Продвинутые методы и техники списков в python

Как разбить список Python на равные части?

Чтобы разбить список на равные части, можно воспользоваться функцией  в сочетании с функцией .

# Наш список `x`
x = 
# Разбиваем `x` на 3 части
y = zip(**3)
# Выводим результат
list(y)

Результат:

Данный код работает следующим образом:

• Функция  создает итератор последовательности.
• Выражение  создает три объекта типа  , каждый из них — итератор списка .
• Символ ««, стоящий перед аргументом в функции , распаковывает стоящее после него выражение таким образом, как будто мы передаем один и тот же итератор в функцию три раза, и из каждого итератора функция извлекает элемент.

Стоп! Последний шаг абсолютно непонятен!

Давайте еще раз пройдемся по шагам:

У нас есть три объекта итератора списка x

Представим их следующим образом:
В первый раз функция  берет по одному элементу последовательно из итераторов списка, что дает нам следующую картину:Обратите внимание, что объекты итератора внимательно отслеживают, какой элемент идет следующим!
Во второй раз следующие элементы будут добавлены в три наши списка, что соответственно даст нам:
И в последний раз, после выполнения данной процедуры мы получим:
Соединение этих списков вместе даст нам следующий список из трех кортежей:. Если вы хотите применить эту логику в самостоятельно написанной функции, то можете получить вот такой результат:

Если вы хотите применить эту логику в самостоятельно написанной функции, то можете получить вот такой результат:

# Данная функция разбивает список на равные части
def chunks(list, chunkSize):
    """Yield successive chunkSize-sized chunks from list."""
    for i in range(0, len(list), chunkSize):
        yield list
# Выводим результаты на экран
import pprint
pprint.pprint(list(chunks(range(10, 75), 10)))

Результат:

Функция  принимает в качестве аргументов список и число частей, на которые его надо разделить.

Внутри нее вы видите цикл, диапазон которого задается функцией . Он начинается от 0 и заканчивается целым числом, обозначающим длину списка. Величина шага задается числом , которое является аргументом функции .

Для каждого элемента в этом списке, построенном с помощью функции , вы получаете фрагмент исходного списка, начиная с индекса элемента и заканчивая индексом + размером блока, который задан в переменной .

Заметим, что для более красивой печати мы используем функцию , что расшифровывается как pretty print.

Вместо написания функции мы также можем использовать представление списков:

# Определим наш список и размер блока
list = range(0, 50)
chunk = 5
# Разбиваем список на блоки
 for i in range(0, len(list), chunk)]

Результат:

Функции проверки элементов списка на выполнение условия

any(iterable)

Проверяет, есть ли среди элементов итерируемого объекта хотя бы один, принимающий значение .

Параметры:

— итерируемый объект (список, строка, словарь, кортеж, множество и так далее).

Возвращаемое значение:

Возвращает булево значение:

• , если хотя бы один элемент итерируемого объекта является .
• , если все элементы итерируемого объекта являются или если итерируемый объект пуст.

Примеры:

l = 
print(any(l))  # True

l = 
print(any(l))  # False

l = 
print(any(l))  # True

l = []
print(any(l))  # False

all(iterable)

Проверяет, все ли элементы итерируемого объекта принимают значение .

Параметры:

— итерируемый объект (список, строка, словарь, кортеж, множество и так далее).

Возвращаемое значение:

Возвращает булево значение:

• , если все элементы итерируемого объекта являются или если итерируемый объект пуст.
• , если хотя бы один элемент итерируемого объекта является .

Примеры:

l = 
print(all(l))  # True

l = 
print(all(l))  # False

l = 
print(all(l))  # False

l = 
print(all(l))  # False

l = []
print(all(l))  # True

Задания для самопроверки

1. Дан список . Необходимо изменить его, увеличив каждое значение на 7.2.

2. Пользователь
вводит с клавиатуры N значений (строки или числа). На их основе
сформировать список, состоящий из продублированных элементов. (Например, из
значений 1, 5, «abc» формируется список ).

3. Написать
программу сложения двух матриц:

4. Пользователь
вводит N значений в
список. Необходимо проверить: было ли введено число 5.

Видео по теме

Python 3 #1: установка и запуск интерпретатора языка

Python 3 #2: переменные, оператор присваивания, типы данных

Python 3 #3: функции input и print ввода/вывода

Python 3 #4: арифметические операторы: сложение, вычитание, умножение, деление, степень

Python 3 #5: условный оператор if, составные условия с and, or, not

Python 3 #6: операторы циклов while и for, операторы break и continue

Python 3 #7: строки — сравнения, срезы строк, базовые функции str, len, ord, in

Python 3 #8: методы строк — upper, split, join, find, strip, isalpha, isdigit и другие

Python 3 #9: списки list и функции len, min, max, sum, sorted

Python 3 #10: списки — срезы и методы: append, insert, pop, sort, index, count, reverse, clear

Python 3 #11: списки — инструмент list comprehensions, сортировка методом выбора

Python 3 #12: словарь, методы словарей: len, clear, get, setdefault, pop

Python 3 #13: кортежи (tuple) и операции с ними: len, del, count, index

Python 3 #14: функции (def) — объявление и вызов

Python 3 #15: делаем «Сапер», проектирование программ «сверху-вниз»

Python 3 #16: рекурсивные и лямбда-функции, функции с произвольным числом аргументов

Python 3 #17: алгоритм Евклида, принцип тестирования программ

Python 3 #18: области видимости переменных — global, nonlocal

Python 3 #19: множества (set) и операции над ними: вычитание, пересечение, объединение, сравнение

Python 3 #20: итераторы, выражения-генераторы, функции-генераторы, оператор yield

Python 3 #21: функции map, filter, zip

Python 3 #22: сортировка sort() и sorted(), сортировка по ключам

Python 3 #23: обработка исключений: try, except, finally, else

Python 3 #24: файлы — чтение и запись: open, read, write, seek, readline, dump, load, pickle

Python 3 #25: форматирование строк: метод format и F-строки

Python 3 #26: создание и импорт модулей — import, from, as, dir, reload

Python 3 #27: пакеты (package) — создание, импорт, установка (менеджер pip)

Python 3 #28: декораторы функций и замыкания

Python 3 #29: установка и порядок работы в PyCharm

Python 3 #30: функция enumerate, примеры использования

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.

Синтаксис

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

sort(ключ, реверс)

Эта функция используется для сортировки элементов. Элементы списка должны реализовывать функцию __lt __ (self, other).

Мы можем указать имя функции как ключ, который будет использоваться для сортировки. Таким образом, мы можем определить нашу собственную пользовательскую функцию, которая будет использоваться для сортировки элементов.

reverse принимает логическое значение. Если True, то список сортируется в обратном порядке. Значение по умолчанию Reverse — False, и элементы сортируются в естественном порядке.

>>> list_num = 
>>> list_num.sort()
>>> list_num

>>> list_num.sort(reverse=True)
>>> list_num

>>> 

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

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

Иммутабельность данных и хэширование – кортежи

Нам не всегда нужна возможность изменять контейнер данных. Иногда мы наоборот этого не хотим. В этом случае нам понадобится иммутабельный контейнер для хранения наших данных. Допустим, пользователь выбирает 4 цифры в качестве пароля в нашем приложении. Теоретически мы можем использовать объект типа list для хранения этих цифр. Однако иногда случаются непредвиденные обстоятельства и пароль каким-либо образом изменяется. Рассмотрим следующий фрагмент кода.

Изначально эти два списка расценивались как одинаковые, и пользователь мог с помощью этой комбинации разблокировать защищенную информацию. Однако теперь мы меняем одну цифру в сохраненном пароле, и пользователь теряет доступ. Таким образом, логично, что мы хотим, чтобы сохраненный пароль был неизменяемым.

В таком случае стоит рассмотреть использование кортежей. Как известно, они являются неизменяемыми объектами в Python, что означает, что значения в них нельзя изменить после создания. Альтернативная реализация с помощью кортежей показана ниже.

Как видно из кода выше, сохраненный пароль теперь хранится в кортеже (tuple). Попытка изменить одну из цифр вызывает ошибку TypeError, которая предотвратит любое непреднамеренное изменение данных. К тому же, в качестве простенькой меры безопасности, кортеж можно хэшировать прямо в Python. Храня пароли в объекте типа tuple, вы сможете получить хэш-значение для его представления, что сделает ваше приложение чуть более сложным для взлома. Посмотрите на упрощенную реализацию:

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.

Методы списков

len()

Метод возвращает длину объекта (списка, строки, кортежа или словаря).

принимает один аргумент, который может быть или последовательностью (например, строка, байты, кортеж, список, диапазон), или коллекцией (например, словарь, множество, frozenset).

list1 =   # список
print(len(list1)) # в списке 3 элемента, в выводе команды будет "3"

str1 = 'basketball'  # строка
print(len(str1))  # в строке 9 букв, в выводе команды будет "9"

tuple1 = (2, 3, 4, 5)  # кортеж
print(len(tuple1))  # в кортеже 4 элемента, в выводе команды будет "4"

dict1 = {'name': 'John', 'age': 4, 'score': 45} # словарь
print(len(dict1))  # в словаре 3 пары ключ-значение, в выводе команды будет "3"

index()

возвращает индекс элемента. Сам элемент передается методу в качестве аргумента. Возвращается индекс первого вхождения этого элемента (т. е., если в списке два одинаковых элемента, вернется индекс первого).

numbers = 
words = 

print(numbers.index(9)) # 4
print(numbers.index(2)) # 1
print(words.index("I")) # 0
print(words.index("JavaScript")) # возвращает ValueError, поскольку 'JavaScript' в списке 'words' нет

Первый результат очевиден. Второй и
третий output демонстрируют возврат индекса
именно первого вхождения.

Цифра «2» встречается в списке дважды,
первое ее вхождение имеет индекс 1,
второе — 2. Метод index() возвращает индекс
1.

Аналогично возвращается индекс 0 для элемента «I».

Если элемент, переданный в качестве аргумента, вообще не встречается в списке, вернется ValueError. Так получилось с попыткой выяснить индекс «JavaScript» в списке .

Опциональные аргументы

Чтобы ограничить поиск элемента
конкретной подпоследовательностью,
можно использовать опциональные
аргументы.

words = 
print(words.index("am", 2, 5)) # 4

Метод index() будет искать элемент «am» в диапазоне от элемента с индексом 2 (включительно) до элемента с индексом 5 (этот последний элемент не входит в диапазон).

При этом возвращаемый индекс — индекс
элемента в целом списке, а не в указанном
диапазоне.

pop()

Метод удаляет и возвращает последний элемент списка.

Этому методу можно передавать в качестве параметра индекс элемента, который вы хотите удалить (это опционально). Если конкретный индекс не указан, метод удаляет и возвращает последний элемент списка.

Если в списке нет указанного вами индекса, метод выбросит exception .

cities = 

print "City popped is: ", cities.pop() # City popped is: San Francisco
print "City at index 2 is  : ", cities.pop(2) # City at index 2 is: San Antonio

Базовый функционал стека

Для реализации базового функционала
стека в программах на Python часто
используется связка метода pop() и метода
append():

stack = []

for i in range(5):
    stack.append(i)

while len(stack):
    print(stack.pop())

Использование map() и filter() внутри reduce():

Вывод внутренних функций обрабатывается в соответствии с условием, заданным для функции reduce().

Пример:

d = reduce(lambda x,y: x+y,map(lambda x:x+x,filter(lambda x: (x>=3), (1,2,3,4)))) 
print(d)

Результат:

14

Результатом и выходными данными внутренних функций map() и reduce() является .

Итак, можно подводить итоги статьи по функциям map(), filter() и reduce() в Python. Я надеюсь, что вы все ясно поняли. Постарайтесь как можно больше практиковаться и применять полученные знания на практике.

Остались какие-то вопросы по теме? Пожалуйста, напишите их в разделе комментариев этой статьи, и мы дадим вам ответ как можно скорее.

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?

Базовое использование

Как создать список

Пустой список создается при помощи пары квадратных скобок:

empty_list = []
print(type(empty_list)) # <class 'list'>
print(len(empty_list)) # 0

Можно создать список, сразу содержащий
какие-то элементы. В этом случае они
перечисляются через запятую и помещаются
в квадратные скобки. Элементы в списках
могут быть гетерогенными (т. е., разных
типов), хотя обычно бывают гомогенными
(одного типа):

homogeneous_list = 
print(homogeneous_list) # 
print(len(homogeneous_list)) # 6

heterogeneous_list = 
print(heterogeneous_list) # 
print(len(heterogeneous_list)) # 2

Для создания списков также может
использоваться конструктор list:

empty_list = list()  # Создаем пустой список
print(empty_list)  # []
new_list = list("Hello, Pythonist!")  # Новый список создается путем перебора заданного итерируемого объекта.
print(new_list)  # 

Также при создании списков используется List Comprehension, к которому мы еще вернемся.

Обращение к элементам списка

Вывод всего списка:

my_list = 
print(my_list)  # 

Вывести отдельные элементы списка можно, обратившись к ним по индексу (не забываем, что отсчет начинается с нуля).

print(my_list)  # 1
print(my_list)  # 2
print(my_list)  # 9

В Python для обращения к элементам можно
использовать и отрицательные индексы.
При этом последний элемент в списке
будет иметь индекс -1, предпоследний —
-2 и так далее.

print(my_list)  # 25
print(my_list)  # 16
print(my_list)  # 9

Распаковка списков (для python-3). Если
поставить перед именем списка звездочку,
все элементы этого списка будут переданы
функции в качестве отдельных аргументов.

my_list = 
print(my_list)  # 
print(*my_list)  # 1 2 9 16 25

words = 
print(words)  # 
print(*words)  # I love Python I love

Списки мутабельны

Списки — это изменяемые контейнеры.
То есть, вы можете изменять содержимое
списка, добавляя и удаляя элементы.

