Python 3

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:

Результат:

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 . Это также очень просто сделать при помощи представления списков.

Результат:

Мы просто добавили при помощи инструкции 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 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:

Результат:

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

Теперь обратите внимание на выражение.  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 .

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: .

Для лучшего понимания вторую строку кода можно переписать следующим образом:

Здесь мы просто определяем лямбда-функцию заранее.

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

Функции преобразования типов

bool()

Преобразует значение к булевому типу ( или ), используя стандартную процедуру проверки истинности.

Параметры:

— значение, которое надо преобразовать.

Возвращаемое значение:

Возвращает булево значение:

• , если переданное значение является или опущено.
• , если переданное значение является .

Следующие значения считаются в Python:

• Ноль любого числового типа. Например, 0, 0.0, 0j.
• Пустая последовательность. Например, (), [], «».
• Пустое отображение (mapping). Например, {}.
• Объекты классов, которые имеют метод или , возвращающие 0 или .

Все остальные значения считаются истинными ().

Примеры

test = []
print(test,'is',bool(test)) # [] is False

test = 
print(test,'is',bool(test)) #  is True

test = 0.0
print(test,'is',bool(test)) # 0.0 is False

test = None
print(test,'is',bool(test)) # None is False

test = True
print(test,'is',bool(test)) # True is True

test = 'Easy string'
print(test,'is',bool(test)) # Easy string is True

list()

Возвращает список. 

Параметры:

— объект, который может быть последовательностью (строка, кортеж) или коллекцией (множество, словарь), или любым итерируемым объектом. Необязательный аргумент.

Возвращаемое значение:

Список.

• Если аргументы не были переданы, то возвращается пустой список.
• Если в качестве аргумента был передан итерируемый объект, то создается список, состоящий из элементов итерируемого объекта.

Примеры:

Пример 1: Создание списков из строки, кортежа и списка.

# пустой список
print(list()) # []

# строка
vowel_string = 'aeiou' 

# 
print(list(vowel_string))

# кортеж
vowel_tuple = ('a', 'e', 'i', 'o', 'u') 

# 
print(list(vowel_tuple)) 

# список
vowel_list =  

# 
print(list(vowel_list))

Пример 2: Создание списков из множества и словаря.

# множество
vowel_set = {'a', 'e', 'i', 'o', 'u'}

# 
print(list(vowel_set))

# В случае словарей ключи словаря будут элементами списка. 
vowel_dictionary = {'a': 1, 'e': 2, 'i': 3, 'o':4, 'u':5}

# 
print(list(vowel_dictionary))

Последовательности

Ещё одно понятие из математики. Там, последовательность – есть нумерованный набор элементов, в котором возможны их повторения, а порядок имеет значение. Определение Питона схоже с математическим: здесь последовательностью зовётся упорядоченная коллекция объектов.

str (строка)

Строки, пожалуй, единственный объект, который может сравниться по степени своей используемости с числовым типом данных. Тавтологическое, но полное определение, справедливое для Python звучит так:

Важность строк велика в первую очередь для людей, ведь понятно, что вся письменная речь может рассматриваться, как множество строк. А так как человеку свойственно обмениваться информацией именно в виде набора слов, то можно говорить о практически неограниченном количестве областей применения строкового типа данных

Строки, строки everywhere!

list (список)

Список – это ещё один вид последовательностей… Здесь стоит остановиться и отметить, что последовательности в Python бывают изменяемыми и неизменяемыми. Список – изменяемая последовательность, а строки и кортежи – нет. Таким образом, список можно определить, как упорядоченную и изменяемую коллекцию, состоящую из объектов произвольных типов.

Само название списков говорит об их предназначении быть объектами для хранения наборов данных. Список покупок, подарков, результатов матчей, ip клиентов или объектов типа Student. Списки в Python – это эдакие массивы из прочих языков «на максималках».

tuple (кортеж)

Кортежи в языке Python можно рассматривать, как неизменяемые списки со всеми вытекающими:

Использование кортежей оправдано, когда разработчику важна скорость работы или неизменяемость элементов последовательности.

