Python list функция: Внутреннее устройство Python list / Хабр

Содержание

Представление списков (list comprehension) в языке Python

В данной статье мы расскажем, как представление списков (list comprehension) работает в Python. Будет приведено много примеров, чтобы вы могли хорошо познакомиться с этой важной концепцией и применять ее на практике в своих проектах.

Что такое представление списков

Python — это объектно-ориентированный язык. Практически все, что в нем есть, может рассматриваться как объект. Однако, в нем есть все необходимые возможности для функционального программирования. Чтобы понять, что это такое, давайте вспомним математику, где функция, принимая несколько раз одно и то же значение, дает всегда один и тот же результат. Например, функция f(x) = x2 при одном и том же x будет всегда давать один и тот же результат. Функции в Python не имеют побочного эффекта, что означает, что работа функции никак не влияет на переменные, которые находятся вне зоны видимости данной функции. Это свойство дает нам возможность не допускать так называемых «утечек данных», когда переменные или структуры данных изменяемого типа меняются нежелательным для нас образом.

Функциональное программирование также отлично подходит для параллельных вычислений, поскольку не дает одновременного доступа к данным.

Представление списков — это часть функционального программирования, которая предоставляет нам ясный способ создавать списки без написания полноценного цикла.

На рисунке выше оператор for производит итерацию по каждому элементу списка list. Оператор if производит фильтрацию списка list и оставляет только те элементы, которые отвечают условию condition. Оператор if является необязательным: если фильтрация не нужна, он не используется.

Рассмотрим выражение [i**3 for i in [1, 2, 3, 4] if i > 2]. Здесь производится итерация по списку [1,2,3,4] и каждый элемент списка проверяется условием i > 2. Если оно выполняется, то данный элемент возводится в степень 3 (

i**3 ), и из таких элементов формируется новый список. Результат: [27, 64].

Представление списков в сравнении с обычным циклом for и конструкцией lambda + map().

Рассмотрим три разных способа производить итерацию списков в Python. Они соответствуют разным стилям программирования, но приводят к одинаковому результату.

Представление списков более читаемое и удобное, чем остальные
Представление списков Цикл for lambda + map()
[i**2 for i in range(2, 10)]

 

sqr = [] 
for i in range(2,10):
    sqr.append(i**2)
sqr

 

list(map(lambda i: i**2, range(2, 10)))

 

Результат: [4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

В представлении списков производится операция цикла и затем формируется новый список. Все это выражено в одной строчке кода, что удобнее, чем два других варианта.

В цикле for функция range(2, 10) возвращает последовательность от 2 до 9 включительно ( 10 не входит). **2 означает возведение в степень 2. Выражение sqr = [] создает пустой список, а функция append() добавляет в него элементы при каждой итерации цикла for.

Функция map() применяет lambdaфункцию к каждому члену итерируемой последовательности. Чтобы получить в результате список, эту функцию надо также обернуть в функцию

list()( Прим. переводчика — если этого не делать, то на выходе будет обычный генератор).

Представление списков несколько быстрее, чем другие способы

Мы провели небольшой эксперимент, сравнив скорость вычислений всех трех вариантов кода. Мы вычисляли квадрат каждого значения последовательности от 1 до 10 миллионов при условии, что он является четным числом, то есть нацело делится на 2.

Это проверяет оператор if. Например, 5 % 2 дает нам в результате 1, это остаток от целочисленного деления 5 на 2. А когда остаток равен 0, это означает, что число четное.

Представление списков Цикл for
lambda + map()
l1= [x**2 for x in range(1, 10**7) if x % 2 == 0]
# Время работы: 3.96 seconds
sqr = [] 
for x in range(1, 10**7):
    if x%2 == 0:
        sqr.append(x**2)
# Время работы: 5.46 seconds
l0 = list(map(lambda x: x**2, filter(lambda x: x%2 == 0, range(1, 10**7))))
# Время работы: 5.32 seconds

Функция filter(lambda x: x%2 == 0, range(1, 10**7)) возвращает все четные числа от 1 до 10 миллионов. Грубо говоря, функция filter() работает, как инструкция WHERE в SQL.

Представление списков: конструкция if - else

В данном примере мы хотим преобразовать список строк следующим образом: если строка содержит более четырех символов, мы приводим ее к верхнему регистру при помощи функции

upper( ), в противном случае мы приводим строку к нижнему регистру функцией lower().

Представление списков  Цикл for
mylist = ['Dave', 'Micheal', 'Deeps']
[x.upper() if len(x)>4 else x.lower() for x in mylist]
k = [] 
for x in mylist:
    if len(x) > 4:
        k.append(x.upper())
    else:
        k.append(x.lower())
k

Фильтрация словарей при помощи представления списков

Предположим, у вас есть словарь, и вы хотите выбрать определенные ключи и конкретные значения. Иными словами, вы хотите при помощи условного оператора

if выбрать некое подмножество или, попросту говоря, отфильтровать словарь. Возьмем для примера следующий словарь:

d = {'a': [1,2,1], 'b': [3,4,1], 'c': [5,6,2]}
Фильтрация словаря по значениям

Сейчас мы выберем все значения по ключу ‘b’, которые больше 2.

[x for x in d['b'] if x >2]

Результат:

[(3, 4)]
Фильтрация словаря по нескольким условиям

Теперь усложним условие. Давайте выберем только те элементы, где значения по ключу 'a' равны 1, а по ключу 'b' — больше 1.

[(x,y) for x, y in zip(d['a'],d['b']) if x == 1 and y > 1]

Результат:

[(1, 3)]

В приведенном коде x относится к

d['a'], а y — к d['b'].

Фильтрация словаря с использованием функций all() и any()

Функция all() проверяет условие (или несколько условий) для всех элементов списка и возвращает либо True, либо False.

[(k,v) for k,v in d.items() if all(x > 1 for x in v) ]

Здесь k относится к ключам словаря, а v — к значениям.

Результат:

[('c', [5, 6, 2])]

Только у ключа 'c' все значения больше 1.

Аналогичным образом мы можем использовать функцию any(), которая возвращает значение True, если хоть один элемент списка отвечает заданным условиям.

[(k,v) for k,v in d.items() if any(x > 2 for x in v) ]

Результат:

[('b', [3, 4, 1]), ('c', [5, 6, 2])]

Используем представление списков в Pandas

Обычно в нашей жизни все данные хранятся (либо могут быть сохранены) в формате

csv или в реляционной базе данных. Такие данные очень удобно преобразовать (для очистки и других манипуляций с ними) в формат DataFrame библиотеки pandas. Поэтому очень важно научиться использовать представления списков вместе с этим популярным форматом.

Предположим, у нас есть данные сотрудников с их именами и зарплатами, текущими и предыдущими. Давайте создадим датафрейм, чтобы проиллюстрировать такую ситуацию.

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'name': ['Sandy', 'Sam', 'Wright', 'Atul'], 
        'prevsalary': [71, 65, 64, 90],                   
        'nextsalary': [75, 80, 61, 89]})
df

Результат:

  name  prevsalary  nextsalary
0   Sandy          71          75
1     Sam          65          80
2  Wright          64          61
3    Atul          90          89

Допустим, мы хотим создать колонку под названием ‘Flags', которая может содержать две метки: либо 'High Bracket', либо 'Low Bracket'. Если значение в колонке prevsalary будет больше 70, нужно поставить метку 'High Bracket', в противном случае — 'Low Bracket'. Код, приведенный ниже, создаст колонку в нашем датафрейме по такому правилу:

df['Flag'] = ["High Bracket" if x > 70 else "Low Bracket" for x in df['prevsalary']]

Результат:

     name  prevsalary  nextsalary          Flag
0   Sandy          71          75  High Bracket
1     Sam          65          80   Low Bracket
2  Wright          64          61   Low Bracket
3    Atul          90          89  High Bracket
Операции с несколькими колонками

Допустим, нам нужно сравнить две переменные, значения которых содержатся в колонках prevsalary и nextsalary. Если prevsalary > nextsalary, то в результате имеем "Increase", в противном случае — "Decrease". Эти результаты сохраним в новую колонку под названием 'Flag2'.

df['Flag2'] = ["Increase" if x > y  else "Decrease" for (x, y) in zip(df['nextsalary'], df['prevsalary'])]

Результат:

     name  prevsalary  nextsalary          Flag     Flag2
0   Sandy          71          75  High Bracket  Increase
1     Sam          65          80   Low Bracket  Increase
2  Wright          64          61   Low Bracket  Decrease
3    Atul          90          89  High Bracket  Decrease

В представлении списка были созданы две локальные переменные x = df['nextsalary'], y = df['prevsalary'].

Преобразование символов в числа

Предположим, у вас есть колонка, которая содержит числовые значения, но они хранятся в строковом формате. Это распространенная ситуация, когда вы импортируете данные из онлайн-портала или из базы данных. Давайте для примера создадим датафрейм с такого типа данными.

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"col1" : ['1', '2', '3']})

Теперь приведем данные к числовому формату и сохраним их в колонке под названием 'col2'.

df['col2'] = [int(x) for x in df['col1']]

Теперь наши колонки имеют следующий тип данных:

col1    object
col2     int64

Такой же результат может быть получен и без использования представления списков: при помощи встроенной в библиотеку pandas функции. (Прим. переводчика: надо сказать, что в библиотеке pandas есть функции на все случаи жизни.)

df['col2'] = df['col1'].astype(int)

Вложенные представления списков

Это эквивалентно вложенным циклам for. Стандартный синтаксис для вложенного представления списков будет следующим:

Предположим, что у нас есть список списков и нам необходимо выбрать только нечетные числа. Напоминаем, что нечетными называются числа, которые не делятся на 2 нацело.

Представление списков  Цикл for
mat = [[1,2], [3,4], [5,6]] [x for row in mat for x in row if x%2 == 1]
b = []
for row in mat:
    for x in row:
        if x%2 == 1:
            b.append(x)

b

Если вы посмотрите на синтаксис, то увидите что он очень схож.

Результат:

[1, 3, 5]

Представление списков со словарями внутри

Пусть у нас есть список, который содержит внутри себя несколько словарей. И мы хотим отфильтровать значения и выбрать определенные ключи.

mylist = [{'a': 1, 'b': 2}, {'a': 3, 'b': 4}, {'a': 5, 'b': 6}]

В следующем коде мы выбираем только данные с ключом ‘a’ и больше 1.

[i['a'] for i in mylist if 'a' in i if i['a'] > 1]

Результат:

[3, 5]

Как создать кортежи из списков

Сейчас мы с помощью представления списков составим все возможные комбинации элементов двух списков. Они будут объедены в кортежи по одному элементу из каждого списка, а эти кортежи будут в свою очередь составлять список.

l1 = ['a','b']
l2 = ['c','d']
[(x,y) for x in l1 for y in l2]

Результат:

[('a', 'c'), ('a', 'd'), ('b', 'c'), ('b', 'd')]

Как при помощи преставления списков составить из предложения массив (список) слов

В задачах по обработке текстов одним из первоочередных шагов является разбивка предложения на слова. Перед этим надо обязательно привести все слова в предложении к одному регистру (верхнему или нижнему), чтобы в массиве не оказалось одинаковых слов.

text = ["Life is beautiful", "No need to overthink", "Meditation help in overcoming depression"]

Вот код, который выполняет эту задачу:

[word for sentence in text for word in sentence.lower().split(' ')]

Результат:

['life',
 'is',
 'beautiful',
 'no',
 'need',
 'to',
 'overthink',
 'meditation',
 'help',
 'in',
 'overcoming',
 'depression']
Как это работает?
  1. Выражение for sentence in text производит итерацию по каждому предложению в списке text.
  2. Выражение text[0].lower().split(' ') приводит все символы к нижнему регистру и затем разбивает предложение на слова. Так данное выражение дает нам в результате следующий список: ['life', 'is', 'beautiful'].

Упражнения для практики

Следующие упражнения помогут вам получить собственный опыт и закрепить полученные знания.

  • Удалите слова is, in, to, no из списка text. Ожидаемый результат должен выглядеть следующим образом:
['life',
 'beautiful',
 'need',
 'overthink',
 'meditation',
 'help',
 'overcoming',
 'depression']
  • Найдите совпадающие числа в следующих списках:
x = [51, 24, 32, 41]
y = [42, 32, 41, 50]

Ожидаемый результат: [32, 41]

  • если число из списка находится между 30 и 45, выводите 1, в противном случае — 0
x = [51, 24, 32, 41]

Ожидаемый результат: [0, 0, 1, 1]

Основы Python — кратко. Часть 3. Списки, кортежи, файлы. / Хабр

В общем-то последняя из готовых глав. Остальные будут выходить чуть реже, поскольку еще не написаны (но я уверен что будут, хотя это зависит только от ваших пожеланий, уважаемые читатели 🙂

Также следует заметить что это это, видимо, последний «простой урок», дальше я постараюсь углубиться во все аспекты программирования, которые мы прошли «по верхам» и продолжить более детально.

В общем, те кому не интересно — читают следующую новость, а остальных — прошу пройти .

Python для начинающих. Глава третья. «List, tuple, etc.»

Кортежи.
Кортежи (англ. tuple) используется для представления неизменяемой последовательности разнородных объектов. Они обычно записываются в круглых скобках, но если неоднозначности не возникает, то скобки можно опустить.

>>> t = (2, 2.05, "Hello")
>>> t
(2, 2.0499999999999998, 'Hello')
>>> (a, b, c) = t
>>> print a, b, c
2 2.05 Hello
>>> z, y, x = t
>>> print z, y, x
2 2.05 Hello
>>> a=1
>>> b=2
>>> a,b=b,a
>>> print a,b
2 1
>>> x = 12,
>>> x
(12,)

Как видно из примера, кортеж может быть использован и в левой части оператора присваивания. Значения из кортежа в левой части оператора присваивания связываются с аналогичными элементами правой части. Этот факт как раз и дает нам такие замечательные возможности как массовая инициализация переменных и возврат множества значений из функции одновременно. Последний пример демонстрирует создание кортежа из одного элмента (его часто называют синглтоном).

Списки

В Пайтоне отсутствуют массивы в традиционном понимании этого термина. Вместо них для хранения однородных (и не только) объектов используются списки. Они задаются тремя способами.

Простое перечисление:

>>> a = [2, 2.25, "Python"]
>>> a
[2, 2.25, 'Python']

Преобразуем строку в список
>>> b = list("help")
>>> b
['h', 'e', 'l', 'p']

Создание с помощью списковых включений. В данном случае мы берем кубы всех нечетных чисел от 0 до 19. Этому синтаксису я планирую посвятить отдельное занятие.
>>> c = [x ** 3 for x in range(20) if x%2==1]
>>> c
[1, 27, 125, 343, 729, 1331, 2197, 3375, 4913, 6859]

Для работы со списками определен ряд операторов и функций:
len(s) Длина последовательности s
x in s Проверка принадлежности элемента последовательности. В новых версиях Python можно проверять принадлежность подстроки строке. Возвращает True или False
x not in s = not x in s
s + s1 Конкатенация последовательностей
s*n или n*s Последовательность из n раз повторенной s. Если n
s[i] Возвращает i-й элемент s или len(s)+i-й, если i
s[i:j:d] Срез из последовательности s от i до j с шагом d будет рассматриваться ниже
min(s) Наименьший элемент s
max(s) Наибольший элемент s
s[i] = x i-й элемент списка s заменяется на x
s[i:j:d] = t Срез от i до j (с шагом d) заменяется на (список) t
del s[i:j:d] Удаление элементов среза из последовательности

Кроме того, для списков определен ряд методов.
append(x) Добавляет элемент в конец последовательности
count(x) Считает количество элементов, равных x
extend(s) Добавляет к концу последовательности последовательность s
index(x) Возвращает наименьшее i, такое, что s[i] == x. Возбуждает исключение ValueError, если x не найден в s
insert(i, x) Вставляет элемент x в i-й промежуток
pop(i) Возвращает i-й элемент, удаляя его из последовательности
reverse() Меняет порядок элементов s на обратный
sort([cmpfunc]) Сортирует элементы s. Может быть указана своя функция сравнения cmpfunc

Для преобразования кортежа в список есть функция list, для обратной операции — tuple.

Об индексировании списков и выделении подпоследовательностей следует еще раз упомянуть отдельно (этот механизм работает аналогично и для строк). Для получения элемента используются квадратные скобки, в которых находится индекс элемента. Элементы нумеруются с нуля. Отрицательное значение индекса указывает на элементы с конца. Первый с конца списка (строки) элемент имеет индекс -1.

>>> s = [0, 1, 2, 3, 4]
>>> print s[0], s[-1], s[3]
0 4 3
>>> s[2] = -2
>>> print s
[0, 1, -2, 3, 4]
>>> del s[2]
>>> print s
[0, 1, 3, 4]

Сложнее обстоят дела со срезами. Для получения срезов последовательности в Пайтоне принято указывать не номера элементов, а номера «промежутков» между ними. Перед первым элементом последовательности промежуток имеет индекс 0, перед вторым – 1 и так далее. Отрицательные значения отсчитывают элементы с конца строки.
В общем виде срез записывается в следующем виде:
список[начало: конец: шаг]
По умолчанию начало среза равно 0, конец среза равен len(список), шаг равен 1. Если шаг не указывается, второй символ «:» можно опустить.
С помощью среза можно указать подмножество для вставки списка в другой список, даже при нулевой длине. Это удобно для вставки списка в строго определенной позиции.
>>> l = range(12)
>>> l
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]
>>> l[1:3]
[1, 2]
>>> l[-1:]
[11]
>>> l[::2]
[0, 2, 4, 6, 8, 10]
>>> l[0:1]=[-1,-1,-1]
>>> l
[-1, -1, -1, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]
>>> del l[:3]
>>> l
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]

Словари

Словарь (хэш, предопределенный массив) – изменяемая структура данных, предназначенная для хранения элементов вида ключ: значение. Все легко показывается на примере.

Создаем хеши.

>>> h2 = {1:"one", 2:"two", 3:"three"}
>>> h3 = {0:"zero", 5:"five"}
>>> h4 = {"z":1, "y":2, "x":3}
#Цикл по паре ключ-значение
>>> for key, value in h2.items():
...     print key, " ", value
...
1   one
2   two
3   three

#Цикл по ключам
>>> for key in h3.keys():
...     print key, " ", h3[key]
...
0   zero
5   five

#Цикл по значениям
>>> for v in h4.values():
...     print v
...
2
3
1

#Добавление элементов из другого хеша
>>> h2.update(h4)

#Количество пар в хеше
>>> len(h2)
6

Тип file

Объекты этого типа предназначены для работы с внешними данными. Чаще всего данному объекту соответствует файл на диске, но это далеко не всегда так. Файловые объекты должны поддерживать основные методы: read(), write(), readline(), readlines(), seek(), tell(), close() и т.п.

Следующий пример показывает копирование файла:

f1 = open("file1.txt", "r")
f2 = open("file2.txt", "w")
for line in f1.readlines():
  f2.write(line)
f2.close()
f1.close()

(этот пример можно записать массой других способов, многие из которых сильно отличаются по оптимальности, но это тоже тема отдельного разговора)

В принципе, большинству функций абсолютно безразлично, передан им объект типа файл, или любой другой объект с такими же методами. Так, приведенный выше пример можно очень легко модифицировать для скачивания файла из Интерне, заменив в нем первую строку на следующий код.

import urllib
f1 = urllib.urlopen("http://python.onego.ru") 

Задачи:
— Разработать программу «массовой закачки» URL-ов из файла urls.txt
— Разработать программу, скачивающую страницу по указанному URL со всем ее содержимым.
— Написать программу, которая получив на входе произвольный список удалит из него все повторяющиеся элементы.

7 часто встречающихся вопросов про списки Python

В данной статье мы предложим вам простые, легкие для понимания решения, а также некоторые советы и рекомендации, которые вы сможете проверить самостоятельно.

Список вопросов, на которые мы ответим в данной статье

  1. В каких ситуациях лучше использовать списки, а в каких кортежи, словари или множества?
  2. Как лучше выбирать элементы из списка?
  3. Как преобразовать список в другие структуры данных в Python?
  4. В чем разница между методами append() и extend()?
  5. Как в Python работают представления списков?
  6. Как разбить список Python на равные части?
  7. Как производить математические вычисления при помощи списков Python?

Предварительные сведения

Списки в Python это на редкость популярная тема как для начинающих свой путь программировании, так и для опытных экспертов в языке Python. Если верить Google Trends, то интерес к этой теме растет из года в год.

Если вы регулярно посещаете форумы, где можно задать вопросы по программированию на Python, например Stack Overflow, Quora или Reddit, то наверняка понимаете причину такой популярности этой темы.

На этих форумах постоянно появляется множество вопросов про списки, за них голосуют, и наиболее интересные продолжают обсуждать, находя разные решения.

В данной статье мы кратко пройдемся по самым распространенным вопросам на тему списков в языке Python.

Что такое списки в Python?

Списки, наряду со словарями, кортежами и множествами, это одна из четырех встроенных в Python структур данных. Списки используются для хранения упорядоченных коллекций элементов. Сами элементы при этом могут быть разных типов, но, как правило, все же имеют один и тот же тип. Эти элементы помещены в квадратные скобки и разделены запятыми. Вот пример таких списков:

# Здесь все элементы одного типа
zoo = ['bear', 'lion', 'panda', 'zebra']
print(zoo)

# А здесь - нет
biggerZoo = ['bear', 'lion', 'panda', 'zebra', ['chimpanzees', 'gorillas', 'orangutans', 'gibbons']]
print(biggerZoo)

Можно заметить, что список, хранящийся во второй переменной biggerZoo, похож на список из первой переменной zoo, первые четыре элемента совпадают. Но он также содержит в себе список с названиями обезьян.

Поскольку списки в Python хранят упорядоченные коллекции элементов или объектов, мы можем сказать, что они относятся к последовательностям и имеют все признаки и поведение таковых. Типами последовательностей также считаются строки и кортежи.

Вы можете спросить, что такого особенного в типах последовательностей. Ну, попросту говоря, это означает, что программа может их перебирать! Вот почему списки, строки, кортежи и множества часто называют «итерирующими последовательностями».

Имейте в виду, что эта концепция очень важна. Вы можете увидеть ее использование и в других языках программирования, которые применяются в работе с данными, например в Scala!

Теперь давайте перейдем к делу и углубимся в исследование наиболее интересных вопросов про списки в Python.

1. В каких ситуациях лучше использовать списки, а в каких кортежи, словари или множества?

Материал во введении кажется довольно простым, когда вы просто читаете его, но когда вы на самом деле работаете над небольшим скриптом на Python или над целым проектом, выбор списка или какого-либо другого типа последовательности может быть не таким очевидным для вас.

Но выбор правильной структуры для ваших данных очень важен!

Списки против кортежей

Кортежи используются для хранения неизменяемых упорядоченных наборов элементов. Это означает следующее:

  • вы не можете добавлять элементы в кортеж. Таким образом, методов append() или extend() для кортежей не существует;
  • вы не можете удалять элементы из кортежа. Значит, методов remove() и pop() также нет;
  • но вы можете находить элементы в кортеже, так как это его не изменяет;
  • также вы можете использовать оператор in для проверки нахождения элемента в кортеже.

Таким образом, если у вас есть постоянное множество значений и вы не собираетесь ничего с ним делать (кроме перебора), то используйте кортежи вместо списков. Их использование будет быстрей и безопасней, так как они защищены от записи.

Списки против словарей

  • список хранит упорядоченную последовательность элементов, то есть ее порядок поддерживается. Словари не поддерживают порядок данных.
  • словари связывают каждый ключ со значением, а списки содержат только значения.

Используйте словарь, когда у вас есть неупорядоченный набор уникальных ключей, которые сопоставляются с определенными значениями.

Заметим, что при проверке на наличие элемента производительность словарей будет выше.

Списки против множеств

  • Как и словари, множества это неупорядоченные наборы данных (в отличие от списков).
  • Множества требуют, чтобы данные, хранящиеся в них, были хэшируемыми. Списки поддерживают хранение нехэшируемых типов данных.
  • Множества требуют, чтобы элементы, содержащиеся в них, были уникальными и неизменяемыми. Дубликаты недопустимы во множествах, в то время как в списках они возможны, равно как и возможно и изменять сами элементы.

Вы можете использовать множества, когда у вас есть неупорядоченный набор уникальных неизменяемых значений, которые также можно хэшировать.

Вы не уверены, какие значения можно хэшировать?

Взгляните на таблицу ниже:

Хэшируемые объекты нехэшируемые объекты
Floats Dictionaries
Integers Sets
Tuples Lists
Strings  
frozenset()  

Не верьте нам на слово! Поэксперементируйте сами!

# Импортируем библиотеку `collections`
import collections

# Проверяем, можно ли хэшировать словарь
print(isinstance({}, collections.Hashable))

# Проверяем на хэшируемость число с плавающей запятой
print(isinstance(0.125, collections.Hashable))

Обратите внимание, что поскольку вы работаете с хэшируемыми элементами, проверка того, является ли определенный элемент частью вашей последовательности, будет проходить быстрее со множествами, чем со списками.

2. Как лучше выбирать элементы из списка?

Если вы хотите продуктивно работать со списками, то должны уметь получать доступ к данным, хранящимся в них.

Обычно мы получаем доступ к элементам списков, чтобы изменять определенные значения, обновлять или удалять их, или выполнять какие-либо другие операции с ними. Мы получаем доступ к элементам списков и, собственно, ко всем другим типам последовательностей, при помощи оператора индекса []. Внутри него мы помещаем целое число.

# Выбираем первый элемент списка
oneZooAnimal = biggerZoo[0]

# Выводим на экран переменную `oneZooAnimal`
print(oneZooAnimal)

Запустите данный код и убедитесь, что вы получите первый элемент списка, сохраненного в переменную biggerZoo. Это может быть поначалу несколько непривычно, но нумерация начинается с числа 0, а не 1.

Как получить последний элемент списка?

Ответ на этот вопрос является дополнением к объяснению в предыдущем разделе.

Попробуйте ввести отрицательное значение, например, -1 или -2, в оператор индекса, чтобы получить последние элементы нашего списка biggerZoo!

# Вставляем -1 
monkeys = biggerZoo[-1]
print(monkeys)

# А теперь -2
zebra = biggerZoo[-2]
print(zebra)

Не правда ли, не слишком сложно?

Что означает ошибка «Index Out Of Range»?

Эта ошибка одна из тех, которые вы будете видеть достаточно часто, особенно если вы новичок в программировании.

Лучший способ понять эту ошибку — попробовать ее получить самостоятельно.

Возьмите ваш список и передайте в оператор индекса либо очень маленькое отрицательное число, либо очень большое положительное число.

Как видите, вы можете получить ошибку «Индекс вне диапазона» в случаях, когда вы передаете в оператор индекса целочисленное значение, не попадающее в диапазон значений индекса списка. Это означает, что вы присваиваете значение или ссылаетесь на (пока) несуществующий индекс.

Срезы в списках

Если вы новичок в программировании и в Python, этот вопрос может показаться одним из наиболее запутанных.

Обычно нотация срезов используется, когда мы хотим выбрать более одного элемента списка одновременно. Как и при выборе одного элемента из списка, мы используем двойные скобки. Отличие же состоит в том, что теперь мы еще используем внутри скобок двоеточие. Это выглядит следующим образом:

# Используем нотацию срезов
someZooAnimals = biggerZoo[2: ]

# Выводим на экран то, что мы выбрали
print(someZooAnimals)

# Теперь поменяем местами 2 и двоеточие
otherZooAnimals = biggerZoo[:2]

# Выводим на экран полученный результат
print(otherZooAnimals)

Вы можете видеть, что в первом случае мы выводим на экран список biggerZoo начиная с его элемента panda, который имеет индекс 2. Иными словами, мы начинаем с индекса 2 и идем до конца списка, так как другой индекс не указан.

Что же происходит во втором случае, когда мы поменяли местами индекс 2 и двоеточие? Вы можете видеть, что мы получаем список из двух элементов,bear и lion. В данном случае мы стартуем с индекса 0 и доходим до индекса 2 (не включая его). Как вы можете видеть, результат не будет включать элемент panda.

В общем, подводя итоги:

# элементы берутся от start до end (но элемент под номером end не входит в диапазон!)
a[start:end]

# элементы берутся начиная со start и до конца
a[start:]    

# элементы берутся с начала до end (но элемент под номером end не входит в диапазон!)
a[:end]

Совет: передавая в оператор индекса только двоеточие, мы создаем копию списка.

В дополнение к простой нотации срезов, мы еще можем задать значение шага, с которым будут выбираться значения. В обобщенном виде нотация будет иметь следующий вид:

# Начиная со start, не доходя до end, с шагом step
a[start:end:step]

Так что же по сути дает значение шага?

Ну, это позволяет вам буквально шагать по списку и выбирать только те элементы, которые включает в себя значение вашего шага. Вот пример:

Посмотрите, как значение шага повлияет на результат.
print(biggerZoo[2::2])
print(biggerZoo[1::3])

Обратите внимание, что если вы не указали какое-либо значение шага, оно будет просто установлено в значение 1. При проходе по списку ни один элемент пропущен не будет.

Также всегда помните, что ваш результат не включает индекс конечного значения, который вы указали в записи среза!

Как случайным образом выбрать элемент из списка?

Для этого мы используем пакет random.

# Импортируем функцию `choice` из библиотеки `random` 
from random import choice

# Создадим список из первых четырех букв алфавита
list = ['a','b','c','d']

# Выведем на экран случайный элемент списка
print(choice(list))

Если мы хотим выбрать случайный элемент из списка по индексу, то можем использовать метод randrange из той же библиотеки random.

# Импортируем функцию `randrange` из библиотеки `random`
from random import randrange

# Создадим список из первых четырех букв алфавита
randomLetters = ['a','b', 'c', 'd']

# Выбираем случайный индекс нашего списка
randomIndex = randrange(0,len(randomLetters))

# Выводим случайный элемент на экран
print(randomLetters[randomIndex])

Совет: обратите внимание на библиотеку random, она может вам пригодиться во многих случаях при программировании на Python.

3. Как преобразовать список в другие структуры данных в Python?

Иногда список это не совсем то, что вам надо. В этих случаях неплохо знать, как преобразовать свой список в более подходящую структуру данных. Ниже мы разберем несколько наиболее распространенных вариантов преобразования списков.

Как преобразовать список в строку

Преобразовать список в строку можно при помощи функции ''.join(). Данная операция склеит все элементы нашего списка вместе и вернет строку. Более подробно об этом можно прочитать в документации.

# Преобразование списка строк в строку
listOfStrings = ['One', 'Two', 'Three']
strOfStrings = ''.join(listOfStrings)
print(strOfStrings)

# Преобразование списка чисел в строку
listOfNumbers = [1, 2, 3]
strOfNumbers = ''.join(str(n) for n in listOfNumbers)
print(strOfNumbers)

Обратите внимание, что если ваш список содержит численные значения, то вы должны преобразовать их в строковые значения перед выполнением функции join. Это показано во втором примере нашего кода.

Для преобразования целого числа в строковое значение мы проходим циклом for по всему массиву чисел.

Как преобразовать список в кортеж

Преобразовать список в кортеж можно при помощи функции tuple(). Передайте в нее в качестве аргумента ваш список, и на выходе вы получите кортеж.

Помните, что кортежи это неизменяемый тип данных. После преобразования списка в кортеж в нем больше нельзя будет что-либо менять.

Как преобразовать список в множество

Как вы помните, множество — это неупорядоченная коллекция уникальных элементов. Таким образом, при преобразовании списка в множество будут потеряны не только возможные дубликаты в списке, но и порядок элементов.

Преобразовать список в множество можно при помощи функции set(). Просто передайте в нее ваш список, и на выходе получите множество.

Как преобразовать список в словарь

Словари в Python имеют дело с ключами и значениями, поэтому преобразование списка в словарь выглядит не таким явным. Допустим, у нас есть следующий список:

helloWorld = ['hello','world','1','2']

Нам нужно, чтобы пары элементов 'hello' и 'world', а также '1' и '2' интерпретировались как пары ключ-значение. Чтобы это сделать, разобьем наш список на два одинаковых списка при помощи срезов и передадим эти два списка в функцию zip().

list(zip(helloWorld[0::2], helloWorld[1::2]))

В результате получим:

[('hello', 'world'), ('1', '2')]

Заметьте, что для вывода результата на экран мы обернули функцию zip() в функцию list().

Теперь передадим функцию zip() в функцию dict(), которая будет воспринимать элемент hello как ключ, а элемент world как значение. Сходным образом, 1 будет интерпретирован как ключ, а 2 — как значение.

# Преобразуем в словарь
helloWorldDictionary = dict(zip(helloWorld[0::2], helloWorld[1::2]))

# Выводим результат на экран
print(helloWorldDictionary)

В результате получится следующий словарь:

{'hello': 'world', '1': '2'}

Если у вас список большой, то вероятно лучше будет сделать следующим образом:

a = [1, 2, 3, 4, 5]

# Создаем итератор списка
i = iter(a)

# Создаем и выводим на экран словарь
print(dict(zip(i, i)))

Результат:

{1: 2, 3: 4}

Заметим, что из итерируемого объекта всегда можно получить итератор. Объект итератор, в котором реализован метод __next__, содержит в себе информацию о том, на каком шаге сейчас проходит итерация и каким будет следующий элемент последовательности.

4. В чем разница между методами append() и extend()?

Давайте возьмемся за этот вопрос, вернувшись к концепции итерируемости, которую мы объяснили в начале нашей статьи.

Не забывайте, что мы называем переменную итерируемой, если программа может производить итерации по ней. Иными словами, итерируемая переменная представляет из себя последовательность элементов. Как вы, вероятно, уже прочли в начале статьи, списки являются последовательностями, а все экземпляры последовательностей в Python являются итерируемыми.

Совет: чтобы проверить, является ли переменная итерируемой, воспользуйтесь методом __iter__. Вот пример такого кода:

# Эта ваш список
list = [5, 6, 7, 8, 9]

# Проверим, итерируемый он или нет
list.__iter__

Запустите данный код самостоятельно и убедитесь, что списки являются итерируемыми объектами.

Теперь, держа в уме концепцию итерируемости, начнем постигать разницу между этими двумя методами. Метод extend(), с одной стороны, принимает итерируемую переменную (скажем, список, кортеж или множество) и по одному добавляет к исходному списку элементы этой итерируемой последовательности.

Метод append(), с другой стороны, просто добавляет свой аргумент к концу исходного списка как единичный элемент. То есть, принимая в качестве аргумента итерируемую переменную, метод append() обрабатывает ее как единичный объект.

На примере следующего кода очень легко увидеть и понять разницу в работе этих методов:

# Добавляем список [4,5] в список `shortList`
shortList.append([4, 5])

# Используем метод print() для вывода shortList на экран
print(shortList)

# Расширяем `longerList` при помощи списка [4,5]
longerList.extend([4, 5])

# Используем метод print() для вывода longerList на экран
print(longerList)

Результат:

[1, 2, 3, [4, 5]]
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 4, 5]

5. Как в Python работают представления списков?

Представление списков это, в сущности, просто элегантный способ конструирования списков в Python. Особенно этот способ понравится тем, кто любит математику. Судите сами:

[x**2 for x in range(10)]

Результат:

[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

Итак, что же произошло? Мы взяли все целые числа от 0 до 10 (исключая 10) и каждое число возвели в квадрат.

Согласитесь, не очень сложно. Теперь давайте поднимем планку.

Давайте получим такой же список, но будем брать только четные числа, то есть те, которые нацело делятся на 2. Это также очень просто сделать при помощи представления списков.

[x**2 for x in range(10) if x%2==0]

Результат:

[0, 4, 16, 36, 64]

Мы просто добавили при помощи инструкции if условие в наше первоначальное выражение. Если это условие выполняется, то число возводится в квадрат и добавляется в результирующий список, а если нет, то пропускается. В нашем случае это условие делимости на 2 без остатка.

Итак, в более общем смысле, вы также можете использовать представление списков для преобразования ваших списков в другие списки, что звучит немного сложнее, не так ли?

Рассмотрим следующий пример:

myList = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
[(lambda x: x*x)(x) for x in myList]

Результат:

[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

В данном примере у нас уже есть список myList, который мы преобразуем при помощи представления списков. Вы опять можете видеть, что выражение for x in myList обеспечивает выполнение некоторых операций для всех элементов списка myList.

Теперь обратите внимание на выражение (lambda x: x*x).  Для простоты, вы должны просто знать, что лямбда-функции — это анонимные функции, которые создаются во время выполнения. Учитывая это, вы можете просто сосредоточиться на выражении х * х.

Отсюда видно, что эта функция просто принимает один элемент и умножает его на самого себя, то есть возводит в квадрат. Это анонимная функция, поэтому вам нужно передать ей свой элемент списка, чтобы убедиться, что лямбда-функция принимает его в качестве входных данных. Поэтому мы видим такое выражение: (lambda x: x*x)(x).

Для лучшего понимания вторую строку кода можно переписать следующим образом:

f = lambda x: x*x
[f(x) for x in range(10)]

Здесь мы просто определяем лямбда-функцию заранее.

Стоит отметить, что помимо представления списков существуют также представления словарей и представления множеств.

6. Как разбить список Python на равные части?

Чтобы разбить список на равные части, можно воспользоваться функцией zip() в сочетании с функцией iter().

# Наш список `x`
x = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]

# Разбиваем `x` на 3 части
y = zip(*[iter(x)]*3)

# Выводим результат
list(y)

Результат:

[(1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 9)]

Данный код работает следующим образом:

  • Функция iter() создает итератор последовательности.
  • Выражение [iter(x)] * 3 создает три объекта типа listiterator , каждый из них — итератор списка x.
  • Символ «*«, стоящий перед аргументом в функции zip(), распаковывает стоящее после него выражение таким образом, как будто мы передаем один и тот же итератор в функцию три раза, и из каждого итератора функция извлекает элемент.

Стоп! Последний шаг абсолютно непонятен!

Давайте еще раз пройдемся по шагам:

  1. У нас есть три объекта итератора списка x. Представим их следующим образом:
    [1,2,3,4,5,6,7,8,9], [1,2,3,4,5,6,7,8,9], [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
  2. В первый раз функция zip() берет по одному элементу последовательно из итераторов списка, что дает нам следующую картину:
    [1][2][3]
    Обратите внимание, что объекты итератора внимательно отслеживают, какой элемент идет следующим!
  3. Во второй раз следующие элементы будут добавлены в три наши списка, что соответственно даст нам:
    [1, 4], [2, 5], [3, 6]
  4. И в последний раз, после выполнения данной процедуры мы получим:
    [1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]
  5. Соединение этих списков вместе даст нам следующий список из трех кортежей:
    [(1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 9)]

Если вы хотите применить эту логику в самостоятельно написанной функции, то можете получить вот такой результат:

# Данная функция разбивает список на равные части
def chunks(list, chunkSize):
    """Yield successive chunkSize-sized chunks from list."""
    for i in range(0, len(list), chunkSize):
        yield list[i:i + chunkSize]

# Выводим результаты на экран
import pprint
pprint.pprint(list(chunks(range(10, 75), 10)))

Результат:

[range(10, 20),
  range(20, 30),
  range(30, 40),
  range(40, 50),
  range(50, 60),
  range(60, 70),
  range(70, 75)]

Функция chunks() принимает в качестве аргументов список и число частей, на которые его надо разделить.

Внутри нее вы видите цикл, диапазон которого задается функцией range(0, len(list), chunkSize). Он начинается от 0 и заканчивается целым числом, обозначающим длину списка. Величина шага задается числом chanksize, которое является аргументом функции chank().

Для каждого элемента в этом списке, построенном с помощью функции range (), вы получаете фрагмент исходного списка, начиная с индекса элемента и заканчивая индексом + размером блока, который задан в переменной chanksize.

Заметим, что для более красивой печати мы используем функцию pprint (), что расшифровывается как pretty print.

Вместо написания функции мы также можем использовать представление списков:

# Определим наш список и размер блока
list = range(0, 50)
chunk = 5

# Разбиваем список на блоки
[list[i:i + chunk] for i in range(0, len(list), chunk)]

Результат:

[range(0, 5),
  range(5, 10),
  range(10, 15),
  range(15, 20),
  range(20, 25),
  range(25, 30),
  range(30, 35),
  range(35, 40),
  range(40, 45),
  range(45, 50)]

7. Как производить математические вычисления при помощи списков Python

Зачастую мы используем списки только для хранения в них информации, но мы также можем и производить с их помощью математические вычисления. В данном разделе мы постараемся ответить на наиболее распространенные вопросы на эту тему.

Как вычислить средневзвешенное значение списка

Средневзвешенное значение весьма похоже на среднее значение, но все же не совсем. Средневзвешенное значение зависит не только от значений переменных, но и от их весов.

Данное определение может показаться несколько туманным, поэтому его лучше разобрать на конкретном примере. Допустим, у нас есть два списка.

cost = [0.424, 0.4221, 0.4185, 0.4132, 0.413]
cases = [10, 20, 30, 40, 50]

Тогда мы при помощи следующего кода можем легко вычислить средневзвешенное значение:

for c in range(len(cost)):
   cost[c] = (cost[c] * cases[c] / sum(cases))
cost = sum(cost)
print(cost)

Результат:

0.41609999999999997

Но есть и другие способы это сделать. Например, следующий:

sum(cost[c] * cases[c] / sum(cases) for c in range(len(cost)))

Или вот такой вариант:

sum(cost[c] * cases[c] for c in range(len(cost))) / sum(cases)

И наконец, мы можем вычислить средневзвешенное значение с помощью функции zip().

Для этого мы сначала создадим переменную costAndCases , в которую сохраним результат выполнения функции zip(), аргументами которой будут списки cost и case. В результате мы увидим список, состоящий только из кортежей. Первое значение каждого из кортежей будет из списка cost, что соответствует цене, а второе — из списка case, что обозначает количество покупок по данной цене.

# Вот что функция `zip()` делает со списками
print(list(zip(cost, cases)))

# Вычисляем средневзвешенное значение
print(sum([x * y for x, y in zip(cost, cases)]) / sum(cases))

Не забыли, что функция zip() делает с вашими списками? Она буквально поэлементно связывает их вместе в один список, состоящий из кортежей. Например, выражение zip(cost, cases) даст следующий результат:

[(0.424, 10), (0.4221, 20), (0.4185, 30), (0.4132, 40), (0.413, 50)]

Как посчитать квантиль

Квантили, наряду с максимумами и минимумами, используются для составления сводного анализа данных. Также выделяют 25%, 50% и 75% квантили (процентили), их еще называют 1, 2 и 3 квартиль соответственно.

Таким образом, вам необходимо вычислить минимум пять чисел, чтобы составить краткую справку по вашим данным. А именно: минимум, максимум, медиана и два квартиля.

Минимум и максимум найти несложно, но что насчет квартилей?

Это также просто. Допустим, у нас есть набор данных, состоящий из 25 наблюдений, отсортированный от минимума к максимуму.

  • 25% процентиль или, иначе говоря, первый квартиль, вычисляется посредством умножения 0.25 на 25. В результате получаем 6.25, при округлении в большую сторону 7. Это дает нам номер нашего наблюдения, который и будет искомым квартилем.
  • Тритий квартиль, он же 75% процентиль мы вычисляем, умножая 0.75 на 25. В результате получаем 18.75, что при округлении дает 19. Таким образом, мы получаем 19 элемент нашего списка, который и будет искомой величиной.
  • Медианное значение вычисляется при помощи умножения 0.5 на 25. После округления им будет 13 элемент нашего списка.

Но как это оформить в виде программы?

Самый простой способ — использовать NumPy. Вот пример вычисления медианного значения (он же 50% процентиль или второй квартиль):

# Импортируем библиотеку NumPy
import numpy as np

# Создаем массив
a = np.array([1,2,3,4,5])

# Вычисляем 50% процентиль нашего NumPy-массива
p = np.percentile(a, 50)

# Выводим результат
print(p)

Результат:

3.0

Как поэлементно суммировать списки

Допустим, у нас есть два списка:

list1=[1, 2, 3]
list2=[4, 5, 6]

И мы хотим получить в результате список, состоящий из сумм соответствующих элементов этих списков. Есть несколько способов это сделать.

При помощи базового Python
from operator import add
list(map(add, list1, list2))

В результате получаем следующий список: [5, 7, 9].

Или мы можем использовать представление списков вместе с функцией zip().

[sum(x) for x in zip(list1, list2)]
При помощи NumPy

Предыдущие примеры отлично работают с небольшими списками, но когда вы работаете с большими данными, лучше использовать NumPy.

Вам нужно будет импортировать библиотеку NumPy и конвертировать ваши списки в массивы NumPy.

# Импортируем библиотеку NumPy
import numpy as np

# Преобразуем списки в массивы NumPy 
vector1 = np.array([1, 2, 3])
vector2 = np.array([4, 5, 6])

# Поэлементно их суммируем
sum_vector = vector1 + vector2 

# Выводим результат
print(sum_vector)

Когда использовать List Comprehension в Python

Перевод оригинальной статьи:  James TimminsWhen to Use a List Comprehension in Python

Прим. переводчика: В русской терминологии нет общепризнанного перевода list comprehension. Гугл его переводит как списковое включение или абстракция списков. Хотя наиболее часто можно встретить фразу генератор списков, но мне кажется это не совсем правильно, так как в Python есть отдельное понятие генератора. По моему, возможно наиболее подходящий перевод был бы представление списков. Поэтому в этой статье эта фраза будет использоваться без перевода, либо будет переводится следующим образом: list comprehensionпредставление списков, set comprehensionпредставление множества и dictionary comprehensionпредставление словаря)

Содержание

Спонсор поста ХОСТИНГ FOZZY БЫСТРЕЕ БЫСТРОГО
https://fozzy.com/ru/
Fozzy — компания, созданная профессионалами хостинг-индустрии, в рамках холдинга XBT — одного из мировых лидеров хостинга, представленного по всему миру: США, Нидерланды, Люксембург, Россия, Сингапур, Индия.
Fozzy работает честно и открыто. Мы не продаем волшебные «безлимитные тарифы» и «заоблачные возможности». Информация о наших серверах, технологиях и дата-центрах открыта для всех.

Python известен тем, что позволяет нам писать код, который элегантен, понятен и почти так же прост, как обычный английский. Одной из самых отличительных особенностей языка является list comprehension (представление списков), которое можно использовать для создания мощных функций в одной строке кода. Однако многие разработчики постоянно пытаются полностью использовать более продвинутые функции list comprehension. Некоторые программисты даже используют их слишком часто, что может привести к тому, что код станет менее эффективным и сложным для чтения.

К концу этого урока вы поймете всю мощь list comprehensions в Python и то, как он удобен в использование. Вы также получите представление о компромиссах, связанных с его использованием, чтобы вы могли понимать, когда другие подходы являются более предпочтительными.

В этом уроке вы узнаете, как:

  • Переписать циклы и вызовы map() с использованием list comprehension
  • Выбрать между comprehensions, циклами и вызовами map()
  • Использовать comprehensions с условной логикой
  • Использовать comprehensions, для замены filter()
  • Профилировать свой код для решения вопросов производительности

Как создаются списки в Python

Существует несколько способов создания списков в Python. Чтобы лучше понять компромиссы связанные с использованием list comprehension, давайте сначала рассмотрим способы создания списков с помощью этих подходов.

Использование цикла for

Наиболее распространенным типом цикла является цикл for. Использование цикла for можно разбить на три этапа:

  1. Создание пустого списка.
  2. Цикл по итерируемому объекту или диапазону элементов range.
  3. Добавляем каждый элемент в конец списка.

Допустим на надо создать список squares, то эти шаги будут в трех строках кода:

>>> squares = []
>>> for i in range(10):
...     squares.append(i * i)
>>> squares
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

Здесь мы создаем пустой список squares. Затем используем цикл for для перебора range(10). Наконец умножаем каждое число отдельно и добавляете результат в конец списка.

Использование объектов map()

map() предоставляет альтернативный подход, основанный на функциональном программировании. Мы передаем функцию и итерируемый объект (iterable), а map() создаст объект. Этот объект содержит выходные данные, которые мы получаем при запуске каждого итерируемого элемента через предоставленную функцию.

Немного запутано, поэтому в качестве примера рассмотрим ситуацию, в которой необходимо рассчитать цену после вычета налога для списка транзакций:

>>> txns = [1.09, 23.56, 57.84, 4.56, 6.78]
>>> TAX_RATE = .08

>>> def get_price_with_tax(txn):
...     return txn * (1 + TAX_RATE)

>>> final_prices = map(get_price_with_tax, txns)
>>> list(final_prices)

[1.1772000000000002, 25.4448, 62.467200000000005, 4.9248, 7.322400000000001]

Здесь у вас есть итерируемый объект txns (в нашем случае простой список) и функция get_price_with_tax(). Мы передаем оба этих аргумента в map() и сохраняем полученный объект в final_prices. Мы можем легко преобразовать этот объект map в список, используя list().

Использование List Comprehensions

List comprehensions — это третий способ составления списков. При таком элегантном подходе мы можем переписать цикл for из первого примера всего в одну строку кода:

>>> squares = [i * i for i in range(10)]
>>> squares
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

Вместо того, чтобы создавать пустой список и добавлять каждый элемент в конец, мы просто определяем список и его содержимое одновременно, следуя этому формату:

new_list = [expression for member in iterable]

Каждое представление списков в Python включает три элемента:

  1. expression какое либо вычисление, вызов метода или любое другое допустимое выражение, которое возвращает значение. В приведенном выше примере выражение i * i является квадратом значения члена.
  2. member является объектом или значением в списке или итерируемым объекте (iterable). В приведенном выше примере значением элемента является i.
  3. iterable список, множество, последовательность, генератор или любой другой объект, который может возвращать свои элементы по одному. В приведенном выше примере iterable является range(10).

Поскольку требования к expression (выражению) настолько гибки, представление списков хорошо работает во многих местах, где вы будете использовать map(). Вы так же можем переписать пример ценообразования:

>>> txns = [1.09, 23.56, 57.84, 4.56, 6.78]
>>> TAX_RATE = .08

>>> def get_price_with_tax(txn):
...     return txn * (1 + TAX_RATE)

>>> final_prices = [get_price_with_tax(i) for i in txns]
>>> final_prices

[1.1772000000000002, 25.4448, 62.467200000000005, 4.9248, 7.322400000000001]

Единственное различие между этой реализацией и map() состоит в том, что list comprehension возвращает список, а не объект map.

Преимущества использования представления списков

Представление списков часто описываются как более Pythonic, чем циклы или map(). Но вместо того, чтобы слепо принимать эту оценку, стоит понять преимущества использования list comprehension по сравнению с альтернативами. Позже вы узнаете о нескольких сценариях, в которых альтернативы являются лучшим выбором.

Одним из основных преимуществ использования является то, что это единственный инструмент, который вы можете использовать в самых разных ситуациях. В дополнение к созданию стандартного списка, списки могут также использоваться для отображения и фильтрации. Вам не нужно использовать разные подходы для каждого сценария.

Это основная причина, почему list comprehension считаются Pythonic, поскольку Python включает в себя простые и мощные инструменты, которые вы можете использовать в самых разных ситуациях. Дополнительным преимуществом является то, что всякий раз, когда вы используете представления списков, вам не нужно запоминать правильный порядок аргументов, как при вызове map().

List comprehensions также более декларативны, чем циклы, что означает, что их легче читать и понимать. Циклы требуют, чтобы вы сосредоточились на создание списока. Вы должны вручную создать пустой список, зациклить элементы и добавить каждый из них в конец списка. Используя представления списков, вы можете вместо этого сосредоточиться на том, что хотите добавить в список, и положиться, на то что Python позаботится о том, как происходит построение списка.

Погружаемся в Comprehensions

Чтобы понять всю ценность, которую могут предоставить list comprehensions, полезно понять их диапазон возможных функций. Мы также коснемся изменений, которые были внесены в Python 3.8.

Использование условной логики

Ранее вы видели это шаблон для создания представлений списка:

new_list = [expression for member in iterable]

Хотя этот шаблон точен, он также немного неполон. Более полное описание шаблона добавляет поддержку необязательных условных выражений. Наиболее распространенный способ добавить условную логику к list comprehension — добавить условное выражение в конец выражения:

new_list = [expression for member in iterable (if conditional)]

Здесь наше условное утверждение предшествует закрывающей скобке.

Условные выражения позволяют отфильтровывать нежелательные значения, без вызова filter():

>>> sentence = 'the rocket came back from mars'
>>> vowels = [i for i in sentence if i in 'aeiou']
>>> vowels

['e', 'o', 'e', 'a', 'e', 'a', 'o', 'a']

В этом блоке кода условный оператор отфильтровывает любые символы в sentence, которые не являются гласными.

Условие может содержать любое допустимое выражение. Если вам нужен более сложный фильтр, вы можете даже переместить условную логику в отдельную функцию:

>>> sentence = 'The rocket, who was named Ted, came back \
... from Mars because he missed his friends.'

>>> def is_consonant(letter):
...     vowels = 'aeiou'
...     return letter.isalpha() and letter.lower() not in vowels

>>> consonants = [i for i in sentence if is_consonant(i)]

['T', 'h', 'r', 'c', 'k', 't', 'w', 'h', 'w', 's', 'n', 'm', 'd', \
'T', 'd', 'c', 'm', 'b', 'c', 'k', 'f', 'r', 'm', 'M', 'r', 's', 'b', \
'c', 's', 'h', 'm', 's', 's', 'd', 'h', 's', 'f', 'r', 'n', 'd', 's']

Здесь мы создаем сложный фильтр is_consonant() и передаете эту функцию как условный оператор для нашего представления списка. Обратите внимание, что значение элемента i также передается в качестве аргумента нашей функции.

Вы можете поместить условие в конец оператора для простой фильтрации, но что, если вы хотите изменить значение элемента вместо его фильтрации? В этом случае полезно поместить условное выражение в начале выражения:

new_list = [expression (if conditional) for member in iterable]

С помощью этого шаблона вы можете использовать условную логику для выбора из нескольких возможных вариантов вывода. Например, если у вас есть список цен, вы можете заменить отрицательные цены на 0 и оставить положительные значения без изменений:

>>> original_prices = [1.25, -9.45, 10.22, 3.78, -5.92, 1.16]
>>> prices = [i if i > 0 else 0 for i in original_prices]
>>> prices
[1.25, 0, 10.22, 3.78, 0, 1.16]

Здесь, наше выражение i содержит условный оператор, if i> 0 else 0. Это говорит Python выводить значение i, если число положительное, но менять i на 0, если число отрицательное. Если это окажется недостаточно, то может быть полезно рассматривать условную логику как свою отдельную функцию:

>>> def get_price(price):
...     return price if price > 0 else 0

>>> prices = [get_price(i) for i in original_prices]
>>> prices

[1.25, 0, 10.22, 3.78, 0, 1.16]

Теперь наш условный оператор содержится в get_price(), и вы можете использовать его как часть выражения вашего списка.

Использование Set и Dictionary Comprehensions

Хотя list comprehension в Python является распространенным инструментом, вы также можете создавать множественные и словарные представления (set and dictionary comprehensions). set comprehension почти точно такое же, как представление списка. Разница лишь в том, что заданные значения обеспечивают, чтобы выходные данные не содержали дубликатов. Вы можете создать set comprehension, используя фигурные скобки вместо скобок:

>>> quote = "life, uh, finds a way"
>>> unique_vowels = {i for i in quote if i in 'aeiou'}
>>> unique_vowels
{'a', 'e', 'u', 'i'}

В нашем примере set comprehension выводит все уникальные гласные, которые он нашел в quote. В отличие от списков, наборы не гарантируют, что элементы будут сохранены в определенном порядке. Вот почему первым членом набора является a, хотя первый гласный в quote — i.

Dictionary comprehensions аналогично, с дополнительным требованием определения ключа:

>>> squares = {i: i * i for i in range(10)}
>>> squares
{0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25, 6: 36, 7: 49, 8: 64, 9: 81}

Чтобы создать словарь квадратов, воспользуемся фигурными скобками ({}), а также парой ключ-значение (i: i * i) в своем выражении.

Использование оператора Walrus

Python 3.8 представил выражение присваивания (assignment expression), также известное как оператор walrus (оператор моржа). Чтобы понять, как он используется, рассмотрим следующий пример.

Скажем, нам нужно сделать десять запросов к API, которое будет возвращать данные о температуре. Мы хотим вернуть только результаты, которые превышают 100 градусов по Фаренгейту. Предположим, что каждый запрос будет возвращать разные данные. В этом случае в Python нет способа использовать list comprehension для решения проблемы. Выражение шаблона expression for member in iterable (if conditional) не позволяет условию назначить данные переменной, к которой можно обращаться в выражение.

Оператор walrus решает эту проблему. Это позволяет нам запускать выражение, одновременно назначая выходное значение переменной. В следующем примере показано, как это возможно, используя get_weather_data() для генерации поддельных данных о погоде:

>>> import random

>>> def get_weather_data():
...     return random.randrange(90, 110)

>>> hot_temps = [temp for _ in range(20) if (temp := get_weather_data()) >= 100]

>>> hot_temps
[107, 102, 109, 104, 107, 109, 108, 101, 104]

Не так часто возникает необходимость использовать выражение присваивания внутри list comprehension, но это полезный инструмент, который может быть в вашем распоряжении, когда это необходимо.

Когда не использовать List Comprehension в Python

Представления списков полезны и могут помочь нам написать элегантный код, который легко читать и отлаживать, но он не всегда является правильным выбором. Он может заставить ваш код работать медленнее или использовать больше памяти. Если наш код станет менее производительным или сложным для понимания, то, вероятно, лучше выбрать альтернативу.

Остерегайтесь вложенных Comprehensions

Comprehensions могут быть вложенными при создания комбинаций списков, словарей и наборов в коллекции. Например, скажем, климатическая лаборатория отслеживает высокую температуру в пяти разных городах в течение первой недели июня. Идеальной структурой данных для хранения этих данных может быть представление списка вложенное в представление словаря:

>>> cities = ['Austin', 'Tacoma', 'Topeka', 'Sacramento', 'Charlotte']

>>> temps = {city: [0 for _ in range(7)] for city in cities}

>>> temps
{
    'Austin': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
    'Tacoma': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
    'Topeka': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
    'Sacramento': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
    'Charlotte': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
}

Мы создали внешнюю коллекцию temps как представление словаря. Выражение представляет собой пару ключ-значение, которая содержит еще одно comprehension. Этот код быстро сгенерирует список данных для каждого города в cities.

Вложенные списки являются распространенным способом создания матриц, которые часто используются в математических целях. Посмотрите на блок кода ниже:

>>> matrix = [[i for i in range(5)] for _ in range(6)]
>>> matrix
[
    [0, 1, 2, 3, 4],
    [0, 1, 2, 3, 4],
    [0, 1, 2, 3, 4],
    [0, 1, 2, 3, 4],
    [0, 1, 2, 3, 4],
    [0, 1, 2, 3, 4]
]

Внешнее представление списка [… for _ in range(6)] создает шесть строк, в то время как внутреннее представление списка [i for i in range(5)] заполняет каждую из этих строк значениями.

До сих пор цель каждого вложенного представления довольно интуитивна. Однако существуют другие ситуации, такие как выравнивание вложенных списков, когда логика, возможно, делает ваш код более запутанным. Возьмем этот пример, который использует представление вложенного списка для выравнивания матрицы:

matrix = [
...     [0, 0, 0],
...     [1, 1, 1],
...     [2, 2, 2],
... ]
>>> flat = [num for row in matrix for num in row]
>>> flat
[0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2]

Код для выравнивания матрицы является лаконичным, но, возможно, он не настолько интуитивно понятен, чтобы понять, как он работает. С другой стороны, если бы вы использовали цикл for для выравнивания одной и той же матрицы, то ваш код будет намного проще:

>>> matrix = [
...     [0, 0, 0],
...     [1, 1, 1],
...     [2, 2, 2],
... ]
>>> flat = []
>>> for row in matrix:
...     for num in row:
...         flat.append(num)
...
>>> flat
[0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 2]

Теперь вы можете видеть, что код пересекает одну строку матрицы за раз, вытягивая все элементы этой строки перед тем, как перейти к следующей.

Хотя понимание вложенных списков из одной строки может показаться более Pythonic, самое важное — это написать код, который ваша команда сможет легко понять и изменить. Когда вы выбираете свой подход, вам нужно судить, основываясь на том, считаете ли вы, что представление помогает или ухудшает читабельность.

Используйте Генераторы для больших наборов данных

Представление списков в Python работает путем загрузки всего списка в память. Для небольших или даже средних списков это обычно хорошо. Например если вы хотите сложить квадраты первых тысячи целых чисел, то list comprehension решит эту проблему превосходно:

>>> sum([i * i for i in range(1000)])
332833500

Но что, если вы хотите сложить квадраты первых миллиардов целых чисел? Если вы попытаетесь это выполнить на своем компьютере, вы сможете заметить, что ваш компьютер перестанет отвечать на запросы. Это потому, что Python пытается создать список с одним миллиардом целых чисел, который потребляет больше памяти, чем хотелось бы вашему компьютеру. Ваш компьютер может не иметь ресурсов, необходимых для создания огромного списка и сохранения его в памяти.

Когда размер списка становится проблематичным, часто полезно использовать генератор вместо list comprehension. Генератор не создает единую большую структуру данных в памяти, а вместо этого возвращает итерацию. Ваш код будет запрашивать следующее значение из итерируемого столько раз, сколько необходимо или пока вы не достигните конца своей последовательности, сохраняя при этом только одно значение за раз.

Если бы вы суммировали первый миллиард квадратов с генератором, то ваша программа, вероятно, будет работать некоторое время, но она не будет вызывать зависание вашего компьютера. В приведенном ниже примере используется генератор:

>>> sum(i * i for i in range(1000000000))
333333332833333333500000000

Вы можете сказать, что это генератор, потому что выражение не заключено в квадратные или фигурные скобки. При желании генераторы могут быть заключены в круглые скобки.

