Lista danych 3dr Diy Y6

5. Używanie list jako stosów¶

Metody listy ułatwiają używanie listy jako stosu, gdzie ostatni element dodany jest pierwszym elementem pobieranym („last-in, first-out”). Aby dodać element na wierzch stosu, użyj append(). Aby pobrać element z wierzchu stosu, użyj pop() bez podanego indeksu. Na przykład:

>>> stack = [3,  4,  5]>>> stack. append(6)>>> stack. append(7)>>> stack[3, 4, 5, 6, 7]>>> stack. pop()7[3, 4, 5, 6]5[3, 4]

5. 2. Używanie list jako kolejek¶

Można też używać list jako kolejek, gdzie pierwszy element dodany jest pierwszym elementem pobieranym („first-in, first-out”); jednakże listy nie są wydajne do tego celu. Appendy i popy na końcu listy są szybkie, lecz inserty i popy na początku listy są wolne (ponieważ wszystkie inne elementy muszą zostać przesunięte o jeden).

Aby zaimplementować kolejkę, użyj collections. deque, która została zaprojektowana, by mieć szybkie appendy i popy na obu końcach. Na przykład:

>>> from collections import deque>>> queue = deque(["Eric",  "John",  "Michael"])>>> queue. append("Terry") # Terry arrives>>> queue. append("Graham") # Graham arrives>>> queue. popleft() # The first to arrive now leaves'Eric'>>> queue. popleft() # The second to arrive now leaves'John'>>> queue # Remaining queue in order of arrivaldeque(['Michael', 'Terry', 'Graham'])
5. 3. Wyrażenia listowe¶
Wyrażenia listowe są zwięzłym sposobem na tworzenie list. Powszechne zastosowania to tworzenie nowych list, gdzie każdy element jest wynikiem jakichś operacji zastosowanych do każdego elementu innej sekwencji lub iterable’a lub do tworzenia podsekwencji tych elementów, które spełniają określony warunek. 
Na przykład załóżmy, że chcemy stworzyć listę kwadratów, jak tu:
>>> squares = []>>> for x in range(10):...  squares. append(x**2)... >>> squares[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
Zwróć uwagę, że ten kod tworzy (lub nadpisuje) zmienną o nazwie x, która wciąż istnieje po wykonaniu pętli. Możemy obliczyć listę kwadratów bez żadnych efektów ubocznych w następujący sposób:
squares = list(map(lambda x: x**2,  range(10)))
lub równoważnie:
squares = [x**2 for x in range(10)]
co jest bardziej zwięzłe i czytelne. 
Wyrażenie listowe składa się z nawiasów zawierających wyrażenie oraz klauzulę for, następnie zero lub więcej klauzul for lub if. Rezultatem będzie nowa lista powstała z obliczenia wyrażenia w kontekście klauzul for i if, które po nim następują. Na przykład to wyrażenie listowe łączy elementy dwóch list, jeśli nie są równe:
>>> [(x,  y) for x in [1, 2, 3] for y in [3, 1, 4] if x ! = y][(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]
i jest odpowiednikiem:
>>> combs = []>>> for x in [1, 2, 3]:...  for y in [3, 1, 4]:...  if x ! = y:...  combs. append((x,  y))>>> combs
Zwróć uwagę, że kolejność instrukcji for i if jest taka sama w obu fragmentach kodu. 
Jeśli wyrażenie jest krotką (tak jak (x,  y) w poprzednim przykładzie), musi być wzięte w nawias. 
>>> vec = [-4,  -2,  0,  2,  4]>>> # create a new list with the values doubled>>> [x*2 for x in vec][-8, -4, 0, 4, 8]>>> # filter the list to exclude negative numbers>>> [x for x in vec if x >= 0][0, 2, 4]>>> # apply a function to all the elements>>> [abs(x) for x in vec][4, 2, 0, 2, 4]>>> # call a method on each element>>> freshfruit = [' banana',  ' loganberry ',  'passion fruit ']>>> [weapon. strip() for weapon in freshfruit]['banana', 'loganberry', 'passion fruit']>>> # create a list of 2-tuples like (number, square)>>> [(x,  x**2) for x in range(6)][(0, 0), (1, 1), (2, 4), (3, 9), (4, 16), (5, 25)]>>> # the tuple must be parenthesized, otherwise an error is raised>>> [x,  x**2 for x in range(6)]File "<stdin>", line 1[x,  x**2 for x in range(6)]^^^^^^^SyntaxError: did you forget parentheses around the comprehension target? >>> # flatten a list using a listcomp with two 'for'>>> vec = [[1, 2, 3],  [4, 5, 6],  [7, 8, 9]]>>> [num for elem in vec for num in elem][1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
Wyrażenia listowe mogą zawierać złożone wyrażenia i zagnieżdżone funkcje:
>>> from math import pi>>> [str(round(pi,  i)) for i in range(1,  6)]['3. 1', '3. 14', '3. 142', '3. 1416', '3. 14159']
5. 4. Zagnieżdżone wyrażenia listowe¶
Wyrażeniem wyjściowym w wyrażeniu listowym może być każde arbitralne wyrażenie, włączając inne wyrażenie listowe. 
Rozważmy następujący przykład macierzy 3-na-4 zaimplementowanej jako lista trzech list o długości 4:
>>> matrix = [...  [1,  2,  3,  4], ...  [5,  6,  7,  8], ...  [9,  10,  11,  12], ... ]
Następujące wyrażenie listowe przetransponuje wiersze i kolumny:
>>> [[row[i] for row in matrix] for i in range(4)][[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]
As we saw in the previous section, the inner list comprehension is evaluated inthe context of the for that follows it, so this example isequivalent to:
>>> transposed = []>>> for i in range(4):...  transposed. append([row[i] for row in matrix])>>> transposed
który z kolei jest taki sam jak:
...  # the following 3 lines implement the nested listcomp...  transposed_row = []...  for row in matrix:...  transposed_row. append(row[i])... append(transposed_row)
W prawdziwym świecie powinieneś(-nnaś) preferować wbudowane funkcje w złożonych instrukcjach przepływu. Funkcja zip() bardzo się przyda w tym przypadku:
>>> list(zip(*matrix))[(1, 5, 9), (2, 6, 10), (3, 7, 11), (4, 8, 12)]
W Rozpakowywanie listy argumentów znajdziesz wyjaśnienie znaku gwiazdki w tej linii. 
5. Instrukcja del¶
Element można usunąć z listy mając jego indeks zamiast wartości: instrukcją del. Jest ona różna od metody pop(), która zwraca wartość. Instrukcji del można też użyć do usunięcia slice’ów lub wyczyszczenia całej listy (zrobiliśmy to wcześniej przypisując pustą listę do slice’a). Na przykład:
>>> a = [-1,  1,  66. 25,  333,  333,  1234. 5]>>> del a[0]>>> a[1, 66. 25, 333, 333, 1234. 5]>>> del a[2:4][1, 66. 25, 1234. 5]>>> del a[:][]
del można również użyć do usuwania całych zmiennych:
Odniesienie się do nazwy a odtąd jest błędem (przynajmniej dopóki nie przypisana jest do niej inna wartość). Później odnajdziemy więcej zastosowań dla 
5. Krotki i sekwencje¶
Widzieliśmy, że listy i ciągi znaków mają wiele wspólnych własności, takich jak indeksowanie i operacje slice. Są one dwoma przykładami sekwencyjnych typów danych (patrz Sequence Types — list, tuple, range). Jako że Python jest ewoluującym językiem, mogą zostać dodane inne sekwencyjne typy danych. Jest też inny standardowy sekwencyjny typ danych: krotka. 
Krotka składa się z kilku wartości rozdzielonych przecinkami, na przykład:
>>> t = 12345,  54321,  'hello! '>>> t[0]12345>>> t(12345, 54321, 'hello! ')>>> # Tuples may be nested:... u = t,  (1,  2,  3,  4,  5)>>> u((12345, 54321, 'hello! '), (1, 2, 3, 4, 5))>>> # Tuples are immutable:... t[0] = 88888Traceback (most recent call last):File "<stdin>", line 1, in <module>TypeError: 'tuple' object does not support item assignment>>> # but they can contain mutable objects:... v = ([1,  2,  3],  [3,  2,  1])>>> v([1, 2, 3], [3, 2, 1])
Jak widzisz na wyjściu krotki zawsze są otoczone nawiasami, tak aby zagnieżdżone krotki były poprawnie interpretowane; wpisać je można z lub bez otaczających nawiasów, chociaż często nawiasy są i tak potrzebne (jeśli krotka jest częścią większego wyrażenia). Nie da się przypisać wartości do pojedynczych elementów krotki, ale da się stworzyć krotki, które zawierają mutowalne obiekty, takie jak listy. 
Mimo że krotki mogą wydawać się podobne do list, często są używane w innych sytuacjach i do innych celów. Krotki są niemutowalne i zazwyczaj zawierają heterogeniczne sekwencje elementów, do których dostęp uzyskuje się przez rozpakowywanie (patrz później w tej sekcji) lub indeksowanie (lub nawet przez atrybut w przypadku namedtuples). Listy są mutowalne i ich elementy są zazwyczaj homogeniczne i dostęp do nich uzyskuje się przez iterowanie po liście. 
Specjalnym problemem jest konstrukcja krotek zawierających 0 lub 1 element: składnia przewiduje na to kilka sposobów. Puste krotki można konstruować pustą parą nawiasów; krotkę z jednym elementem można skonstruować umieszczając przecinek za wartością (nie wystarczy otoczyć pojedynczej wartości nawiasami). Brzydkie, ale działa. Na przykład:
>>> empty = ()>>> singleton = 'hello',  # <-- note trailing comma>>> len(empty)>>> len(singleton)1>>> singleton('hello', )
Instrukcja t = 12345,  54321,  'hello! ' jest przykładem pakowania krotki: wartości 12345, 54321 i 'hello! ' są razem zapakowane w krotkę. Możliwa jest również odwrotna operacja:
Takie coś nazywane jest, odpowiednio, rozpakowywaniem sekwencji. Takie rozpakowywanie wymaga, aby po lewej stronie znaku równości było tyle samo zmiennych, ile jest elementów w sekwencji. Zauważcie, że wielokrotne przypisanie jest kombinacją pakowania i rozpakowywania sekwencji. 
5. Zbiory¶
Python ma również typ danych dla zbiorów. Zbiór jest nieuporządkowaną kolekcją bez zduplikowanych elementów. Podstawowe użycia to sprawdzenie zawierania i eliminacja duplikatów. Obiekty zbiorów wspierają też operacje matematyczne jak suma, iloczyn, różnica i różnica symetryczna zbiorów. 
Zbiory można stworzyć używając nawiasów klamrowych lub funkcji set(). Uwaga: aby stworzyć pusty zbiór, musisz użyć set(), nie {}; to drugie tworzy pusty słownik, strukturę danych, którą omówimy w następnej sekcji. 
Poniżej krótka demonstracja:
>>> basket = {'apple',  'orange',  'apple',  'pear',  'orange',  'banana'}>>> print(basket) # show that duplicates have been removed{'orange', 'banana', 'pear', 'apple'}>>> 'orange' in basket # fast membership testingTrue>>> 'crabgrass' in basketFalse>>> # Demonstrate set operations on unique letters from two words>>> a = set('abracadabra')>>> b = set('alacazam')>>> a # unique letters in a{'a', 'r', 'b', 'c', 'd'}>>> a - b # letters in a but not in b{'r', 'd', 'b'}>>> a | b # letters in a or b or both{'a', 'c', 'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}>>> a & b # letters in both a and b{'a', 'c'}>>> a ^ b # letters in a or b but not both{'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}
Podobnie do wyrażeń listowych, są wspierane również wyrażenia zbiorów:
>>> a = {x for x in 'abracadabra' if x not in 'abc'}{'r', 'd'}
5. 5. Słowniki¶
Innym przydatnym typem danych wbudowanym w Pythona jest słownik (patrz Mapping Types — dict). Słowniki w innych językach czasem występują jako „pamięci asocjacyjne” albo „tablice asocjacyjne”. W przeciwieństwie do sekwencji, które są indeksowane zakresem liczb, słowniki są indeksowane przez klucze, które mogą być dowolnym niemutowalnym typem; ciągi znaków i liczby zawsze mogą być kluczami. Można użyć krotek, jeśli zawierają tylko ciągi znaków, liczby lub krotki; jeśli krotka zawiera choć jeden mutowalny obiekt, bezpośrednio lub pośrednio, nie można jej użyć jako klucza. Nie możesz używać list jako kluczy, jako że listy mogą być modyfikowane „w miejscu” przy użyciu przypisań do indeksu, przypisań do slice’ów lub metod jak append() i extend(). 
Najlepiej jest myśleć o słowniku jako zbiorze par klucz: wartość, z wymaganiem aby klucze były unikalne (w obrębie jednego słownika). Para nawiasów klamrowych tworzy pusty słownik: {}. Umieszczenie listy par klucz:wartość rozdzielonych przecinkami dodaje początkowe pary do słownika; w ten sposób również słowniki są wypisywane na wyjściu. 
Głównymi operacjami na słowniku są umieszczanie wartości pod jakimś kluczem oraz wyciąganie wartości dla podanego klucza. Możliwe jest również usunięcie pary klucz:wartość przy użyciu del. Jeśli umieścisz wartość używając klucza, który już jest w użyciu, stara wartość powiązana z tym kluczem zostanie zapomniana. Próba wyciągnięcia wartości przy użyciu nieistniejącego klucza zakończy się błędem. 
Wykonanie list(d) na słowniku zwraca listę wszystkich kluczy używanych w słowniku, w kolejności wstawiania (jeśli chcesz je posortować, użyj sorted(d)). Aby sprawdzić, czy pojedynczy klucz jest w słowniku, użyj słowa kluczowego in. 
Mały przykład użycia słownika:
>>> tel = {'jack': 4098,  'sape': 4139}>>> tel['guido'] = 4127>>> tel{'jack': 4098, 'sape': 4139, 'guido': 4127}>>> tel['jack']4098>>> del tel['sape']>>> tel['irv'] = 4127{'jack': 4098, 'guido': 4127, 'irv': 4127}>>> list(tel)['jack', 'guido', 'irv']>>> sorted(tel)['guido', 'irv', 'jack']>>> 'guido' in tel>>> 'jack' not in tel
Konstruktor dict() buduje słowniki bezpośrednio z sekwencji par klucz-wartość:
>>> dict([('sape',  4139),  ('guido',  4127),  ('jack',  4098)]){'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098}
Dodatkowo można użyć wyrażeń słownikowych to tworzenia słowników z podanych wyrażeń klucza i wartości:
>>> {x: x**2 for x in (2,  4,  6)}{2: 4, 4: 16, 6: 36}
Kiedy klucze są prostymi ciągami znaków, czasem łatwiej jest podać pary używając argumentów nazwanych:
>>> dict(sape=4139,  guido=4127,  jack=4098)
5. 6. Techniki pętli¶
Podczas iterowania po słownikach, klucz i odpowiadającą mu wartość można pobrać w tym samym czasie używając metody items(). 
>>> knights = {'gallahad': 'the pure',  'robin': 'the brave'}>>> for k,  v in knights. items():...  print(k,  v)gallahad the purerobin the brave
Przy iterowaniu po sekwencji, indeks pozycyjny i odpowiadającą mu wartość można pobrać w tym samym czasie używając funkcji enumerate(). 
>>> for i,  v in enumerate(['tic',  'tac',  'toe']):...  print(i,  v)0 tic1 tac2 toe
Aby przeiterować po dwóch lub więcej sekwencjach w tym samym czasie, elementy mogą zostać zgrupowane funkcją zip(). 
>>> questions = ['name',  'quest',  'favorite color']>>> answers = ['lancelot',  'the holy grail',  'blue']>>> for q,  a in zip(questions,  answers):...  print('What is your {0}? It is {1}. '. format(q,  a))What is your name? It is lancelot. What is your quest? It is the holy grail. What is your favorite color? It is blue. 
Aby przeiterować po sekwencji od końca, najpierw określ sekwencję w kierunku „do przodu” a następnie wywołaj funkcję reversed(). 
>>> for i in reversed(range(1,  10,  2)):...  print(i)9
Aby przeiterować po sekwencji w posortowanej kolejności, użyj funkcji sorted(), która zwraca nową posortowaną listę pozostawiając listę źródłową niezmienioną. 
>>> basket = ['apple',  'orange',  'apple',  'pear',  'orange',  'banana']>>> for i in sorted(basket):applebananaorangepear
Użycie set() na sekwencji eliminuje zduplikowane elementy. Użycie sorted() w połączeniu z set() na sekwencji jest idiomatycznym sposobem na przeiterowanie po unikalnych elementach sekwencji w posortowanej kolejności. 
>>> for f in sorted(set(basket)):...  print(f)
Czasem kusi, żeby zmienić listę podczas iterowania po niej; jednak często prościej i bezpieczniej jest stworzyć nową listę. 
>>> import math>>> raw_data = [56. 2,  float('NaN'),  51. 7,  55. 3,  52. 5,  float('NaN'),  47. 8]>>> filtered_data = []>>> for value in raw_data:...  if not math. isnan(value):...  filtered_data. append(value)>>> filtered_data[56. 2, 51. 7, 55. 3, 52. 5, 47. 8]
5. 7. Więcej na temat warunków¶
Warunki użyte w instrukcjach while i if mogą zawierać dowolne operatory, nie tylko porównania. 
Operatory porównania in i not in są testami należenia, które ustalają, czy wartość występuje (nie występuje) w kontenerze. Operatory is i is not porównują, czy dwa obiekty są rzeczywiście tym samym obiektem. Wszystkie operatory porównań mają ten sam priorytet, który jest niższy niż ten, który mają wszystkie operatory numeryczne. 
Porównania mogą być układane w łańcuchy. Na przykład a < b == c sprawdza, czy a jest mniejsze od b i ponadto czy b równa się c. 
Porównania można łączyć używając operatorów boolowskich and i or. Wynik porównania (lub jakiegokolwiek innego wyrażenia boolowskiego) można zanegować używając not. Operatory te mają mniejszy priorytet niż operatory porównania; wśród nich not ma najwyższy priorytet a or najniższy, więc A and not B or C jest ekwiwalentem (A and (not B)) or C. Jak zwykle można użyć nawiasów, aby wyrazić pożądaną kolejność kompozycji wyrażenia. 
Argumenty operatorów boolowskich and i or są ewaluowane od lewej do prawej. Ewaluacja kończy się w momencie ustalenia wyniku. Na przykład, jeśli A i C są prawdą, ale B jest fałszem, A and B and C nie zewaluuje wyrażenia C. Przy użyciu ogólnej wartości, nie jako boolean, wartość zwracana tych operatorów to ostatnio ewaluowany argument. 
Da się przypisać wynik porównania lub inne wyrażenie boolowskie do zmiennej. Na przykład, 
>>> string1,  string2,  string3 = '',  'Trondheim',  'Hammer Dance'>>> non_null = string1 or string2 or string3>>> non_null'Trondheim'
Zwróć uwagę, że w Pythonie, w przeciwieństwie do C, przypisanie wewnątrz wyrażeń musi być wyrażone bezpośrednio przez użycie walrus operatora :=. W ten sposób unikamy powszechnej klasy problemów spotykanych w programach C: wpisywania = w wyrażeniu, gdy miało się intencję wpisać ==. 
5. 8. Porównywanie sekwencji i innych typów¶
Obiekty sekwencji zazwyczaj mogą być porównywane do innych obiektów, o tym samym typie sekwencji. Porównanie używa porządku leksykograficznego: pierwszy albo pierwsze dwa elementy są porównywane, i jeśli się różnią, to determinuje wynik porównania; jeśli są równe, następne dwa elementy są porównywane, i tak dalej, dopóki któraś z sekwencji się nie skończy. Jeśli dwa elementy do porównania same są sekwencjami tego samego typu, porównanie leksykograficzne odbywa się rekursywnie. Jeśli wszystkie elementy dwóch sekwencji są równe, takie sekwencje są traktowane jako równe. Jeśli jedna sekwencja jest początkową sub-sekwencją drugiej, ta krótsza sekwencja jest mniejszą. Porządek leksykograficzny ciągów znaków używa liczby tablicy Unicode do wyznaczenia porządku pojedynczych znaków. Niektóre przykłady porównań pomiędzy sekwencjami takiego samego typu:
(1,  2,  3) < (1,  2,  4)[1,  2,  3] < [1,  2,  4]'ABC' < 'C' < 'Pascal' < 'Python'(1,  2,  3,  4) < (1,  2,  4)(1,  2) < (1,  2,  -1)(1,  2,  3) == (1. 0,  2. 0,  3. 0)(1,  2,  ('aa',  'ab')) < (1,  2,  ('abc',  'a'),  4)
Zwróć uwagę, że porównywanie obiektów innych typów przy użyciu < lub > jest dozwolone pod warunkiem, że te obiekty mają odpowiednie metody porównań. Na przykład mieszane typy numeryczne są porównywane w oparciu o ich wartość numeryczną, tak że 0 równa się 0. 0 i tak dalej. W innych przypadkach, zamiast zwracać arbitralny porządek, interpreter zgłosi wyjątek TypeError. 
Przypisy
1
Inne języki mogą zwracać zmieniony obiekt, co pozwala na łańcuchowanie metod, na przykład d->insert("a")->remove("b")->sort();.