Общее представление о массиве

Массив (в питоне еще принято название «список», это то же самое) — это переменная, в которой хранится много значений. Массив можно представлять себе в виде такой последовательности ячеек, в каждой из которых записано какое-то число:

Значения, хранящиеся в массиве (говорят: элементы массива) нумеруются последовательно, начиная с нуля. На картинке выше числа внутри квадратиков — это значения, хранящиеся в массиве, а числа под квадратиками — номера этих элементов (еще говорят «индексы» элементов)

Обратите внимание, что в массиве 6 элементов, но последний имеет номер 5, т.к. нумерация начинается с нуля

Это важно!

Соответственно, переменная теперь может хранить целиком такой массив. Создается такой массив, например, путем перечисления значений в квадратных скобках:

Теперь переменная a хранит этот массив. К элементам массива можно обращаться тоже через квадратные скобки: — это элемент номер 2, т.е. в нашем случае это . Аналогично, — это 0. В квадратных скобках можно использовать любые арифметические выражения и даже другие переменные: — это 12, обозначает «возьми элемент с номером, равным значению переменной «, аналогично обозначает «возьми элемент с номером, равным 2*i+1», или даже обозначает «возьми элемент с номером, равным четвертому элементу нашего массива» (в нашем примере — это , поэтому — это , т.е. ).

Если указанный номер слишком большой (больше длины массива), то питон выдаст ошибку (т.е. в примере выше будет ошибкой, да и даже тоже). Если указан отрицательный номер, то тут действует хитрое правило. Отрицательные номера обозначают нумерацию массива с конца: — это всегда последний элемент, — предпоследний и т.д. В нашем примере равно 7. Слишком большой отрицательный номер тоже дает ошибку (в нашем примере уже ошибка).

С элементами массива можно работать как с привычными вам переменными. Можно им присваивать значения: , считывать с клавиатуры: , выводить на экран: , использовать в выражениях: (здесь — какая-то еще целочисленная переменная для примера), использовать в if’ах: , или и т.д. Везде, где вы раньше использовали переменные, можно теперь использовать элемент массива.

First-In-First-Out – двусторонняя очередь

Бывают ситуации, когда нужно часто добавлять элементы с одной, а удалять с другой стороны последовательности. То есть подразумевается порядок обработки элементов FIFO (First-in-first-out). Другими словами, первый добавленный элемент будет обработан первым. На списках мы можем реализовать эту конструкцию с помощью функции pop(0). Однако ее выполнение требует больших временных затрат, поскольку элементы должны сдвигаться, что по сложности будет соответствовать O(n).

Тип данных deque, напротив, является двусторонней очередью, которая предназначена для быстрого добавления и удаления элементов с обоих концов последовательности. Чтобы выполнить операцию FIFO, Python может непосредственно удалить элемент в начале очереди без необходимости сдвигать все элементы. Значит, операция FIFO будет выполнена быстро. Обратимся к сравнению ниже:

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.

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

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

Результат:

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

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

Или вот такой вариант:

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

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

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

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

# Вычисляем средневзвешенное значение
print(sum() / sum(cases))

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

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 на . В результате получаем , при округлении в большую сторону . Это дает нам номер нашего наблюдения, который и будет искомым квартилем.
• Тритий квартиль, он же 75% процентиль мы вычисляем, умножая на . В результате получаем , что при округлении дает . Таким образом, мы получаем 19 элемент нашего списка, который и будет искомой величиной.
• Медианное значение вычисляется при помощи умножения на . 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()

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

# Выводим результат
print(p)

Результат:

Как поэлементно суммировать списки

Допустим, у нас есть два списка:

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: .

Или мы можем использовать представление списков вместе с функцией .

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()
vector2 = np.array()

# Поэлементно их суммируем
sum_vector = vector1 + vector2 

# Выводим результат
print(sum_vector)

Списки — это коллекции

Списки очень часто называют коллекциями, как раз потому что в отличие от массивов они могут содержать объекты разного типа и произвольные структуры данных (словари, множества и т.д.):

Обратите внимание, что в данном списке находятся числа, которые относятся к целым, вещественым и комплексным числовым типам данных, а также есть строка и еще один вложенный список. Массив же, в традиционном понимании этого слова, должен состоять только из элементов одинакового типа, например:. Пожалуй, единственное, где стоит относиться к спискам как к массивам, т.е

