Списки в python

Python list comprehensions

A list comprehension is a syntactic construct which
creates a list based on existing list. The syntax was influenced
by mathematical notation of sets. The Python
syntax was inspired by the Haskell programming language.

L = ]

The above pseudo code shows the syntax of a list comprehension. A list
comprehension creates a new list. It is based on an existing list. A for
loop goes through the sequence. For each loop an expression is evaluated
if the condition is met. If the value is computed it is appended to the new list.
The condition is optional.

List comprehensions provide a more concise way to create lists in situations
where and and/or nested loops could be used.

list_comprehension.py

#!/usr/bin/env python

# list_comprehension.py

a = 

b = 
print(b)

In the example we have defined a list of numbers.
With the help of the list comprehension, we create a new list
of numbers that cannot be divided by 2 without a remainder.

a = 

This is the list of nine integers.

b = 

Here we have the list comprehension. In the loop
each element of a list is taken. Then a condition
is tested. If the condition is met, an expression is evaluated. In our
case the expression is a pure which takes the element as
it is. Finally, the element is appended to the list.

$ ./list_comprehension.py

Example output. The numbers in a list cannot be divided by 2, without a
remainder.

In the second example we compare a list comprehension to a traditional
for loop.

list_comprehension2.py

#!/usr/bin/env python

# list_comprehension2.py

lang = "Python"

a = []

for e in lang:
    a.append(ord(e))

b = 

print(a)
print(b)

In the example we have a string. We want to create a
list of the ASCII integer codes of the letters of the string.

a = []

for e in lang:
    a.append(ord(e))

We create such a list with the for loop.

b = 

Here the same is produced using a list comprehension.
Note that the if condition was omitted. It is optional.

$ ./list_comprehension2.py

This is example output. You can find out more about list comprehensions
in Python list comprehensions
tutorial.

Срез списков

Также вы можете вызывать несколько объектов из списка (к примеру, только объекты с индексом от 1 до 3). Это называется срезом. Срез включает в себя диапазон объектов списка в формате :

Первый индекс в срезе – начало диапазона (включительно), второй – конец диапазона (исключительно). Потому срез включает в себя только объекты с индексами 1, 2 и 3.

Чтобы включить в срез первый или последний объект списка, достаточно пропустить соответствующий индекс в квадратных скобках list. К примеру, чтобы вывести первые три объекта списка, можно ввести:

Чтобы включить в срез все объекты в списке, начиная с объекта с индексом 2, нужно ввести:

Также для этого можно использовать отрицательные индексы:

Также в срезе можно задавать шаг – количество объектов, которые нужно пропустить после первого извлеченного объекта. По умолчанию шаг=1, то есть, Python выводит каждый объект списка.

Синтаксис этой конструкции выглядит так:

где z – размер шага. Создайте новый список, а затем задайте срез и шаг:

Конструкция numbers выводит из списка все объекты с индексами в диапазоне от 1 до 11 с шагом 2 (т.е., через один).

Чтобы задать шаг для всего списка, можно пропустить первые два параметра:

Это выведет каждый третий объект:

Traversing Python lists

This section will point out three basic ways to traverse a list in Python.

traverse.py

#!/usr/bin/env python

# traverse.py

n = 

for e in n:
    print(e, end=" ")
    
print() 

The first one is the most straightforward way to traverse a list.

n = 

We have a numerical list. There are five integers in the list.

for e in n:
    print(e, end=" ")

Using the loop, we go through the list one by one
and print the current element to the console.

$ ./traverse.py
1 2 3 4 5

This is the output of the script. The integers are printed to the
terminal.

The second example is a bit more verbose.

traverse2.py

#!/usr/bin/env python

# traverse2.py

n = 

i = 0
s = len(n)

while i < s:
    
    print(n, end=" ")
    i = i + 1

print()

We are traversing the list using the loop.

i = 0
l = len(n)

First, we need to define a counter and find out the size of the list.

while i < s:
    
    print(n, end=" ")
    i = i + 1

With the help of these two numbers, we go through the list and
print each element to the terminal.

The built-in function gives us both the
index and the value of a list in a loop.

traverse3.py

#!/usr/bin/env python

# traverse3.py

n = 

print(list(enumerate(n)))

for e, i in enumerate(n):
    print("n = {1}".format(e, i))

In the example, we print the values and
the indexes of the values.

$ ./traverse3.py 

n = 1
n = 2
n = 3
n = 4
n = 5

Running the script.

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.

List Methods

[]

1
3

1
2
0

Python reversing list elements

We can reverse elements in a list in a few ways in Python.
Reversing elements should not be confused with sorting in a
reverse way.

reversing.py

#!/usr/bin/env python

# reversing.py

a1 = 
a2 = 
a3 = 

a1.reverse()
print(a1)

it = reversed(a2)
r = list()

for e in it:
    r.append(e)
    
print(r)

print(a3)

In the example, we have three identical string lists.
We reverse the elements in three different ways.

a1.reverse()

The first way is to use the method.

it = reversed(a2)
r = list()

for e in it:
    r.append(e)

The function returns a reverse iterator.
We use the iterator in a for loop and create a new reversed list.

print(a3)

The third way is to reverse the list using the slice syntax, where the
step parameter is set to -1.

$ ./reversing.py

All the three lists were reversed OK.

Как в Python работают представления списков?

Представление списков это, в сущности, просто элегантный способ конструирования списков в Python. Особенно этот способ понравится тем, кто любит математику. Судите сами:

Результат:

Итак, что же произошло? Мы взяли все целые числа от 0 до 10 (исключая 10) и каждое число возвели в квадрат.

Согласитесь, не очень сложно. Теперь давайте поднимем планку.

Давайте получим такой же список, но будем брать только четные числа, то есть те, которые нацело делятся на . Это также очень просто сделать при помощи представления списков.

Результат:

Мы просто добавили при помощи инструкции  условие в наше первоначальное выражение. Если это условие выполняется, то число возводится в квадрат и добавляется в результирующий список, а если нет, то пропускается. В нашем случае это условие делимости на  без остатка.

Итак, в более общем смысле, вы также можете использовать представление списков для преобразования ваших списков в другие списки, что звучит немного сложнее, не так ли?

Рассмотрим следующий пример:

Результат:

В данном примере у нас уже есть список , который мы преобразуем при помощи представления списков. Вы опять можете видеть, что выражение  обеспечивает выполнение некоторых операций для всех элементов списка .

Теперь обратите внимание на выражение .  Для простоты, вы должны просто знать, что лямбда-функции — это анонимные функции, которые создаются во время выполнения

Учитывая это, вы можете просто сосредоточиться на выражении .

Отсюда видно, что эта функция просто принимает один элемент и умножает его на самого себя, то есть возводит в квадрат. Это анонимная функция, поэтому вам нужно передать ей свой элемент списка, чтобы убедиться, что лямбда-функция принимает его в качестве входных данных. Поэтому мы видим такое выражение: .

Для лучшего понимания вторую строку кода можно переписать следующим образом:

Здесь мы просто определяем лямбда-функцию заранее.

Стоит отметить, что помимо представления списков существуют также представления словарей и представления множеств.

Вопрос 8. В чём разница между remove, pop и del?

Сложность: (ー_ー)

Каждый из этих трёх методов (точнее, двух методов и одной команды) удаляет элементы списка. Но каждый делает это по-своему и, соответственно, применяется в разных ситуациях.

remove()

Метод remove() удаляет из списка первое совпадающее значение.

Возьмём список и удалим из него элемент ‘b’:

Первая ‘b’ исчезла, но вторая ‘b’ осталась в списке.

pop()

Метод pop() удаляет элемент по индексу и возвращает этот элемент:

Индексация в Python идёт с нуля, поэтому элемент с индексом 2 — третий по счёту. В последних строчках мы вывели изменённый список.

del

Команда del тоже удаляет элемент списка по его индексу, но имеет отличный от pop() синтаксис и ничего не возвращает:

Мы недосчитались четвёртого по индексу (и пятого по счёту) элемента, то есть ‘b’.

Также команда del может удалять из списка срезы (slices):

При указании границ среза в Python последний элемент в срез не входит. Поэтому из списка удалены элементы с третьего (индекс 2) по пятый (индекс 4), исключая последний, то есть 66.25 и 333.

Наконец, del может удалять целые переменные.

List Functions

The following Python functions can be used on lists.

3

[]
[]

, ]

moth
wasp

bee
ant

• String Methods
• Numeric Operations

Доступ к элементам

Python назначает индекс каждому из элементов списка, нумерация идет с нуля. Итак, если вы хотите получить доступ к определенному элементу в списке, вы можете обратиться к нему по его индексу. Для этого вы должны знать индекс элемента. Впрочем, даже если вы этого не знаете, не беспокойтесь, для этого есть одно решение. Но пока давайте попробуем получить доступ к элементам по их индексу.

>>> list1

>>> print(list1)
1
>>> print(list1)
3
>>> print(list1)
2

Python выбросит , если вы передадите индекс, который не связан со списком, или если этот индекс не ссылается на объект.

>>> list1

>>> print(list1)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: list index out of range
>>>

Бывают ситуации, когда вы знаете, к какому элементу вы хотите получить доступ, но не знаете его индекс. В таких ситуациях вы можете найти этот элемент в соответствующем списке, а функция поиска (функция в случае списков) возвращает индекс этого элемента.

>>> list1

>>> list1.index(2)
1 // index of 2

1. В каких ситуациях лучше использовать списки, а в каких кортежи, словари или множества?

Материал во введении кажется довольно простым, когда вы просто читаете его, но когда вы на самом деле работаете над небольшим скриптом на Python или над целым проектом, выбор списка или какого-либо другого типа последовательности может быть не таким очевидным для вас.

Но выбор правильной структуры для ваших данных очень важен!

Списки против кортежей

Кортежи используются для хранения неизменяемых упорядоченных наборов элементов. Это означает следующее:

• вы не можете добавлять элементы в кортеж. Таким образом, методов или для кортежей не существует;
• вы не можете удалять элементы из кортежа. Значит, методов и также нет;
• но вы можете находить элементы в кортеже, так как это его не изменяет;
• также вы можете использовать оператор для проверки нахождения элемента в кортеже.

Таким образом, если у вас есть постоянное множество значений и вы не собираетесь ничего с ним делать (кроме перебора), то используйте кортежи вместо списков. Их использование будет быстрей и безопасней, так как они защищены от записи.

Списки против словарей

• список хранит упорядоченную последовательность элементов, то есть ее порядок поддерживается. Словари не поддерживают порядок данных.
• словари связывают каждый ключ со значением, а списки содержат только значения.

Используйте словарь, когда у вас есть неупорядоченный набор уникальных ключей, которые сопоставляются с определенными значениями.

Заметим, что при проверке на наличие элемента производительность словарей будет выше.

Списки против множеств

• Как и словари, множества это неупорядоченные наборы данных (в отличие от списков).
• Множества требуют, чтобы данные, хранящиеся в них, были хэшируемыми. Списки поддерживают хранение нехэшируемых типов данных.
• Множества требуют, чтобы элементы, содержащиеся в них, были уникальными и неизменяемыми. Дубликаты недопустимы во множествах, в то время как в списках они возможны, равно как и возможно и изменять сами элементы.

Вы можете использовать множества, когда у вас есть неупорядоченный набор уникальных неизменяемых значений, которые также можно хэшировать.

Вы не уверены, какие значения можно хэшировать?

Взгляните на таблицу ниже:

Не верьте нам на слово! Поэксперементируйте сами!

# Импортируем библиотеку `collections`
import collections

# Проверяем, можно ли хэшировать словарь
print(isinstance({}, collections.Hashable))

# Проверяем на хэшируемость число с плавающей запятой
print(isinstance(0.125, collections.Hashable))

Обратите внимание, что поскольку вы работаете с хэшируемыми элементами, проверка того, является ли определенный элемент частью вашей последовательности, будет проходить быстрее со множествами, чем со списками

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())

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)  # 

Списки

Списки Python схожи с массивами в других языках. В Python, пустой список может быть создан следующим образом:

Python

my_list = []
my_list = list()

Как вы видите, вы можете создать список при помощи квадратных скобок, или при помощи встроенного инструмента Python – list. Список состоит из таких элементов, как строки, цифры, объекты и смеси типов. Давайте взглянем на несколько примеров:

Python

my_list =
my_list2 =
my_list3 =

Первый список содержит 3 числа, второй 3 строки, третий содержит смесь. Вы также можете создавать списки списков, вот так:

Python

my_nested_list =
print(my_nested_list) # , ]

В какой-то момент вам может понадобиться скомбинировать два списка вместе. Первый способ сделать это – при помощи метода extend:

Python

combo_list =
one_list =
a = combo_list.extend(one_list)

print(a) #

Немного проще будет просто добавить два списка вместе.

Python

my_list =
my_list2 =

combo_list = my_list + my_list2
print(combo_list) #

Да, это именно настолько просто. Вы также можете сортировать список. Давайте уделим немного времени и взглянем на то, как это делается:

Python

alpha_list =
alpha_list.sort()

print(alpha_list) #

Получилось. Видите? Давайте взглянем на еще один пример, чтобы закрепить результат:

Python

alpha_list =
sorted_list = alpha_list.sort()

print(sorted_list) # None

В этом примере мы попытались назначить сортированный список переменной. Однако, когда вы вызываете метод sort() в списке, он сортирует список на месте. Так что если вы попробуете назначить результат другой переменной, тогда возникнет объект None, который аналогичен объекту Null в других языках. Таким образом, когда вам нужно отсортировать что-нибудь, просто помните, что вы сортируете на месте, и вы не можете назначить объект другой переменной.Вы можете разрезать список также, как вы делаете это со строкой:

Python

a = alpha_list
print(a) #

Данный код выдает список из трех первых элементов.

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

Функция mean()

Python 3 имеет модуль статистики, который содержит встроенную функцию для вычисления среднего числа. Функция statistics.mean() используется для вычисления среднего входного значения или набора данных.

Функция mean() принимает список, кортеж или набор данных, содержащий числовые значения, в качестве параметра и возвращает среднее значение элементов данных.

Синтаксис:

mean(data-set/input-values)

Пример:

from statistics import mean 

inp_lst =  
list_avg = mean(inp_lst) 

print("Average value of the list:\n") 
print(list_avg) 
print("Average value of the list with precision upto 3 decimal value:\n")
print(round(list_avg,3))

В приведенном выше фрагменте кода мы использовали метод statistics.round() для округления выходного среднего до определенного десятичного значения.

Синтаксис:

statistics.round(value, precision value)

Вывод:

Average value of the list:

67.51375
Average value of the list with precision upto 3 decimal value:

67.514

Основы работы с генераторами списков

В Python генераторы списков выглядят так:

Список (или другой итерируемый тип данных, iterable) присваивается переменной. Дополнительные переменные, которые используются как элементы списка, располагаются вокруг оператора for. Ключевое слово in используется так же, как в циклах for, для итерации списка (iterable).

Рассмотрим такой пример, который сгенерирует список из строк:

Переменной 8host_letters присваивается новый список, где letter – элементы, содержащиеся в строке ‘8host’.

Чтобы убедиться, что генератор работает, вызовите функцию print(), и вы получите следующий вывод:

Список, созданный с помощью генератора, состоит из элементов строки ‘8host’.

Генератор списка можно переписать в цикл for, но не каждый цикл for можно переписать в генератор списков.

Попробуем переписать в цикл генератор из примера выше, 8host_letters. Это поможет лучше понять, как работают генераторы.

При создании списка с помощью цикла for переменная, которой присвоен список, должна содержать сначала пустой список (обратите внимание на первую строку). Затем цикл итерирует строку ‘8host’ с помощью переменной letter

После этого цикл добавляет каждый последующий элемент из итерируемой строки в список с помощью метода list.append(x).

В результате цикл создаст такой же список:

Проверяем наш связный список

Давайте все это проверим. Начнем с создания нового объекта Node. Назовем его (две латинские буквы «l» в нижнем регистре как сокращение Linked List). Назначим ему значение 1.

Поскольку мы написали такой классный метод , мы можем вызывать его для добавления в наш список новых узлов.

Как нам увидеть, как выглядит наш список? Теоретически, выглядеть он должен следующим образом:

Но нет способа вывести его именно в таком виде. Нам нужно пройти список, выводя каждое значение. Вы же помните, как проходить список? Мы только что это делали. Повторим:

1. Создаем переменную, указывающую на .
2. Если есть следующий узел, перемещаемся к этому узлу.

И просто выводим в каждом узле. Мы начинаем с шага № 1: создаем новую переменную и назначаем ее головным элементом списка.

Далее мы выводим первый узел. Почему мы не начали с цикла while? Цикл while проитерируется только дважды, потому что только у двух узлов есть (у последнего узла его нет). В информатике это называется ошибкой на единицу (когда нужно сделать что-то Х раз плюс 1). Это можно представить в виде забора. Вы ставите столб, затем секцию забора, и чередуете пару столько раз, сколько нужно по длине.

Но вы не можете оставить последнюю секцию забора висящей в воздухе. Ограда должна закончиться столбом, а не секцией. Поэтому вам приходится либо добавлять еще один столб в конце, либо (что в информатике более распространено) начать с постановки столба, а затем добавлять пары . Это мы и сделаем.

Для начала мы выведем первый узел, а затем запустим цикл while для вывода всех последующих узлов.

node = ll
print(node.data)
while node.next:
    node = node.next
    print(node.data)

Запустив это для нашего предыдущего списка, мы получим в консоли:

Ура! Наш связный список работает.

Метод collection.counter()

Метод collection.counter() может использоваться для сравнения списков. Функция counter() подсчитывает частоту элементов в списке и сохраняет данные в виде словаря, представленного в формате <значение>: <частота>. Если два списка имеют одинаковый выходной словарь, то они одинаковы.

Примечание: порядок элементов списка не влияет на результат работы метода counter().

Пример

import collections 

l1 = 
l2 = 
l3 = 

if collections.Counter(l1) == collections.Counter(l2):
	print ("Списки l1 и l2 одинаковые")
else:
	print ("Списки l1 и l2 неодинаковые")

if collections.Counter(l1) == collections.Counter(l3):
	print ("Списки l1 и l3 одинаковые")
else:
	print ("Списки l1 и l3 неодинаковые")

Вывод

Списки l1 и l2 неодинаковые
Списки l1 и l3 одинаковые