см. п. 6).
  4. Гетерогенность списков. Под понятием «гетерогенность списков» понимается то, что списки могут содержать другие сложные объекты (см. п. 8).
  5. Произвольное количество вложений списков. Списки могут содержать произвольное количество вложений. То есть, можно создавать списки из списков (см. п. 9).
  6. Списки принадлежат к категории изменяемых объектов. Это свойство означает, что списки могут изменяться непосредственно. Списки поддерживают операции, которые позволяют их изменять, а именно: присваивание по индексу, добавление/удаление элементов по индексу, конкатенация, присваивание срезу.
  7. Возможность содержать массивы ссылок на другие объекты. Списки могут содержать ноль и более ссылок на другие объекты (см. п. 8). Списки могут содержать ссылку на объект (объекты) в случае присваивания этого объекта имени переменной или структуры.

  ⇑

3. Примеры создания списков. Создание пустого списка

Пример 1. В примере демонстрируется создание списка с помощью оператора присваивания, оператора цикла while и оператора конкатенации +.

# Примеры создания списков различными способами
# Создание пустого списка
L1 = []

# Формирование списка с помощью операции конкатенации +
i=0
while i<10:
    L1=L1+[i]
    i=i+1
print("L1 = ",L1)

Как видно из программного кода, в строке

L1 = []

создается пустой список.

В результате выполнения вышеприведенного кода будет выведен следующий результат

L1 = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

Пример 2. Создается список символов из объекта типа «строка». Строка состоит из символов. Эти символы могут создать последовательность, то есть список.

# Примеры создания списков различными способами
# Создание списка из итерируемого объекта
L = list('abc') # L = [ 'a', 'b', 'c']
print("L = ",L)

В данном примере создание строки

L = list('abc')

можно написать по другому

L = list("abc")

Результат выполнения программы

L =   ['a', 'b', 'c']

Пример 3. Создается список из непрерывной последовательности целых чисел

# Примеры создания списков различными способами
# Создание списка из непрерырвной последовательности целых чисел
L = list(range(1,10))
print("L = ",L) # L = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

Как видно из кода, для получения последовательности 1, 2, …, 9 используется операция

range(1,10)

Для создания списка используется операция

list(range(1,10))

Слово list означает имя типа данных «список» и используется для создания списков

Результат выполнения программы

L = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

  ⇑

4. Какое назначение операции list?

Операция list используется для создания новой копии списка. Операция list представляет собой имя типа данных «список».

В Python операция list реализована как отдельный класс, содержит большой набор методов работы со списками. Чтобы просмотреть перечень методов класса list в Python Shell нужно набрать

help(list)


Более подробно об использовании методов класса list описывается в теме:

Ниже приведены примеры создания списков с помощью операции list

DAYS = list(range(1,8)) # DAYS = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
SYMBOLS = list("Hello") # ITEMS = ['H', 'e', 'l', 'l', 'o']

  ⇑

5. Как осуществляется доступ к элементу списка по его индексу. Примеры

Пример 1. В примере создается список из 3-х элементов различных типов. Затем по очереди выводятся значения каждого элемента списка.

>>> myList=[2.5, 8, "Hello"]
>>> myList[0] # вывести элемент списка по индексу 0
2.5
>>> myList[1]
8
>>> myList[2]
'Hello'
>>>

Как видно из примера, нумерация элементов списка начинается с 0.

Пример 2. Использование элемента списка в выражении. Важно, чтобы значение элемента списка было корректным в операциях, которые используются в выражении.

# использование списка в выражении
L=[2,3,4]
x=5
y=x+L[1] # y=5+3=8
print("y = ",y)

LS = ["456", 7, 3.1415]
s = "123"
s += LS[0] # s="123456"
print("s = ", s)

Результат выполнения программы

y = 8
s = 123456

Если попробовать добавить к числу строку

s = s + LS[1] # добавить к числу строку - ошибка!

то интерпретатор Python выведет сообщение об ошибке.

TypeError: can only concatenate str (not "int") to str

  ⇑

6. Пример, который демонстрирует свойство увеличения/уменьшения длины списка

В примере продемонстрировано свойство увеличения и уменьшения списка A. Увеличение длины списка выполняется в цикле с помощью операции конкатенации +. Уменьшение длины списка реализовано двумя способами:

  • с помощью цикла while, в котором вычисляется позиция последнего элемента. Количество элементов в цикле определяется операцией len. Удаление элемента осуществляется операцией del;
  • с помощью операции del, в которой задается диапазон удаляемых элементов списка.

Текст программы следующий:

# Примеры увеличения/уменьшения длины списка
# создать список
A = []

# сформировать список из 10 элементов путем ввода с клавиатуры
i=0
while i<10:
    x = float(input("x = "))
    A = A+[x] # увеличение списка
    i=i+1

print("Исходный список")
print("A = ",A)

print("Уменьшение списка A на 3 элемента")
i=0
while i<3:
    n = len(A) # взять длину списка
    del A[n-1] # удалить последний элемент списка
    i=i+1
print("A = ", A)

print("Уменьшение списка еще на 2 последних элемента")
del A[n-3:n-1]
print("A = ", A)

Результат выполнения программы

x = 1
x = 2
x = 3
x = 4
x = 5
x = 6
x = 7
x = 8
x = 9
x = 10
Исходный список
A = [1. 0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0, 9.0, 10.0]
Уменьшение списка A на 3 элемента
A = [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0]
Уменьшение списка еще на 2 последних элемента
A = [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0]

  ⇑

7. Как определить длину списка? Операция len. Пример

Длина списка – это количество элементов списка. Длина списка определяется операцией len.

Пример. В примере определяется длина списка с помощью операции len.

# Определение длины списка операцией len
A = [ 3.5, 2.8, 'abc', [ 2, 3, False]]
length = len(A)
print("length = ", length) # length = 4

B = [ "Hello world!" ]
length = len(B)
print("length = ", length) # length = 1

C = [ 0, 3, 2, 4, 7 ]
length = len(C)
print("length = ", length) # length = 5

Результат выполнения программы

length = 4
length = 1
length = 5

  ⇑

8. Пример создания списка, содержащего другие сложные объекты

В примере создается список с именем D, который содержит другие сложные объекты:

  • два списка с именами A, B;
  • кортеж с именем C;
  • строку с именем STR.

 

# Пример списка, содержащего сложные объекты
# объявляются списки, кортеж и строка символов
A = [] # пустой список
B = [ 1, 3, -1.578, 'abc' ] # список з разнотипными объектами
C = ( 2, 3, 8, -10 ) # кортеж
S = "Hello world!"

# список, содержащий разные сложные объекты
D = [ A, B, C, S ]
print("D = ", D)

Выполнение программы дает следующий результат

D = [[], [1, 3, -1.578, 'abc'], (2, 3, 8, -10), 'Hello world!']

  ⇑

9. Пример, демонстрирующий свойство произвольного количества вложений списков

В примере формируется список L, включающий два подсписка

# Произвольное количество вложений списков
L = [ [ 'abc', 2.5, 117 ], [ 29, False, 'DEF', "Hello" ] ]

# вывод элементов списка
print("L[0][1] = ", L[0][1]) # L[0][1] = 2.5
print("L[0][2] = ", L[0][2]) # L[0][2] = 117
print("L[1][0] = ", L[1][0]) # L[1][0] = 29
print("L[1][2] = ", L[1][2]) # L[1][2] = 'DEF'

Результат выполнения программы

L[0][1] = 2. 5
L[0][2] = 117
L[1][0] = 29
L[1][2] = DEF

  ⇑

10. Какой результат даст операция присваивания списков B=A?

Если выполнить операцию присваивания списков B=A, то два имени будут указывать на один и тот же список. Это значит, что изменения в списке B будут влиятьна список A. Точно также, изменения в списке A будут влиять на список B.

Для того, чтоб из списка A создать другой список B (копию списка A), нужно использовать операцию list.

Например.

# Особенности операции присваивания =
# Создать список A
A = list(range(1,10)) # A = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

# вызов операции присваивания
B = A # Имена B и A указывают на один и тот же список

# изменить список B
B[3] = 100 # также изменяется список A

# Создать копию списка A с помощью операции list
C = list(A) # C = [1, 2, 3, 100, 5, 6, 7, 8, 9]

# изменить список C
C[3] = 777; # изменяется только список C, список A не изменяется

print("A = ", A)
print("B = ", B)
print("C = ", C)

Вышеприведенная программа даст следующий результат

A = [1, 2, 3, 100, 5, 6, 7, 8, 9]
B = [1, 2, 3, 100, 5, 6, 7, 8, 9]
C = [1, 2, 3, 777, 5, 6, 7, 8, 9]

  ⇑


Связанные темы

  ⇑


 

Объявить пустой список в Python

Списки аналогичны массивам, объявленным на других языках. Списки не обязательно должны быть однородными , что делает его самым мощным инструментом в Python. Один список может содержать такие типы данных, как целые числа, строки, а также объекты. Списки изменяемы, и, следовательно, они могут быть изменены даже после их создания.

