/привет/мир/etc
Непериодические заметки о программировании
суббота, 14 апреля 2018 г.
Работа с последовательностями в Python 3
Ниже обзор возможностей и приемов работы с последовательностями в Python 3, включая следующие темы (но не ограничиваясь ими):
Последовательности конструируются явно, с помощью литерала или другой последовательности, или аналитически, с помощью итератора или генератора. Примеры явно заданных последовательностей:
Примеры последовательностей, построенных с помощью итератора, предоставленного функцией range() :
Функция range() также позволяет задать шаг, в том числе отрицательный:
Элементы всякой последовательности доступны по индексу, причем
В последнем примере последовательность обращается. Обращение последовательности нагляднее всего продемонстрировать на строке:
Срез без ограничений с двух сторон включает все элементы исходной последовательности и создает ее копию:
Само собой, срез позволяет получить копию только изменяемой последовательности, а в случае с неизменяемой последовательностью возвращает ее саму:
Если срез последовательности используется слева от знака присваивания, то семантика совсем другая: вместо создания новой последовательности выполняется замена элементов среза на значение справа от знака присваивания:
При использовании среза с шагом, каждому значению среза должно соответствовать значение справа от знака присваивания, иначе возникает ошибка:
Следующая таблица представляет операции и методы, общие для всех последовательностей Python:
Операции in и not in для строк и строк байтов способны проверить вхождение не только отдельных элементов, но и подпоследовательностей из нескольких элементов:
Для других последовательностей проверятся вхождение ровно одного элемента:
Конкатенация создает новую последовательность, содержащую элементы исходных последовательностей:
Тип range можно рассматривать как неизменяемую последовательность с некоторыми ограничениями на общие операции. Так, нельзя сложить (конкатенировать) два объекта range или умножить объект range на целое число, зато объект range можно индексировать, срезать, проверять вхождение в него значений.
Встроенная функция map() позволяет получить новую последовательность из исходной путем замены каждого элемента на значение, вычисленное с помощью заданной функции (обычно лямбда):
Композиция filter() и map() позволяет и отфильтровать элементы по значению и получить новые значения из исходных:
А следующий фрагмент демонстрирует, как с помощью list comprehension и метода count() найти повторяющиеся элементы в последовательности:
List comprehension поддерживает вложенность как циклов, так и условий:
Последнее предложение эквивалентно следующему фрагменту:
Вложенные условия в list comprehension эквивалентны составному условию с оператором and или вложенным if внутри цикла:
От list comprehension генераторное выражение отличается только ленивым предоставлением элементов последовательности, в остальном поддерживая синтаксис и семантику list comprehension. Для передачи генераторного выражения в качестве аргумента функции достаточно одной пары скобок:
Что если нужно найти не сумму, а произведение элементов? Или сумму их квадратов? С этим нам поможет функция reduce() из модуля functools :
Мы удвоили каждую букву в слове, но без третьего аргумента этого бы сделать не удалось:
Функция zip() завершает работу по концу самой короткой из последовательностей:
Если необходимо дойти до конца самой длинной из последовательностей, то нужно воспользоваться функцией zip_longest() из модуля itertools :
Вместо None на месте отсутствующих элементов можно получить значение, заданное с помощью именованного параметра fillvalue :
В завершение обзора, приведу операции и методы, общие для изменяемых последовательностей, то есть, для list и bytearray :
| Операция | Описание |
|---|---|
| s[i] = x | замена i-го элемента s на x |
| del s[i] | удаление i-го элемента из s |
| s[i:j] = t | замена среза s от i до j на содержимое t |
| del s[i:j] | то же, что и s[i:j] = [] |
| s[i:j:k] = t | замена элементов s[i:j:k] на элементы t |
| del s[i:j:k] | удаление элементов s[i:j:k] из s |
| s.append(x) | добавление x в конец последовательности (эквивалентно s[len(s):len(s)] = [x] ) |
| s.clear() | удаление всех элементов из s (эквивалентно del s[:] ) |
| s.copy() | создание поверхностной копии s (эквивалентно s[:] ) |
| s.extend(t) или s += t | расширяет s содержимым t |
| s *= n | обновляет s его содержимым, повторенным n раз |
| s.insert(i, x) | вставляет x в s по индексу i (эквивалентно s[i:i] = [x] ) |
| s.pop([i]) | извлекает элемент с индексом i и удаляет его из s |
| s.remove(x) | удаляет первое вхождение x в s |
| s.reverse() | меняет порядок элементов в s на обратный |
Часть перечисленных операций и методов были продемонстрированы в действии, другие ждут ваших экспериментов с ними.
