Что вернет срез python
Индексы списков и срез в Python
Базовый срез
Для любого итерируемого объекта (например, строки, списка и т. Д.) Python позволяет срезать и вернуть подстроку или подсписок своих данных.
Кроме того, любой из вышеперечисленных срезов может использоваться с определенным размером шага:
Индексы могут быть отрицательными, и в этом случае они вычисляются с конца последовательности
Размер шага также может быть отрицательным, в этом случае срез будет перебирать список в обратном порядке:
Эта конструкция полезна для обращения итеративного
Обратите внимание на то, что для отрицательных шагов по умолчанию end_index не None
Создание мелкой копии массива
Быстрый способ сделать копию массива (в отличие от присвоения переменной с другой ссылкой на исходный массив):
Разворот объекта
Индексирование пользовательских классов: __getitem__, __setitem__ и __delitem__
Это позволяет нарезать и индексировать для доступа к элементу:
Во время установки и удаления элементов допускает только запятые целочисленной индексации (без нарезки):
Назначение среза
Еще одна полезная функция, использующая срезы- это назначение срезов. Python позволяет назначать новые фрагменты для замены старых фрагментов списка за одну операцию.
Это означает, что если у вас есть список, вы можете заменить несколько членов в одном назначении:
Назначение также не должно совпадать по размеру, поэтому, если вы хотите заменить старый срез новым, отличающимся по размеру, вы можете:
Также возможно использовать известный синтаксис среза для таких вещей, как замена всего списка:
Или только два последних члена:
Базовое индексирование
В списках Python первый элемент в списке можно получить по индексу 0
Научим основам Python и Data Science на практике
Это не обычный теоритический курс, а онлайн-тренажер, с практикой на примерах рабочих задач, в котором вы можете учиться в любое удобное время 24/7. Вы получите реальный опыт, разрабатывая качественный код и анализируя реальные данные.
Python: коллекции, часть 2/4: индексирование, срезы, сортировка
| Часть 1 | Часть 2 | Часть 3 | Часть 4 |
|---|
Данная статья является продолжением моей статьи «Python: коллекции, часть 1: классификация, общие подходы и методы, конвертация».
В данной статье мы продолжим изучать общие принципы работы со стандартными коллекциями (модуль collections в ней не рассматривается) Python.
Для кого: для изучающих Python и уже имеющих начальное представление о коллекциях и работе с ними, желающих систематизировать и углубить свои знания, сложить их в целостную картину.
ОГЛАВЛЕНИЕ:
1. Индексирование
1.1 Индексированные коллекции
Рассмотрим индексированные коллекции (их еще называют последовательности — sequences) — список (list), кортеж (tuple), строку (string).
Под индексированностью имеется ввиду, что элементы коллекции располагаются в определённом порядке, каждый элемент имеет свой индекс от 0 (то есть первый по счёту элемент имеет индекс не 1, а 0) до индекса на единицу меньшего длины коллекции (т.е. len(mycollection)-1).
1.2 Получение значения по индексу
Для всех индексированных коллекций можно получить значение элемента по его индексу в квадратных скобках. Причем, можно задавать отрицательный индекс, это значит, что будем находить элемент с конца считая обратном порядке.
1.3 Изменение элемента списка по индексу
Поскольку кортежи и строки у нас неизменяемые коллекции, то по индексу мы можем только брать элементы, но не менять их:
А вот для списка, если взятие элемента по индексу располагается в левой части выражения, а далее идёт оператор присваивания =, то мы задаём новое значение элементу с этим индексом.
UPD: Примечание: Для такого присвоения, элемент уже должен существовать в списке, нельзя таким образом добавить элемент на несуществующий индекс.
2 Срезы
2.1 Синтаксис среза
Очень часто, надо получить не один какой-то элемент, а некоторый их набор ограниченный определенными простыми правилами — например первые 5 или последние три, или каждый второй элемент — в таких задачах, вместо перебора в цикле намного удобнее использовать так называемый срез (slice, slicing).
Следует помнить, что взяв элемент по индексу или срезом (slice) мы не как не меняем исходную коллекцию, мы просто скопировали ее часть для дальнейшего использования (например добавления в другую коллекцию, вывода на печать, каких-то вычислений). Поскольку сама коллекция не меняется — это применимо как к изменяемым (список) так и к неизменяемым (строка, кортеж) последовательностям.
