.append()

Контраст с указателями

Одним из способов отличия ссылок на объекты от указателей является назначение. Если Python использует фактические указатели, то можно ожидать следующего поведения:

Однако, это утверждение приводит к ошибке. Причина в том, что делает NOT влияет на объект «pointed to» с помощью ссылки на объект, b. он создает объект NEW () и повторно назначает этому объекту.

Другой способ, которым ссылки на объекты отличаются от указателей, заключается в удалении:

Это утверждение также приводит к ошибке. Причина та же, что и в примере выше; делает NOT влияет на объект «pointed to» ссылкой на объект, . Он просто удаляет ссылку на объект, . Ссылка на объект и объект, на который она указывает, , не затрагиваются.

Вы можете спросить, «Well then how do I delete the actual object?» ответ-вы не можете! Вы можете удалить только все ссылки на этот объект. После того, как больше нет ссылок на объект, объект становится пригодным для сборки мусора, и он будет удален для вас (хотя вы можете заставить это сделать с помощью модуля ). Эта функция известна как управление памятью, и это одна из основных сильных сторон Python, а также одна из причин, почему Python использует ссылки на объекты в первую очередь.

How to access elements from a list?

There are various ways in which we can access the elements of a list.


List Index

We can use the index operator to access an item in a list. In Python, indices start at 0. So, a list having 5 elements will have an index from 0 to 4.

Trying to access indexes other than these will raise an . The index must be an integer. We can’t use float or other types, this will result in .

Nested lists are accessed using nested indexing.

Output

p
o
e
a
5
Traceback (most recent call last):
  File "<string>", line 21, in <module>
TypeError: list indices must be integers or slices, not float

Negative indexing

Python allows negative indexing for its sequences. The index of -1 refers to the last item, -2 to the second last item and so on.

When we run the above program, we will get the following output:

e
p

5.7. More on Conditions¶

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

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

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

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

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

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

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

Performance

You may wonder what is more performant, since append can be used to achieve the same outcome as extend. The following functions do the same thing:

So let’s time them:

Addressing a comment on timings

A commenter said:

Do the semantically correct thing. If you want to append all elements in an iterable, use . If you’re just adding one element, use .

Ok, so let’s create an experiment to see how this works out in time:

And we see that going out of our way to create an iterable just to use extend is a (minor) waste of time:

We learn from this that there’s nothing gained from using when we have only one element to append.

Also, these timings are not that important. I am just showing them to make the point that, in Python, doing the semantically correct thing is doing things the Right Way.

It’s conceivable that you might test timings on two comparable operations and get an ambiguous or inverse result. Just focus on doing the semantically correct thing.

defaultdict

defaultdict

  • он принимает первым аргументом производящую функцию; и
  • когда ключ словаря встречается в первый раз, вызывается производящая функция, а ее результатом инициализируется значение нового элемента словаря.
  • импортировать модуль collections и ссылаться через имя этого модуля,
  • или импортировать непосредственно имя defaultdict:
import collections
d = collections.defaultdict(...)
from collections import defaultdict
d = defaultdict(...)
from collections import defaultdict

equities = defaultdict(list)
for (portfolio, equity) in data:
    equities.append(equity)
navs = defaultdict(int)
for (portfolio, equity, position) in data:
    navs += position * prices

How to delete or remove elements from a list?

We can delete one or more items from a list using the keyword . It can even delete the list entirely.

Output



Traceback (most recent call last):
  File "<string>", line 18, in <module>
NameError: name 'my_list' is not defined

We can use method to remove the given item or method to remove an item at the given index.

The method removes and returns the last item if the index is not provided. This helps us implement lists as stacks (first in, last out data structure).

We can also use the method to empty a list.

Output


o

m

[]

Finally, we can also delete items in a list by assigning an empty list to a slice of elements.

5.7. More on Conditions¶

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

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

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

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

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

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

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

5.3. Tuples and Sequences¶

We saw that lists and strings have many common properties, such as indexing and slicing operations. They are two examples of sequence data types (see ). Since Python is an evolving language, other sequence data types may be added. There is also another standard sequence data type: the tuple.

A tuple consists of a number of values separated by commas, for instance:

>>> t = 12345, 54321, 'hello!'
>>> t
12345
>>> t
(12345, 54321, 'hello!')
>>> # Tuples may be nested:
... u = t, (1, 2, 3, 4, 5)
>>> u
((12345, 54321, 'hello!'), (1, 2, 3, 4, 5))
>>> # Tuples are immutable:
... t = 88888
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
>>> # but they can contain mutable objects:
... v = (, 3, 2, 1])
>>> v
(, )

As you see, on output tuples are always enclosed in parentheses, so that nested tuples are interpreted correctly; they may be input with or without surrounding parentheses, although often parentheses are necessary anyway (if the tuple is part of a larger expression). It is not possible to assign to the individual items of a tuple, however it is possible to create tuples which contain mutable objects, such as lists.

Though tuples may seem similar to lists, they are often used in different situations and for different purposes. Tuples are , and usually contain a heterogeneous sequence of elements that are accessed via unpacking (see later in this section) or indexing (or even by attribute in the case of ). Lists are , and their elements are usually homogeneous and are accessed by iterating over the list.

A special problem is the construction of tuples containing 0 or 1 items: the syntax has some extra quirks to accommodate these. Empty tuples are constructed by an empty pair of parentheses; a tuple with one item is constructed by following a value with a comma (it is not sufficient to enclose a single value in parentheses). Ugly, but effective. For example:

>>> empty = ()
>>> singleton = 'hello',    # <-- note trailing comma
>>> len(empty)

>>> len(singleton)
1
>>> singleton
('hello',)

The statement is an example of tuple packing: the values , and are packed together in a tuple. The reverse operation is also possible:

>>> x, y, z = t

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!

Базовая работа со списками

Объявление списка

Объявление списка – самый первый и главный этап его создания. Для объявления списка в Python существует несколько способов.

Вариант №1: Через литерал (выражение, создающее объект):

В данном примере мы создали список с заранее известными данными. Если нужен пустой список, в квадратных скобках ничего не указывается – .

Вариант №2: Через функцию

В этом примере создается пустой список.

Обращение к элементу списка в Python

Некоторые операции, рассмотренные выше, имеют два варианта выбора элемента: либо выбор непосредственно его по имени, либо обращение по индексу. Индексом называют его порядковый номер, начиная с нуля.

Существует также отрицательный индекс, рассмотрим на примере:

Индексы (позиции в списке) соответственно будут: 0, 1, 2, 3.

Нумерация элементов списка в Python начиная с нуля

Отрицательными индексами называют расположение элементов в списке справа налево, то есть индекс значения «1» будет -4, а отрицательный индекс ‘word’ будет -1.

Отрицательным индексом удобно пользоваться, когда необходимо обратиться к последнему в списке элементу, не высчитывая его номер. Любой конечный элемент будет с индексом, равным -1.

Добавление в список

В списках доступно добавление, изменение, удаление элементов. Рассмотрим каждый способ изменения элементов на примерах.

Для того, чтобы добавить новый элемент в список, используется , где – список, – нужное значение.

Для простого примера, рассмотрим создание списка с нуля с помощью метода

Немаловажно обратить внимание на метод , где – список, – позиция, – нужное значение

Изменение элементов списка

Изменение элементов списка происходит следующим образом: нужно выбрать элемент по индексу (порядковому номеру элемента) и присвоить новое значение.

В примере выше мы заменили 6 на 8.

Не забывайте, что счёт начинается с нуля, и в данном списке цифра 6 это 2-й элемент

Удаление элемента из списка

Для удаление из списка используют инструкцию , где – список, – индекс (позиция) элемента в списке:

Удалять можно как из текущего списка, так и из вложенных списков:

Можно удалять целыми диапазонами:

Еще один способ удаления из списка – , где – список, – значение, которое нужно удалить:

Как проверить наличие элемента в списке

Для того, чтобы проверить существование какого-либо элемента в списке, нужно воспользоваться оператором . Рассмотрим на примере:

Списки в Python можно объединят с помощью оператора или метода . Выглядит это так:

Копирование списка Python

Если вы захотите скопировать список оператором , вы скопируете не сам список, а только его ссылку.

Для копирования списков можно использовать несколько вариантов:

  • – встроенный метод copy (доступен с Python 3.3);
  • – через встроенную функцию ;
  • – функция из пакета copy;
  • – через создание среза (устаревший синтаксис);

Рассмотрим на примере каждый из этих способов:

Важно делает поверхностное копирование. Объекты внутри списка будут скопированы как ссылки на них (как в случае с оператором )

Если необходимо рекурсивно копировать всех элементов в списке, используйте

Скопировать часть списка можно с помощью срезов. Есть несколько вариантов использования:

Цикл по списку

Для перебора списков в Python есть два цикла: и .

Результат выполнения:

Попробуем построить цикл . Он выполняется, когда есть какое-либо определённое условие:

Результат выполнения:

Из примеров выше можем сделать вывод, что конструкция выглядит заметно компактнее, чем .

insertAdjacentHTML/Text/Element


С этим может помочь другой, довольно универсальный метод: .

Первый параметр – это специальное слово, указывающее, куда по отношению к производить вставку. Значение должно быть одним из следующих:

  • – вставить непосредственно перед ,
  • – вставить в начало ,
  • – вставить в конец ,
  • – вставить непосредственно после .

Второй параметр – это HTML-строка, которая будет вставлена именно «как HTML».

Например:

…Приведёт к:

Так мы можем добавлять произвольный HTML на страницу.

Варианты вставки:

Мы можем легко заметить сходство между этой и предыдущей картинкой. Точки вставки фактически одинаковые, но этот метод вставляет HTML.

У метода есть два брата:

  • – такой же синтаксис, но строка вставляется «как текст», вместо HTML,
  • – такой же синтаксис, но вставляет элемент .

Они существуют, в основном, чтобы унифицировать синтаксис. На практике часто используется только . Потому что для элементов и текста у нас есть методы – их быстрее написать, и они могут вставлять как узлы, так и текст.

Так что, вот альтернативный вариант показа сообщения:

расширить один элемент

Если вы используете append для более чем одного элемента, вы должны передать список элементов в качестве аргументов, и вы получите список NESTED!

Вместо того, чтобы расширить, вы передаете список в качестве аргумента, но вы получите список с новым элементом, который не вложен в старый.

Таким образом, с большим количеством элементов вы будете использовать extension, чтобы получить список с большим количеством элементов. Вы будете использовать append, чтобы добавить не больше элементов в список, но один элемент, который является вложенным списком, как вы можете ясно увидеть в выводе кода.

Размещён: 18.10.2017 07:33

Работа со строками

Последнее обновление: 02.05.2017

Строка представляет последовательность символов в кодировке Unicode. И мы можем обратиться к отдельным символам строки по индексу в квадратных скобках:

string = "hello world"
c0 = string  # h
print(c0)
c6 = string  # w
print(c6)

c11 = string  # ошибка IndexError: string index out of range
print(c11)

Индексация начинается с нуля, поэтому первый символ строки будет иметь индекс 0. А если мы попытаемся обратиться к индексу, которого нет в строке, то мы получим исключение IndexError. Например, в случае выше длина строки 11 символов, поэтому ее символы будут иметь индексы от 0 до 10.

Чтобы получить доступ к символам, начиная с конца строки, можно использовать отрицательные индексы. Так, индекс -1 будет представлять последний символ, а -2 — предпоследний символ и так далее:

string = "hello world"
c1 = string  # d
print(c1)
c5 = string  # w
print(c5)

При работе с символами следует учитывать, что строка — это неизменяемый (immutable) тип, поэтому если мы попробуем изменить какой-то отдельный символ строки, то мы получим ошибку, как в следующем случае:

string = "hello world"
string = "R"

Мы можем только полностью переустановить значение строки, присвоив ей другое значение.

Получение подстроки

При необходимости мы можем получить из строки не только отдельные символы, но и подстроку. Для этого используется следующий синтаксис:

  • : извлекается последовательность символов начиная с 0-го индекса по индекс end

  • : извлекается последовательность символов начиная с индекса start по индекс end

  • : извлекается последовательность символов начиная с индекса start по индекс end через шаг step

Используем все варианты получения подстроки:

string = "hello world"

# с 0 до 5 символа
sub_string1 = string
print(sub_string1)      # hello

# со 2 до 5 символа
sub_string2 = string
print(sub_string2)      # llo

# со 2 по 9 символ через один символ
sub_string3 = string
print(sub_string3)      # lowr

Функции ord и len

Поскольку строка содержит символы Unicode, то с помощью функции ord() мы можем получить числовое значение для символа в кодировке Unicode:

print(ord("A"))     # 65

Для получения длины строки можно использовать функцию len():

string = "hello world"
length = len(string)
print(length)	# 11

Поиск в строке

С помощью выражения можно найти подстроку term в строке string. Если подстрока найдена, то выражение вернет значение , иначе возвращается значение :

string = "hello world"
exist = "hello" in string
print(exist)    # True

exist = "sword" in string
print(exist)    # False

Перебор строки

С помощью цикла for можно перебрать все символы строки:

string = "hello world"
for char in string:
    print(char)

НазадВперед

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)  # 

Проходите тест по Python и поймите, готовы ли вы идти на курсы

Спектакль

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

Итак, давайте их время:

Обращаясь к комментарию по времени

Комментатор сказал:

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

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

И мы видим, что выход из нашего пути создания итерируемого простого использования расширения — это (незначительная) трата времени:

Из этого мы узнаем, что нет ничего полезного, когда у нас есть только один элемент для добавления.

Кроме того, эти сроки не так важны. Я просто показываю им, что в Python делать семантически правильные вещи — значит делать все правильно .

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

Индексирование

Что же такое индексирование? Это загадочное слово обозначает операцию обращения к элементу по его порядковому номеру ( ( ・ω・)ア напоминаю, что нумерация начинается с нуля). Проиллюстрируем это на примере:

fruits = print(fruits[]) print(fruits) print(fruits)

>>> Apple >>> Grape >>> Orange

Списки в Python являются изме­няемым типом данных. Мы можем изменять содер­жимое каждой из ячеек:

fruits = fruits[] = ‘Watermelon’ fruits = ‘Lemon’ print(fruits)

>>>

Индексирование работает и в обратную сторону. Как такое возможно? Всё просто, мы обра­щаемся к элементу списка по отрица­тельному индексу. Индекс с номе­ром -1 дает нам доступ к после­днему элементу, -2 к предпоследнему и так далее.

fruits = print(fruits) print(fruits) print(fruits) print(fruits)

>>> Orange >>> Banan >>> Peach >>> Grape

Циклы

Перед тем, как мы ознакомимся с тем, как работает range(), нам нужно взглянуть на то, как работают циклы. Циклы — это ключевая концепция компьютерных наук. Если вы хотите стать хорошим программистом, умение обращаться с циклами — это важнейший навык, который стоит освоить.

Рассмотрим пример цикла for в Python:

Python

captains =

for captain in captains: print(captain)

1 2 3 4

captains=’Janeway’,’Picard’,’Sisko’

forcaptain incaptains

print(captain)

Выдача выглядит следующим образом:

Python

Janeway Picard Sisko

1 2 3

Janeway Picard Sisko

Как вы видите, цикл for позволяет вам выполнять определенные части кода, столько раз, сколько вам угодно. В данном случае, мы зациклили список капитанов и вывели имена каждого из них.

Хотя Star Trek — отличная тема и все такое, вам может быть нужен более сложный цикл, чем список капитанов. Иногда вам нужно просто выполнить часть кода определенное количество раз. Циклы могут помочь вам с этим.

Попробуйте запустить следующий код с числами, кратными трем:

Python

numbers_divisible_by_three =

for num in numbers_divisible_by_three: quotient = num / 3 print(f»{num} делится на 3, результат {int(quotient)}.»)

1 2 3 4 5

numbers_divisible_by_three=3,6,9,12,15

fornum innumbers_divisible_by_three

quotient=num3

print(f»{num} делится на 3, результат {int(quotient)}.»)

Выдача цикла будет выглядеть следующим образом:

Python

3 делится на 3, результат 1. 6 делится на 3, результат 2. 9 делится на 3, результат 3. 12 делится на 3, результат 4. 15 делится на 3, результат 5.

1 2 3 4 5

3делитсяна3,результат1.

6делитсяна3,результат2.

9делитсяна3,результат3.

12делитсяна3,результат4.

15делитсяна3,результат5.

Это выдача, которая нам нужна, так что можем сказать, что цикл выполнил работу адекватно, однако есть еще один способ получения аналогично результата: использование range().

Теперь, когда вы знакомы с циклами поближе, посмотрим, как вы можете использовать range() для упрощения жизни.


С этим читают