Приведенный выше пример все еще требует много времени для выполнения, но программа не зависнит так как операции выполняются отложено. Из-за отложенных вычислений значения рассчитываются только по явному запросу. После того, как генератор выдаст значение (например, 567 * 567), он может добавить это значение к текущей сумме, затем отбросить это значение и сгенерировать следующее значение (568 * 568). Когда функция sum запрашивает следующее значение, цикл начинается заново. Для этого процесса необходим небольшой объем памяти.

map() также работает отложено, что означает, что память не будет проблемой, если вы решите использовать ее в этом случае:

>>> sum(map(lambda i: i*i, range(1000000000)))
333333332833333333500000000

Вам решать, предпочитаете ли вы выражение генератора или map().

Профилирование для оптимизации производительности

Итак, какой подход быстрее? Стоит ли использовать списки или одну из их альтернатив? Вместо того, чтобы придерживаться единого правила, которое справедливо во всех случаях, более полезно спросить себя, имеет ли значение производительность в ваших конкретных обстоятельствах. Если нет, то обычно лучше выбрать подход, который приведет к чистому коду!

Если вы реализуете сценарии, где важна производительность, то обычно лучше профилировать различные подходы и смотреть на данные. timeit — полезная библиотека для определения времени выполнения кусков кода. Вы можете использовать timeit для сравнения времени выполнения map(), циклов и списков:

>>> import random
>>> import timeit

>>> TAX_RATE = .08
>>> txns = [random.randrange(100) for _ in range(100000)]

>>> def get_price(txn):
...     return txn * (1 + TAX_RATE)
...
>>> def get_prices_with_map():
...     return list(map(get_price, txns))
...
>>> def get_prices_with_comprehension():
...     return [get_price(txn) for txn in txns]
...
>>> def get_prices_with_loop():
...     prices = []
...     for txn in txns:
...         prices.append(get_price(txn))
...     return prices
...
>>> timeit.timeit(get_prices_with_map, number=100)
2.0554370979998566
>>> timeit.timeit(get_prices_with_comprehension, number=100)
2.3982384680002724
>>> timeit.timeit(get_prices_with_loop, number=100)
3.0531821520007725

Здесь мы определяем три метода, каждый из которых использует свой подход для создания списка. Затем мы сообщаем timeit, что каждая из этих функций должна запускаться по 100 раз. timeit возвращает общее время, необходимое для выполнения этих 100 выполнений.

Как показывает код, наибольшее различие заключается в подходе на основе цикла и map(), причем выполнение цикла занимает на 50% больше времени. То, имеет ли это значение, зависит от потребностей вашего приложения.

Заключение

В этом посте вы узнали, как использовать list comprehension в Python для выполнения сложных задач без чрезмерного усложнения кода.

Теперь вы можете:

  • Упростите циклы и вызовы map() с помощью использования декларативный представлений
  • Использовать условную логику в представление
  • Создать set и dictionary представления
  • Определить, когда ясность кода или производительность диктует альтернативный подход

Всякий раз, когда вам нужно выбрать метод создания списка, попробуйте несколько реализаций и подумайте, что легче всего прочитать и понять в вашем конкретном сценарии. Если важна производительность, то вы можете использовать инструменты профилирования, чтобы предоставить вам реальные данные вместо того, чтобы полагаться на догадки или догадки о том, что работает лучше всего.

Помните, что хотя list comprehensions привлекает к себе большое внимание, ваша интуиция и способность использовать расчетные данные, помогут вам написать чистый код, который выполняет поставленную задачу. Это, в конечном счете, ключ к созданию вашего кода Pythonic!

Упражнение на закрепление

Использование представление списков в Python

1. Каким будет вывод следующего кода Python?

l1=[1,2,3]
l2=[4,5,6]

[x*y for x in l1 for y in l2]


 [4, 8, 12, 5, 10, 15, 6, 12, 18]

 [4, 10, 18]

 [4, 5, 6, 8, 10, 12, 12, 15, 18]

 [18, 12, 6, 15, 10, 5, 12, 8, 4]

3. Каким будет вывод следующего кода Python?

s=["pune", "mumbai", "delhi"]

[(w.upper(), len(w)) for w in s]


 Error

 [‘PUNE’, 4, ‘MUMBAI’, 6, ‘DELHI’, 5]

 [PUNE, 4, MUMBAI, 6, DELHI, 5]

 [(‘PUNE’, 4), (‘MUMBAI’, 6), (‘DELHI’, 5)]

4. Каким будет вывод следующего кода Python?

import math
[str(round(math.pi)) for i in range (1, 6)]

 [‘3’, ‘3’, ‘3’, ‘3’, ‘3’, ‘3’]

 [‘3.1’, ‘3.14’, ‘3.142’, ‘3.1416’, ‘3.14159’, ‘3.141582’]

 [‘3’, ‘3’, ‘3’, ‘3’, ‘3’]

 [‘3.1’, ‘3.14’, ‘3.142’, ‘3.1416’, ‘3.14159’]


 Загрузка …

Вопрос 1 из 4

Была ли вам полезна эта статья?

[27 / 4.9]


Python 3 — Списки | ИТ Блог. Администрирование серверов на основе Linux (Ubuntu, Debian, CentOS, openSUSE)

Самая основная структура данных в Python является последовательностью. Каждому элементу последовательности присваивается номер – его положение или индекс. Первый индекс равен нулю, второй индекс равен единице, и так далее.

Python имеет шесть встроенных типов последовательностей, но наиболее распространенными из них являются списки и кортежи, о которых мы хотели бы вам рассказать в этой статье.

Есть определенные операции, которые вы можете сделать со всеми типами последовательности. Эти операции включают в себя индексацию, нарезка, добавление, умножение, и проверка членства. Кроме того, Python имеет встроенные функции для нахождения длины последовательности и для нахождения ее наибольшего и наименьшего элементов.

Списки в Python

Список является наиболее универсальным типом данных, доступных в Python, который может быть записан в виде списка значений, разделенных запятыми (элементов) в квадратные скобки. Важная вещь о списке является то, что элементы списка не обязательно должны быть одного и того же типа.

Создание списка так же просто, как указать различные значения, разделенные запятой в квадратных скобках. Например:

list1 = ['andreyex', 'destroyer', 2016, 2017];
list2 = [1, 2, 3, 4, 5 ];
list3 = ["a", "b", "c", "d"];

 

Подобно строковых индексов, индексы списка начинаются с 0, и списки могут быть нарезаны, сцепляться и так далее.

Доступ к значениям в списках

Чтобы получить доступ к значениям в списке, используйте квадратные скобки для нарезки вместе с индексом или индексами, чтобы получить значение доступного по этому индексу. Например:

#!/usr/bin/python3

list1 = ['andreyex', 'destroyer', 2016, 2017]
list2 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 ]

print ("list1[0]: ", list1[0])
print ("list2[1:5]: ", list2[1:5])

 

Когда этот код выполниться, он произведет следующий результат:

list1[0]:  andreyex
list2[1:5]:  [2, 3, 4, 5]

Обновление списков

Можно обновить один или несколько элементов списков, давая фрагмент на левой стороне оператора присваивания, и вы можете добавить элементы в список с помощью метода Append (). Например:

#!/usr/bin/python3

list = ['andreyex', 'destroyer', 2016, 2017]
print ("Значение по индексу 2 : ", list[2])

list[2] = 2018
print ("Новое значение по индексу 2 : ", list[2])

 

Примечание:

Функция Append () обсуждается в следующем разделе.

Когда этот код выполниться, он выдаст следующий результат:

Значение по индексу 2 :  2016
Новое значение по индексу 2 :  2018

Удалить элемент из списка

Чтобы удалить элемент из списка, вы можете использовать либо заявление del, если вы точно знаете, какой элемент (ы) Вы удаляете. Вы можете использовать метод remove(), если вы не знаете точно, какие элементы надо удалить. Например:

#!/usr/bin/python3
list = ['andreyex', 'destroyer', 2016, 2017]

print (list)
del list[2]
print ("После удаления значения по индексу 2 : ", list)

 

Когда этот код выполниться, он выдаст следующий результат:

['andreyex', 'destroyer', 2016, 2017]
После удаления значения по индексу 2 :  ['andreyex', 'destroyer', 2017]

Примечание:

Функция delete() обсуждается в следующем разделе.

Основные операции со списком

Списки реагируют на операторы + и *, как строки; они означают конкатенацию и повторение, за исключением того, что в результате новый список, а не строки.

На самом деле, списки работают со всеми основными операциями последовательности, которые мы использовали со строками в предыдущем разделе.

Выражение в Python Результат Описание
len([1, 2, 3]) 3 длина
[1, 2, 3] + [4, 5, 6] [1, 2, 3, 4, 5, 6] конкатенация
[ ‘Привет!’] * 4 [ ‘Привет!’, ‘Привет!’, ‘Привет!’, ‘Привет!’] повторение
3 in [1, 2, 3] true вхождение
for x in [1,2,3] : print (x,end = ‘ ‘) 1 2 3 итерация

Индексация, нарезка и матрицы

Поскольку списки являются последовательностями, индексирование и нарезка работает точно так же со списками, как они работают для строк.

Если предположить, что следующий вход:

L = ['C++'', 'Java', 'Python']

 

Выражения в Python Результаты Описание
L [2] ‘Python’ Смещения начинаются с нуля
[-2] ‘Java’ Отрицательный: отсчет с правой стороны
L [1:] [ ‘Java’, ‘Python’] Нарезка выбирает секции

Встроенные функции и методы для списков

Python включает в себя следующие функции списка:

S.No. Описание функции
1 cmp(list1, list2) – Больше не доступна в Python 3.
2 len(list) – Вычисляет общую длину списка.
3 max(list) – Возвращает элемент из списка с максимальным значением.
4 min(list) – Возвращает элемент из списка с минимальным значением.
5 list(seq) – Преобразует кортеж в список.

Python включает в себя следующие методы списка:

S.No. Описание методов
1 list.append(obj) – Добавляет объект obj в список
2 list.count(obj) – Возвращает кол-во, сколько раз obj входит в список
3 list.extend(seq) – Добавляет содержимое seq  в список
4 list.index(seq) – Возвращает наименьший индекс в списке, который появляется в obj
5 list.insert(index, obj) – Вставки объект obj в список по смещению index
6 list.pop(obj = list[-1]) – Удаляет и возвращает последний объект или obj из списка
7 list.remove(obj) – Удаляет объект obj из списка
8 list.reverse() – Меняет объекты списка на месте
9 list.sort([func]) – Сортирует объекты списка, использует сравнение func если дано

 

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.

Метод List.extend в Python

Из этого урока вы узнаете о методе расширения списка Python. Вы увидите, как использовать его на последовательностях с помощью примеров.

Синтаксис, используемый в следующем разделе, предназначен для Python 3. Вы можете изменить его на любые другие версии Python.

Метод расширения списка

Приложение отлично работает, когда вы хотите добавить отдельный элемент или список. Но когда вы хотите добавить отдельную букву к слову или массиву однозначных чисел, это становится невозможным. Следовательно, расширенный метод был введен, чтобы устранить это ограничение.

Этот метод обновляет список, добавляя элементы в конец. Они могут быть словом или числом и т.д. Когда вы вызываете этот метод, он перебирает аргументы и помещает их в список один за другим в хвостовую часть.

Следовательно, количество добавляемых элементов совпадает с количеством переданных аргументов. Он принимает только один параметр и не имеет возвращаемого значения.

Его синтаксис выглядит следующим образом:

List_name.extend(element)

После вызова метода extends вы получите обновленный объект списка.

Как работает функция Extend()?

Когда мы передаем элемент в метод extends в качестве аргумента, он повторяется, и значение из каждой итерации добавляется в список.

Примеры применения метода Extend

При использовании этого метода учитывайте следующие моменты.

  • Когда вы добавляете «список» или «набор» в список, каждый элемент в списке повторяется и добавляется в конец.
  • Когда вы добавляете «строку» в список, буквы строки перебираются и каждая по отдельности добавляются в конец.

Добавляем список в список

myList = ["Lion", "Tiger", "Bear", "Cheetah", "Puma"]
listToAdd = ["Leopard", "Lynx"]
myList.extend(listToAdd)
print(myList)
# ['Lion', 'Tiger', 'Bear', 'Cheetah', 'Puma', 'Leopard', 'Lynx']

Добавляем Set в список

myList = ['Physics', 'Chemistry', 'Biology', 'Electronics']
setToAdd = {'Mathematics', 'Astrology'}
type(setToAdd)
# 
myList.extend(setToAdd)
print(myList)
# ['Physics', 'Chemistry', 'Biology', 'Electronics', 'Mathematics', 'Astrology']

Добавляем строку в список

myList = ['X', 'Y', 'Z']
myList.extend('abcd')
print(myList)
# ['X', 'Y', 'Z', 'a', 'b', 'c', 'd']

5 примеров фильтрации списков и строк ~ PythonRu

Предыдущий урок: Генераторы

Функция filter() в Python применяет другую функцию к заданному итерируемому объекту (список, строка, словарь и так далее), проверяя, нужно ли сохранить конкретный элемент или нет. Простыми словами, она отфильтровывает то, что не проходит и возвращает все остальное.

