Генераторы списков в python для начинающих

Краткое введение в ООП

Объектно-ориентированное программирование (ООП) – технология разработки сложного программного обеспечения, в которой программа строится в виде совокупности объектов и их взаимосвязей.

Объединение данных и действий, производимых над этими данными, в единое целое, которое называется объектом – является одним из основных принципов ООП.

Основными понятиями являются понятие класса и объекта.

Класс является типом данных, определяемым пользователем и представляет собой структуру в виде данных и методов для работы с данными.

Формально Класс — это шаблон, по которому будет сделан объект.

Объект является экземпляром класса. Объект  и экземпляр - это одно и то же.

Вот пример. Форма для изготовления печенья – это класс, а само печенье это объект или экземпляр класса, т.е. это конкретное изделие. Печенье имеет размеры, цвет, состав – это атрибуты класса. Также в классе описываются методы, которые предназначены для чтения или изменения данных объекта.

В Python характеристики  объекта, называются атрибутами, а действия, которые мы можем проделывать с объектами, — методами. Методами в Python  называют функции, которые определяются внутри класса.

Объект = атрибуты + методы 

🔸 Использование конструктора списка ()

В качестве альтернативы вы можете создать пустой список с помощью конструктора типа , который создает новый объект списка.

Согласно :

Совет: Это создает новый объект списка в памяти, и так как мы не проходили никаких аргументов , пустой список будет создан.

Например:

num = list()

Этот пустой список будет иметь длину , как вы можете видеть прямо здесь:

>>> num = list()
>>> len(num)
0

И это Falsy Значение, когда он пуст (он оценивает в логическом контексте):

>>> num = list()
>>> bool(num)
False

Пример:

Это полностью функциональный список, поэтому мы можем добавить элементы к нему:

>>> num = list()
>>> for i in range(3, 15, 2):
	num.append(i)

И результат будет непустой список, как вы можете видеть прямо здесь:

>>> num

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.

Best Practices

Последние абзацы статьи будут посвящены лучшим решениям практических задач, с которыми так или иначе сталкивается Python-разработчик.

Как перевести список в другой формат?

Иногда требуется перевести список в строку, в словарь или в JSON. Для этого нужно будет вывести список без скобок.

Перевод списка в строку осуществляется с помощью функции join(). На примере это выглядит так:

В данном случае в качестве разделителя используется запятая.

Словарь в Python — это такая же встроенная структура данных, наряду со списком. Преобразование списка в словарь — задача тоже несложная. Для этого потребуется воспользоваться функцией . Вот пример преобразования:

JSON — это JavaScript Object Notation. В Python находится встроенный модуль для кодирования и декодирования данных JSON. С применением метода можно запросто преобразовать список в строку JSON.

Как узнать индекс элемента в списке?

Узнать позицию элемента в последовательности списка бывает необходимым, когда элементов много, вручную их не сосчитать, и нужно обращение по индексу. Для того чтобы узнать индекс элемента, используют функцию .

В качестве аргумента передаем значение, а на выходе получаем его индекс.

Как посчитать количество уникальных элементов в списке?

Самый простой способ — приведение списка к (множеству). После этого останутся только уникальные элементы, которые мы посчитаем функцией

Как создать список числовых элементов с шагом

Создание списка числовых элементов с шагом может понадобиться не так и часто, но мы рассмотрим пример построения такого списка.

Шагом называется переход от одного элемента к другому. Если шаг отрицательный, произойдёт реверс массива, то есть отсчёт пойдёт справа налево. Вот так выглядит список с шагом.

Еще один вариант — воспользоваться генератором списков:

При разработке на языке Python, списки встречаются довольно часто. Знание основ работы со списками поможет быстро и качественно писать программный код .

Использование методов extend() и append() со строками

Строки, по сути своей, — последовательности символов, а значит, они относятся к итерируемым объектам. Давайте попробуем применить методы и к , а в качестве аргумента передать строку.

Добавим к списку строку ‘Happy’ при помощи метода .

list_1 = 
list_1.append('Happy')
print(list_1)

# Output

А теперь давайте попробуем сделать то же самое при помощи метода . Сейчас у нас не должно возникнуть ошибок. По идее, метод переберет строку и добавит каждый символ к . Давайте посмотрим, сработает ли.

list_1 = 
list_1.extend('Happy')
print(list_1)

# Output

Что касается временной сложности этих методов, мы интуитивно догадываемся, что имеет постоянное время выполнения, а время выполнения пропорционально зависит от длины итерируемого объекта, который передается в качестве аргумента.

Метод 5: с помощью функций zip() и sum()

Функция sum() используется для добавления двух списков с использованием порядкового номера элементов списка, сгруппированных функцией zip(). Функция zip() используется в функции sum() для группировки элементов списка с помощью списков по индексу.

Давайте рассмотрим программу для добавления элементов списка с помощью функции zip и функции sum в Python.

zipSum.py

 
# initializing of the lists lt1 and lt2 
lt1 =  
lt2 =  
 
# display the original items of the lists lt1 and lt2 
print("Display the elements of List 1 " + str(lt1)) 
print("Display the elements of List 2 " + str(lt2)) 
 
# use the zip() function and sum() function to group the lists add the lists' lt1 and lt2 with index #wise.  
result_lt =  
 
# Display the sum of the two list 
print(" Sum of the list 1 and list 2 is : " + str(result_lt)) 

Выход:

Display the elements of List 1  
Display the elements of List 2  
 Sum of the list 1 and list 2 is :  

Изучаю Python вместе с вами, читаю, собираю и записываю информацию опытных программистов.

Группировка элементов нескольких списков

zip(*iterables)

Возвращает итератор по кортежам, где i-й кортеж содержит i-й элемент из каждого переданного итерируемого объекта.

Параметры:

— итерируемые объекты.

Возвращаемое значение:

Итератор по кортежам на основе переданных итерируемых объектов.

• Если был передан один итерируемый объект, то будет возвращен итератор по кортежам, каждый из которых имеет только один элемент.
• Если итерируемые объекты не были переданы, то будет возвращен пустой итератор.

Примечание:

Итератор останавливается, когда самая короткая из последовательностей исчерпана:

list(zip(, , ))   # 

Если у вас последовательности разной длины и потеря данных недопустима, используйте .

В сочетании с оператором функция может быть использована для распаковки списка (см. Пример 2).

Примеры:

Пример 1: Использование .

number_list = 
str_list = 

# Без аргументов
result = zip()

# Преобразование итератора в список
result_list = list(result)
print(result_list)

# С двумя итерируемыми объектами
result = zip(number_list, str_list)

# Преобразование итератора во множество
result_set = set(result)
print(result_set)

Результат:

{(3, ‘three’), (2, ‘two’), (1, ‘one’)}

Пример 2: Распаковка списка с использованием .

coordinate = 
value = 

result = zip(coordinate, value)
result_list = list(result)
print(result_list)

c, v =  zip(*result_list)
print('c =', c)
print('v =', v)

Результат:

c = (‘x’, ‘y’, ‘z’)

v = (3, 4, 5)

Скачать

×

Числовые типы

«Все сущее есть Число» — сказал однажды мудрый грек по имени Пифагор. Числа — важнейший и фундаментальнейший из всех типов данных для всех языков программирования. В Python для их представления служит числовой тип данных.

int (целое число)

Концепция целых чисел проста и естественна. Это числа без дробной части, которые, говоря математическим языком, являются расширением натурального ряда, дополненного нулём и отрицательными числами.

Там, где есть числа, есть и математика. Поэтому резонно, что целые числа используются для исчисления всевозможных математических выражений. Также применяется в качестве описаний количественных свойств какого-либо объекта.

float (число с плавающей точкой)

Действительные или вещественные числа придуманы для измерения непрерывных величин. В отличие от математического контекста, ни один из языков программирования не способен реализовать бесконечные или иррациональные числа, поэтому всегда есть место приближению с определенной точностью, из-за чего возможны такие ситуации:

В плане записи, ничем не отличаются от

В плане использования — тоже, разве что в любых мало-мальски серьёзных вычислениях без никуда.

complex (комплексное число)

Привет высшей математике! Как вещественный ряд расширяет множество рациональных чисел, так и ряд комплексных чисел расширяет множество вещественных. Показательной особенностью комплексного ряда является возможность извлечения корня из отрицательных чисел.

В Python комплексные числа задаются с помощью функции

Помните, что операция сравнения для комплексных чисел не определена:

Комплексные числа широко применяются, например, для решения дифференциальных уравнений.

