5. Data Structures¶
This chapter describes some things you’ve learned about already in more detail, and adds some new things as well.
5.1. More on Lists¶
The list data type has some more methods. Here are all of the methods of list objects:
Add an item to the end of the list. Equivalent to a[len(a):] = [x] .
list. extend ( iterable )
Extend the list by appending all the items from the iterable. Equivalent to a[len(a):] = iterable .
Insert an item at a given position. The first argument is the index of the element before which to insert, so a.insert(0, x) inserts at the front of the list, and a.insert(len(a), x) is equivalent to a.append(x) .
Remove the first item from the list whose value is equal to x. It raises a ValueError if there is no such item.
Remove the item at the given position in the list, and return it. If no index is specified, a.pop() removes and returns the last item in the list. (The square brackets around the i in the method signature denote that the parameter is optional, not that you should type square brackets at that position. You will see this notation frequently in the Python Library Reference.)
Remove all items from the list. Equivalent to del a[:] .
Return zero-based index in the list of the first item whose value is equal to x. Raises a ValueError if there is no such item.
The optional arguments start and end are interpreted as in the slice notation and are used to limit the search to a particular subsequence of the list. The returned index is computed relative to the beginning of the full sequence rather than the start argument.
Return the number of times x appears in the list.
list. sort ( * , key = None , reverse = False )
Sort the items of the list in place (the arguments can be used for sort customization, see sorted() for their explanation).
Reverse the elements of the list in place.
Return a shallow copy of the list. Equivalent to a[:] .
An example that uses most of the list methods:
You might have noticed that methods like insert , remove or sort that only modify the list have no return value printed – they return the default None . 1 This is a design principle for all mutable data structures in Python.
Another thing you might notice is that not all data can be sorted or compared. For instance, [None, ‘hello’, 10] doesn’t sort because integers can’t be compared to strings and None can’t be compared to other types. Also, there are some types that don’t have a defined ordering relation. For example, 3+4j < 5+7j isn’t a valid comparison.
5.1.1. Using Lists as Stacks¶
The list methods make it very easy to use a list as a stack, where the last element added is the first element retrieved (“last-in, first-out”). To add an item to the top of the stack, use append() . To retrieve an item from the top of the stack, use pop() without an explicit index. For example:
5.1.2. Using Lists as Queues¶
It is also possible to use a list as a queue, where the first element added is the first element retrieved (“first-in, first-out”); however, lists are not efficient for this purpose. While appends and pops from the end of list are fast, doing inserts or pops from the beginning of a list is slow (because all of the other elements have to be shifted by one).
To implement a queue, use collections.deque which was designed to have fast appends and pops from both ends. For example:
5.1.3. List Comprehensions¶
List comprehensions provide a concise way to create lists. Common applications are to make new lists where each element is the result of some operations applied to each member of another sequence or iterable, or to create a subsequence of those elements that satisfy a certain condition.
For example, assume we want to create a list of squares, like:
Note that this creates (or overwrites) a variable named x that still exists after the loop completes. We can calculate the list of squares without any side effects using:
which is more concise and readable.
A list comprehension consists of brackets containing an expression followed by a for clause, then zero or more for or if clauses. The result will be a new list resulting from evaluating the expression in the context of the for and if clauses which follow it. For example, this listcomp combines the elements of two lists if they are not equal:
and it’s equivalent to:
Note how the order of the for and if statements is the same in both these snippets.
If the expression is a tuple (e.g. the (x, y) in the previous example), it must be parenthesized.
List comprehensions can contain complex expressions and nested functions:
5.1.4. Nested List Comprehensions¶
The initial expression in a list comprehension can be any arbitrary expression, including another list comprehension.
Consider the following example of a 3×4 matrix implemented as a list of 3 lists of length 4:
The following list comprehension will transpose rows and columns:
As we saw in the previous section, the inner list comprehension is evaluated in the context of the for that follows it, so this example is equivalent to:
which, in turn, is the same as:
In the real world, you should prefer built-in functions to complex flow statements. The zip() function would do a great job for this use case:
See Unpacking Argument Lists for details on the asterisk in this line.
5.2. The del statement¶
There is a way to remove an item from a list given its index instead of its value: the del statement. This differs from the pop() method which returns a value. The del statement can also be used to remove slices from a list or clear the entire list (which we did earlier by assignment of an empty list to the slice). For example:
del can also be used to delete entire variables:
Referencing the name a hereafter is an error (at least until another value is assigned to it). We’ll find other uses for del later.
5.3. Tuples and Sequences¶
We saw that lists and strings have many common properties, such as indexing and slicing operations. They are two examples of sequence data types (see Sequence Types — list, tuple, range ). Since Python is an evolving language, other sequence data types may be added. There is also another standard sequence data type: the tuple.
A tuple consists of a number of values separated by commas, for instance:
As you see, on output tuples are always enclosed in parentheses, so that nested tuples are interpreted correctly; they may be input with or without surrounding parentheses, although often parentheses are necessary anyway (if the tuple is part of a larger expression). It is not possible to assign to the individual items of a tuple, however it is possible to create tuples which contain mutable objects, such as lists.
Though tuples may seem similar to lists, they are often used in different situations and for different purposes. Tuples are immutable , and usually contain a heterogeneous sequence of elements that are accessed via unpacking (see later in this section) or indexing (or even by attribute in the case of namedtuples ). Lists are mutable , and their elements are usually homogeneous and are accessed by iterating over the list.
A special problem is the construction of tuples containing 0 or 1 items: the syntax has some extra quirks to accommodate these. Empty tuples are constructed by an empty pair of parentheses; a tuple with one item is constructed by following a value with a comma (it is not sufficient to enclose a single value in parentheses). Ugly, but effective. For example:
The statement t = 12345, 54321, ‘hello!’ is an example of tuple packing: the values 12345 , 54321 and ‘hello!’ are packed together in a tuple. The reverse operation is also possible:
This is called, appropriately enough, sequence unpacking and works for any sequence on the right-hand side. Sequence unpacking requires that there are as many variables on the left side of the equals sign as there are elements in the sequence. Note that multiple assignment is really just a combination of tuple packing and sequence unpacking.
5.4. Sets¶
Python also includes a data type for sets. A set is an unordered collection with no duplicate elements. Basic uses include membership testing and eliminating duplicate entries. Set objects also support mathematical operations like union, intersection, difference, and symmetric difference.
Curly braces or the set() function can be used to create sets. Note: to create an empty set you have to use set() , not <> ; the latter creates an empty dictionary, a data structure that we discuss in the next section.
Here is a brief demonstration:
Similarly to list comprehensions , set comprehensions are also supported:
5.5. Dictionaries¶
Another useful data type built into Python is the dictionary (see Mapping Types — dict ). Dictionaries are sometimes found in other languages as “associative memories” or “associative arrays”. Unlike sequences, which are indexed by a range of numbers, dictionaries are indexed by keys, which can be any immutable type; strings and numbers can always be keys. Tuples can be used as keys if they contain only strings, numbers, or tuples; if a tuple contains any mutable object either directly or indirectly, it cannot be used as a key. You can’t use lists as keys, since lists can be modified in place using index assignments, slice assignments, or methods like append() and extend() .
It is best to think of a dictionary as a set of key: value pairs, with the requirement that the keys are unique (within one dictionary). A pair of braces creates an empty dictionary: <> . Placing a comma-separated list of key:value pairs within the braces adds initial key:value pairs to the dictionary; this is also the way dictionaries are written on output.
The main operations on a dictionary are storing a value with some key and extracting the value given the key. It is also possible to delete a key:value pair with del . If you store using a key that is already in use, the old value associated with that key is forgotten. It is an error to extract a value using a non-existent key.
Performing list(d) on a dictionary returns a list of all the keys used in the dictionary, in insertion order (if you want it sorted, just use sorted(d) instead). To check whether a single key is in the dictionary, use the in keyword.
Here is a small example using a dictionary:
The dict() constructor builds dictionaries directly from sequences of key-value pairs:
In addition, dict comprehensions can be used to create dictionaries from arbitrary key and value expressions:
When the keys are simple strings, it is sometimes easier to specify pairs using keyword arguments:
5.6. Looping Techniques¶
When looping through dictionaries, the key and corresponding value can be retrieved at the same time using the items() method.
When looping through a sequence, the position index and corresponding value can be retrieved at the same time using the enumerate() function.
To loop over two or more sequences at the same time, the entries can be paired with the zip() function.
To loop over a sequence in reverse, first specify the sequence in a forward direction and then call the reversed() function.
To loop over a sequence in sorted order, use the sorted() function which returns a new sorted list while leaving the source unaltered.
Using set() on a sequence eliminates duplicate elements. The use of sorted() in combination with set() over a sequence is an idiomatic way to loop over unique elements of the sequence in sorted order.
It is sometimes tempting to change a list while you are looping over it; however, it is often simpler and safer to create a new list instead.
5.7. More on Conditions¶
The conditions used in while and if statements can contain any operators, not just comparisons.
The comparison operators in and not in are membership tests that determine whether a value is in (or not in) a container. The operators is and is not compare whether two objects are really the same object. All comparison operators have the same priority, which is lower than that of all numerical operators.
Comparisons can be chained. For example, a < b == c tests whether a is less than b and moreover b equals c .
Comparisons may be combined using the Boolean operators and and or , and the outcome of a comparison (or of any other Boolean expression) may be negated with not . These have lower priorities than comparison operators; between them, not has the highest priority and or the lowest, so that A and not B or C is equivalent to (A and (not B)) or C . As always, parentheses can be used to express the desired composition.
The Boolean operators and and or are so-called short-circuit operators: their arguments are evaluated from left to right, and evaluation stops as soon as the outcome is determined. For example, if A and C are true but B is false, A and B and C does not evaluate the expression C . When used as a general value and not as a Boolean, the return value of a short-circuit operator is the last evaluated argument.
It is possible to assign the result of a comparison or other Boolean expression to a variable. For example,
Note that in Python, unlike C, assignment inside expressions must be done explicitly with the walrus operator := . This avoids a common class of problems encountered in C programs: typing = in an expression when == was intended.
5.8. Comparing Sequences and Other Types¶
Sequence objects typically may be compared to other objects with the same sequence type. The comparison uses lexicographical ordering: first the first two items are compared, and if they differ this determines the outcome of the comparison; if they are equal, the next two items are compared, and so on, until either sequence is exhausted. If two items to be compared are themselves sequences of the same type, the lexicographical comparison is carried out recursively. If all items of two sequences compare equal, the sequences are considered equal. If one sequence is an initial sub-sequence of the other, the shorter sequence is the smaller (lesser) one. Lexicographical ordering for strings uses the Unicode code point number to order individual characters. Some examples of comparisons between sequences of the same type:
Note that comparing objects of different types with < or > is legal provided that the objects have appropriate comparison methods. For example, mixed numeric types are compared according to their numeric value, so 0 equals 0.0, etc. Otherwise, rather than providing an arbitrary ordering, the interpreter will raise a TypeError exception.
Other languages may return the mutated object, which allows method chaining, such as d->insert("a")->remove("b")->sort(); .
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.
Список (list) в Python
Списки в Python используются для одновременного хранения множества данных. Список создается путем размещения элементов внутри квадратных скобок [] , разделенных запятыми. Список может содержать любое количество элементов, и они могут быть разных типов (int, float, string и др.).
Создание списка в Python
Список создается путем размещения элементов внутри [] , разделенных запятыми. Например:
Здесь мы создали список с именем numbers , содержащий 3 целочисленных элемента.
Список может содержать любое количество элементов, и они могут быть разных типов (int, float, string и т.д.). Например:
Доступ к элементам списка в Python
В Python каждый элемент списка ассоциируется с индексом. Мы можем получить доступ к элементам массива, используя номер индекса (0, 1, 2,…). Например:
Здесь мы видим, что каждый элемент списка связан с номером индекса. И мы использовали индекс для доступа к элементам.
Примечание: Отсчет элементов в списке всегда начинается с индекса 0. Отсюда следует, что первый элемент списка находится под индексом 0, а не 1.
Отрицательная индексация в Python
Python позволяет использовать отрицательный индекс для своих последовательностей. Индекс -1 относится к последнему элементу, -2 относится к предпоследнему элементу и так далее. Например:
Примечание: Если указанный индекс не существует в списке, то Python выдаст ошибку IndexError .
Срез списка в Python
В Python с помощью оператора среза : можно получить доступ сразу к группе элементов (а не только к одному). Например:
Примечание: При выполнении среза в списках, первый индекс является включающим, а конечный — исключающим.
Добавление элементов в список в Python
В Python есть сразу несколько методов для добавления элементов в список.
1. Использование метода append()
Метод append() добавляет элемент в конец списка. Например:
Before Append: [21, 34, 54, 12]
After Append: [21, 34, 54, 12, 32]
Мы создали список с именем numbers . Обратите внимание на строку:
Здесь функция append() добавляет 32 в конец массива.
2. Использование метода extend()
Метод extend() используется для добавления всех элементов одного списка в другой. Например:
List1: [2, 3, 5]
List2: [4, 6, 8]
List after append: [2, 3, 5, 4, 6, 8]
У нас есть два списка с именами prime_numbers и even_numbers . Обратите внимание на стейтмент:
Здесь мы добавили все элементы even_numbers к prime_numbers .
Изменения значений элементов списка
Списки в Python являются изменяемыми. Это означает, что мы можем изменять элементы списка, присваивая им новые значения с помощью оператора = . Например:
Удаление элементов из списка
1. Использование оператора del
В Python мы можем использовать оператор del для удаления одного или нескольких элементов из списка. Например:
2. Использование метода remove()
Мы также можем использовать метод remove() для удаления элементов из списка. Например:
Методы для работы со списками в Python
Рассмотрим наиболее часто используемые методы для работы со списками в Python.
| Метод | Описание |
| append() | Добавляет элемент в конец списка. |
| extend() | Добавляет элементы из списка в конец другого списка. |
| insert() | Вставляет элемент по указанному индексу. |
| remove() | Удаляет элемент по указанному индексу. |
| pop() | Возвращает и удаляет элемент, присутствующий по указанному индексу. |
| clear() | Удаляет все элементы из списка. |
| index() | Возвращает индекс указанного элемента. |
| count() | Возвращает количество указанных элементов в списке. |
| sort() | Сортирует список в порядке возрастания/убывания. |
| reverse() | Возвращает список в обратном порядке («разворачивает» последовательность). |
| copy() | Возвращает *поверхностную копию списка. |
*Примечание: Поверхностная копия создает новый составной объект, и затем (по мере возможности) вставляет в него ссылки на объекты, находящиеся в оригинале. Глубокая копия создает новый составной объект, и затем рекурсивно вставляет в него копии объектов, находящихся в оригинале.
Итерация по списку в Python
Мы можем использовать цикл for для перебора элементов списка. Например:
Best way to remove elements from a list
I would like to know what is the best way/efficient way to remove element(s) from the list.
There are few functions provided by Python:
- some_list.remove(value) , but it throws error if value is not found.
- some_list.pop(some_list[index]) , removes the item at the given position in the list, and return it.
- del (some_list[index]) , it removes element from the given index, it’s different from pop as it doesn’t return value.
- If you have few items to remove say one element or between 1 to 5.
- If you have to remove multiple items in a sequence.
- If you have to remove different items based on a condition.
- How about if you have a list of lists and want to remove elements in sequence.
4 Answers 4
My answer is not exactly to your question but after you read this, I hope you can decide which type you need to choose for your needs.
Python’s lists are variable-length arrays, not Lisp-style linked lists. The implementation uses a contiguous array of references to other objects, and keeps a pointer to this array.
This makes indexing a list a[i] an operation whose cost is independent of the size of the list or the value of the index.
When items are appended or inserted, the array of references is resized. Some algorithm is applied to improve the performance of appending items repeatedly; when the array must be grown, some extra space is allocated so the next few times don’t require an actual resize i.e over-allocation. More Information
Removing vs Pop vs Delete:
At first glance it looks like all of them are doing the same thing.
Under the hood its behaving different.
removing : remove an element from the list by iterating from 0 index till the first match of the element is found. taking more time to iterate if the element is at the end.
pop : removing element from the list by using the index. taking less time.
del : is a python statement that removes a name from a namespace, or an item from a dictionary, or an item from a list by using the index.