стараться что бы все элементы были одинакового типа — это научные вычисления и обработка данных с помощью таких пакетов как NumPy и Pandas. В этих случаях типизация массивов позволяет существенно ускорить работу алгоритмов. А во всех остальных случаях, списки — это самые настоящие коллекции, в которых можно хранить все что угодно, лишь бы это «что угодно» было объектом языка Python. Например, функции являются объектами языка Python, а значит они тоже могут храниться в списках, скажем вот так:

Пожалуй, единственное, где стоит относиться к спискам как к массивам, т.е. стараться что бы все элементы были одинакового типа — это научные вычисления и обработка данных с помощью таких пакетов как NumPy и Pandas. В этих случаях типизация массивов позволяет существенно ускорить работу алгоритмов. А во всех остальных случаях, списки — это самые настоящие коллекции, в которых можно хранить все что угодно, лишь бы это «что угодно» было объектом языка Python. Например, функции являются объектами языка Python, а значит они тоже могут храниться в списках, скажем вот так:

Более того, эти функции можно использовать, если вызвать их из списка с помощью оператора . Например, функция преобразует (если это возможно) любой объект в целое десятичное число:

А вот мы делаем тоже самое с помощью функции, которая хранится в списке :

Вот так мы преобразуем число в строку:

А вот так мы можем сначала сделать из числа строку а потом из этой строки сделать список:

Вот таким образом может быть найдена сумма элементов списка:

А если хочется взглянуть на функции и методы, которые поддерживают списки, то можем выполнить .

Такие примеры могут только запутать, но данный пример показывает что любой объект языка Python может быть элементом в списке (и в любой другой коллекции), а значит он может быть использован и даже передан в другие списки.

Объединение списков в Python

Использование оператора «+» объединяет списки.

Пример:

Python

num1 =
num2 =
num3 = num1 + num2
print(num3)

1 2 3 4

num1=1,2,3 num2=4,5,6 num3=num1+num2 print(num3)

Вывод:

Python

1	1,2,3,4,5,6

Используя оператор *, повторяет список заданное количество раз.

Пример:

Python

num1 =
num = num1 * 4
print(num)

1 2 3

num1=’hi’ num=num1*4 print(num)

Вывод:

Python

1	‘hi’,’hi’,’hi’,’hi’

Пример:

Python

num1 =
num = num1 * 2
print(num)

1 2 3

num1=1,2,3,4 num=num1*2 print(num)

Вывод:

Python

1	1,2,3,4,1,2,3,4

Вставка элементов в список (List)

Пример:

Python

num1 =
num1.insert(2,3) #inserts an element into the third position
print(num1)

1 2 3

num1=1,2,4 num1.insert(2,3)#inserts an element into the third position print(num1)

Вывод:

Python

1

1,2,3,4

Пример:

Python

num1 =
num1.insert(-1,5) #inserts an element into the second from last position of the list (negative indices start from the end of the list)
print(num1)

1 2 3

num1=1,2,3,4,6 num1.insert(-1,5)#inserts an element into the second from last position of the list (negative indices start from the end of the list) print(num1)

Вывод:

Python

1	1,2,3,4,5,6

Разница между генератором и функцией в Python

Чтобы разобраться в различиях между генераторами и функциями, давайте сначала разберем разницу между ключевыми словами return и yield.

Когда
интерпретатор доходит до ключевого
слова return, выполнение функции полностью
прекращается. Но когда он доходит до
ключевого слова yield, программа
приостанавливает выполнение функции
и возвращает значение в итерируемый
объект. После этого интерпретатор
возвращается к генератору, чтобы
повторить процесс для нового значения.

Кроме того, при прекращении выполнения функции ее локальные переменные стираются. В генераторах ситуация другая. Взгляните:

def mygen():
    i=7
    while i>0:
        yield i
        i-=1

for i in mygen():
    print(i)

Вывод:

7 6 5 4 3 2 1

6. Как разбить список Python на равные части?

Чтобы разбить список на равные части, можно воспользоваться функцией в сочетании с функцией .

