Метод counter в python

Производительность

Вы можете задаться вопросом, что является более производительным, поскольку append можно использовать для достижения того же результата, что и extension. Следующие функции делают то же самое:

Итак, давайте их время:

Обращение к комментарию о времени

Комментатор сказал:

Делай семантически правильную вещь. Если вы хотите добавить все элементы в итерацию, используйте . Если вы просто добавляете один элемент, используйте .

Хорошо, давайте создадим эксперимент, чтобы увидеть, как это работает во времени:

И мы видим, что выход из нашего пути создания итерируемого только для использования расширения — это (незначительная) тратавремя:

Из этого мы узнаем, что ничего не получится от использования , когда у нас есть только один элемент для добавления .

Кроме того, эти сроки не так важны. Я просто показываю им, что в Python выполнение семантически правильной вещи — это выполнение Right Way .

Вполне возможно, что вы можете протестировать время двух сопоставимых операций и получить неоднозначный или обратный результат. Просто сосредоточьтесь на том, чтобы делать семантически правильные вещи.

Restrictions on Key Dictionaries

Here is a list of restrictions on the key in a dictionary:

• If there is a duplicate key defined in a dictionary, the last is considered. For example consider dictionary my_dict = {«Name»:»ABC»,»Address»:»Mumbai»,»Age»:30, «Name»: «XYZ»};.It has a key «Name» defined twice with value as ABC and XYZ. The preference will be given to the last one defined, i.e., «Name»: «XYZ.»
• The data-type for your key can be a number, string, float, boolean, tuples, built-in objects like float, and functions.

  For example my_dict = {bin:»001″, hex:»6″ ,10:»ten», bool:»1″, float:»12.8″, int:1, False:’0′};

  Only thing that is not allowed is, you cannot defined a key in square brackets for example my_dict = {:»ABC»,»Address»:»Mumbai»,»Age»:30};

? Примеры

Теперь, когда вы знаете цель, синтаксис и эффект Метод, давайте посмотрим некоторые примеры его использования с различными типами данных.

Добавьте строку

>>> top_players = 
>>> top_players.append("auop342")

# The string was appended
>>> top_players

Добавить поплавок

>>> data = 
>>> data.append(456.23)

>>> data

Добавить список

Этот метод добавляет один элемент до конца списка, поэтому, если вы передаете список в качестве аргумента, весь список будет добавлен в виде одного элемента (он будет вложенным списком в исходном списке).

>>> data = , ]
>>> data.append()

>>> data
, , ]

Добавить кортеж

Это работает точно так же для кортежей, весь кортеж прилагается как один элемент.

>>> data = , ]
>>> data.append((6.7, 2.3))

>>> data
, , (6.7, 2.3)] 

Добавить словарь

Точно так же, если вы попытаетесь добавить словарь, весь словарь будет добавлен как один элемент списка.

>>> data = 
>>> data.append({"c": 3, "d": 4})
>>> data

Deleting Element(s) from dictionary using pop() method

In addition to the del keyword, you can also make use of dict.pop() method to remove an element from the dictionary. The pop() is a built-in method available with a dictionary that helps to delete the element based on the key given.

Syntax:

dict.pop(key, defaultvalue)

The pop() method returns the element removed for the given key, and if the given key is not present, it will return the defaultvalue. If the defaultvalue is not given and the key is not present in the dictionary, it will throw an error.

Here is a working example that shows using of dict.pop() to delete an element.

my_dict = {"username": "XYZ", "email": "This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.", "location":"Mumbai"}
my_dict.pop("username")
print(my_dict)

Output:

{'email': This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.', 'location': 'Mumbai'}

Accessing elements of a dictionary

The data inside a dictionary is available in a key/value pair. To access the elements from a dictionary, you need to use square brackets () with the key inside it.

Here is an example that shows to accesselements from the dictionary by using the key in the square bracket.

my_dict = {"username": "XYZ", "email": "This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.", "location":"Mumbai"}
print("username :", my_dict)
print("email : ", my_dict)
print("location : ", my_dict)

Output:

username : XYZ
email :  This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.
location :  Mumbai

If you try to use a key that is not existing in the dictionary , it will throw an error as shown below:

my_dict = {"username": "XYZ", "email": "This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.", "location":"Mumbai"}
print("name :", my_dict)

Output:

Traceback (most recent call last):
File "display.py", line 2, in <module>
print("name :", my_dict)
KeyError: 'name'

? Синтаксис и параметры

Это основной синтаксис, который вам нужно использовать для вызова этого метода:

Совет: Точка очень важна с это метод. Когда мы называем метод, мы используем точку после списка, чтобы указать, что мы хотим «изменять» или «влиять», этот конкретный список.

