Списки python

Доступ к элементам списка

На элемент списка можно ссылаться по его индексу. Индексы являются целыми числами и начинаются от до где — количество элементов:

В Python индексы заключаются в квадратные скобки:

Например, для доступа ко второму элементу списка вы должны использовать:

Если вы ссылаетесь на несуществующий индекс, исключение :

Для доступа к элементам во вложенном списке используйте несколько индексов:

Python также позволяет вам получать доступ к элементам списка, используя отрицательные индексы. Последний элемент обозначается как , второй последний элемент — как и так далее:

Например, чтобы получить доступ ко второму элементу с конца, вы должны использовать:

Как лучше выбирать элементы из списка?

Если вы хотите продуктивно работать со списками, то должны уметь получать доступ к данным, хранящимся в них.

Обычно мы получаем доступ к элементам списков, чтобы изменять определенные значения, обновлять или удалять их, или выполнять какие-либо другие операции с ними. Мы получаем доступ к элементам списков и, собственно, ко всем другим типам последовательностей, при помощи оператора индекса . Внутри него мы помещаем целое число.

# Выбираем первый элемент списка
oneZooAnimal = biggerZoo
# Выводим на экран переменную `oneZooAnimal`
print(oneZooAnimal)

Запустите данный код и убедитесь, что вы получите первый элемент списка, сохраненного в переменную . Это может быть поначалу несколько непривычно, но нумерация начинается с числа , а не .

Как получить последний элемент списка?

Ответ на этот вопрос является дополнением к объяснению в предыдущем разделе.

Попробуйте ввести отрицательное значение, например,  или , в оператор индекса, чтобы получить последние элементы нашего списка !

# Вставляем -1 
monkeys = biggerZoo
print(monkeys)
# А теперь -2
zebra = biggerZoo
print(zebra)

Не правда ли, не слишком сложно?

Что означает ошибка «Index Out Of Range»?

Эта ошибка одна из тех, которые вы будете видеть достаточно часто, особенно если вы новичок в программировании.

Лучший способ понять эту ошибку — попробовать ее получить самостоятельно.

Возьмите ваш список и передайте в оператор индекса либо очень маленькое отрицательное число, либо очень большое положительное число.

Как видите, вы можете получить ошибку «Индекс вне диапазона» в случаях, когда вы передаете в оператор индекса целочисленное значение, не попадающее в диапазон значений индекса списка. Это означает, что вы присваиваете значение или ссылаетесь на (пока) несуществующий индекс.

Срезы в списках

Если вы новичок в программировании и в Python, этот вопрос может показаться одним из наиболее запутанных.

Обычно нотация срезов используется, когда мы хотим выбрать более одного элемента списка одновременно. Как и при выборе одного элемента из списка, мы используем двойные скобки. Отличие же состоит в том, что теперь мы еще используем внутри скобок двоеточие. Это выглядит следующим образом:

# Используем нотацию срезов
someZooAnimals = biggerZoo
# Выводим на экран то, что мы выбрали
print(someZooAnimals)
# Теперь поменяем местами 2 и двоеточие
otherZooAnimals = biggerZoo
# Выводим на экран полученный результат
print(otherZooAnimals)

Вы можете видеть, что в первом случае мы выводим на экран список  начиная с его элемента , который имеет индекс . Иными словами, мы начинаем с индекса  и идем до конца списка, так как другой индекс не указан.

Что же происходит во втором случае, когда мы поменяли местами индекс  и двоеточие? Вы можете видеть, что мы получаем список из двух элементов, и . В данном случае мы стартуем с индекса  и доходим до индекса  (не включая его). Как вы можете видеть, результат не будет включать элемент .

В общем, подводя итоги:

# элементы берутся от start до end (но элемент под номером end не входит в диапазон!)
a
# элементы берутся начиная со start и до конца
a    
# элементы берутся с начала до end (но элемент под номером end не входит в диапазон!)
a

Совет: передавая в оператор индекса только двоеточие, мы создаем копию списка.

В дополнение к простой нотации срезов, мы еще можем задать значение шага, с которым будут выбираться значения. В обобщенном виде нотация будет иметь следующий вид:

# Начиная со start, не доходя до end, с шагом step
a

Так что же по сути дает значение шага?

Ну, это позволяет вам буквально шагать по списку и выбирать только те элементы, которые включает в себя значение вашего шага. Вот пример:

Обратите внимание, что если вы не указали какое-либо значение шага, оно будет просто установлено в значение . При проходе по списку ни один элемент пропущен не будет

Также всегда помните, что ваш результат не включает индекс конечного значения, который вы указали в записи среза!

Как случайным образом выбрать элемент из списка?

Для этого мы используем пакет .

# Импортируем функцию `choice` из библиотеки `random` 
from random import choice
# Создадим список из первых четырех букв алфавита
list = 
# Выведем на экран случайный элемент списка
print(choice(list))

Если мы хотим выбрать случайный элемент из списка по индексу, то можем использовать метод  из той же библиотеки .

# Импортируем функцию `randrange` из библиотеки `random`
from random import randrange
# Создадим список из первых четырех букв алфавита
randomLetters = 
# Выбираем случайный индекс нашего списка
randomIndex = randrange(0,len(randomLetters))
# Выводим случайный элемент на экран
print(randomLetters)

Совет: обратите внимание на библиотеку , она может вам пригодиться во многих случаях при программировании на Python

Python Подсчитывает уникальные значения в списке обычным методом грубой силы

Мы называем этот метод подходом грубой силы . Этот метод не так эффективен, так как в нем больше времени и больше пространства. Этот подход будет принимать пустой список и переменную count, которая будет установлена в 0. мы пройдем от начала до конца и проверим, нет ли этого значения в пустом списке. Затем мы добавим его и увеличим переменную count на 1. Если его нет в пустом списке, то мы не будем его считать, не будем добавлять в пустой список.

# take an input list as lst 
lst =  
print("Input list : ",lst)

#Empty list 
lst1 = [] 

count = 0

# traverse the array 
for i in lst: 
	if i not in lst1: 
		count = count + 1
		lst1.append(i) 

# printing the output 
print("Output list : ",lst1)
print("No. of unique items are:", count) 

Выход:

Input list :  
Output list :  
No. of unique items are: 6

Объяснение:

Здесь, во-первых, мы взяли входной список и напечатали входной список. Во-вторых, мы взяли пустой список и переменную count, которая установлена в 0. В-третьих, мы прошли список с самого начала и проверили, нет ли значения в пустом списке или нет. Если значение отсутствует в пустом списке, мы увеличиваем значение счетчика на 1 и добавляем это значение в пустой список. Если мы обнаруживаем, что элементы присутствуют в списке, мы не добавляем их в пустой список и не увеличиваем значение счетчика на 1. Наконец, мы напечатали пустой список, который теперь содержит уникальные значения и количество списка. Таким образом, мы можем видеть все уникальные элементы в списке.

1. 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

Итерация по списку в Python С использованием цикла и диапазона

Шестой метод итерации по списку – это использование диапазона и любого цикла в Python. Метод range можно использовать как комбинацию с циклом for для обхода и итерации по списку. Функция range() возвращает последовательность цифр, начинающуюся с 0 (по умолчанию) и по умолчанию увеличивающуюся на 1, и останавливается перед указанным числом.

Синтаксис

Примечание: Метод range не включает стоп-номер в результирующую последовательность.

Объяснение

Здесь в приведенном выше примере сначала мы инициализировали и создали список с элементами . После этого мы должны найти длину списка с помощью функции len. Список длины равен 7, поэтому теперь значение переменной length равно 7.

Теперь, когда часть цикла приходит сюда, мы используем цикл for в сочетании с функцией range. В приведенном выше примере аргументом length в функции range является параметр stop. Значение длины здесь равно 7, поэтому цикл будет работать от 0 до 6, так как мы уже знаем, что стоп-значение исключается при использовании функции range .

Как создаются списки в Python

Существует несколько способов создания списков в Python. Чтобы лучше понять компромиссы связанные с использованием list comprehension, давайте сначала рассмотрим способы создания списков с помощью этих подходов.

Использование цикла for

Наиболее распространенным типом цикла является цикл for. Использование цикла for можно разбить на три этапа:

1. Создание пустого списка.
2. Цикл по итерируемому объекту или диапазону элементов range.
3. Добавляем каждый элемент в конец списка.

Допустим на надо создать список squares, то эти шаги будут в трех строках кода:

>>> squares = []
>>> for i in range(10):
...     squares.append(i * i)
>>> squares

Здесь мы создаем пустой список squares. Затем используем цикл for для перебора range(10). Наконец умножаем каждое число отдельно и добавляете результат в конец списка.

Использование объектов map()

map() предоставляет альтернативный подход, основанный на функциональном программировании. Мы передаем функцию и итерируемый объект (iterable), а map() создаст объект. Этот объект содержит выходные данные, которые мы получаем при запуске каждого итерируемого элемента через предоставленную функцию.

Немного запутано, поэтому в качестве примера рассмотрим ситуацию, в которой необходимо рассчитать цену после вычета налога для списка транзакций:

>>> txns = 
>>> TAX_RATE = .08

>>> def get_price_with_tax(txn):
...     return txn * (1 + TAX_RATE)

>>> final_prices = map(get_price_with_tax, txns)
>>> list(final_prices)

Здесь у вас есть итерируемый объект txns (в нашем случае простой список) и функция get_price_with_tax(). Мы передаем оба этих аргумента в map() и сохраняем полученный объект в final_prices. Мы можем легко преобразовать этот объект map в список, используя list().

Использование List Comprehensions

List comprehensions — это третий способ составления списков. При таком элегантном подходе мы можем переписать цикл for из первого примера всего в одну строку кода:

>>> squares = 
>>> squares

Вместо того, чтобы создавать пустой список и добавлять каждый элемент в конец, мы просто определяем список и его содержимое одновременно, следуя этому формату:

new_list = 

Каждое представление списков в Python включает три элемента:

1.  какое либо вычисление, вызов метода или любое другое допустимое выражение, которое возвращает значение. В приведенном выше примере выражение i * i является квадратом значения члена.
2.  является объектом или значением в списке или итерируемым объекте (iterable). В приведенном выше примере значением элемента является i.
3.  список, множество, последовательность, генератор или любой другой объект, который может возвращать свои элементы по одному. В приведенном выше примере iterable является range(10).

Поскольку требования к expression (выражению) настолько гибки, представление списков хорошо работает во многих местах, где вы будете использовать map(). Вы так же можем переписать пример ценообразования:

>>> txns = 
>>> TAX_RATE = .08

>>> def get_price_with_tax(txn):
...     return txn * (1 + TAX_RATE)

>>> final_prices = 
>>> final_prices

Единственное различие между этой реализацией и map() состоит в том, что list comprehension возвращает список, а не объект map.

Преимущества использования представления списков

Представление списков часто описываются как более Pythonic, чем циклы или map(). Но вместо того, чтобы слепо принимать эту оценку, стоит понять преимущества использования list comprehension по сравнению с альтернативами. Позже вы узнаете о нескольких сценариях, в которых альтернативы являются лучшим выбором.

Одним из основных преимуществ использования является то, что это единственный инструмент, который вы можете использовать в самых разных ситуациях. В дополнение к созданию стандартного списка, списки могут также использоваться для отображения и фильтрации. Вам не нужно использовать разные подходы для каждого сценария.

Это основная причина, почему list comprehension считаются Pythonic, поскольку Python включает в себя простые и мощные инструменты, которые вы можете использовать в самых разных ситуациях. Дополнительным преимуществом является то, что всякий раз, когда вы используете представления списков, вам не нужно запоминать правильный порядок аргументов, как при вызове map().

List comprehensions также более декларативны, чем циклы, что означает, что их легче читать и понимать. Циклы требуют, чтобы вы сосредоточились на создание списока. Вы должны вручную создать пустой список, зациклить элементы и добавить каждый из них в конец списка. Используя представления списков, вы можете вместо этого сосредоточиться на том, что хотите добавить в список, и положиться, на то что Python позаботится о том, как происходит построение списка.

Метод sort() и оператор ==

Для сравнения двух списков можно использовать метод sort() вместе с оператором ==. Метод sort() используется для сортировки таким образом, чтобы элементы в двух списках находились на одинаковых позициях.

Примечание: порядок элементов не влияет на результат, поскольку мы будем сортировать списки перед сравнением.

Оператор == используется для сравнения списков элемент за элементом.

Пример

import collections

l1 = 
l2 = 
l3 = 

l1.sort()
l2.sort()
l3.sort()

if l1 == l3:
	print ("Списки l1 и l3 одинаковые")
else:
	print ("Списки l1 и l3 неодинаковые")
if l1 == l2:
	print ("Списки l1 и l2 одинаковые")
else:
	print ("Списки l1 и l2 неодинаковые")

Вывод

Списки l1 и l3 одинаковые
Списки l1 и l2 неодинаковые

Доступ к элементам

Мы можем получить доступ к элементам списка с помощью index. Значение индекса начинается с 0.

>>> vowels_list = 
>>> vowels_list
'a'
>>> vowels_list
'u'

Если индекс не входит в диапазон, возникает IndexError.

>>> vowels_list
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: list index out of range
>>> 

Мы также можем передать отрицательное значение индекса. В этом случае элемент возвращается от конца к началу. Допустимый диапазон значений индекса — от -1 до — (длина).

Это полезно, когда нам нужен определенный элемент быстро, например, последний элемент, второй последний элемент и т. д.

>>> vowels_list = 
>>> vowels_list  # last element
'u'
>>> vowels_list  # second last element
'e'
>>> vowels_list
'a'

Итерация по Списку в Python с Помощью цикла While

Второй способ перебора списка в python-это использование цикла while. В while loop способе итерации списка мы будем следовать аналогичному подходу, как мы наблюдали в нашем первом способе, то есть методу for-loop. Мы должны просто найти длину списка в качестве дополнительного шага.

Пример

# Program to loop through the list using while loop
list =  

# Finding length of the list(list) 

# While Loop to iterate through list
while i < length: 
	print(list) 
	i

Объяснение

В приведенном выше примере программы мы сначала инициализировали и создали список с именем list. Список содержит шесть элементов, которые являются соответственно

После этого мы должны найти длину списка, найти длину списка в цикле while важно, потому что мы должны проверить условия. Как вы, возможно, уже знаете, цикл while проходит только в том случае, если условия истинны

Вот почему нам нужно найти длину списка, в данном случае длина равна шести, поэтому цикл будет повторяться шесть раз. И мы также объявили и инициализировали переменную ‘i’ с начальным значением ‘0’.

Переходя к циклу while, мы впервые проверили условие, которое истинно. Как и изначально, значение ‘i’ равно ‘0’, а длина списка равна ‘6’. Таким образом, он проверяет ‘0 < 6’ , что является истинным, поэтому он войдет в цикл while и выполнит оператор. Здесь оператор, который должен быть выполнен, состоит в том, чтобы напечатать первый элемент списка. После выполнения оператора он перейдет к выражению updation и выполнит необходимый шаг инкрементирования на ‘1’.

Цикл while будет повторяться до тех пор, пока условие не станет ложным. И мы, наконец, достигнем итерации списка в python.

Понимание списка – удалить элементы условно

Хорошо, это вроде мошенничество, потому что этот метод на самом деле не удаляет элементы из объекта списка. Это просто создает новый список с некоторыми элементами, которые соответствуют вашему состоянию.

Понимание списка является компактным способом создания списков. Простая формула .

• Выражение: Что делать с каждым элементом списка?
• Контекст: в каком списке элементы выбрать? Он состоит из произвольного количества для и если утверждения.

Пример Создает список .

Вы также можете определить состояние, такое как все нечетные значения в контексте, используя состояние, если. Это приводит нас к способу удаления всех элементов, которые не соответствуют определенным условиям в данном списке.

>>> lst = list(range(10))
>>> lst_new = 
>>> lst_new
 

Пока вы повторяете весь список , состояние требует, чтобы элементы нечетными.

Связанные статьи в блоге:

Проверьте мой полный урок понимания списка для максимального обучения!

Список Python POP () Безопасность потока

У вас есть несколько потоков, которые одновременно получают доступ к вашему списку? Тогда вы должны быть уверены, что операции списка (например, ) на самом деле резьба безопасна Отказ

Другими словами: вы можете позвонить в Операция в двух потоках в том же списке одновременно? (И вы можете быть уверены, что результат является значимым?)

Ответ да (если вы используете Mokef Cpython внедрение). Причина – Питона Блокировка глобального интерпретатора Это гарантирует, что поток, работающий в данный момент в этом коде, сначала завершит текущую базовую операцию Python, как определено реализацией CPYPHON. Только если оно завершится с помощью этой операции, сможет получить следующий поток для доступа к вычислительному ресурсу. Это обеспечивается сложной схемой блокировки в результате реализации CPYPHON.

Единственное, что вам нужно знать, состоит в том, что каждая основная операция в реализации CPYPHON является атомный Отказ Он выполнен полностью и сразу, прежде чем любой другой поток имеет возможность запустить на одном виртуальном двигателе. Поэтому нет условий расы. Примером для такого состояния гонки будет следующее: Первый поток считывает значение из списка, вторые потоки перезаписывают значение, и первая тема перезаписывает значение снова недействительным в операции второго потока.

Все операции Cpython являются потоковыми безопасными. Но если вы объединяете эти операции на функции более высокого уровня, это не в целом без резьбы, поскольку они состоят из многих (возможно, чередующихся) операций.

Что такое список

Его можно сравнить со списком покупок для магазина: точно так же вносятся элементы, их тоже можно добавлять и корректировать.

Как списки хранятся в памяти?

Базовая C-структура списков в Python (CPython) выглядит следующим образом:

Когда мы создаём список, в памяти под него резервируется объект, состоящий из 3-х частей:

• – заголовок;
• – массив указателей на элементы списка;
• – количество выделенной памяти под элементы списка;

Объект списка хранит указатели на объекты, а не на сами объекты

Python размещает элементы списка в памяти, затем размещает указатели на эти элементы. Таким образом, список в Python – это массив указателей.

Список в Python – это массив указателей на элементы, размещенные в памяти

Списки

Списки Python схожи с массивами в других языках. В Python, пустой список может быть создан следующим образом:

Python

my_list = []
my_list = list()

Как вы видите, вы можете создать список при помощи квадратных скобок, или при помощи встроенного инструмента Python – list. Список состоит из таких элементов, как строки, цифры, объекты и смеси типов. Давайте взглянем на несколько примеров:

Python

my_list =
my_list2 =
my_list3 =

Первый список содержит 3 числа, второй 3 строки, третий содержит смесь. Вы также можете создавать списки списков, вот так:

Python

my_nested_list =
print(my_nested_list) # , ]

В какой-то момент вам может понадобиться скомбинировать два списка вместе. Первый способ сделать это – при помощи метода extend:

Python

combo_list =
one_list =
a = combo_list.extend(one_list)

print(a) #

Немного проще будет просто добавить два списка вместе.

Python

my_list =
my_list2 =

combo_list = my_list + my_list2
print(combo_list) #

Да, это именно настолько просто. Вы также можете сортировать список. Давайте уделим немного времени и взглянем на то, как это делается:

Python

alpha_list =
alpha_list.sort()

print(alpha_list) #

Получилось. Видите? Давайте взглянем на еще один пример, чтобы закрепить результат:

Python

alpha_list =
sorted_list = alpha_list.sort()

print(sorted_list) # None

В этом примере мы попытались назначить сортированный список переменной. Однако, когда вы вызываете метод sort() в списке, он сортирует список на месте. Так что если вы попробуете назначить результат другой переменной, тогда возникнет объект None, который аналогичен объекту Null в других языках. Таким образом, когда вам нужно отсортировать что-нибудь, просто помните, что вы сортируете на месте, и вы не можете назначить объект другой переменной.Вы можете разрезать список также, как вы делаете это со строкой:

Python

a = alpha_list
print(a) #

Данный код выдает список из трех первых элементов.

List Methods

[]

1
3

1
2
0

Немного теории:

Объекты это представление предметов из реальной жизни, например машин, собак, велосипедов. У объектов есть две основных характеристики: данные и поведение.

У машин есть данные, например количество колёс или сидячих мест. Также у них есть поведение: они могут разгоняться, останавливаться, показывать оставшееся количество топлива и другое.

В объектно-ориентированном программировании мы идентифицируем данные как атрибуты, а поведение как методы. Ещё раз:

Данные → Атрибуты; Поведение → Методы

Класс это как чертёж, из которого создаются уникальные объекты. В реальном мире есть множество объектов с похожими характеристиками. Например, машины. Все они имеют какую-то марку или модель(точно так же как и двигатель, колёса, двери и так далее). Каждая машина была построена из похожего набора чертежей и деталей.

Активировать объектно-ориентированный режим Python

Python, как объектно-ориентированный язык программирования, имеет следующие концепции: классы и объекты.

Класс — это чертёж, модель для его объектов.

Ещё раз, класс — это просто модель, или способ для определения атрибутов и поведения(о которых мы говорили в теории выше). Например, класс машины будет иметь свои собственные атрибуты, которые определяют какие объекты являются машинами. Количество колёс, тип топлива, количество сидячих мест и максимальная скорость — всё это является атрибутами машин.

Держа это в уме, давайте посмотрим на синтаксис Python для классов:

Мы определяем классы class-блоком и на этом всё. Легко, не так ли?

Объекты это экземпляры классов. Мы создаём экземпляр тогда, когда даём классу имя.

Здесь car это объект(экземпляр) класса Vehicle.

Помните, что наш класс машин имеет следующие атрибуты: количество колёс, тип топлива, количество сидячих мест и максимальная скорость. Мы задаём все атрибуты когда создаём объект машины. В коде ниже, мы описываем наш класс таким образом, чтобы он принимал данные в тот момент, когда его инициализируют:

Мы используем метод init. Мы называем этот конструктор-методом. Таким образом, когда мы создаём объект машины, мы можем ещё и определить его атрибуты. Представьте, что нам нравится модель Tesla S и мы хотим создать её как наш объект. У неё есть четыре колеса, она работает на электрической энергии, есть пять сидячих мест и максимальная скорость составляет 250 км/ч. Давайте создадим такой объект:

Четыре колеса + электрический “вид топлива” + пять сидений + 250 км/ч как максимальная скорость.

Все атрибуты заданы. Но как нам теперь получить доступ к значениям этих атрибутов? Мы посылаем объекту сообщению с запросом атрибутов. Мы называем это метод. Это поведение объекта. Давайте воплотим эту идею:

Это реализация двух методов: number_of_wheels и set_number_of_wheels. Мы называем их получатель и установщик. Потому что получатель принимает значение атрибута, а установщик задаёт ему новое значение.

В Python мы можем реализовать это используя @property для описания получателя и установщика. Посмотрим на это в коде:

Далее мы можем использовать методы как атрибуты:

Это немного отличается от описания методов. Эти методы работают как атрибуты. Например, когда мы задаём количество колёс, то не применяем два как параметр, а устанавливаем значение двойки для number_of_wheels. Это один из способ написать получать и установщик в Python.

Ещё мы можем использовать методы для других вещей, например создать метод “make_noise”(пошуметь).

Давайте посмотрим:

Когда мы вызовем этот метод, он просто вернётся строку “VRRRRUUUUM”.

4. В чем разница между методами append() и extend()?

Давайте возьмемся за этот вопрос, вернувшись к концепции итерируемости, которую мы объяснили в начале нашей статьи.

Не забывайте, что мы называем переменную итерируемой, если программа может производить итерации по ней. Иными словами, итерируемая переменная представляет из себя последовательность элементов. Как вы, вероятно, уже прочли в начале статьи, списки являются последовательностями, а все экземпляры последовательностей в Python являются итерируемыми.

Совет: чтобы проверить, является ли переменная итерируемой, воспользуйтесь методом __iter__. Вот пример такого кода:

# Эта ваш список
list = 

# Проверим, итерируемый он или нет
list.__iter__

Запустите данный код самостоятельно и убедитесь, что списки являются итерируемыми объектами.

Теперь, держа в уме концепцию итерируемости, начнем постигать разницу между этими двумя методами. Метод , с одной стороны, принимает итерируемую переменную (скажем, список, кортеж или множество) и по одному добавляет к исходному списку элементы этой итерируемой последовательности.

Метод , с другой стороны, просто добавляет свой аргумент к концу исходного списка как единичный элемент. То есть, принимая в качестве аргумента итерируемую переменную, метод обрабатывает ее как единичный объект.

На примере следующего кода очень легко увидеть и понять разницу в работе этих методов:

# Добавляем список  в список `shortList`
shortList.append()

# Используем метод print() для вывода shortList на экран
print(shortList)

# Расширяем `longerList` при помощи списка 
longerList.extend()

# Используем метод print() для вывода longerList на экран
print(longerList)

Результат: