Срез списка python: Всё, что Вы хотели знать о слайсах / Хабр

Всё, что Вы хотели знать о слайсах / Хабр

Маленькое вступление. Уверен, что каждый, кто использовал питон некоторое время, полюбил выражения в прямоугольных скобочках. В этой статье я хочу от «а» до «я» рассказать о срезах. Для начала немного о терминологии: в английском языке их называют «slice». Я буду называть их то «слайсами», то «срезами», как в моем понимании этого слова. Будем все учиться на примерах. Для меня, такой метод был бы самым удобным, быстрым и простым.
Для начала, самое распространенное применение. Создания копии последовательности или ее части.
Рассмотрим срез как часть последовательности. Например, несколько срезов со списка:

>>> s = [1, 2, 3, 4, 6] #простой список
>>> s[:] #копия списка, часто очень полезно
[1, 2, 3, 4, 6]
>>> s[1:] # все элементы кроме первого
[2, 3, 4, 6]
>>> s[-3:] # последние 3 элемента
[3, 4, 6]
>>> s[2:-2] #откидываем первые и последние 2
[3]

Это ещё не все,
Далеко не все знают, но могут быть слайсы с тремя параметрами:

>>> s[::2] #парные элементы
[1, 3, 6]
>>> s[1:4:2] #элементы с первого по четвертый с шагом 2
[2, 4]

Все эти действия можно проворачивать со строками, кортежами и списками.

>>> "Hello Dolly!"[1::2]
'el ol!'

Совсем забыл, спасибо xeningem:

>>> "God saw I was dog"[::-1]
'god saw I was doG'
>>> #отрицательный шаг может оказаться граблями, если не знать особенностей. См комментарии.

Но и это ещё не все, есть несколько действий со срезами, которые можно делать только со списками (ну, почти). Дело в том, что они единственные из базовых последовательностей, которые могут изменяться, и, для которых, имеет значение порядок (нельзя делать срезы из словарей и множеств/наборов). Дальше пойдет разговор о срезах, которые изменяют последовательность.
Слайсы можно удалять, например:

>>> s = list(range(10)) #заполняем 0..9
>>> del s[3: -2: 2] #удаляем элементы между третьим и предпоследним с шагом 2
>>> s
[ 0, 1, 2, 4, 6, 8, 9]

Ещё можно вставлять элементы:
В варианте замены:

>>> s[2:5:2]=list("AF") #список был [0, 1, 2, 4, 6, 8, 9], мы заменили указанные элементы на [‘A’,’F’]
>>> #да, ещё в такой конструкции должны совпадать размеры, это легче понять попробовав
>>> s
[ 0, 1, 'A', 4, 'F', 8, 9]

Ну, или вариант вставки попроще:

>>> s[3:4] = ["4 was here"] # замена последовательного кусочка
>>> s
[ 0, 1, 'A', '4 was here', 'F', 8, 9]
>>> s[1:1] = ["after zero"] #или, просто, вставка
>>> s
[ 0, 'after zero', 1, 'A', '4 was here', 'F', 8, 9]

Если мы хотим создать класс, с которого можно снимать срезы? Проще некуда, для этого есть два пути:
Неправильный:
1) Переопределить фунции __getslice__, __delslice__ и __setslice__. Но это устаревший метод (в 2.0 помечен как deprecated)
И правильный:
2) Переопределить __getitem__, __setitem__ и __delitem__.
С первого взгляда все кажется предельно простым, но если присмотреться, то __getitem__(self, key) – получает только один параметр, key, а у среза у нас может быть целых 3 числа… Все предельно просто: в случае, когда кто-то пытается срезать кусочек от нашего объекта, значением key функция получит объект типа slice:

>>> class MySliceble():
    def __getitem__(self, key):
        if isinstance(key, slice):
            return list(range(key.start, key.stop, key.step))
        else:
            raise Exception("Trying to access by index")
>>> my = MySliceble()
>>> my[2:10:1]
[2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

Конечно, пример очень символический, но понять можно: у объекта класса slice есть три свойства: start, stop и step, соответствуют числам из скобок среза. Нужно быть внимательным, если число пропущена, то значение будет None, например [::] будет slice(None, None, None) а [:-3] будет slice(None, -3, None).
Замену/вставку и удаление срезов делаем по аналогии.
Как упражнение, можете попробовать перегрузить словарь, чтобы с него можно было делать срезы. В питоне3 это будет начинаться как class SliceableDict(dict):
Ну, вроде все, что есть о срезах.
Если что пропустил с удовольствием выучу и допишу.

Upd1: накопил 5 кармы, перенес в питоний блог. Спасибо.

Upd2: Спасибо за комментарии, исправился, дополнил.

Понимание нотации среза Python

ответы выше не обсуждают назначение среза. Чтобы понять назначение среза, полезно добавить еще одну концепцию в искусство ascii:

                +---+---+---+---+---+---+
                | P | y | t | h | o | n |
                +---+---+---+---+---+---+
Slice position: 0   1   2   3   4   5   6
Index position:   0   1   2   3   4   5

>>> p = ['P','y','t','h','o','n']
# Why the two sets of numbers: 
# indexing gives items, not lists
>>> p[0]
 'P'
>>> p[5]
 'n'
# slicing gives lists
>>> p[0:1]
 ['P']
>>> p[0:2]
 ['P','y']

одна эвристика, для среза от нуля до n, подумайте: «ноль-это начало, начните с начала и возьмите n элементов в списке».

>>> p[5] # the last of six items, indexed from zero
 'n'
>>> p[0:5] # does NOT include the last item!
 ['P','y','t','h','o']
>>> p[0:6] # not p[0:5]!!!
 ['P','y','t','h','o','n']

другая эвристика: «для любого среза замените начало нулем, примените предыдущую эвристику, чтобы получить конец списка, а затем подсчитайте первое число до отрежьте предметы от начала»

>>> p[0:4] # start at the beginning and count out 4 items
 ['P','y','t','h']
>>> p[1:4] # take one item off the front
 ['y','t','h']
>>> p[2:4] # take two items off the front
 ['t','h']
# etc.