Как вы можете видеть, Способ требует только один аргумент, элемент, который вы хотите добавить. Этот элемент может иметь любой тип данных:

• Целое число
• Нить
• Плавать
• Логический
• Другой список
• Корпус
• Словарь
• Экземпляр пользовательского класса

В основном, любое значение, которое вы можете создать в Python, можно добавить в список.

Совет: Первый элемент синтаксиса (список) обычно является переменной, которая ссылается на список.

Пример

Это пример звонка к :

>>> musical_notes = 
>>> musical_notes.append("B")

• Во-первых, список определяется и назначается переменной.
• Затем, используя эту переменную, мы называем Метод, передача элемента, который мы хотим добавить (строку ) в качестве аргумента.

Техника 2: Оператор нарезки для копирования списка в Python

Python считается наиболее эффективным способом копирования элементов списка Python.

Синтаксис:

• Начать: Он определяет начало нарезки.
• Стоп: Этот параметр определяет конец нарезания повторяющихся
• Шаги: Он определяет количество пропущенных элементов или интервалы, при которых необходимо выполнить нарезку.

В приведенном выше, чтобы скопировать список, мы использовали нарезку в следующем формате:

который просто означает, что нажатие списка начнется в Запустить индекс I.e. Index 0 и закончится на Последний элемент с шаг Отказ

Пример:

list1 =  
copy_list = []
copy_list = list1
print("Input List:", list1) 
print("Copied List:", copy_list) 

Выход:

Input List: 
Copied List: 

5. Python NumPy to iterate through List in Python

Python NumPy Arrays can also be used to iterate a list efficiently.

Python numpy.arange() function creates a uniform sequence of integers.

Syntax for numpy.arange() function:

numpy.arange(start, stop, step)

• : This parameter is used to provide the starting value/index for the sequence of integers to be generated.
• : This parameter is used to provide the end value/index for the sequence of integers to be generated.
• : It provides the difference between each integer from the sequence to be generated.

The is a function that provides us with an iterator to traverse through the NumPy array.

Example:

import numpy as np

n = np.arange(16)

 
for x in np.nditer(n): 
	print(x) 

In the above snippet of code, np.arange(16) creates a sequence of integers from 0 to 15.

Output:

0
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15

Инстанциирование: __new__ and __init__

После изучения основ структур данных Python, например словарей, списков и т. д., вам, скорее всего, встречались примеры определения пользовательских классов, где и происходила ваша первая встреча с магическим методом . Этот метод используется для определенияинициализации экземпляра. Точнее говоря, в вы устанавливаете начальные атрибуты создаваемого экземпляра. Приведем простой пример:  

При использовании метода мы не вызываем его напрямую. Вместо этого он становится основойметода конструктора класса, обладающего такой же сигнатурой функции, что и . Например, для создания нового экземпляра пишете следующий код: 

С методом тесно связан метод , который мы обычно не реализуем в пользовательском классе. По сути, он создает экземпляр, который передается в метод для завершения процесса инициализации. 

Другими словами, создание нового экземпляра, иначе называемое инстанциированием, предусматривает последовательный вызов обоих методов и .

В следующем коде показана как раз такая цепочка реакций: 

Связь с другими языками

pythonnet

Иногда возникает потребность запустить код, написанный на другом языке, через Python, например, в целях проверки работы какого-либо стороннего модуля или для оптимизации кода. Существует несколько библиотек, позволяющих сделать это, например, pythonnet позволяет запустить некоторую часть кода, написанную на C# в Python (pythonnet позволяет рассматривать множество элементов clr, как модули в python).

Создаем проект библиотеки классов C# в visual studio, создаем в неё нужный класс или методы (в случае примера класс, содержащий метод вычисления дискриминанта), создаем .dll и запускаем через pythonnet (более подробно тут):

Обращаемся к C# через Python

JPype

Для этих же целей существует библиотека, которая позволяет запустить Java код в Python. Эта библиотека называется — JPype. Рассмотрим пример работы библиотеки.

