Python 3 — lists

Зачем уметь создавать связный список на Python?

Зачем вообще может понадобиться создавать собственный связный список на Python? Это хороший вопрос. Использование связных списков имеет некоторые преимущества по сравнению с использованием просто списков Python.

Традиционно вопрос звучит как «чем использование связного списка лучше использования массива». Основная идея в том, что массивы в Java и других ООП-языках имеют фиксированный размер, поэтому для добавления элемента приходится создавать новый массив с размером N + 1 и помещать в него все значения из предыдущего массива. Пространственная и временная сложность этой операции — O(N). А вот добавление элемента в конец связного списка имеет постоянную временную сложность (O(1)).

Списки в Python это не настоящие массивы, а скорее реализация динамического массива, что имеет свои преимущества и недостатки. В Википедии есть .

Если вопрос производительности вас не тревожит, тогда да, проще реализовать обычный список Python. Но научиться реализовывать собственный связный список все равно полезно. Это как изучение математики: у нас есть калькуляторы, но основные концепции мы все-таки изучаем.

В сообществе разработчиков постоянно ведутся горячие споры о том, насколько целесообразно давать на технических интервью задания, связанные с алгоритмами и структурами данных. Возможно, в этом и нет никакого смысла, но на собеседовании вас вполне могут попросить реализовать связный список на Python. И теперь вы знаете, как это сделать.

4. В чем разница между методами append() и extend()?

Давайте возьмемся за этот вопрос, вернувшись к концепции итерируемости, которую мы объяснили в начале нашей статьи.

Не забывайте, что мы называем переменную итерируемой, если программа может производить итерации по ней. Иными словами, итерируемая переменная представляет из себя последовательность элементов. Как вы, вероятно, уже прочли в начале статьи, списки являются последовательностями, а все экземпляры последовательностей в Python являются итерируемыми.

Совет: чтобы проверить, является ли переменная итерируемой, воспользуйтесь методом __iter__. Вот пример такого кода:

# Эта ваш список
list = 

# Проверим, итерируемый он или нет
list.__iter__

Запустите данный код самостоятельно и убедитесь, что списки являются итерируемыми объектами.

Теперь, держа в уме концепцию итерируемости, начнем постигать разницу между этими двумя методами. Метод , с одной стороны, принимает итерируемую переменную (скажем, список, кортеж или множество) и по одному добавляет к исходному списку элементы этой итерируемой последовательности.

Метод , с другой стороны, просто добавляет свой аргумент к концу исходного списка как единичный элемент. То есть, принимая в качестве аргумента итерируемую переменную, метод обрабатывает ее как единичный объект.

На примере следующего кода очень легко увидеть и понять разницу в работе этих методов:

# Добавляем список  в список `shortList`
shortList.append()

# Используем метод print() для вывода shortList на экран
print(shortList)

# Расширяем `longerList` при помощи списка 
longerList.extend()

# Используем метод print() для вывода longerList на экран
print(longerList)

Результат:

Сортировка с помощью функции sorted()

Давайте ещё раз вернёмся к вопросу сортировки в Python. Чтобы отсортировать данные и найти нужные значения, используют простую встроенную функцию sorted(), принимающую итерируемый тип и возвращающую отсортированный список.

Стандартная сортировка:

a = 3, 2, 5 ,4, 7, 1
a = sorted(a)
 print(a) # 

Сортировка кортежа:

t = ('Zane', 'Bob', 'Janet')
t = sorted(t)
 print(t) # 

Сортировка словаря:

d = {1'a', 2'b', 3'c'}
d = sorted(d)
print(d) # 

Помните, что функция sorted() возвратит список каждый раз вне зависимости от того, какой тип будет передан.

Идём дальше. Мы уже упоминали ранее метод list.sort(). Так вот, он определён только для списков, зато функция sorted() позволит отсортировать любые итерируемые объекты:

>>> sorted({1 'D', 2 'B', 3 'B', 4 'E', 5 'A'})
1, 2, 3, 4, 5

Генераторы списков

Генератором списка называется способ построения списка с применением выражения к каждому элементу, входящему в последовательность. Есть схожесть генератора списка и цикла . На этом примере мы рассмотрим простейший генератор списков:

Таким образом мы получили отдельно взятые утроенные буквы слова, введённого в кавычки. Есть множество вариантов применения генератора списков.

Пример генератора списка:

Пример посложнее:

Это усложнённая конструкция генератора списков, в которой мы сделали все возможные наборы сочетаний букв из введённых слов. Буквы-исключения видны по циклу, где стоит знак != для одной переменной и другой.

