Списки кортежи python: Списки, кортежи и словари в Python

Содержание

Списки, кортежи и словари в Python

python-scripts.com

Списки, кортежи и словари в Python

автор

7-11 минут

Python содержит важные типы данных, которыми вы с высокой вероятностью будете использовать каждый день. Они называются списки, кортежи и словари. Цель данной статьи познакомить вас с ними поближе. Они не очень сложные, так что надеюсь, вы научитесь, как использовать их по назначению. После освоения этих трех типов данных, в сочетании со строками из предыдущей статьи, вы ощутимо продвинетесь в изучении Python. Вам понадобится каждый из этих четырех кирпичиков для создания 99% приложений.

Списки

Списки Python схожи с массивами в других языках. В Python, пустой список может быть создан следующим образом:

my_list = []

my_list = list()

Как вы видите, вы можете создать список при помощи квадратных скобок, или при помощи встроенного инструмента Python – list. Список состоит из таких элементов, как строки, цифры, объекты и смеси типов. Давайте взглянем на несколько примеров:

my_list = [1, 2, 3]

my_list2 = [«a», «b», «c»]

my_list3 = [«a», 1, «Python», 5]

Первый список содержит 3 числа, второй 3 строки, третий содержит смесь. Вы также можете создавать списки списков, вот так:

my_nested_list = [my_list, my_list2]

print(my_nested_list) # [[1, 2, 3], [‘a’, ‘b’, ‘c’]]

В какой-то момент вам может понадобиться скомбинировать два списка вместе. Первый способ сделать это – при помощи метода extend:

combo_list = [1]

one_list = [4, 5]

a = combo_list.extend(one_list)

print(a) # [1, 4, 5]

Немного проще будет просто добавить два списка вместе.

my_list = [1, 2, 3]

my_list2 = [«a», «b», «c»]

combo_list = my_list + my_list2

print(combo_list) # [1, 2, 3, ‘a’, ‘b’, ‘c’]

Да, это именно настолько просто. Вы также можете сортировать список. Давайте уделим немного времени и взглянем на то, как это делается:

alpha_list = [34, 23, 67, 100, 88, 2]

alpha_list.sort()

print(alpha_list) # [2, 23, 34, 67, 88, 100]

Получилось. Видите? Давайте взглянем на еще один пример, чтобы закрепить результат:

alpha_list = [34, 23, 67, 100, 88, 2]

sorted_list = alpha_list.sort()

print(sorted_list) # None

В этом примере мы попытались назначить сортированный список переменной. Однако, когда вы вызываете метод sort() в списке, он сортирует список на месте. Так что если вы попробуете назначить результат другой переменной, тогда возникнет объект None, который аналогичен объекту Null в других языках. Таким образом, когда вам нужно отсортировать что-нибудь, просто помните, что вы сортируете на месте, и вы не можете назначить объект другой переменной.
Вы можете разрезать список также, как вы делаете это со строкой:

a = alpha_list[0:3]

print(a) # [2, 23, 34]

Данный код выдает список из трех первых элементов.

Кортежи

Кортеж похож на список, но вы создаете его с круглыми скобками, вместо квадратных. Вы также можете использовать встроенный инструмент для создания кортежей. Разница в том, что кортеж неизменный, в то время как список может меняться. Давайте взглянем на несколько примеров:

my_tuple = (1, 2, 3, 4, 5)

a = my_tuple[0:3]

print(a) # (1, 2, 3)

another_tuple = tuple()

abc = tuple([1, 2, 3])

Данный код демонстрирует способ создания кортежа с пятью элементами. Также он говорит нам о том, что мы можете делать нарезку кортежей. Однако, вы не можете сортировать кортеж! Последние два примера показывают, как создавать кортеж при помощи ключевого слова tuple (которое и переводится как «кортеж»). Первый код просто создает пустой кортеж, в то время как во втором примере кортеж содержит три элемента. Обратите внимание на то, что в нем есть список. Это пример конвертации. Мы можем менять или конвертировать объект из одного типа данных в другой. В нашем случае, мы конвертируем список в кортеж. Если вы хотите превратить кортеж abc обратно в список, вы можете сделать это следующим образом:

Для повторения, данный код конвертирует кортеж в список при помощи функции list.

Словари

Словарь Python, по большей части, представляет собой хэш-таблицу. В некоторых языках, словари могут упоминаться как ассоциативная память, или ассоциативные массивы. Они индексируются при помощи ключей, которые могут быть любого неизменяемого типа. Например, строка или число могут быть ключом. Вам обязательно стоит запомнить тот факт, что словарь – это неупорядоченный набор пар ключ:значение, и ключи обязательно должны быть уникальными. Вы можете получить список ключей путем вызова метода keys() в том или ином словаря. Чтобы проверить, присутствует ли ключ в словаре, вы можете использовать ключ in в Python. В некоторых старых версиях Python (с 2.3 и более ранних, если быть точным), вы увидите ключевое слово has_key, которое используется для проверки наличия ключа в словаре. Данный ключ является устаревшим в Python 2.X, и был удален, начиная с версии 3.Х. Давайте попробуем создать наш первый словарь:

my_dict = {}

another_dict = dict()

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

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

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

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

print(my_other_dict[«one»]) # 1

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

print(my_dict[«name»]) # ‘Mike’

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

print(«name» in my_dict) # True

print(«state» in my_dict) # False

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

print(my_dict. keys()) # dict_keys([‘name’, ‘address’])

В Python 2, метод keys дает нам список. Но в Python 3 он дает объект view. Это дает разработчику возможность обновлять словарь, так что view также обновится. Обратите внимание на то, что когда мы используем ключевое слово in для текста содержимого словаря, лучше будет сделать это в словаре, а не в списке, выдаваемом методом keys. Смотрим ниже:

if «name» in my_dict # Такая конструкция правильная

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

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

Подведем итоги

В данной статье мы узнали, как создавать списки, кортежи и словари в Python. Убедитесь в том, что все, что изложено в данной статье понятно для вас, перед тем как двигаться дальше. Эти основы необходимо знать при разработке любого приложения. Вы будете создавать сложные структуры данных, пользуясь этими тремя кирпичиками каждый день, если планируете быть программистом Python, разумеется. Каждый из этих типов данных может быть размещен в другой. Например, вы можете создавать словарь кортежей, или кортеж, созданный из нескольких словарей, и так далее.

список и кортеж / Хабр

В Python, есть два похожих типа — список (list) и кортеж (tuple). Самая известная разница между ними состоит в том, что кортежи неизменяемы.

Вы не можете изменить объекты в tuple:

>>> a = (1,2,3)
>>> a[0] = 10
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

Но вы можете модифицировать изменяемые объекты внутри кортежа:

>>> b = (1,[1,2,3],3)
>>> b[1]
[1, 2, 3]
>>> b[1].append(4)
>>> b
(1, [1, 2, 3, 4], 3)

Внутри CPython (стандартного интерпретатора), список и кортеж реализованы как лист из указателей (ссылок) на Python объекты, т. е. физически они не хранят объекты рядом с друг другом. Когда вы удаляете объект из списка происходит удаление ссылки на этот объект. Если на объект ещё кто-то ссылается, то он продолжит находиться в памяти.

Кортежи

Несмотря на тот факт, что кортежи намного реже встречаются в коде и не так популярны, это очень фундаментальный тип, который Python постоянно использует для внутренних целей.

Вы можете не замечать, но вы используете кортежи когда:

работаете с аргументами или параметрами (они хранятся как кортежи)

возвращаете две или более переменных из функции

итерируете ключи-значения в словаре

используете форматирование строк

Как правило, самый просто скрипт использует тысячи кортежей:

>>> import gc
>>> def type_stats(type_obj):
...     count = 0
...     for obj in gc.get_objects():
...         if type(obj) == type_obj:
...             count += 1
...     return count
...
>>> type_stats(tuple)
3136
>>> type_stats(list)
659
>>> import pandas
>>> type_stats(tuple)
6953
>>> type_stats(list)
2455

Пустые списки vs пустые кортежи

Пустой кортеж работает как синглтон, т. е. в памяти запущенного Python скрипта всегда находится только один пустой кортеж. Все пустые кортежи просто ссылаются на один и тот же объект, это возможно благодаря тому, что кортежи неизменяемы. Такой подход сохраняет много памяти и ускоряет процесс работы с пустыми кортежами.

>>> a = ()
>>> b = ()
>>> a is b
True
>>> id(a)
4409020488
>>> id(b)
4409020488
>>> # В CPython, функция id возвращает адрес в памяти.

Но это не работает со списками, ведь они могут быть изменены:

>>> a = []
>>> b = []
>>> a is b
False
>>> id(a)
4465566920
>>> id(b)
4465370632

Оптимизация выделения памяти для кортежей

Для того, чтобы снизить фрагментацию памяти и ускорить создание кортежей, Python переиспользует старые кортежи, которые были удалены. Если кортеж состоит из менее чем 20 элементов и больше не используется, то вместо удаления Python помещает его в специальный список, в котором хранятся свободные для повторного использования кортежи.

Этот список разделен на 20 групп, где каждая группа представляет из себя список кортежей размера n, где n от 0 до 20. Каждая группа может хранить до 2 000 свободных кортежей. Первая группа хранит только один элемент и представляет из себя список из одного пустого кортежа.

>>> a = (1,2,3)
>>> id(a)
4427578104
>>> del a
>>> b = (1,2,4)
>>> id(b)
4427578104

В примере выше, мы можем видеть, что a и b имеют одинаковый адрес в памяти. Это происходит из-за того, что мы мгновенно заняли свободный кортеж такого же размера.

Оптимизация выделения памяти для списков

Так как списки могут изменяться, такую же оптимизацию как в случае с кортежами провернуть уже не получится. Несмотря на это, для списков используется похожая оптимизация нацеленная на пустые списки. Если пустой список удаляется, то он так же может быть переиспользован в дальнейшем.

>>> a = []
>>> id(a)
4465566792
>>> del a
>>> b = []
>>> id(b)
4465566792

Изменение размера списка

Чтобы избежать накладные расходы на постоянное изменение размера списков, Python не изменяет его размер каждый раз, как только это требуется. Вместо этого, в каждом списке есть набор дополнительных ячеек, которые скрыты для пользователя, но в дальнейшем могут быть использованы для новых элементов. Как только скрытые ячейки заканчиваются, Python добавляет дополнительное место под новые элементы. Причём делает это с хорошим запасом, количество скрытых ячеек выбирается на основе текущего размера списка — чем он больше, тем больше дополнительных скрытых слотов под новые элементы.

Эта оптимизация особенно выручает, когда вы пытайтесь добавлять множество элементов в цикле.

Паттерн роста размера списка выглядит примерно так: 0, 4, 8, 16, 25, 35, 46, 58, 72, 88,…

Для примера, если вы хотите добавить новый элемент в список с 8 элементами, то свободных ячеек в нём уже не будет и Python сразу расширит его размер до 16 ячеек, где 9 из них будут заняты и видны пользователю.

Формула выбора размера написанная на Python:

>>> def get_new_size(n_items):
...     new_size = n_items + (n_items // 2 ** 3)
. ..     if n_items < 9:
...             new_size += 3
...     else:
...             new_size += 6
...
...     return new_size
...
>>> get_new_size(9)
16

Скорость

Если сравнивать эти два типа по скорости, то в среднем по больнице, кортежи слегка быстрее списков. У Raymond Hettinger есть отличное объяснение разницы в скорости на stackoverflow.

P.S.: Я являюсь автором этой статьи, можете задавать любые вопросы.

создание и приведение к списку

Чтобы усовершенствовать программный код, добавить в него новые важные функции используются разнообразные методы. К ним относится: создание списков, кортежей или словарей. В данной статье рассмотрим, когда используются, чем они отличаются, как создать и как работать с кортежами в Python 3.

Что такое кортеж

Кортеж – это неизменная структура заданных заранее значений. Он очень похож на список, но последний подвержен изменениям. Так, если нужно исправить какой-то элемент списка, можно сделать это, напрямую указав:

b = [4, 6, 8]
print(b)
[4, 6, 8]
b[1] = 13
print(b)
[4, 13, 8]

Если же записать подобный код, но попытаться применить его к кортежу, ничего не выйдет, а на экране появится надпись об ошибке. Считается, что это важно, поскольку таким образом данные невозможно будет изменить как случайно, так и намеренно. Также в python добавление элемента в кортеж невозможно. Правда можно привести его в список, добавить элемент. После этого полученный список преобразовать обратно.

Выгодное преимущество кортежа состоит также в том, что он имеет меньший размер, что проверяется применением команды sizeof. Она показывает, сколько занимает объект в байтах:

a = (2, 4, 6, 8, 10, 12)
b = [2, 4, 6, 8, 10, 12]
a.__sizeof__()
36
b.__sizeof__()
44

Из этого кода видно, что кортеж (в круглых скобках) занимает 36 байтов, а список (в квадратных скобках) – 44 байта.

Создание

Кортеж определяется точно так же, как и список, однако перечисление происходит в круглых, а не квадратных скобках. Элементы будут стоять в определенном порядке, а их нумерация всегда начинается с нуля. А точнее для непустого кортежа первым элементом будет являться ноль. Отрицательный индекс позволит отсчитывать все с конца (с правой стороны).

Приведем пример создания в Python обычного кортежа:

a = (1,2,3)

Можно преобразовать список в кортеж следующим образом:

a = tuple([1,2,3])

Рассмотрим кортеж с отрицательным индексом:

n = ("a", "b", "с", "d", "e")
print(n[-1])

'e'

То есть на экране отобразился первый не с начала, а с конца элемент.

Чтобы создать кортеж с одним элементом, нужно сделать такую запись:

a =(3,)
print(a[0])

3

Нужно обратить особое внимание на то, что даже если элемент один, после него все равно должна стоять запятая.

Иногда для создания кортежей используются генераторы. Обычно они служат, чтобы компактно и удобно создать необходимую коллекцию элементов. Приведем пример:

a = tuple(i for i in range(0, 10))
print(a)

(0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9)

Выше представлен генератор кортежа. То есть мы создали генератор. После этого преобразовали его к кортежу с помощью ключевого слова tuple.

Помните, что к генератору нельзя применить срезы. Если потребуется — то можно привести генератор к кортежу и только потом сделать срез.

Подробнее о срезах описано ниже в пункте «Обращение к элементу».

Использование генераторов кортежей аналогично генераторам списка.

