Списки, кортежи и словари в python

Введение

Поиск информации, хранящейся в различных структурах данных, является важной частью практически каждого приложения. Существует множество различных алгоритмов, которые можно использовать для поиска

Каждый из них имеет разные реализации и напрямую зависит от структуры данных, для которой он реализован

Существует множество различных алгоритмов, которые можно использовать для поиска. Каждый из них имеет разные реализации и напрямую зависит от структуры данных, для которой он реализован.

Умение выбрать нужный алгоритм для конкретной задачи является ключевым навыком для разработчиков. Именно правильно подобранный алгоритм отличает быстрое, надежное и стабильное приложение от приложения, которое падает от простого запроса.

В этой статье:

insert (индекс, объект)

Этот метод вставляет объект непосредственно перед указанным индексом.

Если значение индекса больше, чем длина списка, объект добавляется в конец.

Если значение индекса отрицательное и не входит в диапазон, то объект добавляется в начало.

>>> my_list = 
>>> 
>>> my_list.insert(1, 'X')  # insert just before index 1
>>> print(my_list)

>>> 
>>> my_list.insert(100, 'Y')  # insert at the end of the list
>>> print(my_list)

>>> 
>>> my_list.insert(-100, 'Z')  # negative and not in range, so insert at the start
>>> print(my_list)

>>> my_list.insert(-2, 'A')  # negative and in the range, so insert before second last element
>>> print(my_list)

>>> 

Методы и функции списков

Метод — это то же самое, что и функция, за исключением того, что он «вызывается» для значения. Например, если значение списка было сохранено в spam, вы бы вызвали метод списка index() (который я объясню далее) в этом списке следующим образом: spam.index(‘hello’). Часть метода идет после значения, разделенного точкой. Каждый тип данных имеет свой собственный набор методов. Например, тип data имеет несколько полезных методов для поиска, добавления, удаления и других манипуляций со значениями в списке.

Поиск значения в списке с помощью метода index ()

У значений списка есть метод index(), которому можно передать значение, и, если это значение существует в списке, возвращается индекс значения. Если значение отсутствует в списке, то Python выдаст ошибку ValueError.

При наличии дубликатов значения в списке возвращается индекс его первого появления

Обратите внимание, что index() возвращает 1, а не 3

Добавление значений с помощью методов append() и insert()

Чтобы добавить новые значения в список, используйте методы append() и insert().

Метод append() добавляет аргумент в конец списка. Метод insert() может вставить значение по любому индексу в списке. Первый аргумент для insert() — это индекс для нового значения, а второй аргумент — это новое значение, которое нужно вставить.

Удаление значений из списка с помощью метода remove ()

Метод remove() передает значение, которое будет удалено из списка, к которому он обращен.

Если значение появляется в списке несколько раз, будет удален только первый экземпляр значения.Оператор del хорошо использовать, когда вы знаете индекс значения, которое хотите удалить из списка. Метод remove() хорош, когда вы знаете значение, которое хотите удалить из списка.

Сортировка с помощью метода sort()

Списки числовых значений или списки строк могут быть отсортированы с помощью метода sort().

Можно передать True для обратного ключевого аргумента, чтобы sort () сортировал значения в обратном порядке.

Есть три вещи, которые вы должны знать о методе sort(). Во-первых, метод sort() сортирует список по месту; поэтому не пытайтесь получить возвращаемое значение, написав такой код, как spam = spam.sort().Во-вторых, вы не можете сортировать списки, в которых есть как числовые, так и строковые значения, поскольку Python не знает, как сравнивать эти значения.

В-третьих, sort() использует «ASCII порядок», а не фактический алфавитный порядок для сортировки строк. Это означает, что заглавные буквы идут перед строчными. Поэтому строчная буква a сортируется так, чтобы она шла после заглавной буквы Z.

Если вам нужно отсортировать значения в обычном алфавитном порядке, передайте str.lower для ключевого аргумента в вызове метода sort().

Это заставляет функцию sort() обрабатывать все элементы в списке, как если бы они были строчными, без фактического изменения значений в списке.

Строки и кортежи

Списки не являются единственными типами данных, которые представляют упорядоченные последовательности значений. Например, строки и списки на самом деле похожи, если считать строку «list» однотекстовых символов. Многое из того, что вы можете сделать со списками, также может быть сделано со строками: индексы; срезы; и используя их с for, с len() и с операторами in и not in.

Изменяемые и неизменяемые типы

Списки и строки важны по-разному. Значение списка является изменяемым типом данных: оно может иметь значения, добавленные, удаленные или измененные. Однако строка является неизменной: ее нельзя изменить. Попытка переназначить один символ в строке приводит к ошибке TypeError.Правильный способ сделать строку изменяемой — это использовать срез и конкатенацию для построения новой строки путем копирования из частей старой строки.

Мы использовали  и  для обозначения символов, которые мы не хотим заменять

Обратите внимание, что исходная строка «Кошку звать Муся» не изменяется, потому что строки являются неизменяемыми. Хотя значение списка является изменяемым, вторая строка в следующем коде не изменяет список в eggs

Значение списка в eggs здесь не изменяется; новое и другое значение списка () перезаписывает старое значение списка (). Если вы хотите изменить исходный список в eggs, чтобы он содержал , вам нужно будет сделать что-то вроде этого:

Предварительные сведения

Списки в Python это на редкость популярная тема как для начинающих свой путь программировании, так и для опытных экспертов в языке Python. Если верить Google Trends, то интерес к этой теме растет из года в год.

Если вы регулярно посещаете форумы, где можно задать вопросы по программированию на Python, например Stack Overflow, Quora или Reddit, то наверняка понимаете причину такой популярности этой темы.

На этих форумах постоянно появляется множество вопросов про списки, за них голосуют, и наиболее интересные продолжают обсуждать, находя разные решения.

В данной статье мы кратко пройдемся по самым распространенным вопросам на тему списков в языке Python.

В каких ситуациях лучше использовать списки, а в каких кортежи, словари или множества?

Материал во введении кажется довольно простым, когда вы просто читаете его, но когда вы на самом деле работаете над небольшим скриптом на Python или над целым проектом, выбор списка или какого-либо другого типа последовательности может быть не таким очевидным для вас.

Но выбор правильной структуры для ваших данных очень важен!

Списки против кортежей

Кортежи используются для хранения неизменяемых упорядоченных наборов элементов. Это означает следующее:

• вы не можете добавлять элементы в кортеж. Таким образом, методов  или  для кортежей не существует;
• вы не можете удалять элементы из кортежа. Значит, методов  и  также нет;
• но вы можете находить элементы в кортеже, так как это его не изменяет;
• также вы можете использовать оператор  для проверки нахождения элемента в кортеже.

Таким образом, если у вас есть постоянное множество значений и вы не собираетесь ничего с ним делать (кроме перебора), то используйте кортежи вместо списков. Их использование будет быстрей и безопасней, так как они защищены от записи.

Списки против словарей

• список хранит упорядоченную последовательность элементов, то есть ее порядок поддерживается. Словари не поддерживают порядок данных.
• словари связывают каждый ключ со значением, а списки содержат только значения.

Используйте словарь, когда у вас есть неупорядоченный набор уникальных ключей, которые сопоставляются с определенными значениями.

Заметим, что при проверке на наличие элемента производительность словарей будет выше.

Списки против множеств

• Как и словари, множества это неупорядоченные наборы данных (в отличие от списков).
• Множества требуют, чтобы данные, хранящиеся в них, были хэшируемыми. Списки поддерживают хранение нехэшируемых типов данных.
• Множества требуют, чтобы элементы, содержащиеся в них, были уникальными и неизменяемыми. Дубликаты недопустимы во множествах, в то время как в списках они возможны, равно как и возможно и изменять сами элементы.

Вы можете использовать множества, когда у вас есть неупорядоченный набор уникальных неизменяемых значений, которые также можно хэшировать.

Вы не уверены, какие значения можно хэшировать?

Взгляните на таблицу ниже:

Не верьте нам на слово! Поэксперементируйте сами!

# Импортируем библиотеку `collections`
import collections
# Проверяем, можно ли хэшировать словарь
print(isinstance({}, collections.Hashable))
# Проверяем на хэшируемость число с плавающей запятой
print(isinstance(0.125, collections.Hashable))

Обратите внимание, что поскольку вы работаете с хэшируемыми элементами, проверка того, является ли определенный элемент частью вашей последовательности, будет проходить быстрее со множествами, чем со списками

Интерполяционный поиск

Интерполяционный поиск — это еще один алгоритм «разделяй и властвуй», аналогичный бинарному поиску. В отличие от бинарного поиска, он не всегда начинает поиск с середины. Интерполяционный поиск вычисляет вероятную позицию искомого элемента по формуле:

В этой формуле используются следующие переменные:

• lys — наш входной массив.
• val — искомый элемент.
• index — вероятный индекс искомого элемента. Он вычисляется как более высокое значение, когда значение val ближе по значению к элементу в конце массива (), и более низкое, когда значение val ближе по значению к элементу в начале массива ().
• low — начальный индекс массива.
• high — последний индекс массива.

Алгоритм осуществляет поиск путем вычисления значения индекса:

• Если значение найдено (когда ), возвращается индекс.
• Если значение меньше , то значение индекса пересчитывается по формуле для левого подмассива.
• Если значение больше , то значение индекса пересчитывается по формуле для правого подмассива.

Давайте  посмотрим на реализацию интерполяционного поиска на Python:

def InterpolationSearch(lys, val):
    low = 0
    high = (len(lys) - 1)
    while low <= high and val >= lys and val <= lys:
        index = low + int(((float(high - low) / ( lys - lys)) * ( val - lys)))
        if lys == val:
            return index
        if lys < val:
            low = index + 1;
        else:
            high = index - 1;
    return -1

Если мы используем функцию для вычисления:

>>> print(InterpolationSearch(, 6))

Наши начальные значения будут следующими:

val = 6,

low = 0,

high = 7,

lys = 1,

lys = 8,

index = 0 + [(6-1)*(7-0)/(8-1)] = 5

Поскольку равно 6, что является искомым значением, мы прекращаем выполнение и возвращаем результат:

5

Если у нас большое количество элементов и наш индекс не может быть вычислен за одну итерацию, то мы продолжаем пересчитывать значение индекса после корректировки значений high и low.

Временная сложность интерполяционного поиска равна O(log log n), когда значения распределены равномерно. Если значения распределены неравномерно, временная сложность для наихудшего случая равна O(n) — так же, как и для линейного поиска.

Интерполяционный поиск лучше всего работает на равномерно распределенных, отсортированных массивах. В то время как бинарный поиск начинает поиск с середины и всегда делит массив на две части, интерполяционный поиск вычисляет вероятную позицию элемента и проверяет индекс, что повышает вероятность нахождения элемента за меньшее количество итераций.

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!

Классификация люстр и критерии выбора

Элементы среза

Элементы Python извлекают элементы, основанные на запуске и остановке.

Пример:

Python

str =
lsc = str
print(lsc)

Вывод:

Python

str — 1 означает начало второго элемента в списке (обратите внимание, что индекс среза начинается с 0). 4 означает завершение пятого элемента в списке, но не включать его

Двоеточие посередине — это то, как списки Python признают, что мы хотим использовать срез для получения объектов в списке.

Пример:

Python

str =
lsc = str # slice first three elements
print(lsc)

Вывод:

Python

Пример:

Python

str =
lsc = str # slice from 4th element, Python starts its lists at 0 rather than 1.
print(lsc)

Вывод:

Python

Создает строку из списка строк.

Описание:

Метод возвращает строку, которая является конкатенацией (объединением) всех элементов строк итерируемого объекта .

В итоговой строке элементы объединяются между собой при помощи строки-разделителя .

Если в последовательности есть какие-либо НЕ строковые значения, включая байтовые строки , то поднимается исключение .

Примеры создания строки из списка строк.

>>> x = 'возвращает',  'строку',  'которая', 
         'является', 'конкатенацией'

# объединение списка строк с разделителем "пробел"
>>> line =  ' '.join(x)
>>> line
# 'возвращает строку которая является конкатенацией'

# в качестве разделителя символ новой строки '\n'
>>> line = '\n'.join(x)
>>> line
# 'возвращает\nстроку\nкоторая\nявляется\nконкатенацией'
>>> print(line)
# возвращает
# строку
# которая
# является
# конкатенацией

Очень часто метод используется для формирования какого то итогового сообщения, в зависимости от условий в программе. В начале кода определяется пустой список, а по ходу программы, в результате проверок, добавляются части выходного сообщения (например при проверке корректности заполнения полей формы).

В примере будем использовать словарь из двух списков — (для ошибок) и (для итогового сообщения):

# здесь поступают какие то данные, пускай 
# num - должно быть целым числом
# name - имя, которое должно быть не менее 3-х букв

content = {'message' [], 'error' []}
# далее идет код проверок например:
if num
    if type(num) is int
        content'message'.append(f'  - Введено число {num}')
    else
        content'error'.append(f'  - {num} - это не целое число')
else
    content'error'.append('  - Вы не ввели число')

if name
    if len(name) > 3
        content'message'.append(f'  - Введено имя: {name}')
    else
        content'error'.append('  - Имя не должно быть короче 3-х букв')
else
    content'error'.append('  - Вы не ввели имя')

# в конце кода итоговые проверки и вывод сообщения
if content'error']:
    # если есть какие-то ошибки
    content'error'.insert(, 'При вводе данных возникли ошибки:\n')
    result_message = '\n'.join(content'error'])
else
    # если все хорошо.
    content'message'.insert(, 'Результаты ввода данных:\n')
    result_message = '\n'.join(content'message'])

print(result_message)

Как добавить/соединить существующую строку со списком строк.

Очень просто. Необходимо существующую строку добавить в начало списка методом изменяющихся последовательностей , а затем применить метод .

# начальная строка
>>> line = 'Состав корзины покупателя:'
# список строк, которые нужно добавить
>>> lst_line = '- картошка', '- морковь', '- лук', '- чеснок', '- свекла'
# вставляем начальную строку по индексу 0 в список
>>> lst_line.insert(, line)
# объединяем список строк по разделителю '\n'
>>> rez = '\n'.join(lst_line)
>>> print(rez)
# Состав корзины покупателя:
# - картошка
# - морковь
# - лук
# - чеснок
# - свекла

Конечно данную операцию можно осуществить другим способом, при помощи оператора присваивания на месте . Но такой код будет работать значительно дольше и потреблять больше памяти, особенно это заметно, когда строк очень много.

Методы списков Python

Методы, которые доступны для работы со списками при программировании на Python, приведены в таблице ниже.

• append() — добавляет элемент в конец списка
• extend() — добавляет все элементы списка в другой список
• insert() — вставляет элемент по указанному индексу
• remove() — удаляет элемент из списка
• pop() — удаляет и возвращает элемент по указанному индексу
• clear() — удаляет все элементы из списка (очищает список)
• index() — возвращает индекс первого соответствующего элемента
• count() — возвращает количество элементов, переданных в качестве аргумента
• sort() — сортировка элементов в списке в порядке возрастания
• reverse() — обратный порядок элементов в списке
• copy() — возвращает поверхностную копию списка

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:

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.

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

Создание списков на Python

• Создать список можно несколькими способами. Рассмотрим их.

1. Получение списка через присваивание конкретных значений

Так выглядит в коде Python пустой список:

s =   # Пустой список

Примеры создания списков со значениями:

l = 25, 755, -40, 57, -41   # список целых чисел
l = 1.13, 5.34, 12.63, 4.6, 34.0, 12.8   # список из дробных чисел
l = "Sveta", "Sergei", "Ivan", "Dasha"   # список из строк
l = "Москва", "Иванов", 12, 124   # смешанный список
l = , , , 1, , 1, 1, 1,    # список, состоящий из списков
l = 's', 'p', 'isok', 2 # список из значений и списка

2. Списки при помощи функции List()

Получаем список при помощи функции List()

empty_list = list() # пустой список
l = list ('spisok')  # 'spisok' - строка
print(l) # - результат - список

4. Генераторы списков

• В python создать список можно также при помощи генераторов, — это довольно-таки новый метод:
• Первый простой способ.

Сложение одинаковых списков заменяется умножением:

# список из 10 элементов, заполненный единицами
l = 1*10
# список l = 

Второй способ сложнее.

l = i for i in range(10)
# список l = 

или такой пример:

c = c * 3 for c in 'list'
print (c) # 

Пример:
Заполнить список квадратами чисел от 0 до 9, используя генератор списка.

Решение: 

l = i*i for i in range(10)

еще пример:

l = (i+1)+i for i in range(10)
print(l) # 

Случайные числа в списке:

from random import randint 
l = randint(10,80) for x in range(10)
# 10 чисел, сгенерированных случайным образом в диапазоне (10,80)

Задание Python 4_1:
Создайте список целых чисел от -20 до 30 (генерация).

Результат:

Задание Python 4_2:
Создайте список целых чисел от -10 до 10 с шагом 2 (генерация list).

Результат:

Задание Python 4_3:
Создайте список из 20 пятерок (генерация).

Результат:

Задание Python 4_4:
Создайте список из сумм троек чисел от 0 до 10, используя генератор списка (0 + 1 + 2, 1 + 2 + 3, …).

Результат:

Задание Python 4_5 (сложное):
Заполните массив элементами арифметической прогрессии. Её первый элемент, разность и количество элементов нужно ввести с клавиатуры.
  
* Формула для получения n-го члена прогрессии: a_n = a₁ + (n-1) * d

Простейшие операции над списками

• Списки можно складывать (конкатенировать) с помощью знака «+»:

l = 1, 3 + 4, 23 + 5
 
# Результат:
# l = 

33, -12, 'may' + 21, 48.5, 33 # 

или так:

a=33, -12, 'may'
b=21, 48.5, 33
print(a+b)# 

Операция повторения:

,,,1,1,1 * 2 # , , , , , ]

Пример:
Для списков операция переприсваивания значения отдельного элемента списка разрешена!:

a=3, 2, 1
a1=;
print(a) # 

Можно!

Задание 4_6:
В строке записана сумма натуральных чисел: ‘1+25+3’. Вычислите это выражение. Работать со строкой, как со списком.

Начало программы:

s=input('введите строку')
l=list(str(s));

Как узнать длину списка?

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:

Разница между атомарными и структурными типы данных

По одной из классификаций все типы данных в Python делятся на атомарные и ссылочные.

Атомарные:

• числа;
• строки;

Ссылочные:

• списки;
• кортежи;
• словари;
• функции;
• классы;

Разница между этими двумя группами уходит глубоко в корни языка. Вкратце:

Из результатов видно, что переменной было присвоено именно значение, содержащееся в atom, а не ссылка, указывающая на область памяти.

Посмотрим, как это работает для структурных типов:

Поскольку списки – это ссылочные объекты, то вполне закономерно, что после присваивания переменной переменной передалась именно ссылка на объект list-а и, при печати, на экран были выведены две одинаковые надписи.

Собственно, в этом и вся разница.

Синтаксис