Для начала установим её pip install jpype1, далее создадим Java проект, который в будущем скомпилируем в .jar архив, в проекте необходимо создать пакет, в нём класс и прописать следующий код (код вычисляет объем цилиндра):

Теперь можно создать .jar решение проекта.

В python коде импортируем библиотеку jpype, запустим JVM и пропишем путь к созданному .jar архиву. Далее по аналогии с pythonnet импортируем необходимые пакеты и классы:

Таким образом, pythonnet и jpype — отличные решения для интеграции кода C# и Java в  Python проект.

7. Iterating a Python list using lambda function

Python’s lambda functions are basically anonymous functions.

Syntax:

lambda parameters: expression

expression: The iterable which is to be evaluated.

The lambda function along with a Python map() function can be used to iterate a list easily.

Python method accepts a function as a parameter and returns a list.

The input function to the map() method gets called with every element of the iterable and it returns a new list with all the elements returned from the function, respectively.

Example:

lst =  

res = list(map(lambda x:x, lst))

print(res) 

In the above snippet of code, lambda x:x function is provided as input to the map() function. The lambda x:x will accept every element of the iterable and return it.

The input_list (lst) is provided as the second argument to the map() function. So, the map() function will pass every element of lst to the lambda x:x function and return the elements.

Output:

Добавление элементов в список

Тип данных списка имеет два метода, которые позволяют добавлять элементы в список : и .

Метод добавляет элемент в конец списка. Синтаксис метода следующий:

«Element» — это элемент, который нужно добавить в список. Это может быть любой тип данных, включая список. Вот пример:

Метод рекламирует элемент в определенной позиции в списке и имеет следующий синтаксис:

«Index» — это позиция, в которую вы хотите вставить элемент, а «element» — это элемент, который нужно добавить в список. В следующем примере показано, как добавить элемент в список на первой позиции:

Метод позволяет расширить список несколькими элементами. Он принимает единственный аргумент и имеет следующий синтаксис:

Элементы «списка» добавляются в конец «L». Вот пример:

Методы списков

len()

Метод возвращает длину объекта (списка, строки, кортежа или словаря).

принимает один аргумент, который может быть или последовательностью (например, строка, байты, кортеж, список, диапазон), или коллекцией (например, словарь, множество, frozenset).

list1 =   # список
print(len(list1)) # в списке 3 элемента, в выводе команды будет "3"

str1 = 'basketball'  # строка
print(len(str1))  # в строке 9 букв, в выводе команды будет "9"

tuple1 = (2, 3, 4, 5)  # кортеж
print(len(tuple1))  # в кортеже 4 элемента, в выводе команды будет "4"

dict1 = {'name': 'John', 'age': 4, 'score': 45} # словарь
print(len(dict1))  # в словаре 3 пары ключ-значение, в выводе команды будет "3"

index()

возвращает индекс элемента. Сам элемент передается методу в качестве аргумента. Возвращается индекс первого вхождения этого элемента (т. е., если в списке два одинаковых элемента, вернется индекс первого).

numbers = 
words = 

print(numbers.index(9)) # 4
print(numbers.index(2)) # 1
print(words.index("I")) # 0
print(words.index("JavaScript")) # возвращает ValueError, поскольку 'JavaScript' в списке 'words' нет

Первый результат очевиден. Второй и
третий output демонстрируют возврат индекса
именно первого вхождения.

Цифра «2» встречается в списке дважды,
первое ее вхождение имеет индекс 1,
второе — 2. Метод index() возвращает индекс
1.

Аналогично возвращается индекс 0 для элемента «I».

Если элемент, переданный в качестве аргумента, вообще не встречается в списке, вернется ValueError. Так получилось с попыткой выяснить индекс «JavaScript» в списке .

Опциональные аргументы

Чтобы ограничить поиск элемента
конкретной подпоследовательностью,
можно использовать опциональные
аргументы.

words = 
print(words.index("am", 2, 5)) # 4

Метод index() будет искать элемент «am» в диапазоне от элемента с индексом 2 (включительно) до элемента с индексом 5 (этот последний элемент не входит в диапазон).

При этом возвращаемый индекс — индекс
элемента в целом списке, а не в указанном
диапазоне.

pop()

Метод удаляет и возвращает последний элемент списка.

Этому методу можно передавать в качестве параметра индекс элемента, который вы хотите удалить (это опционально). Если конкретный индекс не указан, метод удаляет и возвращает последний элемент списка.