Обращение к элементу

У каждого элемента есть свой индекс. То есть, в Python для обращения к элементу кортежа, нужно просто указать его индекс. Напомним, что счет начинается с нуля. Посмотрим на код:

b = (4, 6, 8)
print(b[0])
print(b[1])

4
6

Из кортежа можно извлечь как элемент, так и срез. В этом случае мы получим кортеж, состоящий из элементов, расположенных в промежутке среза. Следует уточнить, что при указании среза используются не номера элементов, а номера промежутков между ними. Перед первым элементом находится промежуток с индексом 0. Рассмотрим пример:

b = (5, 3.6, "квадрат", 15, 'В')
print(b[1])
print(b[2:4])

3. 6
('квадрат', 15)

Методы

Кортежи в python имеют только два метода: index() и count(). Первый применяется, чтобы узнать, какой индекс у определенного элемента. Например:

a = (32, 33, 34, 33, 34, 33)
print(a.index(33))

1

Элементов «33» в кортеже несколько, но на экран будет выведен индекс первого из них.

Метод count используется, если нужно узнать, сколько определенных элементов имеется в кортеже.

a = (32, 33, 34, 33, 34, 33)
print(a.count(33))

3

На экране перед пользователем появится именно число 3, потому что в кортеже искомое число 33 повторяется 3 раза.

Помните, что в кортежах нет методов добавления и удаления элементов.

Именованные кортежи

Данный класс не получил широкого применения среди программистов, хотя он и является достаточно важным и полезным. Именованные кортежи в python (или namedtuple) в каком-то смысле являются расширениями для обычных. Так, огромной проблемой считается то, что получать данные из кортежа можно только при помощи числовых индексов. А что делать, если хочется для наглядности кода обращаться к элементам, используя строковое наименование. Такое обращение значительно улучшит читаемость кода. Для этого на помощь приходит namedtuple.

Для того, чтобы использовать namedtuple, необходимо подключить библиотеку collections. Это делается с помощью import collecions *. В этом случае обращаться к namedtuple будет необходимо следующим образом: collections.namedtuple( [параметры] ). Другой вариант подключения библиотеки приведен в примере ниже.

Каждый элемент, сохраненный в именованном кортеже, доступен через определенный идентификатор. Посмотрим на примере кода:

from collections import namedtuple
Flower = namedtuple('Flower' , 'color cost comment')
rose = Flower('red', 5, 'beautiful')
print(rose.cost)

5

Наименования полей были перечислены через пробел. Вместо этой строки можно было передать список со строками. В конструкторе namedtuple разобьет полученную строку с помощью split. В качестве примера было приведено обращение к элементу cost. К остальным обращение аналогично: rose.color, rose.comment.

Таким образом, именованный кортеж делает вид программного кода более читаемым. Так, в вышеуказанном коде можно увидеть наименования color, cost и comment. И при всем при этом, сохраняется возможность обращения к элементам по индексу, например дописав к предыдущему коду:

print(rose[0])

red

Список кортежей

Иногда бывают задачи, в которых нужно хранить таблицы с данными, которые называются матрицами (или двумерными массивами). Для работы с массивами используется библиотека array. К сожалению, не получится с ее помощью сделать массив кортежей. Потому что элементом массива не может быть кортеж.

Из этой ситуации есть выход — создание в Python списка кортежей. Вариант объявления такого списка представлен ниже:

a = [(1,2,3),(4,5,6)]

Cортировка

Иногда нужно отсортировать имеющиеся элементы списка. Благодаря встроенной функции sorted, все это делается достаточно легко:

a = ('One', 'Two', 'Three')
a = tuple(sorted(a))
print(a)

('One', 'Three', 'Two')

Видно, что произошла сортировка кортежа Python по алфавиту. Стандартную сортировку можно провести и по числовым элементом. Посмотрим на пример:

a = (3, 1, 5 ,2, 6, 7)
a = tuple(sorted(a))
print(a)

(1, 2, 3, 5, 6, 7)

Заметим, что произошла сортировка по возрастанию.

Обратите внимание, что функция sorted возвращает список, но с помощью tuple мы приводим результат сортировки к кортежу.

В список

Кортеж можно переделать в список:

a = (1,2,3)
a = list(a)
print(a)

[1, 2, 3]

Таким образом, кортеж был преобразован в список Python, который можно изменить. Теперь рассмотрим обратное действие — преобразование списка в кортеж:

a = [1, 2.6, "квадрат"]
a = tuple(a)
print(a)

(1, 2.6, "квадрат")

В словарь

Словарь – это еще одна структура используемая в Python. Он, как и список, является изменяемым, но при этом неупорядоченным. Это значит, что обратиться к определенному элементу посредством указания индекса – не получится. Чтобы лучше понять, можно провести аналогию с обычным англо-русским словарем. В нем для каждого слова есть перевод: house –дом, flat – квартира, window – окно. Если перенести такую структуру в программный код, то получится такая запись, оформляемая фигурными скобками:

{'house': 'дом', 'flat': 'квартира', 'window': 'окно'}

Последовательность пар при выводе на экран не определяется никаким правилом, отображаются они в произвольном порядке.

Для того, чтобы в Python преобразовать кортеж в словарь, необходимо использовать приведение типов с помощью dict.

a = (('a', 2),('b', 4))
a = dict(a)
print(a)

{'a': 2, 'b': 4}

Как видно, для создания словаря понадобился кортеж кортежей. Причем вложенные кортежи состоят из двух элементов каждый. Иначе не получается провести преобразование к словарю.

В строку

Чтобы вывести в python кортеж в одну строку, используется функция join. Посмотрим на примере:

a = ('one','two','three')
b = ''.join(a)
c = ','.join(a)
print(b)
print(c)

onetwothree
one,two,three

После выполнения кода на дисплее появится запись всех элементов в одну строку с указанным разделителем. В первом случае — без пробелов, а во втором случае — через запятую.

Чем же кортежи удобнее? Работа с ними проходит быстрее, чем, например, со списками. Если программисту нужно определить постоянный набор значений, чтобы затем их перебирать, то лучше будет сделать это с его помощью. Плюс – это экономия оперативной памяти, так как они занимают меньше места, чем списки.

Python: изменить Кортеж в списке кортежей

Я пытаюсь заменить значение в кортеже в списке кортежей.

recordlist = [(sku,item,bro),(sku1,item1,bro1),...]

for item in recordlist:
    itemlist = list(item)
    if itemlist[0] == 'sku':
        itemlist[1] = itemlist[1]+',item'
        item = tuple(itemlist)

        print(item)

Этот код в настоящее время не работает. Кто-нибудь может помочь?
токовый выход показывает

('sku','item','bro')

Ожидаемый результат:

('sku','item,item','bro')

python

list

tuples

Поделиться

Источник

Santosh

26 июня 2017 в 00:57

2 ответа

Стоимость поиска кортежа в списке кортежей?
Предположим, у меня есть список кортежей вида list = [(key1,value1), (key2,value2)] , тогда можно ли быстро / хорошо посмотреть, существует ли кортеж в списке следующим образом: (key_x,value_x) in list ? Кроме того, как python выполняет поиск по списку?! Сравнивает ли он указатели или как?! Я…
Проверка-это кортеж со значением находится в списке в python
Допустим, у меня есть список кортежей в python (имя, возраст). Я хочу проверить, есть ли в этом списке кортеж с именем Mary, и мне все равно, сколько ему лет. Как мне сделать это эффективно?

Я думаю, что присвоение обновленного tuple соответствующему индексу в list решит проблему, поскольку tuples являются неизменяемыми. Для сохранения соответствующего индекса enumerate можно использовать при итерации по списку. Вы можете попробовать следующее:

recordlist = [('sku1','item1','bro1'),('sku2','item2','bro2')]

for index, item in enumerate(recordlist):
    itemlist = list(item)
    if itemlist[0] == 'sku1':
        itemlist[1] = itemlist[1]+','+'item'
    item = tuple(itemlist)

    recordlist[index] = item

print(recordlist)

Выход:

[('sku1', 'item1,item', 'bro1'), ('sku2', 'item2', 'bro2')]

Поделиться

student

26 июня 2017 в 01:04

Списки-это полезные структуры данных, когда вы хотите работать с изменяемыми элементами. Кортежи неизменны. Текущий код может быть неэффективным для больших объемов данных, поскольку вы постоянно преобразуете Кортеж в список, изменяете элемент и возвращаетесь в кортежи. Следующий код делает то же самое, но работает со списками.

recordlist = [['sku','item','bro'],['sku1','item1','bro1']]

for itemlist in recordlist:
    if itemlist[0] == 'sku':
        itemlist[1] = itemlist[1]+',item'
        print(tuple(itemlist))

Поделиться

Karthikeyan Saravanan

26 июня 2017 в 01:30

Последовательность Python- (список-кортеж-словарь-набор) — Русские Блоги

Список:

# Создайте список с помощью [], чтобы создать список
 my_list = [] # Создан пустой список
# print(my_list , type(my_list))

 # Данные, хранящиеся в списке, мы называем элементами
 # Список может хранить несколько элементов, или вы можете указать элементы в списке при создании списка
 my_list = [10] # Создать список только из одного элемента

 # При добавлении нескольких элементов в список используйте между несколькими элементами для разделения
 my_list = [10,20,30,40,50] # Создал список защиты из 5 элементов

 # Любой объект можно сохранить в списке
my_list = [10,'hello',True,None,[1,2,3],print]

 # Объекты в списке будут сохранены в списке в порядке вставки,
 # Первый вставленный объект сохраняется в первой позиции, второй - во второй позиции
 # Мы можем получить элементы в списке по индексу (index)
 # Индекс - это позиция элемента в списке, и каждый элемент в списке имеет индекс
 # Индекс - это целое число, начиная с 0, индекс первой позиции в списке равен 0, индекс второй позиции равен 1, индекс третьей позиции равен 2 и т. Д.
my_list = [10,20,30,40,50]

 # Получить элементы списка по индексу
 # Синтаксис: my_list [индекс] my_list [0]
# print(my_list[4])
 # Если используемый индекс превышает максимальный диапазон, будет сгенерировано исключение
# print(my_list[5]) IndexError: list index out of range

 # Получить длину списка, количество элементов в списке
# функция len (), с помощью которой можно получить длину списка
 # Полученное значение длины - это максимальный индекс списка + 1
print(len(my_list)) # 5

# Ломтик
# Нарезка означает получение подсписка из существующего списка
# Создайте список. Обычно при создании списка имя переменной будет во множественном числе.


stus = ['Sun Wukong', 'Pig Bajie', 'Sand Monk', 'Tang Monk', 'Spider Spirit', 'Bone Spirit']

 # Индекс списка может быть отрицательным
 # Если индекс отрицательный, получить элемент снизу вверх, -1 означает от первого до последнего, -2 означает от предпоследнего и т. Д.
# print(stus[-2])

 # Получить указанный элемент путем нарезки
 # Синтаксис: список [начало: конец] 
 # При получении элементов путем нарезки элемент в начальной позиции будет включен, но элемент в конечной позиции не будет включен
 # При выполнении операции нарезки всегда будет возвращаться новый список, не затрагивая исходный список
 # Индекс начальной и конечной позиций можно не указывать без записи
 # Если конечная позиция не указана, она будет перехвачена до конца
 # Если начальная позиция не указана, она будет перехвачена с первого элемента
 # Если опущены как начальная, так и конечная позиции, это эквивалентно созданию копии списка
# print(stus[1:])
# print(stus[:3])
# print(stus[:])
# print(stus)

 # Синтаксис: список [начало: конец: шаг] 
 # Длина шага означает интервал между получением элементов каждый раз, значение по умолчанию - 1
# print(stus[0:5:3])
 # Длина шага не может быть 0, но может быть отрицательной
# print(stus[::0]) ValueError: slice step cannot be zero
 # Если это отрицательное число, элемент будет перенесен из конца списка в начало
print(stus[::-1])

Общие операции

# + И *
 # + Можно объединить два списка в один список
my_list = [1,2,3] + [4,5,6]

 # * Список можно повторять указанное количество раз
my_list = [1,2,3] * 5

# print(my_list)

 # Создать список
 stus = ['Sun Wukong', 'Pig Bajie', 'Sand Monk', 'Tang Monk', 'Spider Spirit', 'Bone Spirit', 'Sand Monk', 'Sand Monk']

 # в а не в
 # in используется для проверки наличия указанного элемента в списке
 # Если он существует, вернуть True, иначе вернуть False
 # not in используется для проверки отсутствия указанного элемента в списке
 # Если нет, вернуть True, иначе вернуть False
 # print ('Bull Devil' отсутствует)
 # print ('Бык-дьявол' in stus)

 # len () Получить количество элементов в списке

 # min () Получить минимальное значение в списке
 # max () Получить максимальное значение в списке
arr = [10,1,2,5,100,77]
# print(min(arr) , max(arr))

 # Два метода (метод), метод и функция в основном одинаковы, за исключением того, что метод должен вызываться в форме object.method ()
 # xxx.print () фактически является функцией, тесно связанной с объектом
 # s.index () Получить индекс первого вхождения указанного элемента в списке
 # print (stus.index ('Песочный монах'))
 # index () Второй параметр указывает начальную позицию поиска, а третий параметр указывает конечную позицию поиска
 # print (stus.index ('Песочный монах', 3,7))
 # Если вы хотите получить элементы, которых нет в списке, будет сгенерировано исключение
 # print (stus.index ('   ')) ValueError: '   ' отсутствует в списке
 # s.count () Подсчитать, сколько раз указанный элемент появляется в списке
 print (stus.count ('Бык Дьявол'))

Изменить элементы

# Создать список
 stus = ['Sun Wukong', 'Pig Bajie', 'Sand Monk', 'Tang Monk', 'Spider Spirit', 'Bone Spirit']

 # print ("До изменения:", stus)
 # Изменить элементы в списке
 # Изменить элемент напрямую через индекс
stus[0] = 'sunwukong'
 stus [2] = 'ха-ха'
 # Удалить элементы через del
 del stus [2] # удалить элемент с индексом 2

 # print ('После изменения:', stus)

 stus = ['Sun Wukong', 'Pig Bajie', 'Sand Monk', 'Tang Monk', 'Spider Spirit', 'Bone Spirit']

 # print ("До изменения:", stus)

 # Измените список, нарезав
 # При присвоении значений срезам могут использоваться только последовательности
 # stus [0: 2] = ['Cow Devil', 'Red Boy'] Замените старые элементы новыми
 # stus [0: 2] = ['Король демонов-быков', 'Красный мальчик', 'Эрланг Шен']
 # stus [0: 0] = ['   '] # Вставить элемент в индекс 0
 # Когда размер шага установлен, количество элементов в последовательности должно быть таким же, как количество элементов в срезе
 # stus [:: 2] = ['Король демонов-быков', 'Красный мальчик', 'Бог Эрланга']

 # Удаляем элементы путем нарезки
# del stus[0:2]
# del stus[::2]
# stus[1:3] = []

 # print ('После изменения:', stus)

 # Вышеуказанные операции применимы только к последовательностям переменных
s = 'hello'
 # s [1] = 'a' неизменяемая последовательность, не может быть изменена по индексу
 # Вы можете преобразовать другие последовательности в списки с помощью функции list ()
s = list(s)
print(s)

Метод списка:

# Метод списка
 stus = ['Sun Wukong', 'Pig Bajie', 'Sand Monk', 'Tang Monk']
 # print ('Исходный список:', stus)

# append() 
 # Добавить элемент в конец списка
 # stus.append ('Тан Монах')

# insert()
 # Вставляем элемент в указанную позицию списка
 # Параметры:
 # 1. Куда вставить
 # 2. Элементы для вставки
 # stus.insert (2, 'Тан Монах')

# extend()
 # Используйте новую последовательность, чтобы расширить текущую последовательность
 # Нужна последовательность в качестве параметра, она добавит элементы последовательности в текущий список
# stus.extend (['Тан Монах', 'Белый костяной дух'])
 # stus + = ['Tang Monk', 'White Bone Spirit']

# clear()
 # Очистить последовательность
# stus.clear()

# pop()
 # Удалить и вернуть удаленный элемент по индексу

 # result = stus.pop (2) # Удалить элемент с индексом 2
 # result = stus.pop () # удалить последний
# print('result =',result)

# remove()
 # Удалить указанный элемент значения, если есть несколько элементов с одинаковым значением, будет удален только первый
 # stus.remove ('Свинья Баджи')

# reverse()
 # Используется для переворота списка
# stus.reverse()

# sort()
 # Используется для сортировки элементов в списке, по умолчанию - по возрастанию
 # Если вам нужно отсортировать по убыванию, вам нужно передать reverse = True в качестве параметра
my_list = list('asnbdnbasdabd')
my_list = [10,1,20,3,4,5,0,-2]

 print ('до изменения', my_list)

my_list.sort(reverse=True)
 print ('После изменения', my_list)
 # print ('После изменения:', stus)

Кортеж
# Кортеж — неизменная последовательность
# Его метод работы в основном такой же, как и у списка
# Итак, когда вы манипулируете кортежем, обрабатывайте кортеж как неизменяемый список, и все в порядке
# Обычно, когда мы хотим, чтобы данные оставались неизменными, мы используем кортежи, а в других случаях мы используем списки

# Создать кортеж
 # Используйте () для создания кортежей
 my_tuple = () # создал пустой кортеж
# print(my_tuple,type(my_tuple)) # <class 'tuple'>

 my_tuple = (1,2,3,4,5) # Создан кортеж из 5 элементов
 # Кортеж - неизменяемый объект, вы не можете пытаться переназначить элементы в кортеже
# my_tuple[3] = 10 TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
# print(my_tuple[3])

 # Если кортеж не является пустым, скобки можно опустить
 # Если кортеж не является пустым, в нем должен быть хотя бы один,
my_tuple = 10,20,30,40
my_tuple = 40,
# print(my_tuple , type(my_tuple))

my_tuple = 10 , 20 , 30 , 40

 # Распаковка (деконструкция) кортежей
 # Распаковка означает присвоение каждого элемента в кортеже переменной
a,b,c,d = my_tuple

# print("a =",a)
# print("b =",b)
# print("c =",c)
# print("d =",d)

a = 100
b = 300
# print(a , b)

 # Взаимодействуем со значениями a и b, тогда мы можем использовать распаковку кортежей
a , b = b , a

# print(a , b)
my_tuple = 10 , 20 , 30 , 40


 # При распаковке кортежа количество переменных должно быть таким же, как количество элементов в кортеже
 # Вы также можете добавить * перед переменной, чтобы переменная получила все оставшиеся элементы в кортеже
a , b , *c = my_tuple
a , *b , c = my_tuple
*a , b , c = my_tuple
a , b , *c = [1,2,3,4,5,6,7]
a , b , *c = 'hello world'
 # Две или более * переменных не могут появляться одновременно
# *a , *b , c = my_tuple SyntaxError: two starred expressions in assignment
print('a =',a)
print('b =',b)
print('c =',c)

толковый словарь

# Используйте {} для создания словаря
 d = {} # Создан пустой словарь

 # Создать словарь, защищающий данные
 # Синтаксис:
#   {key:value,key:value,key:value}
 # Значением словаря может быть любой объект
 # Ключом словаря может быть любой неизменяемый объект (int, str, bool, tuple ...), но обычно мы будем использовать str
 # Ключ словаря не может быть повторен, если есть дубликат, задний будет заменен на передний
 # d = {'name': 'Sun Wukong', 'age': 18, 'пол': ' ', 'name': 'sunwukong'}
d = {
 'name': 'Король обезьян', 
'age':18 , 
 'мужской пол', 
'name':'sunwukong'
}

# print(d , type(d))

 # Нужно получить значение на основе ключа
# print(d['name'],d['age'],d['gender'])

 # Если используется ключ, которого нет в словаре, будет сообщено об ошибке
# print(d['hello']) KeyError: 'hello'

Использование словаря

# Создать словарь
 # Используйте {}
 # Синтаксис: {k1: v1, k2: v2, k3: v3}

 # Используйте функцию dict () для создания словаря
 # Каждый параметр представляет собой пару ключ-значение, имя параметра - это ключ, а имя параметра - это значение (словарь, созданный таким образом, ключ представляет собой строку)
 d = dict (name = 'Король обезьян', возраст = 18, пол = 'мужской') 

 # Вы также можете преобразовать последовательность, содержащую подпоследовательности с двойным значением, в словарь
 # Последовательность двойных значений, в последовательности только два значения, [1,2] ('a', 3) 'ab'
 # Подпоследовательность, если элемент в последовательности также является последовательностью, то мы называем этот элемент подпоследовательностью
# [(1,2),(3,5)]
 d = dict ([('имя', 'Сунь Вуфань'), ('возраст', 18)])
# print(d , type(d))
 d = dict (name = 'Король обезьян', возраст = 18, пол = 'мужской') 

 # len () Получить количество пар ключ-значение в словаре
# print(len(d))

 # in Проверить, содержит ли словарь указанный ключ
 # not in Проверяем, не содержит ли словарь указанный ключ
# print('hello' in d)

 # Получить значение в словаре, получить значение по ключу
 # Синтаксис: d [ключ]
# print(d['age'])

# n = 'name'
# print(d[n])

 # Когда значение получено с помощью [], если ключ не существует, будет сгенерировано исключение KeyError
 # get (key [, default]) Этот метод используется для получения значения в словаре в соответствии с ключом
 # Если полученный ключ не существует в словаре, он вернет None
 # Вы также можете указать значение по умолчанию в качестве второго параметра, чтобы значение по умолчанию было возвращено, если значение недоступно
# print(d.get('name'))
 # print (d.get ('привет', 'значение по умолчанию'))

 # Изменить словарь
 # d [ключ] = значение Перезаписать, если ключ существует, добавить, если он не существует
 d ['name'] = 'sunwukong' # изменение пары "ключ-значение" словаря
 d ['address'] = ' ' # Добавить ключ-значение в словарь

# print(d)
 # setdefault (key [, default]) можно использовать для добавления пары "ключ-значение" в словарь.
 # Если ключ уже существует в словаре, значение ключа будет возвращено, и никакие операции со словарем выполняться не будут
 # Если ключ не существует, добавить ключ в словарь и установить значение
 result = d.setdefault ('имя', 'Свинья Баджи')
 result = d.setdefault ('привет', 'Свинья Баджи')

# print('result =',result)
# print(d)

# update([other])
 # Добавить пары "ключ-значение" из других словарей в текущий словарь
# При наличии дублирующего ключа последний будет заменен текущим
d = {'a':1,'b':2,'c':3}
d2 = {'d':4,'e':5,'f':6, 'a':7}
d.update(d2)

# print(d)
 # Delete, вы можете использовать del, чтобы удалить ключ-значение в словаре
del d['a']
del d['b']

# popitem()
 # Случайным образом удалить пару ключ-значение в словаре, обычно удаляем последнюю пару ключ-значение
 # После удаления он вернет удаленную пару ключ-значение как возвращаемое значение
 # Возвращается кортеж, в кортеже два элемента, первый элемент - это удаленный ключ, второй - удаленное значение
 # При использовании popitem () для удаления пустого словаря будет выдано исключение KeyError: 'popitem (): dictionary is empty'
# d.popitem()
# result = d.popitem()

# pop(key[, default])
 # Удаляем ключ-значение в словаре по ключу
 # Будет возвращено удаленное значение!
 # Если вы удалите несуществующий ключ, будет сгенерировано исключение
 # Если указано значение по умолчанию, то при удалении несуществующего ключа сообщение об ошибке не будет, но значение по умолчанию будет возвращено напрямую
result = d.pop('d')
 result = d.pop ('z', 'Это значение по умолчанию')

 # del d ['z'] z не существует, сообщить об ошибке
# result = d.popitem()
# result = d.popitem()
# result = d.popitem()
# result = d.popitem()

 # clear () используется для очистки словаря
d.clear()

# print('result =',result)
# print(d)

# copy()
 # Этот метод используется для создания неглубокой копии словаря
 # Скопированный объект не зависит от исходного объекта. Изменение одного не повлияет на другой
 # Обратите внимание, что поверхностная копия просто скопирует значение внутри объекта, если значение также является изменяемым объектом, изменяемый объект не будет скопирован
d = {'a':1,'b':2,'c':3}
d2 = d.copy()
# d['a'] = 100

 d = {'a': {'name': 'Sun Wukong', 'age': 18}, 'b': 2, 'c': 3}
d2 = d.copy()
 d2 ['a'] ['name'] = 'Свинья Баджи'


print('d = ',d , id(d))
print('d2 = ',d2 , id(d2))

Перебирать словарь

# Путешествовать по словарю
 # keys () Этот метод вернет все ключи словаря
 # Этот метод вернет последовательность, в которой хранятся все ключи словаря
 d = {'name': 'Король обезьян', 'возраст': 18, 'пол': 'Мужской'}

 # Получить все ключи, перемещаясь по клавишам ()
# for k in d.keys() :
#     print(k , d[k])

# values()
 # Этот метод вернет последовательность, в которой хранятся левое и правое значения словаря
# for v in d.values():
#     print(v)

# items()
 # Этот метод вернет все элементы в словаре
 # Он вернет последовательность, последовательность содержит двузначные подпоследовательности
 # Двойные значения - это ключ и значение в словаре
# print(d.items())
for k,v in d.items() :
    print(k , '=' , v)

набор

# Коллекция
 # Используйте {} для создания коллекции
s = {10,3,5,1,2,1,2,3,1,1,1,1} # <class 'set'>
# s = {[1,2,3],[4,6,7]} TypeError: unhashable type: 'list'
 # Используйте функцию set () для создания коллекции
 s = set () # пустой набор
 # Вы можете использовать set () для преобразования последовательностей и словарей в наборы
s = set([1,2,3,4,5,1,1,2,3,4,5])
s = set('hello')
 s = set ({'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}) # При использовании set () для преобразования словаря в набор будут включены только ключи в словаре

 # Создать коллекцию
s = {'a' , 'b' , 1 , 2 , 3 , 1}

 # Используйте in, а не in, чтобы проверить элементы в коллекции
# print('c' in s)

 # Используйте len (), чтобы получить количество элементов в коллекции
# print(len(s))

 # add () Добавить элементы в коллекцию
s.add(10)
s.add(30)

 # update () Добавить элементы коллекции в текущую коллекцию
 # update () может передавать последовательность или словарь в качестве параметра, словарь использует только ключ
s2 = set('hello')
s.update(s2)
s.update((10,20,30,40,50))
s.update({10:'ab',20:'bc',100:'cd',1000:'ef'})

# {1, 2, 3, 100, 40, 'o', 10, 1000, 'a', 'h', 'b', 'l', 20, 50, 'e', 30}
 # pop () случайным образом удаляет и возвращает элементы в наборе
# result = s.pop()

 # remove () Удалить указанный элемент в коллекции
s.remove(100)
s.remove(1000)

 # clear () Очистить коллекцию
s.clear()

 # copy () Мелкая копия коллекции

# print(result)
print(s , type(s))

Установить операции

# При выполнении операций над набором не повлияет на исходный набор, но вернет результат операции
 # Создаем два набора
s = {1,2,3,4,5}
s2 = {3,4,5,6,7}

 # & Операция пересечения
result = s & s2 # {3, 4, 5}

 # | Союзная операция
result = s | s2 # {1,2,3,4,5,6,7}

 # -Вычитание
result = s - s2 # {1, 2}

 # ^ XOR set Получить элементы, которые появляются только в наборе
result = s ^ s2 # {1, 2, 6, 7}

 # <= Проверить, является ли один набор подмножеством другого набора
 # Если все элементы в наборе появляются в наборе b, то набор является подмножеством набора b, а b - надмножеством набора
a = {1,2,3}
b = {1,2,3,4,5}

result = a <= b # True
result = {1,2,3} <= {1,2,3} # True
result = {1,2,3,4,5} <= {1,2,3} # False

 # <Проверить, является ли один набор истинным подмножеством другого набора
 # Если надмножество b содержит все элементы в подмножестве a, и в b есть элементы, которых нет в a, то b является истинным надмножеством a, а a - истинным подмножеством b
result = {1,2,3} < {1,2,3} # False
result = {1,2,3} < {1,2,3,4,5} # True

 #> = Проверить, не является ли один набор надмножеством другого
 #> Проверить, является ли один набор истинным надмножеством другого
print('result =',result)

Списки и кортежи в Python для начинающих

Предположим, что вы составляете список гостей на свадьбу. Этот список постоянно меняется: добавились друзья семьи Дима и Света, не смогут прийти троюродные сестры со стороны жены Лида с Наташей.

Для представления таких данных из реального мира в Python отлично подходят списки. Списки — это
еще один встроенный тип данных Python.

Создать, или другими словами, объявить список в Python можно двумя способами, так:

my_list = list()

или так:

my_list = []

Вернемся, однако, к гостям на свадьбе. Для создания списка гостей, сразу же при создании помещаем внутрь скобок строки с именами через запятую.

guests = ['Родители', 'Одноклассники', 'Лида и Наташа']
print(guests)

Операции с элементами списка

В нашем списке три элемента: «Родители», «Одноклассники», «Лида и Наташа», — которые хранятся внутри списка именно в таком порядке. Если только вы не измените порядок списка, «Родители» всегда будет первым элементом, «Одноклассники» — вторым и «Лида и Наташа» — третьим. Родители представляет собой начало списка, а Лида и Наташа — конец. Мы помним, что Лида и Наташа не смогут прийти, и их нужно удалить из списка.

