Создание списков в python. объединение списков в python. функция list() в python

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!

Повторите список в Python С Помощью Модуля Numpy

Третий способ перебора списка в Python – это использование модуля Numpy. Для достижения нашей цели с помощью этого метода нам нужны два метода numpy, которые упоминаются ниже:

1. numpy.nditer()
2. numpy.arange()

Iterator object nditer предоставляет множество гибких способов итерации по всему списку с помощью модуля numpy. Функция href=”http://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.nditer.html”>nditer() – это вспомогательная функция, которая может использоваться от очень простых до очень продвинутых итераций. Это упрощает некоторые фундаментальные проблемы, с которыми мы сталкиваемся в итерации. href=”http://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.nditer.html”>nditer() – это вспомогательная функция, которая может использоваться от очень простых до очень продвинутых итераций. Это упрощает некоторые фундаментальные проблемы, с которыми мы сталкиваемся в итерации.

Нам также нужна другая функция для перебора списка в Python с помощью numpy, которая является numpy.arrange().numpy.arange возвращает равномерно распределенные значения в пределах заданного интервала. Значения генерируются в пределах полуоткрытого интервала [start, stop) (другими словами, интервала, включающего start, но исключающего stop).

Синтаксис:

Синтаксис numpy.nditer()

Синтаксис numpy.arrange()

• start: Параметр start используется для предоставления начального значения массива.
• stop: Этот параметр используется для предоставления конечного значения массива.
• шаг: Он обеспечивает разницу между каждым целым числом массива и генерируемой последовательностью.

Объяснение

В приведенном выше примере 1 программа np.arange(10) создает последовательность целых чисел от 0 до 9 и сохраняет ее в переменной x. После этого мы должны запустить цикл for, и, используя этот цикл for и np.nditer(x), мы будем перебирать каждый элемент списка один за другим.

Пример 2:

В этом примере мы будем итерировать 2d-массив с помощью модуля numpy. Для достижения нашей цели нам здесь нужны три функции.

1. numpy.arange()
2. numpy.reshape()
3. numpy.nditer()

import numpy as np
.arange(16) .reshape(4, 4) 
for x in np.nditer(a): 
	print(x)

Объяснение:

Большая часть этого примера похожа на наш первый пример, за исключением того, что мы добавили дополнительную функцию numpy.reshape(). Функция numpy.reshape() обычно используется для придания формы нашему массиву или списку. В основном на непрофессиональном языке он преобразует размеры массива-как в этом примере мы использовали функцию reshape(), чтобы сделать массив numpy 2D-массивом.

Python List Methods

Methods that are available with list objects in Python programming are tabulated below.

They are accessed as . Some of the methods have already been used above.

Python List Methods
append() — Add an element to the end of the list
extend() — Add all elements of a list to the another list
insert() — Insert an item at the defined index
remove() — Removes an item from the list
pop() — Removes and returns an element at the given index
clear() — Removes all items from the list
index() — Returns the index of the first matched item
count() — Returns the count of the number of items passed as an argument
sort() — Sort items in a list in ascending order
reverse() — Reverse the order of items in the list
copy() — Returns a shallow copy of the list

Some examples of Python list methods:

Output

1
2

Как получить доступ к элементам из списка?

Существуют различные способы доступа к элементам списка.

Доступ по индексу

блок 1

Для доступа к элементу списка можно использовать оператор индекса []. Индекс начинается с 0. Итак, список из 5 элементов будет иметь индексы от 0 до 4.

Попытка получить доступ к элементу, который не существует, вызовет ошибку IndexError. Индекс должен быть целым числом. Нельзя использовать float или другие типы данных в качестве индекса, это приведет к ошибке TypeError.

