Hướng dẫn can lists contain objects of any type python? - danh sách có thể chứa các đối tượng thuộc bất kỳ loại python nào không?

Sử dụng danh sách python để lưu trữ dữ liệu theo hàng một chiều, truy cập chúng theo các chỉ mục và sắp xếp chúng theo cách bạn thích

Mục lục

Cho xem nhiều hơn

Python đi kèm với một bộ sưu tập các loại dữ liệu tích hợp giúp các hoạt động gắn dữ liệu phổ biến trở nên dễ dàng. Trong số đó có & nbsp; danh sách, một loại thu thập đơn giản nhưng linh hoạt. Với danh sách Python, bạn có thể nhóm các đối tượng Python với nhau theo hàng một chiều cho phép các đối tượng được truy cập bằng vị trí, thêm, loại bỏ, sắp xếp và chia nhỏ.

Danh sách Python những điều cơ bản

Xác định danh sách trong Python rất dễ dàng - chỉ cần sử dụng cú pháp khung để chỉ ra các mục trong danh sách.

list_of_ints = [1, 2, 3]

Các mục trong danh sách cũng không phải là cùng một loại. Họ có thể là bất kỳ đối tượng Python. (Ở đây, giả sử & nbsp; ________ 16 & nbsp; là một hàm.)

list_of_objects = ["One", TWO, Three, {"Four":4}, None]

Lưu ý rằng việc có các đối tượng hỗn hợp trong danh sách có thể có ý nghĩa để sắp xếp danh sách. Chúng tôi sẽ đi vào điều này sau.

Lý do lớn nhất để sử dụng danh sách là để có thể tìm thấy các đối tượng theo vị trí của chúng trong danh sách. Để làm điều này, bạn sử dụng ký hiệu chỉ mục Python, một số trong ngoặc, bắt đầu từ 0, cho biết vị trí của mục trong danh sách.

Đối với ví dụ trên,

import numpy as np
myarray = np.array([1, 2, 3], dtype=int)
myarray[0] = 4.3
assert myarray[0] == 4
myarray[1] = "foo"
# TypeError: int() argument must be a string, a bytes-like object or a number, not 'object'

import numpy as np
myarray = np.array([1, 2, 3], dtype=int)
myarray[0] = 4.3
assert myarray[0] == 4
myarray[1] = "foo"
# TypeError: int() argument must be a string, a bytes-like object or a number, not 'object'

import numpy as np
myarray = np.array([1, 2, 3], dtype=int)
myarray[0] = 4.3
assert myarray[0] == 4
myarray[1] = "foo"
# TypeError: int() argument must be a string, a bytes-like object or a number, not 'object'

list_of_ints = [1, 2, 3]

list_of_ints = [1, 2, 3]

Chỉ số danh sách Python

Nếu bạn sử dụng số nguyên dương cho chỉ mục, số nguyên biểu thị vị trí của mục cần tìm. Nhưng nếu bạn sử dụng A & nbsp; âm & nbsp; số nguyên, thì số nguyên biểu thị vị trí bắt đầu từ & nbsp; end & nbsp; của danh sách. Ví dụ: sử dụng chỉ mục

list_of_ints = [1, 2, 3]

list_of_ints = [1, 2, 3]

list_of_ints = [1, 2, 3]

list_of_ints = [1, 2, 3]

list_of_ints = [1, 2, 3]

Bạn cũng có thể sử dụng một biến số nguyên làm chỉ mục của bạn. If & nbsp; ________ 28, & nbsp; ________ 29 & nbsp; mang lại 1, v.v.

Thêm và xóa các mục danh sách Python

Python có một số cách bạn có thể thêm hoặc xóa các mục khỏi danh sách.

• ________ 30 & nbsp; chèn một mục tại & nbsp; end & nbsp; của danh sách. Ví dụ:

  list_of_objects = ["One", TWO, Three, {"Four":4}, None]

  1 sẽ biến & nbsp; ________ 32 & nbsp; vào danh sách & nbsp; ________ 33. Bổ sung là nhanh chóng và hiệu quả; Phải mất khoảng thời gian tương tự để nối một mục vào danh sách cho dù danh sách này dài bao nhiêu.
• ________ 34 & nbsp; Xóa và trả lại mục cuối cùng khỏi danh sách. Nếu chúng tôi chạy & nbsp; ________ 35 & nbsp; trên bản gốc & nbsp; ____ 32, x sẽ chứa giá trị & nbsp; ________ 25. .
• ________ 40 & nbsp; chèn một mục tại một số vị trí tùy ý trong danh sách. Ví dụ: & nbsp; ________ 41 & nbsp; sẽ biến & nbsp; ________ 32 thành

  slice_list = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,0]
  slice_list[0:5] = [1, 2, 3, 4, 5]

  3. Lưu ý rằng bạn càng chèn vào mặt trước của danh sách, hoạt động này sẽ càng chậm, mặc dù bạn đã giành được nhiều sự chậm lại trừ khi danh sách của bạn có hàng ngàn yếu tố hoặc bạn đã thực hiện các phần chèn trong một vòng lặp chặt chẽ.
• ________ 44 & nbsp; loại bỏ mục tại Index & nbsp; ________ 45. Vì vậy, & nbsp; ________ 46 & nbsp; sẽ xóa mục tại INDEX 0. Một lần nữa, bạn càng ở phía trước của danh sách, thao tác này càng chậm.
• ________ 47 & nbsp; loại bỏ một mục khỏi danh sách, nhưng & nbsp; không phải & nbsp; dựa trên chỉ mục của nó. Thay vào đó,

  slice_list = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,0]
  slice_list[0:5] = [1, 2, 3, 4, 5]

  8 loại bỏ & nbsp; lần xuất hiện đầu tiên & nbsp; của đối tượng bạn chỉ định, tìm kiếm từ đầu danh sách trở xuống. Cho & nbsp; ____ 49, đầu tiên & nbsp; ____ ____ 50 & nbsp; sẽ bị xóa, dẫn đến danh sách & nbsp; ________ 51. Hoạt động này cũng có thể chậm lại cho một danh sách lớn, vì về mặt lý thuyết, nó phải đi qua toàn bộ danh sách để làm việc.

Cắt một danh sách python

Danh sách có thể được chia thành danh sách mới, một quy trình gọi là & nbsp; cắt. Cú pháp Slice Python cho phép bạn chỉ định phần nào của danh sách để khắc và cách thao tác phần chạm khắc.

Bạn đã thấy ở trên cách sử dụng ký hiệu khung để lấy một mục từ danh sách: ví dụ:

slice_list[0:5:2] = [1, 3, 5]

slice_list[0:5:2] = [1, 3, 5]

• ________ 54 & nbsp; là vị trí trong danh sách để bắt đầu lát cắt. & Nbsp;
• ________ 55 & nbsp; là vị trí trong danh sách mà chúng tôi ngừng cắt. Nói cách khác, & nbsp; vị trí đó và mọi thứ sau khi nó & nbsp; bị bỏ qua.
• ________ 56 & nbsp; là một chỉ số tùy chọn của mỗi phần tử thứ n cho lát cắt. Theo mặc định, đây là & nbsp; ________ 18, vì vậy lát cắt giữ lại mọi yếu tố từ danh sách mà nó cắt từ. Đặt

  slice_list[0:5:2] = [1, 3, 5]

  6 thành & nbsp; ____ 20 và bạn sẽ chọn từng phần tử thứ hai, v.v.

Dưới đây là một số ví dụ. Xem xét danh sách này:

slice_list = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,0]
slice_list[0:5] = [1, 2, 3, 4, 5]

(Lưu ý rằng chúng tôi dừng lại ở INDEX 4, không phải INDEX 5!)

slice_list[0:5:2] = [1, 3, 5]

Nếu bạn bỏ qua một chỉ mục lát cụ thể, Python giả định mặc định. Để lại chỉ số bắt đầu và Python giả định sự khởi đầu của danh sách:

Slice_list [: 5] = [1, 2, 3, 4, 5]

Để lại chỉ số dừng và Python giả định kết thúc danh sách:

slice_list[4:] = [5, 6, 7, 8, 9, 0]

Phần tử & nbsp; ____ 56 & nbsp; cũng có thể là & nbsp; âm. Điều này cho phép chúng tôi lấy các lát cắt được các bản sao của bản gốc:

slice_list[::-1] = [0, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1]

Lưu ý rằng bạn có thể cắt ngược bằng cách sử dụng các chỉ mục bắt đầu và dừng đi ngược, không chuyển tiếp:

slice_list[5:2:-1] = [6, 5, 4]

Ngoài ra, hãy nhớ rằng các lát danh sách là & nbsp; bản sao & nbsp; của danh sách ban đầu. Danh sách ban đầu vẫn không thay đổi. & NBSP;

[Cũng trên Infoworld: Các khóa học khoa học dữ liệu miễn phí tốt nhất trong quá trình kiểm dịch]

Sắp xếp một danh sách python

Python cung cấp hai cách để sắp xếp danh sách: bạn có thể tạo một danh sách mới, được sắp xếp từ danh sách cũ hoặc bạn có thể sắp xếp một danh sách hiện có tại chỗ. Các tùy chọn này có các hành vi khác nhau và các kịch bản sử dụng khác nhau.

Để tạo một danh sách mới, được sắp xếp, sử dụng chức năng & nbsp; ____ ____ 61 & nbsp; trong danh sách cũ:

new_list = sorted(old_list)

Điều này sẽ sắp xếp nội dung của danh sách bằng các phương thức sắp xếp mặc định của Python. Đối với các chuỗi, mặc định là thứ tự bảng chữ cái; Đối với các số, nó có giá trị tăng dần. Lưu ý rằng nội dung của danh sách cần phải phù hợp để việc này hoạt động. Chẳng hạn, bạn có thể sắp xếp hỗn hợp các số nguyên và chuỗi, nhưng bạn có thể sắp xếp một danh sách là tất cả các số nguyên hoặc tất cả các chuỗi. Nếu không, bạn sẽ nhận được a & nbsp; ____ ____ 62 & nbsp; trong hoạt động sắp xếp.

Nếu bạn muốn sắp xếp một danh sách ngược lại, hãy vượt qua & nbsp; ________ 63 & nbsp; tham số:

import numpy as np
myarray = np.array([1, 2, 3], dtype=int)
myarray[0] = 4.3
assert myarray[0] == 4
myarray[1] = "foo"
# TypeError: int() argument must be a string, a bytes-like object or a number, not 'object'

Cách khác để sắp xếp, & nbsp; tại chỗ & nbsp; Sắp xếp, thực hiện hoạt động sắp xếp trực tiếp trong danh sách ban đầu. Để thực hiện việc này, hãy sử dụng danh sách & NBSP; ________ 64Method:

import numpy as np
myarray = np.array([1, 2, 3], dtype=int)
myarray[0] = 4.3
assert myarray[0] == 4
myarray[1] = "foo"
# TypeError: int() argument must be a string, a bytes-like object or a number, not 'object'

________ 64 & nbsp; cũng lấy & nbsp; ________ 63 & nbsp; như một tham số, cho phép bạn sắp xếp ngược lại.

Cả & nbsp; ________ 61 & nbsp; và & nbsp; ________ 64 & nbsp; cũng lấy tham số A & nbsp; Tham số

slice_list[4:] = [5, 6, 7, 8, 9, 0]

import numpy as np
myarray = np.array([1, 2, 3], dtype=int)
myarray[0] = 4.3
assert myarray[0] == 4
myarray[1] = "foo"
# TypeError: int() argument must be a string, a bytes-like object or a number, not 'object'

Lưu ý rằng mã này sẽ không được & nbsp; chuyển đổi & nbsp; mỗi yếu tố của danh sách thành một số nguyên! Thay vào đó, nó sẽ sử dụng số nguyên & nbsp; value & nbsp; của mỗi mục làm giá trị sắp xếp của nó. Cũng lưu ý cách chúng tôi sử dụng A & nbsp; ________ 73 & nbsp; chặn để bẫy bất kỳ giá trị nào mà don lồng dịch sạch thành một số nguyên và return & nbsp; ________ 74 & nbsp; cho chúng theo mặc định.

Danh sách Python không phải là mảng

Một điều quan trọng cần biết về các danh sách trong Python là họ không phải là mảng. Các ngôn ngữ khác, như C, có các cấu trúc một chiều hoặc đa chiều được gọi là mảng chấp nhận các giá trị của một loại. Danh sách là không đồng nhất; Họ có thể chấp nhận các đối tượng thuộc bất kỳ loại nào.

Hơn thế nữa, có & nbsp; is & nbsp; riêng & nbsp; ________ 75 & nbsp; gõ vào python. Python ________ 75 & nbsp; được thiết kế để mô phỏng hành vi của một mảng trong C, và nó có nghĩa là chủ yếu cho phép Python hoạt động với các mảng C. Loại & nbsp; ____ 75 & nbsp; loại hữu ích trong các trường hợp đó, nhưng trong hầu hết các trường hợp python thuần túy, bạn sẽ muốn sử dụng danh sách.

Khi nào nên sử dụng danh sách Python (và khi nào không)

Vậy khi nào danh sách Python hữu ích nhất? Một danh sách là tốt nhất khi:

• Bạn cần tìm mọi thứ một cách nhanh chóng bởi & nbsp; vị trí & nbsp; trong một bộ sưu tập. Việc truy cập bất kỳ vị trí nào trong danh sách mất cùng một khoảng thời gian, do đó, không có hình phạt hiệu suất để tìm kiếm ngay cả mục thứ triệu trong danh sách.
• Bạn có thể thêm và loại bỏ vào bộ sưu tập chủ yếu bằng cách nối vào cuối hoặc loại bỏ từ cuối, theo cách của một ngăn xếp. Một lần nữa, các hoạt động này mất cùng một khoảng thời gian bất kể độ dài của danh sách.

Danh sách Python ít phù hợp hơn khi:

• Bạn muốn tìm một mục trong danh sách, nhưng bạn không biết vị trí của nó. Bạn & nbsp; có thể & nbsp; làm điều này với & nbsp; ________ 78 & nbsp; tài sản. Chẳng hạn, bạn có thể sử dụng & nbsp; ____ 79 để tìm chỉ số của lần xuất hiện đầu tiên của số & nbsp; ________ 18 & nbsp; in & nbsp; ________ 32. Tốc độ không phải là vấn đề nếu danh sách của bạn chỉ dài một vài mục, nhưng đối với danh sách dài hàng ngàn mục, điều đó có nghĩa là Python phải tìm kiếm toàn bộ danh sách. Đối với một kịch bản như thế này, hãy sử dụng từ điển, trong đó mỗi mục có thể được tìm thấy bằng cách sử dụng một khóa và nơi thời gian tra cứu sẽ giống nhau cho mỗi giá trị.
• Bạn muốn thêm hoặc xóa các mục khỏi bất kỳ vị trí nào trừ kết thúc. Mỗi lần bạn làm điều này, Python phải di chuyển & nbsp; mọi mục khác sau & nbsp; mục được thêm hoặc bị loại bỏ. Danh sách càng dài, vấn đề hiệu suất này càng lớn. Python sườn & nbsp; ________ 82 & nbsp; đối tượng phù hợp hơn nếu bạn muốn thêm hoặc xóa các đối tượng một cách tự do từ đầu hoặc cuối danh sách.

Cách làm nhiều hơn với Python

• Cách đóng gói các ứng dụng Python với BEEEWARE CREMCASE
• Cách chạy Anaconda cạnh nhau với các con trăn khác
• Cách sử dụng DataClasses Python
• Bắt đầu với Async trong Python
• Cách sử dụng Asyncio trong Python
• 3 bước để đại tu Async Python
• Cách sử dụng pyinstaller để tạo Python Executables
• Hướng dẫn Cython: Cách tăng tốc Python
• Cách cài đặt Python theo cách thông minh
• Cách quản lý các dự án Python với thơ
• Cách quản lý các dự án python với pipenv
• VirtualEnv và Venv: Môi trường ảo Python được giải thích
• Python Virtualenv và Venv Do, và don
• Python ren và các quy trình con được giải thích
• Cách sử dụng Trình gỡ lỗi Python
• Cách sử dụng TimeIt để hồ sơ mã Python
• Cách sử dụng CPROFILE để cấu hình mã Python
• Cách chuyển đổi Python thành JavaScript (và trở lại)

Serdar Yegulalp là một nhà văn cao cấp tại Infoworld, tập trung vào học máy, container hóa, devops, hệ sinh thái Python và đánh giá định kỳ.

Bản quyền © 2020 IDG Communications, Inc.