Python: количество вхождений в списке

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!

Таблица «методы списков»

Метод Что делает
list.append(x) Добавляет элемент в конец списка
list.extend(L) Расширяет список list, добавляя в конец все элементы списка L
list.insert(i, x) Вставляет на i-ый элемент значение x
list.remove(x) Удаляет первый элемент в списке, имеющий значение x. ValueError, если такого элемента не существует
list.pop() Удаляет i-ый элемент и возвращает его. Если индекс не указан, удаляется последний элемент
list.index(x, ]) Возвращает положение первого элемента со значением x (при этом поиск ведется от start до end)
list.count(x) Возвращает количество элементов со значением x
list.sort() Сортирует список на основе функции
list.reverse() Разворачивает список
list.copy() Поверхностная копия списка
list.clear() Очищает список

Нужно отметить, что методы списков, в отличие от строковых методов, изменяют сам список, а потому результат выполнения не нужно записывать в эту переменную.

>>> l = 1, 2, 3, 5, 7
>>> l.sort()
>>> l

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

И, напоследок, примеры работы со списками:

>>> a = 66.25, 333, 333, 1, 1234.5
>>> 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

Изредка, для увеличения производительности, списки заменяют гораздо менее гибкими массивами (хотя в таких случаях обычно используют сторонние библиотеки, например NumPy).

Другие встроенные функции

abs(x) — Возвращает абсолютную величину (модуль числа).

all(последовательность) — Возвращает True, если все элементы истинные (или, если последовательность пуста).

any(последовательность) — Возвращает True, если хотя бы один элемент — истина. Для пустой последовательности возвращает False.

ascii(object) — Как repr(), возвращает строку, содержащую представление объекта, но заменяет не-ASCII символы на экранированные последовательности.

bin(x) — Преобразование целого числа в двоичную строку.

callable(x) — Возвращает True для объекта, поддерживающего вызов (как функции).

chr(x) — Возвращает односимвольную строку, код символа которой равен x.

classmethod(x) — Представляет указанную функцию методом класса.

compile(source, filename, mode, flags=0, dont_inherit=False) — Компиляция в программный код, который впоследствии может выполниться функцией eval или exec. Строка не должна содержать символов возврата каретки или нулевые байты.

delattr(object, name) — Удаляет атрибут с именем ‘name’.

dir() — Список имен объекта, а если объект не указан, список имен в текущей локальной области видимости.

divmod(a, b) — Возвращает частное и остаток от деления a на b.

enumerate(iterable, start=0) — Возвращает итератор, при каждом проходе предоставляющем кортеж из номера и соответствующего члена последовательности.

eval(expression, globals=None, locals=None) — Выполняет строку программного кода.

exec(object]) — Выполняет программный код на Python.

filter(function, iterable) — Возвращает итератор из тех элементов, для которых function возвращает истину.

format(value) — Форматирование (обычно форматирование строки).

getattr(object, name ,) — извлекает атрибут объекта или default.

globals() — Словарь глобальных имен.

hasattr(object, name) — Имеет ли объект атрибут с именем ‘name’.

hash(x) — Возвращает хеш указанного объекта.

help() — Вызов встроенной справочной системы.

hex(х) — Преобразование целого числа в шестнадцатеричную строку.

id(object) — Возвращает «адрес» объекта. Это целое число, которое гарантированно будет уникальным и постоянным для данного объекта в течение срока его существования.

input() — Возвращает введенную пользователем строку. Prompt — подсказка пользователю.

isinstance(object, ClassInfo) — Истина, если объект является экземпляром ClassInfo или его подклассом. Если объект не является объектом данного типа, функция всегда возвращает ложь.

issubclass(класс, ClassInfo) — Истина, если класс является подклассом ClassInfo. Класс считается подклассом себя.

iter(x) — Возвращает объект итератора.

len(x) — Возвращает число элементов в указанном объекте.

locals() — Словарь локальных имен.

map(function, iterator) — Итератор, получившийся после применения к каждому элементу последовательности функции function.

max(iter, * ) — Максимальный элемент последовательности.