Однако задумывались ли вы, как объявить пустой список в Python? Этого можно добиться двумя способами: i.е. либо используя квадратные скобки [] , либо конструктор list () .

Использование квадратных скобок []
Списки в Python можно создать, просто поместив последовательность в квадратные скобки [] . Чтобы объявить пустой список, просто укажите переменную в квадратных скобках.

Пример:

a = []

печать ( "Значения a:" , a)

печать ( "Тип a:" , тип (a))

print ( "Размер a:" , len (a))

Выход:


Значения a: []
Тип: <список классов>
Размер: 0
 

Использование конструктора list ()
Конструктор list () используется для создания списка в Python.

Синтаксис: список ([итерация])

Параметры:
итерация: Это необязательный аргумент, который может быть последовательностью (строка, кортеж), коллекцией (словарь, набор) или объектом итератора.

Тип возврата:

  • Возвращает пустой список, если параметры не переданы.
  • Если параметр передан, он возвращает список элементов в итерации.

Пример:

a = список ()

печать ( "Значения a:" , a)

печать ( "Тип a:" , тип (a))

print ( "Размер a:" , len (a))

Выход:

Значения a: []
Тип: <список классов>
Размер: 0
 

Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью курса Python Programming Foundation и изучите основы.

Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS .




Если вам нравится GeeksforGeeks и вы хотели бы внести свой вклад, вы также можете написать статью с помощью deposit.geeksforgeeks.org или отправить ее по электронной почте по адресу [email protected] Смотрите, как ваша статья появляется на главной странице GeeksforGeeks, и помогайте другим гикам.

Пожалуйста, улучшите эту статью, если вы обнаружите что-то неправильное, нажав кнопку «Улучшить статью» ниже.


Теги статей:

thumb_up
Будьте первым, кто проголосует.

Пожалуйста, напишите нам по адресу [email protected], чтобы сообщить о любых проблемах с вышеуказанным содержанием.

Как создать пустой список и добавлять в него элементы? — thispointer.com

В этой статье сначала мы обсудим различные способы создания пустого списка, а затем мы увидим, как добавлять к нему элементы, используя цикл for или понимание одного линейного списка.

Есть два способа создать пустой список в python, то есть с помощью [] или list (). Давайте посмотрим на них обоих по очереди,

Создайте пустой список в Python, используя []

В Python пустой список можно создать, просто написав квадратные скобки, например []. Если в квадратных скобках [] не указаны аргументы, то возвращается пустой список, т.е.

 # Создание пустого списка с помощью []
sample_list = []

print ('Примерный список:', sample_list)
 

Выход:
 Пример списка: [] 

Создайте пустой список в Python с помощью конструктора list ()

Класс списка Python предоставляет конструктор,

 список ([повторяемый]) 

Он принимает необязательный аргумент i.е. итеративная последовательность, и она создает список из этих элементов. Если Sequence не указан, возвращается пустой список. Давайте воспользуемся этим для создания пустого списка,
 # Создание пустого списка с помощью конструктора списка
sample_list = список ()

print ('Примерный список:', sample_list) 

Выход:
 Пример списка: [] 

Разница между [] и list ()

Мы можем создать пустой список в python, используя [] или list (), но основное различие между этими двумя подходами — скорость.[] намного быстрее, чем list (), потому что

  • list () требует поиска символа, поскольку возможно, что в нашем коде кто-то назначил новое определение ключевому слову list.
  • Вызов дополнительной функции: Как будет вызываться конструктор, так это вызов дополнительной функции.
  • Внутри конструктора он проверяет, передана ли итеративная последовательность, если нет, то только создает пустой список.

В то время как [] — это просто литерал в python, который всегда возвращает один и тот же результат i.е. пустой список. Таким образом, не требуется дополнительный поиск имени или вызов функции, что делает его намного быстрее, чем list ().

Создать пустой список и добавить элементы

До сих пор мы видели два разных способа создания пустого списка Python, теперь давайте обсудим различные способы добавления элементов в пустой список.

Создайте пустой список и добавьте элементы, используя цикл for

Предположим, мы хотим создать пустой список, а затем добавить к нему 10 чисел (от 0 до 9). Давайте посмотрим, как это сделать,

 # Создать пустой список
sample_list = []
# Перебираем последовательность чисел от 0 до 9
для i в диапазоне (10):
    # Добавить каждое число в конец списка
    sample_list.добавить (я)
 

Выход:
 Пример списка: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 

Мы использовали функцию range (), чтобы сгенерировать повторяемую последовательность чисел от 0 до 9. Затем, используя цикл for, мы перебрали эту последовательность и для каждого числа в последовательности вызвали функцию списка append () и передали число в функцию list.append (), которая добавляет данный элемент в конец списка на месте.