# Наш список `x`
x = 

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

# Выводим результат
list(y)

Результат:

Данный код работает следующим образом:

• Функция создает итератор последовательности.
• Выражение  создает три объекта типа  , каждый из них — итератор списка .
• Символ ««, стоящий перед аргументом в функции , 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:

У нас есть три объекта итератора списка x

Представим их следующим образом:
В первый раз функция берет по одному элементу последовательно из итераторов списка, что дает нам следующую картину:Обратите внимание, что объекты итератора внимательно отслеживают, какой элемент идет следующим!
Во второй раз следующие элементы будут добавлены в три наши списка, что соответственно даст нам:
И в последний раз, после выполнения данной процедуры мы получим:
Соединение этих списков вместе даст нам следующий список из трех кортежей:. Если вы хотите применить эту логику в самостоятельно написанной функции, то можете получить вот такой результат:

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

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

Результат:

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

Внутри нее вы видите цикл, диапазон которого задается функцией . Он начинается от 0 и заканчивается целым числом, обозначающим длину списка. Величина шага задается числом , которое является аргументом функции .

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

Заметим, что для более красивой печати мы используем функцию , 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
 for i in range(0, len(list), chunk)]

Результат:

Доступ к элементам

Мы можем получить доступ к элементам списка с помощью index. Значение индекса начинается с 0.

>>> vowels_list = 
>>> vowels_list
'a'
>>> vowels_list
'u'

Если индекс не входит в диапазон, возникает IndexError.

>>> vowels_list
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: list index out of range
>>> 

Мы также можем передать отрицательное значение индекса. В этом случае элемент возвращается от конца к началу. Допустимый диапазон значений индекса — от -1 до — (длина).

Это полезно, когда нам нужен определенный элемент быстро, например, последний элемент, второй последний элемент и т. д.

>>> vowels_list = 
>>> vowels_list  # last element
'u'
>>> vowels_list  # second last element
'e'
>>> vowels_list
'a'

Операция присваивания на месте += и списки list.

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

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

Рассмотрим пример того, как оператор работает с объектом .

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

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

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

Итак, перепишем пример c использованием оператора присваивания на месте :

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

# Да ладно... Не может быть...

Что здесь произошло? Причина такого поведения в том, что, как и другие операторы Python, реализация оператора определяется классом, который его реализует. То есть для оператора класс списка определяет магический метод , а способ его работы такой же, как у .

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

>>> lst = 3, 4, 5, 6, 7
>>> lst_copy = lst
>>> lst.extend()
>>> lst
# 
>>> lst_copy
# 

Задания для самопроверки

1. Дан список . Необходимо изменить его, увеличив каждое значение на 7.2.

2. Пользователь
вводит с клавиатуры N значений (строки или числа). На их основе
сформировать список, состоящий из продублированных элементов. (Например, из
значений 1, 5, «abc» формируется список ).

3. Написать
программу сложения двух матриц:

4. Пользователь
вводит N значений в
список. Необходимо проверить: было ли введено число 5.

Видео по теме

Python 3 #1: установка и запуск интерпретатора языка

Python 3 #2: переменные, оператор присваивания, типы данных

Python 3 #3: функции input и print ввода/вывода

Python 3 #4: арифметические операторы: сложение, вычитание, умножение, деление, степень

Python 3 #5: условный оператор if, составные условия с and, or, not

Python 3 #6: операторы циклов while и for, операторы break и continue

Python 3 #7: строки — сравнения, срезы строк, базовые функции str, len, ord, in

Python 3 #8: методы строк — upper, split, join, find, strip, isalpha, isdigit и другие

Python 3 #9: списки list и функции len, min, max, sum, sorted

Python 3 #10: списки — срезы и методы: append, insert, pop, sort, index, count, reverse, clear

Python 3 #11: списки — инструмент list comprehensions, сортировка методом выбора

Python 3 #12: словарь, методы словарей: len, clear, get, setdefault, pop

Python 3 #13: кортежи (tuple) и операции с ними: len, del, count, index

Python 3 #14: функции (def) — объявление и вызов

Python 3 #15: делаем «Сапер», проектирование программ «сверху-вниз»

Python 3 #16: рекурсивные и лямбда-функции, функции с произвольным числом аргументов

Python 3 #17: алгоритм Евклида, принцип тестирования программ

Python 3 #18: области видимости переменных — global, nonlocal

Python 3 #19: множества (set) и операции над ними: вычитание, пересечение, объединение, сравнение