Доступ к вложенному списку осуществляется с помощью дополнительных индексов.

my_list = 

# Вывод первого элемента: p
print(my_list)

# Вывод третьего элемента: o
print(my_list)

# Вывод последнего (пятого) элемента: e
print(my_list)

# Ошибка, индексом может быть только целое число
# my_list

# Пример вложенного списка
n_list = ]

# Индексы вложенных списков
# Вывод второго символа первого элемента списка: a
print(n_list)

# вывод четвертого элемента второго вложенного списка: 5
print(n_list)

Отрицательные индексы списка

Python допускает отрицательную индексацию для элементов списка. Индекс -1 выведет последний элемент, -2 — второй элемент с конца и т.д.

my_list = 

# Вывод последнего элемента: e
print(my_list)

# Вывод последнего элемента с конца (первого): p
print(my_list)

Срезы списков в Python

Вы можете получить доступ к ряду элементов в списке, используя оператор среза (двоеточие).

my_list = 

# Элементы с 3го по 5й
print(my_list)

# Элементы с начала до 4го
print(my_list)

# Элементы с 6го до последнего
print(my_list)

# Элементы с первого до последнего
print(my_list)

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.

Python slicing lists

List slicing is an operation that extracts certain
elements from a list and forms them into another list. Possibly with
different number of indices and different index ranges.

The syntax for list slicing is as follows:

The start, end, step parts of the syntax are integers. Each of them is optional.
They can be both positive and negative. The value having the end index is not
included in the slice.

slice.py

#!/usr/bin/env python

# slice.py

n = 

print(n)
print(n)
print(n)
print(n)

We create four slices from a list of eight integers.

print(n)

The first slice has values with indexes 1, 2, 3, and 4.
The newly formed list is .

print(n)

If the start index is omitted then a default value is assumed, which is 0.
The slice is .

print(n)

If the end index is omitted, the -1 default value is taken. In such a case a
slice takes all values to the end of the list.

print(n)

Even both indexes can be left out. This syntax creates a copy of a list.

$ ./slice.py

Output of the example.

The third index in a slice syntax is the step. It allows us to take every
n-th value from a list.

slice2.py

#!/usr/bin/env python

# slice2.py

n = 

print(n)
print(n)
print(n)
print(n)

We form four new lists using the step value.

print(n)

Here we create a slice having every second element from the n list, starting from
the second element, ending in the eighth element. The new list has the following
elements: .

print(n)

Here we build a slice by taking every second value from the beginning to the end
of the list.

print(n)

This creates a copy of a list.

print(n)

The slice has every third element, starting from the second element to the end of the
list.

$ ./slice2.py

Output of the example.

Indexes can be negative numbers. Negative indexes refer to values from the end
of the list. The last element has index -1, the last but one has index -2 etc.
Indexes with lower negative numbers must come first in the syntax. This means
that we write instead of . The latter returns an empty list.

slice3.py

#!/usr/bin/env python

# slice3.py

n = 

print(n)
print(n)

print(n)
print(n)
print(n)

In this script, we form five lists. We also use negative index numbers.

print(n)
print(n)

The first line returns , the second line returns an empty list.
Lower indexes must come before higher indexes.

print(n)

This creates a reversed list.

$ ./slice3.py

[]

Output of the example.

The above mentioned syntax can be used in assignments. There must be an
iterable on the right side of the assignment.

slice4.py

#!/usr/bin/env python

# slice4.py

n = 

n = 10
n = 20, 30
n = 40, 50, 60, 70, 80

print(n)

We have a list of eight integers. We use the slice syntax to replace the elements
with new values.

Методы списков

Давайте теперь
предположим, что у нас имеется список из чисел:

a = 1, -54, 3, 23, 43, -45, 

и мы хотим в
конец этого списка добавить значение. Это можно сделать с помощью метода:

a.append(100)

И обратите
внимание: метод append ничего не возвращает, то есть, он меняет
сам список благодаря тому, что он относится к изменяемому типу данных. Поэтому
писать здесь конструкцию типа

a = a.append(100)

категорически не
следует, так мы только потеряем весь наш список! И этим методы списков
отличаются от методов строк, когда мы записывали:

string="Hello"
string = string.upper()

Здесь метод upper возвращает
измененную строку, поэтому все работает как и ожидается. А метод append ничего не
возвращает, и присваивать значение None переменной a не имеет
смысла, тем более, что все работает и так:

a = 1, -54, 3, 23, 43, -45, 
a.append(100)

Причем, мы в методе
append можем записать
не только число, но и другой тип данных, например, строку:

a.append("hello")

тогда в конец
списка будет добавлен этот элемент. Или, булевое  значение:

a.append(True)

Или еще один
список:

a.append(1,2,3)

И так далее. Главное,
чтобы было указано одно конкретное значение. Вот так работать не будет:

a.append(1,2)

Если нам нужно
вставить элемент в произвольную позицию, то используется метод

a.insert(3, -1000)

Здесь мы
указываем индекс вставляемого элемента и далее значение самого элемента.