Python nested lists

It is possible to nest lists into another lists. With a nested list a new
dimension is created. To access nested lists one needs additional square
brackets .

nested.py

#!/usr/bin/env python

# nested.py

nums = , , ]

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

print(nums)
print(nums)

print(nums)
print(nums)

print(len(nums))

In the example, we have three nested lists having two elements each.

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

Three nested lists of the nums list are printed to the console.

print(nums)
print(nums)

Here we print the two elements of the first nested list. The refers
to the first nested list; the refers to the first element of the
first nested list, namely 1.

print(len(nums))

The line prints 3. Each nested list is counted as one element. Its inner elements
are not taken into account.

$ ./nested.py



1
2
3
6
3

This is example output.

The second example has additional dimensions.

nested2.py

#!/usr/bin/env python

# nested2.py

nums = ]]]

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

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

In the example, the list is nested into list, the
] is nested into the list which is finally an
element of the list.

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

These three lines print the nested lists to the console.

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

Here three elements are accessed. Additional square brackets
are needed when referring to inner lists.

$ ./nested2.py
]]
]

1
4
5

This is example output.

Python reversing list elements

We can reverse elements in a list in a few ways in Python.
Reversing elements should not be confused with sorting in a
reverse way.

reversing.py

#!/usr/bin/env python

# reversing.py

a1 = 
a2 = 
a3 = 

a1.reverse()
print(a1)

it = reversed(a2)
r = list()

for e in it:
    r.append(e)
    
print(r)

print(a3)

In the example, we have three identical string lists.
We reverse the elements in three different ways.

a1.reverse()

The first way is to use the method.

it = reversed(a2)
r = list()

for e in it:
    r.append(e)

The function returns a reverse iterator.
We use the iterator in a for loop and create a new reversed list.

print(a3)

The third way is to reverse the list using the slice syntax, where the
step parameter is set to -1.

$ ./reversing.py

All the three lists were reversed OK.

Генераторы с условием if

Выполнение действий над переменной может выполняться с произвольным условием которое указывается после цикла и проверяется на каждой итерации:

Работа этого генератора аналогична работе следующего цикла с условием:

Не важно насколько сложным является условие:

Если в выражении присутствует несколько переменных, то условие может быть указано для каждой из них в отдельности:

Получить такой же результат можно с помощью следующего кода:

Если переменных несколько, то все они могут учавствовать в условном выражении, но только после последнего объявления цикла :

Что аналогично следующему коду:

Условные выражения могут использоваться во вложенных генераторах, но необходимо учитывать уровни вложенности, т.е. переменная не может учавствовать в условном выражении, до тех пор пока она не будет извлечена из итерируемого объекта:

Если нужно использовать условное выражение в котором учавствуют все переменные, то оно должно располагаться в самом внутреннем генераторе:

Каждый уровень вложенности может иметь свое условное выражение:

List Methods

[]

1
3

1
2
0

Метод sort() и оператор ==

Для сравнения двух списков можно использовать метод sort() вместе с оператором ==. Метод sort() используется для сортировки таким образом, чтобы элементы в двух списках находились на одинаковых позициях.

Примечание: порядок элементов не влияет на результат, поскольку мы будем сортировать списки перед сравнением.

Оператор == используется для сравнения списков элемент за элементом.

Пример

import collections

l1 = 
l2 = 
l3 = 

l1.sort()
l2.sort()
l3.sort()

if l1 == l3:
	print ("Списки l1 и l3 одинаковые")
else:
	print ("Списки l1 и l3 неодинаковые")
if l1 == l2:
	print ("Списки l1 и l2 одинаковые")
else:
	print ("Списки l1 и l2 неодинаковые")

Вывод

Списки l1 и l3 одинаковые
Списки l1 и l2 неодинаковые

Как хранятся списки в памяти?

Во время создания списка в Python происходит резервирование пустой области в памяти. Условно можно сказать, что это некий контейнер, где содержатся ссылки на другие элементы данных. Однако в отличие от таких данных, как строка либо число, содержимое контейнера списка может меняться.

Чтобы лучше представлять вышеописанный процесс, посмотрим на картинку. Мы увидим список, который содержит ссылки на объекты 1 и 2. При этом после выполнения операции a = 3, вторая ссылка станет указывать на объект № 3 (в Питоне элементы списка нумеруются, начиная с нуля).

Создание, удаление и изменение списков, а также работа с его элементами

Создать список в Python можно следующим способом:

>>> a = []
>>> type(a)
<class 'list'>
>>> b = list()
>>> type(b)
<class 'list'>

Кроме того, возможно создание списка с заранее известным набором данных:

>>> a = 1, 2, 3
>>> type(a)
<class 'list'>

Если список уже есть и нужно создать копию, это тоже не проблема:

>>> a = 1, 3, 5, 7
>>> b = list(a)
>>> print(a)
1, 3, 5, 7
>>> print(b)
1, 3, 5, 7

Обратите внимание, что если вы делаете простое присваивание списков друг другу, то переменной (в нашем примере это b) присваивается ссылка на тот же самый элемент данных в памяти, как и в списке a (не на копию списка a). Таким образом, если захотите изменить список a, b тоже будет меняться

>>> a = 1, 3, 5, 7
>>> b = a
>>> print(a)
1, 3, 5, 7
>>> print(b)
1, 3, 5, 7
>>> a1 = 10
>>> print(a)
1, 10, 5, 7
>>> print(b)
1, 10, 5, 7

Если нужно добавить элемент в список, используем метод append():

>>> a = []
>>> a.append(3)
>>> a.append("hello")
>>> print(a)
3, 'hello'

А если требуется удалить элемент из списка в том случае, когда его значение известно, рекомендуется применение метода remove(x), который удалит первую ссылку на этот элемент:

>>> b = 2, 3, 5
>>> print(b)
2, 3, 5
>>> b.remove(3)
>>> print(b)
2, 5

Для удаления элемента по индексу подходит команда del имя_списка:

>>> c = 3, 5, 1, 9, 6
>>> print(c)
3, 5, 1, 9, 6
>>> del c2
>>> print(c)
3, 5, 9, 6

Кроме того, можно изменить элемент списка в Python (его значение), напрямую к нему обратившись. Но для этого надо знать индекс элемента:

>>> d = 2, 4, 9
>>> print(d)
2, 4, 9
>>> d1 = 17
>>> print(d)
2, 17, 9

А что нужно сделать, если требуется очистить список в Python? Для этого можно заново его проинициализировать, как будто вновь его создаёте. А чтобы получить доступ к элементу списка, поместите индекс данного элемента в квадратные скобки:

>>> a = 3, 5, 7, 10, 3, 2, 6, 
>>> a2
7

Можно применять и отрицательные индексы (счёт пойдёт с конца). Например, чтобы получить доступ к последнему элементу списка в Python, используют следующую команду:

>>> a-1

Также может понадобиться найти и получить из списка некоторый подсписок в заданном диапазоне индексов. Чтобы это реализовать, поместите начальный и конечный индексы в квадратные скобки и разделите их двоеточием:

>>> a14
5, 7, 10

Объединить списки в Python тоже несложно. Объединение легко сделать с помощью метода extend:

combo_list = 1
one_list = 4, 5
a = combo_list.extend(one_list)
print(a) # 

Также в Python можно объединить список с другим, просто добавив их вместе. Это довольно простой способ объединения:

my_list = 1, 2, 3
my_list2 = "a", "b", "c"
combo_list = my_list + my_list2
print(combo_list) # 

Как видите, объединить списки достаточно легко.

Таблица «методы списков»

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).

Как преобразовать список в другие структуры данных в Python?

Иногда список это не совсем то, что вам надо. В этих случаях неплохо знать, как преобразовать свой список в более подходящую структуру данных. Ниже мы разберем несколько наиболее распространенных вариантов преобразования списков.

Как преобразовать список в строку

Преобразовать список в строку можно при помощи функции . Данная операция склеит все элементы нашего списка вместе и вернет строку. Более подробно об этом можно прочитать в .

# Преобразование списка строк в строку
listOfStrings = 
strOfStrings = ''.join(listOfStrings)
print(strOfStrings)
# Преобразование списка чисел в строку
listOfNumbers = 
strOfNumbers = ''.join(str(n) for n in listOfNumbers)
print(strOfNumbers)

Обратите внимание, что если ваш список содержит численные значения, то вы должны преобразовать их в строковые значения перед выполнением функции . Это показано во втором примере нашего кода

Для преобразования целого числа в строковое значение мы проходим циклом  по всему массиву чисел.

Как преобразовать список в кортеж

Преобразовать список в кортеж можно при помощи функции . Передайте в нее в качестве аргумента ваш список, и на выходе вы получите кортеж.

Помните, что кортежи это неизменяемый тип данных. После преобразования списка в кортеж в нем больше нельзя будет что-либо менять.

Как преобразовать список в множество

Как вы помните, множество — это неупорядоченная коллекция уникальных элементов. Таким образом, при преобразовании списка в множество будут потеряны не только возможные дубликаты в списке, но и порядок элементов.

Преобразовать список в множество можно при помощи функции . Просто передайте в нее ваш список, и на выходе получите множество.

