7 часто встречающихся вопросов про списки python

Доступ к элементам

Мы можем получить доступ к элементам списка с помощью index. Значение индекса начинается с 0.

>>> vowels_list = 
>>> vowels_list
'a'
>>> vowels_list
'u'

Если индекс не входит в диапазон, возникает IndexError.

>>> vowels_list
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: list index out of range
>>> 

Мы также можем передать отрицательное значение индекса. В этом случае элемент возвращается от конца к началу. Допустимый диапазон значений индекса — от -1 до — (длина).

Это полезно, когда нам нужен определенный элемент быстро, например, последний элемент, второй последний элемент и т. д.

>>> vowels_list = 
>>> vowels_list  # last element
'u'
>>> vowels_list  # second last element
'e'
>>> vowels_list
'a'

Задания для самопроверки

1. Дан список . Необходимо изменить его, увеличив каждое значение на 7.2.

2. Пользователь
вводит с клавиатуры N значений (строки или числа). На их основе
сформировать список, состоящий из продублированных элементов. (Например, из
значений 1, 5, «abc» формируется список ).

3. Написать
программу сложения двух матриц:

4. Пользователь
вводит N значений в
список. Необходимо проверить: было ли введено число 5.

Видео по теме

Python 3 #1: установка и запуск интерпретатора языка

Python 3 #2: переменные, оператор присваивания, типы данных

Python 3 #3: функции input и print ввода/вывода

Python 3 #4: арифметические операторы: сложение, вычитание, умножение, деление, степень

Python 3 #5: условный оператор if, составные условия с and, or, not

Python 3 #6: операторы циклов while и for, операторы break и continue

Python 3 #7: строки — сравнения, срезы строк, базовые функции str, len, ord, in

Python 3 #8: методы строк — upper, split, join, find, strip, isalpha, isdigit и другие

Python 3 #9: списки list и функции len, min, max, sum, sorted

Python 3 #10: списки — срезы и методы: append, insert, pop, sort, index, count, reverse, clear

Python 3 #11: списки — инструмент list comprehensions, сортировка методом выбора

Python 3 #12: словарь, методы словарей: len, clear, get, setdefault, pop

Python 3 #13: кортежи (tuple) и операции с ними: len, del, count, index

Python 3 #14: функции (def) — объявление и вызов

Python 3 #15: делаем «Сапер», проектирование программ «сверху-вниз»

Python 3 #16: рекурсивные и лямбда-функции, функции с произвольным числом аргументов

Python 3 #17: алгоритм Евклида, принцип тестирования программ

Python 3 #18: области видимости переменных — global, nonlocal

Python 3 #19: множества (set) и операции над ними: вычитание, пересечение, объединение, сравнение

Python 3 #20: итераторы, выражения-генераторы, функции-генераторы, оператор yield

Python 3 #21: функции map, filter, zip

Python 3 #22: сортировка sort() и sorted(), сортировка по ключам

Python 3 #23: обработка исключений: try, except, finally, else

Python 3 #24: файлы — чтение и запись: open, read, write, seek, readline, dump, load, pickle

Python 3 #25: форматирование строк: метод format и F-строки

Python 3 #26: создание и импорт модулей — import, from, as, dir, reload

Python 3 #27: пакеты (package) — создание, импорт, установка (менеджер pip)

Python 3 #28: декораторы функций и замыкания

Python 3 #29: установка и порядок работы в PyCharm

Python 3 #30: функция enumerate, примеры использования

Последовательности

Ещё одно понятие из математики. Там, последовательность – есть нумерованный набор элементов, в котором возможны их повторения, а порядок имеет значение. Определение Питона схоже с математическим: здесь последовательностью зовётся упорядоченная коллекция объектов.

str (строка)

Строки, пожалуй, единственный объект, который может сравниться по степени своей используемости с числовым типом данных. Тавтологическое, но полное определение, справедливое для Python звучит так:

Важность строк велика в первую очередь для людей, ведь понятно, что вся письменная речь может рассматриваться, как множество строк. А так как человеку свойственно обмениваться информацией именно в виде набора слов, то можно говорить о практически неограниченном количестве областей применения строкового типа данных

Строки, строки everywhere!

list (список)

Список – это ещё один вид последовательностей… Здесь стоит остановиться и отметить, что последовательности в Python бывают изменяемыми и неизменяемыми. Список – изменяемая последовательность, а строки и кортежи – нет. Таким образом, список можно определить, как упорядоченную и изменяемую коллекцию, состоящую из объектов произвольных типов.

Само название списков говорит об их предназначении быть объектами для хранения наборов данных. Список покупок, подарков, результатов матчей, ip клиентов или объектов типа Student. Списки в Python – это эдакие массивы из прочих языков «на максималках».

tuple (кортеж)

Кортежи в языке Python можно рассматривать, как неизменяемые списки со всеми вытекающими:

Использование кортежей оправдано, когда разработчику важна скорость работы или неизменяемость элементов последовательности.

Как производить математические вычисления при помощи списков Python

Зачастую мы используем списки только для хранения в них информации, но мы также можем и производить с их помощью математические вычисления. В данном разделе мы постараемся ответить на наиболее распространенные вопросы на эту тему.

Как вычислить средневзвешенное значение списка

Средневзвешенное значение весьма похоже на среднее значение, но все же не совсем. Средневзвешенное значение зависит не только от значений переменных, но и от их весов.

Данное определение может показаться несколько туманным, поэтому его лучше разобрать на конкретном примере. Допустим, у нас есть два списка.

Тогда мы при помощи следующего кода можем легко вычислить средневзвешенное значение:

for c in range(len(cost)):
   cost = (cost * cases / sum(cases))
cost = sum(cost)
print(cost)

Результат:

Но есть и другие способы это сделать. Например, следующий:

sum(cost * cases / sum(cases) for c in range(len(cost)))

Или вот такой вариант:

sum(cost * cases for c in range(len(cost))) / sum(cases)

И наконец, мы можем вычислить средневзвешенное значение с помощью функции .

Для этого мы сначала создадим переменную  , в которую сохраним результат выполнения функции zip(), аргументами которой будут списки  и . В результате мы увидим список, состоящий только из кортежей. Первое значение каждого из кортежей будет из списка , что соответствует цене, а второе — из списка , что обозначает количество покупок по данной цене.

# Вот что функция `zip()` делает со списками
print(list(zip(cost, cases)))
# Вычисляем средневзвешенное значение
print(sum() / sum(cases))

Не забыли, что функция  делает с вашими списками? Она буквально поэлементно связывает их вместе в один список, состоящий из кортежей. Например, выражение  даст следующий результат:

Как посчитать квантиль

Квантили, наряду с максимумами и минимумами, используются для составления сводного анализа данных. Также выделяют 25%, 50% и 75% квантили (процентили), их еще называют 1, 2 и 3 квартиль соответственно.

Таким образом, вам необходимо вычислить минимум пять чисел, чтобы составить краткую справку по вашим данным. А именно: минимум, максимум, медиана и два квартиля.

Минимум и максимум найти несложно, но что насчет квартилей?

Это также просто. Допустим, у нас есть набор данных, состоящий из 25 наблюдений, отсортированный от минимума к максимуму.

• 25% процентиль или, иначе говоря, первый квартиль, вычисляется посредством умножения  на . В результате получаем , при округлении в большую сторону . Это дает нам номер нашего наблюдения, который и будет искомым квартилем.
• Тритий квартиль, он же 75% процентиль мы вычисляем, умножая  на . В результате получаем , что при округлении дает . Таким образом, мы получаем 19 элемент нашего списка, который и будет искомой величиной.
• Медианное значение вычисляется при помощи умножения  на . После округления им будет 13 элемент нашего списка.

Но как это оформить в виде программы?

Самый простой способ — использовать NumPy. Вот пример вычисления медианного значения (он же 50% процентиль или второй квартиль):

# Импортируем библиотеку NumPy
import numpy as np
# Создаем массив
a = np.array()
# Вычисляем 50% процентиль нашего NumPy-массива
p = np.percentile(a, 50)
# Выводим результат
print(p)

Результат:

Как поэлементно суммировать списки

Допустим, у нас есть два списка:

И мы хотим получить в результате список, состоящий из сумм соответствующих элементов этих списков. Есть несколько способов это сделать.

При помощи базового Python

from operator import add
list(map(add, list1, list2))

В результате получаем следующий список: .

Или мы можем использовать представление списков вместе с функцией .

При помощи NumPy

Предыдущие примеры отлично работают с небольшими списками, но когда вы работаете с большими данными, лучше использовать NumPy.

Вам нужно будет импортировать библиотеку NumPy и конвертировать ваши списки в массивы NumPy.

# Импортируем библиотеку NumPy
import numpy as np
# Преобразуем списки в массивы NumPy 
vector1 = np.array()
vector2 = np.array()
# Поэлементно их суммируем
sum_vector = vector1 + vector2 
# Выводим результат
print(sum_vector)

Функция reduce():

Функция reduce(), как можно понять из названия, применяет переданную функцию к итерируемому объекту и возвращает одно значение.

Синтаксис:

reduce(function, iterables)

Здесь функция определяет, какое выражение необходимо применить к итерируемому объекту. Эту функцию необходимо импортировать из модуля functools.

Пример:

from functools import reduce
reduce(lambda a, b: a + b, )

Результат:

187

В приведенном выше примере функция reduce последовательно суммирует каждый элемент из списка и возвращает одно выходное значение.

Функции map(), filter() и reduce() в Python могут использоваться вместе друг с другом.

5.5. Dictionaries¶

Another useful data type built into Python is the dictionary (see
). 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 and
.

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 . 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 on a dictionary returns a list of all the keys
used in the dictionary, in insertion order (if you want it sorted, just use
instead). To check whether a single key is in the
dictionary, use the keyword.

Here is a small example using a dictionary:

>>> tel = {'jack' 4098, 'sape' 4139}
>>> tel'guido' = 4127
>>> tel
{'jack': 4098, 'sape': 4139, 'guido': 4127}
>>> tel'jack'
4098
>>> del tel'sape'
>>> tel'irv' = 4127
>>> tel
{'jack': 4098, 'guido': 4127, 'irv': 4127}
>>> list(tel)

>>> sorted(tel)

>>> 'guido' in tel
True
>>> 'jack' not in tel
False

The constructor builds dictionaries directly from sequences of
key-value pairs:

>>> dict()
{'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098}

In addition, dict comprehensions can be used to create dictionaries from
arbitrary key and value expressions:

>>> {x x**2 for x in (2, 4, 6)}
{2: 4, 4: 16, 6: 36}

When the keys are simple strings, it is sometimes easier to specify pairs using
keyword arguments:

Операция in

С помощью in мы можем проверить наличие элемента в списке, строке и любой другой итерируемой переменной.

fruits =
if ‘Apple’ in fruits:

    print(‘В списке есть элемент Apple’)

>>> В списке есть элемент Apple

fruits =
if ‘Lemon’ in fruits:

    print(‘В списке есть элемент Lemon’)
else:’

    print(‘В списке НЕТ элемента Lemon’)

>>> В списке НЕТ элемента Lemon

Приведу более сложный пример:

all_fruits =

my_favorite_fruits =
for item in all_fruits:

    if item in my_favorite_fruits:

        print(item + ‘ is my favorite fruit’)

    else:

        print(‘I do not like ‘ + item)

>>> Apple is my favorite fruit
>>> I do not like Grape
>>> I do not like Peach
>>> Banan is my favorite fruit
>>> Orange is my favorite fruit

Примеры использования выражений-генераторов списков:

>>> vec = -4, -2, , 2, 4

# новый список с удвоенными значениями
>>> x*2 for x in vec
# 

# фильтр списка для исключения отрицательных чисел
>>> x for x in vec if x >= 
# 

# применить функцию ко всем элементам
>>> abs(x) for x in vec
# 

# вызов метода для каждого элемента
>>> freshfruit = '  banana', '  loganberry ', 'passion fruit  '
>>> weapon.strip() for weapon in freshfruit
# 

# создаст список из кортежей типа (число, квадрат)
>>> 
# 

# кортеж должен быть заключен в скобки,
# иначе возникнет ошибка
>>> x, x**2 for x in range(6)]
#   File "<stdin>", line 1, in <module>
#     
#                ^
# SyntaxError: invalid syntax

# сгладим список с помощью двух выражений 'for ... in'
>>> vec = , 4,5,6], 7,8,9]]
>>> num for elem in vec for num in elem
# 

Так как Python разрешает переносить все, что находится в скобках, то для более глубокого понимания последнее выражение в примере выше можно записать так:

>>> vec = 
... 1,2,3], 
... 4,5,6], 
... 7,8,9


>>> 
... num
... for elem in vec 
... for num in elem
... 
# 

# или вот еще пример 'понятной' записи
>>> import random
>>> n = 10
>>> tree = 
...         ' '*(n-i)+'/'+''.join(random.choice(' # *') 
...         for _ in range(2*i))+'\\' 
...         for i in range(n)
...         
>>> print('\n'.join(tree))
#          /\
#         / *\
#        /#  *\
#       /  * ##\
#      /   *  #*\
#     /# **  * * \
#    /#  #*# *  *#\
#   /   **##  *   #\
#  /  * ** *   #*# #\
# /** **#*## **  # #*\

И самое главное все работает, правда здорово! Используйте эту приятную особенность языка Python в своем коде, что-бы он был более понятным другим.

Списки-выражения могут содержать сложные подвыражения и вложенные функции:

Группировка элементов нескольких списков

zip(*iterables)

Возвращает итератор по кортежам, где i-й кортеж содержит i-й элемент из каждого переданного итерируемого объекта.

Параметры:

— итерируемые объекты.

Возвращаемое значение:

Итератор по кортежам на основе переданных итерируемых объектов.

• Если был передан один итерируемый объект, то будет возвращен итератор по кортежам, каждый из которых имеет только один элемент.
• Если итерируемые объекты не были переданы, то будет возвращен пустой итератор.

Примечание:

Итератор останавливается, когда самая короткая из последовательностей исчерпана:

list(zip(, , ))   # 

Если у вас последовательности разной длины и потеря данных недопустима, используйте .

В сочетании с оператором функция может быть использована для распаковки списка (см. Пример 2).

Примеры:

Пример 1: Использование .

number_list = 
str_list = 

# Без аргументов
result = zip()

# Преобразование итератора в список
result_list = list(result)
print(result_list)

# С двумя итерируемыми объектами
result = zip(number_list, str_list)

# Преобразование итератора во множество
result_set = set(result)
print(result_set)

Результат:

{(3, ‘three’), (2, ‘two’), (1, ‘one’)}

Пример 2: Распаковка списка с использованием .

coordinate = 
value = 

result = zip(coordinate, value)
result_list = list(result)
print(result_list)

c, v =  zip(*result_list)
print('c =', c)
print('v =', v)

Результат:

c = (‘x’, ‘y’, ‘z’)

v = (3, 4, 5)

Операторы членства (Membership Operators)

Алгоритмы развиваются и оптимизируются в результате постоянной эволюции и необходимости находить наиболее эффективные решения для основных проблем в различных областях.

Одной из наиболее распространенных проблем в области компьютерных наук является поиск в коллекции и определение того, присутствует ли данный объект в коллекции или нет.

Почти каждый язык программирования имеет свою собственную реализацию базового алгоритма поиска. Обычно — в виде функции, которая возвращает логическое значение или , когда элемент найден в данной коллекции элементов.

В Python самый простой способ поиска объекта — использовать . Их название связано с тем, что они позволяют нам определить, является ли данный объект членом коллекции.

Эти операторы могут использоваться с любой итерируемой структурой данных в Python, включая строки, списки и кортежи.

• — возвращает , если данный элемент присутствует в структуре данных.
• — возвращает , если данный элемент не присутствует в структуре данных.

>>> 'apple' in 
True
>>> 't' in 'pythonist'
True
>>> 'q' in 'pythonist'
False
>>> 'q' not in 'pythonist'
True

Операторов членства достаточно, если нам нужно только определить, существует ли подстрока в данной строке, или пересекаются ли две строки, два списка или кортежа с точки зрения содержащихся  в них объектов.

В большинстве случаев помимо определения, наличествует ли элемент в последовательности, нам нужна еще и позиция (индекс) элемента. Используя операторы членства, мы не можем получить ее.

Существует множество алгоритмов поиска, которые не зависят от встроенных операторов и могут использоваться для более быстрого и/или эффективного поиска значений. Кроме того, они могут дать больше информации (например, о позиции элемента в коллекции), а не просто определить, есть ли в коллекции этот элемент.

Функция list()

Еще один способ создания списков заключается в том чтобы использовать встроенную функцию . Если вызвать данную функцию без аргументов, то будет возвращен пустой список:

Если передать функции любой итерируемый объект, то он так же будет преобразован в список, например, вот так список может быть получен из строки:

Помимо строк, аргументом может быть любой итератор, например :

В общем, любая последовательность не спискового типа данных, будет преобразована к списковому типу, что бывает очень полезно, для реализации многих алгоритмов обработки данных. Например, кортеж, который является неизменяемой версией списков, может быть преобразован в список вот так:

Словарь, который хранит данные в виде пар ключ — значение, так же может быть преобразован в список, но в результирующий список попадут только имена ключей:

Множества, которые хранят только уникальные объекты, так же могут быть преобразованы в списки:

Даже строки байтов могут быть преобразованы в список:

Ну а если функции передать список, то он будет возвращен как бы без изменений, но на самом деле будет возвращена его поверхностная копия:

Как лучше выбирать элементы из списка?

Если вы хотите продуктивно работать со списками, то должны уметь получать доступ к данным, хранящимся в них.

Обычно мы получаем доступ к элементам списков, чтобы изменять определенные значения, обновлять или удалять их, или выполнять какие-либо другие операции с ними. Мы получаем доступ к элементам списков и, собственно, ко всем другим типам последовательностей, при помощи оператора индекса . Внутри него мы помещаем целое число.

# Выбираем первый элемент списка
oneZooAnimal = biggerZoo
# Выводим на экран переменную `oneZooAnimal`
print(oneZooAnimal)

Запустите данный код и убедитесь, что вы получите первый элемент списка, сохраненного в переменную . Это может быть поначалу несколько непривычно, но нумерация начинается с числа , а не .

Как получить последний элемент списка?

Ответ на этот вопрос является дополнением к объяснению в предыдущем разделе.

Попробуйте ввести отрицательное значение, например,  или , в оператор индекса, чтобы получить последние элементы нашего списка !

# Вставляем -1 
monkeys = biggerZoo
print(monkeys)
# А теперь -2
zebra = biggerZoo
print(zebra)

Не правда ли, не слишком сложно?

Что означает ошибка «Index Out Of Range»?

Эта ошибка одна из тех, которые вы будете видеть достаточно часто, особенно если вы новичок в программировании.

Лучший способ понять эту ошибку — попробовать ее получить самостоятельно.

Возьмите ваш список и передайте в оператор индекса либо очень маленькое отрицательное число, либо очень большое положительное число.

Как видите, вы можете получить ошибку «Индекс вне диапазона» в случаях, когда вы передаете в оператор индекса целочисленное значение, не попадающее в диапазон значений индекса списка. Это означает, что вы присваиваете значение или ссылаетесь на (пока) несуществующий индекс.

Срезы в списках

Если вы новичок в программировании и в Python, этот вопрос может показаться одним из наиболее запутанных.

Обычно нотация срезов используется, когда мы хотим выбрать более одного элемента списка одновременно. Как и при выборе одного элемента из списка, мы используем двойные скобки. Отличие же состоит в том, что теперь мы еще используем внутри скобок двоеточие. Это выглядит следующим образом:

# Используем нотацию срезов
someZooAnimals = biggerZoo
# Выводим на экран то, что мы выбрали
print(someZooAnimals)
# Теперь поменяем местами 2 и двоеточие
otherZooAnimals = biggerZoo
# Выводим на экран полученный результат
print(otherZooAnimals)

Вы можете видеть, что в первом случае мы выводим на экран список  начиная с его элемента , который имеет индекс . Иными словами, мы начинаем с индекса  и идем до конца списка, так как другой индекс не указан.

Что же происходит во втором случае, когда мы поменяли местами индекс  и двоеточие? Вы можете видеть, что мы получаем список из двух элементов, и . В данном случае мы стартуем с индекса  и доходим до индекса  (не включая его). Как вы можете видеть, результат не будет включать элемент .

В общем, подводя итоги:

# элементы берутся от start до end (но элемент под номером end не входит в диапазон!)
a
# элементы берутся начиная со start и до конца
a    
# элементы берутся с начала до end (но элемент под номером end не входит в диапазон!)
a

Совет: передавая в оператор индекса только двоеточие, мы создаем копию списка.

В дополнение к простой нотации срезов, мы еще можем задать значение шага, с которым будут выбираться значения. В обобщенном виде нотация будет иметь следующий вид:

# Начиная со start, не доходя до end, с шагом step
a

Так что же по сути дает значение шага?

Ну, это позволяет вам буквально шагать по списку и выбирать только те элементы, которые включает в себя значение вашего шага. Вот пример:

Обратите внимание, что если вы не указали какое-либо значение шага, оно будет просто установлено в значение . При проходе по списку ни один элемент пропущен не будет

Также всегда помните, что ваш результат не включает индекс конечного значения, который вы указали в записи среза!

Как случайным образом выбрать элемент из списка?

Для этого мы используем пакет .

# Импортируем функцию `choice` из библиотеки `random` 
from random import choice
# Создадим список из первых четырех букв алфавита
list = 
# Выведем на экран случайный элемент списка
print(choice(list))

Если мы хотим выбрать случайный элемент из списка по индексу, то можем использовать метод  из той же библиотеки .

# Импортируем функцию `randrange` из библиотеки `random`
from random import randrange
# Создадим список из первых четырех букв алфавита
randomLetters = 
# Выбираем случайный индекс нашего списка
randomIndex = randrange(0,len(randomLetters))
# Выводим случайный элемент на экран
print(randomLetters)

Совет: обратите внимание на библиотеку , она может вам пригодиться во многих случаях при программировании на Python

sort(ключ, реверс)

Эта функция используется для сортировки элементов. Элементы списка должны реализовывать функцию __lt __ (self, other).

Мы можем указать имя функции как ключ, который будет использоваться для сортировки. Таким образом, мы можем определить нашу собственную пользовательскую функцию, которая будет использоваться для сортировки элементов.

reverse принимает логическое значение. Если True, то список сортируется в обратном порядке. Значение по умолчанию Reverse — False, и элементы сортируются в естественном порядке.

>>> list_num = 
>>> list_num.sort()
>>> list_num

>>> list_num.sort(reverse=True)
>>> list_num

>>> 

First-In-First-Out – двусторонняя очередь

Бывают ситуации, когда нужно часто добавлять элементы с одной, а удалять с другой стороны последовательности. То есть подразумевается порядок обработки элементов FIFO (First-in-first-out). Другими словами, первый добавленный элемент будет обработан первым. На списках мы можем реализовать эту конструкцию с помощью функции pop(0). Однако ее выполнение требует больших временных затрат, поскольку элементы должны сдвигаться, что по сложности будет соответствовать O(n).

Тип данных deque, напротив, является двусторонней очередью, которая предназначена для быстрого добавления и удаления элементов с обоих концов последовательности. Чтобы выполнить операцию FIFO, Python может непосредственно удалить элемент в начале очереди без необходимости сдвигать все элементы. Значит, операция FIFO будет выполнена быстро. Обратимся к сравнению ниже:

Иммутабельность данных и хэширование – кортежи

Нам не всегда нужна возможность изменять контейнер данных. Иногда мы наоборот этого не хотим. В этом случае нам понадобится иммутабельный контейнер для хранения наших данных. Допустим, пользователь выбирает 4 цифры в качестве пароля в нашем приложении. Теоретически мы можем использовать объект типа list для хранения этих цифр. Однако иногда случаются непредвиденные обстоятельства и пароль каким-либо образом изменяется. Рассмотрим следующий фрагмент кода.

Изначально эти два списка расценивались как одинаковые, и пользователь мог с помощью этой комбинации разблокировать защищенную информацию. Однако теперь мы меняем одну цифру в сохраненном пароле, и пользователь теряет доступ. Таким образом, логично, что мы хотим, чтобы сохраненный пароль был неизменяемым.

В таком случае стоит рассмотреть использование кортежей. Как известно, они являются неизменяемыми объектами в Python, что означает, что значения в них нельзя изменить после создания. Альтернативная реализация с помощью кортежей показана ниже.

Как видно из кода выше, сохраненный пароль теперь хранится в кортеже (tuple). Попытка изменить одну из цифр вызывает ошибку TypeError, которая предотвратит любое непреднамеренное изменение данных. К тому же, в качестве простенькой меры безопасности, кортеж можно хэшировать прямо в Python. Храня пароли в объекте типа tuple, вы сможете получить хэш-значение для его представления, что сделает ваше приложение чуть более сложным для взлома. Посмотрите на упрощенную реализацию:

Использование списка list в качестве аргумента по умолчанию.

Один из самых опасных случаев — это использование списка (изменяемых последовательностей) в качестве аргументов по умолчанию для функций.

Сморим следующий пример.

# определим функцию, где корзина покупателя ‘basket’
# по умолчанию должна быть пустым списком покупок
def add_fruit(fruit, basket=[]):
# при покупке — корзина пополняется
basket.append(fruit)
return basket

>>> b = add_fruit(«banana»)
>>> b
#

# Внимание! Аргумент `basket` не передается!!!
>>> c = add_fruit(«apple»)
>>> c
#

# Да ладно, ведь при инициализации
# в аргументах функции список пустой.

Из примера видно, что функция вызывается дважды, при чем аргумент (список сделанных покупок) не передается! Конечным результатом является список из двух товаров , как это произошло?

Причина такого поведения заключается в том, что когда интерпретатор определяет функцию, он также создает аргумент по умолчанию. Затем он связывает этот аргумент и созданный объект (ставит ссылку на него в памяти). В примере, Python выделил пустой список и привязал его к аргументу (корзине покупок).

Другими словами, пустой список создается один раз и аргумент указывает на него в течение всего времени существования функции. Единственное исключение — это когда аргументу передается другой список, но это не изменит значение по умолчанию. Всякий раз, когда вызывается функция снова, без указания , то она будет использовать значение по умолчанию, которое было создано при определении функции.

Чтобы избежать подобного поведения, аргументы по умолчанию должны быть неизменяемыми! В данном конкретном случае, можно аргументу присвоить значение и создать пустой список, если , в противном случае работать со списком, который передается в функцию.

Смотрим:

def add_fruit(fruit, basket=None):
    if basket is None
        basket = []
    basket.append(fruit)
    return basket
    
>>> b = add_fruit("banana")
>>> b
# 
>>> c = add_fruit("apple")
>>> c
# 

Теперь создается пустой список покупок всякий раз, когда аргумент не передается функции, что исправляет ошибку.

Что такое динамическая типизация

Прежде, чем мы приступим к рассмотрению наиболее употребляемых типов данных в Python, проведём небольшую параллель с другими языками программирования. Всё их множество можно разделить на две составляющие:

• типизированные языки;
• нетипизированные (бестиповые) языки.

Нетипизированные языки в основной своей массе сосредоточены на низком уровне, где большинство программ напрямую взаимодействует с железом. Так как компьютер «мыслит» нулями и единицами, различия между строкой и, допустим, классом для него будут заключаться лишь в наборах этих самых 0 и 1. В связи с этим, внутри бестиповых языков, близких к машинному коду, возможны любые операции над какими угодно данными. Результат на совести разработчика.

Python же — язык типизированный. А, раз в нём определено понятия «типа», то должен существовать и процесс распознания и верификации этих самых «типов». В противном случае вероятны ситуации, когда логика кода окажется нарушенной, а программа выполнится некорректно.

Таким процессом и является типизация. В ходе её выполнения происходит подтверждение используемых типов и применение к ним соответствующих ограничений. Типизация может быть статической и динамической. В первом случае, проверка выполняется во время компиляции, во втором — непосредственно во время выполнения программного кода.

Python – язык с динамической типизацией. И здесь, к примеру, одна и та же переменная, при многократной инициализации, может являть собой объекты разных типов:

В языке со статической типизацией такой фокус не пройдёт:

Адепты и приверженцы разных языков часто спорят о том, что лучше: динамическая типизация или статическая, но, само собой, преимущества и недостатки есть и там, и там.

К плюсам динамической типизации можно отнести:

1. Создание разнородных коллекций.
Благодаря тому, что в Python типы данных проверяются прямиком во время выполнения программного кода, ничто не мешает создавать коллекции, состоящие их элементов разных типов. Причём делается это легко и просто:

2. Абстрагирование в алгоритмах.
Создавая на Питоне, предположим, функцию сортировки, можно не писать отдельную её реализацию для строк и чисел, поскольку она и так корректно отработает на любом компарируемом множестве.

3. Простота изучения.
Не секрет, что изучать Питон с нуля гораздо легче, чем, например, Java. И такая ситуация будет наблюдаться не только для этой пары. Языки с динамической типизацией в большинстве своём лучше подходят в качестве учебного инструмента для новичков в программировании.

К минусам же динамической проверки типов можно отнести такие моменты, как:

1. Ошибки.
Ошибки типизации и логические ошибки на их основе. Они достаточно редки, однако зачастую весьма сложно отлавливаемы. Вполне реальна ситуация, когда разработчик писал функцию, подразумевая, что она будет принимать числовое значение, но в результате воздействия тёмной магии или банальной невнимательности, ей на вход поступает строка и …функция отрабатывает без ошибок выполнения, однако её результат, – ошибка, сам по себе. Статическая же типизация исключает такие ситуации априори.

2. Оптимизация.
Статически типизированные языки обычно работают быстрее своих динамических братьев, поскольку являются более «тонким» инструментом, оптимизация которого, в каждом конкретном случае, может быть настроена более тщательно и рационально.

Так или иначе, сказать, что «одно лучше другого» нельзя. Иначе «другого» бы не было. Динамически типизированные языки экономят уйму времени при кодинге, но могут обернуться неожиданными проблемами на этапе тестирования или, куда хуже, продакшена. Однако вряд ли кто-то будет спорить с тем, что динамический Python куда более дружелюбный для новичков, нежели статический C++.

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».

Классификация люстр и критерии выбора

Где находится автозамена в ворде

Заключение

Существует множество возможных способов поиска элемента в коллекции. В этой статье мы обсудили несколько алгоритмов поиска и их реализации на Python.

Выбор используемого алгоритма зависит от данных, с которыми вы будете работать. Это ваш входной массив, который мы называли во всех наших реализациях.

• Если вы хотите выполнить поиск в несортированном массиве или найти первое вхождение искомой переменной, то лучшим вариантом будет линейный поиск.
• Если вы хотите выполнить поиск в отсортированном массиве, есть много вариантов, из которых самый простой и быстрый — это бинарный поиск.
• Если у вас есть отсортированный массив, в котором вы хотите выполнить поиск без использования оператора деления, вы можете использовать либо jump search, либо поиск Фибоначчи.
• Если вы знаете, что искомый элемент, скорее всего, находится ближе к началу массива, вы можете использовать экспоненциальный поиск.
• Если ваш отсортированный массив равномерно распределен, то самым быстрым и эффективным будет интерполяционный поиск.

Если вы не уверены, какой алгоритм использовать для отсортированного массива, просто протестируйте каждый из них при помощи библиотеки time и выберите тот, который лучше всего работает с вашим dataset’ом.