Следующий метод remove удаляет элемент
по значению:

a.remove(True)
a.remove('hello')

Он находит
первый подходящий элемент и удаляет его, остальные не трогает. Если же
указывается несуществующий элемент:

a.remove('hello2')

то возникает
ошибка. Еще один метод для удаления

a.pop()

выполняет
удаление последнего элемента и при этом, возвращает его значение. В самом
списке последний элемент пропадает. То есть, с помощью этого метода можно
сохранять удаленный элемент в какой-либо переменной:

end = a.pop()

Также в этом
методе можно указывать индекс удаляемого элемента, например:

a.pop(3)

Если нам нужно
очистить весь список – удалить все элементы, то можно воспользоваться методом:

a.clear()

Получим пустой
список. Следующий метод

a = 1, -54, 3, 23, 43, -45, 
c = a.copy()

возвращает копию
списка. Это эквивалентно конструкции:

c = list(a)

В этом можно
убедиться так:

c1 = 1

и список c будет отличаться
от списка a.

Следующий метод count позволяет найти
число элементов с указанным значением:

c.count(1)
c.count(-45)

Если же нам
нужен индекс определенного значения, то для этого используется метод index:

c.index(-45)
c.index(1)

возвратит 0,
т.к. берется индекс только первого найденного элемента. Но, мы здесь можем
указать стартовое значение для поиска:

c.index(1, 1)

Здесь поиск
будет начинаться с индекса 1, то есть, со второго элемента. Или, так:

c.index(23, 1, 5)

Ищем число 23 с
1-го индекса и по 5-й не включая его. Если элемент не находится

c.index(23, 1, 3)

то метод
приводит к ошибке. Чтобы этого избежать в своих программах, можно вначале
проверить: существует ли такой элемент в нашем срезе:

23 in c1:3

и при значении True далее уже
определять индекс этого элемента.

Следующий метод

c.reverse()

меняет порядок
следования элементов на обратный.

Последний метод,
который мы рассмотрим, это

c.sort()

выполняет
сортировку элементов списка по возрастанию. Для сортировки по убыванию, следует
этот метод записать так:

c.sort(reverse=True)

Причем, этот
метод работает и со строками:

lst = "Москва", "Санкт-Петербург", "Тверь", "Казань"
lst.sort()

Здесь
используется лексикографическое сравнение, о котором мы говорили, когда
рассматривали строки.

Это все основные
методы списков и чтобы вам было проще ориентироваться, приведу следующую
таблицу:

Метод	Описание
append()	Добавляет элемент в конец списка
insert()	Вставляет элемент в указанное место списка
remove()	Удаляет элемент по значению
pop()	Удаляет последний элемент, либо элемент с указанным индексом
clear()	Очищает список (удаляет все элементы)
copy()	Возвращает копию списка
count()	Возвращает число элементов с указанным значением
index()	Возвращает индекс первого найденного элемента
reverse()	Меняет порядок следования элементов на обратный
sort()	Сортирует элементы списка

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

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 = 
>>> 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)

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 = 
>>> squares

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 = 

Каждое представление списков в Python включает три элемента:

1.  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.  является объектом или значением в списке или итерируемым объекте (iterable). В приведенном выше примере значением элемента является i.
3.  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 = 
>>> TAX_RATE = .08

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

>>> final_prices = 
>>> final_prices

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.

Python simple list

List elements can be accessed by their index. The first element has index 0, the
last one has index -1.

simple.py

#!/usr/bin/env python

# simple.py

nums = 

print(nums)
print(nums)
print(nums)

This is a simple list having five elements. The list is delimited by
square brackets . The elements of a list are separated
by a comma character. The contents of a list are printed to the console.

nums = 

The right side of the assignment is a Python list literal. It creates a list
containing five elements.

$ ./simple.py
1
5

This is the output of the example.