первое правило назначения среза заключается в том, что с нарезки возвращает список, назначение фрагмент требует список (или другой метод):

>>> p[2:3]
 ['t']
>>> p[2:3] = ['T']
>>> p
 ['P','y','T','h','o','n']
>>> p[2:3] = 't'
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: can only assign an iterable

второе правило назначения среза, которое вы также можете увидеть выше, заключается в том, что любая часть списка возвращается индексированием среза, это та же часть, которая изменяется назначением среза:

>>> p[2:4]
 ['T','h']
>>> p[2:4] = ['t','r']
>>> p
 ['P','y','t','r','o','n']

третье правило назначение среза заключается в том, что назначенный список (iterable) не должен иметь одинаковую длину; индексированный срез просто вырезается и заменяется массово тем, что назначается:

>>> p = ['P','y','t','h','o','n'] # start over
>>> p[2:4] = ['s','p','a','m']
>>> p
 ['P','y','s','p','a','m','o','n']

самая сложная часть, к которой нужно привыкнуть, — это назначение пустых срезов. Используя эвристику 1 и 2, легко получить голову вокруг индексации пустой фрагмент:

>>> p = ['P','y','t','h','o','n']
>>> p[0:4]
 ['P','y','t','h']
>>> p[1:4]
 ['y','t','h']
>>> p[2:4]
 ['t','h']
>>> p[3:4]
 ['h']
>>> p[4:4]
 []

и затем, как только вы это увидели, назначение среза пустому срезу имеет смысл тоже:

>>> p = ['P','y','t','h','o','n']
>>> p[2:4] = ['x','y'] # assigned list is same length as slice
>>> p 
 ['P','y','x','y','o','n'] # result is same length
>>> p = ['P','y','t','h','o','n']
>>> p[3:4] = ['x','y'] # assigned list is longer than slice
>>> p 
 ['P','y','t','x','y','o','n'] # result is longer
>>> p = ['P','y','t','h','o','n']
>>> p[4:4] = ['x','y']
>>> p
 ['P','y','t','h','x','y','o','n'] # result is longer still

обратите внимание, что, поскольку мы не меняем второй номер среза (4), вставленные элементы всегда складываются прямо против «o», даже когда мы назначаем пустой срез. Таким образом, позиция для назначения пустого среза является логическим расширением позиций для непустых назначений среза.

резервное копирование немного, что происходит, когда вы продолжаете идти с нашей процессией подсчета ломтика начало?

>>> p = ['P','y','t','h','o','n']
>>> p[0:4]
 ['P','y','t','h']
>>> p[1:4]
 ['y','t','h']
>>> p[2:4]
 ['t','h']
>>> p[3:4]
 ['h']
>>> p[4:4]
 []
>>> p[5:4]
 []
>>> p[6:4]
 []

с нарезкой, как только вы закончите, вы закончите; он не начинает нарезать назад. В Python вы не получите отрицательных шагов, если вы явно не попросите их, используя отрицательное число.

>>> p[5:3:-1]
 ['n','o']

есть некоторые странные последствия для правила «как только вы закончите, вы закончите»:

>>> p[4:4]
 []
>>> p[5:4]
 []
>>> p[6:4]
 []
>>> p[6]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: list index out of range

на самом деле, по сравнению с индексированием, нарезка python является странным доказательством ошибки:

>>> p[100:200]
 []
>>> p[int(2e99):int(1e99)]
 []

это может пригодиться иногда но это также может привести к несколько странному поведению:

>>> p
 ['P', 'y', 't', 'h', 'o', 'n']
>>> p[int(2e99):int(1e99)] = ['p','o','w','e','r']
>>> p
 ['P', 'y', 't', 'h', 'o', 'n', 'p', 'o', 'w', 'e', 'r']

в зависимости от вашего приложения, что может… или, возможно, не… будь тем, на что ты надеялся!

Ниже приведен текст моего первоначального ответа, он был полезен многим людям, поэтому я не хотел его удалять.

>>> r=[0,1,2,3,4]
>>> r[1:1]
[]
>>> r[1:1]=[9,8]
>>> r
[1, 9, 8, 2, 3, 4]
>>> r[1:1]=['blah']
>>> r
[1, 'blah', 9, 8, 2, 3, 4]

это также может прояснить разницу между нарезкой и индексированием.

примеры алгоритмов обработки элементов списков

x = int(input("Введите целое положительное число: "))
digs = []
while x:
    digs.append(x%10)   #берем последнюю цифру числа
    x = x//10           #отбрасываем последнюю цифру числа
print(digs)

# программа reverse
N = 11
A = list(range(N))
print(A)
 
for i in range(N//2):
    A[i], A[N-i-1] = A[N-i-1], A[i]
 
print(A)

# сортировка методом выбора
A = [2, 2, -1, -5, 55, 34, 0, 10]
N = len(A)
for i in range(N-1):
    for j in range(i+1, N):
        if A[i] > A[j]:
            A[i], A[j] = A[j], A[i]
print(A)

a = int(input("Введите 1-е натуральное число: "))
b = int(input("Введите 2-е натуральное число: "))
sa = a; sb = b
while a != b:
   if a>b: a -= b
   else: b -=a
 
print("НОД(%d, %d) = %d"%(sa,sb,a))

a = int(input("Введите 1-е натуральное число: "))
b = int(input("Введите 2-е натуральное число: "))
sa = a; sb = b
b = min(sa, sb)
a = max(sa, sb)
while b:
    a,b = b, a%b
 
print("НОД(%d, %d) = %d"%(sa,sb,a))

Индексирование в Python — tirinox.ru

Положительные и отрицательные индексы

Допустим у нас есть список или кортеж.

x = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
t = (0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)

Без потери общности будем работать только со списком х (с кортежем t – тоже самое).

Легко получить i-тый элемент этого списка по индексу.

Внимание! Индексы в Python считаются с нуля (0), как в С++ и Java.

>>> x[0]
0
>>> x[7]
7
>>> x[11]
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: list index out of range

В последней строке мы вылезли за пределы (у нас в списке последний индекс – 10) и получили исключение IndexError.

Но что будет, если мы обратимся к элементу с отрицательным индексом? В С++ такой операцией вы бы прострелили себе ногу. А в Python? IndexError? Нет!

>>> x[-1]
10
>>> x[-2]
9
>>> x[-10]
1
>>> x[-11]
0

Это совершенно легально. Мы просто получаем элементы не с начала списка, а с конца (-i-тый элемент).
x[-1] – последний элемент.
x[-2] – предпоследний элемент.

Это аналогично конструкции x[len(x)-i]:

>>> x[len(x)-1]
10

Обратите внимание, что начальный (слева) элемент в отрицательной нотации имеет индекс -11.

Срезы

Срезы, они же slices, позволяют вам получить какую-то часть списка или кортежа.

Форма x[start:end] даст элементы от индекса start (включительно) до end (не включая end). Если не указать start – мы начнем с 0-го элемента, если не указать end – то закончим последним элементом (включительно). Соотвественно, x[:] это тоже самое, что и просто x.

>>> x = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
>>> x[2:8]
[2, 3, 4, 5, 6, 7]
>>> x[:8]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
>>> x[2:]
[2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
>>> x[:]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

Если end <= start, получим пустой список.

>>> x[5:3]
[]

Аналогично мы можем получать срезы с отчетом от конца списка с помощью отрицательных индексов.

>>> a = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
>>> a[-4:-2]
[7, 8]

В этом случае также start < end, иначе будет пустой список.

Форма x[start:end:step] даст элементы от индекса start (включительно) до end (не включая end), в шагом step. Если step равен 1, то эта форма аналогична предыдущей рассмотренной x[start:end].

>>> x[::2]
[0, 2, 4, 6, 8, 10]
>>> x[::3]
[0, 3, 6, 9]
>>> x[2:8:2]
[2, 4, 6]

x[::2] – каждый второй элемент, а x[::3] – каждый третий. 

Отрицательный шаг вернет нам элементы в обратном порядке:

>>> x[::-1]
[10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]

# как если бы:
>>> list(reversed(x))
[10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]

# в обратном порядке с шагом 2
>>> x[::-2]
[10, 8, 6, 4, 2, 0]

Запись в список по срезу

Можно присвоить части списка, отобранной срезом, некоторый другой список, причем размер среза не обязан равняться размеру присваемого списка.

Если размеры равны (в примере два элемента в срезе и два элемента во втором списке) – происходит замена элементов.

>>> a = [1,2,3,4,5]
>>> a[1:3] = [22, 33]
>>> a
[1, 22, 33, 4, 5]

Если они не равны по размеру, то в результате список расширяется или сжимается.

>>> a = [1, 2, 3, 4, 5]
# размер среза = 1 элемент, а вставляем два (массив расширился)
>>> a[2:3] = [0, 0]
>>> a
[1, 2, 0, 0, 4, 5]

# тут вообще пустой размер среза = вставка подсписка по индексу 1
>>> a[1:1] = [8, 9]
>>> a
[1, 8, 9, 2, 0, 0, 4, 5]

# начиная с элемента 1 и кончая предпоследним элементом мы уберем (присвоив пустой список)
>>> a[1:-1] = []
>>> a
[1, 5]

Именованные срезы

Можно заранее создавать срезы с какими-то параметрами без привязки к списку или кортежу встроенной функцией slice. А потом применить этот срез к какому-то списку.

>>> a = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
>>> LASTTHREE = slice(-3, None)
>>> LASTTHREE
slice(-3, None, None)
>>> a[LASTTHREE]
[3, 4, 5]

Вместо пустых мест для start, end или step здесь мы пишем None.

В заключение к этому разделу хочу сказать, что срезы списков возвращают списки, срезы кортежей – кортежи.

Индексирование своих объектов

В конце концов, мы можете определить самостоятельно поведение оператор индексации [], определив для своего класса магические методы __getitem__, __setitem__ и __delitem__. Первый вызывается при получении значения по индекса (или индексам), второй – если мы попытаемся нашему объекту что-то присвоить по индексу. А третий – если мы будет пытаться делать del по индексу. Необязательно реализовывать их все. Можно только один, например:

# при чтении по индексу из этого класса, мы получим удвоенных индекс
class MyClass:
    def __getitem__(self, key):
       return key * 2

myobj = MyClass()
myobj[3]  # вернет 6
myobj["privet!"] # приколись, будет: 'privet!privet!'

В качестве ключей можно использовать не только целые числа, но и строки или любые другие значения, в том числе slice и Ellipsis. Как вы будете обрабатывать их – решать вам. Естественно, логика, описанная в предыдущих разделах, здесь будет только в том случае, если вы ее сами так реализуете.

Пример. Экземпляр этого класса возвращаем нам список из целых чисел по индексу в виде срезу. Этакий бесконечный массив целых чисел, который почти не занимает памяти.

class IntegerNumbers:
  def __getitem__(self, key):
    if isinstance(key, int):
      return key
    elif isinstance(key, slice):
      return list(range(key.start, key.stop, key.step))
    else:
      raise ValueError

ints = IntegerNumbers() 
print(ints[10])  # 10
print(ints[1:10:2]) # [1, 3, 5, 7, 9]
print(ints["wwdwd"]) # так нельзя

Можно иметь несколько индексов. Ниже мы суммируем все значения индексов.

class MultiIndex:
  def __getitem__(self, keys): 
    # все индексы (если их 2 и больше попадут) в keys с типом tuple
    return sum(keys)  # просуммируем их

prod = MultiIndex()
print(prod[10, 20])  # напечает 30

Удачи в программировании и жизни!

🐉 Специально для канала @pyway. Подписывайтесь на мой канал в Телеграм @pyway 👈 

1 498

Python с нуля — часть 8: списки

Основной структурой данных в Python являются последовательности (sequence ). Каждому элементу в последовательности  присвоен номер — его позиция в последовательности, или индекс (index). Первым всегда является ноль.

В Python имеется шесть встроенных типов последовательностей, наиболее используемыми являются списки (list) и кортежи (tuple), которые мы рассмотрим далее.

Имеется несколько типов операций, которые могут выполняться с последовательностями. Это операции индексирования (indexing), срезы (slicing), добавление (adding), умножение (multiplying) и проверка членства (membership). Кроме того, в Python имеется несколько встроенных функций для получения длины последовательности и поиска наибольших и наименьших её элементов.

Списки в Python

Списки — наиболее многофункциональный тип данных в языке Python, который записывается как список элементов, разделённых запятой, заключённые в квадратные скобки. Причём данные (элементы) списка не обязательно должны быть одного типа (т.е., список может включать в себя как данные типа int, так и str и другие).

Примеры:

>>> list1 =['physics','chemistry',1997,2000];
>>> list2 =[1,2,3,4,5];
>>> list3 =["a","b","c","d"];

>>> print list1, list2, list3
['physics', 'chemistry', 1997, 2000] [1, 2, 3, 4, 5] ['a', 'b', 'c', 'd']

Как и индексы в строках, индекс в списке начинается  с нуля. Списки так же могут быть подвержены «слайсингу» или «срезу» и так далее.

Доступ к элементам списка

Что бы получить значение элемента(ов) списка — используйте квадратные скобки с указанием индекса для получения среза или отдельного элемента::

>>> list1 = ['physics', 'chemistry', 1997, 2000];
>>> list2 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 ];
>>>
>>> print "list1[0]: ", list1[0]
list1[0]:  physics
>>> print "list2[1:5]: ", list2[1:5]
list2[1:5]:  [2, 3, 4, 5]

Обновление данных в списке

Вы можете изменять значения одного или нескольких элементов с списке, указав срез элементов с левой стороны оператора присваивания, либо с использованием метода append():

>>> list = ['physics', 'chemistry', 1997, 2000];
>>>
>>> print "Value available at index 2 : "
Value available at index 2 :
>>> print list[2];
1997
>>> list[2] = 2001;
>>> print "New value available at index 2 : "
New value available at index 2 :
>>> print list[2];
2001

Метод append() мы арссмотрим позже.

Удаление элемента списка

Что бы удалить какой-то элемент — вы можете либо использовать оператор del, если вы точно знаете какой именно элемент надо удалить, либо использовать метод remove(), если не уверены:

>>> list1 = ['physics', 'chemistry', 1997, 2000];
>>>
>>> print list1;
['physics', 'chemistry', 1997, 2000]
>>> del list1[2];
>>> print "After deleting value at index 2 : "
After deleting value at index 2 :
>>> print list1;
['physics', 'chemistry', 2000]

Метод remove() мы рассмотрим позднее.

Базовые операции со списками в Python

Списки работают с операторами + и * так же, как и строки; эти операторы так же обозначают конкатенацию и повторение, только в результате будет создан новый список а не строка.

Фактически, списки могут использовать все те же операторы, которые мы рассматривали для строк в предыдущей главе:

Индексы, срезы и матрицы

Как уже говорилось, списки являются последовательностями и с ними будут работать операции получения индексов и срезов так же, как и со строками.

Предположим, у нас есть такой список:

>>> L = ['spam', 'Spam', 'SPAM!']

Встроенные функции и методы списков

В Python есть такие встроенные функции для работы со списками:

В Python есть такие встроенные методы для работы со списками:

строки, сравнения строк, базовые функции str, len, ord, in

В Python есть несколько способов задания строк. С первыми двумя способами мы уже немного познакомились на предыдущих занятиях:

str1 = 'Hello1'
str2 = "Hello2"

А другие два позволяют задавать многострочные данные:

str3 = '''Многострочные
строки 1''';
 
str4 = """Многострочные
строки2""";
print(str1)
print(str2)
print(str3)
print(str4)

То есть,
синтаксис из трех кавычек задает множественные строки. Причем, смотрите, если
мы непосредственно в консоли напишем:

то при выводе
после hello увидим символ \n, который и
означает перевод строки. Функция print обрабатывая этот
символ делает перевод строки:

Если в кавычках
ничего не записано:

то это будет
пустая строка, не содержащая никаких символов.

При работе с
переменными в Python всегда следует
помнить, что это лишь ссылки на соответствующие объекты. Из этого следует, что
если у нас определена некая строка:

str1 = "сообщение"

и мы другой
переменной присвоим первую:

то получим две
ссылки на один и тот же объект (одну строку). То есть, копирование строки здесь
не происходит!

Как создавать
копии строк вы узнаете дальше из этого занятия.

Операторы и функции для строк

Первый оператор +
– это соединение двух строк (или как еще говорят, конкатенация строк). Он используется
так:

str1 = 'Hello'
str2 = "world!"
msg = str1+str2
print(msg)

Здесь сначала
будут идти символы первой строки, а затем – второй. В результате у нас
формируется новый объект, содержащий эти символы. Но у нас оба слова слились в
одно. Как можно было бы добавить между ними пробел? Это можно сделать так:

то есть, мы
можем последовательно соединять множество строк между собой. И здесь важно
знать, что соединять между собой можно только строки. Например, вот такая
операция приведет к ошибке:

dig = 5
msg = "число = "+dig
print(msg)

так как dig здесь число, а
не строка. Поправить программу можно преобразовав число в строку с помощью
функции

<p align=center>str(<аргумент>)
msg = "число = "+str(dig)

Теперь все
сработает. Причем, с помощью str можно преобразовывать
самые разные типы данных в строки – это универсальный инструмент.

Далее, в Python довольно просто
выполняется дублирование строки. Предположим у нас есть вот такая строка:

и мы хотим ее
размножить n раз. Это можно
сделать так:

Разумеется,
число копий должно определяться исключительно целыми числами, т.е. делать вот
такую операцию

нельзя,
произойдет ошибка.

Далее, для
определения длины строки, то есть, числа символов в строке (включая управляющие
символы), используется функция

len(<строка>)

Например:

N = len(msg)
print(msg, N)

Затем, для
проверки наличия в строке той или иной подстроки, используется оператор in:

<подстрока>
in <строка>

Он возвращает True, если подстрока
присутствует и False, если отсутствует. Например:

s = "abcdefg0123"
"abc" in s
'0' in s
'43' in s

Для сравнения
строк между собой можно использовать оператор сравнения

<строка 1>
== <строка 2>

Данный оператор
возвращает True, если строки
равны и False, если не равны.
Пример:

"abc" == 'abc'
"ABC" == 'abc'

Обратите
внимание, строка, записанная заглавными буквами – это в Python уже другая
строка и оператор сравнения для них возвращает False.

Для сравнения
неравенства строк используется оператор не равно:

<строка 1> != <строка 2>

Он возвращает True, если строки не
равны и False в противном
случае.

Разумеется, эти операции
сравнения обычно используются в условном операторе if или операторах
циклов while и for, о которых мы
уже с вами говорили. Например, можно записать такую программу:

psw = "pass"
in_psw = ""
while psw != in_psw:
   in_psw = input("Введите пароль: ")
print("Вход в систему разрешен")

Здесь
пользователь будет вводить пароль, пока не введет заданный, то есть, строку pass.

Также строки
можно сравнивать на больше и меньше:

<строка 1>
< <строка 2>


<строка 1>
> <строка 2>

Здесь
используется лексикографический порядок при определении: какая строка больше, а
какая меньше. Мы об этом подробно говорили, когда рассматривали условный
оператор if.

Следующая функция

ord(<символ>)

возвращает код указанного символа в строке, например:

ord("a")
ord('A')
ord('0')

Это основные операторы и функции работы со строками в Python. На следующем занятии мы индексы и срезы строк.

Python List Slicing — Learn By Example

Чтобы получить доступ к диапазону элементов в списке, вам нужно разрезать список. Один из способов сделать это — использовать простой оператор нарезки :

С помощью этого оператора вы можете указать, где начать нарезку, где закончить и указать шаг.

Нарезка списка

Если L является списком, выражение L [start: stop: step] возвращает часть списка от начала индекса до остановки индекса с шагом размера шага.

Синтаксис

Базовый пример

Вот базовый пример нарезки списка.

  L = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', ​​'f', 'g', 'h', 'i']
печать (L [2: 7])
# Печатает ['c', 'd', 'e', ​​'f', 'g']  

Обратите внимание, что элемент с индексом 7 'h' не включается.

Срез с отрицательными индексами

Вы также можете указать отрицательные индексы при разрезании списка.

  L = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', ​​'f', 'g', 'h', 'i']
печать (L [-7: -2])
# Печатает ['c', 'd', 'e', ​​'f', 'g']  

Срез с положительными и отрицательными индексами

Вы можете указать как положительные, так и отрицательные индексы одновременно.

  L = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', ​​'f', 'g', 'h', 'i']
печать (L [2: -5])
# Печатает ['c', 'd']  

Укажите шаг нарезки

Вы можете указать шаг нарезки с помощью параметра step. Параметр шага является необязательным и по умолчанию равен 1.

  # Возвращать каждый второй элемент между позициями 2–7.
L = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', ​​'f', 'g', 'h', 'i']
печать (L [2: 7: 2])
# Печатает ['c', 'e', ​​'g']  

Отрицательный размер шага

Вы даже можете указать отрицательный размер шага.

  # Возвращать каждый 2-й элемент с 6 по 1
L = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', ​​'f', 'g', 'h', 'i']
печать (L [6: 1: -2])
# Печатает ['g', 'e', ​​'c']  

Slice at Beginning & End

Если не указывать начальный индекс, слайс начинается с индекса 0. Это означает, что L [: stop] эквивалентно L [0: stop]

  # Нарезать первые три элемента из списка
L = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', ​​'f', 'g', 'h', 'i']
печать (L [: 3])
# Печатает ['a', 'b', 'c']  

Принимая во внимание, что отсутствие индекса остановки расширяет срез до конца списка.Это означает, что L [начало:] эквивалентно L [начало: len (L)]

  # Нарезать последние три элемента из списка
L = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', ​​'f', 'g', 'h', 'i']
печать (L [6:])
# Выводит ['g', 'h', 'i']  

Перевернуть список

Вы можете перевернуть список, пропустив оба индекса запуска и остановки и указав шаг как -1.

  L = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
печать (L [:: - 1])
# Печатает ['e', 'd', 'c', 'b', 'a']  

Изменить несколько значений списка

Вы можете изменить несколько элементов списка одновременно с назначением среза .Это назначение заменяет указанный фрагмент списка элементами назначенного итеративного .

  # Изменить несколько элементов списка
L = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
L [1: 4] = [1, 2, 3]
печать (L)
# Печать ['a', 1, 2, 3, 'e']  

  # Замена нескольких элементов вместо одного элемента
L = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
L [1: 2] = [1, 2, 3]
печать (L)
# Печатает ['a', 1, 2, 3, 'c', 'd', 'e']  

Вставить несколько элементов списка

Вы можете вставлять элементы в список, ничего не заменяя.Просто укажите срез нулевой длины.

  # Вставить в начало
L = ['a', 'b', 'c']
L [: 0] = [1, 2, 3]
печать (L)
# Выводит [1, 2, 3, 'a', 'b', 'c']

# Вставить в конец
L = ['a', 'b', 'c']
L [len (L):] = [1, 2, 3]
печать (L)
# Печатает ['a', 'b', 'c', 1, 2, 3]  

Вы можете вставлять элементы в середину списка, сохраняя как начальный, так и конечный индексы среза одинаковыми.

  # Вставка посередине
L = ['a', 'b', 'c']
L [1: 1] = [1, 2, 3]
печать (L)
# Печать ['a', 1, 2, 3, 'b', 'c']  

Удаление нескольких элементов списка

Вы можете удалить несколько элементов из середины списка, назначив соответствующий фрагмент пустому список.

  L = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
L [1: 5] = []
печать (L)
# Выводит ['a']  

Вы также можете использовать оператор del с тем же фрагментом.

  L = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
дель Л [1: 5]
печать (L)
# Печатает ['a']  

Клонировать или копировать список

Когда вы выполняете new_List = old_List , у вас фактически нет двух списков. Присвоение просто копирует ссылку на список, а не сам список. Итак, new_List и old_List относятся к одному и тому же списку после присвоения.

Для фактического копирования списка можно использовать оператор среза (также известный как неглубокая копия).

  L1 = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
L2 = L1 [:]
печать (L2)
# Печатает ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
печать (L2 это L1)
# Печатает False  

.

Python Indexing and Slicing for Lists and Other Sequential Types

List, возможно, самый полезный и распространенный тип в Python. Одна из причин, почему это так удобно, — это нотация фрагментов Python. Короче говоря, нарезка — это гибкий инструмент для создания новых списков из существующего списка.

Python поддерживает срезную нотацию для любого последовательного типа данных, такого как списки, строки, кортежи, байты, байтовые массивы и диапазоны. Кроме того, любая новая структура данных может добавить свою поддержку. Это широко используется (и злоупотребляет) в библиотеках NumPy и Pandas, которые так популярны в машинном обучении и науке о данных.Это хороший пример того, как «научиться один раз, использовать везде».

В этой статье мы сосредоточимся на операциях индексирования и нарезки списков Python. Большинство примеров, которые мы обсудим, можно использовать для любого последовательного типа данных. Только изменяемые операции присваивания и удаления не применимы к неизменяемым типам последовательностей, таким как кортежи, строки, байты и диапазоны.

Индексирование

Прежде чем обсуждать срезную нотацию, нам нужно хорошо разбираться в индексировании последовательных типов.

В Python список похож на массивы в других языках сценариев (Ruby, JavaScript, PHP). Он позволяет хранить перечислимый набор элементов в одном месте и получать доступ к элементу по его позиции — индексу.

Рассмотрим простой пример:

>>> colors = ['красный', 'зеленый', 'синий', 'желтый', 'белый', 'черный']
 

Здесь мы определили список цветов. Каждый элемент в списке имеет значение (название цвета) и индекс (его позицию в списке). Python использует индексирование с нулевым отсчетом .Это означает, что первый элемент (значение «красный») имеет индекс 0, второй (значение «зеленый») имеет индекс 1 и так далее.

Для доступа к элементу по его индексу необходимо использовать квадратные скобки:

>>> colors = ['красный', 'зеленый', 'синий', 'желтый', 'белый', 'черный']
>>> цвета [0]
'красный'
>>> цвета [1]
'зеленый'
>>> цвета [5]
'черный'
 

Отрицательные индексы

С помощью индексации легко получить любой элемент по его позиции. Это удобно, если мы используем позицию из заголовка списка.Но что, если мы хотим взять последний элемент списка? Или предпоследний элемент? В этом случае мы хотим перечислить элементы из хвоста списка.

Для выполнения этого требования существует отрицательная индексация. Таким образом, вместо использования индексов от нуля и выше мы можем использовать индексы от -1 и ниже.

В системе отрицательной индексации -1 соответствует последнему элементу списка (значение «черный»), -2 — предпоследнему (значение «белый») и так далее.

>>> colors = ['красный', 'зеленый', 'синий', 'желтый', 'белый', 'черный']
>>> цвета [-1]
'черный'
>>> цвета [-2]
'белый'
>>> цвета [-6]
'красный'
 

Назначение

Раньше мы использовали индексирование только для доступа к содержимому ячейки списка.Но также можно изменить содержимое ячейки с помощью операции присваивания:

>>> корзина = ['хлеб', 'масло', 'молоко']
>>> корзина [0] = 'торт'
>>> корзина
['торт', 'масло', 'молоко']
>>> корзина [-1] = 'вода'
>>> корзина
['торт', 'масло', 'вода']
 

Мы можем свободно использовать положительную или отрицательную индексацию для присвоения.

Удаление

Мы также можем легко удалить любой элемент из списка с помощью индексации и оператора del :

>>> корзина = ['хлеб', 'масло', 'молоко']
>>> корзина [0]
>>> корзина
['масло', 'молоко']
>>> дель корзина [1]
>>> корзина
['масло']
 

Индексирование для других последовательных типов

Операции индексирования только для чтения отлично работают для всех последовательных типов.Но операции присваивания и удаления не применимы к неизменяемым последовательным типам.

Slice Notation

Как было показано, индексация позволяет вам получить доступ / изменить / удалить только одну ячейку списка. Что, если мы хотим получить подсписок списка. Или мы хотим обновить сразу кучу ячеек? Или мы хотим впасть в безумие и расширить список произвольным количеством новых ячеек в любой позиции?

Эти и многие другие интересные трюки можно выполнять с помощью срезной нотации. Давайте посмотрим на эту тему.

Базовое использование срезов

Давайте создадим основной список:

>>> nums = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]
 

Что, если мы хотим взять подсписок из списка nums ? Это несложно при использовании среза:

>>> nums = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]
>>> some_nums = число [2: 7]
>>> some_nums
[30, 40, 50, 60, 70]
 

Итак, вот наш первый пример среза: 2: 7 . Полный синтаксис среза: start: stop: step . начало относится к индексу элемента, который используется как начало нашего среза. stop относится к индексу элемента, который мы должны остановить непосредственно перед завершением нашего среза. шаг позволяет вам взять каждый n-й элемент в диапазоне start: stop .

В нашем примере start равно 2 , поэтому наш срез начинается со значения 30 . стоп — это 7 , поэтому последний элемент среза — 70 с индексом 6 .В конце концов, slice создает новый список (мы назвали его some_nums ) с выбранными элементами.

Мы не использовали шаг в нашем срезе, поэтому мы не пропустили ни один элемент и получили все значения в пределах диапазона.

С помощью срезов мы можем извлечь произвольную часть списка, например:

>>> nums = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]
>>> число [0: 4]
[10, 20, 30, 40]
 

Здесь мы начинаем с первого элемента (индекс 0 ) и ведем список до элемента с индексом 4 .

Взятие n первых элементов списка

Нотация среза позволяет пропустить любой элемент полного синтаксиса. Если пропустить начальный номер , то он начинается с 0 индекс :

>>> nums = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]
>>> число [: 5]
[10, 20, 30, 40, 50]
 

Итак, nums [: 5] эквивалентно nums [0: 5] . Эта комбинация представляет собой удобный ярлык для получения n первых элементов списка.

Получение n последних элементов списка

Отрицательные индексы позволяют нам легко брать n-последние элементы списка:

>>> nums = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]
>>> числа [-3:]
[70, 80, 90]
 

Здесь параметр stop пропускается.Это означает, что вы берете от начала позицию до конца списка. Начинаем с третьего элемента с конца (значение 70 с индексом -3 ) и доводим все до конца.

Мы можем свободно смешивать отрицательные и положительные индексы в позициях start и stop :

>>> nums = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]
>>> число [1: -1]
[20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]
>>> числа [-3: 8]
[70, 80]
>>> числа [-5: -1]
[50, 60, 70, 80]
 

Взятие всех, кроме n последних элементов списка

Еще одно хорошее использование отрицательных индексов:

>>> nums = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]
>>> число [: - 2]
[10, 20, 30, 40, 50, 60, 70]
 

Мы берем все, кроме двух последних элементов исходного списка.

Взятие каждого n-го элемента списка

Что, если мы хотим иметь только каждый 2-й элемент из чисел ? Здесь вступает в игру параметр step :

>>> nums = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]
>>> число [:: 2]
[10, 30, 50, 70, 90]
 

Здесь мы опускаем start / stop параметры и используем только step . Предоставляя start , мы можем пропустить некоторые элементы:

>>> число [1 :: 2]
[20, 40, 60, 80]
 

И если мы не хотим включать некоторые элементы в конец, мы также можем добавить параметр stop :

>>> число [1: -3: 2]
[20, 40, 60]
 

Использование отрицательного шага и обратного списка

Мы можем использовать отрицательный шаг для получения перевернутого списка:

>>> nums = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]
>>> число [:: - 1]
[90, 80, 70, 60, 50, 40, 30, 20, 10]
 

Отрицательный шаг изменяет способ, нотация среза работает.Это заставляет срез строиться из конца списка. Итак, он идет от последнего элемента к первому. Вот почему мы получаем перевернутый список с отрицательным шагом.

