Sequence python что это

Sequence python что это

Последовательности могут быть как изменяемыми, так и неизменяемыми. Размерность и состав созданной однажды неизменяемой последовательности не может меняться, вместо этого обычно создаётся новая последовательность.

Последовательности поддерживают сравнение (обычно производится лексикографически).
Пользовательские последовательности подчиняются Протоколу последовательностей.

Примеры последовательностей в стандартной библиотеке:

Адресация элементов

Доступ к значениям последовательностей производится при помощи индексов — целых чисел, означающих позиций элементов.

Нумерация индексов начинается с 0 (нуля).

Если по указанному индексу значение отсутствует, возбуждается исключение IndexError.

Сравнение последовательностей

При сравнение используется лексикографический порядок, сравниваются два элемента, идущих друг за другом, начиная с первого. Вложенные последовательности одинакового типа сравниваются рекурсивно. Последовательности равны, если их элементы равны.

+py3.0 При лексикографическом сравнении для строк используются номера кодовых точек Юникода.

Проход по элементам

Проход по элементам последовательности производится при помощи for in:

Количество элементов

Количество элементов в последовательности можно получить, используя функцию len().

Слияние (конкатенация)

Повторение

Рекомендуемые методы

Пользовательским последовательностям по примеру таковых же из стандартной библиотеки рекомендуется реализовать следующие методы.

Источник

Python Sequences

Summary: in this tutorial, you’ll learn about the Python sequences and their basic operations.

Introduction to Python sequences

Python has the following built-in sequence types: lists, bytearrays, strings, tuples, range, and bytes. Python classifies sequence types as mutable and immutable.

The mutable sequence types are lists and bytearrays while the immutable sequence types are strings, tuples, range, and bytes.

A sequence can be homogeneous or heterogeneous. In a homogeneous sequence, all elements have the same type. For example, strings are homogeneous sequences where each element is of the same type.

Lists, however, are heterogeneous sequences where you can store elements of different types including integer, strings, objects, etc.

In general, homogeneous sequence types are more efficient than heterogeneous in terms of storage and operations.

Sequence type vs iterable type

An iterable is a collection of objects where you can get each element one by one. Therefore, any sequence is iterable. For example, a list is iterable.

However, an iterable may not be a sequence type. For example, a set is iterable but it’s not a sequence.

Generally speaking, iterables are more general than sequence types.

Standard Python sequence methods

The following explains some standard sequence methods:

1) Counting elements of a Python sequence

To get the number of elements of a sequence, you use the built-in len function:

The following example uses the len function to get the number of items in the cities list:

2) Checking if an item exists in a Python sequence

To check if an item exists in a sequence, you use the in operator:

The following example uses the in operator to check if the ‘New York’ is in the cities list:

To negate the in operator, you use the not operator. The following example checks if ‘New York’ is not in the cities list:

3) Finding the index of an item in a Python sequence

The seq.index(e) returns the index of the first occurrence of the item e in the sequence seq :

The index of the first occurrence of number 5 in the numbers list is 2. If the number is not in the sequence, you’ll get an error:

To find the index of the first occurrence of an item at or after a specific index, you use the following form of the index method:

The following example returns the index of the first occurrence of the number 5 after the third index:

The following form of the index method allows you to find the index of the first occurrence of an item at or after the index i and before index j :

4) Slicing a sequence

When you slice a sequence, it’s easier to imagine that the sequence indexes locate between two items like this:

The extended slice allows you to get a slice from i to (but not including j ) in steps of k :

5) Getting min and max items from a Python sequence

If the ordering between items in a sequence is specified, you can use the built-in min and max functions to find the minimum and maximum items:

6) Concatenating two Python sequences

To concatenate two sequences into a single sequence, you use the + operator:

The following example concatenate two sequences of strings:

It’s quite safe to concatenate immutable sequences. The following example appends one element to the west list. And it doesn’t affect the cities sequence:

However, you should be aware of concatenations of mutable sequences. The following example shows how to concatenate a list to itself:

Since a list is mutable, the memory addresses of the first and second elements from the cities list are the same:

In addition, when you change the value from the original list, the combined list also changes:

Putting it all together:

7) Repeating a Python sequence

To repeat a sequence a number of times, you use the multiplication operator (*). The following example repeats the string Python three times:

Источник

/привет/мир/etc

Непериодические заметки о программировании

суббота, 14 апреля 2018 г.

Работа с последовательностями в Python 3

Ниже обзор возможностей и приемов работы с последовательностями в Python 3, включая следующие темы (но не ограничиваясь ими):

Последовательности конструируются явно, с помощью литерала или другой последовательности, или аналитически, с помощью итератора или генератора. Примеры явно заданных последовательностей:

Примеры последовательностей, построенных с помощью итератора, предоставленного функцией range() :

Функция range() также позволяет задать шаг, в том числе отрицательный:

Элементы всякой последовательности доступны по индексу, причем

В последнем примере последовательность обращается. Обращение последовательности нагляднее всего продемонстрировать на строке:

Срез без ограничений с двух сторон включает все элементы исходной последовательности и создает ее копию:

Само собой, срез позволяет получить копию только изменяемой последовательности, а в случае с неизменяемой последовательностью возвращает ее саму:

Если срез последовательности используется слева от знака присваивания, то семантика совсем другая: вместо создания новой последовательности выполняется замена элементов среза на значение справа от знака присваивания:

При использовании среза с шагом, каждому значению среза должно соответствовать значение справа от знака присваивания, иначе возникает ошибка:

Следующая таблица представляет операции и методы, общие для всех последовательностей Python:

Операции in и not in для строк и строк байтов способны проверить вхождение не только отдельных элементов, но и подпоследовательностей из нескольких элементов:

Для других последовательностей проверятся вхождение ровно одного элемента:

Конкатенация создает новую последовательность, содержащую элементы исходных последовательностей:

Тип range можно рассматривать как неизменяемую последовательность с некоторыми ограничениями на общие операции. Так, нельзя сложить (конкатенировать) два объекта range или умножить объект range на целое число, зато объект range можно индексировать, срезать, проверять вхождение в него значений.

Встроенная функция map() позволяет получить новую последовательность из исходной путем замены каждого элемента на значение, вычисленное с помощью заданной функции (обычно лямбда):

Композиция filter() и map() позволяет и отфильтровать элементы по значению и получить новые значения из исходных:

А следующий фрагмент демонстрирует, как с помощью list comprehension и метода count() найти повторяющиеся элементы в последовательности:

List comprehension поддерживает вложенность как циклов, так и условий:

Последнее предложение эквивалентно следующему фрагменту:

Вложенные условия в list comprehension эквивалентны составному условию с оператором and или вложенным if внутри цикла:

От list comprehension генераторное выражение отличается только ленивым предоставлением элементов последовательности, в остальном поддерживая синтаксис и семантику list comprehension. Для передачи генераторного выражения в качестве аргумента функции достаточно одной пары скобок:

Что если нужно найти не сумму, а произведение элементов? Или сумму их квадратов? С этим нам поможет функция reduce() из модуля functools :

Мы удвоили каждую букву в слове, но без третьего аргумента этого бы сделать не удалось:

Функция zip() завершает работу по концу самой короткой из последовательностей:

Если необходимо дойти до конца самой длинной из последовательностей, то нужно воспользоваться функцией zip_longest() из модуля itertools :

Вместо None на месте отсутствующих элементов можно получить значение, заданное с помощью именованного параметра fillvalue :

В завершение обзора, приведу операции и методы, общие для изменяемых последовательностей, то есть, для list и bytearray :

Часть перечисленных операций и методов были продемонстрированы в действии, другие ждут ваших экспериментов с ними.

Это был (неисчерпывающий) обзор возможностей и приемов работы с последовательностями в Python 3.

Источник

Python Programming/Sequences

Sequences allow you to store multiple values in an organized and efficient fashion. There are seven sequence types: strings, Unicode strings, lists, tuples, bytearrays, buffers, and xrange objects. Dictionaries and sets are containers for sequential data. See the official python documentation on sequences: Python_Documentation (actually there are more, but these are the most commonly used types).

Contents

Strings [ edit | edit source ]

We already covered strings, but that was before you knew what a sequence is. In other languages, the elements in arrays and sometimes the characters in strings may be accessed with the square brackets, or subscript operator. This works in Python too:

Indexes are numbered from 0 to n-1 where n is the number of items (or characters), and they are positioned between the items:

The item which comes immediately after an index is the one selected by that index. Negative indexes are counted from the end of the string:

But in Python, the colon : allows the square brackets to take as many as two numbers. For any sequence which only uses numeric indexes, this will return the portion which is between the specified indexes. This is known as «slicing,» and the result of slicing a string is often called a «substring.»

As demonstrated above, if either number is omitted it is assumed to be the beginning or end of the sequence. Note also that the brackets are inclusive on the left but exclusive on the right: in the first example above with [3:9] the position 3, ‘l’, is included while position 9, ‘r’, is excluded.

Lists [ edit | edit source ]

A list is just what it sounds like: a list of values, organized in order. A list is created using square brackets. For example, an empty list would be initialized like this:

The values of the list are separated by commas. For example:

Lists may contain objects of varying types. It may hold both the strings «eggs» and «bacon» as well as the number 42.

Like characters in a string, items in a list can be accessed by indexes starting at 0. To access a specific item in a list, you refer to it by the name of the list, followed by the item’s number in the list inside brackets. For example:

You can also use negative numbers, which count backwards from the end of the list:

The len() function also works on lists, returning the number of items in the array:

The items in a list can also be changed, just like the contents of an ordinary variable:

(Strings, being immutable, are impossible to modify.) As with strings, lists may be sliced:

It is also possible to add items to a list. There are many ways to do it, the easiest way is to use the append() method of list:

Note that you cannot manually insert an element by specifying the index outside of its range. The following code would fail:

Instead, you must use the insert() function. If you want to insert an item inside a list at a certain index, you may use the insert() method of list, for example:

You can also delete items from a list using the del statement:

As you can see, the list re-orders itself, so there are no gaps in the numbering.

Lists have an unusual characteristic. Given two lists a and b, if you set b to a, and change a, b will also be changed.

This can easily be worked around by using b=a[:] instead.

For further explanation on lists, or to find out how to make 2D arrays, see Data Structure/Lists

Tuples [ edit | edit source ]

Tuples are similar to lists, except they are immutable. Once you have set a tuple, there is no way to change it whatsoever: you cannot add, change, or remove elements of a tuple. Otherwise, tuples work identically to lists.

To declare a tuple, you use commas:

It is often necessary to use parentheses to differentiate between different tuples, such as when doing multiple assignments on the same line:

Unnecessary parentheses can be used without harm, but nested parentheses denote nested tuples:

For further explanation on tuple, see Data Structure/Tuples

Dictionaries [ edit | edit source ]

Dictionaries are declared using curly braces, and each element is declared first by its key, then a colon, and then its value. For example:

Also, adding an element to a dictionary is much simpler: simply declare it as you would a variable.

For further explanation on dictionary, see Data Structure/Dictionaries

Sets [ edit | edit source ]

Sets are just like lists except that they are unordered and they do not allow duplicate values. Elements of a set are neither bound to a number (like list and tuple) nor to a key (like dictionary). The reason for using a set over other data types is that a set is much faster for a large number of items than a list or tuple and sets provide fast data insertion, deletion, and membership testing. Sets also support mathematical set operations such as testing for subsets and finding the union or intersection of two sets.

Note that sets are unordered, items you add into sets will end up in an indeterminable position, and it may also change from time to time.

Sets cannot contain a single value more than once. Unlike lists, which can contain anything, the types of data that can be included in sets are restricted. A set can only contain hashable, immutable data types. Integers, strings, and tuples are hashable; lists, dictionaries, and other sets (except frozensets, see below) are not.

Frozenset [ edit | edit source ]

The relationship between frozenset and set is like the relationship between tuple and list. Frozenset is an immutable version of set. An example:

Other data types [ edit | edit source ]

Python also has other types of sequences, though these are used less frequently and need to be imported from the standard library before being used. We will only brush over them here.

array A typed-list, an array may only contain homogeneous values. collections.defaultdict A dictionary that, when an element is not found, returns a default value instead of error. collections.deque A double ended queue, allows fast manipulation on both sides of the queue. heapq A priority queue. Queue A thread-safe multi-producer, multi-consumer queue for use with multi-threaded programs. Note that a list can also be used as queue in a single-threaded code.

For further explanation on set, see Data Structure/Sets

3rd party data structure [ edit | edit source ]

Some useful data types in Python do not come in the standard library. Some of these are very specialized in their use. We will mention some of the more well known 3rd party types.

Источник

Sequences in Python

By Priya Pedamkar

Introduction to Sequences in Python

In Python, Sequences are the general term for ordered sets. In these Sequences in Python article, we shall talk about each of these sequence types in detail, show how these are used in python programming and provide relevant examples. Sequences are the essential building block of python programming and are used on a daily basis by python developers. There are seven types of sequences in Python.

Out of these seven, three are the most popular. These three are: –

Web development, programming languages, Software testing & others

This article should create essential learning objectives; for established programmers, this could be a revision module.

Main Concept Of Sequences in Python

Among all sequence types, Lists are the most versatile. A list element can be any object. Lists are mutable, which means they can be changed. Its elements can be updated, removed, and also elements can be inserted into it.

Tuples are also like lists, but there is one difference that they are immutable, meaning they cannot be changed after defined.

Strings are a little different than list and tuples; a string can only store characters. Strings have a special notation.

Following are the operations that can be performed on a sequence: –

Useful Functions on a sequence

Searching on sequences in Python:

A string is represented in single or double quotes: ‘xyz’, “foo-bar”.

Unicode strings are similar to strings but are specified using a preceding “u” character in the syntax: u’abcd’, u”defg”.

Источник