как проверить что список пустой в python

Как проверить, пуст ли список в Python

В этом уроке мы рассмотрим примеры того, как проверить, пуст ли список в Python. Мы будем использовать функцию len (), рекомендуемый стиль Pep8, а также функцию bool ().

Как проверить, пуст ли список в Python

Вступление

Списки-это одна из четырех наиболее часто используемых структур данных, предоставляемых Python. Его функциональность, расширяемость и простота использования делают его полезным для реализации различных типов функциональных возможностей.

Списки Python имеют несколько интересных характеристик:

Использование функции len()

Хотя этот метод выглядит простым, он не настолько интуитивно понятен для начинающих.

Использование len() С Оператором Сравнения

Эта техника похожа на описанную выше, но она более ясна и понятна. Вот почему те, кто новичок в python или самом кодировании, обычно считают его более интуитивным:

Сравнение С Пустым Списком

Этот метод также очень прост и хорошо работает для начинающих, так как он включает в себя сравнение с пустым списком:

Рекомендуемый стиль Pep-8

Вот большинство встроенных объектов,которые считаются ложными:

Второе утверждение довольно похоже, за исключением того, что not инвертирует ложное условие в истинное. Этот подход очень похож на if(len(list)) подход.

Это предпочтительный подход, поскольку это самое чистое и короткое решение.

Это предпочтительный подход, поскольку это самое чистое и короткое решение.

Мы также можем использовать функцию bool() для проверки пустоты списка:

Это в основном вручную реализованный тест истинностного значения. Поэтому, если список не пуст, функция вернет True и если блок будет выполнен.

Эта статья была посвящена тому, как проверить, пуст ли наш список python или нет. Мы начали с изучения различных техник и, наконец, изучили некоторые параметры, которые мы можем использовать, чтобы сделать наше суждение о том, какая техника может работать для нас.

Я не могу сказать, что это конец, поскольку новые обновления Python могут привести к появлению новых и более совершенных стилей кодирования. Так что лучше продолжать исследовать и продолжать учиться.

Источник

Как проверить, пуст ли список в Python С примерами

В python есть несколько способов проверить, пуст ли список. Мы должны использовать ключевое слово “не”, так как это самый питонический метод. Давайте научимся проверять

Как проверить, пуст ли список в Python С примерами

Список-это одна из наиболее часто используемых структур данных в python, и каждый программист Python должен знать об операциях, которые могут быть выполнены со списком. Иногда, как программист, прежде чем выполнять какие-либо операции со списком в python, нам нужно проверить, пуст ли список или нет. Потому что если мы попытаемся выполнить операции из пустого списка, то получим ошибку.

По пустому списку у нас есть список, но в нем нет элементов. Давайте узнаем некоторые из наиболее рекомендуемых и распространенных способов проверить, является ли список пустым или нет.

Проверьте, является ли список пустым, сравнивая Его Непосредственно С Пустым Списком.

Мы можем непосредственно проверить, является ли список пустым или нет, используя условный оператор.

Во-первых, давайте посмотрим, как выглядит пустой список в python-

Мы можем использовать вышеприведенный вывод и сравнить его с нашим списком, чтобы проверить, пуст ли он.

Программа для удаления всех элементов списка

Чтобы проверить, пуст ли список

Использование функции python len() для проверки пустоты списка

Использование ключевого слова ‘not’ в python для проверки пустоты списка

Использование ключевого слова ‘not’ является наиболее питоническим способом и настоятельно рекомендуется разработчиками python. Итак, давайте посмотрим, как выглядит код, и тогда мы поймем, что происходит за сценой.

В приведенном выше коде ‘if not list1’ означает, что если у нас нет ничего в списке, выполните оператор if, в противном случае выполните оператор else. Python способствует использованию повседневных английских слов, поэтому мы должны попробовать использовать этот метод. Кроме того, вычислительно он оценивает результаты быстрее.

Использование ключевого слова » Is » в python для проверки пустоты списка

Явное сравнение

Здесь мы сравним наш список с пустым списком.

Проверка пустоты массива Numpy

Предположим, если у нас есть массив numpy и мы хотим проверить, пуст он или нет, мы используем вышеприведенные методы. Некоторые из вышеперечисленных методов дадут ошибку, а некоторые дадут href=»https://en.wikipedia.org/wiki/Warning_system»>предупреждение. Не верьте моим словам, попробуйте использовать вышеприведенные методы на массиве numpy, я сделаю один для вас. href=»https://en.wikipedia.org/wiki/Warning_system»>предупреждение. Не верьте моим словам, попробуйте использовать вышеприведенные методы на массиве numpy, я сделаю один для вас.

Здесь мы ясно видим, что получаем предупреждение о том, что старайтесь избегать таких методов, поскольку они будут устаревать в будущем.

Лучше использовать функцию «размер» массива, чтобы проверить, является ли массив пустым или нет.

Должен Читать

Вывод

Попробуйте запустить программы на вашей стороне и дайте нам знать, если у вас есть какие-либо вопросы.

Источник

Работа со списками (list) в Python

С оздание списка в Python может понадобиться для хранения в них коллекции объектов. Списки могут хранить объекты всех типов в одном, в отличие от массива в другом языке программирования. Также размер списка доступен к изменению.

Ниже разберёмся, как устроены списки, как с ними работать и приведём 6 примеров из практики.

Что такое список

Список (list) — тип данных, предназначенный для хранения набора или последовательности разных элементов.

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:

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.

Базовая работа со списками

Объявление списка

Объявление списка — самый первый и главный этап его создания. Для объявления списка в Python существует несколько способов.

Вариант №1 : Через литерал (выражение, создающее объект):

>>> elements = [1, 3, 5, 6] >>> type(elements) >>> print(elements) [1, 3, 5, 6]

Вариант №2 : Через функцию list() :

>>> elements = list() >>> type(elements) >>> print(elements) []

В этом примере создается пустой список.

Обращение к элементу списка в Python

Некоторые операции, рассмотренные выше, имеют два варианта выбора элемента: либо выбор непосредственно его по имени, либо обращение по индексу. Индексом называют его порядковый номер, начиная с нуля.

Существует также отрицательный индекс, рассмотрим на примере:

elements = [1, 2, 3, ‘word’]

Нумерация элементов списка в Python начиная с нуля

>>> elements[-4] 1 >>> elements[-1] ‘word’

Добавление в список

В списках доступно добавление, изменение, удаление элементов. Рассмотрим каждый способ изменения элементов на примерах.

>>> elements = [1, 2, 3, ‘word’] >>> elements.append(‘meow’) >>> print(elements) [1, 2, 3, ‘word’, ‘meow’]

Для простого примера, рассмотрим создание списка с нуля с помощью метода append() :

>>> elements = [] >>> elements.append(1) >>> elements.append(‘word’) >>> elements.append(‘meow’) >>> print(elements) [1, ‘word’, ‘meow’]

Добавление в список на указанную позицию

>>> elements = [1, 2, 4] >>> print(elements) [1, 2, 4] >>> elements.insert(2, 3) >>> print(elements) [1, 2, 3, 4]

Изменение элементов списка

Изменение элементов списка происходит следующим образом: нужно выбрать элемент по индексу (порядковому номеру элемента) и присвоить новое значение.

>>> elements = [2, 4, 6] >>> elements[2] = 8 >>> print(elements) [2, 4, 8]

В примере выше мы заменили 6 на 8.

Не забывайте, что счёт начинается с нуля, и в данном списке цифра 6 это 2-й элемент

Удаление элемента из списка

>>> elements = [1, «test», 5, 7] >>> del elements[1] >>> print(elements) [1, 5, 7]

Удалять можно как из текущего списка, так и из вложенных списков:

>>> my_list = [«hello», «world», «!»] >>> elements = [1, my_list, «ok»] >>> del elements[1][2] >>> print(elements) [1, [‘hello’, ‘world’], ‘ok’]

Можно удалять целыми диапазонами:

>>> elements = [2, 4, 6, 8, 12] >>> del elements[2:] # удаляем все элементы после 2-го элемента (включительно) >>> print(elements) [2, 4] >>> elements = [2, 4, 6, 8, 12] >>> del elements[:3] # удаляем все элементы до 3-го элемента >>> print(elements) [8, 12] >>> elements = [2, 4, 6, 8, 12] >>> del elements[1:3] # удаляем от 1-го элемента включительно до 3-го элемента >>> print(elements) [2, 8, 12]

>>> elements = [2, «test», 4] >>> elements.remove(«test») >>> print(elements) [2, 4]

Как проверить наличие элемента в списке

>>> elements = [‘слон’, ‘кот’, ‘лошадь’, ‘змея’, ‘рыба’] >>> if ‘кот’ in elements: print(‘meow’) meow

Объединение списков

>>> a = [1, 3, 5] >>> b = [1, 2, 4, 6] >>> print(a + b) [1, 3, 5, 1, 2, 4, 6] >>> hello = [«h», «e», «l», «l», «o»] >>> world = [«w», «o», «r», «l», «d»] >>> hello.extend(world) # extends не возвращает новый список, а дополняет текущий >>> print(hello) [‘h’, ‘e’, ‘l’, ‘l’, ‘o’, ‘w’, ‘o’, ‘r’, ‘l’, ‘d’]

Копирование списка Python

>>> a = [1, 2, 3] >>> b = a # переменно b присваивается не значение списка a, а его адрес >>> print(id(a), id(b)) 56466376 56466376 # a и b ссылаются на один и тот же список >>> b.append(4) >>> print(a, b) [1, 2, 3, 4] [1, 2, 3, 4]

Для копирования списков можно использовать несколько вариантов:

Рассмотрим на примере каждый из этих способов:

>>> a = [«кот», «слон», «змея»] >>> b = a.copy() >>> print(id(a), id(b), a, b) 56467336 56467016 [‘кот’, ‘слон’, ‘змея’] [‘кот’, ‘слон’, ‘змея’] >>> d = list(a) >>> print(id(a), id(d), a, d) 56467336 60493768 [‘кот’, ‘слон’, ‘змея’] [‘кот’, ‘слон’, ‘змея’] >>> import copy >>> e = copy.copy(a) # >>> print(id(a), id(e), a, e) 56467336 60491304 [‘кот’, ‘слон’, ‘змея’] [‘кот’, ‘слон’, ‘змея’] >>> f = copy.deepcopy(a) >>> print(id(a), id(f), a, f) 56467336 56467400 [‘кот’, ‘слон’, ‘змея’] [‘кот’, ‘слон’, ‘змея’] >>> c = a[:] # устаревший синтаксис >>> print(id(a), id(c), a, c) 56467336 60458408 [‘кот’, ‘слон’, ‘змея’] [‘кот’, ‘слон’, ‘змея’]

Важно : copy.copy(a) делает поверхностное копирование. Объекты внутри списка будут скопированы как ссылки на них (как в случае с оператором = ). Если необходимо рекурсивно копировать всех элементов в списке, используйте copy.deepcopy(a)

Скопировать часть списка можно с помощью срезов. Есть несколько вариантов использования:

>>> a = [«кот», «слон», «змея»] >>> b = a[2:] # с 2-го элемента (включительно) до конца списка >>> print(b) [‘змея’] >>> c = a[:2] # с начала списка по 2-й элемент >>> print(c) [‘кот’, ‘слон’] >>> d = a[1:2] # с 1-го элемента (включительно) по 2-й элемент >>> print(d) [‘слон’] >>> a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] >>> e = a[0:8:2] # c 0-го элемента по 8-й элемент с шагом 2 >>> print(e) [1, 3, 5, 7]

Цикл по списку

elements = [1, 2, 3, «meow»] for el in elements: print(el)

elements = [1, 2, 3, «meow»] elements_len = len(elements) i = 0 while i

Методы списков

Пример использования методов:

# append >>> a = [1, 2, 3] >>> a.append(4) print(a) [1, 2, 3, 4] # extend >>> elements = [1, 2, 3, «meow»] >>> elements.extend([4, 5, «gaf»]) >>> print(elements) [1, 2, 3, ‘meow’, 4, 5, ‘gaf’] # insert >>> a = [1, 3, 4] >>> a.insert(1, 2) >>> print(a) [1, 2, 3, 4] # remove >>> elements = [1, «meow», 3, «meow»] >>> elements.remove(«meow») >>> print(elements) [1, 3, ‘meow’] # remove удаляет только первое вхождение # clear >>> a = [1, 2, 3] >>> a.clear() >>> print(a) [] # copy >>> a = [1, 2, 3] >>> b = a.copy() >>> print(id(a), id(b), a, b) 60458408 60491880 [1, 2, 3] [1, 2, 3] # count >>> elements = [«one», «two», «three», «one», «two», «one»] >>> print(elements.count(«one»)) 3 # index >>> elements = [«one», «two», «three», «one», «two», «one»] >>> print(elements.index(«three»)) 2 # pop >>> elements = [1, «meow», 3, «meow»] >>> elements.pop(1) # удаляем элемент с индексом 1 ‘meow’ # pop возвращает удаленный элемент списка >>> print(elements) [1, 3, ‘meow’] >>> elements.pop() # удаляем первый элемент списка ‘meow’ >>> print(elements) [1, 3] >>> elements.pop(-1) # удаляем последний элемент списка 3 >>> print(elements) [1] # reverse >>> a = [1, 2, 3] >>> a.reverse() >>> print(a) [3, 2, 1] # sort (по возрастанию) >>> elements = [3, 19, 0, 3, 102, 3, 1] >>> elements.sort() >>> print(elements) [0, 1, 3, 3, 3, 19, 102] # sort (по убыванию) >>> elements = [3, 19, 0, 3, 102, 3, 1] >>> elements.sort(reverse = True) >>> print(elements) [102, 19, 3, 3, 3, 1, 0]