Lists can contain elements of various data types.

various_types.py

#!/usr/bin/env python

# various_types.py

class Being:
    pass

objects = , "Python", (2, 3), Being(), {}]
print(objects)

In the example, we create an objects list. It contains numbers, a boolean value,
another list, a string, a tuple, a custom object, and a dictionary.

$ ./various_types.py 
, 'Python', (2, 3), 
    <__main__.Being instance at 0x7f653577f6c8>, {}]

This is the output.

Итерация по Списку в Python С Помощью Метода Enumerate

Четвертый способ в нашем списке-это итерация с использованием метода enumerate. Если вы не знаете, что именно enumerate делает в python, то позвольте мне объяснить вам.Метод enumerate() добавляет счетчик к итерируемому объекту и возвращает его. И что бы ни возвращал метод enumerate, это будет объект enumerate.

Основное преимущество использования метода enumerate заключается в том, что вы можете преобразовать объекты enumerate в list и tuple с помощью методов list() и tuple() соответственно.

Синтаксис

Метод enumerate() принимает два параметра:

• iterable – последовательность, итератор или объект.
• start (необязательно) – начинает отсчет с этого числа. Если start опущен, то 0 принимается за start.

Объяснение

Здесь, таким образом, для итерации списка мы использовали метод enumerate. Сначала мы инициализировали и создали список. Список содержит семь элементов. После создания списка мы используем цикл for здесь для циклического перебора каждого элемента списка. Переменная ‘i’ здесь используется для подсчета количества раз, когда выполняется цикл for. Функция enumerate(list) здесь будет перебирать каждый элемент в списке, а также выводить число, включающее индекс каждого элемента.

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

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

Как получить последний элемент списка?

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

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

# Вставляем -1 
monkeys = biggerZoo
print(monkeys)
# А теперь -2
zebra = biggerZoo
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
# Выводим на экран то, что мы выбрали
print(someZooAnimals)
# Теперь поменяем местами 2 и двоеточие
otherZooAnimals = biggerZoo
# Выводим на экран полученный результат
print(otherZooAnimals)

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

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

В общем, подводя итоги:

# элементы берутся от start до end (но элемент под номером end не входит в диапазон!)
a
# элементы берутся начиная со start и до конца
a    
# элементы берутся с начала до end (но элемент под номером end не входит в диапазон!)
a

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

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:

Обратите внимание, что если вы не указали какое-либо значение шага, оно будет просто установлено в значение . 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 .

# Импортируем функцию `choice` из библиотеки `random` 
from random import choice
# Создадим список из первых четырех букв алфавита
list = 
# Выведем на экран случайный элемент списка
print(choice(list))

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

# Импортируем функцию `randrange` из библиотеки `random`
from random import randrange
# Создадим список из первых четырех букв алфавита
randomLetters = 
# Выбираем случайный индекс нашего списка
randomIndex = randrange(0,len(randomLetters))
# Выводим случайный элемент на экран
print(randomLetters)

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

Python map and filter functions

The and functions are mass
functions that work on all list items. They are part of the functional
programming built into the Python language.

Today, it is recommended to use list comprehensions instead of these
functions where possible.

map_fun.py

#!/usr/bin/env python

# map_fun.py

def to_upper(s):
    
    return s.upper()

words = 

words2 = list(map(to_upper, words))
print(words2)

The function applies a particular function to every
element of a list.

def to_upper(s):

    return s.upper()

This is the definition of the function that will be applied
to every list element. It calls the string
method on a given string.

words = 

This is the list of strings.

words2 = map(to_upper, words)
print(words2)

The function applies the
function to every string element of the words list. A new list is formed and
returned back. We print it to the console.

$ ./map_fun.py

Every item of the list is in capital letters.

The function constructs a list from those elements of
the list for which a function returns true.

filter_fun.py

#!/usr/bin/env python

# filter_fun.py

def positive(x):
    return x > 0

n = 

print(list(filter(positive, n)))

An example demonstrating the function.
It will create a new list having only positive values. It will
filter out all negative values and 0.

def positive(x):
    return x > 0

This is the definition of the function used by the
function. It returns or . Functions that
return a boolean value are called predicates.

$ ./filter_fun.py

Output of the script.