Как преобразовать список в словарь

Словари в Python имеют дело с ключами и значениями, поэтому преобразование списка в словарь выглядит не таким явным. Допустим, у нас есть следующий список:

Нам нужно, чтобы пары элементов  и , а также  и  интерпретировались как пары ключ-значение. Чтобы это сделать, разобьем наш список на два одинаковых списка при помощи срезов и передадим эти два списка в функцию .

В результате получим:

Заметьте, что для вывода результата на экран мы обернули функцию  в функцию .

Теперь передадим функцию  в функцию , которая будет воспринимать элемент  как ключ, а элемент  как значение. Сходным образом,  будет интерпретирован как ключ, а  — как значение.

# Преобразуем в словарь
helloWorldDictionary = dict(zip(helloWorld, helloWorld))
# Выводим результат на экран
print(helloWorldDictionary)

В результате получится следующий словарь:

Если у вас список большой, то вероятно лучше будет сделать следующим образом:

a = 
# Создаем итератор списка
i = iter(a)
# Создаем и выводим на экран словарь
print(dict(zip(i, i)))

Результат:

Заметим, что из итерируемого объекта всегда можно получить итератор. Объект итератор, в котором реализован метод , содержит в себе информацию о том, на каком шаге сейчас проходит итерация и каким будет следующий элемент последовательности.

Python list comprehensions

A list comprehension is a syntactic construct which
creates a list based on existing list. The syntax was influenced
by mathematical notation of sets. The Python
syntax was inspired by the Haskell programming language.

L = ]

The above pseudo code shows the syntax of a list comprehension. A list
comprehension creates a new list. It is based on an existing list. A for
loop goes through the sequence. For each loop an expression is evaluated
if the condition is met. If the value is computed it is appended to the new list.
The condition is optional.

List comprehensions provide a more concise way to create lists in situations
where and and/or nested loops could be used.

list_comprehension.py

#!/usr/bin/env python

# list_comprehension.py

a = 

b = 
print(b)

In the example we have defined a list of numbers.
With the help of the list comprehension, we create a new list
of numbers that cannot be divided by 2 without a remainder.

a = 

This is the list of nine integers.

b = 

Here we have the list comprehension. In the loop
each element of a list is taken. Then a condition
is tested. If the condition is met, an expression is evaluated. In our
case the expression is a pure which takes the element as
it is. Finally, the element is appended to the list.

$ ./list_comprehension.py

Example output. The numbers in a list cannot be divided by 2, without a
remainder.

In the second example we compare a list comprehension to a traditional
for loop.

list_comprehension2.py

#!/usr/bin/env python

# list_comprehension2.py

lang = "Python"

a = []

for e in lang:
    a.append(ord(e))

b = 

print(a)
print(b)

In the example we have a string. We want to create a
list of the ASCII integer codes of the letters of the string.

a = []

for e in lang:
    a.append(ord(e))

We create such a list with the for loop.

b = 

Here the same is produced using a list comprehension.
Note that the if condition was omitted. It is optional.

$ ./list_comprehension2.py

This is example output. You can find out more about list comprehensions
in Python list comprehensions
tutorial.

Python list function

The function creates a list from an iterable
object. An iterable may be either a sequence, a container that
supports iteration, or an iterator object. If no parameter is
specified, a new empty list is created.

list_fun.py

#!/usr/bin/env python

# list_fun.py

a = []
b = list()

print(a == b)

print(list((1, 2, 3)))
print(list("ZetCode"))
print(list())

In the example, we create an empty list, a list from a tuple,
a string, and another list.

a = []
b = list()

These are two ways to create an empty list.

print(a == b)

The line prints . This confirms that and
are equal.

print(list((1, 2, 3)))

We create a list from a Python tuple.

print(list("ZetCode"))

This line produces a list from a string.

print(list())

Finally, we create a copy of a list of strings.

$ ./list_fun.py
True

This is example output.

Удаление диапазона элементов из списка

Python имеет предоставление извлечения диапазона элементов из списка. Это можно сделать утверждение.

# List of integers
lis = 

# Removing first and second element
del lis

# Printing the list
print(lis)

# Removing last two elements
del lis

# Printing the list
print(lis)

ВЫХОД:

Давайте попробуем понять процесс:

• Чтобы удалить несколько элементов из списка в последовательности, нам нужно обеспечить ряд элементов для утверждение.
• Диапазон элементов принимает начальный индекс и/или окончательный индекс, разделенный колонкой Отказ
• Значения, которые будут удалены, включают начальный индекс, но не значение в окончании индекса.
• В случае, если индекс окончания отсутствует, диапазон включает в себя все элементы до конца списка.

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())