Класс deque() модуля collections в python

Вопрос 11. Как работает функция range?

Сложность: (ー_ー)

Функция range() генерирует три разных вида последовательностей из целых чисел и часто используется для быстрого создания списков — поэтому этот вопрос и попал в нашу подборку. Да и объяснять работу функции удобнее всего именно с помощью списка.

Последовательность от нуля до n

Используется range(n):

Функция range(n) сгенерировала последовательность от нуля до n (исключая n), а мы эту последовательность двумя способами обернули в список. Первый способ вы уже узнали — это генератор списков, а второй использует функцию list, которая превращает подходящий аргумент в список.

Попробуйте передать в range() отрицательное (-7) или дробное (3.14) число. Получится ли какой-нибудь список из этого, и если да, то какой?

Последовательность от n до m

Здесь в функцию range() нужно передать уже два аргумента: тогда range(n, m) сгенерирует целые числа от n до m (исключая m):

Последовательность от n до m с шагом k

Если в функцию range() передать три аргумента n, m, k, то она снова создаст последовательность от n до m (снова исключая m), но уже с шагом k:

Работа с set-ами

Создание

Объявим Python-множество . Существует два способа это сделать:

Способ №1. Воспользовавшись литералом:

Способ №2. Применив встроенную функцию set()

Чтобы получить аналогичный результат, необходимо передать итерируемый объект (список, строку или кортеж) в качестве аргумента:

Замечание: пустое множество создаётся исключительно через

Если же сделать так:

То получим пустой словарь. А если внутри фигурных скобок поместить пустую строку:

То на выходе увидим множество, состоящее из одного элемента – этой самой пустой строки.

Вполне естественно, что пустое множество, при приведении его к логическому типу, тождественно ложно:

Пересечение

В программировании нередки задачи, в которых требуется найти совпадающие элементы двух коллекций. Классическое решение основано на цикле , но нас интересует другое – то, что строится на использовании set-ов.

Добавление элемента

Для добавления нового элемента в существующий набор используем метод .

Если среди исходных объектов, составляющих set, «x» уже был, то ничего не произойдёт, и начальное множество не изменится.

Удаление и очистка

Очистить и свести уже существующий сет к пустому не составит никаких проблем благодаря методу

Для удаления одного единственного компонента из набора в Питоне определены аж три способа.

Способ №1. Метод .
Метод удаляет элемент из -а. В случае отсутствия в наборе интерпретатор выбрасывает исключение.

Способ №2. Метод .
Производит предельно схожую с операцию с той лишь разницей, что, в случае отсутствия элемента в коллекции, исключение не возникает:

Способ №3. Метод .

Удаляет и возвращает случайный элемент множества:

Сортировка множеств

Операция сортировки отсутствует для множеств Python по определению. Множество – неупорядоченный набор. Но не нужно расстраиваться. С помощью функции , вы всегда можете получить отсортированный список:

Python list operations

The following code shows some basic list operations.

list_oper.py

#!/usr/bin/env python

# list_oper.py

n1 = 
n2 = 

print(n1 == n2)
print(n1 + n2)

print(n1 * 3)

print(2 in n1)
print(2 in n2)

We define two lists of integers. We use a few operators on these lists.

print(n1 == n2)

The contents of the lists are compared with the
operator. The line prints since the elements are different.

print(n1 + n2)

The and lists are added to form a
new list. The new list has all elements of both the lists.

print(n1 * 3)

We use the multiplication operator on the list. It repeats the elements
n times; three times in our case.

print(2 in n1)

We use the operator to find out whether the value is present
in the list. It returns a boolean or .

$ ./lists.py
False


True
False

Running the example gives this output.

Deleting Element(s) from dictionary using pop() method

In addition to the del keyword, you can also make use of dict.pop() method to remove an element from the dictionary. The pop() is a built-in method available with a dictionary that helps to delete the element based on the key given.

Syntax:

dict.pop(key, defaultvalue)

The pop() method returns the element removed for the given key, and if the given key is not present, it will return the defaultvalue. If the defaultvalue is not given and the key is not present in the dictionary, it will throw an error.

