7 часто встречающихся вопросов про списки python

Поведение списков list в разных областях видимости переменных.

Описанное ниже поведение списков часто сбивает с толку молодых разработчиков.

Рассмотрим следующий пример:

>>> lst = 1, 2, 3
>>> def foo1():
...     lst.append(5)   # работает нормально ...
...
>>> foo1()
>>> lst
# 

>>> lst = 1, 2, 3
>>> def foo2():
...     lst += 5      # выдает ошибку ...
...
>>> foo2()
# Traceback (most recent call last):
#   File "<stdin>", line 1, in <module>
#   File "<stdin>", line 2, in foo
# UnboundLocalError: local variable 'lst' referenced before assignment

Разбираемся почему вызов функции выдает исключение, а работает нормально?

Ответ более тонкий и кроется в области видимости глобальной переменной списка в локальной области функции .

Функция не ПРИСВАИВАЕТ значение списку , а просто расширяет его содержимое методом , тогда как функция пытается расширить список задействовав саму переменную . Согласно правилам видимости переменных, в локальной области можно прочитать глобальную переменную, а при попытке присвоения, интерпретатор будет искать ее в локальной области функции, где она еще не определена и выдаст ошибку .

Комиссионный сбор и ограничения

Киви-кошелек более лоялен по отношению к процентам комиссии.

На большинство способов комиссия не накладывается, только на три варианта:

1. Если пополняться через мобильный телефон, то комиссия взимается от 0% до 9,9% — все зависит от значений, установленных операторами.
2. Если операция происходит с помощью банковской карты, с учетом того, что сумма перечисления менее 3000 рублей.
3. Пополняя кошелек через терминал на сумму менее 500 рублей, пользователя также ждет комиссия.

Насколько необходим стабилизатор?

Многие комплектующие холодильника зависят от качества поставляемой электрической энергии. Особенно это касается современных моделей, буквально напичканных электроникой. Особенно уязвим перед перепадами напряжения в сети компрессор. Перепады напряжения могут быстро вывести его из строя.

Вот список самых распространенных поломок холодильника по причине скачков в сети и продолжительных просадок напряжения:

• Поломка электронных систем управления компрессором и температурным режимом.
• Сгорание обмоток электродвигателя компрессора. Причиной может быть длительная просадка напряжения, которая привела к пробою изоляции и перегреванию обмоточного провода.
• Сгорание обмоток электродвигателя из-за невозможности запуска на низком напряжении (длительное воздействие пускового тока приводит к перегреванию).
• Поломка кривошипно-кулисной пары компрессора. Эта поломка характерна для устройств, не оснащенных защитой от преждевременного пуска.

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.

Группировка элементов нескольких списков

zip(*iterables)

Возвращает итератор по кортежам, где i-й кортеж содержит i-й элемент из каждого переданного итерируемого объекта.

Параметры:

— итерируемые объекты.

Возвращаемое значение:

Итератор по кортежам на основе переданных итерируемых объектов.

• Если был передан один итерируемый объект, то будет возвращен итератор по кортежам, каждый из которых имеет только один элемент.
• Если итерируемые объекты не были переданы, то будет возвращен пустой итератор.

Примечание:

Итератор останавливается, когда самая короткая из последовательностей исчерпана:

list(zip(, , ))   # 

Если у вас последовательности разной длины и потеря данных недопустима, используйте .

В сочетании с оператором функция может быть использована для распаковки списка (см. Пример 2).

Примеры:

Пример 1: Использование .

number_list = 
str_list = 

# Без аргументов
result = zip()

# Преобразование итератора в список
result_list = list(result)
print(result_list)

# С двумя итерируемыми объектами
result = zip(number_list, str_list)

# Преобразование итератора во множество
result_set = set(result)
print(result_set)

Результат:

{(3, ‘three’), (2, ‘two’), (1, ‘one’)}

Пример 2: Распаковка списка с использованием .

coordinate = 
value = 

result = zip(coordinate, value)
result_list = list(result)
print(result_list)

c, v =  zip(*result_list)
print('c =', c)
print('v =', v)

Результат:

c = (‘x’, ‘y’, ‘z’)

v = (3, 4, 5)

Индексирование

Что же такое индексирование? Это загадочное слово обозначает операцию обращения к элементу по его порядковому номеру ( ( ･ω･)ア напоминаю, что нумерация начинается с нуля). Проиллюстрируем это на примере:

fruits =
print(fruits[])
print(fruits)
print(fruits)

>>> Apple
>>> Grape
>>> Orange

Списки в Python являются изме­няемым типом данных. Мы можем изменять содер­жимое каждой из ячеек:

fruits =

fruits[] = ‘Watermelon’

fruits = ‘Lemon’
print(fruits)

>>>

Индексирование работает и в обратную сторону. Как такое возможно? Всё просто, мы обра­щаемся к элементу списка по отрица­тельному индексу. Индекс с номе­ром -1 дает нам доступ к после­днему элементу, -2 к предпоследнему и так далее.

fruits =
print(fruits)
print(fruits)
print(fruits)
print(fruits)

>>> Orange
>>> Banan
>>> Peach
>>> Grape

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.

Синтаксис

Как сбросить Windows 7 до заводских настроек, если нет быстрого сброса

Это означает, что в окне выбора действия отсутствует строка по возвращении ПК в исходное состояние. В данной ситуации рекомендуется откатить систему до состояния, в котором она нормально функционировала. Для этого пользователю потребуется создать точку восстановления в специальном окне, при этом необходимо указать дату отката.

Чтобы запустить окошко для восстановления операционки, нужно зайти в меню «Пуск» и перейти в папку «Служебные». Здесь надо тапнуть по средству «Восстановление системы». Далее пользователю придётся следовать указаниям помощника.

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.

Списки как очереди

Очередь представляет собой контейнер объектов, которые вставляются и удаляются в соответствии с принципом first-in first-out (FIFO). В очереди только две операции разрешены enqueue и dequeue. Enqueue (append()) означает вставить элемент в конец очереди, dequeue (pop (0)) означает удаление переднего элемента.

Пример:

Python

queue =
print(«Before enqueue «, queue)
queue.append(4)
queue.append(5)
print(«After enqueue «, queue)
queue.pop(0)
print(«After dequeue «, queue)
queue.pop(0)
queue.pop(0)
print(«After dequeue «, queue)

Вывод:

Python

Before enqueue deque()
After enqueue deque()
After dequeue deque()
After dequeue deque()

Операция in

С помощью in мы можем проверить наличие элемента в списке, строке и любой другой итерируемой переменной.

fruits =
if ‘Apple’ in fruits:

    print(‘В списке есть элемент Apple’)

>>> В списке есть элемент Apple

fruits =
if ‘Lemon’ in fruits:

    print(‘В списке есть элемент Lemon’)
else:’

    print(‘В списке НЕТ элемента Lemon’)

>>> В списке НЕТ элемента Lemon

Приведу более сложный пример:

all_fruits =

my_favorite_fruits =
for item in all_fruits:

    if item in my_favorite_fruits:

        print(item + ‘ is my favorite fruit’)

    else:

        print(‘I do not like ‘ + item)

>>> Apple is my favorite fruit
>>> I do not like Grape
>>> I do not like Peach
>>> Banan is my favorite fruit
>>> Orange is my favorite fruit

Python Tutorial

Python HOMEPython IntroPython Get StartedPython SyntaxPython CommentsPython Variables
Python Variables
Variable Names
Assign Multiple Values
Output Variables
Global Variables
Variable Exercises

Python Data TypesPython NumbersPython CastingPython Strings
Python Strings
Slicing Strings
Modify Strings
Concatenate Strings
Format Strings
Escape Characters
String Methods
String Exercises

Python BooleansPython OperatorsPython Lists
Python Lists
Access List Items
Change List Items
Add List Items
Remove List Items
Loop Lists
List Comprehension
Sort Lists
Copy Lists
Join Lists
List Methods
List Exercises

Python Tuples
Python Tuples
Access Tuples
Update Tuples
Unpack Tuples
Loop Tuples
Join Tuples
Tuple Methods
Tuple Exercises

Python Sets
Python Sets
Access Set Items
Add Set Items
Remove Set Items
Loop Sets
Join Sets
Set Methods
Set Exercises

Python Dictionaries
Python Dictionaries
Access Items
Change Items
Add Items
Remove Items
Loop Dictionaries
Copy Dictionaries
Nested Dictionaries
Dictionary Methods
Dictionary Exercise

Python If…ElsePython While LoopsPython For LoopsPython FunctionsPython LambdaPython ArraysPython Classes/ObjectsPython InheritancePython IteratorsPython ScopePython ModulesPython DatesPython MathPython JSONPython RegExPython PIPPython Try…ExceptPython User InputPython String Formatting

Что такое динамическая типизация

Прежде, чем мы приступим к рассмотрению наиболее употребляемых типов данных в Python, проведём небольшую параллель с другими языками программирования. Всё их множество можно разделить на две составляющие:

• типизированные языки;
• нетипизированные (бестиповые) языки.

Нетипизированные языки в основной своей массе сосредоточены на низком уровне, где большинство программ напрямую взаимодействует с железом. Так как компьютер «мыслит» нулями и единицами, различия между строкой и, допустим, классом для него будут заключаться лишь в наборах этих самых 0 и 1. В связи с этим, внутри бестиповых языков, близких к машинному коду, возможны любые операции над какими угодно данными. Результат на совести разработчика.

Python же — язык типизированный. А, раз в нём определено понятия «типа», то должен существовать и процесс распознания и верификации этих самых «типов». В противном случае вероятны ситуации, когда логика кода окажется нарушенной, а программа выполнится некорректно.

Таким процессом и является типизация. В ходе её выполнения происходит подтверждение используемых типов и применение к ним соответствующих ограничений. Типизация может быть статической и динамической. В первом случае, проверка выполняется во время компиляции, во втором — непосредственно во время выполнения программного кода.

Python – язык с динамической типизацией. И здесь, к примеру, одна и та же переменная, при многократной инициализации, может являть собой объекты разных типов:

В языке со статической типизацией такой фокус не пройдёт:

Адепты и приверженцы разных языков часто спорят о том, что лучше: динамическая типизация или статическая, но, само собой, преимущества и недостатки есть и там, и там.

К плюсам динамической типизации можно отнести:

1. Создание разнородных коллекций.
Благодаря тому, что в Python типы данных проверяются прямиком во время выполнения программного кода, ничто не мешает создавать коллекции, состоящие их элементов разных типов. Причём делается это легко и просто:

2. Абстрагирование в алгоритмах.
Создавая на Питоне, предположим, функцию сортировки, можно не писать отдельную её реализацию для строк и чисел, поскольку она и так корректно отработает на любом компарируемом множестве.

3. Простота изучения.
Не секрет, что изучать Питон с нуля гораздо легче, чем, например, Java. И такая ситуация будет наблюдаться не только для этой пары. Языки с динамической типизацией в большинстве своём лучше подходят в качестве учебного инструмента для новичков в программировании.

К минусам же динамической проверки типов можно отнести такие моменты, как:

1. Ошибки.
Ошибки типизации и логические ошибки на их основе. Они достаточно редки, однако зачастую весьма сложно отлавливаемы. Вполне реальна ситуация, когда разработчик писал функцию, подразумевая, что она будет принимать числовое значение, но в результате воздействия тёмной магии или банальной невнимательности, ей на вход поступает строка и …функция отрабатывает без ошибок выполнения, однако её результат, – ошибка, сам по себе. Статическая же типизация исключает такие ситуации априори.

2. Оптимизация.
Статически типизированные языки обычно работают быстрее своих динамических братьев, поскольку являются более «тонким» инструментом, оптимизация которого, в каждом конкретном случае, может быть настроена более тщательно и рационально.

Так или иначе, сказать, что «одно лучше другого» нельзя. Иначе «другого» бы не было. Динамически типизированные языки экономят уйму времени при кодинге, но могут обернуться неожиданными проблемами на этапе тестирования или, куда хуже, продакшена. Однако вряд ли кто-то будет спорить с тем, что динамический Python куда более дружелюбный для новичков, нежели статический C++.

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

Большие объемы табличных данных – массивы

Python со временем стал широко использоваться в области Data Science для обработки, анализа и моделирования данных. Одной из причин быстро растущей популярности является разработка различных пакетов с открытым исходным кодом

Важно отметить, что есть реализованные кастомные классы для больших наборов данных. Поэтому вместо списков мы должны рассмотреть альтернативы, специально предназначенные для задач, связанных с вычислениями

Например, если вам нужно обрабатывать большое количество числовых данных, можно подумать об использовании массивов NumPy, которые являются основным типом данных, реализованном в пакете NumPy

Если вам нужно работать со структурированными данными, где типы данных смешаны (например, строки, даты и числа), вы можете обратить внимание на DataFrame из Pandas, которые также являются основным типом данных для пакета Pandas. Если вы занимаетесь машинным обучением, вам определенно стоит углубиться в тензоры, которые считаются наиболее важными типами данных в популярных фреймворках машинного обучения, таких как TensorFlow и PyTorch

В интернете вы можете найти множество туториалов и подробных описаний этих структур данных, поскольку разговор о них так или иначе выходит за рамки текущей статьи

Моя мнение таково, что, если вы работаете с большим количеством данных, вам определенно стоит обратить внимание на эти альтернативы. У них имеются реализации и на более низком уровне, что поможет оптимизировать большое количество операций

Прохождение по списку

enumerate(iterable )

Возвращает генератор, отдающий пары счётчик(индекс)-элемент для указанного итерируемого объекта.

Параметры:

— последовательность, итератор или объекты, поддерживающие итерирование.

– значение, с которого начинается отсчет. Необязательный аргумент, по умолчанию равен нулю.

Возвращаемое значение:

enumerate object — генератор, отдающий пары счётчик(индекс)-элемент для указанного итерируемого объекта.

Примечание:

Вы можете преобразовать enumerate object в список или кортеж, используя функции и соответственно.

Примеры:

Пример 1: Работа с  .

grocery = 
enumerateGrocery = enumerate(grocery)

# <class 'enumerate'>
print(type(enumerateGrocery))

# 
print(list(enumerateGrocery))

enumerateGrocery = enumerate(grocery, 10)

# 
print(list(enumerateGrocery))

Пример 2: Прохождение по enumerate object.

grocery = 

for item in enumerate(grocery):
    print(item)

print('\n')
for count, item in enumerate(grocery):
    print(count, item)

print('\n')
# изменение значения start
for count, item in enumerate(grocery, 100):
    print(count, item)

Результат:(0, ‘bread’)(1, ‘milk’)(2, ‘butter’)

0 bread1 milk2 butter

100 bread101 milk102 butter

Зачем использовать Python для поиска?

Python очень удобочитаемый и эффективный по сравнению с такими языками программирования, как Java, Fortran, C, C++ и т. д. Одним из ключевых преимуществ использования Python для реализации алгоритмов поиска является то, что вам не нужно беспокоиться о приведении или явной типизации.

В Python большинство алгоритмов поиска, которые мы обсуждали, будут работать так же хорошо, если мы ищем строку. Имейте в виду, что понадобится внести изменения в код для алгоритмов, которые используют искомый элемент для числовых вычислений, например алгоритм интерполяционного поиска.

Python также подходит, если вы хотите сравнить производительность различных алгоритмов поиска для вашего dataset’а. Создание прототипа на Python проще и быстрее, потому что вы можете сделать больше с меньшим количеством строк кода.

Чтобы сравнить производительность наших реализованных алгоритмов, в Python мы можем использовать библиотеку time:

import time

start = time.time()
# вызовите здесь функцию
end = time.time()
print(start-end)

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?

Классификация люстр и критерии выбора

Поиск значений – словари

По аналогии с множествами, о которых мы говорили выше, другой встроенный тип данных – dict, требует, чтобы его ключи были хэшируемыми.

Хэшируемость ключей подразумевает, что данные, хранящиеся в словарях, реализуются под капотом как хэш-таблицы. Как и другие популярные языки (например, Java, Swift, Kotlin), Python работает со словарями с использованием хэш-таблиц. Однако, в отличие от множеств, словари хранят в себе пары ключ-значение, и требование к хэшируемости ключей является фундаментом построения хэш-таблиц.

При использовании механизма хэширования, время, необходимое для извлечение конкретной пары ключ-значение, остается постоянным при временной сложности O(1) – в записи в нотации Big-O. Временная сложность O(1) означает, что вне зависимости от того, сколько элементов в словаре, время извлечения конкретного элемента всегда останется одной и той же величиной. Сравнение вы видите ниже:

Допустим, нам нужно сохранить оценки группы студентов. Если использовать тип list, то у нас будет один список, который будет хранить номера студенческих билетов, и второй – оценки, и элементы в этих списках будут располагаться в соответствии друг с другом. Чтобы узнать оценку конкретного студента, нужно будет узнать индекс студента из списка номеров студенческих билетов, а потом достать оценку из второго списка по этому индексу. В подходе со словарями мы просто будем хранить пары student_id-score, где номер студенческого билета будет ключом. Как мы видели выше, в данном случае приоритетнее использовать словарь, а не список, особенно, когда количество записей большое.

Однако нужно отметить, что раз словари хранят пары ключ-значение, то ваша модель данных должна содержать осмысленную информацию, которая могла бы помочь идентифицировать значения. Кроме того, ключи в словаре должны быть уникальными, а вот значения могут быть одинаковыми.

2 Общие подходы к работе с любой коллекцией

x in s x not in s

словаря

строки

2.4 Обход всех элементов коллекции в цикле for in

Обратите внимание на следующие моменты:

• Порядок обработки элементов для не индексированных коллекций будет не тот, как при их создании

• У прохода в цикле по словарю есть свои особенности:

  Но чаще всего нужны пары ключ(key) — значение (value).

• Возможная ошибка: Не меняйте количество элементов коллекции в теле цикла во время итерации по этой же коллекции! — Это порождает не всегда очевидные на первый взгляд ошибки.
  Чтобы этого избежать подобных побочных эффектов, можно, например, итерировать копию коллекции:

• Функции min(), max() — поиск минимального и максимального элемента соответственно — работают не только для числовых, но и для строковых значений.
• sum() — суммирование всех элементов, если они все числовые.

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'

Как получить значение списка по индексу?

У каждого элемента списка есть свой уникальный номер. Этот номер называется индексом. Списки в Python имеют нулевую индексацию, как у массивов в других языках. Это означает, что первый элемент списка имеет индекс 0, второй элемент — индекс 1, третий — 2 и т. д.

Если запросить элемент по индексу за пределами списка, Python выкинет исключение .

Отрицательные индексы интерпретируются как подсчёт с конца списка.

То же действие можно воспроизвести следующим образом:

Списки в Python поддерживают слайсинг. Синтаксис слайса:  . Результатом слайса будет новый список, содержащий элементы от начала до конца — 1.

Слайсингом можно развернуть список в обратную сторону:

Использование отрицательного шага эквивалентно следующему коду:

Функция reduce():

Функция reduce(), как можно понять из названия, применяет переданную функцию к итерируемому объекту и возвращает одно значение.

Синтаксис:

reduce(function, iterables)

Здесь функция определяет, какое выражение необходимо применить к итерируемому объекту. Эту функцию необходимо импортировать из модуля functools.

Пример:

from functools import reduce
reduce(lambda a, b: a + b, )

Результат:

187

В приведенном выше примере функция reduce последовательно суммирует каждый элемент из списка и возвращает одно выходное значение.

Функции map(), filter() и reduce() в Python могут использоваться вместе друг с другом.

Совместное использование с функциями, определяемыми пользователем и Lambda-функциями:

Пользовательские функции совместно с map(): 

Функция map() может принимать пользовательские функции в качестве параметров. Параметры этих функций устанавливаются исключительно пользователем или программистом.

Пример:

def newfunc(a):
    return a*a

x = map(newfunc, (1,2,3,4)) # x - это объект типа map
print(x)
print(set(x))

Результат:

<map object at 0x00000284B9AEA940>

Вы также можете передать несколько списков в качестве параметров.

Пример:

def func(a, b):
    return a + b

a = map(func, , )
print(a)
print(tuple(a))

Результат:

<map object at 0x00000284B9BA1E80>
(3, 6, 8)

Теперь давайте посмотрим, как вы можете использовать lambda-функции внутри map().

Lambda-функции совместно с map():

Lambda-функции — это функции, которые являются анонимными и им не нужно указывать какое-то собственное имя, как это происходит с пользовательскими функциями. Эти функции часто передаются в качестве параметров другим функциям.Теперь давайте попробуем применить lambda-функции совместно с функцией map(). Рассмотрим следующий пример:

tup = (5, 7, 22, 97, 54, 62, 77, 23, 73, 61)
newtuple = tuple(map(lambda x: x+3 , tup)) 
print(newtuple)

Результат:

(8, 10, 25, 100, 57, 65, 80, 26, 76, 64)

Приведенный выше вывод является результатом применения lambda-выражения (x + 3) к каждому элементу, присутствующему в кортеже.