In this part of the Python tutorial, we have described Python lists.

Contents
Previous
Next

Python sequence functions

Sequence functions can be used on any sequence types, including lists.

sequence_funs.py

#!/usr/bin/env python

# sequence_funs.py

n = 

print("There are {0} items".format(len(n)))
print("Maximum is {0}".format(max(n)))
print("Minimum is {0}".format(min(n)))
print("The sum of values is {0}".format(sum(n)))

In the example above, we have four functions: , ,
, and .

print("There are {0} items".format(len(n)))

The function returns the size of the list. The number of
elements of the list.

print("Maximum is {0}".format(max(n)))
print("Minimum is {0}".format(min(n)))

The and functions return the maximum
and the minimum of the list.

print("The sum of values is {0}".format(sum(n)))

The function calculates the sum of the numbers
of the list.

$ ./sequence_funs.py
There are 8 items
Maximum is 8
Minimum is 1
The sum of values is 36

This is the output.

List Comprehension

List Comprehension это создание списка путем итерации в цикле уже существующего списка (с соблюдением указанных условий). Поначалу такой подход может казаться сложным, но когда разберетесь, вы поймете, насколько это просто и быстро.

Чтобы разобраться в list comprehension, нужно
для начала обратиться к обычной итерации
списка. В следующем простом примере
показано, как вернуть новый список,
состоящий только из четных чисел старого.

# просто любой список чисел
some_list = 

# пустой список, который будет заполняться четными числами из первого списка
even_list = []

for number in some_list:
  if number % 2 == 0:
    even_list.append(number)

print(even_list) # 

Давайте разберем этот пример. Сначала мы создаем список с числами. Затем создаем пустой список, в котором будут сохраняться результаты, полученные в цикле. Дальше идет сам цикл, в котором мы перебираем числа из первого списка и проверяем, являются ли они четными. Если число делится на 2 без остатка, мы добавляем его в список четных чисел. Для получения нужного результата нам потребуется 5 строк кода (без учета комментариев), да еще пробелы.

А теперь давайте посмотрим пример, в
котором мы делаем все то же самое, но с
помощью list comprehension.

# просто любой список чисел
some_list = 

# List Comprehension
even_list = 
print(even_list) # 

Давайте возьмем еще пример. Создадим
список, каждый элемент которого будет
элементом старого списка, умноженным
на 7.

my_starting_list = 
my_new_list = []

for item in my_starting_list:
    my_new_list.append(item * 7)
print(my_new_list)  # 

С помощью list comprehension можно достичь
того же результата:

my_starting_list = 
my_new_list = 

print(my_new_list)  # 

Вообще list comprehension пишется в соответствии
со следующей формулой:

В блоке вы указываете, что конкретно нужно сделать с элементом, который возвращает итерация объекта. В нашем примере это , но операция может быть любой, как очень простой, так и очень сложной.

В блок нужно вставить имя объекта, который вы будете перебирать в цикле. В нашем примере это был список, но мог быть кортеж или диапазон.

List
comprehension добавляет элемент из существующего
списка в новый, если соблюдается какое-то
условие. Этот способ лаконичнее, а в
большинстве случаев еще и намного
быстрее. Иногда применение list comprehension
может ухудшить читаемость кода, поэтому
разработчику нужно действовать по
ситуации.

Примеры использования list comprehension с условиями

Вносим в новый список только четные
числа:

only_even_list = 
print(only_even_list)  # 

Это эквивалентно следующему циклу:

only_even_list = list()
for i in range(13):
  if i%2 == 0:
    only_even_list.append(i)
print(only_even_list)  # 

List
comprehension может также содержать вложенные
if-условия

Обратите внимание на следующий
пример:

divisible = list()
for i in range(50):
  if i % 2 == 0:
    if i % 3 == 0:
      divisible.append(i)
print(divisible)  # 

С применением list comprehension этот код можно
переписать следующим образом:

divisible = 
print(divisible)  # 

С list comprehension также может использоваться if-else. В следующем примере мы берем диапазон чисел от 0 до 10 и добавляем в наш список все четные числа из этого диапазона, а нечетные добавляем после умножения на -1.

list_1 = 
print(list_1)  # 

Подписаться

×