Элементы списка можно перегруппировать,
используя для индексирования другой
список.

Создадим новый список из элементов списка , а индексы нужных элементов возьмем из списка :

my_list = 
my_index = 
my_new_list =  for i in my_index]
print(my_new_list)  # 

Классификация люстр и критерии выбора

4 Конвертация одного типа коллекции в другой

Обратите внимание, что при преобразовании одной коллекции в другую возможна потеря данны:

При преобразовании в множество теряются дублирующие элементы, так как множество содержит только уникальные элементы! Собственно, проверка на уникальность, обычно и является причиной использовать множество в задачах, где у нас есть в этом потребность.
При конвертации индексированной коллекции в неиндексированную теряется информация о порядке элементов, а в некоторых случаев она может быть критически важной!
После конвертации в не изменяемый тип, мы больше не сможем менять элементы коллекции — удалять, изменять, добавлять новые. Это может привести к ошибкам в наших функциях обработки данных, если они были написаны для работы с изменяемыми коллекциями.

Дополнительные детали:

• Способом выше не получится создать словарь, так как он состоит из пар ключ: значение.
  Это ограничение можно обойти, создав словарь комбинируя ключи со значениями с использованием zip():
• Создаем строку из другой коллекции:
• Возможная ошибка: Если Ваша коллекция содержит изменяемые элементы (например список списков), то ее нельзя конвертировать в не изменяемую коллекцию, так как ее элементы могут быть только не изменяемыми!

Примечаниев четвертой части циклаShashkovS

• TimeComplexity (aka «Big O» or «Big Oh») (на английском)
• Complexity of Python Operations (на английском)

Приглашаю к обсуждению:

Если я где-то допустил неточность или не учёл что-то важное — пишите в комментариях, важные комментарии будут позже добавлены в статью с указанием вашего авторства.
Если какие-то моменты не понятны и требуется уточнение — пишите ваши вопросы в комментариях — или я или другие читатели дадут ответ, а дельные вопросы с ответами будут позже добавлены в статью.

Генераторы с условием if… else …

Конструкция также может применяться в генераторах, но она должна указываться до цикла :

Данный генератор эквивалентен следующему коду:

Конструкции и могут быть использованы вместе в одном генераторе:

Если в выражении присутствуют несколько переменных, то все они могут быть использованы в конструкции :

даже в случае использования нескольких переменных в генераторе возможно совместное использование конструкций и :

Некоторый интерес представляют случаи совместного использования конструкции и вложенных генераторов:

Работа этого генератора может быть выполнена следующим кодом:

Используя условия внутри генераторов важно избегать повторяющихся операций, например:

В Python версии \(3.8\) появился оператор который позволяет выполнять одинаковые операции только в одном месте, благодаря чему приведенный выше генератор может быть записан как:

Таже рекомендация касается повторного использования ресурсоемких функций, например:

В данном случае так же целесообразнее воспользоваться оператором

Если вы используете Python версии ниже \(3.8\), то что бы избежать двойного выполнения операций можете обеспечить их выполнение во внутреннем генераторе, а во внешнем использовать его результат:

Еще один способ, это использовать результат единичной итерации как последовательность. Суть такого подхода в том, что такую последовательность с единственным элементом можно использовать как итерируемый объект в генераторе:

Заключение

В этом посте вы узнали, как использовать list comprehension в Python для выполнения сложных задач без чрезмерного усложнения кода.

Теперь вы можете:

• Упростите циклы и вызовы map() с помощью использования декларативный представлений
• Использовать условную логику в представление
• Создать set и dictionary представления
• Определить, когда ясность кода или производительность диктует альтернативный подход

Всякий раз, когда вам нужно выбрать метод создания списка, попробуйте несколько реализаций и подумайте, что легче всего прочитать и понять в вашем конкретном сценарии. Если важна производительность, то вы можете использовать инструменты профилирования, чтобы предоставить вам реальные данные вместо того, чтобы полагаться на догадки или догадки о том, что работает лучше всего.

Помните, что хотя list comprehensions привлекает к себе большое внимание, ваша интуиция и способность использовать расчетные данные, помогут вам написать чистый код, который выполняет поставленную задачу. Это, в конечном счете, ключ к созданию вашего кода Pythonic!