Из-за этой особенности, start и stop также должны располагаться справа налево. Например, если вы хотите иметь перевернутый список, который начинается с 80 :

>>> nums = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]
>>> число [-2 :: - 1]
[80, 70, 60, 50, 40, 30, 20, 10]
 

Итак, мы начинаем с элемента -2 (значение 80 ) и идем справа налево, собирая все элементы в перевернутом списке.

Мы можем использовать значение stop , чтобы остановить прием перед некоторым элементом. Например, не будем включать 20 и 10 значения:

>>> nums = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]
>>> число [-2: 1: -1]
[80, 70, 60, 50, 40, 30]
 

Мы используем 1 для стоп-индекса , который является элементом со значением 20 . Итак, идем от 80 до 30, не считая значения 20 .

Немного сбивает с толку то, что при отрицательном шаге , индекс остановки находится перед start .Отрицательный шаг переворачивает все с ног на голову.

Конечно, мы можем использовать произвольный отрицательный шаг :

>>> nums = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]
>>> число [-2: 1: -3]
[80, 50]
 

Срез и копирование

Следует обратить внимание на одну важную вещь — срез списка создает неглубокую копию исходного списка. Это означает, что мы можем безопасно изменить новый список, и это не повлияет на исходный список:

>>> nums = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]
>>> first_five = число [0: 5]
>>> first_five [2] = 3
>>> first_five
[10, 20, 3, 40, 50]
>>> число
[10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]
 

Несмотря на то, что мы изменили элемент под индексом 2 , это не влияет на список nums , потому что first_five list — это частичная копия списка nums .

Существует самая короткая форма записи среза — просто двоеточие nums [:] .

>>> nums = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]
>>> nums_copy = nums [:]
>>> nums_copy [0] = 33
>>> nums_copy
[33, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]
>>> число
[10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]
 

Создает мелкую копию всего списка и является хорошим сокращением, когда вам нужна копия исходного списка.

Slice Object

Но что, если мы хотим использовать один и тот же фрагмент снова и снова.Есть ли способ создать объект среза вместо использования только синтаксической формы?

Это можно сделать с помощью slice function:

>>> five_items_after_second = slice (2, 2 + 5)
>>> nums = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]
>>> colors = ['красный', 'зеленый', 'синий', 'желтый', 'белый', 'черный', 'серебристый']
>>> число [five_items_after_second]
[30, 40, 50, 60, 70]
>>> цвета [five_items_after_second]
["синий", "желтый", "белый", "черный", "серебристый"]
 

slice Функция принимает аргументы в том же порядке, что и в нотации среза, и если вам нужно пропустить какой-либо элемент, просто используйте None :

>>> nums = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]
>>> all_but_two_last = slice (Нет, -2)
>>> число [all_but_two_last]
[10, 20, 30, 40, 50, 60, 70]
>>> reversed = slice (Нет, Нет, -1)
>>> числа [в обратном порядке]
[90, 80, 70, 60, 50, 40, 30, 20, 10]
 

Назначение срезов

Python поддерживает операцию назначения срезов, что позволяет нам выполнять ряд аккуратных операций над существующим списком.В отличие от предыдущих операций среза, они изменяют исходный объект на месте. Вот почему они не применимы к неизменяемым последовательным типам.

Замещающая часть списка

Назначение среза позволяет вам обновить часть списка новыми значениями:

>>> nums = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]
>>> число [: 4] = [1,2,3,4]
>>> число
[1, 2, 3, 4, 50, 60, 70, 80, 90]
 

Здесь мы не меняем количество элементов в списке. Обновляются только некоторые значения списка.

Заменить и изменить размер части списка

Вместо этого мы можем заменить часть списка большим фрагментом:

>>> nums = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]
>>> число [: 4] = [1,2,3,4,5,6,7]
>>> число
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 50, 60, 70, 80, 90]
 

В этом случае мы расширяем исходный список.

Также можно заменить больший кусок меньшим количеством элементов:

>>> nums = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]
>>> число [: 4] = [1]
>>> число
[1, 50, 60, 70, 80, 90]
 

Заменить каждый n-й элемент

Добавление на шаге позволяет заменить каждый n-й элемент новым значением:

>>> nums = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]
>>> число [:: 2] = [1,1,1,1,1]
>>> число
[1, 20, 1, 40, 1, 60, 1, 80, 1]
 

Использование назначения срезов с шагом шаг устанавливает ограничение для списка, который мы предоставляем для назначения.Предоставленный список должен точно соответствовать количеству заменяемых элементов. Если длина не совпадает, Python выдает исключение:

>>> nums = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]
>>> число [:: 2] = [1,1,1]
Отслеживание (последний вызов последний):
  Файл "", строка 1, в
ValueError: попытка назначить последовательность размера 3 расширенному фрагменту размера 5
 

Мы также можем использовать отрицательный шаг :

>>> nums = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]
>>> число [:: - 2] = [1,2,3,4,5]
>>> число
[5, 20, 4, 40, 3, 60, 2, 80, 1]
 

Предоставляя значения start и stop , мы можем сузить область замены:

>>> nums = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]
>>> число [1: 5: 2] = [2, 4]
>>> число
[10, 2, 30, 4, 50, 60, 70, 80, 90]
 

Удаление фрагмента

Мы также можем использовать оператор del для удаления фрагмента из списка:

>>> nums = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]
>>> del nums [3: 7]
>>> число
[10, 20, 30, 80, 90]
 

Здесь мы удалили кучу элементов в середине списка nums .

Мы также можем предоставить параметр step для нарезки и удаления каждого n-го элемента:

>>> nums = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]
>>> del nums [:: 2]
>>> число
[20, 40, 60, 80]
 

Используя полный синтаксис, мы можем установить границы для удаляемых элементов:

>>> nums = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]
>>> del nums [1: 7: 2]
>>> число
[10, 30, 50, 70, 80, 90]
 

Итак, мы начинаем удаление с 20 (индекс 1) и удаляем каждый 2-й элемент до значения 80 (индекс 7).

И поскольку удаление фрагмента изменяет базовый объект, это не применимо к неизменяемым последовательным типам.

Сводка

Мы обсудили две ключевые операции со списком: индексирование и срез. Обе концепции имеют решающее значение для эффективного использования Python.

В этой статье подготовлены предпосылки для решения проблемы индексации и нарезки в объектах NumPy ndarrays и Pandas Series и DataFrame . Между этими структурами много общего, но есть также много тонких различий и подводных камней, которые будут обсуждаться в следующих статьях, посвященных методам машинного обучения, которые использует команда Railsware.

Если вы еще новичок, вот список библиотек и инструментов, которые могут помочь вам начать с машинного обучения и искусственного интеллекта.

.

15 расширенных фрагментов

15 расширенных фрагментов

Начиная с Python 1.4, синтаксис нарезки поддерживает необязательный
третий аргумент « шаг » или « шаг ». Например, это все
допустимый синтаксис Python: L [1: 10: 2] , L [: - 1: 1] ,
L [:: - 1] . Это было добавлено в Python по запросу
разработчики Numerical Python, который использует третий аргумент
широко. Однако встроенный в Python список, кортеж и строка
типы последовательности никогда не поддерживали эту функцию, поэтому
TypeError, если вы пробовали.Майкл Хадсон внес
патч, исправляющий этот недостаток.

Например, теперь вы можете легко извлечь элементы списка, которые
имеют четные индексы:

>>> L = диапазон (10)
>>> L [:: 2]
[0, 2, 4, 6, 8]
 

Отрицательные значения также работают для создания копии того же списка в обратном порядке.
приказ:

>>> L [:: - 1]
[9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]
 

Это также работает для кортежей, массивов и строк:

>>> s = 'abcd'
>>> s [:: 2]
'ac'
>>> s [:: - 1]
'dcba'
 

Если у вас есть изменяемая последовательность, такая как список или массив, вы можете
назначить или удалить расширенный фрагмент, но есть некоторые отличия
между назначением расширенных и обычных срезов.Присвоение
Обычный срез можно использовать для изменения длины последовательности:

>>> a = диапазон (3)
>>> а
[0, 1, 2]
>>> a [1: 3] = [4, 5, 6]
>>> а
[0, 4, 5, 6]
 

Расширенные срезы не так гибки. При назначении на расширенный
slice список в правой части оператора должен содержать
такое же количество элементов, как и на заменяемом срезе:

>>> a = диапазон (4)
>>> а
[0, 1, 2, 3]
>>> a [:: 2]
[0, 2]
>>> a [:: 2] = [0, -1]
>>> а
[0, 1, -1, 3]
>>> a [:: 2] = [0,1,2]
Отслеживание (последний вызов последний):
  Файл "", строка 1, в?
ValueError: попытка назначить последовательность размера 3 расширенному фрагменту размера 2
 

Удаление более простое:

>>> a = диапазон (4)
>>> а
[0, 1, 2, 3]
>>> a [:: 2]
[0, 2]
>>> дель а [:: 2]
>>> а
[1, 3]
 

Теперь можно также передавать объекты срезов в
__getitem__ методы встроенных последовательностей:

>>> диапазон (10).__getitem __ (фрагмент (0, 5, 2))
[0, 2, 4]
 

Или используйте объекты срезов непосредственно в индексах:

>>> диапазон (10) [фрагмент (0, 5, 2)]
[0, 2, 4]
 

Чтобы упростить реализацию последовательностей, поддерживающих расширенную срезку,
объекты среза теперь имеют индексы метода (длина ), которые,
учитывая длину последовательности, возвращает ( начало ,
стоп , шаг ) кортеж, который может быть передан непосредственно в
диапазон().
index () обрабатывает пропущенные и выходящие за пределы индексы в
манера, совместимая с обычными ломтиками (и за этой безобидной фразой скрывается
куча непонятных деталей!).Метод предназначен для использования
нравится:

класс FakeSeq:
    ...
    def calc_item (self, i):
        ...
    def __getitem __ (self, item):
        если isinstance (элемент, срез):
            индексы = item.indices (len (self))
            return FakeSeq ([self.calc_item (i) для i в диапазоне (* индексы)])
        еще:
            вернуть self.calc_item (i)
 

Из этого примера вы также можете видеть, что встроенный срез
объект теперь является типовым объектом для типа среза и больше не является
функция.Это соответствует Python 2.2, где int,
str и т. д. претерпели такое же изменение.

срез (начало, остановка, шаг) 

  # содержит индексы (0, 1, 2)
результат1 = срез (3)
печать (результат1)

# содержит индексы (1, 3)
результат2 = срез (1, 5, 2)
печать (срез (1, 5, 2))  

  срез (Нет, 3, Нет)
ломтик (1, 5, 2) 
 

  # Программа для получения подстроки из заданной строки

py_string = 'Python'

# stop = 3
# содержит индексы 0, 1 и 2
slice_object = кусок (3)
print (py_string [slice_object]) # Pyt

# start = 1, stop = 6, step = 2
# содержит индексы 1, 3 и 5
slice_object = срез (1, 6, 2)
print (py_string [slice_object]) # yhn  

  Pyt
yhn 
 

  py_string = 'Python'

# start = -1, stop = -4, step = -1
# содержит индексы -1, -2 и -3
slice_object = срез (-1, -4, -1)

print (py_string [slice_object]) # noh  

  н.э. 
 

  py_list = ['P', 'y', 't', 'h', 'o', 'n']
py_tuple = ('P', 'y', 't', 'h', 'o', 'n')

# содержит индексы 0, 1 и 2
slice_object = кусок (3)
print (py_list [slice_object]) # ['P', 'y', 't']

# содержит индексы 1 и 3
slice_object = срез (1, 5, 2)
print (py_tuple [slice_object]) # ('y', 'h')  

  ['P', 'y', 't']
('y', 'h') 
 

  py_list = ['P', 'y', 't', 'h', 'o', 'n']
py_tuple = ('P', 'y', 't', 'h', 'o', 'n')

# содержит индексы -1, -2 и -3
slice_object = срез (-1, -4, -1)
print (py_list [slice_object]) # ['n', 'o', 'h']

# содержит индексы -1 и -3
slice_object = срез (-1, -5, -2)
print (py_tuple [slice_object]) # ('n', 'h')  

  ['n', 'o', 'h']
('п', 'ч') 
 

obj [начало: стоп: шаг] 

  py_string = 'Python'

# содержит индексы 0, 1 и 2
print (py_string [0: 3]) # Pyt

# содержит индексы 1 и 3
print (py_string [1: 5: 2]) # yh  

  Pyt
yh