min(iter, * ) — Минимальный элемент последовательности.

next(x) — Возвращает следующий элемент итератора.

oct(х) — Преобразование целого числа в восьмеричную строку.

open(file, mode=’r’, buffering=None, encoding=None, errors=None, newline=None, closefd=True) — Открывает файл и возвращает соответствующий поток.

ord(с) — Код символа.

pow(x, y) — ( x ** y ) % r.

reversed(object) — Итератор из развернутого объекта.

repr(obj) — Представление объекта.

print(, *, sep=» «, end=’\n’, file=sys.stdout) — Печать.

property(fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None)

round(X ) — Округление до N знаков после запятой.

setattr(объект, имя, значение) — Устанавливает атрибут объекта.

sorted(iterable) — Отсортированный список.

staticmethod(function) — Статический метод для функции.

sum(iter, start=0) — Сумма членов последовательности.

super(]) — Доступ к родительскому классу.

type(object) — Возвращает тип объекта.

type(name, bases, dict) — Возвращает новый экземпляр класса name.

vars() — Словарь из атрибутов объекта. По умолчанию — словарь локальных имен.

zip(*iters) — Итератор, возвращающий кортежи, состоящие из соответствующих элементов аргументов-последовательностей.

Сравнение множеств

Мы можем сравнить множества в зависимости от того, какие элементы в них содержатся. Таким образом, мы можем сказать, является ли множество родительским, или дочерним от другого множества. Результат такого сравнения будет либо , либо .

Чтобы проверить, является ли множество А дочерним от В, мы можем выполнить следующую операцию:

Python

A

1 AB

Чтобы узнать является ли множество В дочерним от А, мы можем выполнить следующую операцию, соответственно:

Python

B >= A

1 B>=A

Например:

Python

months_a = set()
months_b = set()

subset_check = months_a = months_a

print(subset_check)
print(superset_check)

1
2
3
4
5
6
7
8

months_a=set(«Jan»,»Feb»,»March»,»Apr»,»May»,»June»)

months_b=set(«Jan»,»Feb»,»March»,»Apr»,»May»,»June»,»July»,»Aug»,»Sep»,»Oct»,»Nov»,»Dec»)

subset_check=months_amonths_b  

superset_check=months_b>=months_a

print(subset_check)

print(superset_check)

Результат:

Python

True
True

1
2

True
True

Дочернее и родительское множество может также быть проверено при помощи методов и , как показано ниже:

Python

months_a = set()
months_b = set()

subset_check = months_a.issubset(months_b)
superset_check = months_b.issuperset(months_a)

print(subset_check)
print(superset_check)

1
2
3
4
5
6
7
8

months_a=set(«Jan»,»Feb»,»March»,»Apr»,»May»,»June»)

months_b=set(«Jan»,»Feb»,»March»,»Apr»,»May»,»June»,»July»,»Aug»,»Sep»,»Oct»,»Nov»,»Dec»)

subset_check=months_a.issubset(months_b)

superset_check=months_b.issuperset(months_a)

print(subset_check)

print(superset_check)

Результат:

Python

True
True

1
2

True
True

В следующем разделе мы обсудим некоторые из наиболее часто используемых методов для манипуляции множествами, предоставленных в Python, которые мы не успели упомянуть.

Индексы и смещения символов

Что ж давайте сделаем небольшое отступление и попробуем разобраться. Вот уже знакомая нам строка:

А вот так мы отображаем индексы на символы:

Почему мы так делаем? Потому что это удобнее чем смещения:

Говоря о смещениях, мы подразумеваем левую границу символов (левую сторону квадратов в которых они изображены на рисунках). Так, например, смещение символа «» относительно левого края строки равно \(0\) т.е. он вообще не смещен, поэтому операция его и возвращает. А смещение символа «» относительно правого края равно \(-1\), поэтому операция возвращает «». На этом же принципе основаны и все другие операции индексирования, будь-то срезы или срезы с заданным шагом.