Если в списке нет указанного вами индекса, метод выбросит exception .

cities = 

print "City popped is: ", cities.pop() # City popped is: San Francisco
print "City at index 2 is  : ", cities.pop(2) # City at index 2 is: San Antonio

Базовый функционал стека

Для реализации базового функционала
стека в программах на Python часто
используется связка метода pop() и метода
append():

stack = []

for i in range(5):
    stack.append(i)

while len(stack):
    print(stack.pop())

Функции листингов

Функции – это, пожалуй, главное преимущество Python над другими языками программирования. К спискам можно применять основные встроенные функции.

Рассмотрим наиболее популярные из них:

list(range( )) – если стоит задача создать последовательный список, то используется функция range. Эта функция имеет следующие формы:

1. range(end). Применяется, когда необходимо создать листинг от нуля до конечного числа.
2. range(start, end). Задается и начальное и конечное число.
3. range(start, end, step). Параметром step задается характеристика выбора. Например, если нужно выбрать каждое пятое число из последовательности от 1 до 21, то полученный листинг будет иметь вид: .

Функция range способна значительно сократить объем кода.

• len(list) – позволяет узнать, сколько элементов в списке.
• sorted(list, ) – сортирует объекты списка по возрастанию.
• max(list) – возвращает наибольший элемент.
• min(list) – противоположная функция – позволяет вернуть элемент с минимальным значением.

Также можно использовать другие встроенные функции:

• list(tuple) – преобразует объект кортежа в список.
• sum(list) – суммирует все элементы в списке, если все значения являются числами, применяется как к целым числам, так и к десятичным дробям. Однако она справляется не всегда корректно. Если в списке есть нечисловой элемент, функция выдаст ошибку: «TypeError: unsupported operand type(s) for +: ‘int’ and ‘str’».

Улучшенный контроль доступа к атрибутам: __getattr__ and __setattr__

Если у вас есть опыт программирования на других языках, то, возможно, вы привыкли создавать явные геттеры и сеттеры для атрибутов экземпляра. В Python нам не нужно использовать эти методы контроля доступа для каждого конкретного атрибута. Однако у нас есть возможность получить контроль благодаря реализации методов и . Метод вызывается при обращении к атрибутам экземпляра, а метод  —  при их установке:

Метод вызывается каждый раз при попытке установить атрибут объекта. Для правильного его применения вам придется использовать метод суперкласса  —  super(). В противном случае это приведет к бесконечной рекурсии. 

После установки атрибута он станет частью объекта , вследствие чего вызываться не будет.

Отмечу, что есть и другой магический метод, тесно связанный с контролем доступа  — это . Он похож на , но вызывается при каждом обращении к атрибуту. Кроме того, он схож и с , в связи с чем также подразумевает использование в своей реализации во избежание ошибки бесконечной рекурсии.

Методы листингов

Список методов Python

Вернемся к нашему списку товаров, которые нужно купить в магазине и назовем его shoplist:

shoplist = []

Далее рассмотрим методы листингов:

append(item) – с его помощью можно добавить элемент в список. При этом новый элемент будет находиться в конце.

Заполним наш новый листинг нужными продуктами:

shoplist.append(bread)

shoplist.append(milk)

list.extend(A) – добавляет “список в список“. Эта функция позволяет сэкономить время, так как можно добавить несколько элементов одновременно. Допустим у нас уже есть листинг фруктов, нужно добавить их к основному списку.

shoplist.extend(fruits)

• insert(index, item) – вставляет на элемент с указанным индексом заданное значение перед указанным индексом.
• lcount(item) – показывает число повторений элемента.
• list.remove(item) – функция, противоположная list.append(x). С ее помощью можно удалить какой-либо элемент. Если выбранного элемента нет в списке, то сообщается об ошибке.
• pop() – удаляет выбранный элемент и так же возвращает его. Если элемент не указан, то из списка удаляется последний.
• sort() – ставит элементы в листинге в порядке возрастания, но также можно задать функцию.
• index(item) – показывает индекс первого выбранного элемента.
• Развернуть список, то есть зеркально вернуть все его элементы можно с помощью метода reverse(список). Последний элемент становится первым, предпоследний – вторым и так далее.
• Копия списка создается с командой copy(список).
• deepcopy(список) – глубокое копированию.
• Убрать все элементы листинга позволяет метод clear(список).

