66 встроенных функций python

Работа с set-ами

Создание

Объявим Python-множество . Существует два способа это сделать:

Способ №1. Воспользовавшись литералом:

Способ №2. Применив встроенную функцию set()

Чтобы получить аналогичный результат, необходимо передать итерируемый объект (список, строку или кортеж) в качестве аргумента:

Замечание: пустое множество создаётся исключительно через

Если же сделать так:

То получим пустой словарь. А если внутри фигурных скобок поместить пустую строку:

То на выходе увидим множество, состоящее из одного элемента — этой самой пустой строки.

Вполне естественно, что пустое множество, при приведении его к логическому типу, тождественно ложно:

Пересечение

В программировании нередки задачи, в которых требуется найти совпадающие элементы двух коллекций. Классическое решение основано на цикле , но нас интересует другое — то, что строится на использовании set-ов.

Добавление элемента

Для добавления нового элемента в существующий набор используем метод .

Если среди исходных объектов, составляющих set, «x» уже был, то ничего не произойдёт, и начальное множество не изменится.

Удаление и очистка

Очистить и свести уже существующий сет к пустому не составит никаких проблем благодаря методу

Для удаления одного единственного компонента из набора в Питоне определены аж три способа.

Способ №1. Метод .
Метод удаляет элемент из -а. В случае отсутствия в наборе интерпретатор выбрасывает исключение.

Способ №2. Метод .
Производит предельно схожую с операцию с той лишь разницей, что, в случае отсутствия элемента в коллекции, исключение не возникает:

Способ №3. Метод .

Удаляет и возвращает случайный элемент множества:

Сортировка множеств

Операция сортировки отсутствует для множеств Python по определению. Множество — неупорядоченный набор. Но не нужно расстраиваться. С помощью функции , вы всегда можете получить отсортированный список:

6. Как разбить список Python на равные части?

Чтобы разбить список на равные части, можно воспользоваться функцией в сочетании с функцией .

# Наш список `x`
x = 

# Разбиваем `x` на 3 части
y = zip(**3)

# Выводим результат
list(y)

Результат:

Данный код работает следующим образом:

  • Функция создает итератор последовательности.
  • Выражение  создает три объекта типа  , каждый из них — итератор списка .
  • Символ ««, стоящий перед аргументом в функции , распаковывает стоящее после него выражение таким образом, как будто мы передаем один и тот же итератор в функцию три раза, и из каждого итератора функция извлекает элемент.

Стоп! Последний шаг абсолютно непонятен!

Давайте еще раз пройдемся по шагам:

У нас есть три объекта итератора списка x

Представим их следующим образом:
В первый раз функция берет по одному элементу последовательно из итераторов списка, что дает нам следующую картину:Обратите внимание, что объекты итератора внимательно отслеживают, какой элемент идет следующим!
Во второй раз следующие элементы будут добавлены в три наши списка, что соответственно даст нам:
И в последний раз, после выполнения данной процедуры мы получим:
Соединение этих списков вместе даст нам следующий список из трех кортежей:. Если вы хотите применить эту логику в самостоятельно написанной функции, то можете получить вот такой результат:

Если вы хотите применить эту логику в самостоятельно написанной функции, то можете получить вот такой результат:

# Данная функция разбивает список на равные части
def chunks(list, chunkSize):
    """Yield successive chunkSize-sized chunks from list."""
    for i in range(0, len(list), chunkSize):
        yield list

# Выводим результаты на экран
import pprint
pprint.pprint(list(chunks(range(10, 75), 10)))

Результат:

Функция принимает в качестве аргументов список и число частей, на которые его надо разделить.

Внутри нее вы видите цикл, диапазон которого задается функцией . Он начинается от 0 и заканчивается целым числом, обозначающим длину списка. Величина шага задается числом , которое является аргументом функции .

Для каждого элемента в этом списке, построенном с помощью функции , вы получаете фрагмент исходного списка, начиная с индекса элемента и заканчивая индексом + размером блока, который задан в переменной .

Заметим, что для более красивой печати мы используем функцию , что расшифровывается как pretty print.

