Способы слияния списков в Python
Доброго времени суток! В этой статье мы рассмотрим разные способы объединения списков в Python.
Умение работать со списками Python — очень важный навык. Списки в Python являются изменяемыми объектами. Они также могут содержать повторяющиеся значения, которые по-разному упорядочены.
Итак, перейдем непосредственно к рассмотрению примеров.
Самый простой способ объединить списки Python — это использовать либо распаковку списка, либо простой оператор +.
Давайте сначала рассмотрим использование оператора +, поскольку он намного проще и понятнее:
# способ №1 — оператор +
Здесь мы видим, что когда мы распечатываем третий список, он содержит значения из первого и второго.
Аналогично, мы можем создать новый список, распаковав все элементы из списков, которые хотим объединить. Используя оператор *, мы можем получить доступ ко всем элементам в обоих списках и распаковать их в третий.
Давайте посмотрим, как это будет выглядеть:
# способ №2 — распаковка списков
Объединение списков Python с использованием Zip
Функция zip последовательно перебирает несколько элементов, позволяя нам получать доступ к элементам по порядку.
Давайте посмотрим, как мы можем использовать функцию zip() для объединения списков в Python поочередно:
# способ №3 — использование функции zip
items3 = [item for sublist in zip(items1, items2) for item in sublist]
print(items3)
Функция zip() создает объект zip, который технически является объектом генератора. Когда мы превращаем его обратно в список, мы получаем доступ ко всем элементам в генераторе. Из-за этого мы можем использовать функцию для объединения двух списков Python в последовательном порядке.
Объединение списков без дубликатов
В Python есть структура данных set, которая в чем-то похожа на список, но не может содержать повторяющихся элементов. Мы можем использовать set для удаления любых дубликатов из списка, преобразовав список в set.
Давайте посмотрим, как мы можем объединить списки и удалить все в них дубликаты, используя set:
# способ №4 — слияние списков с удалением дубликатов
list1 = [1, 2, 3, 4]
list2 = [4, 5, 6, 7]
list3 = list(set(list1 + list2))
Что мы здесь сделали:
- Мы объединили списки с помощью оператора +,
- Затем мы преобразовали этот список в set для удаления дубликатов
- Затем мы преобразовали набор обратно в список
Объединение списков в цикле For
Хотя это не тот подход, который необходим в большинстве случаев, но он гибче с точки зрения того, какие элементы включать в итоговый список.
Например, используя цикл for, вы можете пропустить определенные элементы, которые не удовлетворяют определенному условию.
# способ №5 — использование цикла for
# вставка значений из первого списка во второй
for item in list2:
list1.append(item)
# слияние по условию — если длина строки больше трех символов
list1 = ['сайт', 'мой', 'работает', 'нормально']
list2 = ['что', 'такое', 'python']
for item in list2:
if len(item) > 3:
list1.append(item)
то мы сделали здесь в обоих примерах:
- Мы прошлись по нашему второму списку, добавив каждый элемент из второго списка к первому списку — первый вариант
- Второй вариант — то же самое, но с условием:
- Если условие выполнено, то мы добавляем элемент в список.
- Если это не так, то элемент пропускается.
Объединение списков с помощью спискового включения (list comprehension)
Давайте посмотрим, как это выглядит:
# способ №6 — списковое включение (List Comprehension)
[list1.append(item) for item in list2]
Объединение списков по общим элементам
Иногда возникает потребность — объединить только общие элементы между двумя списками Python, что означает пересечение между двумя списками.
Давайте посмотрим, как объединять списки только с общими элементами:
# способ №7 — слияние списков только по общим элементам
list1 = [1, 2, 3, 4]
list2 = [3, 4, 5, 6]
list3 = list(set(list1).intersection(set(list2)))
Давайте рассмотрим, что мы здесь сделали:
- Оба списка преобразуются в set
- Первый набор использует метод .intersection() в который передается набор из второго списка
- Окончательный набор возвращается в виде списка
Таким образом, из этой статьи мы рассмотрели разные способы объединения списков в Python.
Копирование материалов разрешается только с указанием автора (Михаил Русаков) и индексируемой прямой ссылкой на сайт (http://myrusakov.ru)!
Добавляйтесь ко мне в друзья ВКонтакте: http://vk.com/myrusakov.
Если Вы хотите дать оценку мне и моей работе, то напишите её в моей группе: http://vk.com/rusakovmy.
Если Вы не хотите пропустить новые материалы на сайте,
то Вы можете подписаться на обновления: Подписаться на обновления
Если у Вас остались какие-либо вопросы, либо у Вас есть желание высказаться по поводу этой статьи, то Вы можете оставить свой комментарий внизу страницы.
Порекомендуйте эту статью друзьям:
Если Вам понравился сайт, то разместите ссылку на него (у себя на сайте, на форуме, в контакте):
Она выглядит вот так:
Комментарии ( 0 ):
Для добавления комментариев надо войти в систему.
Если Вы ещё не зарегистрированы на сайте, то сначала зарегистрируйтесь.
6 способов слияния списка списков
Зашел тут у нас в офисе разговор как наиболее «красиво» и быстро склеить список списков в Питоне. Действительно как?
Даже такую казалось бы тривиальную задачу можно решить несколькими способами, существенно отличающимися по скорости и выразительности.
ВАРИАНТ1
Все знают, что элементы списка можно перебирать в цикле и, то что можно добавлять элементы в конец. Это приводит нас к первому варианту решения:
Это самая медленная реализация. Прокол в том что в таком виде оператор "+" в каждом шаге создает новый объект-список, который на следующем шаге выкидывается и т.д.
ВАРИАНТ3
Исправить легко, надо заменить "+" на форму которая не создает новый список, а добавляет к старому. Это оператор "+=", но я предпочитаю писать в явном виде метод «extend».
Так мы получили самый быстрый вариант, но не самый короткий.
Он чуть чуть быстрее, но все еще тормозной по той же причине, что и его итеративный родственник. Здесь «lambda a,b: a+b» — анонимная функция двух аргументов, которая просто возвращает их сумму. Вариант B это просто шорткат, встроенный в Питон для удобста вычисления суммы элементов. Этот вариант самый короткий.
Лично меня не устраивает ни самый короткий (скорость), ни самый быстрый (красота). Попробуем найти компромисс.
ВАРИАНТ5
С помощью списковых выражений:
Не сильно длиннее предыдущего, но радикально быстрее. Вариант несомненно красив, хотя вложенные списковые выражения не всегда понятны с первого взгляда.
ВАРИАНТ6
А что если попробовать переписать самый быстрый вариант в функцональном стиле? Легко:
Заметьте "d.extend(el) or d" нам пришлось добавить оператор "or" тк метод extend возвращает None. По скорости он практически не уступает самому быстрому методу №3 (разница в скорости буквально единицы процентов и на мой взгляд не существенна).
По моему мнению "выбор редакции" стоит присудить варианту №6)
Для замеров скорости маленьких кусков кода в Питоне есть библиотека timeit. Вот пример кода, тестирующего варианты 3, 5 и 6 (самые быстрые и красивые).
variants = <
‘Reduce’ :
‘listmerge=lambda s: reduce(lambda d,el: d.extend(el) or d, s, [])’ ,
‘Iterate’ :
"""
def listmerge(lstlst):
all=[]
for lst in lstlst:
all.extend(lst)
return all
""" ,
‘Comprehension’ :
‘listmerge=lambda ll: [x for lst in ll for x in lst]’ ,
>
initstr= ‘lstlst=[range(i) for i in range(1000)] \n gc.enable()’
def test ( variants, initstr,n= 100 ) :
print "Test repeats n =" ,n, " times \n INITSTR:" ,initstr, " \n \n "
for k,v in variants. iteritems ( ) :
print k, " — " , timeit . Timer ( "listmerge(lstlst)" , initstr+ " \n " +v ) . timeit ( n )
print
test ( variants,initstr, 100 )
Пример запуска теста времени. Видно что разница скорости между итеративным и функциональным вариантом исчезающе мала. Вариант на списковых выражениях заметно медленней (тут на погрешности не спишешь), но и размер наших списков огромен, для некритичных к скорости приложений он тоже имеет право на жизнь.
Test repeats n = 100 times
INITSTR: lstlst=[range(i) for i in range(1000)]
gc.enable()
Iterate — 1.56133103371
Reduce — 1.57647109032
Comprehension — 7.5749669075
ДОМАШНЕЕ ЗАДАНИЕ
Предлагаю решить/обсудить более сложную задачу развертывание вложенных списков в линейный.
Пример:
UPD2:
ВАРИАНТ 6Б (от анонимного комментатора в ЖЖ)
Создание списков в Python. Объединение списков в Python. Функция list() в Python
Популярность Python обуславливается его относительной простотой и широкими функциональными возможностями. Среди них — успешная работа со структурами данных — это списки, кортежи, словари и множества. В нашей сегодняшней статье мы разберёмся со списками, поговорим про добавление и поиск элементов, а напоследок подробно расскажем об особенностях сортировки в Python.
Что такое список в Python?
Список (list) представляет собой структуру данных, предназначенную для хранения объектов. При этом не стоит путать список с массивом.
Некоторые особенности списка в Python: — в списке можно хранить элементы разных типов; — размер списка можно изменять.
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[1] = 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:
Кроме того, возможно создание списка с заранее известным набором данных:
Если список уже есть и нужно создать копию, это тоже не проблема:
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.
Если нужно добавить элемент в список, используем метод append() :
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:
Для удаления элемента по индексу подходит команда del имя_списка[индекс] :
Кроме того, можно изменить элемент списка в Python (его значение), напрямую к нему обратившись. Но для этого надо знать индекс элемента:
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:
Можно применять и отрицательные индексы (счёт пойдёт с конца). Например, чтобы получить доступ к последнему элементу списка в Python, используют следующую команду:
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:
Объединить списки в Python тоже несложно. Объединение легко сделать с помощью метода extend :
Также в Python можно объединить список с другим, просто добавив их вместе. Это довольно простой способ объединения:
Как видите, объединить списки достаточно легко.
Закрепляем методы списков в Python
Знание соответствующих методов и функций в Python позволит выполнить поиск, добавить нужный элемент, сделать сортировку и т. д. Итак, давайте перечислим основные методы списков и их функции (вспомним те, что уже упоминали, плюс добавим новые): 1. list.append(x) — обеспечивает добавление элемента в конец списка:
2. list.extend(L) — расширяет имеющийся список путем добавления элементов из списка L.
3. list.insert(i, x) — добавляет, а точнее, вставляет элемент х в позицию i. В качестве первого аргумента выступает индекс элемента, после которого вставляется элемент х.
4. list.remove(x) — служит для удаления первого вхождения элемента х, включённого в наш список.
5. list.pop([i]) — обеспечивает удаление элемента из позиции i. Если применять метод без аргумента, удаляется последний элемент, находящийся в списке.
6. list.clear() — просто удаляет все элементы:
7. list.index(x[, start[, end]]) — позволяет вернуть индекс элемента:
8. list.count(x) — возвращает число вхождений элемента х:
9. list.sort(key=None, reverse=False) — сортирует элементы списков по возрастанию. Чтобы выполнить сортировку в обратном порядке используют флаг reverse=True. Кроме того, дополнительные возможности открываются параметром key.
10. list.reverse() — порядок расположения элементов меняется на обратный:
11. list.copy() — копирует списки:
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.
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:
Сортировка по убыванию и возрастанию в Python
Ранее упомянутый параметр reverse есть не только у метода list.sort() , но и у функции sorted() . Он принимает boolean-значение и нужен для сортировки по убыванию либо возрастанию. Ниже мы сортируем учеников по убыванию их возраста:
Стабильность сортировки, сложная сортировка
Начиная с Python версии 2.2, сортировки гарантированно стабильны. Речь о том, что если у записей одинаковые ключи, их порядок не меняется.
Здесь 2 записи с ‘blue’ сохранили изначальный порядок. Данное свойство позволяет сортировать сложные данные путём постепенных сортировок. Например, надо найти и отсортировать данные учеников как по возрасту в возрастающем порядке, так и по оценкам в порядке убывания. Сортировка буде выглядеть так:
Остались вопросы? Хотите поделиться своим личным опытом работы со списками? Нашли ошибку в тексте? Пишите комментарий!
Как объединить списки в Python
В этом руководстве мы представим различные методы объединения списков в Python. Списки служат для хранения однородных элементов и выполнения над ними манипуляций.
В общем, конкатенация – это процесс соединения элементов определенной структуры данных сквозным способом.
Ниже приведены 6 способов объединения списков в Python.
- оператор конкатенации (+);
- метод Naive;
- List Comprehension;
- метод extension()
- оператор ‘*’;
- метод itertools.chain().
1. Оператор (+) для конкатенации списков
Оператор «+» можно использовать для объединения двух списков. Он добавляет один список в конец другого списка и дает новый список в качестве вывода.
2. Метод Naive
В методе Naive цикл for используется для обхода второго списка. После этого элементы из второго списка добавляются к первому списку. Первый список является объединением первого и второго списков.
3. Concatenated list для объединения списков
Concatenated list в Python – это альтернативный метод объединения двух списков в Python. Понимание списка – это в основном процесс построения и генерации списка элементов на основе существующего списка.
Он использует цикл for для обработки и обхода списка поэлементно. Приведенный ниже встроенный цикл for эквивалентен вложенному циклу for.
4. Метод extend()
Метод extend() можно использовать для объединения двух списков в Python. Функция extend() выполняет итерацию по переданному параметру и добавляет элемент в список, тем самым расширяя список линейным образом.
Все элементы list2 добавляются к list1, и, таким образом, list1 обновляется и выводится.
5. Оператор ‘*’
Оператор Python ‘*’ можно использовать для простого объединения двух списков. Оператор ‘*’ в Python в основном распаковывает коллекцию элементов по аргументам индекса.
Например: рассмотрим список my_list = [1, 2, 3, 4].
Оператор * my_list заменит список его элементами в позициях индекса. Таким образом, он распаковывает элементы списков.
В приведенном выше фрагменте кода инструкция res = [* list1, * list2] заменяет list1 и list2 элементами в заданном порядке, то есть элементами list1 после элементов list2. Это выполняет конкатенацию и приводит к выводу ниже.
6. Метод Python itertools.chain()
Функция itertools.chain() модулей itertools также может использоваться для объединения списков в Python. Функция принимает в качестве параметров различные итерации, такие как списки, строки, кортежи и т.д., и выдает их последовательность в качестве вывода.
В результате получается линейная последовательность. Тип данных элементов не влияет на работу метода chain().