Это был (неисчерпывающий) обзор возможностей и приемов работы с последовательностями в Python 3.
Последовательности
range
Чтобы повторить действия пишут циклы.
Операторы внутри цикла (что нужно повторить) пишут с отступом.
4 раза напечатать Hello:
Не забудьте поставить двоеточие :
range(4) вернет последовательность из 0, 1, 2, 3. То есть 4 целых числа, от 0 (включая) до 4 (не включая).
Чтобы напечатать эти числа в 1 строку, будем ставить после каждого числа пробел. В функции print укажем end=’ ‘ (в конце ставить пробел, а не символ новой строки, как обычно).
Функция range(3, 10) вернет последовательность чисел от 3 (включая) до 10 (НЕ включая):
читаем и печатаем много чисел
Даны 2 целых числа. 1 число на 1 строке. Нужно прочитать эти числа и напечатать их.
Если числа заданы на одной строке через пробел, то их читаем так:
Похоже можно прочитать много чисел на строке через пробел:
К полученной последовательности можно применить оператор for..in
Если нужно будет пройти по тем же данным несколько раз, их нужно сохранить в памяти. Например, сделать из последовательности map список list.
:question: Зачем нужны последовательности map? Давайте сразу из map делать list.
Список хранит все свои элементы в памяти. Элементы последовательности могут вычисляться только тогда, когда потребуются («ленивые вычисления») и не занимать место в памяти. Полезно, если элементов очень много.
Однопроходные алгоритмы
Рассмотрим простые алгоритмы, которые в 1 проход по последовательности чисел вычисляют то, что требуется в задаче.
Сумма
Дано несколько целых чисел на 1 строке через пробел. Найти сумму этих чисел.
Сумму можно найти в один проход по последовательности чисел.
Видно, что есть код, который повторяется. Сделаем из него цикл.
Код, который делаем 1 раз, пишем или до или после цикла.
Будем вводить числа с клавиатуры. Все числа на 1 строке через пробел.
Заметьте, этот код находит сумму любого количества чисел в строке, а не только 3 чисел.
Как мы придумали такой алгоритм?
Чему должны быть равны значения переменных ДО цикла? Представим, что чисел еще нет. Тогда их сумма 0. x до цикла нам не нужен (чисел нет). res до цикла 0.
Запишем этот алгоритм как функцию mysum от последовательности. Функция будет возвращать сумму чисел.
Заметим, что функция может находить сумму последовательности любых чисел, а не только целых чисел.
Максимум
Дана последовательность чисел. Найдем максимальное число.
Будем думать как в алгоритме с суммой.
Проверяем, как работает программа:
Проверим еще раз на последовательности отрицательных чисел.
Программа работает неправильно. Максимум из отрицательных чисел не может быть 0.
Мы не подумали, чему равен максимум, если чисел нет или оно одно. Если чисел еще нет, то сумма 0, если задано одно число, то сумма равна этому числу.
Надо научиться писать значение «не число» или брать из последовательности первый элемент.
Посмотрим в интерпретаторе, как раборать с None :
Если х не None, то результаты проверок:
Перепишем программу, которая находит максимум, через None:
Проверяем, как работает программа:
Перепишем программу поиска максимума через next:
Перепишем программу, которая находит максимум, через None:
Проверяем, как работает программа:
Даны целые числа. Есть ли среди них число 5?
Если числа 5 нет, то нужно перебрать все числа, чтобы узнать это.
Если число 5 нашли, то дальше перебирать не нужно. Мы уже нашли число.
Проверим, как работет программа:
Заметим, мы закончили работать на первом числе 5 и следующие числа не печатали.
Даны целые числа. Найдем в них все числа 5.
Генераторы, итераторы и последовательности Python
Введение
Примеры
итерация
Объект генератор поддерживает протокол итератора. То есть, она обеспечивает next() метод ( __next__() в Python 3.x), который используется для пошагового ее выполнения, и его __iter__ метод возвращает себя. Это означает, что генератор может использоваться в любой языковой конструкции, которая поддерживает универсальные итерируемые объекты.
Следующая () функция
Отправка объектов в генератор
В дополнение к получению значений от генератора, можно отправить объект с генератором с помощью send() метод.
Что здесь происходит, это следующее:
Генератор выражений
Можно создавать генераторы итераторов, используя синтаксис, похожий на понимание.
Если функции не обязательно нужно передавать список, вы можете сэкономить на символах (и улучшить читабельность), поместив выражение генератора в вызов функции. Скобки из вызова функции неявно делают ваше выражение выражением-генератором.
Вступление
Генератор выражение подобно список, словарь и набор постижений, но заключено в круглых скобках. Скобки не обязательно должны присутствовать, когда они используются в качестве единственного аргумента для вызова функции.
Этот пример генерирует 10 первых совершенных квадратов, включая 0 (в котором x = 0).
Эта функция генератора эквивалентна предыдущему выражению генератора, она выводит то же самое.
Примечание: все выражения генератора имеют свои собственные эквивалентные функции, но не наоборот.
Выражение генератора можно использовать без скобок, если обе скобки будут повторяться в противном случае:
Вызов функции генератора создает объект генератора, который впоследствии может перемещаться. В отличие от других типов итераторов, объекты-генераторы могут быть пройдены только один раз.
Обратите внимание на то, что тело генератора не выполняется сразу же: при вызове function() в примере выше, она немедленно возвращает объект генератора, не выполняя даже первый оператор печати. Это позволяет генераторам использовать меньше памяти, чем функциям, которые возвращают список, и позволяет создавать генераторы, которые создают бесконечно длинные последовательности.
По этой причине генераторы часто используются в науке о данных и других контекстах, связанных с большими объемами данных. Другое преимущество состоит в том, что другой код может немедленно использовать значения, полученные генератором, не дожидаясь полной последовательности, которая будет произведена.
Обычно объект генератора используется в цикле или в любой функции, которая требует итерации:
Так как объекты генератора итераторы, можно итерации по их вручную с помощью next() функции. Это вернет полученные значения одно за другим при каждом последующем вызове.
Если Python достигает конца функции генератора не встречая больше yield S, A StopIteration возбуждается исключение (это нормально, все итераторы ведут себя таким же образом).
Сброс генератора
Если вам нужно использовать объекты, сгенерированные генератором более одного раза, вы можете либо снова определить функцию генератора и использовать ее во второй раз, либо, альтернативно, вы можете сохранить выходные данные функции генератора в списке при первом использовании. Переопределение функции генератора будет хорошим вариантом, если вы имеете дело с большими объемами данных, а сохранение списка всех элементов данных займет много места на диске. И наоборот, если изначально создавать элементы дорого, вы можете предпочесть сохранить сгенерированные элементы в списке, чтобы их можно было использовать повторно.
Используя генератор, чтобы найти числа Фибоначчи
0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34
Бесконечные последовательности
Генераторы могут использоваться для представления бесконечных последовательностей:
Вы можете использовать генераторы на бесконечных генераторах для создания новых генераторов:
Обратите внимание, что оригинальный генератор также обновляется, как и все другие генераторы, исходящие из того же «корня»:
Вывод всех значений из другого итерируемого
Это работает и с генераторами.
Сопрограммы
Генераторы могут быть использованы для реализации сопрограмм:
Сопрограммы обычно используются для реализации конечных автоматов, поскольку они в первую очередь полезны для создания процедур с одним методом, для которых требуется правильное функционирование состояния. Они работают в существующем состоянии и возвращают значение, полученное по завершении операции.
Выход с рекурсией: рекурсивный список всех файлов в каталоге
Сначала импортируйте библиотеки, которые работают с файлами:
Вспомогательная функция для чтения только файлов из каталога:
Еще одна вспомогательная функция для получения только подкаталогов:
Теперь используйте эти функции для рекурсивного получения всех файлов в каталоге и всех его подкаталогах (используя генераторы):
Эта функция может быть упрощена с помощью yield from :
Итерация по генераторам параллельно
Чтобы перебрать несколько генераторов параллельно, используйте zip встроенную команду:
Рефакторинг списочно-строительного кода
Предположим, у вас есть сложный код, который создает и возвращает список, начиная с пустого списка и неоднократно добавляя к нему:
Когда нецелесообразно заменять внутреннюю логику пониманием списка, вы можете превратить всю функцию в генератор на месте, а затем собрать результаты:
Если логика является рекурсивной, использовать yield from включить все значения из рекурсивного вызова в «плоских» результате:
поиск
Синтаксис
Параметры
Примечания
Научим основам Python и Data Science на практике
Это не обычный теоритический курс, а онлайн-тренажер, с практикой на примерах рабочих задач, в котором вы можете учиться в любое удобное время 24/7. Вы получите реальный опыт, разрабатывая качественный код и анализируя реальные данные.
Базовые математические операторы
Введение Python имеет общие математические операции в своем распоряжении, включая целочисленное деление, деление с плавающей точкой, умножение, возведение в степень, сложение и вычитание. Математический модуль (включен во все стандартные версии Python) предлагает расширенную функциональность
Индексы списков и срез в Python
Базовый срез Для любого итерируемого объекта (например, строки, списка и т. Д.) Python позволяет срезать и вернуть подстроку или подсписок своих данных. Формат для среза: iterable_name[start:stop:step] где, * start первый индекс среза. По
IT Novella
Последовательности в Python напоминают массивы в других языках программирования. Последовательности могут содержать разнородные объекты, изменять размер и осуществлять итерации, по элементам. К последовательностям относятся списки, строки и кортежи. Доступ к элементам последовательности можно осуществлять с помощью индексов (допускаются отрицательные). Используя индексы, можно получить доступ сразу к нескольким элементам последовательности (извлечение среза). Для этого используются три индекса (например, i, j и h), разделенные двоеточием. Индекс h указывает шаг, с которым осуществляется доступ к индексам последовательности. Элемент с индексом j не включается в срез. Если отсутствует индекс i, то извлекается срез от начала до элемента с индексом j. Если отсутствует индекс j, то извлекается срез от элемента с индексом i до конца. Индексация элементов списка начинается с нуля. С помощью знака + можно осуществить конкатенацию последовательностей, знака * — дублирование. Операторы in и not in позволяют осуществить проверку на вхождение. С помощью встроенной функции len() можно узнать длину последовательности. В Python можно использовать инструкцию присваивания последовательностей.
Списки
Списки могут содержать объекты любых типов, изменять содержимое и размер.
Очень легко создавать вложенные списки
Со списками удобно работать, используя выражения генераторов списков
Строки
Строки, как и списки, являются последовательностями. В отличие от списков, строки не могут изменять содержимое и размер. При попытке изменении строки в действительности создается модифицированная новая строка. Строка объявляется с помощью одинарных или двойных кавычек. Кроме этого можно использовать тройные кавычки, которые позволяют использовать в строках специальные символы без использования дополнительных обозначений. Это особенно удобно при отображении блоков текста. Для строк существует большое количество методов, описание которых можно найти в документации.