Стоит заметить, что методы листингов отличаются от строковых тем, что сразу изменяют список, то есть не нужно возвращать результат выполнения.

>>> l = 
>>> l.sort()
>>> l

>>> l = l.sort()
>>> print(l)
None

Далее пример работы со списками:

>>> a = 
>>> print(a.count(333), a.count(66.25), a.count('x'))
2 1 0
>>> a.insert(2, -1)
>>> a.append(333)
>>> a

>>> a.index(333)
1
>>> a.remove(333)
>>> a

>>> a.reverse()
>>> a

>>> a.sort()
>>> a

? Эффект и возвращаемое значение

Этот метод Мутации (изменения) Оригинальный список в памяти. Это не возвращает новую копию списка, так как мы могли бы интуитивно думать, он возвращает Отказ Поэтому, просто позвонив в этот метод, вы изменяете исходный список.

В нашем предыдущем примере:

>>> musical_notes = 
>>> musical_notes.append("B")

Вы можете увидеть (ниже), что исходный список был изменен после добавления элемента. Последний элемент сейчас И исходный список теперь модифицированная версия.

>>> musical_notes

Вы можете подтвердить, что возвращаемое значение это Назначая это значение для переменной и печати его:

>>> musical_notes = 
>>> a = musical_notes.append("B")
>>> print(a)
None

Convert list to dictionary python

In Python, to convert a list to dictionary we can use dict.fromkey() method to convert the given list into dictionary.

Example:

After writing the above code (convert list to dictionary python), Ones you will print “ dictionary ” then the output will appear as a “ {‘Tom’: ‘pass’, ‘Mack’: ‘pass’, ‘Jim’: ‘pass’} ”. Here, dict.fromkeys() will convert the list into a dictionary with the specified value “pass”. You can refer to the below screenshot for convert list to dictionary python.

Convert list to dictionary python

We can also, convert list to dictionary in python by using dictionary comprehension.

Example:

After writing the above code (convert list to dictionary python), Ones you will print “ dictionary ” then the output will appear as a “ {‘Tom’: ‘pass’, ‘Mack’: ‘pass’, ‘Jim’: ‘pass’} ”. Here, dictionary comprehension will convert the list into a dictionary, and each keys value will be the same. You can refer to the below screenshot to convert the list to dictionary python.

Append a text to file in Python

Suppose we have a file ‘sample.txt,’ and its contents are,

Hello this is a sample file
It contains sample text
This is the end of file

‘hello’

# Open a file with access mode 'a'
file_object = open('sample.txt', 'a')

# Append 'hello' at the end of file
file_object.write('hello')

# Close the file
file_object.close()

Hello this is a sample file
It contains sample text
This is the end of filehello

‘a’

Append a text to file in Python using ‘with open’ statement

We can open the file in append access mode i.e. ‘a’, using ‘with open’ statement too, and then we can append the text at the end of the file.
For example,

# Open a file with access mode 'a'
with open("sample.txt", "a") as file_object:
    # Append 'hello' at the end of file
    file_object.write("hello")

Hello this is a sample file
It contains sample text
This is the end of filehellohello

‘hello’‘sample.txt’‘with statement’

In both the above examples, the text gets added at the end of the file. But as we can see, it is not appended as a new line. There might be scenarios when we want to add data to a file as a new line.
Let’s see how to do that,

Insert a dictionary into another dictionary

Consider you have two dictionaries as shown below:

Dictionary 1:

my_dict = {"username": "XYZ", "email": "This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.", "location":"Washington"}

Dictionary 2:

my_dict1 = {"firstName" : "Nick", "lastName": "Price"}

Now I want my_dict1 dictionary to be inserted into my_dict dictionary. To do that lets create a key called «name» in my_dict and assign my_dict1 dictionary to it.

Here is a working example that shows inserting my_dict1 dictionary into my_dict.

my_dict = {"username": "XYZ", "email": "This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.", "location":"Washington"}

my_dict1 = {"firstName" : "Nick", "lastName": "Price"}

my_dict = my_dict1

print(my_dict)

Output:

{'username': 'XYZ', 'email': This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.', 'location': 'Mumbai', 'name': {'firstName': 'Nick', 'lastName': 'Price'}}

Now if you see the key «name», it has the dictionary my_dict1.

Summary:

Dictionary is one of the important data types available in Python. The data in a dictionary is stored as a key/value pair. The key/value is separated by a colon(:), and the key/value pair is separated by comma(,). The keys in a dictionary are unique and can be a string, integer, tuple, etc. The values can be a list or list within a list, numbers, string, etc.

Important built-in methods on a dictionary:

Method	Description
clear()	It will remove all the elements from the dictionary.
append()	It is a built-in function in Python that helps to update the values for the keys in the dictionary.
update()	The update() method will help us to merge one dictionary with another.
pop()	Removes the element from the dictionary.

Настройка классов исключений

Мы можем дополнительно настроить этот класс, чтобы принимать другие аргументы в соответствии с нашими потребностями.

Чтобы узнать о настройке классов исключений, вам необходимо иметь базовые знания объектно-ориентированного программирования.

Давайте посмотрим на один пример:

class SalaryNotInRangeError(Exception):
    """Exception raised for errors in the input salary.

    Attributes:
        salary -- input salary which caused the error
        message -- explanation of the error
    """

    def __init__(self, salary, message="Salary is not in (5000, 15000) range"):
        self.salary = salary
        self.message = message
        super().__init__(self.message)


salary = int(input("Enter salary amount: "))
if not 5000 < salary < 15000:
    raise SalaryNotInRangeError(salary)

Выход

Enter salary amount: 2000
Traceback (most recent call last):
  File "<string>", line 17, in <module>
    raise SalaryNotInRangeError(salary)
__main__.SalaryNotInRangeError: Salary is not in (5000, 15000) range

Здесь мы переопределили конструктор класса Exception, чтобы принимать наши собственные настраиваемые аргументы salary и message. Затем конструктор родительского класса Exception вызывается вручную с аргументом self.message с помощью super().

Пользовательский атрибут self.salary определен для использования позже.

Унаследованный метод __str__ класса Exception затем используется для отображения соответствующего сообщения при возникновении SalaryNotInRangeError.

Мы также можем настроить сам метод __str__, переопределив его.

class SalaryNotInRangeError(Exception):
    """Exception raised for errors in the input salary.

    Attributes:
        salary -- input salary which caused the error
        message -- explanation of the error
    """

    def __init__(self, salary, message="Salary is not in (5000, 15000) range"):
        self.salary = salary
        self.message = message
        super().__init__(self.message)

    def __str__(self):
        return f'{self.salary} -> {self.message}'


salary = int(input("Enter salary amount: "))
if not 5000 < salary < 15000:
    raise SalaryNotInRangeError(salary)

Выход

Enter salary amount: 2000
Traceback (most recent call last):
  File "/home/bsoyuj/Desktop/Untitled-1.py", line 20, in <module>
    raise SalaryNotInRangeError(salary)
__main__.SalaryNotInRangeError: 2000 -> Salary is not in (5000, 15000) range

Было полезно224
Нет28

478cookie-checkКак определять пользовательские исключения в Python?

Вопрос 10. Как объединить два списка в список кортежей?

Сложность: (> ⌒ <)

Для объединения двух списков в список кортежей можно использовать функцию zip, причём не только для двух, но и для трёх и более списков. Это полезно для формирования, например, матриц из векторов.

В первых двух строчках мы создали два списка, которые надо объединить. В третьей с помощью конструкции, похожей на двойной генератор, создали список, состоящий из кортежей вида (k, v), где k и v берутся из двух наших списков с помощью функции zip(). К слову, она не зря носит такое название: в переводе zip означает «застёжка-молния», и эта функция как бы сшивает два списка в один.

Базовое использование

Как создать список

Пустой список создается при помощи пары квадратных скобок:

empty_list = []
print(type(empty_list)) # <class 'list'>
print(len(empty_list)) # 0

Можно создать список, сразу содержащий
какие-то элементы. В этом случае они
перечисляются через запятую и помещаются
в квадратные скобки. Элементы в списках
могут быть гетерогенными (т. е., разных
типов), хотя обычно бывают гомогенными
(одного типа):

homogeneous_list = 
print(homogeneous_list) # 
print(len(homogeneous_list)) # 6

heterogeneous_list = 
print(heterogeneous_list) # 
print(len(heterogeneous_list)) # 2

Для создания списков также может
использоваться конструктор list:

empty_list = list()  # Создаем пустой список
print(empty_list)  # []
new_list = list("Hello, Pythonist!")  # Новый список создается путем перебора заданного итерируемого объекта.
print(new_list)  # 

Также при создании списков используется List Comprehension, к которому мы еще вернемся.

Обращение к элементам списка

Вывод всего списка:

my_list = 
print(my_list)  # 

Вывести отдельные элементы списка можно, обратившись к ним по индексу (не забываем, что отсчет начинается с нуля).

print(my_list)  # 1
print(my_list)  # 2
print(my_list)  # 9

В Python для обращения к элементам можно
использовать и отрицательные индексы.
При этом последний элемент в списке
будет иметь индекс -1, предпоследний —
-2 и так далее.

print(my_list)  # 25
print(my_list)  # 16
print(my_list)  # 9

Распаковка списков (для python-3). Если
поставить перед именем списка звездочку,
все элементы этого списка будут переданы
функции в качестве отдельных аргументов.

my_list = 
print(my_list)  # 
print(*my_list)  # 1 2 9 16 25

words = 
print(words)  # 
print(*words)  # I love Python I love

Списки мутабельны

Списки — это изменяемые контейнеры.
То есть, вы можете изменять содержимое
списка, добавляя и удаляя элементы.

Элементы списка можно перегруппировать,
используя для индексирования другой
список.

Создадим новый список из элементов списка , а индексы нужных элементов возьмем из списка :

my_list = 
my_index = 
my_new_list =  for i in my_index]
print(my_new_list)  # 

How to append an element to a key in a dictionary with Python?

We can make use of the built-in function append() to add elements to the keys in the dictionary. To add element using append() to the dictionary, we have first to find the key to which we need to append to.

Consider you have a dictionary as follows:

my_dict = {"Name":[],"Address":[],"Age":[]};

The keys in the dictionary are Name, Address and Age. Usingappend() methodwe canupdate the values for the keys in the dictionary.

my_dict = {"Name":[],"Address":[],"Age":[]};

my_dict.append("Guru")
my_dict.append("Mumbai")
my_dict.append(30)	
print(my_dict)

When we print the dictionary after updating the values, the output is as follows:

Output:

{'Name': , 'Address': , 'Age': }

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

×

? Эквивалентность добавления и списка нарезки

Существует также интересная эквивалентность между Способ и список нарезки.

Этот синтаксис по существу присваивает список, содержащий элемент как последняя часть (конец) списка. Здесь вы можете увидеть, что результат эквивалентен :

>>> musical_notes = 
>>> musical_notes = 
>>> musical_notes

Это интересные альтернативы, но для практических целей мы обычно используем Потому что это бесценный инструмент, который предлагает Python. Это точное, краткое и простое в использовании.

Я действительно надеюсь, что вам понравилась моя статья и обнаружила, что это полезно. Теперь вы можете работать с в ваших проектах Python. Проверьте мои онлайн-курсы Отказ Следуй за мной на Отказ ️.

Нарезка списка

В Python вы можете разрезать список, используя следующую форму:

• Первый аргумент указывает индекс, с которого начинается извлечение. Когда используется отрицательный индекс, он указывает смещение от конца списка. Если этот аргумент опущен, нарезка начинается с индекса 0.
• Второй аргумент указывает индекс, до которого следует завершить извлечение; результат не включает элемент «стоп». Когда используется отрицательный индекс, он указывает смещение от конца списка. Если этот аргумент опущен или превышает длину списка, нарезка переходит в конец списка.
• Третий аргумент является необязательным и указывает шаг нарезки. Когда аргумент «шаг» не используется, по умолчанию он равен 1. Когда используется отрицательное значение, срез принимает элементы в обратном порядке.

Результатом нарезки списка является новый список, содержащий извлеченные элементы, а исходный список не изменяется.

Все следующее является допустимым синтаксисом Python:

Ниже приведен базовый пример того, как разрезать список, начиная с элемента с индексом 1 и заканчивая элементом с индексом 4, но не включая его:

Заключение

В данной статье был проведен обзор пяти важных пар магических методов, неразрывно связанных с пятью понятиями Python, которые мы попутно изучили. Надеюсь, теперь вы стали лучше разбираться в данных понятиях и сможете использовать рассмотренные магические методы в своих Python-проектах.

• 5 доказательств силы итерируемых объектов в Python
• Креативное программирование: методы и инструменты для JavaScript, Python и других языков
• К подготовке и публикации первого пакета Python готовы!

Читайте нас в Telegram, VK и

Перевод статьи Yong Cui, Ph.D.: 5 Pairs of Magic Methods in Python That You Should Know