Объект фильтра — это итерируемый объект. Он сохраняет те элементы, для которых функция вернула True. Также можно конвертировать его в list, tuple или другие типы последовательностей с помощью фабричных методов.

В этом руководстве разберемся как использовать filter() с разными типами последовательностей. Также рассмотрим примеры, которые внесут ясность в принцип работы.

Функция filter() принимает два параметра. Первый — имя созданной пользователем функции, а второй — итерируемый объект (список, строка, множество, кортеж и так далее).

Она вызывает заданную функцию для каждого элемента объекта как в цикле. Синтаксис следующий:

					

# Синтаксис filter()

filter(in_function|None, iterable)
|__filter object

Первый параметр — функция, содержащая условия для фильтрации входных значений. Она возвращает True или False. Если же передать None, то она удалит все элементы кроме тех, которые вернут True по умолчанию.

Второй параметр — итерируемый объект, то есть последовательность элементов, которые проверяются на соответствие условию. Каждый вызов функции использует один из объектов последовательности для тестирования.

Возвращаемое значение — объект filter, который представляет собой последовательность элементов, прошедших проверку.

Примеры функции filter()

Фильтр нечетных чисел

Подписывайтесь на телеграм каналы

В этом примере в качестве итерируемого объекта — список числовых значений

					

# список чисел
numbers = [1, 2, 4, 5, 7, 8, 10, 11]

И есть функция, которая отфильтровывает нечетные числа. Она передается в качестве первого аргумента вызову filter().

					

# функция, которая фильтрует нечетные числа
def filter_odd_num(in_num):
if(in_num % 2) == 0:
return True
else:
return False

Теперь соединим эти части и посмотрим на финальный код.

					

"""
Программа Python для фильтрации нечетных чисел
в списке, используя функцию filter()
"""

# список чисел
numbers = [1, 2, 4, 5, 7, 8, 10, 11]

# функция, которая проверяет числа
def filter_odd_num(in_num):
if(in_num % 2) == 0:
return True
else:
return False

# Применение filter() для удаления нечетных чисел
out_filter = filter(filter_odd_num, numbers)

print("Тип объекта out_filter: ", type(out_filter))
print("Отфильтрованный список: ", list(out_filter))

Вот на что стоит обратить внимание в примере:

  • Функция filter() возвращает out_filter, а для проверки типа данных использовалась type();
  • Конструктор list() был вызван для конвертации объекта filter в список Python.

После запуска примера выйдет следующий результат:

Тип объекта out_filter: <class ‘filter’>
Отфильтрованный список: [2, 4, 8, 10]

Он показывает только четные числа, отфильтровывая нечетные.

Фильтр повторяющихся значений из двух списков

Функцию можно использовать для получения разницы двух последовательностей. Для этого нужно отфильтровывать повторяющиеся элементы.

Предположим, что существует два списка строк.

					

# Список строк с похожими элементами
list1 = ["Python", "CSharp", "Java", "Go"]
list2 = ["Python", "Scala", "JavaScript", "Go", "PHP", "CSharp"]

Видно, что в них есть одинаковые названия языков программирования. Задача заключается в том, чтобы написать функцию, которая бы проверяла повторяющиеся значения.

					

# функция, которая проверяет строки на вхождение
def filter_duplicate(string_to_check):
if string_to_check in ll:
return False
else:
return True

Теперь соберем все это вместе.

					

"""
Программа для поиска совпадений между
двумя списками, используя функцию filter()
"""

# Список строк с похожими элементами
list1 = ["Python", "CSharp", "Java", "Go"]
list2 = ["Python", "Scala", "JavaScript", "Go", "PHP", "CSharp"]

# функция, которая проверяет строки на вхождение
def filter_duplicate(string_to_check):
if string_to_check in ll:
return False
else:
return True

# Применение filter() для удаления повторяющихся строк
ll = list2
out_filter = list(filter(filter_duplicate, list1))
ll = list1
out_filter += list(filter(filter_duplicate, list2))

print("Отфильтрованный список:", out_filter)

После выполнения результат будет следующий:

Отфильтрованный список: [‘Java’, ‘Scala’, ‘JavaScript’, ‘PHP’]

Как и ожидалось, код вывел разницу двух списков. Однако это лишь примеры работы функции.

Использование лямбда-выражений с filter()

Лямбда-выражение в Python также работает как встроенная функция. Таким образом ее можно указать вместо функции в качестве аргумента при вызове filter() и избавиться от необходимости написания отдельной функции для фильтрации.

Рассмотрим некоторые примеры того, как использовать лямбда.

Отфильтровать стоп-слова из строки

В этом примере удалим стоп-слова из строки. Они перечислены в следующем списке.

					

list_of_stop_words = ["в", "и", "по", "за"]

А вот строка, включающая некоторые из слов.

					

string_to_process = "Сервис по поиску работы и сотрудников HeadHunter опубликовал подборку высокооплачиваемых вакансий в России за август."

Теперь код целиком.

					

"""
Программа для удаления стоп-слов
из строки используя функцию filter()
"""

# Список стоп-слов
list_of_stop_words = ["в", "и", "по", "за"]

# Строка со стоп-словами
string_to_process = "Сервис по поиску работы и сотрудников HeadHunter опубликовал подборку высокооплачиваемых вакансий в России за август."

# lambda-функция, фильтрующая стоп-слова
split_str = string_to_process.split()
filtered_str = ' '.join((filter(lambda s: s not in list_of_stop_words, split_str)))

print("Отфильтрованная строка:a", filtered_str)

Поскольку нужно убрать целое слово, строка разбивается на слова. После этого стоп-слова отфильтровываются, а все остальное объединяется.

Результат будет следующий:

Отфильтрованная строка: Сервис поиску работы сотрудников HeadHunter опубликовал подборку высокооплачиваемых вакансий России август.

Пересечение двух массивов

В этом примере создадим лямбда-выражение, а затем применим функцию фильтрации для поиска общих элементов в них.

Вот входные данные для теста.

					

# Два массива, имеющие общие элементы
arr1 = ['p','y','t','h','o','n',' ','3','.','0']
arr2 = ['p','y','d','e','v',' ','2','.','0']

Создадим lambda-функцию, которая будет отфильтровывать разницу и возвращать общие элементы.

					

# Лямбда с использованием filter() для поиска общих значений
out = list(filter(lambda it: it in arr1, arr2))

А вот полная реализация:

					

"""
Программа для поиска общих элементов в двух списках
с использованием функции lambda и filter()
"""

# Два массива, имеющие общие элементы
arr1 = ['p','y','t','h','o','n',' ','3','.','0']
arr2 = ['p','y','d','e','v',' ','2','.','0']

# Лямбда с использованием filter() для поиска общих значений
def interSection(arr1, arr2): # find identical elements
out = list(filter(lambda it: it in arr1, arr2))
return out

# функция main
if __name__ == "__main__":
out = interSection(arr1, arr2)
print("Отфильтрованный список:", out)

Такой будет результат выполнения:

Отфильтрованный список: [‘p’, ‘y’, ‘ ‘, ‘.’, ‘0’]

Функция filter без функции

Да, можно вызывать функцию filter() без передачи ей функции в качестве первого аргумента. Вместо этого нужно указать None.

В таком случае фильтр уберет те элементы, результат исполнения которых равен False. Возьмем в качестве примера следующую последовательность.

					

# Список значений, которые могут быть True или False
bools = ['bool', 0, None, True, False, 1-1, 2%2]

Дальше код целиком для анализа поведения filter() с None в качестве функции-аргумента.

					

"""
Вызов функции filter() без функции
"""

# Список значений, которые могут быть True или False
bools = ['bool', 0, None, True, False, 1, 1-1, 2%2]

# Передали None вместо функции в filter()
out = filter(None, bools)

# Вывод результата
for iter in out:
print(iter)

А вот результат исполнения:

bool
True
1

Теперь вы должны лучше понимать принцип работы функции filter() в Python.

Далее: Функция round()

Python 3 Список методов и функций

Метод Описание Примеры
добавить ( x )

Добавляет элемент ( x ) в конец списка. Это эквивалентно a [len (a):] = [x] .

a = [«пчела», «мотылек»] печать (а) a.append («муравей») print (a)

Результат

  [пчела, моль]
["пчела", "моль", "муравей"]  
расширить ( итерация )

Расширяет список, добавляя все элементы из итерируемого объекта.Это позволяет объединить два списка вместе. Этот метод эквивалентен a [len (a):] = iterable .

a = [«пчела», «мотылек»] печать (а) a.extend ([«муравей», «летать»]) print (a)

Результат

  [пчела, моль]
[«пчела», «моль», «муравей», «муха»]  
пластина ( i , x )

Вставляет элемент в заданную позицию.Первый аргумент — это индекс элемента, перед которым нужно вставить. Например, a.insert (0, x) вставляет в начало списка.

a = [«пчела», «мотылек»] печать (а) a.insert (0, «муравей») печать (а) a.insert (2, «летать») print (a)

Результат

  [пчела, моль]
[«муравей», «пчела», «мотылек»]
[«муравей», «пчела», «муха», «моль»]  
удалить ( x )

Удаляет первый элемент из списка со значением x .Возвращает ошибку, если такого элемента нет.

a = [«пчела», «мотылек», «муравей»] печать (а) a.remove («моль») print (a)

Результат

  [пчела, моль, муравей]
["пчела", "муравей"]  
поп ([ i ])

Удаляет элемент в указанной позиции в списке и возвращает его. Если индекс не указан, pop () удаляет и возвращает последний элемент в списке.

# Пример 1: индекс не указан a = [«пчела», «мотылек», «муравей»] печать (а) a.pop () печать (а) # Пример 2: Указан индекс a = [«пчела», «мотылек», «муравей»] печать (а) поп (1) print (a)

Результат

  [пчела, моль, муравей]
["пчела", "моль"]
["пчела", "мотылек", "муравей"]
["пчела", "муравей"]  
прозрачный ()

Удаляет все элементы из списка.Эквивалентно del a [:] .

a = [«пчела», «мотылек», «муравей»] печать (а) чистота() print (a)

Результат

  [пчела, моль, муравей]
[]  
индекс ( x [, начало [, конец ]])

Возвращает позицию первого элемента списка со значением x .Вызывает ValueError , если такого элемента нет.

Необязательные аргументы start и end интерпретируются, как в нотации среза, и используются для ограничения поиска конкретной подпоследовательностью списка. Возвращенный индекс вычисляется относительно начала полной последовательности, а не начального аргумента.

a = [«пчела», «муравей», «мотылек», «муравей»] print (a.index («муравей»)) печать (a.index («ant», 2))

Результат

  1
3  
количество ( x )

Возвращает количество раз, когда x появляется в списке.

a = [«пчела», «муравей», «мотылек», «муравей»] print (a.count («пчела»)) print (a.count («муравей»)) print (a.count («»))

Результат

  1
2
0  
sort (key = None, reverse = False)

Сортирует элементы списка по месту.Аргументы можно использовать для настройки операции.

ключ
Задает функцию одного аргумента, которая используется для извлечения ключа сравнения из каждого элемента списка. Значение по умолчанию — Нет (сравнивает элементы напрямую).
реверс
Логическое значение. Если установлено значение True , то элементы списка сортируются, как если бы каждое сравнение было обратным.
а = [3,6,5,2,4,1] a.sort () печать (а) а = [3,6,5,2,4,1] a.sort (обратный = True) печать (а) a = [«пчела», «оса», «мотылек», «муравей»] a.sort () печать (а) a = [«пчела», «оса», «бабочка»] a.sort (ключ = len) печать (а) a = [«пчела», «оса», «бабочка»] a.sort (ключ = len, reverse = True) print (a)

Результат

  [1, 2, 3, 4, 5, 6]
[6, 5, 4, 3, 2, 1]
['муравей', 'пчела', 'мотылек', 'оса']
[«пчела», «оса», «бабочка»]
[«бабочка», «оса», «пчела»]  
реверс ()

Переворачивает элементы списка на место.

а = [3,6,5,2,4,1] a.reverse () печать (а) a = [«пчела», «оса», «мотылек», «муравей»] a.reverse () print (a)

Результат

  [1, 4, 2, 5, 6, 3]
[«муравей», «мотылек», «оса», «пчела»]  
копия ()

Возвращает частичную копию списка. Эквивалент a [:] .

Используйте метод copy () , когда вам нужно обновить копию, не затрагивая исходный список.Если вы не используете этот метод (например, если вы выполните что-то вроде list2 = list1 ), то любые обновления, которые вы сделаете для list2 , также повлияют на list1 .

Пример сбоку демонстрирует это.

# БЕЗ copy () a = [«пчела», «оса», «мотылек»] б = а b.append («муравей») печать (а) печать (б) # С копией () a = [«пчела», «оса», «мотылек»] b = a.copy () b.append («муравей») печать (а) print (b)

Результат

  [пчела, оса, моль, муравей]
[«пчела», «оса», «мотылек», «муравей»]
[«пчела», «оса», «мотылек»]
[«пчела», «оса», «мотылек», «муравей»]  
.

Список Python ()

Синтаксис list () :

список ([повторяемый])
 

list () Параметры

Конструктор list () принимает единственный аргумент:

  • итерабельность (необязательно) — объект, который может быть последовательностью (строка, кортежи), коллекцией (набором, словарем) или любым объектом итератора

Возвращаемое значение из списка ()

Конструктор list () возвращает список.

  • Если параметры не переданы, возвращается пустой список
  • Если итерируемый передается в качестве параметра, он создает список, состоящий из итерируемых элементов.

Пример 1. Создание списков из строки, кортежа и списка

  # пустой список
печать (список ())

# гласная строка
vowel_string = 'aeiou'
печать (список (строка_гласных))

# кортеж гласных
vowel_tuple = ('а', 'е', 'я', 'о', 'и')
print (список (vowel_tuple))

# список гласных
vowel_list = ['a', 'e', ​​'i', 'o', 'u']
print (список (vowel_list))  

Выход

  []
['a', 'e', ​​'i', 'o', 'u']
['a', 'e', ​​'i', 'o', 'u']
['a', 'e', ​​'i', 'o', 'u'] 
 

Пример 2: Создание списков из набора и словаря

  # набор гласных
vowel_set = {'a', 'e', ​​'i', 'o', 'u'}
печать (список (набор_ гласных))

# словарь гласных
vowel_dictionary = {'a': 1, 'e': 2, 'i': 3, 'o': 4, 'u': 5}
print (список (vowel_dictionary))  

Выход

  ['a', 'o', 'u', 'e', ​​'i']
['o', 'e', ​​'a', 'u', 'i'] 
 

Примечание: В случае словарей ключами словаря будут элементы списка.Кроме того, порядок элементов будет случайным.


Пример 3: Создание списка из объекта итератора

  # объекты этого класса являются итераторами
класс PowTwo:
    def __init __ (self, max):
        self.max = max
    
    def __iter __ (сам):
        self.num = 0
        вернуть себя
        
    def __next __ (сам):
        если (self.num> = self.max):
            поднять StopIteration
        результат = 2 ** self.num
        self.num + = 1
        вернуть результат

pow_two = PowTwo (5)
pow_two_iter = iter (pow_two)

print (список (pow_two_iter))  

Выход

  [1, 2, 4, 8, 16] 
 

Рекомендуемая литература: Список Python

.

список функций Python — qaruQaruSite Переполнение стека
  1. Около
  2. Продукты
  3. Для команд
  1. Переполнение стека Общественные вопросы и ответы
  2. Переполнение стека для команд Где разработчики и технологи делятся частными знаниями с коллегами
  3. Вакансии Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста
  4. Талант Нанимайте технических специалистов и создавайте свой бренд работодателя
  5. Реклама Обратитесь к разработчикам и технологам со всего мира
  6. О компании
.

Список методов и функций Python 3

Список методов и функций списка, доступных в Python 3.

Следующие функции Python можно использовать в списках.

Метод Описание Примеры
добавить ( x )

Добавляет элемент ( x ) в конец списка. Это эквивалентно a [len (a):] = [x] .

a = [«пчела», «мотылек»] печать (а) а.добавить («муравей») print (a)

Результат

  [пчела, моль]
[«пчела», «моль», «муравей»]  
расширить ( итерация )

Расширяет список, добавляя все элементы из итерируемого объекта. Это позволяет объединить два списка вместе.Этот метод эквивалентен a [len (a):] = iterable .

a = [«пчела», «мотылек»] печать (а) a.extend ([«муравей», «летать»]) print (a)

Результат

  [пчела, моль]
[«пчела», «моль», «муравей», «муха»]  
пластина ( i , x )

Вставляет элемент в заданную позицию.Первый аргумент — это индекс элемента, перед которым нужно вставить. Например, a.insert (0, x) вставляет в начало списка.

a = [«пчела», «мотылек»] печать (а) a.insert (0, «муравей») печать (а) a.insert (2, «летать») print (a)

Результат

  [пчела, моль]
[«муравей», «пчела», «мотылек»]
[«муравей», «пчела», «муха», «моль»]  
удалить ( x )

Удаляет первый элемент из списка со значением x .Возвращает ошибку, если такого элемента нет.

a = [«пчела», «мотылек», «муравей»] печать (а) a.remove («моль») print (a)

Результат

  [пчела, моль, муравей]
["пчела", "муравей"]  
поп ([ i ])

Удаляет элемент в указанной позиции в списке и возвращает его.Если индекс не указан, pop () удаляет и возвращает последний элемент в списке.

# Пример 1: индекс не указан a = [«пчела», «мотылек», «муравей»] печать (а) a.pop () печать (а) # Пример 2: Указан индекс a = [«пчела», «мотылек», «муравей»] печать (а) поп (1) print (a)

Результат

  [пчела, моль, муравей]
["пчела", "моль"]
["пчела", "мотылек", "муравей"]
["пчела", "муравей"]  
прозрачный ()

Удаляет все элементы из списка.Эквивалент del a [:] .

a = [«пчела», «мотылек», «муравей»] печать (а) чистота() print (a)

Результат

  [пчела, моль, муравей]
[]  
индекс ( x [, начало [, конец ]])

Возвращает позицию первого элемента списка со значением x .Вызывает ValueError , если такого элемента нет.

Необязательные аргументы start и end интерпретируются, как в нотации среза, и используются для ограничения поиска конкретной подпоследовательностью списка. Возвращенный индекс вычисляется относительно начала полной последовательности, а не начального аргумента.

a = [«пчела», «муравей», «мотылек», «муравей»] печать (a.index («муравей»)) print (a.index («ant», 2))

Результат

  1
3  
количество ( x )

Возвращает количество раз, когда x появляется в списке.

a = [«пчела», «муравей», «мотылек», «муравей»] печать (a.count («пчела»)) print (a.count («муравей»)) print (a.count («»))

Результат

  1
2
0  
сортировка (ключ = нет, обратный = ложь)

Сортировка элементов списка по месту. Аргументы можно использовать для настройки операции.

ключ
Задает функцию одного аргумента, которая используется для извлечения ключа сравнения из каждого элемента списка. Значение по умолчанию — Нет (сравнивает элементы напрямую).
обратный
Логическое значение. Если установлено значение True , то элементы списка сортируются, как если бы каждое сравнение было обратным.
а = [3,6,5,2,4,1] а.Сортировать() печать (а) а = [3,6,5,2,4,1] a.sort (обратный = True) печать (а) a = [«пчела», «оса», «мотылек», «муравей»] a.sort () печать (а) a = [«пчела», «оса», «бабочка»] a.sort (ключ = len) печать (а) a = [«пчела», «оса», «бабочка»] a.sort (ключ = len, reverse = True) print (a)

Результат

  [1, 2, 3, 4, 5, 6]
[6, 5, 4, 3, 2, 1]
['муравей', 'пчела', 'мотылек', 'оса']
[«пчела», «оса», «бабочка»]
[«бабочка», «оса», «пчела»]  
обратный ()

Переворачивает элементы списка на место.

а = [3,6,5,2,4,1] a.reverse () печать (а) a = [«пчела», «оса», «мотылек», «муравей»] a.reverse () print (a)

Результат

  [1, 4, 2, 5, 6, 3]
[«муравей», «мотылек», «оса», «пчела»]  
копия ()

Возвращает частичную копию списка.Эквивалент a [:] .

Используйте метод copy () , когда вам нужно обновить копию, не затрагивая исходный список. Если вы не используете этот метод (например, если вы выполните что-то вроде list2 = list1 ), то любые обновления, которые вы делаете для list2 , также повлияют на list1 .

Пример сбоку демонстрирует это.

# БЕЗ copy () a = [«пчела», «оса», «мотылек»] б = а б.добавить («муравей») печать (а) печать (б) # С копией () a = [«пчела», «оса», «мотылек»] b = a.copy () b.append («муравей») печать (а) print (b)

Результат

  [пчела, оса, моль, муравей]
[«пчела», «оса», «мотылек», «муравей»]
[«пчела», «оса», «мотылек»]
[«пчела», «оса», «мотылек», «муравей»]  
Метод Описание Примеры
лён ( с )

Возвращает количество элементов в списке.

Функция len () может использоваться в любой последовательности (такой как строка, байты, кортеж, список или диапазон) или коллекции (такой как словарь, набор или замороженный набор).

a = [«пчела», «мотылек», «муравей»] print (len (a))

Результат

  3  
список ([ итерация ])

Конструктор list () возвращает изменяемый список последовательностей элементов.Итерируемый аргумент является необязательным. Вы можете предоставить любую последовательность или коллекцию (например, строку, список, кортеж, набор, словарь и т. Д.). Если аргумент не указан, возвращается пустой список.

Строго говоря, список ([ iterable ]) на самом деле является изменяемым типом последовательности.

печать (список ()) печать (список ([])) print (list ([«пчела», «мотылек», «муравей»])) print (list ([[«пчела», «мотылек»], [«муравей»]])) a = «пчела» печать (список (а)) a = («я», «я», «а», «кортеж») печать (список (а)) a = {«я», «я», «а», «набор»} print (list (a))

Результат

  []
[]
["пчела", "мотылек", "муравей"]
[["пчела", "моль"], ["муравей"]]
['b', 'e', ​​'e']
["Я", "есть", "а", "кортеж"]
['am', 'I', 'a', 'set']  

макс. ( итерация , * [, ключ , по умолчанию ])

или

макс. ( arg1 , arg2 , * args [, key ])

Возвращает наибольший элемент в итерации (например, списке) или наибольший из двух или более аргументов.

Аргумент ключа определяет функцию упорядочивания с одним аргументом, подобную той, что используется для sort () .

Аргумент по умолчанию указывает объект, который нужно вернуть, если предоставленная итерация пуста. Если итерируемый объект пуст и по умолчанию не указан, возникает ValueError .

Если максимальное значение имеет несколько элементов, возвращается только первый обнаруженный элемент.

a = [«пчела», «мотылек», «муравей»] печать (макс (а)) a = [«пчела», «мотылек», «оса»] печать (макс (а)) a = [1, 2, 3, 4, 5] b = [1, 2, 3, 4] print (max (a, b))

Результат

  моль
оса
[1, 2, 3, 4, 5]  

мин ( итерация , * [, ключ , по умолчанию ])

или

мин ( arg1 , arg2 , * args [, key ])

Возвращает наименьший элемент в итерируемом (например, списке) или наименьший из двух или более аргументов.

Аргумент ключа определяет функцию упорядочивания с одним аргументом, подобную той, что используется для sort () .

Аргумент по умолчанию указывает объект, который нужно вернуть, если предоставленная итерация пуста. Если итерируемый объект пуст и по умолчанию не указан, возникает ValueError .

Если более чем один элемент разделяет минимальное значение, возвращается только первый обнаруженный элемент.

a = [«пчела», «мотылек», «оса»] печать (мин (а)) a = [«пчела», «мотылек», «муравей»] печать (мин (а)) a = [1, 2, 3, 4, 5] b = [1, 2, 3, 4] print (min (a, b))

Результат

  пчела
муравей
[1, 2, 3, 4]  

диапазон ( стоп )

или

диапазон ( начало , остановка [, шаг ])

Представляет неизменяемую последовательность чисел и обычно используется для выполнения определенного числа циклов в для циклов.

Его можно использовать вместе с list () для возврата списка элементов в заданном диапазоне.

Строго говоря, range () на самом деле является изменяемым типом последовательности.

печать (список (диапазон (10))) print (список (диапазон (1,11))) печать (список (диапазон (51,56))) print (list (range (1,11,2)))

Результат

  [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
[51, 52, 53, 54, 55]
[1, 3, 5, 7, 9]  
.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *