Как объединить списки в python

KotazIO

В Python список — это структура данных, которая используется для хранения набора значений. Это одна из наиболее часто используемых структур данных в Python и используется во многих различных приложениях программирования.

Создание списка

Чтобы создать список, вы можете использовать квадратные скобки [] и разделять значения запятыми. Например:

Это создает список с именем my_list со значениями 1, 2, 3, 4 и 5.

Доступ к элементам в списке

Вы можете получить доступ к отдельным элементам списка, используя их индекс. В Python первый элемент в списке имеет индекс 0. Например:

Это привело бы к выводу значения 1.

Вы также можете использовать отрицательные индексы для доступа к элементам из конца списка. Например:

Это привело бы к выводу значения 5.

Изменение элементов в списке

Вы можете изменять элементы в списке, присваивая новое значение определенному индексу. Например:

Это изменило бы первый элемент в my_list на 6.

Добавление элементов в список Вы можете добавлять элементы в список с помощью метода append(). Например:

Это добавило бы значение 6 в конец my_list.

Вы также можете использовать метод extend() для добавления нескольких элементов в список одновременно. Например:

Это добавило бы значения 6, 7 и 8 в конец my_list.

Удаление элементов из списка Вы можете удалить элементы из списка, используя метод remove(). Например:

Это привело бы к удалению значения 3 из my_list. Вы также можете использовать метод pop() для удаления элемента с определенным индексом. Например:

Это привело бы к удалению элемента с индексом 2 (третий элемент) из my_list.

Operation	Syntax	Description
Создание	my_list = [] or my_list = list()	Создает пустой список
my_list = [value1, value2, . ]	Создает список с начальными значениями
Доступ	my_list[index]	Обращается к значению по указанному индексу
my_list[start:end]	Получает доступ к фрагменту значений от начального индекса до конечного индекса, но не включая его
Модификация	my_list[index] = new_value	Заменяет значение по указанному индексу новым значением
my_list.append(value)	Добавляет новое значение в конец списка
my_list.extend(iterable)	Добавляет значения из iterable в конец списка
my_list.insert(index, value)	Вставляет новое значение по указанному индексу
Удаление	del my_list[index]	Удаляет значение по указанному индексу
my_list.remove(value)	Удаляет первое вхождение указанного значения
my_list.pop(index)	Удаляет и возвращает значение по указанному индексу или последнее значение, если индекс не указан
my_list.clear()	Удаляет все значения из списка
Другой	len(my_list)	Возвращает количество значений в списке
sorted(my_list)	Возвращает новый список со значениями, отсортированными в порядке возрастания
reversed(my_list)	Возвращает новый список со значениями в обратном порядке

Более продвинутое использование

Вот еще несколько полезных методов для работы со списками в Python

• append() : добавляет элемент в конец списка

• insert() : вставляет элемент в определенную позицию в списке

• remove() : удаляет первое вхождение указанного элемента в список

• pop() : удаляет элемент с указанным индексом или последний элемент, если индекс не указан, и возвращает удаленный элемент

• clear() : удаляет все элементы из

• sort() :списка, упорядочивает элементы в списке в порядке возрастания (или по убыванию, если для параметра reverse установлено значение True)

• reverse() :изменяет порядок элементов в списке на противоположный

Генераторы списков

Понимание списков и срезы — это две мощные функции структуры данных списков Python. Понимание списка — это краткий способ создания нового списка путем перебора существующего списка и применения некоторой операции к каждому элементу. С другой стороны, срезы позволяют вам извлечь часть списка, указав начальный и конечный индексы.

Синтаксис: [expression for item in iterable]

• Let’s say we have a list of numbers and we want to create a new list with each number multiplied by 2:

Срезы

Синтаксис: list[start_index:end_index:step]

• Let’s say we have a list of numbers and we want to extract the second through fourth elements:

• We can also use a step value to skip elements:

Как list comprehensions, так и slices — это мощные инструменты для работы со списками на Python, позволяющие вам с легкостью выполнять сложные операции со списками.

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)

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().

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!