Создайте пустой список и добавляйте к нему элементы в одну строку с помощью функции понимания списка

Мы будем использовать функцию range (), как и в предыдущем примере, чтобы сгенерировать повторяемую последовательность чисел от 0 до 9.Но вместо вызова функции append () мы будем использовать понимание списка для перебора последовательности и добавления каждого числа в конец пустого списка. Давайте посмотрим, как это сделать,

 # Добавьте 10 чисел в пустой список от 0 до 9.
sample_list = [i for i in range (10)]
 

Выход:
 Пример списка: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 

Здесь мы создали пустой список и добавили в него элементы одной строкой.

Создайте пустой список и вставьте элементы в конец с помощью функции insert ()

Python предоставляет функцию insert () i.е.

 list.insert (индекс, позиция) 

Он вставляет элемент в заданный индекс в списке на месте.

Давайте используем list.insert () для добавления элементов в конец пустого списка,

 # Создадим пустой список
sample_list = []
# Перебираем последовательность чисел от 0 до 9
для i в диапазоне (10):
    # Вставляем каждое число в конец списка
    sample_list.insert (len (список_примеров), i)

print ('Примерный список:', sample_list)
 

Выход:
 Пример списка: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 

Мы перебирали последовательность чисел (от 0 до 9), предоставленную моей функцией range (), для каждого числа, которое мы называли списком.insert () и передал ей номер вместе с индексом size-1 , т.е. конец списка.

Создать пустой список и вставить элементы в начале

Иногда наши требования немного отличаются, т.е. вместо конца мы хотим добавить элементы в начало пустого списка. Давайте посмотрим, как это сделать, используя функцию list.index (),

 # Создайте пустой список
sample_list = []
# Перебираем последовательность чисел от 0 до 9
для i в диапазоне (10):
    # Вставить каждое число в начало списка
    sample_list.вставить (0, я)

print ('Примерный список:', sample_list)
 

Выход:
 Пример списка: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 

Здесь мы перебираем последовательность чисел (от 0 до 9), предоставленную функцией range (), для каждого числа мы вызвали функцию list.insert () и передали ей номер вместе с индексом 0, то есть началом списка.

Полный пример выглядит следующим образом:

 def main ():

    print ('*** Создать пустой список с помощью [] ***')

    # Создание пустого списка с помощью []
    sample_list = []

    print ('Примерный список:', sample_list)

    print ('*** Создайте пустой список с помощью list () ***')

    # Создание пустого списка с помощью конструктора списка
    sample_list = список ()

    print ('Примерный список:', sample_list)

    print ('***** Создать пустой список и добавить элементы в конец *****')

    print ('*** Создать пустой список и добавить элементы с помощью цикла for ***')

    # Создаем пустой список
    sample_list = []
    # Перебираем последовательность чисел от 0 до 9
    для i в диапазоне (10):
        # Добавить каждое число в конец списка
        sample_list.добавить (я)

    print ('Примерный список:', sample_list)

    print ('*** Создать пустой список и добавить в одну строку ***')

    # Добавить 10 номеров в пустой список от 0 до 9
    sample_list = [i for i in range (10)]

    print ('Примерный список:', sample_list)

    print ('*** Создать пустой список и вставить элементы в конец ***')

    # Создаем пустой список
    sample_list = []
    # Перебираем последовательность чисел от 0 до 9
    для i в диапазоне (10):
        # Вставляем каждое число в конец списка
        sample_list.вставить (len (список_примеров), я)

    print ('Примерный список:', sample_list)

    print ('*** Создать пустой список и вставить элементы в начало ***')

    # Создаем пустой список
    sample_list = []
    # Перебираем последовательность чисел от 0 до 9
    для i в диапазоне (10):
        # Вставить каждое число в начало списка
        sample_list.insert (0, я)

    print ('Примерный список:', sample_list)


если __name__ == '__main__':
    основной()
 

Вывод:
 *** Создайте пустой список, используя [] ***
Примерный список: []
*** Создайте пустой список с помощью list () ***
Примерный список: []
***** Создать пустой список и добавить элементы в конец *****
*** Создайте пустой список и добавьте элементы, используя цикл for ***
Пример списка: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
*** Создайте пустой список и добавьте его в одну строку ***
Пример списка: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
*** Создайте пустой список и вставьте элементы в конец ***
Пример списка: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
*** Создайте пустой список и вставьте элементы в начало ***
Примерный список: [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0] 

списков на Python — Учебник по Python

  1. Дом
  2. Учебник Python
  3. Списки на Python