Вместо написания функции мы также можем использовать представление списков:

# Определим наш список и размер блока
list = range(0, 50)
chunk = 5

# Разбиваем список на блоки
 for i in range(0, len(list), chunk)]

Результат:

Удаление элементов из множества

Python предоставляет методы discard() и remove(), которые можно использовать для удаления элементов из множества. Разница между этими функциями: при использовании функции discard(), если элемент не существует в множестве, набор остается неизменным, тогда как метод remove() выдаст ошибку.

Рассмотрим следующий пример.

Пример 1. Использование метода discard()

months = set()    
print("\nprinting the original set ... ")    
print(months)    
print("\nRemoving some months from the set...");    
months.discard("January");    
months.discard("May");    
print("\nPrinting the modified set...");    
print(months)    
print("\nlooping through the set elements ... ")    
for i in months:    
    print(i)      

Выход:

printing the original set ... 
{'February', 'January', 'March', 'April', 'June', 'May'}

Removing some months from the set...

Printing the modified set...
{'February', 'March', 'April', 'June'}

looping through the set elements ... 
February
March
April
June

Python также предоставляет метод remove() для удаления элемента из множества. Рассмотрим следующий пример, чтобы удалить элементы с помощью метода remove().

Пример 2. Использование функции remove()

months = set()    
print("\nprinting the original set ... ")    
print(months)    
print("\nRemoving some months from the set...");    
months.remove("January");    
months.remove("May");    
print("\nPrinting the modified set...");    
print(months)   

Выход:

printing the original set ... 
{'February', 'June', 'April', 'May', 'January', 'March'}

Removing some months from the set...

Printing the modified set...
{'February', 'June', 'April', 'March'}

Мы также можем использовать метод pop() для удаления элемента. Как правило, метод pop() всегда удаляет последний элемент, но set неупорядочено, мы не можем определить, какой элемент будет извлечен из множества.

Рассмотрим следующий пример, чтобы удалить элемент из множества с помощью метода pop().

Months = set()    
print("\nprinting the original set ... ")    
print(Months)    
print("\nRemoving some months from the set...");    
Months.pop();    
Months.pop();    
print("\nPrinting the modified set...");    
print(Months)      

Выход:

printing the original set ... 
{'June', 'January', 'May', 'April', 'February', 'March'}

Removing some months from the set...

Printing the modified set...
{'May', 'April', 'February', 'March'}

В приведенном выше коде последним элементом набора месяцев является март, но метод pop() удалил июнь и январь, поскольку набор неупорядочен, а метод pop() не смог определить последний элемент множества.

Python предоставляет метод clear() для удаления всех элементов из множества.

Рассмотрим следующий пример:

Months = set()    
print("\nprinting the original set ... ")    
print(Months)    
print("\nRemoving all the items from the set...");    
Months.clear()    
print("\nPrinting the modified set...")    
print(Months)      

Выход:

printing the original set ... 
{'January', 'May', 'June', 'April', 'March', 'February'}

Removing all the items from the set...

Printing the modified set...
set()

QNA

Let’s go through some questions to make our learning fun and interactive. We can add a small exercise after every topic so that learners can perform them to gain their confidence.

  1. Predict the output of the code?
def list_to_set_conversion(list1):
   se = set()
    for x in list1:
se.add(x)
    return se
Names = 
s = list_to_set_conversion (Names)
print(s)

Ans: –

2. Complete the missing part of the code so that it displays the following as the correct output.

{‘Abhishek’, ‘Ramesh’, ‘Mohan’, ‘John’, ‘Riya’}

names = 
s =?
print(s)

Ans:-

3.Find the length of the given code snippet.

names = 
print(len(names))

Ans: –

4. What is the time complexity of the following code snippet?

def list_to_set_conversion(list1):
    se = set()
    for x in list1:
        se.add(x)
    return se
Names = 
s = list_to_set_conversion (Names)
print(s)

Ans: –

5. Find the length of the given code snippet.

names = {'Mohan', 'Abhishek', 'Ramesh', 'Mohan', 'John', 'Riya', 'John'}
print(len(names))

Ans: –

# Кортежи

Кортеж тоже является последовательностью и создается элементами разделёнными запятыми:

123

При определении непустого кортежа скобки не обязательны, но они становятся обязательными когда кортеж является частью большего выражения. Пустой кортеж создаётся пустой парой скобок:

123

При определении кортежа с одним элементом запятая за ним обязательна.

1234567

Пропуск запятой означает что задано обычное значение, не кортеж.

123456

Кортежи индексируются как списки, но неизменямы.

1234567

В тоже время, если элементом кортежа является изменяемые объект, такой как список, то он может быть изменен.

123456

3. Как преобразовать список в другие структуры данных в Python?

Иногда список это не совсем то, что вам надо. В этих случаях неплохо знать, как преобразовать свой список в более подходящую структуру данных. Ниже мы разберем несколько наиболее распространенных вариантов преобразования списков.

Как преобразовать список в строку

Преобразовать список в строку можно при помощи функции . Данная операция склеит все элементы нашего списка вместе и вернет строку. Более подробно об этом можно прочитать в .

# Преобразование списка строк в строку
listOfStrings = 
strOfStrings = ''.join(listOfStrings)
print(strOfStrings)

# Преобразование списка чисел в строку
listOfNumbers = 
strOfNumbers = ''.join(str(n) for n in listOfNumbers)
print(strOfNumbers)

Обратите внимание, что если ваш список содержит численные значения, то вы должны преобразовать их в строковые значения перед выполнением функции. Это показано во втором примере нашего кода

Для преобразования целого числа в строковое значение мы проходим циклом по всему массиву чисел.

Как преобразовать список в кортеж

Преобразовать список в кортеж можно при помощи функции . Передайте в нее в качестве аргумента ваш список, и на выходе вы получите кортеж.

Помните, что кортежи это неизменяемый тип данных. После преобразования списка в кортеж в нем больше нельзя будет что-либо менять.

Как преобразовать список в множество

Как вы помните, множество — это неупорядоченная коллекция уникальных элементов. Таким образом, при преобразовании списка в множество будут потеряны не только возможные дубликаты в списке, но и порядок элементов.

Преобразовать список в множество можно при помощи функции . Просто передайте в нее ваш список, и на выходе получите множество.

Как преобразовать список в словарь

Словари в Python имеют дело с ключами и значениями, поэтому преобразование списка в словарь выглядит не таким явным. Допустим, у нас есть следующий список:

Нам нужно, чтобы пары элементов и , а также и интерпретировались как пары ключ-значение. Чтобы это сделать, разобьем наш список на два одинаковых списка при помощи срезов и передадим эти два списка в функцию .

В результате получим:

Заметьте, что для вывода результата на экран мы обернули функцию в функцию .

Теперь передадим функцию в функцию , которая будет воспринимать элемент как ключ, а элемент как значение. Сходным образом, будет интерпретирован как ключ, а — как значение.

# Преобразуем в словарь
helloWorldDictionary = dict(zip(helloWorld, helloWorld))

# Выводим результат на экран
print(helloWorldDictionary)

В результате получится следующий словарь:

Если у вас список большой, то вероятно лучше будет сделать следующим образом:

a = 

# Создаем итератор списка
i = iter(a)

# Создаем и выводим на экран словарь
print(dict(zip(i, i)))

Результат:

Заметим, что из итерируемого объекта всегда можно получить итератор. Объект итератор, в котором реализован метод , содержит в себе информацию о том, на каком шаге сейчас проходит итерация и каким будет следующий элемент последовательности.

1. В каких ситуациях лучше использовать списки, а в каких кортежи, словари или множества?

Материал во введении кажется довольно простым, когда вы просто читаете его, но когда вы на самом деле работаете над небольшим скриптом на Python или над целым проектом, выбор списка или какого-либо другого типа последовательности может быть не таким очевидным для вас.

Но выбор правильной структуры для ваших данных очень важен!

Списки против кортежей

Кортежи используются для хранения неизменяемых упорядоченных наборов элементов. Это означает следующее:

  • вы не можете добавлять элементы в кортеж. Таким образом, методов или для кортежей не существует;
  • вы не можете удалять элементы из кортежа. Значит, методов и также нет;
  • но вы можете находить элементы в кортеже, так как это его не изменяет;
  • также вы можете использовать оператор для проверки нахождения элемента в кортеже.

Таким образом, если у вас есть постоянное множество значений и вы не собираетесь ничего с ним делать (кроме перебора), то используйте кортежи вместо списков. Их использование будет быстрей и безопасней, так как они защищены от записи.

Списки против словарей

  • список хранит упорядоченную последовательность элементов, то есть ее порядок поддерживается. Словари не поддерживают порядок данных.
  • словари связывают каждый ключ со значением, а списки содержат только значения.

Используйте словарь, когда у вас есть неупорядоченный набор уникальных ключей, которые сопоставляются с определенными значениями.

Заметим, что при проверке на наличие элемента производительность словарей будет выше.

Списки против множеств

  • Как и словари, множества это неупорядоченные наборы данных (в отличие от списков).
  • Множества требуют, чтобы данные, хранящиеся в них, были хэшируемыми. Списки поддерживают хранение нехэшируемых типов данных.
  • Множества требуют, чтобы элементы, содержащиеся в них, были уникальными и неизменяемыми. Дубликаты недопустимы во множествах, в то время как в списках они возможны, равно как и возможно и изменять сами элементы.

Вы можете использовать множества, когда у вас есть неупорядоченный набор уникальных неизменяемых значений, которые также можно хэшировать.

Вы не уверены, какие значения можно хэшировать?

Взгляните на таблицу ниже:

Хэшируемые объекты нехэшируемые объекты
Floats Dictionaries
Integers Sets
Tuples Lists
Strings  
frozenset()  

Не верьте нам на слово! Поэксперементируйте сами!

# Импортируем библиотеку `collections`
import collections

# Проверяем, можно ли хэшировать словарь
print(isinstance({}, collections.Hashable))

# Проверяем на хэшируемость число с плавающей запятой
print(isinstance(0.125, collections.Hashable))

Обратите внимание, что поскольку вы работаете с хэшируемыми элементами, проверка того, является ли определенный элемент частью вашей последовательности, будет проходить быстрее со множествами, чем со списками

Defining a Set

Python’s built-in type has the following characteristics:

  • Sets are unordered.
  • Set elements are unique. Duplicate elements are not allowed.
  • A set itself may be modified, but the elements contained in the set must be of an immutable type.

Let’s see what all that means, and how you can work with sets in Python.

A set can be created in two ways. First, you can define a set with the built-in function:

In this case, the argument is an iterable—again, for the moment, think list or tuple—that generates the list of objects to be included in the set. This is analogous to the argument given to the list method:

>>>

Strings are also iterable, so a string can be passed to as well. You have already seen that generates a list of the characters in the string . Similarly, generates a set of the characters in :

>>>

You can see that the resulting sets are unordered: the original order, as specified in the definition, is not necessarily preserved. Additionally, duplicate values are only represented in the set once, as with the string in the first two examples and the letter in the third.

Alternately, a set can be defined with curly braces ():

When a set is defined this way, each becomes a distinct element of the set, even if it is an iterable. This behavior is similar to that of the list method.

Thus, the sets shown above can also be defined like this:

>>>

To recap:

  • The argument to is an iterable. It generates a list of elements to be placed into the set.
  • The objects in curly braces are placed into the set intact, even if they are iterable.

Observe the difference between these two set definitions:

>>>

A set can be empty. However, recall that Python interprets empty curly braces () as an empty dictionary, so the only way to define an empty set is with the function:

>>>

An empty set is falsy in a Boolean context:

>>>

You might think the most intuitive sets would contain similar objects—for example, even numbers or surnames:

>>>

Python does not require this, though. The elements in a set can be objects of different types:

>>>

Don’t forget that set elements must be immutable. For example, a tuple may be included in a set:

>>>

But lists and dictionaries are mutable, so they can’t be set elements:

>>>

List comprehensions (генераторы списков)¶

Генератор списка — это выражение вида:

In 1]: vlans = f'vlan {num}' for num in range(10,16)]

In 2]: print(vlans)
'vlan 10', 'vlan 11', 'vlan 12', 'vlan 13', 'vlan 14', 'vlan 15'

В общем случае, это выражение, которое преобразует итерируемый объект в
список. То есть, последовательность элементов преобразуется и
добавляется в новый список.

Выражению выше аналогичен такой цикл:

In 3]: vlans = []

In 4]: for num in range(10,16):
   ...     vlans.append(f'vlan {num}')
   ...

In 5]: print(vlans)
'vlan 10', 'vlan 11', 'vlan 12', 'vlan 13', 'vlan 14', 'vlan 15'

В list comprehensions можно использовать выражение if. Таким образом
можно добавлять в список только некоторые объекты.

Например, такой цикл отбирает те элементы, которые являются числами,
конвертирует их и добавляет в итоговый список only_digits:

In 6]: items = '10', '20', 'a', '30', 'b', '40'

In 7]: only_digits = []

In 8]: for item in items
   ...     if item.isdigit():
   ...         only_digits.append(int(item))
   ...

In 9]: print(only_digits)
10, 20, 30, 40

Аналогичный вариант в виде list comprehensions:

In 10]: items = '10', '20', 'a', '30', 'b', '40'

In 11]: only_digits = int(item) for item in items if item.isdigit()]

In 12]: print(only_digits)
10, 20, 30, 40

Конечно, далеко не все циклы можно переписать как генератор списка, но
когда это можно сделать, и при этом выражение не усложняется, лучше
использовать генераторы списка.

Примечание

В Python генераторы списка могут также заменить функции filter и map
и считаются более понятными вариантами решения.

С помощью генератора списка также удобно получать элементы из вложенных
словарей:

In 13]: london_co = {
    ...     'r1'  {
    ...     'hostname' 'london_r1',
    ...     'location' '21 New Globe Walk',
    ...     'vendor' 'Cisco',
    ...     'model' '4451',
    ...     'IOS' '15.4',
    ...     'IP' '10.255.0.1'
    ...     },
    ...     'r2'  {
    ...     'hostname' 'london_r2',
    ...     'location' '21 New Globe Walk',
    ...     'vendor' 'Cisco',
    ...     'model' '4451',
    ...     'IOS' '15.4',
    ...     'IP' '10.255.0.2'
    ...     },
    ...     'sw1'  {
    ...     'hostname' 'london_sw1',
    ...     'location' '21 New Globe Walk',
    ...     'vendor' 'Cisco',
    ...     'model' '3850',
    ...     'IOS' '3.6.XE',
    ...     'IP' '10.255.0.101'
    ...     }
    ... }

In 14]: london_codevice]: '15.4', '15.4', '3.6.XE'

In 15]: london_codevice]: '10.255.0.1', '10.255.0.2', '10.255.0.101'

На самом деле, синтаксис генератора списка выглядит так:

expression for item1 in iterable1 if condition1
            for item2 in iterable2 if condition2
            ...
            for itemN in iterableN if conditionN 

Это значит, можно использовать несколько for в выражении.

Например, в списке vlans находятся несколько вложенных списков с
VLAN’ами:

In 16]: vlans = , 101, 115, 150], 111, 40, 50]]

Из этого списка надо сформировать один плоский список с номерами VLAN.
Первый вариант — с помощью циклов for:

In 17]: result = []

In 18]: for vlan_list in vlans
    ...     for vlan in vlan_list
    ...         result.append(vlan)
    ...

In 19]: print(result)
10, 21, 35, 101, 115, 150, 111, 40, 50

Аналогичный вариант с генератором списков:

In 20]: vlans = , 101, 115, 150], 111, 40, 50]]

In 21]: result = vlan for vlan_list in vlans for vlan in vlan_list

In 22]: print(result)
10, 21, 35, 101, 115, 150, 111, 40, 50

Можно одновременно проходиться по двум последовательностям, используя
zip:

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.

Python Set Operations

Sets can be used to carry out mathematical set operations like union, intersection, difference and symmetric difference. We can do this with operators or methods.

Let us consider the following two sets for the following operations.

Set Union

Set Union in Python

Union of A and B is a set of all elements from both sets.

Union is performed using operator. Same can be accomplished using the method.

Output

{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}

Try the following examples on Python shell.

Set Intersection

Set Intersection in Python

Intersection of A and B is a set of elements that are common in both the sets.

Intersection is performed using operator. Same can be accomplished using the method.

Output

{4, 5}

Try the following examples on Python shell.

Set Difference

Set Difference in Python

Difference of the set B from set A(AB) is a set of elements that are only in A but not in B. Similarly, BA is a set of elements in B but not in A.

Difference is performed using operator. Same can be accomplished using the method.

Output

{1, 2, 3}

Try the following examples on Python shell.

Set Symmetric Difference

Set Symmetric Difference in Python

Symmetric Difference of A and B is a set of elements in A and B but not in both (excluding the intersection).

Symmetric difference is performed using operator. Same can be accomplished using the method .

Output

{1, 2, 3, 6, 7, 8}

Try the following examples on Python shell.

Создание множества

Множества можно создать, заключив неизменяемые элементы, разделенные запятыми, в фигурные скобки {}. Python также предоставляет метод set(), который можно использовать для создания набора с помощью переданной последовательности.

Пример 1. Использование фигурных скобок

Days = {"Monday", "Tuesday", "Wednesday", "Thursday", "Friday", "Saturday", "Sunday"}  
print(Days)  
print(type(Days))  
print("looping through the set elements ... ")  
for i in Days:  
    print(i)  

Выход:

{'Friday', 'Tuesday', 'Monday', 'Saturday', 'Thursday', 'Sunday', 'Wednesday'}
<class 'set'>
looping through the set elements ... 
Friday
Tuesday
Monday
Saturday
Thursday
Sunday
Wednesday

Пример 2. Использование метода set()

Days = set()  
print(Days)  
print(type(Days))  
print("looping through the set elements ... ")  
for i in Days:  
    print(i)  

Выход:

{'Friday', 'Wednesday', 'Thursday', 'Saturday', 'Monday', 'Tuesday', 'Sunday'}
<class 'set'>
looping through the set elements ... 
Friday
Wednesday
Thursday
Saturday
Monday
Tuesday
Sunday

Он может содержать любой тип элемента, такой как целое число, число с плавающей запятой, кортеж и т. д. Но изменяемые элементы(список, словарь) не могут быть членами множества.

Рассмотрим следующий пример:

# Creating a set which have immutable elements
set1 = {1,2,3, "JavaTpoint", 20.5, 14}
print(type(set1))
#Creating a set which have mutable element
set2 = {1,2,3,}
print(type(set2))

Выход:

<class 'set'>

Traceback(most recent call last)
 in 
      4 
      5 #Creating a set which holds mutable elements
----> 6 set2 = {1,2,3,}
      7 print(type(set2))

TypeError: unhashable type: 'list'

В приведенном выше коде мы создали два множества: набор set1 имеет неизменяемые элементы, а set2 имеет один изменяемый элемент в виде списка. При проверке типа set2 возникла ошибка, что означает, что set может содержать только неизменяемые элементы.

Создание пустого множества немного отличается, потому что пустые фигурные скобки {} также используются для создания словаря. Итак, Python предоставляет метод set(), используемый без аргументов для создания пустого набора.

# Empty curly braces will create dictionary
set3 = {}
print(type(set3))

# Empty set using set() function
set4 = set()
print(type(set4))

Выход:

<class 'dict'>
<class 'set'>

Посмотрим, что получится, если мы поместим в множество повторяющийся элемент.

set5 = {1,2,4,4,5,8,9,9,10}
print("Return set with unique elements:",set5)

Выход:

Return set with unique elements: {1, 2, 4, 5, 8, 9, 10}

В приведенном выше коде мы видим, что set5 состоял из нескольких повторяющихся элементов, когда мы распечатали его, удалив дублирование из множества.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Adblock
detector