Как сделать срез в питоне

Python: коллекции, часть 2/4: индексирование, срезы, сортировка

Данная статья является продолжением моей статьи «Python: коллекции, часть 1: классификация, общие подходы и методы, конвертация».

В данной статье мы продолжим изучать общие принципы работы со стандартными коллекциями (модуль collections в ней не рассматривается) Python.

Для кого: для изучающих Python и уже имеющих начальное представление о коллекциях и работе с ними, желающих систематизировать и углубить свои знания, сложить их в целостную картину.

ОГЛАВЛЕНИЕ:

1. Индексирование

1.1 Индексированные коллекции

Рассмотрим индексированные коллекции (их еще называют последовательности — sequences) — список (list), кортеж (tuple), строку (string).

Под индексированностью имеется ввиду, что элементы коллекции располагаются в определённом порядке, каждый элемент имеет свой индекс от 0 (то есть первый по счёту элемент имеет индекс не 1, а 0) до индекса на единицу меньшего длины коллекции (т.е. len(mycollection)-1).

1.2 Получение значения по индексу

Для всех индексированных коллекций можно получить значение элемента по его индексу в квадратных скобках. Причем, можно задавать отрицательный индекс, это значит, что будем находить элемент с конца считая обратном порядке.

1.3 Изменение элемента списка по индексу

Поскольку кортежи и строки у нас неизменяемые коллекции, то по индексу мы можем только брать элементы, но не менять их:

А вот для списка, если взятие элемента по индексу располагается в левой части выражения, а далее идёт оператор присваивания =, то мы задаём новое значение элементу с этим индексом.

UPD: Примечание: Для такого присвоения, элемент уже должен существовать в списке, нельзя таким образом добавить элемент на несуществующий индекс.

2 Срезы

2.1 Синтаксис среза

Очень часто, надо получить не один какой-то элемент, а некоторый их набор ограниченный определенными простыми правилами — например первые 5 или последние три, или каждый второй элемент — в таких задачах, вместо перебора в цикле намного удобнее использовать так называемый срез (slice, slicing).

Следует помнить, что взяв элемент по индексу или срезом (slice) мы не как не меняем исходную коллекцию, мы просто скопировали ее часть для дальнейшего использования (например добавления в другую коллекцию, вывода на печать, каких-то вычислений). Поскольку сама коллекция не меняется — это применимо как к изменяемым (список) так и к неизменяемым (строка, кортеж) последовательностям.

Синтаксис среза похож на таковой для индексации, но в квадратных скобках вместо одного значения указывается 2-3 через двоеточие:

Особенности среза:

Поэтому, например, mylist[::-1] не идентично mylist[:0:-1], так как в первом случае мы включим все элементы, а во втором дойдем до 0 индекса, но не включим его!

Примеры срезов в виде таблицы:

2.2. Именованные срезы

Чтобы избавится от «магических констант», особенно в случае, когда один и тот же срез надо применять многократно, можно задать константы с именованными срезами с пользованием специальной функции slice()()

Примечание: Nonе соответствует опущенному значению по-умолчанию. То есть [:2] становится slice(None, 2), а [1::2] становится slice(1, None, 2).

2.3 Изменение списка срезом

Важный момент, на котором не всегда заостряется внимание — с помощью среза можно не только получать копию коллекции, но в случае списка можно также менять значения элементов, удалять и добавлять новые.

Проиллюстрируем это на примерах ниже:

2.4 Выход за границы индекса

Обращение по индексу по сути является частным случаем среза, когда мы обращаемся только к одному элементу, а не диапазону. Но есть очень важное отличие в обработке ситуации с отсутствующим элементом с искомым индексом.

Обращение к несуществующему индексу коллекции вызывает ошибку:

А в случае выхода границ среза за границы коллекции никакой ошибки не происходит:

Примечание: Для тех случаев, когда функционала срезов недостаточно и требуются более сложные выборки, можно воспользоваться синтаксисом выражений-генераторов, рассмотрению которых посвещена 4 статья цикла.

3 Сортировка элементов коллекции

Сортировка элементов коллекции важная и востребованная функция, постоянно встречающаяся в обычных задачах. Тут есть несколько особенностей, на которых не всегда заостряется внимание, но которые очень важны.

3.1 Функция sorted()

Мы может использовать функцию sorted() для вывода списка сортированных элементов любой коллекции для последующее обработки или вывода.

Пример сортировки списка строк по длине len() каждого элемента:

3.2 Функция reversed()

Функция reversed() применяется для последовательностей и работает по другому:

Обратите внимание: Частая ошибка начинающих, которая не является ошибкой для интерпретатора, но приводит не к тому результату, который хотят получить.

3.4 Особенности сортировки словаря

В сортировке словаря есть свои особенности, вызванные тем, что элемент словаря — это пара ключ: значение.

UPD: Так же, не забываем, что говоря о сортировке словаря, мы имеем ввиду сортировку полученных из словаря данных для вывода или сохранения в индексированную коллекцию. Сохранить данные сортированными в самом стандартном словаре не получится, они в нем, как и других неиндексированных коллекциях находятся в произвольном порядке.

Отдельные сложности может вызвать сортировка словаря не по ключам, а по значениям, если нам не просто нужен список значений, и именно выводить пары в порядке сортировки по значению.

Для решения этой задачи можно в качестве специальной функции сортировки передавать lambda-функцию lambda x: x[1] которая из получаемых на каждом этапе кортежей (ключ, значение) будет брать для сортировки второй элемент кортежа.

UPD от ShashkovS: 3.5 Дополнительная информация по использованию параметра key при сортировке

Допустим, у нас есть список кортежей названий деталей и их стоимостей.
Нам нужно отсортировать его сначала по названию деталей, а одинаковые детали по убыванию цены.

Перед тем, как сравнивать два элемента списка к ним применялась функция prepare_item, которая меняла знак у стоимости (функция применяется ровно по одному разу к каждому элементу. В результате при одинаковом первом значении сортировка по второму происходила в обратном порядке.

Чтобы не плодить утилитарные функции, вместо использования сторонней функции, того же эффекта можно добиться с использованием лямбда-функции.

UPD от ShashkovS: 3.6 Устойчивость сортировки

Допустим данные нужно отсортировать сначала по столбцу А по возрастанию, затем по столбцу B по убыванию, и наконец по столбцу C снова по возрастанию.

Если данные в столбце B числовые, то при помощи подходящей функции в key можно поменять знак у элементов B, что приведёт к необходимому результату.
А если все данные текстовые? Тут есть такая возможность.
Дело в том, что сортировка sort в Python устойчивая (начиная с Python 2.2), то есть она не меняет порядок «одинаковых» элементов.

Поэтому можно просто отсортировать три раза по разным ключам:

Источник

Индексы списков и срез в Python

Базовый срез

Для любого итерируемого объекта (например, строки, списка и т. Д.) Python позволяет срезать и вернуть подстроку или подсписок своих данных.

Кроме того, любой из вышеперечисленных срезов может использоваться с определенным размером шага:

Индексы могут быть отрицательными, и в этом случае они вычисляются с конца последовательности

Размер шага также может быть отрицательным, в этом случае срез будет перебирать список в обратном порядке:

Эта конструкция полезна для обращения итеративного

Обратите внимание на то, что для отрицательных шагов по умолчанию end_index не None

Создание мелкой копии массива

Быстрый способ сделать копию массива (в отличие от присвоения переменной с другой ссылкой на исходный массив):

Разворот объекта

Индексирование пользовательских классов: __getitem__, __setitem__ и __delitem__

Это позволяет нарезать и индексировать для доступа к элементу:

Во время установки и удаления элементов допускает только запятые целочисленной индексации (без нарезки):

Назначение среза

Еще одна полезная функция, использующая срезы- это назначение срезов. Python позволяет назначать новые фрагменты для замены старых фрагментов списка за одну операцию.

Это означает, что если у вас есть список, вы можете заменить несколько членов в одном назначении:

Назначение также не должно совпадать по размеру, поэтому, если вы хотите заменить старый срез новым, отличающимся по размеру, вы можете:

Также возможно использовать известный синтаксис среза для таких вещей, как замена всего списка:

Или только два последних члена:

Базовое индексирование

В списках Python первый элемент в списке можно получить по индексу 0

Научим основам Python и Data Science на практике

Это не обычный теоритический курс, а онлайн-тренажер, с практикой на примерах рабочих задач, в котором вы можете учиться в любое удобное время 24/7. Вы получите реальный опыт, разрабатывая качественный код и анализируя реальные данные.

Источник

Срезы — Python: Списки

Работать с одиночными элементами вы уже умеете. Настало время перейти к очень интересному инструменту, который Python предоставляет для работы с целыми подмножествами элементов списка: к так называемым срезам (slices).

Синтаксис описания срезов

Срезы встроены в язык и снабжены своим собственным синтаксисом — настолько широко они используются. Срез записывается так же, как записывается обращение к элементу списка по индексу:

Всего у среза три параметра:

Математически говоря, индексы элементов, которые будут выбраны, входят в множество

Например, срез [3:20:5] означает выборку значений с индексами 3, 8, 13 и 18.

