Как вы можете добавить больше элементов в данный список? Используйте Добавить () Метод в Python. В этом руководстве показано вам все, что вам нужно знать, чтобы помочь вам овладеть необходимым методом наиболее фундаментального типа контейнера данных в языке программирования Python.
Определение и использование
list.append (x) Метод – в качестве имени предлагает-appends элемент х до конца Список Отказ
Вот краткий пример:
>>> l = [] >>> l.append(42) >>> l [42] >>> l.append(21) >>> l [42, 21]
В первой строке примера вы создаете список л Отказ Затем вы добавите целочисленный элемент 42 до конца списка. Результатом является список с одним элементом [42] Отказ Наконец, вы добавляете целочисленный элемент 21 до конца этого списка, который приводит к списку двумя элементами [42, 21] Отказ
Статьи по Теме:
- Окончательное руководство по спискам Python
Синтаксис
Вы можете вызвать этот метод на каждом объекте списка в Python. Вот синтаксис:
list.append (элемент)
Аргументы
| элемент | Объект, который вы хотите добавить в список. |
Код головоломки
Теперь вы знаете основы. Давайте углубим ваше понимание с коротким кодом головоломки – можешь решить это?
# Puzzle nums = [1, 2, 3] nums.append(nums[:]) print(len(nums)) # What's the output of this code snippet?
Вы можете проверить решение на Приложение Finxter Отказ (Я знаю, что это сложно!)
Вот ваш бесплатный PDF чит-лист, показывающий вас все методы списка Python на одной простой странице. Нажмите на изображение, чтобы загрузить файл PDF с высоким разрешением, распечатать его и опубликовать его в свою офисную стену:
Примеры
Давайте погрузимся в несколько примеров:
>>> lst = [2, 3] >>> lst.append(3) >>> lst.append([1,2]) >>> lst.append((3,4)) >>> lst [2, 3, 3, [1, 2], (3, 4)]
Вы можете увидеть, что Добавить () Метод также позволяет другим объектам. Но будьте осторожны: вы не можете добавить несколько элементов в одном вызове метода. Это будет добавлять только один новый элемент (даже если этот новый элемент является списком сама). Вместо этого, чтобы добавить несколько элементов в свой список, вам нужно позвонить в Добавить () Метод несколько раз.
Список Python Append () в начале
Что, если вы хотите использовать метод Append () в начале: вы хотите «добавить» элемент непосредственно перед первым элементом списка.
Ну, вы должны работать над своей терминологией для начала. Но если вы настаиваете, вы можете использовать Вставить () Метод вместо этого.
Вот пример:
>>> lst = [1, 2, 3] >>> lst.insert(0, 99) >>> lst [99, 1, 2, 3]
Вставить (я, х) Способ вставляет элемент х На позиции Я в списке. Таким образом, вы можете вставить элемент в каждую позицию в списке – даже в первой позиции. Обратите внимание, что если вы введете элемент в первую позицию, каждый последующий элемент будет перемещен на одну позицию. Другими словами, элемент Я Перейдет в положение Я + 1 Отказ
Список Python Добавить () несколько элементов
Но что, если вы хотите добавить не один, кроме нескольких элементов? Или даже все элементы данного потенциала. Можете ли вы сделать это с Добавить () ? Ну, давайте попробуем:
>>> l = [1, 2, 3] >>> l.append([4, 5, 6]) >>> l [1, 2, 3, [4, 5, 6]]
Ответ нет – вы не можете добавить несколько элементов в список Используя Добавить () Метод Отказ Но вы можете использовать другой метод: продлить () Метод:
>>> l = [1, 2, 3] >>> l.extend([1, 2, 3]) >>> l [1, 2, 3, 1, 2, 3]
Вы называете продлить () Метод на объекте списка. Это принимает счетчик в качестве входного аргумента. Затем он добавляет все элементы из-за того, что указано в списке, в порядке их возникновения.
Python List Append () VS Extend ()
Я застрелил небольшое видео, объясняя разницу, а какой метод тоже быстрее:
Метод list.append (x) Добавляет элемент х до конца Список Отказ
Метод list.exdend (iTer) Добавляет все элементы в ИТЕР до конца Список Отказ
Разница между Приложение () и продлевать() Это то, что первое добавляет только один элемент, а последний добавляет коллекцию элементов в список.
Вы можете увидеть это в следующем примере:
>>> l = [] >>> l.append(1) >>> l.append(2) >>> l [1, 2] >>> l.extend([3, 4, 5]) >>> l [1, 2, 3, 4, 5]
В коде вы впервые добавляете целочисленные элементы 1 и 2 в список, используя два вызова к Добавить () метод. Затем вы используете метод Extend для добавления трех элементов 3, 4 и 5 в одном вызове продлить () метод.
Какой метод будет быстрее – расширяет () vs plapend ()?
Чтобы ответить на этот вопрос, я написал короткий скрипт, который тестирует производительность выполнения создания крупных списков увеличения размеров с использованием продлить () и Добавить () методы.
Наш тезис в том, что продлить () Метод должен быть быстрее для более крупных размеров списка, потому что Python может добавить элементы в список в список, а не, вызова тот же метод снова и снова.
Я использовал свою ноутбук с процессором INTEL (R) CORE (TM) I7-8565U 1,8 ГГц (с Turbo Boost до 4,6 ГГц) и 8 ГБ ОЗУ.
Затем я создал 100 списков с обоими методами, продлить () и Добавить () , с размерами от 10 000 элементов до 1000 000 элементов. В качестве элементов я просто увеличил целочисленные числа на один, начиная с 0.
Вот код, который я использовал для измерения и сюжета результатов: какой метод быстрее – Добавить () или продлить () ?
import time
def list_by_append(n):
'''Creates a list & appends n elements'''
lst = []
for i in range(n):
lst.append(n)
return lst
def list_by_extend(n):
'''Creates a list & extends it with n elements'''
lst = []
lst.extend(range(n))
return lst
# Compare runtime of both methods
list_sizes = [i * 10000 for i in range(100)]
append_runtimes = []
extend_runtimes = []
for size in list_sizes:
# Get time stamps
time_0 = time.time()
list_by_append(size)
time_1 = time.time()
list_by_extend(size)
time_2 = time.time()
# Calculate runtimes
append_runtimes.append((size, time_1 - time_0))
extend_runtimes.append((size, time_2 - time_1))
# Plot everything
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
append_runtimes = np.array(append_runtimes)
extend_runtimes = np.array(extend_runtimes)
print(append_runtimes)
print(extend_runtimes)
plt.plot(append_runtimes[:,0], append_runtimes[:,1], label='append()')
plt.plot(extend_runtimes[:,0], extend_runtimes[:,1], label='extend()')
plt.xlabel('list size')
plt.ylabel('runtime (seconds)')
plt.legend()
plt.savefig('append_vs_extend.jpg')
plt.show()Код состоит из трех частей высокого уровня:
- В первой части кода вы определяете две функции
list_by_append (n)иlist_by_extend (n)которые принимают в качестве аргумента в качестве входного аргумента, размер целочисленного спискаNи создавать списки последовательно увеличения целочисленных элементов, используяДобавить ()ипродлить ()Методы соответственно. - Во второй части кода вы сравниваете время выполнения обеих функций, используя 100 различных значений для размера списка
NОтказ - В третьей части кода вы записали все, используя Python Библиотека Matplotlib Отказ
Вот результирующий график, который сравнивает время выполнения двух методов PROPEND () VS EXTEND (). На оси X вы можете увидеть размер списка от 0 до 1 000 000 элементов. На оси Y вы можете увидеть время выполнения в секундах, необходимых для выполнения соответствующих функций.
Полученный график показывает, что оба метода чрезвычайно быстры для нескольких десятков тысяч элементов. На самом деле, они настолько быстро, что Время () Функция модуль времени не может захватить прошедшее время.
Но, когда вы увеличиваете размер списков до сотен тысяч элементов, продлить () Метод начинает выиграть:
Для больших списков с одним миллионом элементов выполнение времени выполнения продлевать() Метод на 60% быстрее, чем время выполнения Приложение () метод.
Причина является уже упомянутой дозированием индивидуальных добавок.
Однако эффект воспроизводится только для очень больших списков. Для небольших списков вы можете выбрать любой метод. Ну, для ясности вашего кода, это все равно имеет смысл предпочтить продлить () над Добавить () Если вам нужно добавить кучу элементов, а не только один элемент.
Python List Append () VS INSERT ()
Разница между Добавить () и Вставить () Метод следующий:
-
Приложение (х)Метод добавляет новый элементхдо конца списка и -
Вставить (я, х)Метод добавляет новый элементхНа позицииЯв списке. Он сдвигается все последующие элементы одно положение справа.
Вот пример, показывающий оба Добавить () и Вставить () Методы в действии:
>>> l = [1, 2, 3] >>> l.append(99) >>> l [1, 2, 3, 99] >>> l.insert(2, 42) >>> l [1, 2, 42, 3, 99]
Оба метода помогают вам добавлять новые элементы в список. Но вы можете спросить:
Что быстрее, добавьте () или вставить ()?
Все вещи равны, Добавить () Метод значительно быстрее, чем Вставить () метод.
Вот небольшой сценарий, который показывает, что Добавить () Метод имеет огромное преимущество производительности над Вставить () Метод при создании списка с 100 000 элементов.
import time
l1 = []
l2 = []
t1 = time.time()
for i in range(100000):
l1.append(i)
t2 = time.time()
for i in range(100000):
l2.insert(0,i)
t3 = time.time()
print("append(): " + str(t2 - t1) + " seconds")
print("insert(): " + str(t3 - t2) + " seconds")
# OUTPUT:
# append(): 0.015607357025146484 seconds
# insert(): 1.5420396327972412 secondsЭксперименты проводились на моем ноутбуке с процессором INTEL (R) CORE (TM) I7-8565U 1,8 ГГц (с Turbo Boost до 4,6 ГГц) и 8 ГБ ОЗУ.
Python List Append () VS ConcateNate
Таким образом, у вас есть два или более списков, и вы хотите приклеить их вместе. Это называется Список конкатенации Отказ Как вы можете это сделать?
Это шесть способов объединения списков (здесь подробный учебник):
- Список оператор конкатенации
+. - Список
Добавить ()метод - Список
продлить ()метод - Звездочный оператор
* Itertools.Chain ()- Список понимания
a = [1, 2, 3]
b = [4, 5, 6]
# 1. List concatenation operator +
l_1 = a + b
# 2. List append() method
l_2 = []
for el in a:
l_2.append(el)
for el in b:
l_2.append(el)
# 3. List extend() method
l_3 = []
l_3.extend(a)
l_3.extend(b)
# 4. Asterisk operator *
l_4 = [*a, *b]
# 5. Itertools.chain()
import itertools
l_5 = list(itertools.chain(a, b))
# 6. List comprehension
l_6 = [el for lst in (a, b) for el in lst]Выход:
''' l_1 --> [1, 2, 3, 4, 5, 6] l_2 --> [1, 2, 3, 4, 5, 6] l_3 --> [1, 2, 3, 4, 5, 6] l_4 --> [1, 2, 3, 4, 5, 6] l_5 --> [1, 2, 3, 4, 5, 6] l_6 --> [1, 2, 3, 4, 5, 6] '''
Какой лучший способ объединить два списка?
Если вы заняты, вы можете узнать лучший ответ немедленно. Вот:
Для объединения двух списков Л1 , L2. , использовать l1.extend (l2) Метод, который является самым быстрым и наиболее читаемым.
Чтобы объединить более двух списков, используйте оператор распаковки (звездочки) [* l1, * l2, …, * ln] .
Тем не менее, вам следует избегать использования метода Append () для конкатенации списка, потому что он не очень эффективен, ни краткий и читаемый.
Python List Append (), если не существует
Общий вопрос заключается в следующем:
Как вы можете добавить или добавить элемент в список, но только если он еще не существует в списке?
Если игнорируя любые проблемы с производительностью, ответ прост: используйте состояние, если в сочетании с операцией членства Элемент в списке и только Добавить () элемент, если результат – это Ложь Отказ В качестве альтернативы вы также можете использовать операцию отрицательной членства Элемент не в списке и добавить элемент, если результат – Правда Отказ
Пример : Скажем, вы хотите добавить все элементы от 0 до 9 в список трех элементов. Но вы не хотите дубликаты. Вот как вы можете сделать это:
lst = [1, 2, 3]
for element in range(10):
if element not in lst:
lst.append(element) Результирующий список:
[1, 2, 3, 0, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
Вы добавляете все элементы от 0 до 9 в список, но только если они еще не присутствуют. Таким образом, полученный список не содержит дубликатов.
Но есть проблема: этот метод очень неэффективен!
В каждой итерации петли фрагмент Элемент не в LST Ищется весь список для текущего элемент Отказ Для списка с N Элементы, это результаты в N Сравнение, на итерацию. Как у вас есть N Итерации, сложность выполнения данного фрагмента кода является квадратичным в количестве элементов.
Вы можете сделать лучше?
Конечно, но вам нужно смотреть за пределы типа данных списка: Наборы Python здесь правильная абстракция. Если вам нужно обновить ваше основное понимание заданного типа данных, ознакомьтесь с моим подробным учебным пособием (с примерами Harry Potter) в блоге Finxter.
Почему Python отлично подходит для этого? Потому что они не позволяют никаких дубликатов на дизайн: Набор – это Уникальный Коллекция неупорядоченных элементов Отказ И Сложность времени выполнения Операции членства не является линейным в количестве элементов (как это дело для списков), но постоянные!
Пример : Скажем, вы хотите добавить все элементы от 0 до 9 до набора трех элементов. Но вы не хотите дубликаты. Вот как вы можете сделать это с наборами:
s = {1, 2, 3}
for element in range(10):
s.add(element)
print(s)
Полученный набор:
{0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}Набор не позволяет дублировать записи, чтобы элементы 1, 2 и 3 не добавляются дважды на множество.
Вы даже можете сделать этот код более лаконичным:
s = {1, 2, 3}
s = s.union(range(10))
print(s)Выход:
{0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}Метод Union создает новый набор, который состоит из всех элементов в обеих операндах.
Теперь вы можете захотеть иметь список в результате, а не набор. Решение простое: преобразуйте результирующий набор в список, используя Список (набор) Метод преобразования. Это имеет линейную сложность выполнения, и если вы называете его только один раз, он не изменяет общую сложность выполнения кодового фрагмента (он остается линейным в количестве заданных элементов).
Проблема: Что, если вы хотите сохранить информацию о заказе и до сих пор добавлять все элементы, которые еще не в списке?
Проблема с предыдущим подходом заключается в том, что путем преобразования списка на набор порядок списка теряется. В этом случае я советую вам сделать следующее: используйте две структуры данных, список и набор. Вы используете список, чтобы добавить новые элементы и сохранить информацию о заказе. Вы используете SET для проверки членства (постоянные, а не линейные сложности выполнения). Вот код:
lst = [1, 2, 3]
s = set(lst)
for element in range(10):
if element not in s:
s.add(element)
lst.append(element)
print(lst)Результирующий список:
[1, 2, 3, 0, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
Вы можете видеть, что результирующий список не содержит никаких дубликатов, но информация о заказе сохраняется. В то же время сложность выполнения кода является линейной, поскольку каждая итерация петли может быть завершена в постоянное время.
Компромисс в том, что вы должны поддерживать две структуры данных, которые приводит к двойниковым накладным расходам памяти. Это красиво демонстрирует общую обратную связь между памятью и временным расходом времени.
Python List Append () Вернуть новый список
Если вы используете lst.append (элемент) Операция, вы добавляете элемент в существующий список lst Отказ Но что, если вы хотите создать новый список, где элемент был добавлен?
Ответ просто использовать Список конкатенации Операция lst + [элемент] который создает новый список каждый раз, когда он используется. Оригинальный список lst не будет затронута операцией конкатенации списка.
Вот пример, который показывает, что метод Append () изменяет только существующий список:
>>> lst_1 = [1, 2, 3] >>> lst_2 = lst_1.append(4) >>> lst_1 [1, 2, 3, 4]
И вот пример, который показывает, как создать новый список, как вы добавляете новый элемент 4 в список:
>>> lst_3 = [1, 2, 3] >>> lst_4 = lst_3 + [4] >>> lst_3 [1, 2, 3]
Используя операцию конкатенации списка, вы можете создать новый список, а не добавлять элемент в существующий список.
Список Python Добавить () Сложность, память и эффективность
Сложность времени: Добавить () Метод имеет постоянный Сложность времени O (1). Добавление одного элемента в список требуется только постоянное количество операций – независимо от размера списка.
Космическая сложность: Добавить () Метод имеет постоянную космическую сложность O (1). Сама операция нуждается только в постоянном количестве байтов для вовлеченных временных переменных. Настройка памяти не зависит от размера списка. Обратите внимание, что сам список имеет линейную сложность пространства: вам нужно o (n) байты для представления n элементов в списке.
Эффективность соображений: Добавить () Метод максимально эффективно. С точки зрения асимптотического поведения временной сложности, нет способа улучшить Добавить () Метод – даже если вы используете другие структуры данных, такие как наборы или Двоичные деревья Отказ Однако, если вам нужно добавить несколько элементов в список, вы можете получить некоторые улучшения постоянного фактора, используя метод Extend (), а не метод Append (). Первый принимает утечку как аргумент, поэтому вы можете добавить много элементов одновременно в одну партию. Это более эффективно и может привести к улучшениям производительности 50% в практических настройках. Если вы заинтересованы в самых исполнительных способах добавления нескольких элементов в список, вы можете увидеть обширные тесты производительности в этом руководстве в блоге Finxter.
Список Python Append () по индексу
Вы хотите добавить элемент в определенной позиции? Это называется вставкой, и вы можете сделать это с list.insert (i, x) Метод, который вставляет элемент х На позиции Я из Список Отказ Все последующие элементы будут смещены вправо (их индекс увеличивается на один). Сложность времени Вставить () Метод o (1).
Вот пример:
>>> lst = [99, 42, 101] >>> lst.insert(2, 7) >>> lst [99, 42, 7, 101]
Код вставляет элемент 7 в положении 2 списка. Элемент 101 Ранее проводил позицию 2, поэтому теперь он содержит позицию 3.
Если вы хотите вставить элемент и создать новый список, я рекомендую использовать нарезку Python. Ознакомьтесь с этим углубленным руководством блога, который покажет вам все, что вам нужно знать о нарезке. Вы также можете получить бесплатную нарегующую книгу «Нарезание для кофе-брейки Python».
Вот код, который показывает, как создать новый список после вставки элемента в определенную позицию:
>>> lst = [33, 44, 55] >>> lst[:2] + [99] + lst[2:] [33, 44, 99, 55]
Опять же, вы используете Список конкатенации Чтобы создать новый список с элементом 99, вставленных в положение 2. Обратите внимание, что операции нарезки lst [: 2] и lst [2:] Создайте свою собственную неглубокую копию списка.
Python List Append () ошибка
На самом деле, нет много вещей, которые вы можете сделать не так, используя Добавить () метод.
1) Одной из них происходит одна общая ошибка, когда вы предполагаете, что Добавить () Метод создает новый список. Это не так: нет возврата для Добавить () метод. Это просто добавляет элемент в существующий список.
2) Другая ошибка может произойти, если вы попытаетесь добавить элемент в список, но список еще не создан. Конечно, вы можете позвонить только методу, если вы правильно инициализировали объект списка.
3) Еще одна ошибка случается, если вы пытаетесь использовать Добавить () Способ с слишком многими аргументами. Добавить () Метод принимает только один аргумент: элемент, который будет добавлен. Если вы добавите еще один аргумент (например, позиция, на котором вы хотите добавить элемент), вы получите ошибку. Другие методы, такие как Вставить () Метод может обрабатывать больше аргументов, таких как положение, чтобы добавить элемент.
Список Python Добавить () Пустой элемент
Хотите добавить пустой элемент в список, чтобы получить что-то подобное: [4, 5, 7] ? Я видел это в Stackoverflow Вопрос при исследовании этой статьи.
В любом случае, самый естественный способ достижения этого является использование Нет Элемент, который существует именно для этого.
Вот пример:
>>> lst = [4, 5] >>> lst.append(None) >>> lst.append(7) >>> lst [4, 5, None, 7]
Для понимания, я должен сказать, что не удалось добавить пустой элемент в список, просто из-за того, что нет такого понятия, как пустой элемент в Python.
Список Python Добавить () Безопасность потока
У вас есть несколько потоков, которые одновременно получают доступ к вашему списку? Тогда вы должны быть уверены, что операции списка (например, Append () ) на самом деле резьба безопасна Отказ
Другими словами: вы можете позвонить в Добавить () 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.
Список Python Append () отсортирован
Как вставить элемент в отсортированный список? Ну, вы не должны использовать Добавить () В первую очередь, поскольку операция Append не может вставить элемент в правильном положении. Это только добавляет элемент до конца списка.
Вместо этого вы можете использовать двоичный поиск и list.insert (i, x) Способ вставить элемент х На позиции Я в списке. Вот код для двоичного алгоритма поиска в Python:
def binary_search(lst, value):
lo, hi = 0, len(lst)-1
while lo <= hi:
mid = (lo + hi) // 2
if lst[mid] < value:
lo = mid + 1
elif value < lst[mid]:
hi = mid - 1
else:
return mid
return -1
l = [3, 6, 14, 16, 33, 55, 56, 89]
x = 56
print(binary_search(l,x))
# 6 (the index of the found element)Пожалуйста, найдите более подробное обсуждение алгоритма двоичного поиска в моем руководстве по блоге Finxter.
Python List Append () словарь
Это различные интерпретации использования метода Append () с помощью словаря:
- Добавьте словарь в список.
- Добавьте все пары ключевых ценностей из словаря в список.
- Добавьте элемент в список, хранящуюся в словаре.
- Добавить/добавить пару элемента ключевое значение в словарь.
Давайте рассмотрим их один за другим:
Добавьте словарь в список. Словарь – это объект Python. Таким образом, вы можете просто добавить его в список, как вы бы любой другой элемент:
>>> dic = {"hello": 0, "world":1}
>>> lst = [1, 2, 3]
>>> lst.append(dic)
>>> lst
[1, 2, 3, {'hello': 0, 'world': 1}]Элемент четвертого списка – это сам словарь.
Добавьте все пары ключевых ценностей из словаря в список. Скажи, у тебя есть словарь с (ключ, значение) Пары. Как вы можете добавить все их в данный список? Ответ прост: используйте продлить () Метод с методом словаря Предметы () Отказ
>>> income = {"Alice": 100000, "Bob": 44000}
>>> lst = [("Carl", 22000)]
>>> lst.extend(income.items())
>>> lst
[('Carl', 22000), ('Alice', 100000), ('Bob', 44000)] Предметы () Метод возвращает все пары ключевых значений в качестве кортежей. Вы можете освоить словари Python, следуя моему визуальному, окончательному руководству в этом блоге.
Добавьте элемент в список, хранящуюся в словаре. Этот простой: извлеките список и вызовите Добавить () Метод на нем. Вот как:
>>> teams = {"A" : ["Alice", "Anna"], "B" : ["Bob", "Bernd"]}
>>> teams["A"].append("Atilla")
>>> teams["A"]
['Alice', 'Anna', 'Atilla']Поскольку список является объектом, изменив этот объект (даже если это «снаружи» словарь), повлияет на объект, хранящийся в самом словаре.
Добавить/добавить пару элемента ключевое значение в словарь. Как вы можете добавить (ключ, значение) Пара в словарь? Просто используйте операцию Дик [КЛЮЧ] Отказ
Список Python Append () для петли одна строка
Вы ищете одну строку для цикла, чтобы добавить элементы в список? Это называется пониманием списка, и я написал подробную статью об этом в этом блоге.
Вот быстрый пример, чтобы добавить все элементы от 0 до 9 в список:
>>> [i for i in range(10)] [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
Куда пойти отсюда?
list.append (x) Метод добавляет элемент х до конца Список Отказ
Вы узнали INS и ауты этого важного способа списка Python.
Если вы продолжаете бороться с теми основными командами Python, и вы чувствуете застрявшие в своем прогрессе обучения, у меня есть что-то для вас: Python One-listers (Amazon Link).
В книге я дам вам тщательный обзор темы критических компьютерных наук, таких как машинное обучение, регулярное выражение, наука о данных, Numpy и Python Basics – все в одной линейке кода Python!
Получите книгу от Amazon!
Официальная книга Описание: Python One-Listers покажет читателям, как выполнить полезные задачи с одной строкой кода Python. Следуя краткому переподготовку Python, книга охватывает важные продвинутые темы, такие как нарезка, понимание списка, вещание, функции лямбда, алгоритмы, регулярные выражения, нейронные сети, логистические регрессии и др .. Каждая из 50 секций книг вводит проблему для решения, проходит читателя через навыки, необходимые для решения этой проблемы, затем предоставляет краткое однонаправленное решение Python с подробным объяснением.
Работая в качестве исследователя в распределенных системах, доктор Кристиан Майер нашел свою любовь к учению студентов компьютерных наук.
Чтобы помочь студентам достичь более высоких уровней успеха Python, он основал сайт программирования образования Finxter.com Отказ Он автор популярной книги программирования Python One-listers (Nostarch 2020), Coauthor of Кофе-брейк Python Серия самооставленных книг, энтузиаста компьютерных наук, Фрилансера и владелец одного из лучших 10 крупнейших Питон блоги по всему миру.
Его страсти пишут, чтение и кодирование. Но его величайшая страсть состоит в том, чтобы служить стремлению кодер через Finxter и помогать им повысить свои навыки. Вы можете присоединиться к его бесплатной академии электронной почты здесь.