Подробнее про числа в Python:

Числа в Python (FAQ)

bool (логический тип данных)

В каком-то смысле наиболее простой и самый понятный из всех типов данных. У bool есть всего два значения:

• Истина (True);
• Ложь (False).

Однако за этой простотой кроется колоссальный пласт теории в виде булевой алгебры.

Переменные логического типа нужны для реализации ветвлений, они применяются для установки флажков, фиксирующих состояния программы, а также используются в качестве возвращаемых значений для функций, названия которых, зачастую, начинаются на «is» (isPrime, isEqual, isDigit). То есть тех, которые, на человеческом языке, отвечали бы на вопрос одним словом «Да» или «Нет».

Подробнее про логический тип данных в Python:

Логический тип данных (bool) в Python

Создание класса в Python:

 Определение класса начинается с ключевого слова class, после него следует имя класса и двоеточие.

class имя_класса:           # тело класса           # объявление конструктора          # объявление атрибутов          # объявление методов 

Основные определения 

Метод __init__  или Конструктор

 В процессе создания объекта  атрибутам класса необходимо задать начальные значения

Это действие  называется инициализацией.  Для этой цели используется   специальный метод __init__(), который  называется методом инициализации или  конструктором.    Метод __init__ запускается при создании экземпляра класса — один раз. Обратите внимание на двойные подчёркивания в начале и в конце имени. Синтаксис метода следующий:

def __init__(self, параметр1, параметр2):self.атрибут1 = параметр1             self.атрибут2 = параметр2

Два символа подчеркивания в начале  __init__ и  два символа подчеркивания в конце обязательны. Параметров у конструктора  параметр1, параметр2 может быть сколько угодно, но первым дожен быть параметр  self.

Работа с типами в Python

Как поменять тип данных

В богатом арсенале Питона есть встроенные функции для приведения типов — , , , , , .

️ Обратите внимание: встроенная функция для приведения типа не модифицирует переданное значение, а возвращает новое значение другого типа

Отличие type() от isinstance()

В отличие от , функция возвращает не тип данных аргумента, а булево значение, говорящее о том, принадлежит объект к определенному классу или нет:

А ещё умеет проверять принадлежность объекта хотя к одному типу из кортежа, переданного в качестве второго аргумента:

Важным отличием также является то, что «знает» о наследовании. Функция воспринимает объект производного класса, как объект базового.

А вот вывод результата работы функции

Здесь видно, что для производный класс есть производный.

Генератор списка с одним и несколькими условиями if и else

Хорошо, теперь давайте посмотрим, как мы можем добавить после в генератор списка. Напишем простой генератор списка, который будет сохранять в список все значения , большие 4. Если же какое-то значение меньше 4, вместо него будет сохранена строка .

lst = 
# с условиями if и else
e = 
print(e)
 
# Результат:
# 

Следующий код выполняет ту же задачу:

for x in lst:
    if x > 4:
        d.append(x)
    else: 
        d.append('less than 4')

А теперь давайте посмотрим, как работают генераторы списков с несколькими и .

В приведенном ниже примере мы сохраняем строку , если значение кратно 2. А если значение кратно 3, мы сохраняем . Во всех остальных случаях мы сохраняем .

f = 
print(f)
 
# Результат:
# 

Как это работает? Чтобы понять это, мы можем разделить всё условие на три части, после каждого else:

Таким образом, если первое условие истинно, тогда элемент будет принимать значение – в противном случае мы вместо сохранения какого-либо значения перейдем ко второму условию . По такому же принципу работает команда . Во втором if-условии в элемент сохранится , если утверждение истинно. В противном случае программа проверит следующее условие. Этого условия у нас нет, поэтому элементу будет присвоено значение, идущее сразу после else, — .

Мы можем добиться того же результата, написав код следующим образом:

for x in lst:
    if x%2 == 0:
        f.append('Two')
    elif x%3 == 0:
        f.append('Three')
    else: 
        f.append('not 2 & 3')

Теперь-то вы видите силу генератора списков? Он выполняет задачу всего в одной строке, в то время как традиционный цикл состоит из 7.

Что такое списки в Python?

Списки, наряду со словарями, кортежами и множествами, это одна из четырех встроенных в Python структур данных. Списки используются для хранения упорядоченных коллекций элементов. Сами элементы при этом могут быть разных типов, но, как правило, все же имеют один и тот же тип. Эти элементы помещены в квадратные скобки и разделены запятыми. Вот пример таких списков:

# Здесь все элементы одного типа
zoo = 
print(zoo)
# А здесь - нет
biggerZoo = ]
print(biggerZoo)

Можно заметить, что список, хранящийся во второй переменной , похож на список из первой переменной , первые четыре элемента совпадают. Но он также содержит в себе список с названиями обезьян.

Поскольку списки в Python хранят упорядоченные коллекции элементов или объектов, мы можем сказать, что они относятся к последовательностям и имеют все признаки и поведение таковых. Типами последовательностей также считаются строки и кортежи.

Вы можете спросить, что такого особенного в типах последовательностей. Ну, попросту говоря, это означает, что программа может их перебирать! Вот почему списки, строки, кортежи и множества часто называют «итерирующими последовательностями».

Имейте в виду, что эта концепция очень важна. Вы можете увидеть ее использование и в других языках программирования, которые применяются в работе с данными, например в Scala!

Теперь давайте перейдем к делу и углубимся в исследование наиболее интересных вопросов про списки в Python.

Условные выражения в генераторах списков

Генераторы списков могут использовать условные выражения, чтобы изменить существующие списки или другие последовательные типы данных, и в результате получить новый список.

Давайте рассмотрим генератор с выражением if:

Список использует кортеж fish_tuple в качестве основы для нового списка fish_list.

Ключевые слова for и in используются так же, как в предыдущем размере. Кроме того, генератор содержит выражение if, благодаря чему он исключает из списка строку ‘octopus’.

Запросите содержимое списка fish_list и убедитесь, что он содержит все элементы fish_tuple, кроме ‘octopus’.

Как видите, с помощью условного выражения можно исключить из нового списка определённый элемент.

Теперь рассмотрим другой пример, в котором используются математические операции, цифры и метод range().

• Математические вычисления в Python 3
• Циклы for в Python 3

Новый список number_list будет содержать квадратичные значения каждого чётного элемента в диапазоне от 0-9. В результате получится такой список:

Давайте разберём этот пример пошагово. Если вместо x ** 2 for x использовать просто x for x, список будет выглядеть так:

После этого в генератор было добавлено условное выражение:

Выражение if исключило из списка все нечётные числа.

Теперь осталось добавить оператор, который возведёт все элементы в квадрат:

Теперь каждый элемент списка будет возведён в квадрат.

Также в генераторах можно использовать вложенные выражения if:

Такой генератор сначала проверит, делится ли число x на 3, а затем – делится ли оно на 5. Если число отвечает этим условиям, оно добавляется в список.

Список Python POP () Безопасность потока

У вас есть несколько потоков, которые одновременно получают доступ к вашему списку? Тогда вы должны быть уверены, что операции списка (например, ) на самом деле резьба безопасна Отказ

Другими словами: вы можете позвонить в Операция в двух потоках в том же списке одновременно? (И вы можете быть уверены, что результат является значимым?)

Ответ да (если вы используете Mokef Cpython внедрение). Причина – Питона Блокировка глобального интерпретатора Это гарантирует, что поток, работающий в данный момент в этом коде, сначала завершит текущую базовую операцию Python, как определено реализацией CPYPHON. Только если оно завершится с помощью этой операции, сможет получить следующий поток для доступа к вычислительному ресурсу. Это обеспечивается сложной схемой блокировки в результате реализации CPYPHON.

Единственное, что вам нужно знать, состоит в том, что каждая основная операция в реализации CPYPHON является атомный Отказ Он выполнен полностью и сразу, прежде чем любой другой поток имеет возможность запустить на одном виртуальном двигателе. Поэтому нет условий расы. Примером для такого состояния гонки будет следующее: Первый поток считывает значение из списка, вторые потоки перезаписывают значение, и первая тема перезаписывает значение снова недействительным в операции второго потока.

Все операции Cpython являются потоковыми безопасными. Но если вы объединяете эти операции на функции более высокого уровня, это не в целом без резьбы, поскольку они состоят из многих (возможно, чередующихся) операций.

Метод 1. Добавление двух списков с помощью наивного метода

Это простой метод, который добавляет два списка в Python, используя методы цикла и добавления, и вставляет их в третий. Цикл for выполняет добавление обоих списков с одним и тем же номером индекса и непрерывно выполняет итерацию элементов до конца списка. После этого метод append вставляет добавленные элементы в третий список.

Давайте рассмотрим программу для добавления двух списков в Python с использованием метода Naive.

naivePro.py

 
# initialize the Python lists 
lt1 =  
lt2 =  
 
# print the original list element 
print( " Python Original list 1: " + str(lt1)) 
print( "Python Original list 2: " + str(lt2)) 
 
# use naive method to add two list. 
res_lt = [] # declaration of the list 
for x in range(0, len(lt1)): 
    res_lt.append( lt1 + lt2) 
 
# Display the sum of two list in Python 
print( " Addition of the list lt1 and lt2 is: " + str(res_lt)) 

Выход:

Python Original list 1:  
Python Original list 2:  
 Addition of the list lt1 and lt2 is:  

Метод sort() с оператором ==

Функция Python sort() используется для сортировки списков. Элементы одного и того же списка имеют одинаковую позицию индекса, это означает, что списки равны.

Разберем метод в следующем примере.

Пример –

 
import collections 
 
list1 =  
list2 =  
list3 =  
 
# Sorting the list 
list1.sort() 
list2.sort() 
list3.sort() 
 
 
if list1 == list2: 
    print("The list1 and list2 are the same") 
else: 
    print("The list1 and list3 are not the same") 
 
if list1 == list3: 
    print("The list1 and list2 are not the same") 
else: 
    print("The list1 and list2 are not the same") 

Выход:

The list1 and list3 are not the same 
The list1 and list2 are not the same 

Python slicing lists

List slicing is an operation that extracts certain
elements from a list and forms them into another list. Possibly with
different number of indices and different index ranges.

The syntax for list slicing is as follows:

The start, end, step parts of the syntax are integers. Each of them is optional.
They can be both positive and negative. The value having the end index is not
included in the slice.

slice.py

#!/usr/bin/env python

# slice.py

n = 

print(n)
print(n)
print(n)
print(n)

We create four slices from a list of eight integers.

print(n)

The first slice has values with indexes 1, 2, 3, and 4.
The newly formed list is .

print(n)

If the start index is omitted then a default value is assumed, which is 0.
The slice is .

print(n)

If the end index is omitted, the -1 default value is taken. In such a case a
slice takes all values to the end of the list.

print(n)

Even both indexes can be left out. This syntax creates a copy of a list.

$ ./slice.py

Output of the example.

The third index in a slice syntax is the step. It allows us to take every
n-th value from a list.

slice2.py

#!/usr/bin/env python

# slice2.py

n = 

print(n)
print(n)
print(n)
print(n)

We form four new lists using the step value.

print(n)

Here we create a slice having every second element from the n list, starting from
the second element, ending in the eighth element. The new list has the following
elements: .

print(n)

Here we build a slice by taking every second value from the beginning to the end
of the list.

print(n)

This creates a copy of a list.

print(n)

The slice has every third element, starting from the second element to the end of the
list.

$ ./slice2.py

Output of the example.

Indexes can be negative numbers. Negative indexes refer to values from the end
of the list. The last element has index -1, the last but one has index -2 etc.
Indexes with lower negative numbers must come first in the syntax. This means
that we write instead of . The latter returns an empty list.

slice3.py

#!/usr/bin/env python

# slice3.py

n = 

print(n)
print(n)

print(n)
print(n)
print(n)

In this script, we form five lists. We also use negative index numbers.

print(n)
print(n)

The first line returns , the second line returns an empty list.
Lower indexes must come before higher indexes.

print(n)

This creates a reversed list.

$ ./slice3.py

[]

Output of the example.

The above mentioned syntax can be used in assignments. There must be an
iterable on the right side of the assignment.

slice4.py

#!/usr/bin/env python

# slice4.py

n = 

n = 10
n = 20, 30
n = 40, 50, 60, 70, 80

print(n)

We have a list of eight integers. We use the slice syntax to replace the elements
with new values.

TypeError

If an index of a tuple is not a plain integer a
is thrown.

type_error.py

#!/usr/bin/env python

# type_error.py

n = 

try:
    print(n)
    print(n)
    
except TypeError as e:
    
    print("Error in file {0}".format( __file__))
    print("Message: {0}".format(e))

This example throws a .

print(n)

A list index must be an integer. Other types end in error.

except TypeError as e:
    
    print("Error in file {0}".format( __file__))
    print("Message: {0}".format(e))

In the except block, we print the name of the file, where the
exception has occurred and the message string.

$ ./typeerror.py
2
Error in file ./typeerror.py
Message: list indices must be integers, not str

This is example output.

Python simple list

List elements can be accessed by their index. The first element has index 0, the
last one has index -1.

simple.py

#!/usr/bin/env python

# simple.py

nums = 

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

This is a simple list having five elements. The list is delimited by
square brackets . The elements of a list are separated
by a comma character. The contents of a list are printed to the console.

nums = 

The right side of the assignment is a Python list literal. It creates a list
containing five elements.

$ ./simple.py
1
5

This is the output of the example.

Lists can contain elements of various data types.

various_types.py

#!/usr/bin/env python

# various_types.py

class Being:
    pass

objects = , "Python", (2, 3), Being(), {}]
print(objects)

In the example, we create an objects list. It contains numbers, a boolean value,
another list, a string, a tuple, a custom object, and a dictionary.

$ ./various_types.py 
, 'Python', (2, 3), 
    <__main__.Being instance at 0x7f653577f6c8>, {}]

This is the output.

List Methods

[]

1
3

1
2
0

Функции reduce() и map()

Мы можем использовать функцию map() вместе с functools.reduce() для сравнения элементов двух списков. Метод map() принимает в качестве аргументов функцию и коллекцию (список, кортеж, строку и т. д.). Он применяет переданную функцию к каждому элементу перебираемого объекта и возвращает коллекцию.

Метод functools.reduce() применяет переданную функцию к каждому переданному элементу рекурсивным способом.

Метод map() применит переданную функцию к каждому элементу, а reduce() обеспечит ее последовательное применение.

Пример

import functools

l1 = 
l2 = 
l3 = 

if functools.reduce(lambda x, y : x and y, map(lambda p, q: p == q,l1,l2), True):
	print ("Списки l1 и l2 одинаковые")
else:
	print ("Списки l1 и l2 не одинаковые")

if functools.reduce(lambda x, y : x and y, map(lambda p, q: p == q,l1,l3), True):
	print ("Списки l1 и l3 одинаковые")
else:
	print ("Списки l1 и l3 не одинаковые")

Вывод

Списки l1 и l2 не одинаковые
Списки l1 и l3 одинаковые

Преобразование списка в словарь

Преобразовать список в словарь можно при помощи метода , генераторов словарей или метода . Метод полезен, если вы хотите объединить два списка в словарь.

Давайте вкратце разберем эти методы:

• : используется для создания словаря из списка. При желании можно установить значение по умолчанию для всех ключей. При этом вы не можете установить индивидуальные значения для каждого элемента в словаре.
• Генератор словарей: создает новый словарь из существующего списка. Вы можете указать разные значения для каждого ключа в словаре. Генератор словаря по своей структуре похож на генератор списков.
• : преобразует два (или больше) списка в список кортежей. Для преобразования этого списка кортежей в словарь можно использовать метод .

Давайте применим каждый из этих трех методов, чтобы на примерах разобрать преобразование списка в словарь.

Скачивайте книгу у нас в телеграм

Скачать

×

Превращаем список в словарь при помощи dict.fromkeys()

Допустим, у нас есть список фруктов, которые мы хотим превратить в словарь. Значение, присвоенное каждому фрукту, должно быть (т.е. в наличии):

fruits = 

Создадим этот словарь с помощью . Этот метод принимает список ключей, которые вы хотите превратить в словарь. При желании можно указать значение, которое должно быть присвоено всем ключам.

Значение можно указать только одно. То есть нельзя прописать, что один ключ должен иметь одно значение, а другой ключ — другое.

Давайте превратим наш список фруктов в словарь:

fruits = 

fruit_dictionary = dict.fromkeys(fruits, "In stock")

print(fruit_dictionary)

Наш код возвращает объекты из этого списка в виде словаря:

{'Apple': 'In stock', 'Pear': 'In stock', 'Peach': 'In stock', 'Banana': 'In stock'}

Сначала мы объявляем переменную под именем . В ней хранятся имена ключей, которые мы хотим использовать в нашем словаре.

Затем мы используем метод для создания словаря с ключами, которые мы сохранили в списке . Этот метод присваивает каждому ключу значение .

Наконец, мы выводим получившийся словарь в консоль.

Если бы мы не указали в нашем коде значение , значением по умолчанию для ключей в нашем словаре было бы .