Python 3 #20: итераторы, выражения-генераторы, функции-генераторы, оператор yield

Python 3 #21: функции map, filter, zip

Python 3 #22: сортировка sort() и sorted(), сортировка по ключам

Python 3 #23: обработка исключений: try, except, finally, else

Python 3 #24: файлы — чтение и запись: open, read, write, seek, readline, dump, load, pickle

Python 3 #25: форматирование строк: метод format и F-строки

Python 3 #26: создание и импорт модулей — import, from, as, dir, reload

Python 3 #27: пакеты (package) — создание, импорт, установка (менеджер pip)

Python 3 #28: декораторы функций и замыкания

Python 3 #29: установка и порядок работы в PyCharm

Python 3 #30: функция enumerate, примеры использования

Элементы среза

Элементы Python извлекают элементы, основанные на запуске и остановке.

Пример:

Python

str =
lsc = str
print(lsc)

1 2 3

str=’h’,’e’,’l’,’l’,’o’ lsc=str14 print(lsc)

Вывод:

Python

1	‘e’,’l’,’l’

str — 1 означает начало второго элемента в списке (обратите внимание, что индекс среза начинается с 0). 4 означает завершение пятого элемента в списке, но не включать его

Двоеточие посередине — это то, как списки Python признают, что мы хотим использовать срез для получения объектов в списке.

Пример:

Python

str =
lsc = str # slice first three elements
print(lsc)

1 2 3

str=’h’,’e’,’l’,’l’,’o’ lsc=str3# slice first three elements print(lsc)

Вывод:

Python

1	‘h’,’e’,’l’

Пример:

Python

str =
lsc = str # slice from 4th element, Python starts its lists at 0 rather than 1.
print(lsc)

1 2 3

str=’h’,’e’,’l’,’l’,’o’ lsc=str3# slice from 4th element, Python starts its lists at 0 rather than 1. print(lsc)

Вывод:

Python

1

‘l’,’o’

5.7. More on Conditions¶

The conditions used in and statements can contain any
operators, not just comparisons.

The comparison operators and check whether a value occurs
(does not occur) in a sequence. The operators and compare
whether two objects are really the same object; this only matters for mutable
objects like lists. All comparison operators have the same priority, which is
lower than that of all numerical operators.

Comparisons can be chained. For example, tests whether is
less than and moreover equals .

Comparisons may be combined using the Boolean operators and , and
the outcome of a comparison (or of any other Boolean expression) may be negated
with . These have lower priorities than comparison operators; between
them, has the highest priority and the lowest, so that is equivalent to . As always, parentheses
can be used to express the desired composition.

The Boolean operators and are so-called short-circuit
operators: their arguments are evaluated from left to right, and evaluation
stops as soon as the outcome is determined. For example, if and are
true but is false, does not evaluate the expression
. When used as a general value and not as a Boolean, the return value of a
short-circuit operator is the last evaluated argument.

It is possible to assign the result of a comparison or other Boolean expression
to a variable. For example,

>>> string1, string2, string3 = '', 'Trondheim', 'Hammer Dance'
>>> non_null = string1 or string2 or string3
>>> non_null
'Trondheim'

Что такое список

Его можно сравнить со списком покупок для магазина: точно так же вносятся элементы, их тоже можно добавлять и корректировать.

Как списки хранятся в памяти?

Базовая C-структура списков в Python (CPython) выглядит следующим образом:

Когда мы создаём список, в памяти под него резервируется объект, состоящий из 3-х частей:

• – заголовок;
• – массив указателей на элементы списка;
• – количество выделенной памяти под элементы списка;

Объект списка хранит указатели на объекты, а не на сами объекты

Python размещает элементы списка в памяти, затем размещает указатели на эти элементы. Таким образом, список в Python – это массив указателей.

Список в Python – это массив указателей на элементы, размещенные в памяти

Срезы

В начале статьи что-то гово­рилось о «срезах». Давайте разберем подробнее, что это такое. Срезом называется неко­торая подпос­ледователь­ность. Принцип действия срезов очень прост: мы «отре­заем» кусок от исходной последова­тель­ности элемента, не меняя её при этом. Я сказал «последо­вательность», а не «спи­сок», потому что срезы работают и с другими итерируемыми типами данных, например, со строками.

fruits =

part_of_fruits = fruits
print(part_of_fruits)

>>>

Детально рассмотрим синтаксис срезов:

итерируемая_переменная

Обращаю ваше внимание, что мы делаем срез от начального индекса до конечного индекса — 1. То есть i = начальный_индекс и i. Больше примеров!

Больше примеров!

fruits =
print(fruits)
# Если начальный индекс равен 0, то его можно опустить
print(fruits)
print(fruits)
print(fruits)
print(fruits)
# Если конечный индекс равен длине списка, то его тоже можно опустить
print(fruits)
print(fruits)

>>>
>>>
>>>
>>>
>>>
>>>
>>>

Самое время понять, что делает третий параметр среза — длина шага!

fruits =
print(fruits)
print(fruits)
# Длина шага тоже может быть отрицательной!
print(fruits)
print(fruits)
print(fruits)

>>>
>>>
>>>
>>>
>>>

А теперь вспоминаем всё, что мы знаем о циклах. В Python их целых два! Цикл for и цикл while Нас интересует цикл for, с его помощью мы можем перебирать зна­чения и индексы наших последовательностей. Начнем с перебора значений:

fruits =
for fruit in fruits:

    print(fruit, end=’ ‘)

>>> Apple Grape Peach Banan Orange

Выглядит несложно, правда? В переменную fruit объявлен­ную в цикле по очереди записываются значения всех элементов списка fruits

А что там с перебором индексов?

for index in range(len(fruits)):

    print(fruits, end=’ ‘)

Этот пример гораздо интереснее предыдущего! Что же здесь происходит? Для начала разбе­ремся, что делает функция range(len(fruits))

Мы с вами знаем, что функция len() возвращает длину списка, а range() генерирует диапазон целых чисел от 0 до len()-1.

Сложив 2+2, мы получим, что переменная index принимает значения в диапазоне от 0 до len()-1. Идем дальше, fruits — это обращение по индексу к элементу с индексом index списка fruits. А так как переменная index принимает значения всех индексов списка fruits, то в цикле мы переберем значения всех элементов нашего списка!

Как удалить элементы из списка

Мы можем удалить один или несколько элементов из списка, используя ключевое слово del. При помощи этой команды вы так же можете удалить список полностью.

my_list = 

# Удалить один элемент
del my_list
# Результат:  
print(my_list)

# Удалить несколько элементов
del my_list 
# Результат: 
print(my_list)

# Удалить весь список
del my_list 
# Результат: Error: List not defined
print(my_list)

Мы можем использовать метод remove() для удаления элемента или метод pop() для удаления элемента по указанному индексу.

Метод pop() удаляет последний элемент, если индекс не указан. Это помогает нам реализовывать списки в виде стеков «first come, last go» («первый вошел, последний вышел»).

Мы также можем использовать метод clear() для очистки списка от содержимого, без удаления самого списка.

my_list = 
my_list.remove('p')
# Результат: 
print(my_list)

# Результат: 'o'
print(my_list.pop(1))

# Результат: 
print(my_list)
# Результат: 'm'
print(my_list.pop())

# Результат: 
print(my_list)
my_list.clear()
# Результат: []
print(my_list)

Наконец, мы также можем удалить элементы в списке, назначив пустой список фрагменту элементов.

>>> my_list = 
>>> my_list = []
>>> my_list

>>> my_list = []
>>> my_list

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.

Метод list.insert()

Аргументы метода list.insert(i,x):

• i – индекс, который нужно присвоить новому элементу.
• x – новый элемент, который нужно вставить в список.

В аквариуме появилась ещё одна рыба (например, anchovy)

Обратите внимание: на данный момент элементы списка fish указаны в алфавитном порядке. Потому элемент ‘anchovy’ нужно добавить не в конец, а в начало списка

Предыдущий метод не подходит – он добавляет элементы только в конец списка. Используйте метод list.insert():

Теперь индексы всех элементов обновятся (‘anchovy’ – 0, ‘barracuda’ – 1, ‘flounder’ – 5).

Попробуйте добавить в список ещё один элемент, damselfish. Соблюдая алфавитный порядок, добавить элемент нужно под индексом 3.