Как связать список с переменной в питоне

Обновлено: 23.04.2024

Списки Python похожи на массивы в JavaScript. Это один из встроенных типов данных, использующийся для хранения наборов данных.

Базовое использование

Как создать список

Пустой список создается при помощи пары квадратных скобок:

Можно создать список, сразу содержащий какие-то элементы. В этом случае они перечисляются через запятую и помещаются в квадратные скобки. Элементы в списках могут быть гетерогенными (т. е., разных типов), хотя обычно бывают гомогенными (одного типа):

Для создания списков также может использоваться конструктор list:

Также при создании списков используется List Comprehension, к которому мы еще вернемся.

Обращение к элементам списка

Вывод всего списка:

Вывести отдельные элементы списка можно, обратившись к ним по индексу (не забываем, что отсчет начинается с нуля).

В Python для обращения к элементам можно использовать и отрицательные индексы. При этом последний элемент в списке будет иметь индекс -1, предпоследний — -2 и так далее.

Распаковка списков (для python-3). Если поставить перед именем списка звездочку, все элементы этого списка будут переданы функции в качестве отдельных аргументов.

Списки мутабельны

Списки — это изменяемые контейнеры. То есть, вы можете изменять содержимое списка, добавляя и удаляя элементы.

Элементы списка можно перегруппировать, используя для индексирования другой список.

Создадим новый список из элементов списка my_list , а индексы нужных элементов возьмем из списка my_index :

Методы списков

Метод len() возвращает длину объекта (списка, строки, кортежа или словаря).

len() принимает один аргумент, который может быть или последовательностью (например, строка, байты, кортеж, список, диапазон), или коллекцией (например, словарь, множество, frozenset).

index()

index() возвращает индекс элемента. Сам элемент передается методу в качестве аргумента. Возвращается индекс первого вхождения этого элемента (т. е., если в списке два одинаковых элемента, вернется индекс первого).

Первый результат очевиден. Второй и третий output демонстрируют возврат индекса именно первого вхождения.

Цифра «2» встречается в списке дважды, первое ее вхождение имеет индекс 1, второе — 2. Метод index() возвращает индекс 1.

Аналогично возвращается индекс 0 для элемента «I».

Если элемент, переданный в качестве аргумента, вообще не встречается в списке, вернется ValueError. Так получилось с попыткой выяснить индекс «JavaScript» в списке words .

Опциональные аргументы

Чтобы ограничить поиск элемента конкретной подпоследовательностью, можно использовать опциональные аргументы.

Метод index() будет искать элемент «am» в диапазоне от элемента с индексом 2 (включительно) до элемента с индексом 5 (этот последний элемент не входит в диапазон).

При этом возвращаемый индекс — индекс элемента в целом списке, а не в указанном диапазоне.

Метод pop() удаляет и возвращает последний элемент списка.

Этому методу можно передавать в качестве параметра индекс элемента, который вы хотите удалить (это опционально). Если конкретный индекс не указан, метод pop() удаляет и возвращает последний элемент списка.

Если в списке нет указанного вами индекса, метод выбросит exception IndexError: pop index out of range .

Базовый функционал стека

Для реализации базового функционала стека в программах на Python часто используется связка метода pop() и метода append():

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.

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.

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

С помощью list comprehension можно достичь того же результата:

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 n * 7 , 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:

Это эквивалентно следующему циклу:

List comprehension может также содержать вложенные if-условия. Обратите внимание на следующий пример:

С применением list comprehension этот код можно переписать следующим образом:

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.

Английский для программистов

Наш телеграм канал с тестами по английскому языку для программистов. Английский это часть карьеры программиста. Поэтому полезно заняться им уже сейчас

Список представляет собой последовательность в Python. Словарное значение списка — «некоторое количество связанных элементов или имен, написанных или напечатанных последовательно».

Мы часто используем списки и в повседневной жизни (например, составление списка покупок), и в программах (например, создание списка простых чисел). Мы составляем списки всякий раз, когда хотим сгруппировать определенные элементы по определенным критериям.

Список в Python предоставляет те же функциональные возможности, позволяющие группировать элементы с возможностью произвольного доступа к каждому элементу, изменения каждого элемента, добавления или удаления элемента из него.

Итак, начнем с создания списка.

type() — это функция в Python, которая возвращает тип объекта переменной.

Создать список в Python очень просто. Вы можете сделать это двумя способами. Первый: заключить в квадратные скобки элементы, которые мы видели в приведенном выше примере. Другой — использовать функцию list().

У списков есть интересная особенность: они хранят ссылки на объекты или элементы в нем. Таким образом, при переназначении списка на другую переменную Python изменяет только ссылку, а не создает новый объект списка.

Мы видим, что обе переменные ссылаются на один и тот же объект. Это очень сильно ускоряет выполнение программы. Список — это глобальная переменная, то есть, когда вы объявляете список и передаете его функции в качестве аргумента, а не копируете и передаете функции, Python передает ссылку на список.

Доступ к элементам

Python назначает индекс каждому из элементов списка, нумерация идет с нуля. Итак, если вы хотите получить доступ к определенному элементу в списке, вы можете обратиться к нему по его индексу. Для этого вы должны знать индекс элемента. Впрочем, даже если вы этого не знаете, не беспокойтесь, для этого есть одно решение. Но пока давайте попробуем получить доступ к элементам по их индексу.

Python выбросит IndexError , если вы передадите индекс, который не связан со списком, или если этот индекс не ссылается на объект.

Бывают ситуации, когда вы знаете, к какому элементу вы хотите получить доступ, но не знаете его индекс. В таких ситуациях вы можете найти этот элемент в соответствующем списке, а функция поиска (функция index() в случае списков) возвращает индекс этого элемента.

Поведение списков при изменении

Список как тип данных относится к категории изменяемых структур данных. Слово «изменяемый» означает, что вы можете вносить любые изменения в структуру данных даже после ее определения. Итак, какие изменения вы можете произвести по отношению к списку? Вы можете обновить, добавить новый и удалить любой элемент.

Изменение элементов списка

Удаление элементов списка

Обновлять и удалять элементы легко и просто. Что касается добавления элемента в список, существует много разных способов сделать это. Все зависит от того, куда и как вы хотите добавить элемент. Одним из этих способов является использование функции insert() .

Вставка элемента

list.insert(index, value) принимает 2 аргумента. Первый — это индекс, по которому вы хотите добавить элемент, а второй — сам элемент или его значение.

Что будет, если вы передадите индекс, который намного больше, чем размер списка? Ну, в этом случае список добавит элемент в конец.

Помимо вставки, вы можете использовать append() , чтобы добавить элемент в конец списка.

Итак, мы рассмотрели базовые операции CRUD (Create Read Update Delete) со списком. В списке слишком много встроенных функций. Мы не собираемся охватывать все это. Но если вы хотите узнать больше, то можете перейти по ссылке на документацию Python.

Списки из неизменяемых объектов

Можем ли мы сделать список кортежей? Tuple является неизменяемым объектом, а список — изменяемым. Итак, если мы объявим список кортежей, станут ли они изменяемыми? Давайте проверим это.

Таким образом, даже если неизменяемый объект хранится в списке, Python не изменяет его свойства.

Список может иметь любой тип данных в качестве элемента, будь то словарь, кортеж, строка или другой список. Это одна из причин, почему список так часто используется программистами.

О списках следует знать куда больше, чем описано в этой статье. Со многими особенностями и свойствами вы познакомитесь, когда начнете работать со списками. Но чтобы научиться продвинутому использованию, всегда необходимо фундаментальное понимание. В этой статье мы рассмотрели самые основы. Если вы поняли эти операции, вы готовы к дальнейшему изучению и базовому использованию списков.

Итак, базовое понимание есть — можно двигаться дальше уже самостоятельно. Для закрепления мы бы рекомендовали самостоятельно поиграться со списками в консоли, попробовать их в сочетании с другими типами данных, циклами, функциями. А мы желаем вам удачи в дальнейшем изучении языка Python.

Английский для программистов

Давайте поговорим немного о связных списках. Вероятно, вы о них слышали. Скажем, на лекциях по структурам данных. И возможно, вы думали, что это как-то сильно заумно. Почему бы не использовать массив? На самом деле связные списки имеют некоторые преимущества перед массивами и простыми списками. Поначалу эта тема может показаться сложной, но не волнуйтесь: мы все разберем.

Если вы представите себе фотографию людей, взявшихся за руки в хороводе, вы получите примерное представление о такой структуре, как связный список. Это некоторое количество отдельных узлов, связанных между собой ссылками, т. е. ссылками на другие узлы. Связные списки бывают двух видов: однонаправленные и двунаправленные (односвязные и двусвязные).

В односвязных списках каждый узел имеет одну стрелку, указывающую вперед, а в двусвязных узлы имеют еще и стрелки, указывающие назад. Но на собеседованиях в вопросах, касающихся связных списков, чаще всего имеются в виду односвязные. Почему? Их проще реализовать. Да, у вас не будет возможности перемещаться по списку в обратном направлении, но для отслеживания узлов хватит и однонаправленных связей.

Давайте попробуем реализовать связный список на Python. Возможно, вы бы начали с class Linked_list , а затем создали в нем узлы, но все можно сделать куда проще. Представьте цепочку из скрепок. Мы берем кучку скрепок и соединяем их, цепляя друг за дружку.

Цепочку создают отдельные скрепки плюс тот факт, что они сцеплены между собой. Поэтому вместо создания класса Linked_list мы просто создадим класс Node и позволим отдельным узлам связываться друг с другом.

Далее, как обычно при создании класса на Python, мы создаем метод __init__ . Этот метод инициализирует все поля, например, переменные в классе, при создании каждого нового объекта Node .

Мы будем принимать переменную data — это значение, которое мы хотим сохранять в узле. Также нам нужно определить ссылку, направленную вперед, она традиционно называется next . Сначала узел не связан ни с чем, поэтому мы устанавливаем next в None .

Это почти все, что нам нужно. Можно оставить, как есть, но в книге «Cracking the Coding Interview» также реализуется метод appendToTail() , который создает новый узел и добавляет его в конец списка, проходя его, так что нам не приходится делать это вручную.

Начнем с определения этого метода в классе Node . Метод будет принимать значение, которое мы хотим поместить в новый узел, и ключевое слово self (это специфично для Python).

Первое, что мы делаем, это создаем новый узел с заданным значением. Назовем его end .

Затем мы создаем указатель (поинтер). Это может звучать слишком технически, но по сути мы создаем ссылку на головной элемент ( head ) нашего списка. Мы делаем так, потому что хотим проходить по списку, не переназначая в нем ничего. Итак, мы делаем ссылку на первый узел, self , и сохраняем его в переменной n .

Наконец, мы проходим список. Как мы это делаем? Нам нужно всего лишь перемещаться к следующему узлу, если он есть. А если следующего узла нет, мы поймем, что мы уже в конце списка. Для прохождения списка до предпоследнего узла мы используем простой цикл while .

Наконец, мы указываем на последний узел, за которым нет следующего узла. Мы просто берем end — наш новый узел — и устанавливаем n.next = end .

Вот и все! Вот как выглядит наш класс полностью:

Проверяем наш связный список

Давайте все это проверим. Начнем с создания нового объекта Node. Назовем его ll (две латинские буквы «l» в нижнем регистре как сокращение Linked List). Назначим ему значение 1.

Поскольку мы написали такой классный метод append() , мы можем вызывать его для добавления в наш список новых узлов.

Как нам увидеть, как выглядит наш список? Теоретически, выглядеть он должен следующим образом:

Но нет способа вывести его именно в таком виде. Нам нужно пройти список, выводя каждое значение. Вы же помните, как проходить список? Мы только что это делали. Повторим:

Создаем переменную, указывающую на head .
Если есть следующий узел, перемещаемся к этому узлу.

И просто выводим data в каждом узле. Мы начинаем с шага № 1: создаем новую переменную и назначаем ее головным элементом списка.

Далее мы выводим первый узел. Почему мы не начали с цикла while? Цикл while проитерируется только дважды, потому что только у двух узлов есть next (у последнего узла его нет). В информатике это называется ошибкой на единицу (когда нужно сделать что-то Х раз плюс 1). Это можно представить в виде забора. Вы ставите столб, затем секцию забора, и чередуете пару столб + секция столько раз, сколько нужно по длине.

Но вы не можете оставить последнюю секцию забора висящей в воздухе. Ограда должна закончиться столбом, а не секцией. Поэтому вам приходится либо добавлять еще один столб в конце, либо (что в информатике более распространено) начать с постановки столба, а затем добавлять пары секция + столб . Это мы и сделаем.

Для начала мы выведем первый узел, а затем запустим цикл while для вывода всех последующих узлов.

Запустив это для нашего предыдущего списка, мы получим в консоли:

Ура! Наш связный список работает.

Зачем уметь создавать связный список на Python?

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

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

Списки в Python это не настоящие массивы, а скорее реализация динамического массива, что имеет свои преимущества и недостатки. В Википедии есть таблица со сравнением производительности связных списков, массивов и динамических массивов.

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

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

Список Python — это последовательность значений любого типа: строки, числа, числа с плавающей точкой или даже смешанного типа. В этом материале речь пойдет о функциях списков, о том, как создавать их, добавлять элементы, представлять в обратном порядке и многих других.

Создать списки Python

Для создания списка Python нужно заключить элементы в квадратные скобки:

Список может выглядеть так:

Можно смешивать типы содержимого:

Поддерживаются вложенные списки как в примере выше.

Получать доступ к любому элементу списка можно через его индекс. В Python используется система индексации, начиная с нуля.

Принцип похож на строки.

Изменение списка

Списки — это изменяемые объекты, поэтому их элементы могут изменяться, или же может меняться их порядок.

Если есть такой список:

То его третий элемент можно изменить следующим образом:

Если сейчас вывести его на экран, то он будет выглядеть вот так:

Если индекс — отрицательное число, то он будет считаться с последнего элемента.

Вывод этого кода — ‘пять’.

Проход (итерация) по списку

Читать элементы списка можно с помощью следующего цикла:

Таким образом можно читать элементы списка. А вот что касается их обновления:

Результат будет следующим:

Функция len() используется для возврата количества элементов, а range() — списка индексов.

Стоит запомнить, что вложенный список — это всегда один элемент вне зависимости от количества его элементов.

Результат кода выше — 5 .

Срез списка

Можно получить срез списка с помощью оператора ( : ):

Результат кода выше — ['два', 'три']

Если убрать первое число, от срез будет начинаться с первого элемента, а если второе — с последнего.

Если убрать числа и оставить только двоеточие, то скопируется весь список.

Результат этого года:

Поскольку списки изменяемые, менять элементы можно с помощью оператора среза:

Вставить в список

Метод insert можно использовать, чтобы вставить элемент в список:

Индексы для вставляемых элементов также начинаются с нуля.

Добавить в список

Метод append можно использовать для добавления элемента в список:

Можно добавить и больше одного элемента таким способом:

При этом list_2 не поменяется.

Отсортировать список

Для сортировки списка нужно использовать метод sort .

Перевернуть список

Можно развернуть порядок элементов в списке с помощью метода reverse :

Индекс элемента

Метод index можно использовать для получения индекса элемента:

Если в списке больше одного такого же элемента, функция вернет индекс первого.

Удалить элемент

Удалить элемент можно, написав его индекс в методе pop :

Если не указывать индекс, то функция удалит последний элемент.

Элемент можно удалить с помощью метода remove .

Оператор del можно использовать для тех же целей:

Можно удалить несколько элементов с помощью оператора среза:

Функции агрегации

В Python есть некоторые агрегатные функции:

sum() работает только с числовыми значениями.

А max() , len() и другие можно использовать и со строками.

Сравнить списки

В Python 2 сравнить элементы двух списком можно с помощью функции cmp :

Она вернет -1 , если списки не совпадают, и 1 в противном случае.

В Python 3 для этого используется оператор ( == ):

Результат не совпадают .

Математические операции на списках:

Для объединения списков можно использовать оператор ( + ):

Список можно повторить с помощью оператора умножения:

Списки и строки

Для конвертации строки в набор символов, можно использовать функцию list :

Функция list используется для того, чтобы разбивать строку на отдельные символы.

Можно использовать метод split для разбития строки на слова:

Она возвращает обычный список, где с каждым словом можно взаимодействовать через индекс.

Символом разбития может служить любой знак, а не только пробел.

Результат будет аналогичен:

Объединить список в строку

Обратный процесс — объединение элементов списка в строку.

Это делается с помощью метода join :

Результат Monty Python .

Алиасинг (псевдонимы)

Когда две переменные ссылаются на один и тот же объект:

Алиасинг значит, что на объект ссылается больше одного имени.

Следующий пример показывает, как меняются изменяемые списки:

Изменился список list_2 , но поскольку он ссылается на один и тот же объект, то оригинальный список тоже поменялся.
Использовать “псевдонимы” при работе со списками не рекомендуется.
В целом, работать со списками в Python очень просто.

В языке программирования Python существует четыре типа данных для хранения последовательностей:

List (список) — упорядоченная последовательность, которую можно изменять. Допускаются одинаковые элементы.
Tuple (кортеж) — последовательность, которая упорядочена, но не изменяемая. Допускаются одинаковые элементы.
Set (множество) — неупорядоченная изменяемая последовательность. Одинаковые элементы удаляются.
Dict (словарь) — неупорядоченная изменяемая последовательность, состоящая из пар ключ, значение. Ключи не дублируются.

При выборе типа последовательности полезно знать и понимать свойства каждого из типов. Выбор правильного типа для определенного набора данных помогает сохранить смысл, и это дает повышение эффективности или безопасности.

Списки

Списки это упорядоченная и изменяемая последовательность. В Python списки записываются в квадратных скобках.

Доступ к элементам списка

Вы получаете доступ к элементам списка, ссылаясь на номер индекса.
Выведем второй элемент списка:

Как изменить значение по индексу

Для того, чтобы изменить значение определенного элемента, ссылайтесь на номер индекса.
Поменяйте второй элемент:

Итерация по списку

Вы можете проходить по элементам списка с помощью цикла for
Выведем все элементы в списке, один за другим:

Узнать больше о цикле for вы можете изучив раздел Python цикл for.

Длина списка

Чтобы определить сколько элементов списка у вас есть, пользуйтесь методом len()
Выведем число элементов в списке:

Добавить элементы

Чтобы добавить элементы в конец списка, используйте метод append()

Для того, чтобы добавить элемент по указанному индексу, используйте метод insert() :

Вставьте элемент в качестве второй позиции:

Удаление элементов

Существует несколько методов удаления элементов списка
Метод remove() удаляет определенные элементы:

Метод pop() удаляет элемент по индексу (или последний элемент, если индекс не указан) и возвращает его:

Ключевое слово del удаляет определенный индекс:

Ключевое слово del может полностью удалить список:

Метод clear() очищает список:

Конструктор list()

Вы так же можете использовать конструктор list() для создания списка.

Методы списков

Более подробно о применении методов списков:

У Python есть набор встроенных методов, которые вы можете использовать при работе со списками:

Читайте также: