Списки в python

Append multiple lines to a file in Python

Suppose we have a list of string,

list_of_lines = 

We could do that by calling above created function append_new_line() multiple times, but it is not an optimized solution because it will open and close the file for each element in the list.
We should open the file only once and append all the lines to it. To do that our algorithm should be like,

• Open the file in append & read mode (‘a+’). Both read & write cursor points to the end of the file.
• Move read cursor to the start of the file.
• Read some text from the file and check if the file is empty or not.
• If the file is not empty, then set appendEOL as True else False
• Now for each element in the list
  • If its first element in List and appendEOL is False
  • Else
  • Append the element  to the file using write() function.
• Close the file

Basically we don’t need to write first ‘\n’ if the file is empty.

A function to append multiple lines in a file is,

def append_multiple_lines(file_name, lines_to_append):
    # Open the file in append & read mode ('a+')
    with open(file_name, "a+") as file_object:
        appendEOL = False
        # Move read cursor to the start of file.
        file_object.seek(0)
        # Check if file is not empty
        data = file_object.read(100)
        if len(data) > 0:
            appendEOL = True
        # Iterate over each string in the list
        for line in lines_to_append:
            # If file is not empty then append '\n' before first line for
            # other lines always append '\n' before appending line
            if appendEOL == True:
                file_object.write("\n")
            else:
                appendEOL = True
            # Append element at the end of file
            file_object.write(line)

This is first line
This is second line

list_of_lines = 

# Append strings in list as seperate new lines in the end of file
append_multiple_lines('sample3.txt', list_of_lines)

This is first line
This is second line
First Line
Second Line
Third Line

The complete example is as follows,

def append_new_line(file_name, text_to_append):
    """Append given text as a new line at the end of file"""
    # Open the file in append & read mode ('a+')
    with open(file_name, "a+") as file_object:
        # Move read cursor to the start of file.
        file_object.seek(0)
        # If file is not empty then append '\n'
        data = file_object.read(100)
        if len(data) > 0:
            file_object.write("\n")
        # Append text at the end of file
        file_object.write(text_to_append)

def append_multiple_lines(file_name, lines_to_append):
    # Open the file in append & read mode ('a+')
    with open(file_name, "a+") as file_object:
        appendEOL = False
        # Move read cursor to the start of file.
        file_object.seek(0)
        # Check if file is not empty
        data = file_object.read(100)
        if len(data) > 0:
            appendEOL = True
        # Iterate over each string in the list
        for line in lines_to_append:
            # If file is not empty then append '\n' before first line for
            # other lines always append '\n' before appending line
            if appendEOL == True:
                file_object.write("\n")
            else:
                appendEOL = True
            # Append element at the end of file
            file_object.write(line)

def main():

    print('Append a text to file in Python')

    # Open a file with access mode 'a'
    file_object = open('sample.txt', 'a')

    # Append 'hello' at the end of file
    file_object.write('hello')

    # Close the file
    file_object.close()

    print('Append a text to file in Python using "with statement"')

    # Open a file with access mode 'a'
    with open("sample.txt", "a") as file_object:
        # Append 'hello' at the end of file
        file_object.write("hello")

    print('Append data to a file as a new line in Python')

    # Open the file in append & read mode ('a+')
    with open("sample2.txt", "a+") as file_object:
        # Move read cursor to the start of file.
        file_object.seek(0)
        # If file is not empty then append '\n'
        data = file_object.read(100)
        if len(data) > 0 :
            file_object.write("\n")
        # Append text at the end of file
        file_object.write("hello hi")

    # Append one line to a file that does not exist
    append_new_line('sample3.txt', 'This is first line')

    # Append another line to a file that already exist & has some contents
    append_new_line('sample3.txt', 'This is second line')

    print('Append multiple lines to a file in Python')

    list_of_lines = 

    # Append strings in list as seperate new lines in the end of file
    append_multiple_lines('sample3.txt', list_of_lines)


if __name__ == '__main__':
   main()

Append a text to file in Python
Append a text to file in Python using "with statement"
Append data to a file as a new line in Python
Append multiple lines to a file in Python

TypeError

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

type_error.py

#!/usr/bin/env python

# type_error.py

n = 

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

This example throws a .

print(n)

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

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

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

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

This is example output.

Начало работы с методами сортировки Pandas ↑

Напоминаем, что DataFrame — это структура данных с помеченными осями для строк и столбцов. Вы можете отсортировать DataFrame по значению строки или столбца, а также по индексу строки или столбца.

И строки, и столбцы имеют индексы, которые представляют собой числовые представления о том, где находятся данные в вашем DataFrame. Вы можете получать данные из определенных строк или столбцов, используя расположение индекса DataFrame. По умолчанию номера индексов начинаются с нуля. Вы также можете вручную назначить собственный индекс.

Подготовка набора данных   

В этом уроке будем работать с данными об экономии топлива, собранными Агентством по охране окружающей среды США (EPA) на транспортных средствах, выпущенных в период с 1984 по 2021 год. Набор данных EPA по экономии топлива великолепен, потому что он содержит много различных типов информации, которую вы можете отсортировать, включая текстовую и числовою информацию. Набор данных содержит всего восемьдесят три колонки.

Чтобы продолжить, вам понадобится установленная библиотека Python pandas. Код в этом руководстве был выполнен с использованием pandas 1.2.0 и Python 3.9.1.

Для анализа будем просматривать данные о MPG (миля на галлон) для транспортных средств по маркам, моделям, годам и другим характеристикам транспортных средств. Можно указать, какие столбцы следует читать в DataFrame. Для этого урока вам понадобится только часть доступных столбцов. Вот команды для чтения соответствующих столбцов набора данных по экономии топлива в DataFrame и для отображения первых пяти строк:

>>> import pandas as pd

>>> column_subset = 

>>> df = pd.read_csv(
...     "https://www.fueleconomy.gov/feg/epadata/vehicles.csv",
...     usecols=column_subset,
...     nrows=100
... )

>>> df.head()
   city08  cylinders fuelType  ...  mpgData            trany  year
0      19          4  Regular  ...        Y     Manual 5-spd  1985
1       9         12  Regular  ...        N     Manual 5-spd  1985
2      23          4  Regular  ...        Y     Manual 5-spd  1985
3      10          8  Regular  ...        N  Automatic 3-spd  1985
4      17          4  Premium  ...        N     Manual 5-spd  1993

Вызывая с URL-адресом набора данных, вы можете загрузить данные в DataFrame. Сокращение количества столбцов приводит к более быстрой загрузке и меньшему использованию памяти. Чтобы еще больше ограничить потребление памяти и быстро почувствовать данные, вы можете указать, сколько строк загружать, используя .

Знакомство с .sort_values()   

Для сортировки значений в DataFrame по любой оси (столбцы или строки) используем . Как правило, требуется отсортировать строки в DataFrame по значениям одного или нескольких столбцов:

На рисунке выше показаны результаты использования для сортировки строк DataFrame на основе значений в столбце . Это похоже на то, как вы сортируете данные в электронной таблице с помощью столбца.

Знакомство с .sort_index()   

используем для сортировки DataFrame по индексу строки или меткам столбцов. Отличие от заключается в том, что вы сортируете DataFrame на основе индекса строки или имени столбцов, а не значений в этих строках или столбцах:

Индекс строки DataFrame обведен синим на рисунке выше. Индекс не считается столбцом, и обычно у вас есть только один индекс строки. Индекс строки можно рассматривать как номера строк, которые начинаются с нуля.

Python sequence functions

Sequence functions can be used on any sequence types, including lists.

sequence_funs.py

#!/usr/bin/env python

# sequence_funs.py

n = 

print("There are {0} items".format(len(n)))
print("Maximum is {0}".format(max(n)))
print("Minimum is {0}".format(min(n)))
print("The sum of values is {0}".format(sum(n)))

In the example above, we have four functions: , ,
, and .

print("There are {0} items".format(len(n)))

The function returns the size of the list. The number of
elements of the list.

print("Maximum is {0}".format(max(n)))
print("Minimum is {0}".format(min(n)))

The and functions return the maximum
and the minimum of the list.

print("The sum of values is {0}".format(sum(n)))

The function calculates the sum of the numbers
of the list.

$ ./sequence_funs.py
There are 8 items
Maximum is 8
Minimum is 1
The sum of values is 36

This is the output.

List Comprehension

List Comprehension это создание списка путем итерации в цикле уже существующего списка (с соблюдением указанных условий). Поначалу такой подход может казаться сложным, но когда разберетесь, вы поймете, насколько это просто и быстро.

Чтобы разобраться в list comprehension, нужно
для начала обратиться к обычной итерации
списка. В следующем простом примере
показано, как вернуть новый список,
состоящий только из четных чисел старого.

# просто любой список чисел
some_list = 

# пустой список, который будет заполняться четными числами из первого списка
even_list = []

for number in some_list:
  if number % 2 == 0:
    even_list.append(number)

print(even_list) # 

Давайте разберем этот пример. Сначала мы создаем список с числами. Затем создаем пустой список, в котором будут сохраняться результаты, полученные в цикле. Дальше идет сам цикл, в котором мы перебираем числа из первого списка и проверяем, являются ли они четными. Если число делится на 2 без остатка, мы добавляем его в список четных чисел. Для получения нужного результата нам потребуется 5 строк кода (без учета комментариев), да еще пробелы.

А теперь давайте посмотрим пример, в
котором мы делаем все то же самое, но с
помощью list comprehension.

# просто любой список чисел
some_list = 

# List Comprehension
even_list = 
print(even_list) # 

Давайте возьмем еще пример. Создадим
список, каждый элемент которого будет
элементом старого списка, умноженным
на 7.

my_starting_list = 
my_new_list = []

for item in my_starting_list:
    my_new_list.append(item * 7)
print(my_new_list)  # 

С помощью list comprehension можно достичь
того же результата:

my_starting_list = 
my_new_list = 

print(my_new_list)  # 

Вообще list comprehension пишется в соответствии
со следующей формулой:

В блоке вы указываете, что конкретно нужно сделать с элементом, который возвращает итерация объекта. В нашем примере это , но операция может быть любой, как очень простой, так и очень сложной.

В блок нужно вставить имя объекта, который вы будете перебирать в цикле. В нашем примере это был список, но мог быть кортеж или диапазон.

List
comprehension добавляет элемент из существующего
списка в новый, если соблюдается какое-то
условие. Этот способ лаконичнее, а в
большинстве случаев еще и намного
быстрее. Иногда применение list comprehension
может ухудшить читаемость кода, поэтому
разработчику нужно действовать по
ситуации.

Примеры использования list comprehension с условиями

Вносим в новый список только четные
числа:

only_even_list = 
print(only_even_list)  # 

Это эквивалентно следующему циклу:

only_even_list = list()
for i in range(13):
  if i%2 == 0:
    only_even_list.append(i)
print(only_even_list)  # 

List
comprehension может также содержать вложенные
if-условия

Обратите внимание на следующий
пример:

divisible = list()
for i in range(50):
  if i % 2 == 0:
    if i % 3 == 0:
      divisible.append(i)
print(divisible)  # 

С применением list comprehension этот код можно
переписать следующим образом:

divisible = 
print(divisible)  # 

С list comprehension также может использоваться if-else. В следующем примере мы берем диапазон чисел от 0 до 10 и добавляем в наш список все четные числа из этого диапазона, а нечетные добавляем после умножения на -1.

list_1 = 
print(list_1)  # 

Подписаться

×

Convert list to dictionary python

In Python, to convert a list to dictionary we can use dict.fromkey() method to convert the given list into dictionary.

Example:

After writing the above code (convert list to dictionary python), Ones you will print “ dictionary ” then the output will appear as a “ {‘Tom’: ‘pass’, ‘Mack’: ‘pass’, ‘Jim’: ‘pass’} ”. Here, dict.fromkeys() will convert the list into a dictionary with the specified value “pass”. You can refer to the below screenshot for convert list to dictionary python.

Convert list to dictionary python

We can also, convert list to dictionary in python by using dictionary comprehension.

Example:

After writing the above code (convert list to dictionary python), Ones you will print “ dictionary ” then the output will appear as a “ {‘Tom’: ‘pass’, ‘Mack’: ‘pass’, ‘Jim’: ‘pass’} ”. Here, dictionary comprehension will convert the list into a dictionary, and each keys value will be the same. You can refer to the below screenshot to convert the list to dictionary python.

Как получить доступ к элементам из списка?

Существуют различные способы доступа к элементам списка.

Доступ по индексу

блок 1

Для доступа к элементу списка можно использовать оператор индекса []. Индекс начинается с 0. Итак, список из 5 элементов будет иметь индексы от 0 до 4.

Попытка получить доступ к элементу, который не существует, вызовет ошибку IndexError. Индекс должен быть целым числом. Нельзя использовать float или другие типы данных в качестве индекса, это приведет к ошибке TypeError.

Доступ к вложенному списку осуществляется с помощью дополнительных индексов.

my_list = 

# Вывод первого элемента: p
print(my_list)

# Вывод третьего элемента: o
print(my_list)

# Вывод последнего (пятого) элемента: e
print(my_list)

# Ошибка, индексом может быть только целое число
# my_list

# Пример вложенного списка
n_list = ]

# Индексы вложенных списков
# Вывод второго символа первого элемента списка: a
print(n_list)

# вывод четвертого элемента второго вложенного списка: 5
print(n_list)

Отрицательные индексы списка

Python допускает отрицательную индексацию для элементов списка. Индекс -1 выведет последний элемент, -2 — второй элемент с конца и т.д.

my_list = 

# Вывод последнего элемента: e
print(my_list)

# Вывод последнего элемента с конца (первого): p
print(my_list)

Срезы списков в Python

Вы можете получить доступ к ряду элементов в списке, используя оператор среза (двоеточие).

my_list = 

# Элементы с 3го по 5й
print(my_list)

# Элементы с начала до 4го
print(my_list)

# Элементы с 6го до последнего
print(my_list)

# Элементы с первого до последнего
print(my_list)

Как хранятся списки в памяти?

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

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

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

Создать список в Python можно следующим способом:

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Для удаления элемента по индексу подходит команда del имя_списка:

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

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

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

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

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

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

>>> a-1

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

>>> a14
5, 7, 10

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

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

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

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

Как видите, объединить списки достаточно легко.

Сортировка с помощью функции sorted()

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

Стандартная сортировка:

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

Сортировка кортежа:

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

Сортировка словаря:

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

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

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

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

Вопрос 11. Как работает функция range?

Сложность: (ー_ー)

Функция range() генерирует три разных вида последовательностей из целых чисел и часто используется для быстрого создания списков — поэтому этот вопрос и попал в нашу подборку. Да и объяснять работу функции удобнее всего именно с помощью списка.

Последовательность от нуля до n

Используется range(n):

Функция range(n) сгенерировала последовательность от нуля до n (исключая n), а мы эту последовательность двумя способами обернули в список. Первый способ вы уже узнали — это генератор списков, а второй использует функцию list, которая превращает подходящий аргумент в список.

Попробуйте передать в range() отрицательное (-7) или дробное (3.14) число. Получится ли какой-нибудь список из этого, и если да, то какой?

Последовательность от n до m

Здесь в функцию range() нужно передать уже два аргумента: тогда range(n, m) сгенерирует целые числа от n до m (исключая m):

Последовательность от n до m с шагом k

Если в функцию range() передать три аргумента n, m, k, то она снова создаст последовательность от n до m (снова исключая m), но уже с шагом k:

Python map and filter functions

The and functions are mass
functions that work on all list items. They are part of the functional
programming built into the Python language.

Today, it is recommended to use list comprehensions instead of these
functions where possible.

map_fun.py

#!/usr/bin/env python

# map_fun.py

def to_upper(s):
    
    return s.upper()

words = 

words2 = list(map(to_upper, words))
print(words2)

The function applies a particular function to every
element of a list.

def to_upper(s):

    return s.upper()

This is the definition of the function that will be applied
to every list element. It calls the string
method on a given string.

words = 

This is the list of strings.

words2 = map(to_upper, words)
print(words2)

The function applies the
function to every string element of the words list. A new list is formed and
returned back. We print it to the console.

$ ./map_fun.py

Every item of the list is in capital letters.

The function constructs a list from those elements of
the list for which a function returns true.

filter_fun.py

#!/usr/bin/env python

# filter_fun.py

def positive(x):
    return x > 0

n = 

print(list(filter(positive, n)))

An example demonstrating the function.
It will create a new list having only positive values. It will
filter out all negative values and 0.

def positive(x):
    return x > 0

This is the definition of the function used by the
function. It returns or . Functions that
return a boolean value are called predicates.

$ ./filter_fun.py

Output of the script.

In this part of the Python tutorial, we have described Python lists.

Contents
Previous
Next

Python list comprehensions

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

L = ]

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

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

list_comprehension.py

#!/usr/bin/env python

# list_comprehension.py

a = 

b = 
print(b)

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

a = 

This is the list of nine integers.

b = 

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

$ ./list_comprehension.py

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

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

list_comprehension2.py

#!/usr/bin/env python

# list_comprehension2.py

lang = "Python"

a = []

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

b = 

print(a)
print(b)

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

a = []

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

We create such a list with the for loop.

b = 

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

$ ./list_comprehension2.py

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

? Examples

Now that you know the purpose, syntax, and effect of the method, let’s see some examples of its use with various data types.

Append a List

This method appends a single element to the end of the list, so if you pass a list as argument, the entire list will be appended as a single element (it will be a nested list within the original list).

Append a Tuple

This works exactly the same for tuples, the entire tuple is appended as a single element.

Tip: If you need to add the elements of a list or tuple as individual elements of the original list, you need to use the method instead of . To learn more about this, you can read my article: Python List Append VS Python List Extend – The Difference Explained with Array Method Examples

Best Practices

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

Как перевести список в другой формат?

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

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

В данном случае в качестве разделителя используется запятая.

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

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

Как узнать индекс элемента в списке?

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

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

Как посчитать количество уникальных элементов в списке?

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

Как создать список числовых элементов с шагом

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

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

Еще один вариант – воспользоваться генератором списков:

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

Вопрос 10. Как объединить два списка в список кортежей?

Сложность: (> ⌒ <)

Для объединения двух списков в список кортежей можно использовать функцию zip, причём не только для двух, но и для трёх и более списков. Это полезно для формирования, например, матриц из векторов.

В первых двух строчках мы создали два списка, которые надо объединить. В третьей с помощью конструкции, похожей на двойной генератор, создали список, состоящий из кортежей вида (k, v), где k и v берутся из двух наших списков с помощью функции zip(). К слову, она не зря носит такое название: в переводе zip означает «застёжка-молния», и эта функция как бы сшивает два списка в один.

Дайте мне список, и я переверну мир

Так (или примерно так) говорил ещё Архимед, а кто мы такие, чтоб с ним спорить. Список — простой, понятный и надёжный инструмент: в любой непонятной ситуации попробуйте сначала применить список, и даже если он не подойдёт, то подскажет, как и чем решать задачу дальше. Обязательно посмотрите другие методы списков из официальной документации Python, чтобы они не оказались для вас сюрпризом на собеседовании.

Конечно, Python — это не только списки, и изучать его лучше на родном языке в компании единомышленников. Приходите на наш курс «Профессия Python-разработчик». Под руководством опытных наставников вы станете настоящим укротителем питонов повелителем списков, массивов и словарей, а заодно получите востребованную и высокооплачиваемую специальность.