Here is a working example that shows using of dict.pop() to delete an element.

my_dict = {"username": "XYZ", "email": "This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.", "location":"Mumbai"}
my_dict.pop("username")
print(my_dict)

Output:

{'email': This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.', 'location': 'Mumbai'}

Python slicing lists

List slicing is an operation that extracts certain
elements from a list and forms them into another list. Possibly with
different number of indices and different index ranges.

The syntax for list slicing is as follows:

The start, end, step parts of the syntax are integers. Each of them is optional.
They can be both positive and negative. The value having the end index is not
included in the slice.

slice.py

#!/usr/bin/env python

# slice.py

n = 

print(n)
print(n)
print(n)
print(n)

We create four slices from a list of eight integers.

print(n)

The first slice has values with indexes 1, 2, 3, and 4.
The newly formed list is .

print(n)

If the start index is omitted then a default value is assumed, which is 0.
The slice is .

print(n)

If the end index is omitted, the -1 default value is taken. In such a case a
slice takes all values to the end of the list.

print(n)

Even both indexes can be left out. This syntax creates a copy of a list.

$ ./slice.py

Output of the example.

The third index in a slice syntax is the step. It allows us to take every
n-th value from a list.

slice2.py

#!/usr/bin/env python

# slice2.py

n = 

print(n)
print(n)
print(n)
print(n)

We form four new lists using the step value.

print(n)

Here we create a slice having every second element from the n list, starting from
the second element, ending in the eighth element. The new list has the following
elements: .

print(n)

Here we build a slice by taking every second value from the beginning to the end
of the list.

print(n)

This creates a copy of a list.

print(n)

The slice has every third element, starting from the second element to the end of the
list.

$ ./slice2.py

Output of the example.

Indexes can be negative numbers. Negative indexes refer to values from the end
of the list. The last element has index -1, the last but one has index -2 etc.
Indexes with lower negative numbers must come first in the syntax. This means
that we write instead of . The latter returns an empty list.

slice3.py

#!/usr/bin/env python

# slice3.py

n = 

print(n)
print(n)

print(n)
print(n)
print(n)

In this script, we form five lists. We also use negative index numbers.

print(n)
print(n)

The first line returns , the second line returns an empty list.
Lower indexes must come before higher indexes.

print(n)

This creates a reversed list.

$ ./slice3.py

[]

Output of the example.

The above mentioned syntax can be used in assignments. There must be an
iterable on the right side of the assignment.

slice4.py

#!/usr/bin/env python

# slice4.py

n = 

n = 10
n = 20, 30
n = 40, 50, 60, 70, 80

print(n)

We have a list of eight integers. We use the slice syntax to replace the elements
with new values.

Как хранятся списки в памяти?

Во время создания списка в Python происходит резервирование пустой области в памяти. Условно можно сказать, что это некий контейнер, где содержатся ссылки на другие элементы данных. Однако в отличие от таких данных, как строка либо число, содержимое контейнера списка может меняться.

Чтобы лучше представлять вышеописанный процесс, посмотрим на картинку. Мы увидим список, который содержит ссылки на объекты 1 и 2. При этом после выполнения операции a = 3, вторая ссылка станет указывать на объект № 3 (в Питоне элементы списка нумеруются, начиная с нуля).

Создание, удаление и изменение списков, а также работа с его элементами

Создать список в Python можно следующим способом:

>>> a = []
>>> type(a)
<class 'list'>
>>> b = list()
>>> type(b)
<class 'list'>

Кроме того, возможно создание списка с заранее известным набором данных:

>>> a = 1, 2, 3
>>> type(a)
<class 'list'>

Если список уже есть и нужно создать копию, это тоже не проблема:

>>> a = 1, 3, 5, 7
>>> b = list(a)
>>> print(a)
1, 3, 5, 7
>>> print(b)
1, 3, 5, 7

Обратите внимание, что если вы делаете простое присваивание списков друг другу, то переменной (в нашем примере это b) присваивается ссылка на тот же самый элемент данных в памяти, как и в списке a (не на копию списка a). Таким образом, если захотите изменить список a, b тоже будет меняться

>>> a = 1, 3, 5, 7
>>> b = a
>>> print(a)
1, 3, 5, 7
>>> print(b)
1, 3, 5, 7
>>> a1 = 10
>>> print(a)
1, 10, 5, 7
>>> print(b)
1, 10, 5, 7

Если нужно добавить элемент в список, используем метод append():

>>> a = []
>>> a.append(3)
>>> a.append("hello")
>>> print(a)
3, 'hello'

А если требуется удалить элемент из списка в том случае, когда его значение известно, рекомендуется применение метода remove(x), который удалит первую ссылку на этот элемент:

>>> b = 2, 3, 5
>>> print(b)
2, 3, 5
>>> b.remove(3)
>>> print(b)
2, 5

Для удаления элемента по индексу подходит команда del имя_списка:

>>> c = 3, 5, 1, 9, 6
>>> print(c)
3, 5, 1, 9, 6
>>> del c2
>>> print(c)
3, 5, 9, 6

Кроме того, можно изменить элемент списка в Python (его значение), напрямую к нему обратившись. Но для этого надо знать индекс элемента:

>>> d = 2, 4, 9
>>> print(d)
2, 4, 9
>>> d1 = 17
>>> print(d)
2, 17, 9

А что нужно сделать, если требуется очистить список в Python? Для этого можно заново его проинициализировать, как будто вновь его создаёте. А чтобы получить доступ к элементу списка, поместите индекс данного элемента в квадратные скобки:

>>> a = 3, 5, 7, 10, 3, 2, 6, 
>>> a2
7

Можно применять и отрицательные индексы (счёт пойдёт с конца). Например, чтобы получить доступ к последнему элементу списка в Python, используют следующую команду:

>>> a-1

Также может понадобиться найти и получить из списка некоторый подсписок в заданном диапазоне индексов. Чтобы это реализовать, поместите начальный и конечный индексы в квадратные скобки и разделите их двоеточием:

>>> a14
5, 7, 10

Объединить списки в Python тоже несложно. Объединение легко сделать с помощью метода extend:

combo_list = 1
one_list = 4, 5
a = combo_list.extend(one_list)
print(a) # 

Также в Python можно объединить список с другим, просто добавив их вместе. Это довольно простой способ объединения:

my_list = 1, 2, 3
my_list2 = "a", "b", "c"
combo_list = my_list + my_list2
print(combo_list) # 

Как видите, объединить списки достаточно легко.

Restrictions on Key Dictionaries

Here is a list of restrictions on the key in a dictionary:

• If there is a duplicate key defined in a dictionary, the last is considered. For example consider dictionary my_dict = {«Name»:»ABC»,»Address»:»Mumbai»,»Age»:30, «Name»: «XYZ»};.It has a key «Name» defined twice with value as ABC and XYZ. The preference will be given to the last one defined, i.e., «Name»: «XYZ.»
• The data-type for your key can be a number, string, float, boolean, tuples, built-in objects like float, and functions.

  For example my_dict = {bin:»001″, hex:»6″ ,10:»ten», bool:»1″, float:»12.8″, int:1, False:’0′};

  Only thing that is not allowed is, you cannot defined a key in square brackets for example my_dict = {:»ABC»,»Address»:»Mumbai»,»Age»:30};

Начало работы с методами сортировки Pandas ↑

Напоминаем, что DataFrame — это структура данных с помеченными осями для строк и столбцов. Вы можете отсортировать DataFrame по значению строки или столбца, а также по индексу строки или столбца.

И строки, и столбцы имеют индексы, которые представляют собой числовые представления о том, где находятся данные в вашем DataFrame. Вы можете получать данные из определенных строк или столбцов, используя расположение индекса DataFrame. По умолчанию номера индексов начинаются с нуля. Вы также можете вручную назначить собственный индекс.

Подготовка набора данных   

В этом уроке будем работать с данными об экономии топлива, собранными Агентством по охране окружающей среды США (EPA) на транспортных средствах, выпущенных в период с 1984 по 2021 год. Набор данных EPA по экономии топлива великолепен, потому что он содержит много различных типов информации, которую вы можете отсортировать, включая текстовую и числовою информацию. Набор данных содержит всего восемьдесят три колонки.

Чтобы продолжить, вам понадобится установленная библиотека Python pandas. Код в этом руководстве был выполнен с использованием pandas 1.2.0 и Python 3.9.1.

Для анализа будем просматривать данные о MPG (миля на галлон) для транспортных средств по маркам, моделям, годам и другим характеристикам транспортных средств. Можно указать, какие столбцы следует читать в DataFrame. Для этого урока вам понадобится только часть доступных столбцов. Вот команды для чтения соответствующих столбцов набора данных по экономии топлива в DataFrame и для отображения первых пяти строк:

>>> import pandas as pd

>>> column_subset = 

>>> df = pd.read_csv(
...     "https://www.fueleconomy.gov/feg/epadata/vehicles.csv",
...     usecols=column_subset,
...     nrows=100
... )

>>> df.head()
   city08  cylinders fuelType  ...  mpgData            trany  year
0      19          4  Regular  ...        Y     Manual 5-spd  1985
1       9         12  Regular  ...        N     Manual 5-spd  1985
2      23          4  Regular  ...        Y     Manual 5-spd  1985
3      10          8  Regular  ...        N  Automatic 3-spd  1985
4      17          4  Premium  ...        N     Manual 5-spd  1993

Вызывая с URL-адресом набора данных, вы можете загрузить данные в DataFrame. Сокращение количества столбцов приводит к более быстрой загрузке и меньшему использованию памяти. Чтобы еще больше ограничить потребление памяти и быстро почувствовать данные, вы можете указать, сколько строк загружать, используя .

Знакомство с .sort_values()   

Для сортировки значений в DataFrame по любой оси (столбцы или строки) используем . Как правило, требуется отсортировать строки в DataFrame по значениям одного или нескольких столбцов:

На рисунке выше показаны результаты использования для сортировки строк DataFrame на основе значений в столбце . Это похоже на то, как вы сортируете данные в электронной таблице с помощью столбца.

Знакомство с .sort_index()   

используем для сортировки DataFrame по индексу строки или меткам столбцов. Отличие от заключается в том, что вы сортируете DataFrame на основе индекса строки или имени столбцов, а не значений в этих строках или столбцах:

Индекс строки DataFrame обведен синим на рисунке выше. Индекс не считается столбцом, и обычно у вас есть только один индекс строки. Индекс строки можно рассматривать как номера строк, которые начинаются с нуля.

Python map and filter functions

The and functions are mass
functions that work on all list items. They are part of the functional
programming built into the Python language.

Today, it is recommended to use list comprehensions instead of these
functions where possible.

map_fun.py

#!/usr/bin/env python

# map_fun.py

def to_upper(s):
    
    return s.upper()

words = 

words2 = list(map(to_upper, words))
print(words2)

The function applies a particular function to every
element of a list.

def to_upper(s):

    return s.upper()

This is the definition of the function that will be applied
to every list element. It calls the string
method on a given string.

words = 

This is the list of strings.

words2 = map(to_upper, words)
print(words2)

The function applies the
function to every string element of the words list. A new list is formed and
returned back. We print it to the console.

$ ./map_fun.py

Every item of the list is in capital letters.

The function constructs a list from those elements of
the list for which a function returns true.

filter_fun.py

#!/usr/bin/env python

# filter_fun.py

def positive(x):
    return x > 0

n = 

print(list(filter(positive, n)))

An example demonstrating the function.
It will create a new list having only positive values. It will
filter out all negative values and 0.

def positive(x):
    return x > 0

This is the definition of the function used by the
function. It returns or . Functions that
return a boolean value are called predicates.

$ ./filter_fun.py

Output of the script.

In this part of the Python tutorial, we have described Python lists.

Contents
Previous
Next

Что такое список

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

Как списки хранятся в памяти?

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

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

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

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

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

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

Как работает Быстрая сортировка

Быстрая сортировка чаще всего не сможет разделить массив на равные части. Это потому, что весь процесс зависит от того, как мы выбираем опорный элемент. Нам нужно выбрать опору так, чтобы она была примерно больше половины элементов и, следовательно, примерно меньше, чем другая половина элементов. Каким бы интуитивным ни казался этот процесс, это очень сложно сделать.

Подумайте об этом на мгновение — как бы вы выбрали адекватную опору для вашего массива? В истории быстрой сортировки было представлено много идей о том, как выбрать центральную точку — случайный выбор элемента, который не работает из-за того, что «дорогой» выбор случайного элемента не гарантирует хорошего выбора центральной точки; выбор элемента из середины; выбор медианы первого, среднего и последнего элемента; и еще более сложные рекурсивные формулы.

Самый простой подход — просто выбрать первый (или последний) элемент. По иронии судьбы, это приводит к быстрой сортировке на уже отсортированных (или почти отсортированных) массивах.

Именно так большинство людей выбирают реализацию быстрой сортировки, и, так как это просто и этот способ выбора опоры является очень эффективной операцией, и это именно то, что мы будем делать.

Теперь, когда мы выбрали опорный элемент — что нам с ним делать? Опять же, есть несколько способов сделать само разбиение. У нас будет «указатель» на нашу опору, указатель на «меньшие» элементы и указатель на «более крупные» элементы.

Цель состоит в том, чтобы переместить элементы так, чтобы все элементы, меньшие, чем опора, находились слева от него, а все более крупные элементы были справа от него. Меньшие и большие элементы не обязательно будут отсортированы, мы просто хотим, чтобы они находились на правильной стороне оси. Затем мы рекурсивно проходим левую и правую сторону оси.

Рассмотрим пошагово то, что мы планируем сделать, это поможет проиллюстрировать весь процесс. Пусть у нас будет следующий список.

29 | 99 (low),27,41,66,28,44,78,87,19,31,76,58,88,83,97,12,21,44 (high)

Выберем первый элемент как опору 29), а указатель на меньшие элементы (называемый «low») будет следующим элементом, указатель на более крупные элементы (называемый «high») станем последний элемент в списке.

29 | 99 (low),27,41,66,28,44,78,87,19,31,76,58,88,83,97,12,21 (high),44

Мы двигаемся в сторону high то есть влево, пока не найдем значение, которое ниже нашего опорного элемента.

29 | 99 (low),27,41,66,28,44,78,87,19,31,76,58,88,83,97,12,21 (high),44

• Теперь, когда наш элемент high указывает на элемент 21, то есть на значение меньше чем опорное значение, мы хотим найти значение в начале массива, с которым мы можем поменять его местами. Нет смысла менять местами значение, которое меньше, чем опорное значение, поэтому, если low указывает на меньший элемент, мы пытаемся найти тот, который будет больше.
• Мы перемещаем переменную low вправо, пока не найдем элемент больше, чем опорное значение. К счастью, low уже имеет значение 89.
• Мы меняем местами low и high:

29 | 21 (low),27,41,66,28,44,78,87,19,31,76,58,88,83,97,12,99 (high),44

• Сразу после этого мы перемещает high влево и low вправо (поскольку 21 и 89 теперь на своих местах)
• Опять же, мы двигаемся high влево, пока не достигнем значения, меньшего, чем опорное значение, и мы сразу находим — 12
• Теперь мы ищем значение больше, чем опорное значение, двигая low вправо, и находим такое значение 41

Этот процесс продолжается до тех пор, пока указатели low и high наконец не встретятся в одном элементе:

29 | 21,27,12,19,28 (low/high),44,78,87,66,31,76,58,88,83,97,41,99,44

Мы больше не используем это опорное значение, поэтому остается только поменять опорную точку и high, и мы закончили с этим рекурсивным шагом:

28,21,27,12,19,29,44,78,87,66,31,76,58,88,83,97,41,99,44

Как видите, мы достигли того, что все значения, меньшие 29, теперь слева от 29, а все значения больше 29 справа.

Затем алгоритм делает то же самое для коллекции 28,21,27,12,19 (левая сторона) и 44,78,87,66,31,76,58,88,83,97,41,99,44 (правая сторона). И так далее.

Method 1: Using + operator

We used operator earlier to print variables with strings. Well the same logic applies here. We intend to append two different variables into an existing string
In this example I have defined two variables with contains integer while contains string value

#!/usr/bin/env python3

# Define variable
age = 32
name = 'Deepak'

# Add variables with string
print('My name is ' + name + ' and I am ' + str(age) + ' years old.')

Now I have used operator to concatenate variable value with string. Since age is an integer, I had to use to change the variable type to string

Output:

# python3 /tmp/append_string.py
My name is Deepak and I am 32 years old.

This operator usage can be tedious if you have a long range of strings to append. But for simple use cases as above, this operator would be useful.

Python sequence functions

Sequence functions can be used on any sequence types, including lists.

sequence_funs.py

#!/usr/bin/env python

# sequence_funs.py

n = 

print("There are {0} items".format(len(n)))
print("Maximum is {0}".format(max(n)))
print("Minimum is {0}".format(min(n)))
print("The sum of values is {0}".format(sum(n)))

In the example above, we have four functions: , ,
, and .

print("There are {0} items".format(len(n)))

The function returns the size of the list. The number of
elements of the list.

print("Maximum is {0}".format(max(n)))
print("Minimum is {0}".format(min(n)))

The and functions return the maximum
and the minimum of the list.

print("The sum of values is {0}".format(sum(n)))

The function calculates the sum of the numbers
of the list.

$ ./sequence_funs.py
There are 8 items
Maximum is 8
Minimum is 1
The sum of values is 36

This is the output.

Insert a dictionary into another dictionary

Consider you have two dictionaries as shown below:

Dictionary 1:

my_dict = {"username": "XYZ", "email": "This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.", "location":"Washington"}

Dictionary 2:

my_dict1 = {"firstName" : "Nick", "lastName": "Price"}

Now I want my_dict1 dictionary to be inserted into my_dict dictionary. To do that lets create a key called «name» in my_dict and assign my_dict1 dictionary to it.

Here is a working example that shows inserting my_dict1 dictionary into my_dict.

my_dict = {"username": "XYZ", "email": "This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.", "location":"Washington"}

my_dict1 = {"firstName" : "Nick", "lastName": "Price"}

my_dict = my_dict1

print(my_dict)

Output:

{'username': 'XYZ', 'email': This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.', 'location': 'Mumbai', 'name': {'firstName': 'Nick', 'lastName': 'Price'}}

Now if you see the key «name», it has the dictionary my_dict1.

Summary:

Dictionary is one of the important data types available in Python. The data in a dictionary is stored as a key/value pair. The key/value is separated by a colon(:), and the key/value pair is separated by comma(,). The keys in a dictionary are unique and can be a string, integer, tuple, etc. The values can be a list or list within a list, numbers, string, etc.

Important built-in methods on a dictionary:

Method	Description
clear()	It will remove all the elements from the dictionary.
append()	It is a built-in function in Python that helps to update the values for the keys in the dictionary.
update()	The update() method will help us to merge one dictionary with another.
pop()	Removes the element from the dictionary.

Дайте мне список, и я переверну мир

Так (или примерно так) говорил ещё Архимед, а кто мы такие, чтоб с ним спорить. Список — простой, понятный и надёжный инструмент: в любой непонятной ситуации попробуйте сначала применить список, и даже если он не подойдёт, то подскажет, как и чем решать задачу дальше. Обязательно посмотрите другие методы списков из официальной документации Python, чтобы они не оказались для вас сюрпризом на собеседовании.

Конечно, Python — это не только списки, и изучать его лучше на родном языке в компании единомышленников. Приходите на наш курс «Профессия Python-разработчик». Под руководством опытных наставников вы станете настоящим укротителем питонов повелителем списков, массивов и словарей, а заодно получите востребованную и высокооплачиваемую специальность.

Методы списков

Давайте теперь
предположим, что у нас имеется список из чисел:

a = 1, -54, 3, 23, 43, -45, 

и мы хотим в
конец этого списка добавить значение. Это можно сделать с помощью метода:

a.append(100)

И обратите
внимание: метод append ничего не возвращает, то есть, он меняет
сам список благодаря тому, что он относится к изменяемому типу данных. Поэтому
писать здесь конструкцию типа

a = a.append(100)

категорически не
следует, так мы только потеряем весь наш список! И этим методы списков
отличаются от методов строк, когда мы записывали:

string="Hello"
string = string.upper()

Здесь метод upper возвращает
измененную строку, поэтому все работает как и ожидается. А метод append ничего не
возвращает, и присваивать значение None переменной a не имеет
смысла, тем более, что все работает и так:

a = 1, -54, 3, 23, 43, -45, 
a.append(100)

Причем, мы в методе
append можем записать
не только число, но и другой тип данных, например, строку:

a.append("hello")

тогда в конец
списка будет добавлен этот элемент. Или, булевое  значение:

a.append(True)

Или еще один
список:

a.append(1,2,3)

И так далее. Главное,
чтобы было указано одно конкретное значение. Вот так работать не будет:

a.append(1,2)

Если нам нужно
вставить элемент в произвольную позицию, то используется метод

a.insert(3, -1000)

Здесь мы
указываем индекс вставляемого элемента и далее значение самого элемента.

Следующий метод remove удаляет элемент
по значению:

a.remove(True)
a.remove('hello')

Он находит
первый подходящий элемент и удаляет его, остальные не трогает. Если же
указывается несуществующий элемент:

a.remove('hello2')

то возникает
ошибка. Еще один метод для удаления

a.pop()

выполняет
удаление последнего элемента и при этом, возвращает его значение. В самом
списке последний элемент пропадает. То есть, с помощью этого метода можно
сохранять удаленный элемент в какой-либо переменной:

end = a.pop()

Также в этом
методе можно указывать индекс удаляемого элемента, например:

a.pop(3)

Если нам нужно
очистить весь список – удалить все элементы, то можно воспользоваться методом:

a.clear()

Получим пустой
список. Следующий метод

a = 1, -54, 3, 23, 43, -45, 
c = a.copy()

возвращает копию
списка. Это эквивалентно конструкции:

c = list(a)

В этом можно
убедиться так:

c1 = 1

и список c будет отличаться
от списка a.

Следующий метод count позволяет найти
число элементов с указанным значением:

c.count(1)
c.count(-45)

Если же нам
нужен индекс определенного значения, то для этого используется метод index:

c.index(-45)
c.index(1)

возвратит 0,
т.к. берется индекс только первого найденного элемента. Но, мы здесь можем
указать стартовое значение для поиска:

c.index(1, 1)

Здесь поиск
будет начинаться с индекса 1, то есть, со второго элемента. Или, так:

c.index(23, 1, 5)

Ищем число 23 с
1-го индекса и по 5-й не включая его. Если элемент не находится

c.index(23, 1, 3)

то метод
приводит к ошибке. Чтобы этого избежать в своих программах, можно вначале
проверить: существует ли такой элемент в нашем срезе:

23 in c1:3

и при значении True далее уже
определять индекс этого элемента.

Следующий метод

c.reverse()

меняет порядок
следования элементов на обратный.

Последний метод,
который мы рассмотрим, это

c.sort()

выполняет
сортировку элементов списка по возрастанию. Для сортировки по убыванию, следует
этот метод записать так:

c.sort(reverse=True)

Причем, этот
метод работает и со строками:

lst = "Москва", "Санкт-Петербург", "Тверь", "Казань"
lst.sort()

Здесь
используется лексикографическое сравнение, о котором мы говорили, когда
рассматривали строки.

Это все основные
методы списков и чтобы вам было проще ориентироваться, приведу следующую
таблицу:

Метод	Описание
append()	Добавляет элемент в конец списка
insert()	Вставляет элемент в указанное место списка
remove()	Удаляет элемент по значению
pop()	Удаляет последний элемент, либо элемент с указанным индексом
clear()	Очищает список (удаляет все элементы)
copy()	Возвращает копию списка
count()	Возвращает число элементов с указанным значением
index()	Возвращает индекс первого найденного элемента
reverse()	Меняет порядок следования элементов на обратный
sort()	Сортирует элементы списка

Add list to dictionary python

Now, let’s see how to add list to dictionary in python.

The restriction with keys in the python dictionary is only immutable data types can be used as a key. So, we cannot use a dictionary of the list as a key. If we try to do this we will get a “TypeEerror”.

Example:

After writing the above code, ones we will print “ my_dict ” then the error will appear as “ TypeError: unhashable type: ‘list’ ”. You can refer to the below screenshot.

Add list to dictionary python

The same can be done with the values in the dictionary. Let’s see how we can add a list to the dictionary in python.

Example:

After writing the above code (add a list to dictionary python), Ones you will print “ my_dict ” then the output will appear as a “{‘marks’: } ”. Here, we can see that the list is added to the dictionary. You can refer to the below screenshot add a list to dictionary python.

Add list to dictionary python

This is how, we can convert list to dictionary python.

You may like following Python tutorials:

• Check if a list is empty in Python
• Python convert list to string
• Python square a number
• What is a Python Dictionary + Create a dictionary in Python
• Python print without newline
• Python Dictionary Methods
• How to create a list in Python
• Python String Functions
• Create a hello world program in python using Visual Studio Code
• Python access modifiers + Examples
• Create and modify PDF file in Python
• Python concatenate arrays

In this tutorial, we will discuss how to append an item to Python dictionary. We discussed the Python dictionary append with examples.