С помощью метода remove можно удалить последний элемент в списке.

guests = ['Родители', 'Одноклассники', 'Лида и Наташа']
print(guests)  # ['Родители', 'Одноклассники', 'Лида и Наташа']
guests.remove("Лида и Наташа")
print(guests)  # ['Родители', 'Одноклассники', 'Лида и Наташа']

Но не забываем, нужно еще добавить в список двух гостей. Добавление новых элементов в конец списка происходит при помощи метода append.

guests = ['Родители', 'Одноклассники', 'Лида и Наташа']
print(guests)  # ['Родители', 'Одноклассники', 'Лида и Наташа']
guests.remove("Лида и Наташа")
print(guests)  # ['Родители', 'Одноклассники']
guests.append('Дима')
guests.append('Света')
print(guests)  # ['Родители', 'Одноклассники', 'Дима', 'Света']

В список можно не только добавить элемент, но и изменить одно из его значений на другое, согласно индексу элемента.

guests = ['Родители', 'Одноклассники', 'Дима', 'Света']
print(guests)  # ['Родители', 'Одноклассники', 'Лида и Наташа']
guests[2] = 'Коллеги'
print(guests)  # ['Родители', 'Одноклассники', 'Коллеги', 'Света']

И так, список — это контейнер, хранящий объекты в определенном порядке. Обратите внимание, что в отличие
от строк, методы списка меняют исходный список. Есть однако у списков кое‑что общее. Это доступ к элементу
по индексу и срезы. Все это работает в списках точно так же, как и в строках.

guests = ['Родители', 'Одноклассники', 'Дима', 'Света']
print(guests[0])  # Родители
print(guests[-1])  # Света
print(guests[:2])  # ['Родители', 'Одноклассники']

Кортежи

Кортежи — это контейнеры, хранящие объекты в определенном порядке. В отличие от списков, кортежи неизменяемы.

Как только вы создали кортеж, значение какого‑либо его элемента уже нельзя изменить, как нельзя добавлять и удалять элементы. Кортежи объявляются с помощью круглых скобок. Элементы в кортеже должны быть разделены запятыми.

Для создания кортежей также используют один из двух вариантов синтаксиса. Первый:

my_tuple = tuple()

И второй:

my_tuple = ()

Чтобы добавить в кортеж новые объекты, создайте его вторым способом,
указав через запятую каждый желаемый элемент.

data = ('И. Иванов', 1958, True)
print(data)  # ('И. Иванов', 1958, True)

Даже если кортеж содержит только один элемент, после этого элемента все равно нужно поставить запятую. Таким образом Python отличает кортеж от числа в скобках, определяющих порядок выполнения операций.

Получить элементы кортежа можно так же, как и элементы списка, указывая индекс элемента.

books = ("1984", "О дивный новый мир", "451 градус по Фаренгейту")
print(books[2])  # 451 градус по Фаренгейту

Ключевое слово in / not in

Проверить, содержится ли элемент в кортеже, можно с помощью ключевого слова in.

books = ("1984", "О дивный новый мир", "451 градус по Фаренгейту")
print("1984" in books)  # True
print("Незнайка на луне" in books)  # False

Поместите перед in ключевое слово not для проверки отсутствия элемента в кортеже.

books = ("1984", "О дивный новый мир", "451 градус по Фаренгейту")
print("Незнайка на луне" not in books)  # True

Те же операции с ключевыми словами in и not in сработают и со списками.

Сложение кортежей и списков

При помощи оператора сложения можно соединять друг с другом две одинаковые структуры данных. Пример ниже со списками также будет работать и с кортежами:

colors1 = ["синий", "зеленый", "желтый"]
colors2 = ["оранжевый", "розовый", "черный"]
print(colors1 + colors2)  # ['синий', 'зеленый', 'желтый', 'оранжевый', 'розовый', 'черный']

На данном этапе вам может стать интересно, зачем использовать структуры данных, которые кажутся менее гибкими, чем списки? На самом же деле, кортежи удобны, когда вы имеете дело со значениями, которые никогда не изменятся. Примером таких данных для кортежа могут быть географические координаты. Долготу и широту города следует сохранить в кортеже, поскольку эти значения никогда не изменятся, а сохранение в кортеже будет гарантировать, что другие части программы случайно их не изменят.

Итерирование

Строки, списки и кортежи поддерживают итерирование (программа может их перебирать, значение за значением), то есть к каждому их элементу можно получить доступ через цикл — такие объекты называются итерируемыми. Каждый элемент в итерируемом объекте, как мы уже знаем, имеет свой порядковый индекс.

В следующем примере элемент Москва записан в списке с индексом 0, Хельсинки с индексом 1, а ‘Анкара’ с индексом 2.

cities = ['Москва', 'Хельсинки' ,'Анкара']
for city in cities:
    print(city)

# Москва
# Хельсинки
# Анкара

Вот мы и познакомились с оператором for — циклом, перебирающим итерируемый объект. Цикл for можно использовать, чтобы определять инструкции, которые будут выполняться один раз для каждого элемента в итерируемом объекте, и с помощью таких инструкций вы можете получать доступ ко всем этим элементам и осуществлять операции с ними.

Например, с помощью цикла for, выполняющего перебор списка строк, и метода upper() можно сделать символы каждой строки прописными:

cities = ['Москва', 'Хельсинки' ,'Анкара']
for city in cities:
    print(city.upper())

# МОСКВА
# ХЕЛЬСИНКИ
# АНКАРА

Как показано в примерах выше, цикл for определяется синтаксисом: for имя_переменной in имя_итерируемого_объекта: где *имя_переменной – выбранное вами имя переменной, в которую каждую итерацию
цикла будет записываться очередное значение из итерируемого объекта.

Кортежи python для начинающих. Функции и основные операции с tuples

По аналогии со списками кортежи в Python — это стандартный тип, позволяющий хранить значения в виде последовательности. Они полезны в тех случаях, когда необходимо передать данные, не позволяя изменять их. Эти данные могут быть использованы, но в оригинальной структуре изменения не отобразятся.

В этом руководстве вы познакомитесь с кортежами Python в подробностях:

Узнаете, как их создавать. Увидите, что значит неизменяемый тип на примерах
Разберетесь, чем кортежи в Python отличаются от списков
Познакомитесь с операциями: срезами, конкатенацией, умножением и так далее
Увидите встроенные функции
Научитесь присваивать сразу несколько значений кортежами

Кортеж Python

Эта структура данных используется для хранения последовательности упорядоченных и неизменяемых элементов.

Кортежи создают с помощью круглых скобок (). Для создания нужно написать следующее:

cake = ('c','a','k','e') 
print(type(cake))

<class 'tuple'>

Примечание: type() — это встроенная функция для проверки типа данных переданного параметра.

Кортежи могут включать однородные и разнородные значения. Но после объявления их уже нельзя будет поменять:

mixed_type = ('C',0,0,'K','I','E')

for i in mixed_type:
    print(i,":",type(i))

C : <class 'str'>
0 : <class 'int'>
0 : <class 'int'>
K : <class 'str'>
I : <class 'str'>
E : <class 'str'>


mixed_type[1] = "O"

---------------------------------------------------------------------------

TypeError                                 Traceback (most recent call last)

<ipython-input-16-dec28c299a95> in <module>()
----> 1 mixed_type[1] = 'O'  # Попробуйте изменить 0 на «O»


TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

Последняя ошибка появилась из-за попытки поменять значения внутри кортежа.

Кортежи можно создавать и вот так:

numbers_tuple = 1,2,3,4,5
print(type(numbers_tuple))

<class 'tuple'>

Кортежи против списков

Как вы могли заметить, кортежи очень похожи на списки. По сути, они являются неизменяемыми списками. Это значит, что после создания кортежа хранимые в нем значения нельзя удалять или менять. Добавлять новые также нельзя:

numbers_tuple = (1,2,3,4,5)
numbers_list = [1,2,3,4,5]


numbers_tuple.append(6)

---------------------------------------------------------------------------

AttributeError                            Traceback (most recent call last)

<ipython-input-26-e48876d745ce> in <module>()
      3 
      4 # Добавим число в кортеж
----> 5 numbers_tuple.append(6)


AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'append'

Ошибка появляется, потому что нельзя добавлять новые элементы в кортеж, что работает в случае со списками.


numbers_list.append(6)
numbers_list.append(7)
numbers_list.append(8)


numbers_list.remove(7)
print(numbers_list)

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 8]

Но зачем использовать этот тип данных, если он неизменяемый?

Кортежи не только предоставляют доступ только для чтения к элементам, но и работают быстрее списков. Рассмотрим в качестве примера следующий код:

>>> import timeit
>>> timeit.timeit('x=(1,2,3,4,5,6,7,8,9)', number=100000)
0.0018976779974764213
>>> timeit.timeit('x=[1,2,3,4,5,6,7,8,9]', number=100000)
0.019868606992531568

Какую роль играет неизменяемость в случае с кортежами?

Согласно официальной документации Python неизменяемый — это «объект с фиксированным значением», но в отношении кортежей «значение» — это чересчур размытый термин. Лучше использовать id. id определяет расположения объекта в памяти.

Рассмотрим подробнее:


n_tuple = (1, 1, [3,4])


id(n_tuple[0]) == id(n_tuple[1])

True


id(n_tuple[0]) == id(n_tuple[2])

False

print(id(n_tuple[0]), id(n_tuple[2]))

4297148528, 4359711048

n_tuple.append(5)

---------------------------------------------------------------------------

AttributeError                            Traceback (most recent call last)

<ipython-input-40-3cd388e024ff> in <module>()
----> 1 n_tuple.append(5)


AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'append'

Добавить элемент в кортеж нельзя, поэтому появляется последняя ошибка AttributeError. Вот почему эта структура данных неизменна. Но всегда можно сделать вот так:

n_tuple[2].append(5)
n_tuple

(1, 1, [3, 4, 5])

Это позволяет изменять оригинальный кортеж? Куда в таком случае делась их неизменяемость?

Суть в том, что id списка в кортеже не меняется несмотря на добавленный в него элемент 5.

id(n_tuple[2])

4359711048

Теперь вы знаете следующее:

Некоторые кортежи (которые содержат только неизменяемые объекты: строки и так далее) — неизменяемые, а другие (содержащие изменяемые типы, например, списки) изменяемые. Но это очень обсуждаемая тема среди программистов на Python и необходимы кое-какие познания, чтобы полностью понять ее. В целом же кортежи неизменяемые.

Вы не можете добавлять в них новые элементы. У этого типа нет методов append() или extend()
Удалять элементы тоже нельзя, также из-за неизменяемости. Методов remove() и pop() здесь нет
Искать элементы в кортеже можно, потому что этот процесс его не меняет
Разрешено использовать оператор in для проверки наличия элемента в кортеже

Так что если вы планируете использовать постоянный набор значений для перебора, используйте кортеж вместо списка. Он будет работать быстрее. Плюс, это безопаснее, ведь такой тип данных защищен от записи.

Если вы хотите узнать больше о списках Python, обязательно ознакомьтесь с этим руководством!

Стандартные операции с кортежами

Python предоставляет несколько способов для управления кортежами. Рассмотрим их на примерах.

Срезы

Значение индекса первого элемента в кортеже — 0. По аналогии со списками эти значения можно использовать с квадратными скобками [] для получения доступа к кортежам:

numbers = (0,1,2,3,4,5)
numbers[0]

Можно использовать и отрицательные значения:

numbers[-1]

Индексы позволяют получать отдельные элементы, а с помощью срезов становятся доступны и подмножества. Для этого нужно использовать диапазоны индексов:

[Начальный индекст (включен):Конечный индекс (исключен):Частота]

Частота в данном случае является опциональным параметром, а его значение по умолчанию равно 1.

# Элемент с индексом 4 исключен
numbers[1:4]

(1, 2, 3)


numbers[:]

(0, 1, 2, 3, 4, 5)

# Частота = 2
numbers[::2]

(0, 2, 4)

Совет: значение частоты может быть и негативным, чтобы развернуть кортеж.

numbers[::-1]

(5, 4, 3, 2, 1, 0)

Объединение кортежей

Можно объединять кортежи для создания нового объекта. Операция объединения выполняет конкатенацию двух кортежей.

x = (1,2,3,4)
y = (5,6,7,8)


z = x + y 
print(z)

(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8)

y = [5,6,7,8]
z = x + y
print(z)

---------------------------------------------------------------------------

TypeError                                 Traceback (most recent call last)

<ipython-input-55-d442c6414a4c> in <module>()
      1 y = [5,6,7,8]
----> 2 z = x + y
      3 print(z)


TypeError: can only concatenate tuple (not "list") to tuple

Разрешается объединять только определенные типы данных. Так, попытка соединить кортеж и список закончится ошибкой.

Умножение кортежей

Операция умножения приводит к тому, что кортеж повторяется несколько раз.

x = (1,2,3,4)
z = x*2
print(z)

(1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4)

Функции кортежей

В отличие от списков у кортежей нет методов, таких как append(), remove(), extend(), insert() или pop() опять-таки из-за их неизменяемости. Но есть другие:

count() и len()

count() возвращает количество повторений элемента в кортеже.

a = [1,2,3,4,5,5]
a.count(5)

len() — длину кортежа:

a = (1,2,3,4,5)
print(len(a))

any()

Функцию any() можно использовать, чтобы определить являются ли элементы кортежа итерируемыми. Если да, то она вернет True.

a = (1,)
print(any(a))

True

Обратите внимание на запятую (,) в объявлении кортежа a. Если ее не указать при создании объекта с одним элементом? Python предположит, что вы по ошибке добавили лишнюю пару скобок (это ни на что не влияет), но тип данных в таком случае — это не кортеж. Поэтому важно не забывать использовать запятую при объявлении кортежа с одним элементом.

И снова к функции any. В булевом контексте значение элемента не имеет значения. Пустой кортеж вернет False, а кортеж с хотя бы одним элементом — True.

b = ()
print(any(b))

False

Функция может быть полезной, если кортеж вызывается? и нужно удостовериться, что он не пустой.

tuple()

Функция tuple() используется для конвертации данных в кортеж. Например, так можно превратить список в кортеж.

a_list = [1,2,3,4,5]
b_tuple = tuple(a_list)
print(type(b_tuple))

<class 'tuple'>

min() и max()

Функция max()q возвращает самый большой элемент последовательности, а min() — самый маленький. Возьмем следующий пример:

print(max(a))
print(min(a))

5
A

Эти функции можно использовать и для кортежей со строками.


a = ('Apple') 
print(max(a))

sum()

С помощью этой функции можно вернуть сумму элементов в кортеже. Работает только с числовыми значениями.

sum(a)

sorted()

Чтобы получить кортеж с отсортированными элементами, используйте sorted() как в следующем примере:

a = (6,7,4,2,1,5,3)
sorted(a)

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]

Но важно отметить, что возвращаемый тип — список, а не кортеж. При этом последовательность в оригинальном объекте неизменна, а сам он остается кортежем.

Присваивание несколько кортежей

Кортежи можно использовать для присваивания нескольких значений одновременно. Вот так:

a = (1,2,3)
(one,two,three) = a
print(one)

a — это кортеж из трех элементов и (one, two, three) — кортеж трех переменных. Присваивание (one, two, three) кортежу a присваивает каждое значение a каждой переменной: one, two и three по очереди. Это удобно, если нужно присвоить определенному количеству переменных значений в кортеже.