Даже поняв, что такое смещения символов, вы все равно будете опираться на их индексы. Глазами, указателем мыши, пальцем, вы все равно будете отсчитывать непосредственно сами символы, а не их левые границы. Просто потому, что это удобно. Просто потому, что в подавляющем большинстве это прекрасно работает и не вызывает никаких проблем.

Теперь, когда мы знаем, что такое смещения, нам гораздо проще понять почему операция возвращает пустую строку вместо символа «»:

Глядя на эту картинку, нам начинает казаться, что символ «» с индексом \(4\) должен попасть в результирующую строку. Но интерпретатор Python ориентируется не по индексам, а смещениям и с его точки зрения все выглядит вот так:

Так как символ «» располагается перед смещением с номером \(4\), а отсчет ведется именно от смещений, то и в результирующей строке его быть не должно.

Понимание того, что строки индексируются именно по смещениям символов, проливает свет на многие нюансы. Например, взятие среза от некоторого символа до конца строки:

Если посмотреть на эту операцию в контексте индексов, то можно утверждать, что мы указываем элемент с индексом \(6\), которого на самом деле не существует, но перед которым извлечение символов из строки должно остановиться.

Если же посмотреть на эту операцию в контексте смещений, то говорить о каких-то не существующих вещах уже не придется. Все эти смещения существуют и именно с ними работает интерпретатор Python.

Скорее всего, у вас возник вопрос по поводу того как работает операция , ведь ее левый индекс по умолчанию равен \(0\), а правый – , но даже не смотря на то, что извлечение символов должно выполняться справа налево, т.е. мы, по идее, должны увидеть пустую строку, мы видим, как все прекрасно работает:

Такое исключение из правил, создано намеренно, а именно – для удобства. Потому что это, действительно, удобнее чем каждый раз писать, что-то вроде или .

Словари

Словарь Python, по большей части, представляет собой хэш-таблицу. В некоторых языках, словари могут упоминаться как ассоциативная память, или ассоциативные массивы. Они индексируются при помощи ключей, которые могут быть любого неизменяемого типа. Например, строка или число могут быть ключом. Вам обязательно стоит запомнить тот факт, что словарь – это неупорядоченный набор пар ключ:значение, и ключи обязательно должны быть уникальными.

Вы можете получить список ключей путем вызова метода keys() в том или ином словаря. Чтобы проверить, присутствует ли ключ в словаре, вы можете использовать ключ in в Python. В некоторых старых версиях Python (с 2.3 и более ранних, если быть точным), вы увидите ключевое слово has_key, которое используется для проверки наличия ключа в словаре. Данный ключ является устаревшим в Python 2.X, и был удален, начиная с версии 3.Х. Давайте попробуем создать наш первый словарь:

Python

my_dict = {}
another_dict = dict()

my_other_dict = {«one»:1, «two»:2, «three»:3}
print(my_other_dict) # {‘three’: 3, ‘two’: 2, ‘one’: 1}

1
2
3
4
5

my_dict={}

another_dict=dict()

my_other_dict={«one»1,»two»2,»three»3}

print(my_other_dict)# {‘three’: 3, ‘two’: 2, ‘one’: 1}

Первые два примера показывают, как создавать пустой словарь. Все словари находятся в фигурных скобках. Последняя строчка показывает, что мы имеем в виду, когда говорим «неупорядоченный словарь». Теперь настало время узнать, как принимаются значения в словаре.

Python

my_other_dict = {«one»:1, «two»:2, «three»:3}

print(my_other_dict) # 1

my_dict = {«name»:»Mike», «address»:»123 Happy Way»}
print(my_dict) # ‘Mike’

1
2
3
4
5
6

my_other_dict={«one»1,»two»2,»three»3}

print(my_other_dict»one»)# 1

my_dict={«name»»Mike»,»address»»123 Happy Way»}

print(my_dict»name»)# ‘Mike’

В первом примере, мы использовали словарь из предыдущего примере, и вытащили значение, связанное с ключом под названием one. Второй пример демонстрирует, как задавать значение ключу name. Теперь попробуем узнать, находится ли ключ в словаре или нет:

Python

print(«name» in my_dict) # True

print(«state» in my_dict) # False

1
2
3

print(«name»inmy_dict)# True

print(«state»inmy_dict)# False

Что-ж, если ключ в словаре, Python выдает нам Boolean True. В противном случае, мы получаем Boolean False. Если вам нужно получить список ключей  в словаре, вам нужно сделать следующее:

Python

print(my_dict.keys()) # dict_keys()

1 print(my_dict.keys())# dict_keys()

В Python 2, метод keys дает нам список. Но в Python 3 он дает объект view. Это дает разработчику возможность обновлять словарь, так что view также обновится

Обратите внимание на то, что когда мы используем ключевое слово in для текста содержимого словаря, лучше будет сделать это в словаре, а не в списке, выдаваемом методом keys. Смотрим ниже:

Python

if «name» in my_dict # Такая конструкция правильная

if «name» in my_dict.keys() # Работает но медленее

1
2
3

if»name»inmy_dict# Такая конструкция правильная

if»name»inmy_dict.keys()# Работает но медленее

Пока это, возможно, не говорит вам о многом, во время реальной работы ситуация будет другая и каждая секунда будет важна. При создании тысячи файлов для обработки, эти маленькие хитрости могут уберечь вас от бесполезной траты времени.

Это проблема XY ?

Как вы думаете, почему вам нужен индекс, заданный элементом в списке?

Если вы уже знаете значение, почему вас волнует, где оно находится в списке?

Если значения нет, то выловление довольно многословно — и я предпочитаю избегать этого.

В любом случае я обычно перебираю список, поэтому я обычно держу указатель на любую интересную информацию, получая индекс с перечислением.

Если вы манипулируете данными, вам, вероятно, следует использовать панд — у которых гораздо более изящные инструменты, чем чисто обходные пути Python, которые я показал.

Я не вспоминаю о необходимости , сам. Тем не менее, я просмотрел стандартную библиотеку Python и вижу некоторые отличные варианты ее использования.

Есть много, много применений для этого , для графического интерфейса и синтаксического анализа текста.

Модуль использует его , чтобы найти комментарий маркеров в модуле для автоматической регенерации списка ключевых слов в нем с помощью метапрограммирования.

В lib / mailbox.py кажется, что он используется как упорядоченное отображение:

а также

В Lib / http / cookiejar.py, похоже, используется для получения следующего месяца:

В lib / tarfile.py аналогично distutils для получения среза до элемента:

В Lib / pickletools.py:

Похоже, что эти обычаи имеют общее то, что они работают со списками ограниченных размеров (важно из-за времени поиска O (n) ), и они в основном используются при разборе (и пользовательском интерфейсе в случае ожидания). Хотя для этого есть варианты использования, они довольно редки

Если вы ищете этот ответ, спросите себя, является ли то, что вы делаете, наиболее прямым использованием инструментов, предоставляемых языком для вашего варианта использования

Хотя для этого есть варианты использования, они довольно редки. Если вы ищете этот ответ, спросите себя, является ли то, что вы делаете, наиболее прямым использованием инструментов, предоставляемых языком для вашего варианта использования.

Размещён: 22.08.2017 03:08

Создание множеств

Существует два пути, следуя которым, мы можем создавать множества в Python.

Теория и практика. Быстрая проверка задач и подсказки к ошибкам на русском языке.
Работает в любом современном браузере.

Мы можем создать множество путем передачи всех элементов множества внутри фигурных скобок и разделить элементы при помощи запятых . Множество может содержать любое количество элементов и элементы могут быть разных типов, к примеру, целые числа, строки, кортежи, и т. д. Однако, множество не поддерживает изменяемые элементы, такие как списки, словари, и так далее.

Рассмотрим пример создания множества в Python:

Python

num_set = {1, 2, 3, 4, 5, 6}
print(num_set)

1
2

num_set={1,2,3,4,5,6}

print(num_set)

Результат:

Python

{1, 2, 3, 4, 5, 6}

1 {1,2,3,4,5,6}

Только что мы создали множество чисел. Мы также можем создать множество из строк. Например:

Python

string_set = {«Nicholas», «Michelle», «John», «Mercy»}
print(string_set)

1
2

string_set={«Nicholas»,»Michelle»,»John»,»Mercy»}

print(string_set)

Результат:

Python

{‘Michelle’, ‘Nicholas’, ‘John’, ‘Mercy’}

1 {‘Michelle’,’Nicholas’,’John’,’Mercy’}

Возможно вы обратили внимание на то, что элементы в выдаче выше находятся в другом порядке, отличном от того, как мы добавляли их в множество. Это связано с тем, что элементы множества находятся в произвольном порядке

Если вы запустите тот же код еще раз, возможно вы получите выдачу с элементами, которые каждый раз будут находиться в другом порядке.

Мы также можем создать множество с элементами разных типов. Например:

Python

mixed_set = {2.0, «Nicholas», (1, 2, 3)}
print(mixed_set)

1
2

mixed_set={2.0,»Nicholas»,(1,2,3)}

print(mixed_set)

Результат:

Python

{2.0, ‘Nicholas’, (1, 2, 3)}

1 {2.0,’Nicholas’,(1,2,3)}

Все элементы в упомянутом выше множестве принадлежат разным типам.

Мы также можем создать множество из списков. Это можно сделать, вызвав встроенную функцию Python под названием . Например:

Python

num_set = set()
print(num_set)

1
2

num_set=set(1,2,3,4,5,6)

print(num_set)

Результат:

Python

{1, 2, 3, 4, 5, 6}

1 {1,2,3,4,5,6}

Как упоминалось ранее, множества не содержат дубликаты элементов. Предположим, наш список содержит дубликаты элементов, как показано ниже:

Python

num_set = set()
print(num_set)

1
2

num_set=set(1,2,3,1,2)

print(num_set)

Результат:

Python

{1, 2, 3}

1 {1,2,3}

Множество удалило дубликаты и выдало только по одному экземпляру элементов. Это также происходит при создании множества с нуля. Например:

Python

num_set = {1, 2, 3, 1, 2}
print(num_set)

1
2

num_set={1,2,3,1,2}

print(num_set)

Результат:

Python

{1, 2, 3}

1 {1,2,3}

И снова, множество удалило дубликаты и вернуло только один из дублируемых объектов.

Создание пустого множества подразумевает определенную хитрость. Если вы используете пустые фигурные скобки в Python, вы скорее создадите пустой словарь, а не множество. Например:

Python

x = {}
print(type(x))

1
2

x={}

print(type(x))

Результат:

Python

1 class’dict’>

Как показано в выдаче, тип переменной является словарем.

Чтобы создать пустое множество в Python, мы должны использовать функцию без передачи какого-либо значения в параметрах, как показано ниже:

Python

x = set()
print(type(x))

1
2

x=set()

print(type(x))

Результат:

Python

1 class’set’>

Выдача показывает, что мы создали множество.

18 наиболее распространенных вопросов по list Python

Узнайте, как создать список в Python, выбрать элементы списка, в чем заключается разницу между методами append() и extension(), зачем использовать NumPy и многое другое.

Вот список вопросов по Python, на которые Вы найдете ответы в этой статье:

  1. Когда использовать списки и когда использовать кортежи, словари или наборы?
  2. Как выбрать элемент из списка?
  3. Как преобразовать списки в другие структуры данных?
  4. Как определить размер вашего списка?
  5. В чем разница между методами Python append () и extend ()?
  6. Как объединить списки?
  7. Как отсортировать список?
  8. Как клонировать или скопировать список?
  9. Как работает понимание списков в Python?
  10. Как считать вхождения элемента списка в Python?
  11. Как разбить список на куски одинакового размера?
  12. Как перебрать список?
  13. Как создавать плоские списки из списков?
  14. Как получить пересечение двух списков?
  15. Как удалить дубликаты из списка?
  16. Почему NumPy вместо списков?
  17. Как создать пустые массивы NumPy?
  18. Как сделать математику с помощью списков?

Функции, неочевидные для новичков

bool

Эта функция проверяет достоверность (истинность) объектов Python. Относительно чисел будет выполняться проверка на неравенство нулю.

Применяя к коллекциям, будет проверяться их длина (больше 0 или нет).

Проверка истинности очень важна в Python. Вместо того, чтобы задавать вопросы о длине контейнера, многие новички задают проверку истинности.

Данная функция используется редко. Но, если нужно привести значение к логическому типу для проверки его истинности, вам необходима.

enumerate

Если нужно в цикле посчитать количество элементов (по одному элементу за раз), эта функция может быть очень полезной. Такая задача может показаться специфической, но она бывает нужна довольно часто.

Например, если нужно отслеживать номер строки в файле.

также часто используется для отслеживания индекса элементов в последовательности.

Также следует обратить внимание, что новички в Python часто используют. Если вы когда-нибудь встретите конструкции типа , лучше заменить её на

Она поможет упростить конструкцию операторов.

zip

Эта функция ещё более специализирована, чем . используется для перебора сразу нескольких объектов одновременно.

По сравнению с , последняя функция удобна, когда нужна индексация во время цикла. Если нужно обрабатывать несколько объектов одновременно, предпочтительнее .

reversed

Функция , как и , возвращает итератор.

Единственное, что можно сделать с этим итератором, пройтись по нему (но только один раз).

Подобно и , является своего рода вспомогательной функцией в циклах. Её использование можно увидеть исключительно в цикле .

Есть несколько и других способов перевернуть списки в Python.

Данная функция, как правило, является лучшим способом «перевернуть» любой список (а также набор, массив и т. д.) в Python.

В отличие от , не изменяет список, а возвращает итератор перевёрнутых элементов.

(в отличие от ) не создает новый список. Возвращаемый им итератор извлекает следующий элемент в обратном порядке при проходе по циклу. Также синтаксис намного более читабелен, чем .

Можно использовать факт, что не копирует список. Если объединить его с функцией , можно переписать функцию (из раздела ), не занимая дополнительной памяти (не копируя объект).

sum

Эта функция берёт набор чисел и возвращает их сумму.

В Python есть много вспомогательных функций, которые выполняют циклы за вас (отчасти потому, что они хорошо сочетаются с генератор-выражениями).

min и max

Эти функции выдают минимальное и максимальное число из набора соответственно.

Данные методы сравнивают элементы, используя оператор

и также принимают -свойство, позволяющее настроить, что на самом деле означают «минимум» и «максимум» для конкретных объектов.

sorted

Эта функция принимает любой набор элементов и возвращает новый список всех значений в отсортированном порядке.

Данная функция (как и ) сравнивает элементы, используя оператор

также позволяет настраивать сортировку с помощью -свойства.

any и all

Эти функции могут быть использованы в паре с генератор-выражениями, чтобы определить соответствие элементов заданному условию.

Используя , можно переписать функцию следующим образом.

Отрицание условия и возвращаемого значения позволит также использовать в этом примере точно также (что усложнит конструкцию, но вполне сойдёт в качестве примера использования).

Красивый Питон — часть 2. Cписки в Python.

  • 20.04.2016
  • Python
  • идиомы python

Эта статья для тех, кто хочет писать чистый, красивый и легко читаемый код, от которого текут слюни при чтении. Если вы из таких людей — значит, мыслите правильно. Ведь если вы работаете в команде, или разрабатываете открытое ПО — необходимо, чтобы код могли прочитать другие разработчики — возможно, тысяча других людей. Как использовать списки в Python?

Да что уж там — однажды и самому придется вернуться к проекту, который был заброшен несколько месяцев назад. А ведь порой бывает так, что с трудом разбираешь код, который относительно недавно написал собственными пальцами.

Не важно, пишите ли вы большой проект или небольшой скрипт на один раз. К любому кусочку кода не помешает приложить немного усилий, чтобы сделать его лаконичным

Лучше делать это по шагам — например, сначала правильно написать циклы. Следует всегда думать, как оптимизировать и улучшить код — и тогда вы ощутите, как ваши скрипты и функции улучшились.

Сегодня — второй пост из серии статей об идиомах в Python, в котором рассмотрим работу со списками.

Как работать со списками в Python?

Списки — достаточно широко используемая структура данных, для которой можно найти массу применений. Это один из типов последовательности в Питоне — а значит, к ним можно применять встроенные в язык методы. Их можно передавать в качестве аргумента функциям.

При работе со списками часто есть несколько способов сделать что-либо. Но всегда есть способ, который проще, быстрее и читабельнее других. Не нужно объяснять, почему нужно использовать именно их.

Создание списка в Python

Временами требуется инициализировать список из X значений. Как это сделать правильно?

#Вот так список создавать не надо
new_list = []
for x in range(10):
  new_list = None
  
#А вот так надо. Одна строка вместо трех.
new_list =  * 10

Как видите, весьма компактный способ. Просто умножьте значение на количество раз, которое оно должно быть в списке.

Генераторы списков в Python

#Пример генерации списка
list_1 = range(1, 101)
list_comp = 

Пример выше создает из переменной list_1, содержащей все целые числа от 1 до 100, список, содержащий только четные числа (те, которые делятся 2). Этот прием можно использовать как:  , где f(x) — некоторая функция от x, а условия — необязательный блок с условными операторами. Так же допускается вложенность.

Список в строку Python

Соединение списка в строку — задача, которая возникает достаточно часто. В Python это сделать предельно просто, однако не всегда интуитивно понятно как.

#Вот так хочется сделать, но не надо
strings = 
string = ''
for char in strings:
  string = string + char
  
#А вот так надо, и это проще первого варианта
strings = 
string = ''.join(strings)

Как видно из примера, классный способ превратить список в строку — вызвать функцию join(), передав в качестве аргумента список, который нужно соединить.

Пожалуй, о списках все. Уверен, что вы будете часто использовать списки в Python, так что постарайтесь запомнить эти простые вещи, описанные в статье. К сожалению, я тоже наступал на грабли и не использовал вещи, описанные выше. Функциональность кода от этого не страдала, а вот внешний вид и читаемость — достаточно сильно.

Цикл for при работе со списками

mylist=1,2,3,4,5
for item in mylist:
   item = 
# mylist не меняется!
print(mylist) # 
n=5
for i in range(n):
   mylisti = 
# mylist меняется
print(mylist) # 

В списке чисел проверить, все ли элементы являются уникальными, т.е. каждое число встречается только один раз
Решение:
Комментарии к программе:

Решать данную задачу на языке Python мы будем «классическим» вариантом — брать по очереди элементы списка и сравнивать каждый элемент со стоящими за ним. При первом же совпадении элементов делается вывод, что в списке есть одинаковые элементы, и работа программы завершается.

Для выхода из цикла будем использовать метод

import random
m = 6
mass=
k=
j=
for i in range(m):
   mass.append(random.randint(-10,10)) 
   print(massi) # -10 0 -8 0 -10 1
for i in mass:
   k=k+1
   for j in range(k,m): # j = 0 -8  0 -10 -> quit
                if (i==massj): # -10==0  -10==-8  -10==0  -10==-10 -> quit
                         print('yes')
                         quit()

Задание Python 6_6: Определить индексы элементов массива (списка), значения которых принадлежат заданному диапазону (т.е. не меньше заданного минимума и не больше заданного максимума)
* в результате получили индексы элементов, значения которых находятся в диапазоне

Алгоритм:

  1. Заполнить список (массив) случайными числами
  2. Запросить для ввода минимум и максимум диапазона
  3. Найти индексы элементов, значения которых входят в диапазон. Добавлять найденные индексы к новому списку
  4. Вывести общее число найденных индексов (функция len()) и отдельно все индексы

Задание Python 6_7: Дополнить предыдущую программу следующим:

После того, как элемент с подходящим значением добавлен в новый список – удалять его из исходного списка

* Использовать цикл while , функцию len()

Ссылка на основную публикацию