Неожиданное поведение списков в python

Насколько необходим стабилизатор?

Многие комплектующие холодильника зависят от качества поставляемой электрической энергии. Особенно это касается современных моделей, буквально напичканных электроникой. Особенно уязвим перед перепадами напряжения в сети компрессор. Перепады напряжения могут быстро вывести его из строя.

Вот список самых распространенных поломок холодильника по причине скачков в сети и продолжительных просадок напряжения:

• Поломка электронных систем управления компрессором и температурным режимом.
• Сгорание обмоток электродвигателя компрессора. Причиной может быть длительная просадка напряжения, которая привела к пробою изоляции и перегреванию обмоточного провода.
• Сгорание обмоток электродвигателя из-за невозможности запуска на низком напряжении (длительное воздействие пускового тока приводит к перегреванию).
• Поломка кривошипно-кулисной пары компрессора. Эта поломка характерна для устройств, не оснащенных защитой от преждевременного пуска.

Включение функции

Чтобы включить в текстовом редакторе автозамену слова, следует перейти во вкладку «Файл». Она располагается на верхней панели задач в верхнем левом углу.

В открывшемся окне, требуется выбрать пункт «Параметры», который находится в левой колонке почти в самом низу списка.

После выполнения описанных функций откроется меню, в котором необходимо перейти в раздел «Правописание» и нажать на кнопку «Параметры автозамены».

В открытом окне следует ввести следующие параметры:

• во вкладке «Автозамена» выбрать пункт «Заменить при вводе»;
• в строчке «Заменить» указать неверное написание слова;
• в графе «На» ввести выражение, на которое должна происходить замена;
• после введения требуемых слов, требуется нажать кнопку «Добавить»;
• установить галочку у пункта «Автоматически заменять орфографические ошибки».

Завершающим этапом будет нажатие на кнопку «Ок», для подтверждения внесенных в настройках изменений.

Данная функция уже оснащена основным набором слов и исправлений, но при необходимости, список можно создать под себя вручную.

Также некоторые слова из данного списка можно убирать, кликнув по ним один раз и нажав кнопку «Удалить».

Индексирование

Что же такое индексирование? Это загадочное слово обозначает операцию обращения к элементу по его порядковому номеру ( ( ･ω･)ア напоминаю, что нумерация начинается с нуля). Проиллюстрируем это на примере:

fruits =
print(fruits[])
print(fruits)
print(fruits)

>>> Apple
>>> Grape
>>> Orange

Списки в Python являются изме­няемым типом данных. Мы можем изменять содер­жимое каждой из ячеек:

fruits =

fruits[] = ‘Watermelon’

fruits = ‘Lemon’
print(fruits)

>>>

Индексирование работает и в обратную сторону. Как такое возможно? Всё просто, мы обра­щаемся к элементу списка по отрица­тельному индексу. Индекс с номе­ром -1 дает нам доступ к после­днему элементу, -2 к предпоследнему и так далее.

fruits =
print(fruits)
print(fruits)
print(fruits)
print(fruits)

>>> Orange
>>> Banan
>>> Peach
>>> Grape

Функции преобразования типов

bool()

Преобразует значение к булевому типу ( или ), используя стандартную процедуру проверки истинности.

Параметры:

— значение, которое надо преобразовать.

Возвращаемое значение:

Возвращает булево значение:

• , если переданное значение является или опущено.
• , если переданное значение является .

Следующие значения считаются в Python:

• Ноль любого числового типа. Например, 0, 0.0, 0j.
• Пустая последовательность. Например, (), [], «».
• Пустое отображение (mapping). Например, {}.
• Объекты классов, которые имеют метод или , возвращающие 0 или .

Все остальные значения считаются истинными ().

Примеры

test = []
print(test,'is',bool(test)) # [] is False

test = 
print(test,'is',bool(test)) #  is True

test = 0.0
print(test,'is',bool(test)) # 0.0 is False

test = None
print(test,'is',bool(test)) # None is False

test = True
print(test,'is',bool(test)) # True is True

test = 'Easy string'
print(test,'is',bool(test)) # Easy string is True

list()

Возвращает список. 

Параметры:

— объект, который может быть последовательностью (строка, кортеж) или коллекцией (множество, словарь), или любым итерируемым объектом. Необязательный аргумент.

Возвращаемое значение:

Список.

• Если аргументы не были переданы, то возвращается пустой список.
• Если в качестве аргумента был передан итерируемый объект, то создается список, состоящий из элементов итерируемого объекта.

Примеры:

Пример 1: Создание списков из строки, кортежа и списка.

# пустой список
print(list()) # []

# строка
vowel_string = 'aeiou' 

# 
print(list(vowel_string))

# кортеж
vowel_tuple = ('a', 'e', 'i', 'o', 'u') 

# 
print(list(vowel_tuple)) 

# список
vowel_list =  

# 
print(list(vowel_list))

Пример 2: Создание списков из множества и словаря.

# множество
vowel_set = {'a', 'e', 'i', 'o', 'u'}

# 
print(list(vowel_set))

# В случае словарей ключи словаря будут элементами списка. 
vowel_dictionary = {'a': 1, 'e': 2, 'i': 3, 'o':4, 'u':5}

# 
print(list(vowel_dictionary))

Классификация люстр и критерии выбора

Список — это упорядоченная последовательность

Список является упорядоченной последовательностью в том смысле, что все его объекты упорядочены по своему местоположению, а доступ к ним выполняется с помощью целочисленных индексов, которые и определяют местоположение элементов.

Выше мы уже видели, что механизм индексации списков аналогичен индексации строк с помощью оператора . Но из-за того, что список может содержать внутри себя абсолютно любые объекты, включая другие последовательности, то возникает необходимость в более сложных методах индексации:

Например, если необходимо получить доступ к символу , то его местоположение придется указывать с помощью трех операторов :

Несмотря на количество вложенных списков, получить доступ можно к абсолютно любому элементу, хотя с непривычки все-таки можно «заблудиться в трех соснах».

Как в Python работают представления списков?

Представление списков это, в сущности, просто элегантный способ конструирования списков в Python. Особенно этот способ понравится тем, кто любит математику. Судите сами:

Результат:

Итак, что же произошло? Мы взяли все целые числа от 0 до 10 (исключая 10) и каждое число возвели в квадрат.

Согласитесь, не очень сложно. Теперь давайте поднимем планку.

Давайте получим такой же список, но будем брать только четные числа, то есть те, которые нацело делятся на . Это также очень просто сделать при помощи представления списков.

Результат:

Мы просто добавили при помощи инструкции  условие в наше первоначальное выражение. Если это условие выполняется, то число возводится в квадрат и добавляется в результирующий список, а если нет, то пропускается. В нашем случае это условие делимости на  без остатка.

Итак, в более общем смысле, вы также можете использовать представление списков для преобразования ваших списков в другие списки, что звучит немного сложнее, не так ли?

Рассмотрим следующий пример:

Результат:

В данном примере у нас уже есть список , который мы преобразуем при помощи представления списков. Вы опять можете видеть, что выражение  обеспечивает выполнение некоторых операций для всех элементов списка .

Теперь обратите внимание на выражение .  Для простоты, вы должны просто знать, что лямбда-функции — это анонимные функции, которые создаются во время выполнения

Учитывая это, вы можете просто сосредоточиться на выражении .

Отсюда видно, что эта функция просто принимает один элемент и умножает его на самого себя, то есть возводит в квадрат. Это анонимная функция, поэтому вам нужно передать ей свой элемент списка, чтобы убедиться, что лямбда-функция принимает его в качестве входных данных. Поэтому мы видим такое выражение: .

Для лучшего понимания вторую строку кода можно переписать следующим образом:

Здесь мы просто определяем лямбда-функцию заранее.

Стоит отметить, что помимо представления списков существуют также представления словарей и представления множеств.

Списки как очереди

Очередь представляет собой контейнер объектов, которые вставляются и удаляются в соответствии с принципом first-in first-out (FIFO). В очереди только две операции разрешены enqueue и dequeue. Enqueue (append()) означает вставить элемент в конец очереди, dequeue (pop (0)) означает удаление переднего элемента.

Пример:

Python

queue =
print(«Before enqueue «, queue)
queue.append(4)
queue.append(5)
print(«After enqueue «, queue)
queue.pop(0)
print(«After dequeue «, queue)
queue.pop(0)
queue.pop(0)
print(«After dequeue «, queue)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

queue=1,2,3 print(«Before enqueue «,queue) queue.append(4) queue.append(5) print(«After enqueue «,queue) queue.pop() print(«After dequeue «,queue) queue.pop() queue.pop() print(«After dequeue «,queue)

Вывод:

Python

Before enqueue deque()
After enqueue deque()
After dequeue deque()
After dequeue deque()

1 2 3 4

Before enqueue deque(1,2,3) After enqueue deque(1,2,3,4,5) After dequeue deque(2,3,4,5) After dequeue deque(4,5)

Где находится автозамена в ворде

Какие есть методы списков в Python?

Метод списка extends

— расширяет список, добавляя элементы переданного итерируемого объекта.

Списки также можно объединять с помощью оператора +. При этом, оператор + не изменяет список, а создает новый.

Метод списка index

— возвращает индекс первого вхождения значения. Если вводного значения нет в списке, возникнет исключение ValueError. Если указан второй аргумент, поиск начнется с указанного индекса.

Метод списка insert

— добавляет значение value непосредственно перед указанным индексом index. После вставки новое значение занимает индекс index.

Метод списка pop

— удаляет и возвращает значение по индексу index. Без аргумента index удаляет и возвращает последний элемент списка.

Метод списка remove

— удаляет первое вхождение указанного значения. Если указанного значения нет в списке, выдаётся исключение ValueError.

Метод списка sort

— сортирует список в числовом и лексическом порядке и возвращает None

Списки также можно сортировать в обратном порядке используя флаг reverse=True в методе sort().

Для сортировки списка по атрибутам элементов, можно использовать аргумент key:

Файл

Работа с файлами, хранящимися где-то на внешнем носителе, в Python реализована в виде объектов-файлов. Они относятся к объектам базового типа, но обладают весьма характерной чертой: нельзя создать экземпляр объекта-файла при помощи литералов.

Чтобы начать работу с файлами, нужно вызвать функцию и передать ей в качестве аргументов имя файла из внешнего источника и строку, описывающую режим работы функции:

Операции с файлами могут быть разными, а, следовательно, разными могут быть и режимы работы с ними:

• – выбирается по умолчанию, означает открытие файла для чтения;
• – файл открывается для записи (если не существует, то создаётся новый);
• – файл открывается для записи (если не существует, то генерируется исключение);
• – режим записи, при котором информация добавляется в конец файла, а не затирает уже имеющуюся;
• – открытие файла в двоичном режиме;
• – ещё одно значение по умолчанию, означающее открытие файла в текстовом режиме;
• – читаем и записываем.

Увлечения и хобби – есть ли разница

Мнения людей о том, есть ли разница между понятиями хобби и увлечения во многом расходятся. Причина в том, что одни опираются исключительно на перевод иностранного слова, а другие вкладывают в понятия более глубокий смысл.

В переводе с английского hobby – увлечение, деятельность, которой занимаются для удовольствия в свободное время. Если ограничиваться только дословным переводом, то разницы между увлечением и хобби нет, а эти слова – обычные синонимы. Но русский язык богаче и глубже.

К хобби принято относить занятия, которыми человек занимается регулярно, постоянно совершенствуя свои навыки и расширяя границы. Увлеченные женщины и мужчины развиваются в любимом направлении, изучают новые техники, покупают дополнительное оборудование, чтобы двигаться дальше.

Увлечениями часто называют направления, которые привлекают человека, но в силу обстоятельств он пока не углубился в этот вид деятельности. Например, женщине нравится шить и вязать, но она занимается этим лишь изредка, потому что нет времени или настроения развиваться дальше.

Хобби – это когда не просто нравится наблюдать и интересно изучать, это активное участие и развитие в выбранном ключе. Одно дело, если нравится вышивать крестиком на больничном, а другое, когда потребность в вышивке ежедневная, а стремление достичь мастерства растет с каждым новым успехом.

Комиссионный сбор и ограничения

Киви-кошелек более лоялен по отношению к процентам комиссии.

На большинство способов комиссия не накладывается, только на три варианта:

1. Если пополняться через мобильный телефон, то комиссия взимается от 0% до 9,9% — все зависит от значений, установленных операторами.
2. Если операция происходит с помощью банковской карты, с учетом того, что сумма перечисления менее 3000 рублей.
3. Пополняя кошелек через терминал на сумму менее 500 рублей, пользователя также ждет комиссия.

Операция присваивания на месте += и списки list.

Списки в Python невероятно хороши. Можно выполнять разные вещи, такие как:

• объединение нескольких списков с помощью оператора ;
• создание повторяющегося списка с помощью оператора ;
• объединение и назначение списков с помощью оператора .

Рассмотрим пример того, как оператор работает с объектом .

>>> lst = 3, 4, 5, 6, 7
>>> lst_copy = lst
>>> lst = lst + 8, 9
>>> lst
# 
>>> lst_copy
# Out: 

Что произошло: создали список под названием , затем создали новый список с именем , указав его на . Затем изменили , добавив к нему . Как и ожидалось, оператор расширил список создав новую последовательность, тогда как остался прежним.

В Python можно сократить выражения типа до . Вначале было сказано, что со списками можно использовать оператор .

Итак, перепишем пример c использованием оператора присваивания на месте :

>>> lst = 3, 4, 5, 6, 7
>>> lst_copy = lst
>>> lst += 8, 9
>>> lst
# 
>>> lst_copy
# 

# Да ладно... Не может быть...

Что здесь произошло? Причина такого поведения в том, что, как и другие операторы Python, реализация оператора определяется классом, который его реализует. То есть для оператора класс списка определяет магический метод , а способ его работы такой же, как у .

Так почему же был изменен список ? Потому что это не фактическая копия (), а указатель на ячейку в памяти. То есть для списка (изменяемых последовательностей) оператор изменяет ее, как говорится «на месте» — в памяти и не создает новую (итоговую) последовательность как с оператором .

>>> lst = 3, 4, 5, 6, 7
>>> lst_copy = lst
>>> lst.extend()
>>> lst
# 
>>> lst_copy
# 

Как сбросить Windows 7 до заводских настроек, если нет быстрого сброса

Это означает, что в окне выбора действия отсутствует строка по возвращении ПК в исходное состояние. В данной ситуации рекомендуется откатить систему до состояния, в котором она нормально функционировала. Для этого пользователю потребуется создать точку восстановления в специальном окне, при этом необходимо указать дату отката.

Чтобы запустить окошко для восстановления операционки, нужно зайти в меню «Пуск» и перейти в папку «Служебные». Здесь надо тапнуть по средству «Восстановление системы». Далее пользователю придётся следовать указаниям помощника.

Что такое списки в Python?

Списки, наряду со словарями, кортежами и множествами, это одна из четырех встроенных в Python структур данных. Списки используются для хранения упорядоченных коллекций элементов. Сами элементы при этом могут быть разных типов, но, как правило, все же имеют один и тот же тип. Эти элементы помещены в квадратные скобки и разделены запятыми. Вот пример таких списков:

# Здесь все элементы одного типа
zoo = 
print(zoo)
# А здесь - нет
biggerZoo = ]
print(biggerZoo)

Можно заметить, что список, хранящийся во второй переменной , похож на список из первой переменной , первые четыре элемента совпадают. Но он также содержит в себе список с названиями обезьян.

Поскольку списки в Python хранят упорядоченные коллекции элементов или объектов, мы можем сказать, что они относятся к последовательностям и имеют все признаки и поведение таковых. Типами последовательностей также считаются строки и кортежи.

Вы можете спросить, что такого особенного в типах последовательностей. Ну, попросту говоря, это означает, что программа может их перебирать! Вот почему списки, строки, кортежи и множества часто называют «итерирующими последовательностями».

Имейте в виду, что эта концепция очень важна. Вы можете увидеть ее использование и в других языках программирования, которые применяются в работе с данными, например в Scala!

Теперь давайте перейдем к делу и углубимся в исследование наиболее интересных вопросов про списки в Python.

Решение задач

1. Создайте список из 10 четных чисел и выведите его с помощью цикла for

2. Создайте список из 5 элементов. Сделайте срез от второго индекса до четвертого

3. Создайте пустой список и добавьте в него 10 случайных чисел и выведите их. В данной задаче нужно использовать функцию randint.

from random import randint

n = randint(1, 10) # Случайное число от 1 до 10

4. Удалите все элементы из списка, созданного в задании 3

5. Создайте список из введенной пользователем строки и удалите из него символы ‘a’, ‘e’, ‘o’

6. Даны два списка, удалите все элементы первого списка из второго

a =

b =
# Вывод
>>>

7. Создайте список из случайных чисел и найдите наибольший элемент в нем.

8. Найдите наименьший элемент в списке из задания 7

9. Найдите сумму элементов списка из задания 7

10.Найдите среднее арифметическое элементов списка из задания 7

Срезы

В начале статьи что-то гово­рилось о «срезах». Давайте разберем подробнее, что это такое. Срезом называется неко­торая подпос­ледователь­ность. Принцип действия срезов очень прост: мы «отре­заем» кусок от исходной последова­тель­ности элемента, не меняя её при этом. Я сказал «последо­вательность», а не «спи­сок», потому что срезы работают и с другими итерируемыми типами данных, например, со строками.

fruits =

part_of_fruits = fruits
print(part_of_fruits)

>>>

Детально рассмотрим синтаксис срезов:

итерируемая_переменная

Обращаю ваше внимание, что мы делаем срез от начального индекса до конечного индекса — 1. То есть i = начальный_индекс и i. Больше примеров!

Больше примеров!

fruits =
print(fruits)
# Если начальный индекс равен 0, то его можно опустить
print(fruits)
print(fruits)
print(fruits)
print(fruits)
# Если конечный индекс равен длине списка, то его тоже можно опустить
print(fruits)
print(fruits)

>>>
>>>
>>>
>>>
>>>
>>>
>>>

Самое время понять, что делает третий параметр среза — длина шага!

fruits =
print(fruits)
print(fruits)
# Длина шага тоже может быть отрицательной!
print(fruits)
print(fruits)
print(fruits)

>>>
>>>
>>>
>>>
>>>

А теперь вспоминаем всё, что мы знаем о циклах. В Python их целых два! Цикл for и цикл while Нас интересует цикл for, с его помощью мы можем перебирать зна­чения и индексы наших последовательностей. Начнем с перебора значений:

fruits =
for fruit in fruits:

    print(fruit, end=’ ‘)

>>> Apple Grape Peach Banan Orange

Выглядит несложно, правда? В переменную fruit объявлен­ную в цикле по очереди записываются значения всех элементов списка fruits

А что там с перебором индексов?

for index in range(len(fruits)):

    print(fruits, end=’ ‘)

Этот пример гораздо интереснее предыдущего! Что же здесь происходит? Для начала разбе­ремся, что делает функция range(len(fruits))

Мы с вами знаем, что функция len() возвращает длину списка, а range() генерирует диапазон целых чисел от 0 до len()-1.

Сложив 2+2, мы получим, что переменная index принимает значения в диапазоне от 0 до len()-1. Идем дальше, fruits — это обращение по индексу к элементу с индексом index списка fruits. А так как переменная index принимает значения всех индексов списка fruits, то в цикле мы переберем значения всех элементов нашего списка!

Поиск значений – словари

По аналогии с множествами, о которых мы говорили выше, другой встроенный тип данных – dict, требует, чтобы его ключи были хэшируемыми.

Хэшируемость ключей подразумевает, что данные, хранящиеся в словарях, реализуются под капотом как хэш-таблицы. Как и другие популярные языки (например, Java, Swift, Kotlin), Python работает со словарями с использованием хэш-таблиц. Однако, в отличие от множеств, словари хранят в себе пары ключ-значение, и требование к хэшируемости ключей является фундаментом построения хэш-таблиц.

При использовании механизма хэширования, время, необходимое для извлечение конкретной пары ключ-значение, остается постоянным при временной сложности O(1) – в записи в нотации Big-O. Временная сложность O(1) означает, что вне зависимости от того, сколько элементов в словаре, время извлечения конкретного элемента всегда останется одной и той же величиной. Сравнение вы видите ниже:

Допустим, нам нужно сохранить оценки группы студентов. Если использовать тип list, то у нас будет один список, который будет хранить номера студенческих билетов, и второй – оценки, и элементы в этих списках будут располагаться в соответствии друг с другом. Чтобы узнать оценку конкретного студента, нужно будет узнать индекс студента из списка номеров студенческих билетов, а потом достать оценку из второго списка по этому индексу. В подходе со словарями мы просто будем хранить пары student_id-score, где номер студенческого билета будет ключом. Как мы видели выше, в данном случае приоритетнее использовать словарь, а не список, особенно, когда количество записей большое.

Однако нужно отметить, что раз словари хранят пары ключ-значение, то ваша модель данных должна содержать осмысленную информацию, которая могла бы помочь идентифицировать значения. Кроме того, ключи в словаре должны быть уникальными, а вот значения могут быть одинаковыми.

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:

Функции, которые когда-нибудь можно выучить

Следующие встроенные функции Python определённо не бесполезны, но они более специализированы.

Эти функции вам, возможно, будут нужны, но также есть шанс, что вы никогда не прибегнете к ним в своём коде.

• : возвращает итератор (список, набор и т. д.);
• : возвращает , если аргумент является вызываемым;
• and : вместо них рекомендуется использовать генератор-выражения;
• : округляет число;
• : эта функция выполняет деление без остатка () и операцию по модулю () одновременно;
• , и : служат для отображения чисел в виде строки в двоичной, восьмеричной или шестнадцатеричной форме;
• : возвращает абсолютное значение числа (аргумент может быть целым или числом с плавающей запятой, если аргумент является комплексным числом, его величина возвращается);
• ;
• .