Выводы

Теперь вы знаете, что такое кортежи, как их создавать, какие самые распространенные операции, и как ими можно управлять. Также — распространенные методы структур Python. А в качестве бонуса научились присваивать нескольким переменным разные значения.

Python | Разница между списком и кортежем

Список и кортеж в Python — это класс структуры данных. Список является динамическим, а кортеж имеет статические характеристики.
Список аналогичен массивам, объявленным на других языках. Списки не всегда должны быть однородными, что делает их самым мощным инструментом в Python. В Python список — это тип контейнера в структурах данных, который используется для одновременного хранения нескольких данных. Списки — полезный инструмент для сохранения последовательности данных и дальнейшего перебора их.
Синтаксис:

 list_data = ['an', 'example', 'of', 'a', 'list']

Tuple также является типом данных последовательности, который может содержать элементы различных типов данных, но эти неизменны по своей природе. Другими словами, кортеж — это набор объектов Python, разделенных запятыми. Кортеж быстрее списка из-за статичности по своей природе.
Синтаксис:

 tuple_data = ('this', 'is', 'an', 'example', 'of', 'tuple')

Разница между списком и кортежем в Python:

SR.НЕТ.	LIST	TUPLE
1	Списки изменяемы	Кортежи неизменны
2	Влияние итераций занимает много времени	Последствия итераций сравнительно быстрее
3	Список лучше подходит для выполнения таких операций, как вставка и удаление.	Тип данных Кортеж подходит для доступа к элементам
4	Списки потребляют больше памяти	Кортеж потребляет меньше памяти по сравнению со списком
5	Списки имеют несколько встроенных методов	Кортеж не имеет многих встроенных методов.
6	Более вероятны непредвиденные изменения и ошибки.	В кортеже это сложно.

Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью курса Python Programming Foundation и изучите основы.

Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS . И чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, присоединяйтесь к Машинное обучение — базовый курс

3.Строки, списки и кортежи — начало программирования на Python для начинающих веб-разработчиков

3.1. Типы данных последовательности

В прошлой главе мы представили встроенные типы Python int , float ,
и str , и мы наткнулись на кортеж .

Целые числа и числа с плавающей запятой относятся к числовым типам , что означает, что они содержат числа. Мы
можно использовать числовые операторы, которые мы видели в предыдущей главе, чтобы сформировать числовые
выражения. Интерпретатор Python может затем вычислить эти выражения для
производить числовые значения, что делает Python очень мощным
калькулятор.

Строки, списки и кортежи — это все типа последовательности , так называемые, потому что
они ведут себя как последовательность —
упорядоченный набор предметов.

Типы последовательности качественно отличаются от числовых типов, потому что они
составных типов данных — то есть они состоят из более мелких частей. в
В случае строк они состоят из более мелких строк, каждая из которых содержит одну
персонаж. Там
также пустая строка , не содержащая вообще никаких символов.

В случае списков или кортежей они состоят из элементов , которые
значения любого типа данных Python, включая другие списки и кортежи.

Списки заключены в квадратные скобки ( [ и ] ) и кортежа в
круглые скобки ( ( и ) ).

Список, не содержащий элементов, называется пустым списком , а кортеж с
Нет элементов — это пустой кортеж .

 [10, 20, 30, 40, 50]
[«спам», «тарзанка», «глотать»]
(2, 4, 6, 8)
(«два», «четыре», «шесть», «восемь»)
[("сыр", "queso"), ("красный", "rojo"), ("школа", "escuela")]

Первый пример — это список из пяти целых чисел, а следующий — список из трех
струны.Третий — это кортеж, содержащий четыре целых числа, за которым следует кортеж
содержащий четыре струны. Последний — это список, содержащий три кортежа, каждый из
который содержит пару строк.

В зависимости от того, что мы делаем, мы можем рассматривать составной тип данных как
отдельная вещь, или мы можем захотеть получить доступ к ее частям. Эта двусмысленность полезна.

Примечание

Можно опустить круглые скобки при указании кортежа, и только
используйте список значений, разделенных запятыми:

 >>> вещь = 2, 4, 6, 8
>>> тип (вещь)
<класс 'кортеж'>
>>> вещь
(2, 4, 6, 8)

Также необходимо включать запятую при указании кортежа только с
один элемент:

 >>> одиночный элемент = (2,)
>>> тип (одиночный)
<класс 'кортеж'>
>>> not_tuple = (2)
>>> тип (not_tuple)
<класс 'int'>
>>> empty_tuple = ()
>>> тип (empty_tuple)
<класс 'кортеж'>

За исключением случая пустого кортежа, на самом деле это запятые, а не
круглые скобки, которые говорят Python, что это кортеж.

3.2. Работа с частями последовательности

Типы последовательностей имеют общий набор операций.

3.2.1. Индексирование

Оператор индексации ( [ ] ) выбирает один элемент из
последовательность. Выражение в квадратных скобках называется индексом и должно
быть целым числом. Индекс указывает , какой элемент выбрать, следовательно, его
название.

 >>> фрукт = "банан"
>>> фрукты [1]
'а'
>>> fruit = ['яблоки', 'вишня', 'груши']
>>> фрукты [0]
'яблоки'
>>> цены = (3.99, 6,00, 10,00, 5,25)
>>> цены [3]
5,25
>>> пары = [('сыр', 'queso'), ('красный', 'rojo'), ('школа', 'escuela')]
>>> пары [2]
('школа', 'escuela')

Выражение плод [1] выбирает символ с индексом 1 из
плод и создает новую строку, содержащую только этот один символ,
вы можете быть удивлены, увидев это 'a' .

Вы, вероятно, ожидали увидеть 'b' , но компьютерные ученые обычно начинают
отсчет с нуля, а не с единицы.Думайте об индексе как о числах на линейке
измерение того, сколько элементов вы переместили в последовательность из
начало. И линейки, и индексы начинаются с 0 .

3.2.2. Длина

В прошлой главе вы видели функцию len , используемую для получения количества символов.
в строке:

Для списков и кортежей len возвращает количество элементов в последовательности:

 >>> len (['a', 'b', 'c', 'd'])
4
>>> len ((2, 4, 6, 8, 10, 12))
6
>>> пары = [('сыр', 'queso'), ('красный', 'rojo'), ('школа', 'escuela')]
>>> len (пары)
3

3.2.3. Доступ к элементам в конце последовательности

В компьютерном программировании обычно требуется доступ к элементам в конце
последовательность. Теперь, когда вы познакомились с функцией len , у вас может возникнуть соблазн
чтобы попробовать что-то вроде этого:

 >>> seq = [1, 0, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0]
>>> last = seq [len (seq)] # ОШИБКА!

Это не сработает. Это вызывает ошибку времени выполнения IndexError: список индекса вне диапазон. Причина в том, что len (seq) возвращает количество элементов в
list, 16, но нет элемента в позиции индекса 16 в seq .

Поскольку мы начали отсчет с нуля, шестнадцать индексов пронумерованы от 0 до 15. Чтобы
чтобы получить последний элемент, мы должны вычесть 1 из длины:

 >>> last = seq [len (seq) - 1]

Это настолько распространенный шаблон, что Python предоставляет сокращенную нотацию для
it, отрицательная индексация , которая отсчитывается в обратном направлении от конца последовательности.

Выражение seq [-1] дает последний элемент, seq [-2] дает
предпоследний и так далее.

 >>> prime_nums = [2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31]
>>> простые_числа [-2]
29
>>> одноклассники = («Алехандро», «Эд», «Кэтрин», «Пресила», «Шон», «Питер»)
>>> одноклассники [-5]
'Эд'
>>> word = "Алфавит"
>>> слово [-3]
'b'

3.2.4. Обход и

для петли

Многие вычисления включают в себя обработку последовательности по одному элементу за раз.
Наиболее распространенный шаблон — начать с начала, выбрать каждый элемент в
поверните, сделайте что-нибудь с ним и продолжайте до конца.Этот образец
обработка называется обходом .

Цикл for Python позволяет легко выразить обход:

 prime_nums = [2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31]

для числа в простых_числах:
    печать (число ** 2)

Примечание

Мы обсудим цикл более подробно в следующей главе. Пока что
просто обратите внимание, что двоеточие (:) в конце первой строки и
отступ во второй строке необходим для того, чтобы этот оператор был
синтаксически правильно.

3.3.

перечислить

Поскольку стандартный цикл для проходит через последовательность, он присваивает каждому значение в
последовательность к переменной цикла в том порядке, в котором она встречается в последовательности.
Иногда полезно иметь значение и индекс каждого элемента.
Функция enumerate дает нам это:

 фруктов = ["яблоки", "бананы", "черника", "апельсины", "манго"]

для index, fruit in enumerate (фрукты):
    print ("Фрукт" + фрукт + "находится в позиции" + str (index) + ".")

3.3.1. Ломтики

Подпоследовательность последовательности называется срезом и операцией, которая
извлекает подпоследовательность, которая называется , нарезка . Как и в случае с индексацией, мы используем
квадратные скобки ( [ ] ) в качестве оператора среза, но вместо одного целого числа
значение внутри у нас есть два, разделенные двоеточием (: ):

 >>> певцы = "Петр, Павел и Мария"
>>> певцы [0: 5]
'Питер'
>>> певцы [7:11]
'Павел'
>>> певцы [17:21]
'Мэри'
>>> одноклассники = («Алехандро», «Эд», «Кэтрин», «Пресила», «Шон», «Питер»)
>>> одноклассники [2: 4]
('Кэтрин', 'Пресила')

Оператор [n: m] возвращает часть последовательности из n-го элемента.
к m-му элементу, включая первый, но исключая последний.Это поведение
противоречит интуиции; это будет иметь больше смысла, если вы представите индексы, указывающие
между символами, как на следующей диаграмме:

Если вы опустите первый индекс (перед двоеточием), срез начнется с
начало строки. Если вы опустите второй индекс, срез перейдет к
конец строки. Таким образом:

 >>> фрукт = "банан"
>>> фрукт [: 3]
'запретить'
>>> фрукт [3:]
'ана'

Как вы думаете, что означает s [:] ? А как насчет одноклассников [4:] ?

Отрицательные индексы также разрешены, поэтому

 >>> фрукт [-2:]
'на'
>>> одноклассники [: - 2]
('Алехандро', 'Эд', 'Кэтрин', 'Пресила')

Подсказка

Важно получить четкое представление о том, как работает нарезка.Хранить
создавайте свои собственные «эксперименты» с последовательностями и фрагментами, пока не сможете
последовательно прогнозируйте результат операции нарезки перед ее запуском.

Когда вы нарезаете последовательность, результирующая подпоследовательность всегда имеет один и тот же тип
как последовательность, из которой он был получен. Обычно это не так с
индексация, за исключением строк.

 >>> странный_лист = [(1, 2), [1, 2], '12', 12, 12.0]
>>> print (список_транзи [0], тип (список_странных [0]))
(1, 2) <класс 'кортеж'>
>>> print (странный_лист [0: 1], тип (странный_лист [0: 1]))
[(1, 2)] <класс 'список'>
>>> print (список_транзи [2], тип (список_странных [2]))
12 <класс 'str'>
>>> print (список_транзи [2: 3], тип (список_странных [2: 3]))
[12] <список классов>
>>>

Хотя элементы списка (или кортежа) могут быть любого типа, независимо от того, как вы
нарезать его, фрагмент списка — это список.

3.3.2.

в оператор

Оператор в возвращает, содержится ли данный элемент в списке или
кортеж:

 >>> stuff = ['это', 'то', 'эти', 'те']
>>> 'this' в материале
Правда
>>> 'все' в материале
Ложь
>>> 4 в (2, 4, 6, 8)
Правда
>>> 5 в (2, 4, 6, 8)
Ложь

в несколько иначе работает со строками. Он оценивается как Истинно , если один
строка является подстрокой другого:

 >>> 'p' в 'яблоке'
Правда
>>> 'я' в 'яблоке'
Ложь
>>> 'ap' в 'яблоке'
Правда
>>> 'pa' в 'яблоке'
Ложь

Обратите внимание, что строка является подстрокой самой себя, а пустая строка — это подстрока.
подстрока любой другой строки.(Также обратите внимание, что программисты любят
подумайте об этих крайних случаях очень внимательно!)

 >>> 'а' в 'а'
Правда
>>> "яблоко" в "яблоке"
Правда
>>> '' в 'а'
Правда
>>> '' в 'яблоке'
Правда

3,4. Объекты и методы

Строки, списки и кортежи
объекты,
Это означает, что они не только хранят ценности, но и имеют встроенные модели поведения.
называется
методы,
которые действуют на значения в объекте.

Давайте посмотрим на некоторые строковые методы в действии, чтобы увидеть, как это работает.

 >>> 'яблоко'.upper ()
'ЯБЛОКО'
>>> 'COSATU'.lower ()
'cosatu'
>>> 'rojina'.capitalize ()
'Рожина'
>>> '42'.isdigit ()
Правда
>>> 'four'.isdigit ()
Ложь
>>> 'remove_the_spaces' .strip ()
'remove_the_spaces'
>>> 'Миссисипи'. Начинается с ('Мисс')
Правда
>>> 'Aardvark'.startswith (' Муравей ')
Ложь

А теперь давайте научимся описывать то, что мы только что видели. Каждая строка в приведенном выше
После примеров следует оператор точки , , имя метода и параметр
список , который может быть пустым.

В первом примере за строкой "яблоко" следует оператор точки.
а затем метод upper () , который имеет пустой список параметров. Мы говорим
что метод upper () — это , вызываемый в строке, 'apple' .
Вызов метода вызывает выполнение действия с использованием значения, на котором
вызывается метод. Действие дает результат, в данном случае строковое значение
«Яблоко» . Мы говорим, что метод upper () возвращает строку
«Apple» , когда он вызывается (или вызывается для ) строки «яблоко» .

В четвертом примере метод - это цифра () (снова с пустым параметром
list) вызывается в строке '42' . Поскольку каждый из персонажей
строка представляет собой цифру, метод isdigit () возвращает логическое значение
Правда . Вызов isdigit () на 'четыре' дает False .

Полоса () удаляет начальные и конечные пробелы.

3,5. Функция

dir () и строки документации

В предыдущем разделе были представлены несколько методов строковых объектов.К
найти все методы, которые есть у строк, мы можем использовать встроенный в Python dir
функция:

 >>> dir (str)
 ['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__doc__',
  '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__',
  '__getnewargs__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__iter__', '__le__',
  '__len__', '__lt__', '__mod__', '__mul__', '__ne__', '__new__',
  '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__rmod__', '__rmul__',
  '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__',
  'capize', 'center', 'count', 'encode', 'endwith', 'expandtabs',
  'найти', 'формат', 'формат_карты', 'индекс', 'isalnum', 'isalpha',
  isdecimal, isdigit, isidentifier, islower, isnumeric,
  isprintable, isspace, istitle, isupper, join, ljust,
  'нижний', 'lstrip', 'maketrans', 'partition', 'replace', 'rfind',
  'rindex', 'rjust', 'rpartition', 'rsplit', 'rstrip', 'split',
  'splitlines', 'startwith', 'strip', 'swapcase', 'title', 'перевести',
  'верхний', 'zfill']
>>>

Мы отложим разговор о тех, которые начинаются с двойного подчеркивания
( __ ) на потом.Вы можете узнать больше о каждом из этих методов по
распечатывая их строки документации.
Чтобы узнать, что делает метод replace , например, мы делаем это:

 >>> печать (str.replace .__ doc__)
S.replace (old, new [, count]) -> str

Вернуть копию S со всеми вхождениями подстроки
старые заменены на новые. Если количество необязательных аргументов равно
задано, заменяются только первые вхождения счетчика.

Используя эту информацию, мы можем попробовать использовать метод replace, чтобы изменить это
мы знаем, как это работает.

 >>> 'Миссисипи'. Заменить ('i', 'X')
"MXssXssXppX"
>>> 'Миссисипи'. Заменить ('p', 'MO')
'MississiMOMOi'
>>> 'Миссисипи'.replace (' i ',' ', 2)
'Mssssippi'

Первый пример заменяет все вхождения 'i' на 'X' . В
второй заменяет одиночный символ 'p' двумя символами 'MO' .
В третьем примере первые два вхождения 'i' ' заменяются пустым
нить.

3.6. Методы

count и index

Есть два общих метода для всех трех типов последовательностей: count
и индекс . Давайте посмотрим на их документацию, чтобы увидеть, что они делают.

 >>> печать (str.count .__ doc__)
S.count (sub [, начало [, конец]]) -> int

Возвращает количество неперекрывающихся вхождений подстроки sub в
строка S [начало: конец]. Необязательные аргументы start и end:
интерпретируется как в обозначении среза.
>>> print (кортеж.count .__ doc__)
T.count (значение) -> целое число - вернуть количество вхождений значения
>>> print (list.count .__ doc__)
L.count (значение) -> integer - вернуть количество вхождений значения
>>> печать (str.index .__ doc__)
S.index (sub [, начало [, конец]]) -> int

Подобно S.find (), но вызывает ошибку ValueError, если подстрока не найдена.
>>> print (tuple.index .__ doc__)
T.index (value, [start, [stop]]) -> integer - вернуть первый индекс значения.
Вызывает ValueError, если значение отсутствует.>>> печать (list.index .__ doc__)
L.index (value, [start, [stop]]) -> integer - вернуть первый индекс значения.
Вызывает ValueError, если значение отсутствует.

Мы исследуем эти функции в упражнениях.

3,7. Списки изменяемые

В отличие от строк и кортежей, которые
неизменяемые объекты, списки
являются изменяемыми , что означает, что мы можем изменять их элементы. Использование кронштейна
оператор слева от присваивания, мы можем обновить один из элементов:

 >>> fruit = ["банан", "яблоко", "айва"]
>>> fruit [0] = "груша"
>>> fruit [-1] = "апельсин"
>>> фрукты
['груша', 'яблоко', 'апельсин]

Оператор скобок, применяемый к списку, может появляться в любом месте выражения.Когда он появляется слева от задания, он меняет один из
элементов в списке, поэтому первый элемент fruit был изменен с
«банан» до «груша» и последний от «айва» до «апельсин» . An
присвоение элементу списка называется присвоением позиции . Пункт
присвоение не работает для строк:

 >>> my_string = 'ТЕСТ'
>>> my_string [2] = 'X'
Отслеживание (последний вызов последний):
  Файл "", строка 1, в 
TypeError: объект 'str' не поддерживает назначение элементов

, но для списков:

 >>> my_list = ['T', 'E', 'S', 'T']
>>> my_list [2] = 'X'
>>> мой_лист
['T', 'E', 'X', 'T']

С помощью оператора среза мы можем обновить сразу несколько элементов:

 >>> a_list = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']
>>> a_list [1: 3] = ['x', 'y']
>>> a_list
['a', 'x', 'y', 'd', 'e', 'f']

Мы также можем удалить элементы из списка, назначив им пустой список:

 >>> a_list = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']
>>> a_list [1: 3] = []
>>> a_list
['a', 'd', 'e', 'f']

И мы можем добавлять элементы в список, сжимая их в пустой фрагмент в
желаемое место:

 >>> a_list = ['a', 'd', 'f']
>>> a_list [1: 1] = ['b', 'c']
>>> a_list
['a', 'b', 'c', 'd', 'f']
>>> a_list [4: 4] = ['e']
>>> a_list
['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']

3.8. Удаление списка

Использование срезов для удаления элементов списка может быть неудобным и, следовательно, подвержено ошибкам.
Python предоставляет альтернативу, более удобочитаемую.

del удаляет элемент из списка:

 >>> a = ['один', 'два', 'три']
>>> дель а [1]
>>> а
['один три']

Как и следовало ожидать, del обрабатывает отрицательные индексы и вызывает время выполнения
ошибка, если индекс вне допустимого диапазона.

Вы можете использовать срез в качестве индекса для del :

 >>> a_list = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']
>>> del a_list [1: 5]
>>> a_list
['a', 'f']

Как обычно, срезы выделяют все элементы до второго, но не включая его.
индекс.

3.9. Список методов

Помимо count и index , списки имеют несколько полезных методов.
Поскольку списки изменяемы, эти методы изменяют список, в котором они
вызывается, а не возвращает новый список.

 >>> mylist = []
>>> mylist.append ('это')
>>> мой список
['это']
>>> mylist.append ('это')
>>> мой список
['это', 'то']
>>> mylist.insert (1, 'вещь')
>>> мой список
['это', 'вещь', 'то']
>>> мой список.Сортировать()
>>> мой список
['то', 'вещь', 'это']
>>> mylist.remove ('вещь')
>>> мой список
['что это']
>>> mylist.reverse ()
>>> мой список
['это', 'то']

Метод sort особенно полезен, поскольку он упрощает использование
Python для сортировки данных, которые вы поместили в список.

3.10. Имена и изменяемые значения

Если мы выполним эти операторы присваивания,

 >>> a = [1, 2, 3]
>>> b = [1, 2, 3]

мы знаем, что имена a и b будут относиться к списку с номерами
1 , 2 и 3 .Но мы пока не знаем, указывают ли они на тот же .
список.

Возможны два состояния:

или

В одном случае a и b относятся к двум разным объектам, которые имеют одинаковые
значение. Во втором случае они относятся к одному и тому же объекту.

Мы можем проверить, имеют ли два имени одинаковое значение, используя == :

Мы можем проверить, относятся ли два имени к одному и тому же объекту, используя is
оператор:

Это говорит нам о том, что a и b не относятся к одному и тому же объекту, и
что это первая из двух диаграмм состояний, которая описывает отношения.

3.11. Псевдоним

Поскольку переменные относятся к объектам, если мы присвоим одну переменную другой, обе
переменные относятся к одному и тому же объекту:

 >>> a = [1, 2, 3]
>>> б = а
>>> а это б
Правда

В данном случае это вторая из двух диаграмм состояний, которая описывает
взаимосвязь между переменными.

Поскольку один и тот же список имеет два разных имени, a и b , мы говорим, что он
с псевдонимом .Поскольку списки изменяемы, изменения, внесенные с одним псевдонимом, влияют на
другой:

 >>> b [0] = 5
>>> а
[5, 2, 3]

Хотя такое поведение может быть полезным, иногда оно бывает неожиданным или
нежелательно. В общем, во время работы безопаснее избегать появления псевдонимов.
с изменяемыми объектами. Конечно, для неизменяемых объектов проблем нет,
поскольку они не могут быть изменены после создания.

3.12. Списки клонирования

Если мы хотим изменить список, а также сохранить копию оригинала, нам нужно
возможность сделать копию самого списка, а не только ссылки.Этот процесс
иногда называется клонирование , чтобы избежать двусмысленности слова «копия».

Самый простой способ клонировать список — использовать оператор среза:

 >>> a = [1, 2, 3]
>>> b = a [:]
>>> б
[1, 2, 3]

Взяв любой фрагмент из , создает новый список. В этом случае срез
состоят из всего списка.

Теперь мы можем вносить изменения в b , не беспокоясь о a :

 >>> b [0] = 5
>>> а
[1, 2, 3]

3.13. Вложенные списки

Вложенный список — это список, который появляется как элемент другого списка. В этом
list элемент с индексом 3 является вложенным списком:

 >>> nested = ["привет", 2.0, 5, [10, 20]]

Если мы напечатаем вложенный [3] , мы получим [10, 20] . Чтобы извлечь элемент из
вложенный список, мы можем выполнить два шага:

 >>> elem = nested [3]
>>> элем [0]
10

Или мы можем их объединить:

Операторы скобок вычисляются слева направо, поэтому это выражение получает
Элемент three-eth из вложил и извлек из него элемент one-eth.

3,14. Строки и списки

Python имеет несколько инструментов, которые объединяют списки строк в строки и
разделять строки на списки строк.

Команда list принимает в качестве аргумента тип последовательности и создает список
из его элементов. При применении к строке вы получаете список символов.

 >>> список ("Хрустящая лягушка")
['C', 'r', 'u', 'n', 'c', 'h', 'y', '', 'F', 'r', 'o', 'g']

Метод split вызывается для строки и разделяет строку на список
строк, разбивая его на части всякий раз, когда подстрока вызвала
появляется разделитель.По умолчанию
разделитель — это пробел, который включает пробелы, табуляции и символы новой строки.

 >>> "Хрустящая лягушка в темном сладко-сладком шоколаде" .split ()
["Хрустящий", "лягушка", "покрытый", "в", "темный", "сладко-горький", "шоколадный"]

Здесь у нас 'o' в качестве разделителя.

 >>> "Хрустящая лягушка в темном горьковатом шоколаде" .split ('o')
['Crunchy fr', 'gc', 'с оттенком темного, сладко-горького ch', 'c', 'поздно']

Обратите внимание, что разделителя нет в списке.

Метод join приблизительно противоположен методу split .
Он принимает в качестве аргумента список строк и возвращает строку со всеми
элементы списка соединены вместе.

 >>> ''. join (['хрустящий', 'сырой', 'без костей', 'настоящий', 'мертвый', 'лягушка'])
'хрустящая сырая настоящая мертвая лягушка без костей'

Строковое значение, для которого вызывается метод join , действует как разделитель
который помещается между каждым элементом списка в возвращаемой строке.

 >>> '**'. Join (['хрустящий', 'сырой', 'без костей', 'настоящий', 'мертвый', 'лягушка'])
'хрустящая ** сырая ** без костей ** настоящая ** мертвая ** лягушка'

Разделителем также может быть пустая строка.

 >>> '' .join (['хрустящий', 'сырой', 'без костей', 'настоящий', 'мертвый', 'лягушка'])
'crunchyrawunbonedrealdeadfrog'

3,15. Присвоение кортежа

Время от времени полезно менять местами значения двух переменных. С участием
обычные операторы присваивания, мы должны использовать временную переменную.Для
Например, чтобы поменять местами a и b :

Если нам приходится делать это часто, этот подход становится громоздким. Python предоставляет
форма назначения кортежа , которая аккуратно решает эту проблему:

Левая часть представляет собой набор переменных; правая часть — это набор значений.
Каждому значению присваивается соответствующая переменная. Все выражения на
правая сторона оценивается перед любым из заданий. Эта функция делает
Назначение кортежей довольно универсально.

Естественно, количество переменных слева и количество значений на
право должно быть одинаковым:

 >>> а, б, в, г = 1, 2, 3
ValueError: требуется более 3 значений для распаковки

3,16. Логические значения

Теперь мы рассмотрим новый тип значения — логические значения — названный в честь британских
математик Джордж Буль.
Он создал математику, которую мы называем булевой алгеброй, которая является основой всех
современная компьютерная арифметика.

Примечание

Это способность компьютера изменять поток выполнения в зависимости от
является ли логическое значение истинным или ложным, что делает его универсальным
компьютер больше, чем просто калькулятор.

Есть только два логических значения: Истина и Ложь .

 >>> тип (True)
<класс 'bool'>
>>> type (Ложь)
<класс 'bool'>

Использование заглавных букв важно, так как true и false не являются логическими
значения в Python .:

 >>> тип (истина)
Отслеживание (последний вызов последний):
Файл «<интерактивный ввод>», строка 1, в <модуле>
NameError: имя 'true' не определено

3.17. Логические выражения

Логическое выражение — это выражение, вычисляющее логическое значение.

Оператор == сравнивает два значения и выдает логическое значение:

 >>> 5 == 5
Правда
>>> 5 == 6
Ложь

В первом операторе два операнда равны, поэтому выражение оценивает
to True ; во втором утверждении 5 не равно 6, поэтому мы получаем False .

Оператор == является одним из шести распространенных операторов сравнения ; другие
являются:

 x! = Y # x не равно y
x> y # x больше y
x  = y # x больше или равно y
x <= y # x меньше или равно y

Хотя эти операции, вероятно, вам знакомы, символы Python
отличается от математических символов.Распространенной ошибкой является использование одного
знак равенства ( = ) вместо двойного знака равенства ( == ). Помните, что =
- это оператор присваивания , а == - это оператор сравнения . Также там
не может быть = < или => .

3,18. Логические операторы

Есть три логических оператора : и , или , и не . В
семантика (значение) этих операторов аналогична их значению в английском языке.Например, x> 0 и x <10 истинно, только если x больше 0 и
при этом x меньше 10.

n% 2 == 0 или n% 3 == 0 истинно, если либо условий истинно,
то есть, если число делится на 2 или делится на 3.

Наконец, оператор not отрицает логическое выражение, поэтому not (x> y)
истинно, если (x> y) ложно, то есть, если x меньше или равно
год .

 >>> 5> 4 и 8 == 2 * 4
Правда
>>> Верно и неверно
Ложь
>>> Ложь или правда
Правда

3,19. Оценка короткого замыкания

Логические выражения в Python используют оценку короткого замыкания , что означает
только первый аргумент выражения и или или оценивается, когда
его значения достаточно, чтобы определить значение всего выражения.

Это может быть весьма полезно для предотвращения ошибок времени выполнения.Представьте, что вы хотите
проверьте, четно ли пятое число в кортеже целых чисел с именем числа .

Будет работать следующее выражение:

 >>> числа = (5, 11, 13, 24)
>>> числа [4]% 2 == 0

, если, конечно, нет 5 элементов в числах , и в этом случае вы
получит:

 Traceback (последний звонок последний):
  Файл "", строка 1, в 
IndexError: индекс кортежа вне допустимого диапазона
>>>

Оценка короткого замыкания позволяет избежать этой проблемы.

 >>> len (числа)> = 5 и числа [4]% 2 == 0
Ложь

Поскольку левая часть этого выражения и ложна, Python не
необходимо оценить правую часть, чтобы определить, что все выражение
ложный. Поскольку он использует оценку короткого замыкания, он этого не делает, и среда выполнения
ошибки можно избежать.

3.20. «Правдивость»

Все ценности Python имеют «истинность» или «ложность», что означает, что они могут быть
используется там, где требуется логическое значение.Для числового и последовательного типов мы имеем
Как видно на данный момент, правдивость определяется следующим образом:

числовые типы: Значения, равные 0, ложны, все остальные верны.
типы последовательностей: Пустые последовательности - ложные, непустые - истинные.

Объединение этого понятия правдивости с пониманием короткого замыкания
оценка позволяет понять, что делает Python в
следующие выражения:

 >>> 'А' и 'яблоки'
'яблоки'
>>> '' и 'яблоки'
''
>>> '' или [5, 6]
[5, 6]
>>> ('a', 'b', 'c') или [5, 6]
('а', 'б', 'в')

3.21. Глоссарий

псевдонимы

Несколько переменных, которые содержат ссылки на один и тот же объект.

логическое значение

Имеется ровно два логических значения: Истина и Ложь . Логический
значения результат, когда логическое выражение оценивается Python
Интерпретатор. У них тип bool .

логическое выражение

Выражение, которое может быть истинным или ложным.

clone

Для создания нового объекта, имеющего то же значение, что и существующий объект.При копировании ссылки на объект создается псевдоним, но не клонируется
объект.

оператор сравнения

Один из операторов, сравнивающих два значения: == , ! = , > ,
<, > = и <= .

составной тип данных

Тип данных, в котором значения состоят из компонентов или элементов,
которые сами по себе являются ценностями.

element

Одна из частей, составляющих тип последовательности (строка, список или кортеж).У элементов есть значение и индекс. Доступ к значению осуществляется с помощью
индексный оператор ( [* index *] ) в последовательности.

неизменяемый тип данных

Тип данных, который нельзя изменить. Присвоения элементам или
срезы неизменяемых типов вызывают ошибку времени выполнения.

index

Переменная или значение, используемое для выбора элемента упорядоченной коллекции,
например, символ из строки или элемент из списка или кортежа.

логический оператор

Один из операторов, который объединяет логические выражения: и ,
или , а не .

изменяемый тип данных

Тип данных, который можно изменять. Все изменяемые типы являются составными
типы. Списки и словари - это изменяемые типы данных; струны и
кортежи - нет.

вложенный список

Список, который является элементом другого списка.

slice

Часть строки (подстроки), заданная диапазоном индексов. Более
как правило, подпоследовательность любого типа последовательности в Python может быть создана
с помощью оператора среза (последовательность [начало: стоп] ).

размер шага

Интервал между последовательными элементами линейной последовательности. В
третий (и необязательный аргумент) функции диапазона называется
размер шага. Если не указано, по умолчанию используется 1.

traverse

Чтобы перебирать элементы коллекции, выполняя аналогичный
операция на каждом.

кортеж

Тип данных, содержащий последовательность элементов любого типа, например
list, но неизменен.Кортежи можно использовать везде, где неизменяемый тип
требуется, например, ключ в словаре (см. следующую главу).

присвоение кортежа

Назначение всем элементам в кортеже с использованием одного
оператор присваивания. Присваивание кортежей происходит параллельно, а не
последовательно, что делает его полезным для обмена значениями.

кортежей Python: когда их использовать поверх списков | Эрдем Исбилен

С легкими для понимания примерами для начинающих!

Фото Лалы Азизли на Unsplash

Списки и словарей - это наиболее широко используемые встроенные типы данных в Python.Это делает их также самыми известными типами данных в Python. Когда дело доходит до кортежей , понять детали того, чем они отличаются от списков , непросто для новичков, поскольку они очень похожи друг на друга.

В этой статье я объясню ключевых отличия , предоставив примеры для различных вариантов использования, чтобы лучше объяснить, когда использовать кортежа над списками.

Оба они используются для хранения коллекции данных.
Оба типа являются разнородными. Это означает, что вы можете хранить данные любого типа.
Они оба упорядочены, что означает порядок, в котором вы разместили элементы.
Оба являются последовательными типами данных, поэтому вы можете перебирать содержащиеся в них элементы.
К элементам обоих типов можно получить доступ с помощью оператора целочисленного индекса, указанного в квадратных скобках, [index]

Итак, чем же тогда они отличаются?

Ключевое различие между кортежами и списками состоит в том, что, хотя кортежи являются неизменяемыми объектами , списки являются изменяемыми . Это означает, что нельзя изменять кортежи, в то время как списки можно изменять.

Давайте дальше разберемся, как это влияет на наш код с точки зрения эффективности использования памяти и времени.

Поскольку списки изменяемы, Python необходимо выделить дополнительный блок памяти на случай, если потребуется увеличить размер объекта списка после его создания. Напротив, поскольку кортежи неизменны и имеют фиксированный размер, Python выделяет только минимальный блок памяти, необходимый для данных.

В результате кортежи на эффективнее памяти на , чем списки.

Давайте проверим это в блоке кода ниже;

 import sysa_list = list () 
 a_tuple = tuple () a_list = [1,2,3,4,5] 
 a_tuple = (1,2,3,4,5) print (sys.getsizeof (a_list)) 
 print (sys.getsizeof (a_tuple))  Вывод: 
  104 (байтов для объекта списка 
 88 (байтов для объекта кортежа)

Как видно из вывода приведенного выше фрагмента кода , память, необходимая для идентичных объектов списка и кортежа, различается.

Когда дело доходит до эффективности времени, снова кортежи имеют небольшое преимущество перед списками, особенно когда рассматривается поиск значения.

 import sys, platform 
 import timeprint (платформа.python_version ()) start_time = time.time () 
 b_list = list (range (10000000)) 
 end_time = time.time () 
 print ("Время создания LIST:", end_time - start_time) start_time = time.time ( ) 
 b_tuple = tuple (range (10000000)) 
 end_time = time.time () 
 print («Время создания для TUPLE:», end_time - start_time) 
 start_time = time.time () для элемента в b_list: 
 aa = b_list [20000] 
 end_time = time.time () 
 print («Время поиска для LIST:», end_time - start_time) start_time = time.time () 
 для элемента в b_tuple: 
 aa = b_tuple [20000] 
 end_time = time.time () 
 print («Время поиска для TUPLE:», end_time - start_time)  Вывод: 
  3.6.9 
 Время создания для LIST: 0,4149961471557617 
 Время создания для TUPLE: 0,4139530658721924 
 Время поиска для LIST: 0,8162095546722412 
 Время поиска для TUPLE: 0,7768714427947998

Ну, очевидно, это зависит от ваших потребностей.

В некоторых случаях вы не можете специально изменить данные.Если у вас есть данные, которые не предназначены для изменения в первую очередь, вам следует выбрать тип данных кортеж, а не списки.

Но если вы знаете, что данные будут увеличиваться и уменьшаться во время выполнения приложения, вам нужно использовать тип данных списка.

В этой короткой статье я объяснил, в чем разница между кортежами и списками, и когда мы должны использовать кортежи в Python. Ключевые выводы:

Ключевое различие между кортежами и списками состоит в том, что, хотя кортежи являются неизменяемыми объектами , списки являются изменяемыми .Это означает, что нельзя изменять кортежи, в то время как списки можно изменять.
Кортежи на эффективнее памяти на , чем списки.
Когда дело доходит до эффективности по времени, снова кортежи имеют небольшое преимущество перед списками, особенно когда рассматривается поиск значения.
Если у вас есть данные, которые изначально не предназначены для изменения, вам следует выбрать тип данных кортеж, а не списки.

Надеюсь, статья была для вас полезной, и вы начнете использовать кортежные типы данных в своем собственном коде .

Кортежи Python и списки - Сравнение списков и кортежей

Бесплатный курс Python с 25 проектами в реальном времени Начать сейчас!

1. Кортежи Python и списки - цель

В наших предыдущих руководствах по Python мы видели кортежи в Python и списки в Python. Оба представляют собой разнородные коллекции объектов Python. Но какой выбрать, когда нужно сохранить коллекцию? Чтобы ответить на этот вопрос, мы сначала немного углубимся в две конструкции, а затем изучим сравнение кортежей Python и списков.

Итак, приступим к уроку Python Tuples vs Lists Tutorial.

Кортежи Python и списки - Сравнение списков и кортежей

2. Пересмотр кортежей в Python

Перед тем, как сравнивать кортежи и списки, мы должны пересмотреть их. Сначала мы смотрим на кортеж.
Кортеж - это набор значений, который мы объявляем с помощью круглых скобок. Однако мы также можем использовать упаковку кортежей, чтобы сделать то же самое, и распаковку, чтобы присвоить его значения последовательности переменных.

 >>> числа = (1,2, 'три')
>>> числа = 4,5,6
>>> a, b, c = числа
>>> print (numbers, a, b, c, type (numbers))

(4, 5, 6) 4 5 6

Кортеж возвращается, когда мы вызываем метод localtime () .

 >>> время импорта
>>> time.localtime ()

time.struct_time (tm_year = 2018, tm_mon = 1, tm_mday = 1, tm_hour = 23, tm_min = 1, tm_sec = 59, tm_wday = 0, tm_yday = 1, tm_isdst = 0)

Для доступа к кортежу мы используем индексирование, которое начинается с 0.

 >>> numbers [1]

Мы также можем разрезать его, чтобы извлечь его часть.

 >>> числа [: - 1]

(4, 5)

Наконец, мы можем удалить весь кортеж.

 >>> del номера
>>> numbers

Traceback (последний звонок последним):

Файл «», строка 1, в

numbers

NameError: name 'numbers' не определено

Мы также изучил некоторые функции и методы для кортежей и списков.Вы должны прочитать наши руководства по ним, чтобы получить больше информации.

3. Пересмотр списков в Python

В отличие от C ++, у нас нет массивов для работы в Python. Вместо этого у нас есть список.

Списки составляем с помощью квадратных скобок.

 >>> colors = ['красный', 'синий', 'зеленый']

Списки тоже можно разрезать.

 >>> цвета [-2:]

[«синий», «зеленый»]

Затем мы узнали, как переназначать и удалять их.

 >>> цвета [0] = 'розовый'
>>> colors

[«розовый», «синий», «зеленый»]

 >>> del colors [0]
>>> colors [0]

«синий»

 >>> del colors
>>> colors

Traceback (последний вызов последним):

Файл «», строка 1, в

colors

NameError: имя 'colors' не определено

Теперь, когда мы освежили нашу память, мы можем перейти к различию между кортежами python и списками.

4. Кортежи Python и списки - изменчивость

Основное различие между кортежами и списками состоит в том, что список является изменяемым, тогда как кортеж неизменен. Это означает, что список можно изменить, а кортеж нельзя.

а. Список является изменяемым

Давайте сначала рассмотрим списки. Для примера возьмем новый список.

 >>> list1 = [0,1,2,3,4,5,6,7]

Теперь сначала мы попробуем переназначить элемент списка. Давайте переназначим второму элементу значение 3.

 >>> список1 [1] = 3
>>> list1

[0, 3, 2, 3, 4, 5, 6, 7]

Опять же, давайте посмотрим, как мы можем переназначить весь список.

 >>> list1 = [7,6,5,4,3,2,1,0]
>>> list1

[7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]

Сработало, отлично.

Теперь мы удалим только один элемент из списка.

 >>> del list1 [1]
>>> list1

[7, 5, 4, 3, 2, 1, 0]

Это было легко, но можно ли удалить часть списка? Давай попробуем.

 >>> del list1 [3:]
>>> list1

[7, 5, 4]

Таким же образом мы можем получить доступ к срезу. Можем ли мы переназначить срез?

 >>> число = [1,2,3,4,5]
>>> число [1: 3] = [6,7,8]
>>> nums

[1, 6, 7, 8, 4, 5]

Действительно, можем. Наконец, давайте попробуем удалить весь список.

 >>> del list1
>>> list1

Traceback (последний вызов последний):

Файл «», строка 1, в

list1

NameError: имя 'list1' не определено

Список больше не существует.

г. Кортеж неизменяем

Теперь давайте попробуем проделать то же самое с кортежем. Мы знаем, что кортеж неизменяем, поэтому некоторые из этих операций не должны работать. Для этого возьмем новый кортеж.

 >>> mytuple = 0,1,2,3,4,5,6,7

Сначала попробуем переназначить второй элемент.

 >>> mytuple [1] = 3

Traceback (последний вызов последний):

Файл «», строка 1, в

mytuple [1] = 3

TypeError : объект 'tuple' не поддерживает назначение элементов

Как видите, кортеж не поддерживает назначение элементов.

Однако мы можем переназначить весь кортеж.

 >>> mytuple = 2,3,4,5,6
>>> mytuple

(2, 3, 4, 5, 6)

Затем давайте попробуем нарезать кортеж, чтобы получить к нему доступ или удалить его.

 >>> mytuple [3:]

(5, 6)

 >>> del mytuple [3:]

Traceback (последний вызов последний):

Файл «», строка 1, в

del mytuple [3:]

TypeError: объект 'tuple' не поддерживает удаление элемента

Как видно, мы можем разрезать его для доступа, но мы не можем удалить фрагмент.Это потому, что он неизменен.

Можно ли удалить отдельный элемент?

 >>> del mytuple [3]

Traceback (последний вызов последним):

Файл «», строка 1, в

del mytuple [3]

TypeError: ' Объект tuple 'не поддерживает удаление элемента

Судя по всему, ответ отрицательный.

Наконец, давайте попробуем удалить весь кортеж.

 >>> del mytuple
>>> mytuple

Traceback (последний вызов последний):

Файл «», строка 1, в

mytuple

NameError: имя mytuple не определено

Итак, здесь мы заключаем, что вы можете разрезать кортеж, переназначить его целиком или удалить целиком.

Но вы не можете удалить или переназначить только несколько элементов или фрагмент.

Давайте рассмотрим больше различий между кортежами python и списками.

5. Функции

Некоторые функции Python применимы к обоим: arelen (), max (), min (), sum (), any (), all (), sorted (). Мы возьмем здесь только один пример для обоих контейнеров.

 >>> max ((1,3, -1))

 >>> max ([1,3, -1])

6. Методы

Списки и кортежи разделяют index () и count ().Но кроме них, есть несколько методов, применимых к спискам. Это append (), insert (), remove (), pop (), clear (), sort () и reverse (). Возьмем пример одного из них.

 >>> [1,3,2] .index (3)

 >>> (1,3,2) .index (3)

1
Чтобы получить представление обо всех этих методах и упомянутых нами функциях, вам следует обратиться к нашим статьям о списках и кортежах.

7. Кортежи в списке

Мы можем хранить кортежи в списке, когда захотим.

 >>> mylist = [(1,2,3), (4,5,6)]
>>> type (mylist)

 >>> type (mylist [1])

Но когда нам нужно это сделать? Возьмем пример.

[(1, ‘ABC’), (2, ‘DEF’), (3, ‘GHI’)]

8. Списки в кортеже

Точно так же мы можем использовать кортеж для хранения списков. Посмотрим как.

 >>> mytuple = ([1,2], [3,4], [5,6])

9. Вложенные кортежи

Кортеж может содержать больше кортежей, и это может происходить более чем за два Габаритные размеры.

 >>> mytuple = ((1,2), (3, (4,5), (6, (7, (8,9)))))

Чтобы получить доступ к элементу со значением 8, мы пишем следующий код.

 >>> mytuple [1] [2] [1] [1] [0]

10. Вложенные списки

Точно так же список может содержать больше списков в любом количестве измерений.

 >>> mylist = [[1,2], [3,4]]
>>> myotherlist = [[1,2], [3, [4,5]]]

Чтобы получить доступ к элементу со значением 5, мы пишем следующий код.

 >>> myotherlist [1] [1] [1]

11. Когда использовать какой

Используйте кортеж, когда вы знаете, какая информация входит в контейнер. Например, если вы хотите сохранить учетные данные человека для своего веб-сайта.

 >>> person = ('ABC', 'admin', '12345')

Но если вы хотите хранить похожие элементы, например, в массиве в C ++, вам следует использовать список.

 >>> бакалея = ['хлеб', 'масло', 'сыр']

Обратите внимание, что это не означает, что список может содержать только однородные значения.Кроме того, вы не можете использовать список в качестве ключа для словаря. Это потому, что хешируются только неизменяемые значения. Следовательно, мы можем устанавливать в качестве ключей только неизменяемые значения, такие как кортежи. Но если вы все же хотите использовать список в качестве ключа, вы должны сначала превратить его в кортеж.

Итак, это все о Python Tuples vs Lists. Надеюсь, вам понравится наше объяснение.

12. Заключение

Теперь, когда мы знаем различия между кортежами python и списками, выбор между ними не должен быть очень сложным.Основное отличие состоит в том, что список можно изменять, а кортеж - нет. Итак, мы используем список, когда хотим содержать похожие элементы, но используем кортеж, когда знаем, какая информация входит в него.

Как вы думаете? Сообщите нам в комментариях.

Ссылка

Ваши 15 секунд побудят нас работать еще усерднее
Пожалуйста, поделитесь своим счастливым опытом на Google | Facebook

Кортежи Python

mytuple = ("яблоко", "банан", "вишня")

Кортеж

Кортежи используются для хранения нескольких элементов в одной переменной.

Tuple - один из 4 встроенных типов данных в Python, используемых для хранения коллекций
данные, остальные 3 - список,
Набор и Словарь, все с разным качеством и использованием.

Кортеж - это набор, который упорядочен и не подлежит изменению .

Кортежи записываются в круглые скобки.

Пример

Создать кортеж:

thistuple = ("яблоко", "банан", "вишня")
печать (thistuple)

Попробуй сам "

Элементы кортежа

Элементы кортежа упорядочены, неизменяемы и допускают повторяющиеся значения.

Элементы кортежа проиндексированы, первый элемент имеет индекс [0] , второй элемент имеет индекс [1] и т. Д.

Заказано

Когда мы говорим, что кортежи упорядочены, это означает, что элементы имеют определенный порядок, и этот порядок не изменится.

неизменяемый

Кортежи неизменяемы, то есть мы не можем изменять, добавлять или удалять элементы после того, как кортеж был создан.

Разрешить дубликаты

Поскольку кортежи индексируются, они могут иметь элементы с одинаковым значением:

Пример

Кортежи допускают повторяющиеся значения:

thistuple = («яблоко», «банан», «вишня», «яблоко», «вишня»)
печать (thistuple)

Попробуй сам "

Длина кортежа

Чтобы определить, сколько элементов в кортеже, используйте Функция len ():

Пример

Выведите количество элементов в кортеже:

thistuple = ("яблоко", "банан", "вишня")
печать (лен (чертополох))

Попробуй сам "

Создать кортеж с одним элементом

Чтобы создать кортеж только с одним элементом, вы должны добавить запятую после элемента,
иначе Python не распознает его как кортеж.

Пример

Кортеж из одного элемента, запомните запятую:

thistuple = ("яблоко",)
print (type (thistuple))

# НЕ кортеж
thistuple = ("apple")
print (тип (thistuple))

Попробуй сам "

Элементы кортежа - типы данных

Элементы кортежа могут иметь любой тип данных:

Пример

Типы данных String, int и boolean:

tuple1 = ("яблоко", "банан", "вишня")
кортеж2 = (1, 5, 7, 9, 3)
tuple3 = (Истина, Ложь, Ложь)

Попробуй сам "

Кортеж может содержать разные типы данных:

Пример

Кортеж со строками, целыми числами и логическими значениями:

tuple1 = ("abc", 34, Истина, 40, "мужской")

Попробуй сам "

тип ()

С точки зрения Python, кортежи определяются как объекты с типом данных "кортеж":

<класс 'кортеж'>

Пример

Какой тип данных у кортежа?

mytuple = ("яблоко", "банан", "вишня")
печать (тип (mytuple))

Попробуй сам "

Конструктор tuple ()

Также можно использовать конструктор tuple () для создания кортежа.

Пример

Использование метода tuple () для создания кортежа:

thistuple = tuple (("яблоко", "банан", "вишня")) # обратите внимание на двойные круглые скобки
печать (thistuple)

Попробуй сам "

Коллекции (массивы) Python

В языке программирования Python существует четыре типа коллекционных данных:

Список - это упорядоченная и изменяемая коллекция. Позволяет дублировать участников.
Кортеж - это заказанная и неизменяемая коллекция.Позволяет дублировать участников.
Набор - это неупорядоченная и неиндексированная коллекция. Нет повторяющихся участников.
Словарь - это заказанный сборник *
и изменчивый. Нет повторяющихся участников.

* Начиная с версии Python 3.7, словари упорядочены по .
В Python 3.6 и ранее словари неупорядоченные .

При выборе типа коллекции полезно понимать свойства этого типа.Выбор правильного типа для конкретного набора данных может означать сохранение смысла и может означать повышение эффективности или безопасности.

Python Lists of Tuples - DZone Open Source

В этом посте мы поговорим о создании Python Lists of Tuples и о том, как их можно использовать.

Списки Python

Списки в Python - это просто массив. Вот основной список моих любимых классов WoW:

  awesomeList = ['паладин', 'мошенник', 'священник', 'воин', 'друид']

Списки создаются с помощью скобок []

Мы можем добавить что-то в конец нашего списка с помощью append () :

  В [6]: awesomeList.append ("чернокнижник")

В [7]: awesomeList
Out [7]: ['паладин', 'мошенник', 'священник', 'воин', 'друид', 'чернокнижник']

Элементы в списке имеют индекс, начинающийся с 0, который называется смещением. Таким образом, мы можем ссылаться на конкретные элементы в нашем списке следующим образом:

  В [7]: awesomeList
Out [7]: ['паладин', 'мошенник', 'священник', 'воин', 'друид', 'чернокнижник']

В [8]: awesomeList [0]
Out [8]: 'паладин'

В [9]: awesomeList [3]
Out [9]: 'воин'

Измените элементы, используя также смещение:

  В [10]: awesomeList [3] = "monk"

В [11]: awesomeList
Out [11]: ['паладин', 'мошенник', 'священник', 'монах', 'друид', 'чернокнижник']

Наконец, вы можете удалить элементы из списка с помощью remove () :

  В [12]: awesomeList.удалить ('монах')

В [13]: awesomeList
Out [13]: ['паладин', 'мошенник', 'священник', 'друид', 'чернокнижник']

Есть еще несколько списков, но этого должно быть достаточно для целей этой публикации. При желании вы можете узнать больше из справочной документации Python. Вперед до кортежей:

Кортежи Python

Кортежи очень похожи на списки, но кортежи неизменяемы. Это означает, что после их создания вы не можете их изменить.

Давайте создадим кортеж из того же списка классов WoW выше.

  В [14]: awesomeTuple = ('паладин', 'мошенник', 'священник', 'воин', 'друид')

В [15]: awesomeTuple
Out [15]: ('паладин', 'мошенник', 'священник', 'воин', 'друид')

С помощью кортежей мы можем «распаковать» значения следующим образом:

  В [16]: belkas, gorkin, landril, maxilum, ferral = awesomeTuple

В [17]: белкас
Out [17]: 'паладин'

В [18]: максилум
Out [18]: 'воин'

Вы также можете создать кортеж из списка.

  В [20]: кортеж (awesomeList)
Out [20]: ('паладин', 'мошенник', 'священник', 'друид', 'чернокнижник')

Дополнительную информацию о кортежах можно найти в справочной документации Python.

Теперь, когда у нас есть хорошее введение в списки и кортежи Python, мы можем перейти к сути этого руководства.

Python Списки кортежей

Мы можем создавать списки кортежей. Это отлично подходит для работы с такими вещами, как файлы журналов.

Допустим, мы проанализировали файл журнала и получили код состояния и сообщение из веб-журнала Apache2.

Затем мы могли бы представить эти данные с помощью списков кортежей Python. Вот слишком упрощенный пример:

  В [21]: logs = [
    ...: ('HTTP_OK', 'ПОЛУЧИТЬ /index.html'),
    ...: ('HTTP_NOT_FOUND', 'ПОЛУЧИТЬ /index.htmll')
    ...:]

Это позволяет нам выполнять довольно интересные операции, такие как подсчет количества ошибок.

  В [29]: errorCount = 0
    ...: для входа в журналы:
    ...: статус, сообщение = журнал
    ...: если статус не HTTP_OK:
    ...: errorCount + = 1
    ...:

В [30]: errorCount
Вых [30]: 1

Зачем использовать кортежи вместо списков? Кортежи занимают меньше места для одного.Используя приведенный выше пример для анализа файла журнала, если файл журнала большой, то использование кортежей уменьшает объем используемой памяти.

Надеюсь, вам понравилась эта статья.

Новичок в Python: списки, кортежи, словари, наборы

Список : используется для хранения элементов. Также можно хранить дубликаты. Порядок хранения будет сохранен как есть. Он изменяемый, что означает, что один и тот же объект может быть изменен после создания.
Пример:
```
  list1 = ['один', 2,3.4, 'привет']
печать (список1)
печать (список1 [3])
list1 [1] = 2 # разрешено
печать (список1)
  
```
Ответ :
```
  'one', 2, 3.4, 'hello']
    Привет
    [2, 2, 3.4, 'привет']
  
```
Установить : как в списке. Единственная разница в том, что он не может хранить повторяющиеся значения. Также не будет порядка, в котором значения сохраняются.

Пример:

  >>> # набор целых чисел
>>> s = {1, 2, 3}
>>> печать (и)
{1, 2, 3}
>>> # тип печати s
>>> print (тип (ы))
<класс 'набор'>
>>> x = set (['foo', 'bar', 'baz', 'foo', 'qux'])
>>> х
{'qux', 'foo', 'bar', 'baz'}

Словарь : Словарь - это, по сути, тип хранилища, в котором вы можете хранить значение, соответствующее ключу, как настоящий словарь.

Пример:

  >>> dictval = {"Nishant": 1, "Akash": 2, "Ravi": 3, "Hari": 4}
>>> печать (dictval)
{'Нишант': 1, 'Акаш': 2, 'Рави': 3, 'Хари': 4}
>>> print (dictval ["Акаш"])
2

Кортеж : Кортеж - это последовательность значений, очень похожая на список. Значения, хранящиеся в кортеже, могут быть любого типа, и они индексируются целыми числами. Важное различие состоит в том, что кортежи неизменяемы: мы не можем изменять элементы кортежа после его назначения, тогда как в списке элементы можно изменять.

Пример:

  >>> # кортеж со смешанными типами данных
>>> t = (1, 'раджу', 28, 'abc')
>>> print (t)
>>> print (t [1])
(1, 'раджу', 28, 'abc')
раджу

>>> t = (1, 'raju', 28, 'abc')
>>> print (t)
>>> print (t [3])
>>> t [3] = 'def'
(1, 'раджу', 28, 'abc')
abc
-------------------------------------------------- -------------------------
TypeError Traceback (последний вызов последним)
 в  ()
      2 отпечатка (т)
      3 отпечатка (t [3])
----> 4 t [3] = 'def'
TypeError: объект 'tuple' не поддерживает назначение элементов

Списки кортежи python: Списки, кортежи и словари в Python

Списки, кортежи и словари в Python

список и кортеж / Хабр

Кортежи

Пустые списки vs пустые кортежи

Оптимизация выделения памяти для кортежей

Оптимизация выделения памяти для списков

Изменение размера списка

Скорость

создание и приведение к списку

Что такое кортеж

Создание

Обращение к элементу

Методы

Именованные кортежи

Список кортежей

Cортировка

В список

В словарь

В строку

Python: изменить Кортеж в списке кортежей

2 ответа

Похожие вопросы:

Последовательность Python- (список-кортеж-словарь-набор) — Русские Блоги

Списки и кортежи в Python для начинающих

Списки и кортежи в Python для начинающих

Операции с элементами списка

Кортежи

Ключевое слово in / not in

Сложение кортежей и списков

Итерирование

Кортежи python для начинающих. Функции и основные операции с tuples

Кортеж Python

Кортежи против списков

Стандартные операции с кортежами

Срезы

Объединение кортежей

Умножение кортежей

Функции кортежей

count() и len()

any()

tuple()

min() и max()

sum()

sorted()

Присваивание несколько кортежей

Выводы

Python | Разница между списком и кортежем

3.Строки, списки и кортежи — начало программирования на Python для начинающих веб-разработчиков

3.1. Типы данных последовательности

3.2. Работа с частями последовательности

3.2.1. Индексирование

3.2.2. Длина

3.2.3. Доступ к элементам в конце последовательности

3.2.4. Обход и

3.3.

3.3.1. Ломтики

3.3.2.

3,4. Объекты и методы

3,5. Функция

3.6. Методы

3,7. Списки изменяемые

3.8. Удаление списка

3.9. Список методов

3.10. Имена и изменяемые значения

3.11. Псевдоним

3.12. Списки клонирования

3.13. Вложенные списки

3,14. Строки и списки

3,15. Присвоение кортежа

3,16. Логические значения

3.17. Логические выражения

3,18. Логические операторы

3,19. Оценка короткого замыкания

3.20. «Правдивость»

3.21. Глоссарий

кортежей Python: когда их использовать поверх списков | Эрдем Исбилен

С легкими для понимания примерами для начинающих!

Кортежи Python и списки - Сравнение списков и кортежей

1. Кортежи Python и списки - цель