При этом любой из трёх параметров среза может быть опущен и вместо соответствующего параметра будет выбрано некое значение по умолчанию:

Вот несколько примеров с разными наборами параметров:

Срезы могут работать в двух режимах: собственно выборка и присваивание.

Выборка элементов

Срезы-выборки работают со списками, кортежами, строками. Результатом применения выборки всегда становится новое значение соответствующего типа — список, кортеж, строка. Пример:

Сразу сделаю несколько замечаний по использованию выборок:

Присваивание срезу

В отличие от строк и кортежей списки могут изменяться по месту. Одним из вариантов модификации является присваивание срезу. Срезу с указанным шагом можно присвоить список, содержащий соответствующее (то же, что и в срезе) кол-во новых элементов. Пример:

Внимание, если вы попробуете присвоить срезу с шагом не то количество элементов, вы получите ошибку:

Если же срез непрерывный, т.е. шаг не указан и индексы идут подряд, то свободы нам даётся больше. Такому срезу можно присвоить как больше элементов — тогда список вырастет, так и меньше, что приведёт к урезанию списка. Примеры:

Сначала список растёт, потом уменьшается, а под конец вообще становится пустым — и всё с помощью компактного, но мощного синтаксиса срезов.

Срезы — значения

Хоть срезы и имеют специальную поддержку со стороны синтаксиса, но мы можем создавать и использовать срезы сами по себе — как обычные значения.

Значение среза можно сконструировать с помощью функции slice :

None можно использовать и в записи срезов в квадратных скобках. Там None так же будет означать пропуск значения!

Соотношение START и STOP

Открыть доступ

Курсы программирования для новичков и опытных разработчиков. Начните обучение бесплатно.

Наши выпускники работают в компаниях:

С нуля до разработчика. Возвращаем деньги, если не удалось найти работу.

Источник

Индексы и срезы строк

На самом деле в Python строка представляются как упорядоченная коллекция символов. И ключевое слово здесь – «упорядоченная». Это значит, что у каждого символа в строке есть свой порядковый номер – индекс, по которому мы можем его получить. Например, когда мы создаем строку

то формируется следующая коллекция:

Каждый символ имеет свой индекс, начиная с нулевого. Первый символ в Python всегда имеет нулевой индекс.

Для обращения к тому или иному символу используется следующий синтаксис:

и так далее. Но, если указать неверный индекс, например:

то возникнет ошибка. Поэтому здесь следует быть аккуратным и не выходить за пределы этого списка. В частности, последний «рабочий» индекс можно определить с помощью функции len – длины строки:

lastIndex = len( ) – 1

То есть, к последнему индексу мы можем обратиться так:

Но это не очень удобно. Поэтому разработчики языка Python решили, что отрицательные индексы будут означать движение по строке с конца в начало. И предыдущую запись можно переписать так:

Видите? Это намного удобнее. То есть, у строк есть еще такие отрицательные индексы:

Также в Python можно использовать доступ к отдельному символу непосредственно у строкового литерала:

Иногда это бывает удобно.

Срезы

Часто в программировании требуется выбрать не один какой-то символ, а сразу несколько. Для этого используются так называемые срезы. Их работу проще показать на конкретных примерах. Пусть у нас есть наша строка:

и мы хотим выделить последнее слово «World!». Для этого в квадратных скобках указывается начальный индекс и через двоеточие – конечный. Если мы запишем все вот в таком виде:

то получим результат «World» без восклицательного знака. Дело в том, что последний индекс исключается из интервала, то есть, интервал определяется как

Поэтому, мы должны записать срез так:

Другой пример для выделения символов «llo»:

и так далее. В Python допускается не указывать начальное или конечное значения, или даже, оба из них. Например:

выделяет слово «Hello», а вот так:

получим «World!». Наконец, записав все в таком виде:

получим ту же самую строку, не копию! Это можно проверить так:

Увидим одно и то же значение id для обеих переменных, это означет, что они ссылаются на один и тот же объект.

В срезах на Python можно дополнительно указывать шаг через двоеточие. Например, так:

мы здесь ставим еще одно двоеточие и указываем шаг 2, то есть, идем через символ: «HloWrd». Также это можно комбинировать с граничными значениями:

и использовать отрицательный шаг:

в этом случае символы будут перебираться в обратном порядке.

Строка – неизменяемый объект

Далее, при работе со строками следует помнить, что это неизменяемый объект, то есть, мы не можем изменять в строковом объекте уже существующие символы, то есть, вот такая запись:

приведет к ошибке, говорящая о том, что строка не может быть изменена. Тогда как в Python нам изменять строки? Для этого создается новая строка с нужным содержимым. Например, изменим строку

Это можно сделать так:

В результате строка myStr ссылается на новую измененную строку, а msg осталась прежней.

Задания для самоподготовки

1. Напишите программу подсчета букв ‘a’ в строке «abrakadabra».

2. Из строки «abrakadabra» удалите все сочетания «ab».

3. Напишите программу определения слова палиндрома (это слова, которые одинаково читаются в обоих направлениях, например, анна, abba и т.п.). Слово вводится с клавиатуры.

4. Напишите программу определения количества вхождений фраз «ra» в слове «abrakadabra».

5. Разделите введенное с клавиатуры предложение на слова (слова разделяются пробелом).

Видео по теме

#1. Первое знакомство с Python Установка на компьютер

#2. Варианты исполнения команд. Переходим в PyCharm

#3. Переменные, оператор присваивания, функции type и id

#4. Числовые типы, арифметические операции

#5. Математические функции и работа с модулем math

#6. Функции print() и input(). Преобразование строк в числа int() и float()

#7. Логический тип bool. Операторы сравнения и операторы and, or, not

#8. Введение в строки. Базовые операции над строками

#9. Знакомство с индексами и срезами строк

#10. Основные методы строк

#11. Спецсимволы, экранирование символов, row-строки

#12. Форматирование строк: метод format и F-строки

#14. Срезы списков и сравнение списков

#15. Основные методы списков

#16. Вложенные списки, многомерные списки

#17. Условный оператор if. Конструкция if-else

#18. Вложенные условия и множественный выбор. Конструкция if-elif-else

#19. Тернарный условный оператор. Вложенное тернарное условие

#20. Оператор цикла while

#21. Операторы циклов break, continue и else

#22. Оператор цикла for. Функция range()

#23. Примеры работы оператора цикла for. Функция enumerate()

#24. Итератор и итерируемые объекты. Функции iter() и next()

#25. Вложенные циклы. Примеры задач с вложенными циклами

#26. Треугольник Паскаля как пример работы вложенных циклов

#27. Генераторы списков (List comprehensions)

#28. Вложенные генераторы списков

#29. Введение в словари (dict). Базовые операции над словарями

#30. Методы словаря, перебор элементов словаря в цикле

#31. Кортежи (tuple) и их методы

#32. Множества (set) и их методы

#33. Операции над множествами, сравнение множеств

#34. Генераторы множеств и генераторы словарей

#35. Функции: первое знакомство, определение def и их вызов

#36. Оператор return в функциях. Функциональное программирование

#37. Алгоритм Евклида для нахождения НОД

#38. Именованные аргументы. Фактические и формальные параметры

#39. Функции с произвольным числом параметров *args и **kwargs

#40. Операторы * и ** для упаковки и распаковки коллекций

#41. Рекурсивные функции

#42. Анонимные (lambda) функции

#43. Области видимости переменных. Ключевые слова global и nonlocal

#44. Замыкания в Python

#45. Введение в декораторы функций

#46. Декораторы с параметрами. Сохранение свойств декорируемых функций

#47. Импорт стандартных модулей. Команды import и from

#48. Импорт собственных модулей

#49. Установка сторонних модулей (pip install). Пакетная установка

#50. Пакеты (package) в Python. Вложенные пакеты

#51. Функция open. Чтение данных из файла

#52. Исключение FileNotFoundError и менеджер контекста (with) для файлов

#53. Запись данных в файл в текстовом и бинарном режимах

#54. Выражения генераторы

#55. Функция-генератор. Оператор yield

#56. Функция map. Примеры ее использования

#57. Функция filter для отбора значений итерируемых объектов

#58. Функция zip. Примеры использования

#59. Сортировка с помощью метода sort и функции sorted

#60. Аргумент key для сортировки коллекций по ключу

#61. Функции isinstance и type для проверки типов данных

#62. Функции all и any. Примеры их использования

#63. Расширенное представление чисел. Системы счисления

#64. Битовые операции И, ИЛИ, НЕ, XOR. Сдвиговые операторы

#65. Модуль random стандартной библиотеки

© 2021 Частичное или полное копирование информации с данного сайта для распространения на других ресурсах, в том числе и бумажных, строго запрещено. Все тексты и изображения являются собственностью сайта

Источник