Синтаксис среза похож на таковой для индексации, но в квадратных скобках вместо одного значения указывается 2-3 через двоеточие:
Особенности среза:
Поэтому, например, mylist[::-1] не идентично mylist[:0:-1], так как в первом случае мы включим все элементы, а во втором дойдем до 0 индекса, но не включим его!
Примеры срезов в виде таблицы:
2.2. Именованные срезы
Чтобы избавится от «магических констант», особенно в случае, когда один и тот же срез надо применять многократно, можно задать константы с именованными срезами с пользованием специальной функции slice()()
Примечание: Nonе соответствует опущенному значению по-умолчанию. То есть [:2] становится slice(None, 2), а [1::2] становится slice(1, None, 2).
2.3 Изменение списка срезом
Важный момент, на котором не всегда заостряется внимание — с помощью среза можно не только получать копию коллекции, но в случае списка можно также менять значения элементов, удалять и добавлять новые.
Проиллюстрируем это на примерах ниже:
2.4 Выход за границы индекса
Обращение по индексу по сути является частным случаем среза, когда мы обращаемся только к одному элементу, а не диапазону. Но есть очень важное отличие в обработке ситуации с отсутствующим элементом с искомым индексом.
Обращение к несуществующему индексу коллекции вызывает ошибку:
А в случае выхода границ среза за границы коллекции никакой ошибки не происходит:
Примечание: Для тех случаев, когда функционала срезов недостаточно и требуются более сложные выборки, можно воспользоваться синтаксисом выражений-генераторов, рассмотрению которых посвещена 4 статья цикла.
3 Сортировка элементов коллекции
Сортировка элементов коллекции важная и востребованная функция, постоянно встречающаяся в обычных задачах. Тут есть несколько особенностей, на которых не всегда заостряется внимание, но которые очень важны.
3.1 Функция sorted()
Мы может использовать функцию sorted() для вывода списка сортированных элементов любой коллекции для последующее обработки или вывода.
Пример сортировки списка строк по длине len() каждого элемента:
3.2 Функция reversed()
Функция reversed() применяется для последовательностей и работает по другому:
Обратите внимание: Частая ошибка начинающих, которая не является ошибкой для интерпретатора, но приводит не к тому результату, который хотят получить.
3.4 Особенности сортировки словаря
В сортировке словаря есть свои особенности, вызванные тем, что элемент словаря — это пара ключ: значение.
UPD: Так же, не забываем, что говоря о сортировке словаря, мы имеем ввиду сортировку полученных из словаря данных для вывода или сохранения в индексированную коллекцию. Сохранить данные сортированными в самом стандартном словаре не получится, они в нем, как и других неиндексированных коллекциях находятся в произвольном порядке.
Отдельные сложности может вызвать сортировка словаря не по ключам, а по значениям, если нам не просто нужен список значений, и именно выводить пары в порядке сортировки по значению.
Для решения этой задачи можно в качестве специальной функции сортировки передавать lambda-функцию lambda x: x[1] которая из получаемых на каждом этапе кортежей (ключ, значение) будет брать для сортировки второй элемент кортежа.
UPD от ShashkovS: 3.5 Дополнительная информация по использованию параметра key при сортировке
Допустим, у нас есть список кортежей названий деталей и их стоимостей.
Нам нужно отсортировать его сначала по названию деталей, а одинаковые детали по убыванию цены.
Перед тем, как сравнивать два элемента списка к ним применялась функция prepare_item, которая меняла знак у стоимости (функция применяется ровно по одному разу к каждому элементу. В результате при одинаковом первом значении сортировка по второму происходила в обратном порядке.
Чтобы не плодить утилитарные функции, вместо использования сторонней функции, того же эффекта можно добиться с использованием лямбда-функции.
UPD от ShashkovS: 3.6 Устойчивость сортировки
Допустим данные нужно отсортировать сначала по столбцу А по возрастанию, затем по столбцу B по убыванию, и наконец по столбцу C снова по возрастанию.
Если данные в столбце B числовые, то при помощи подходящей функции в key можно поменять знак у элементов B, что приведёт к необходимому результату.
А если все данные текстовые? Тут есть такая возможность.
Дело в том, что сортировка sort в Python устойчивая (начиная с Python 2.2), то есть она не меняет порядок «одинаковых» элементов.
Поэтому можно просто отсортировать три раза по разным ключам:
Списки: срезы и методы
Для списков применим механизм срезов, о котором мы уже говорили, рассматривая строки. Например, пусть у нас имеется список из городов:
можно выделять элементы, начиная с индекса start и заканчивая, но не включая индекс end. В частности, вот такая конструкция:
возвратит список из двух городов:
То есть, здесь создается новый объект list, содержащий эти элементы:
Прежний список lst не меняется. Если индексы принимают отрицательные значение, то отсчет идет с конца списка:
тогда возьмем с первого элемента и до предпоследнего:
[‘Москва’, ‘Санкт-Петербург’, ‘Тверь’]
У срезов можно записывать любые числовые индексы к ошибкам это не приведет. Например:
вернет список со 2-го элемента и по последний:
[‘Санкт-Петербург’, ‘Тверь’, ‘Казань’]
Этот же результат можно получить и так:
то есть, не указывая последний индекс, берутся все оставшиеся элементы. Если же записать срез так:
то элементы выбираются с самого начала и до третьего индекса, то есть, получим:
[‘Москва’, ‘Санкт-Петербург’, ‘Тверь’]
Если не указывать ни начало, ни конец, то будет возвращен список:
Спрашивается: создает ли данная операция копию списка? Да, создается и в этом легко убедиться, записав такие строчки:
И мы увидим разные значения id, которые говорят, что обе переменные ссылаются на разные списки. Также копию списка, можно сделать с помощью функции-конструктора list:
Далее, в срезах можно указывать шаг следования (по умолчанию он равен 1). Для этого пишется еще одно двоеточие и указывается шаг:
Или, такие варианты:
Если указать отрицательный шаг, то перебор будет происходить в обратном порядке:
Так как список – это изменяемый объект, то мы можем срезам присваивать новые значения. Делается это таким образом:
В результате, получаем список:
[‘Москва’, ‘Владимир’, ‘Астрахань’, ‘Казань’]
Или даже так. Большему срезу присвоить меньшее число элементов:
В итоге получаем список:
[‘Пермь’, ‘Пенза’, ‘Казань’]
Однако, если нам нужно просто удалить какой-либо элемент, то это делается с помощью оператора del:
В результате будет удален элемент с индексом 1 из списка lst:
Методы списков
Давайте теперь предположим, что у нас имеется список из чисел:
и мы хотим в конец этого списка добавить значение. Это можно сделать с помощью метода:
И обратите внимание: метод append ничего не возвращает, то есть, он меняет сам список благодаря тому, что он относится к изменяемому типу данных. Поэтому писать здесь конструкцию типа
категорически не следует, так мы только потеряем весь наш список! И этим методы списков отличаются от методов строк, когда мы записывали:
Здесь метод upper возвращает измененную строку, поэтому все работает как и ожидается. А метод append ничего не возвращает, и присваивать значение None переменной a не имеет смысла, тем более, что все работает и так:
Причем, мы в методе append можем записать не только число, но и другой тип данных, например, строку:
тогда в конец списка будет добавлен этот элемент. Или, булевое значение:
Или еще один список:
И так далее. Главное, чтобы было указано одно конкретное значение. Вот так работать не будет:
Если нам нужно вставить элемент в произвольную позицию, то используется метод
Здесь мы указываем индекс вставляемого элемента и далее значение самого элемента.
Следующий метод remove удаляет элемент по значению:
Он находит первый подходящий элемент и удаляет его, остальные не трогает. Если же указывается несуществующий элемент:
то возникает ошибка. Еще один метод для удаления
выполняет удаление последнего элемента и при этом, возвращает его значение. В самом списке последний элемент пропадает. То есть, с помощью этого метода можно сохранять удаленный элемент в какой-либо переменной:
Также в этом методе можно указывать индекс удаляемого элемента, например:
Если нам нужно очистить весь список – удалить все элементы, то можно воспользоваться методом:
Получим пустой список. Следующий метод
возвращает копию списка. Это эквивалентно конструкции:
В этом можно убедиться так:
и список c будет отличаться от списка a.
Следующий метод count позволяет найти число элементов с указанным значением:
Если же нам нужен индекс определенного значения, то для этого используется метод index:
возвратит 0, т.к. берется индекс только первого найденного элемента. Но, мы здесь можем указать стартовое значение для поиска:
Здесь поиск будет начинаться с индекса 1, то есть, со второго элемента. Или, так:
Ищем число 23 с 1-го индекса и по 5-й не включая его. Если элемент не находится
то метод приводит к ошибке. Чтобы этого избежать в своих программах, можно вначале проверить: существует ли такой элемент в нашем срезе:
и при значении True далее уже определять индекс этого элемента.
меняет порядок следования элементов на обратный.