Кортежи
Кортежи являются последовательностями. При создании кортежи заключаются в круглые скобки. Кортежи не позволяют изменять свои значения и не имеют методов.
Присваивание последовательностей
В Python последовательности можно присвоить последовательность значений. Присваивание происходит в соответствии с позициями элементов в последовательностях.
Это равносильно командам a=’c’; b=’d’.
Присваивание строки кортежу
Присваивание кортежа списку
Присваивание последовательности целых чисел переменным a,b,c
Обмен значений переменных с помощью кортежей
Можно осуществлять присваивание одного объекта нескольким переменным
Такое присваивание удобно выполнять для неизменяемых объектов. Следует учитывать, что если присваивается изменяемый объект, то при его изменении с помощью одной переменной, изменяются и другие переменные.
Последовательности в Python: списки и кортежи
Версия Python 3.5
Следует, конечно же, прочесть полную официальную документацию, чтобы разобраться во всём. Здесь лишь некоторые отрывки самой сути, так сказать, коротко о главном.
Последовательности в Python — итерабельные объекты, к элементам которых есть эффективный доступ с использованием целочисленных индексов. Доступ может быть осуществлён через специальный метод __getitem__(self, key), также поддерживается метод __len__() для возвращения длины последовательности.
Списки в Python — это изменяемые последовательности. В большинстве случаев используются для хранения однотипных данных, но могут хранить в себе и данные разных типов. Представлены классом list. Оформляются списки в квадратные скобки [последовательность через запятую].
Пример последовательности списком в Python:
Кортежи в Python — это неизменяемые последовательности, объединяют в одно несколько значений. Чаще всего используются для хранения разнотипных данных. Представлены классом tuple. Оформляются кортежи в круглые скобки (последовательность через запятую).
Пример простого кортежа в Python:
Операции со списками в Python 3.5
Можно выполнять общие для всех последовательностей операции (конкатенация, срез последовательностей, длина списка, минимальный и максимальный элемент, сумма элементов, добавление или удаление элемента, сортировка списка и многое другое). Детальнее следует читать в документации, там описано множество возможностей и примеров.
Сортировка списков в Python 3.5
Сортировка изменяемых последовательностей (списков) происходит очень просто благодаря специальному встроенного метода sort() и его параметрам key (записывается в круглых скобках как key=функция, где именно по указанной функции и сортируется список) и reverse (значения True или False). Простой пример сортировки списков ниже:
Или вот такой способ отсортировать буквы в списке по алфавиту:
Кстати, отсортировать список с конца (с большего значения к меньшему) или осуществить разворот списка можно также и при помощи метода Reverse:
Да, итерация с конца также возможна и при помощи отрицательных индексов.
Операции с кортежами в Python 3.5
Для версии Python 3 кортежи поддерживают все общие для последовательностей операции, в них можно передать любой итерабельный объект. Следует учесть особый синтаксис кортежей: кортеж может оформляться в круглые скобки или без них. Если параметр всего один, после него обязательно должна стоять запятая.
Пример простого написания кортежа на Python:
Также можно проитерировать число в кортеже. Ниже на примере показана итерация числа 15 в кортеже:
Итерация последовательностей в кортежах происходит следующим образом: берутся первые числа каждого кортежа, затем вторые и т.д, до тех пор, пока сохраняется принцип работы итератора от малого к большому.
Функция zip в кортежах Python
Функция zip объединяет в один кортеж несколько кортежей. А вот и простой пример применения данной функции:
Распаковка кортежей в Python 3
Распаковка кортежей происходит благодаря звёздочке. Распаковка последовательностей в данном случае — это соответствие левой части правой.