Методи масивів у

Про концепцію Методи масивів

list - це змінна колекція елементів у послідовності. Як і більшість колекцій (дивіться вбудовані tuple, dict і set), масиви можуть зберігати посилання на будь-який тип (або кілька типів) даних, зокрема на інші масиви. У Python їх вважають послідовністю, і їх можна копіювати повністю або частково за допомогою синтаксису зрізів. Як і в будь-якій послідовності, до елементів усередині lists можна звертатися за номером 0-based index зліва або за номером -1-based index справа.

Масиви підтримують як загальні, так і змінні операції над послідовностями, як-от min(<list>)/max(<list>), <list>.index(), <list>.append() і <list>.reverse(). Елементи можна перебирати за допомогою конструкції for item in <list>, а також for index, item in enumerate(<list>), коли потрібні і сам елемент, і його індекс.

Python надає багато корисних методів для роботи з масивами.

Оскільки масиви змінні, методи масиву змінюють вихідний обʼєкт масиву, переданий у метод. Якщо змінювати обʼєкт небажано, потрібно зробити shallow copy (щонайменше) вихідного list за допомогою slice або <list>.copy().

Додавання елементів

Додати елементи в кінець наявного масиву можна за допомогою <list>.append(<item>):

>>> numbers = [1, 2, 3]
>>> numbers.append(9)

>>> numbers
[1, 2, 3, 9]

Замість додавання в кінець, <list>.insert(<index>, <item>) додає елемент за конкретним індексом усередині масиву. <index> - це індекс елемента, перед яким має зʼявитися новий елемент. <item> - це елемент, який потрібно вставити.

Примітка: Якщо <index> дорівнює 0, елемент буде додано на початок масиву. Якщо <index> більший за останній індекс у масиві, елемент буде додано в останню позицію, що рівнозначно використанню <list>.append(<item>).

>>> numbers = [1, 2, 3]
>>> numbers.insert(0, -2)

>>> numbers
[-2, 1, 2, 3]

>>> numbers.insert(1, 0)

>>> numbers
[-2, 0, 1, 2, 3]

iterable можна поєднати з наявним масивом (тобто зʼєднати їх) за допомогою <list>.extend(<iterable>). <list>.extend(<iterable>) розпакує переданий iterable, додаючи його елементи в тому самому порядку в кінець цільового масиву. Якби тут використати <list>.append(<item>), увесь iterable додався б як один елемент.

>>> numbers = [1, 2, 3]
>>> other_numbers = [5, 6, 7]

>>> numbers.extend(other_numbers)

>>> numbers
[1, 2, 3, 5, 6, 7]

>>> numbers.extend([8, 9])

>>> numbers
[1, 2, 3, 5, 6, 7, 8, 9]

Видалення елементів

<list>.remove(<item>) можна використати, щоб видалити елемент із масиву. <list>.remove(<item>) викине ValueError, якщо такого елемента в масиві немає.

>>> numbers = [1, 2, 3]
>>> numbers.remove(2)

>>> numbers
[1, 3]

# Trying to remove a value that is not in the list throws a ValueError.
>>> numbers.remove(0)
ValueError: list.remove(x): x not in list

Або ж метод <list>.pop(<index>) і видалить елемент, і поверне його (return) для подальшого використання.

<list>.pop(<index>) приймає один необовʼязковий параметр: index елемента, який треба видалити й повернути. Якщо необовʼязковий аргумент <index> не вказано, буде видалено й повернено останній елемент масиву. Якщо <index> більший за останній індекс масиву, буде викинуто IndexError.

>>> numbers = [1, 2, 3]
>>> numbers.pop(0)
1

>>> numbers
[2, 3]
>>> numbers.pop()
3

>>> numbers
[2]

# This will throw an error because there is only index 0.
>>> numbers.pop(1)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: pop index out of range

Усі елементи можна видалити з list за допомогою <list>.clear(). Він не приймає жодних параметрів.

>>> numbers = [1, 2, 3]
>>> numbers.clear()

>>> numbers
[]

Обернення та зміна порядку

Порядок елементів масиву можна обернути на місці за допомогою <list>.reverse(). Це змінить вихідний масив.

>>> numbers = [1, 2, 3]
>>> numbers.reverse()

>>> numbers
[3, 2, 1]

Масив можна перевпорядкувати на місці за допомогою <list>.sort(). Типовий порядок сортування - за зростанням зліва. Документація Python пропонує додаткові поради й прийоми сортування.

>>> names = ["Tony", "Natasha", "Thor", "Bruce"]

# The default sort order is *ascending*.
>>> names.sort()

>>> names
["Bruce", "Natasha", "Thor", "Tony"]

Щоб відсортувати масив у спадному порядку, передаймо методу аргумент reverse=True:

>>> names = ["Tony", "Natasha", "Thor", "Bruce"]
>>> names.sort(reverse=True)

>>> names
["Tony", "Thor", "Natasha", "Bruce"]

Коли змінювати вихідний list небажано, можна скористатися вбудованими функціями sorted() і reversed(). sorted(<list>) поверне відсортовану копію й приймає ті самі параметри, що й <list>.sort(). reversed(<list>) повертає ітератор, який видає елементи масиву у зворотному порядку. Iterators докладно розглянемо в іншій вправі.

Кількість входжень елемента в масиві

Дізнатися, скільки разів елемент трапляється в масиві, можна за допомогою <list>.count(<item>). Він повертає загальну кількість разів, які <item> трапляється в масиві як елемент.

>>> items = [1, 4, 7, 8, 2, 9, 2, 1, 1, 0, 4, 3]

>>> items.count(1)
3

Пошук індексу елементів

<list>.index(<item>) поверне номер індексу першого входження переданого елемента. Якщо входжень немає, виникає ValueError. Індексація 0-based ведеться зліва, тобто позиція першого елемента - це індекс 0. Також підтримується індексація справа, яка починається з індексу -1.

>>> items = [7, 4, 1, 0, 2, 5]
>>> items.index(4)
1

>>> items.index(10)
ValueError: 10 is not in list

Якщо вказати індекси start і end, пошук відбудеться в межах конкретної ділянки масиву:

>>> names = ["Tina", "Leo", "Thomas", "Tina", "Emily", "Justin"]
>>> names.index("Tina")
0

>>> names.index("Tina", 2, 5)
3

Якщо точна позиція елемента не потрібна, вбудований оператор in ефективніше перевіряє належність.

>>> names = ["Tina", "Leo", "Thomas", "Tina", "Emily", "Justin"]

>>> "Thomas" in names
True

Створення копій

Памʼятаймо, що змінні в Python - це імена, які вказують на обʼєкти, що стоять за ними. Упродовж роботи програми імена можна привʼязувати й перепривʼязувати до різних обʼєктів. Присвоєння обʼєкта list новій змінній не копіює ні сам обʼєкт, ні жодних даних, на які він посилається. І нове, і старе імʼя вказуватимуть на той самий обʼєкт list. Крім того, масиви - це обʼєкти контейнерного типу. Щоб заощадити місце, контейнери зберігають лише посилання на елементи, а не самі елементи. Ця «оптимізація» може мати непередбачувані наслідки для неуважних.

<list>.copy() створить новий обʼєкт list, але не створить нових обʼєктів для елементів масиву, на які він посилається: копія буде «поверхневою». shallow copy зазвичай достатньо, коли треба додати або видалити елементи в одному з обʼєктів list, не змінюючи інший. Але якщо є хоч найменший шанс, що елементи, на які посилається list, випадково зміняться (а отже, зміняться й усі повʼязані поверхневі копії), варто скористатися copy.deepcopy() із модуля copy, щоб створити повну, або «глибоку», копію всіх посилань і обʼєктів.

Докладне пояснення поведінки імен, значень, масивів і вкладених масивів можна знайти в цьому чудовому дописі в блозі від Ned Batchelder: Names and values: making a game board. Shallow vs Deep Copying of Python Objects також дає гарний огляд того, що варто враховувати під час копіювання.