Последний метод, который мы рассмотрим, это
выполняет сортировку элементов списка по возрастанию. Для сортировки по убыванию, следует этот метод записать так:
Причем, этот метод работает и со строками:
Здесь используется лексикографическое сравнение, о котором мы говорили, когда рассматривали строки.
Это все основные методы списков и чтобы вам было проще ориентироваться, приведу следующую таблицу:
Задания для самоподготовки
1. Пользователь вводит с клавиатуры числа, до тех пор, пока не введет число 0. На основе введенных данных нужно сформировать список, состоящий из квадратов введенных чисел.
2. Написать программу удаления из списка
[‘+7912123456’, ‘+7915213456’, ‘+6915213456’, ‘+4915213456’, ‘+7915213456’]
всех номеров с кодом «+7».
3. Написать программу циклического сдвига элементов списка влево. Например, дан список:
после сдвига на один элемент влево, должны получить:
Реализовать через цикл, перебирая все элементы.
4. Написать аналогичную программу циклического сдвига, но теперь вправо.
Видео по теме
#1. Первое знакомство с Python Установка на компьютер
#2. Варианты исполнения команд. Переходим в PyCharm
#3. Переменные, оператор присваивания, функции type и id
#4. Числовые типы, арифметические операции
#5. Математические функции и работа с модулем math
#6. Функции print() и input(). Преобразование строк в числа int() и float()
#7. Логический тип bool. Операторы сравнения и операторы and, or, not
#8. Введение в строки. Базовые операции над строками
#9. Знакомство с индексами и срезами строк
#10. Основные методы строк
#11. Спецсимволы, экранирование символов, row-строки
#12. Форматирование строк: метод format и F-строки
#14. Срезы списков и сравнение списков
#15. Основные методы списков
#16. Вложенные списки, многомерные списки
#17. Условный оператор if. Конструкция if-else
#18. Вложенные условия и множественный выбор. Конструкция if-elif-else
#19. Тернарный условный оператор. Вложенное тернарное условие
#20. Оператор цикла while
#21. Операторы циклов break, continue и else
#22. Оператор цикла for. Функция range()
#23. Примеры работы оператора цикла for. Функция enumerate()
#24. Итератор и итерируемые объекты. Функции iter() и next()
#25. Вложенные циклы. Примеры задач с вложенными циклами
#26. Треугольник Паскаля как пример работы вложенных циклов
#27. Генераторы списков (List comprehensions)
#28. Вложенные генераторы списков
#29. Введение в словари (dict). Базовые операции над словарями
#30. Методы словаря, перебор элементов словаря в цикле
#31. Кортежи (tuple) и их методы
#32. Множества (set) и их методы
#33. Операции над множествами, сравнение множеств
#34. Генераторы множеств и генераторы словарей
#35. Функции: первое знакомство, определение def и их вызов
#36. Оператор return в функциях. Функциональное программирование
#37. Алгоритм Евклида для нахождения НОД
#38. Именованные аргументы. Фактические и формальные параметры
#39. Функции с произвольным числом параметров *args и **kwargs
#40. Операторы * и ** для упаковки и распаковки коллекций
#41. Рекурсивные функции
#42. Анонимные (lambda) функции
#43. Области видимости переменных. Ключевые слова global и nonlocal
#44. Замыкания в Python
#45. Введение в декораторы функций
#46. Декораторы с параметрами. Сохранение свойств декорируемых функций
#47. Импорт стандартных модулей. Команды import и from
#48. Импорт собственных модулей
#49. Установка сторонних модулей (pip install). Пакетная установка
#50. Пакеты (package) в Python. Вложенные пакеты
#51. Функция open. Чтение данных из файла
#52. Исключение FileNotFoundError и менеджер контекста (with) для файлов
#53. Запись данных в файл в текстовом и бинарном режимах
#54. Выражения генераторы
#55. Функция-генератор. Оператор yield
#56. Функция map. Примеры ее использования
#57. Функция filter для отбора значений итерируемых объектов
#58. Функция zip. Примеры использования
#59. Сортировка с помощью метода sort и функции sorted
#60. Аргумент key для сортировки коллекций по ключу
#61. Функции isinstance и type для проверки типов данных
#62. Функции all и any. Примеры их использования
#63. Расширенное представление чисел. Системы счисления
#64. Битовые операции И, ИЛИ, НЕ, XOR. Сдвиговые операторы
#65. Модуль random стандартной библиотеки
© 2021 Частичное или полное копирование информации с данного сайта для распространения на других ресурсах, в том числе и бумажных, строго запрещено. Все тексты и изображения являются собственностью сайта