Вложенные списки

Список может содержать объекты разных типов: числовые, буквенные, а также списки. Список списков выглядит следующим образом:

>>> elements = [1, 2, [0.1, 0.2, 0.3]]

Для обращения к элементу вложенного списка нужно использовать два индекса: первый указывает на индекс главного списка, второй — индекс элемента во вложенном списке. Вот пример:

>>> elements = [[«яблоки», 50], [«апельсины», 190], [«груши», 100]] >>> print(elements[0]) [‘яблоки’, 50] >>> print(elements[1][0]) апельсины

Срезы

Срезы (slices) — это подмножества элементов списка. Срезу нужны, когда необходимо извлечь часть списка из полного списка.

У них есть свой собственный синтаксис. Записывается срез так же, как обращение к элементу, используя индекс. Пример:

В этом случае берётся срез от номера start (включительно) до stop (не включая его), а step — это шаг. По умолчанию start и stop равны 0, step равен 1.

Генераторы списков

>>> c = [c * 3 for c in ‘list’] >>> print(c) [‘lll’, ‘iii’, ‘sss’, ‘ttt’]

Таким образом мы получили отдельно взятые утроенные буквы слова, введённого в кавычки. Есть множество вариантов применения генератора списков.

Пример генератора списка:

>>> nums = [i for i in range(1, 15)] >>> print(nums) [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14]

Best Practices

Последние абзацы статьи будут посвящены лучшим решениям практических задач, с которыми так или иначе сталкивается Python-разработчик.

Как получить список в обратном порядке

Изменить порядок размещения элементов в списке помогает функция list.reverse() :

>>> elements = [1, 2, 3, 4, 5, 6] >>> elements.reverse() >>> print(elements) [6, 5, 4, 3, 2, 1]

Как перевести список в другой формат?

Иногда требуется перевести список в строку, в словарь или в JSON. Для этого нужно будет вывести список без скобок.

Перевод списка в строку осуществляется с помощью функции join(). На примере это выглядит так:

>>> fruits = [«яблоко», «груша», «ананас»] >>> print(‘, ‘.join(fruits)) яблоко, груша, ананас

В данном случае в качестве разделителя используется запятая.

>>> elements = [[‘1’, ‘a’],[‘2’, ‘b’],[‘3’, ‘c’]] >>> my_dict = dict(elements) >>> print(my_dict)

JSON — это JavaScript Object Notation. В Python находится встроенный модуль json для кодирования и декодирования данных JSON. С применением метода json.dumps(x) можно запросто преобразовать список в строку JSON.

>>> import json >>> json.dumps([‘word’, ‘eye’, ‘ear’]) ‘[«word», «eye», «ear»]’

Как узнать индекс элемента в списке?

>>> elements = [1, 3, 6, 9, 55] >>> print(elements.index(9)) 3

В качестве аргумента передаем значение, а на выходе получаем его индекс.

Как посчитать количество уникальных элементов в списке?

Самый простой способ — приведение списка к set (множеству). После этого останутся только уникальные элементы, которые мы посчитаем функцией len() :

>>> words = [«one», «two», «one», «three», «one»] >>> len(set(words)) 3

Как проверить список на пустоту?

Как создать список числовых элементов с шагом

Создание списка числовых элементов с шагом может понадобиться не так и часто, но мы рассмотрим пример построения такого списка.

Шагом называется переход от одного элемента к другому. Если шаг отрицательный, произойдёт реверс массива, то есть отсчёт пойдёт справа налево. Вот так выглядит список с шагом.

>>> elements = [1, 2, 3, 4, 5, 8, 9, 10, 11, 14, 20] >>> print(elements[0:11:2]) [1, 3, 5, 9, 11, 20]

Еще один вариант — воспользоваться генератором списков:

>>> elements = [c for c in range(0, 10, 2)] # от 0 (включительно) до 10 с шагом 2 >>> print(elements) [0, 2, 4, 6, 8]

При разработке на языке Python, списки встречаются довольно часто. Знание основ работы со списками поможет быстро и качественно писать программный код 😉.

Источник

Как проверить, если список пуст?

Например, если передано следующее:

Как проверить, является ли a пустым?

22 ответа

Я предпочитаю это явно:

_{Похоже, что другие люди обобщают вопрос не только для списков, поэтому я решил добавить предостережение для другого типа последовательности, которую многие люди могут использовать, тем более что это первый хит в Google для «тест пустого массива Python».}

Другие методы не работают для пустых массивов

«Питонический» способ не работает: часть 1

«Питонический» способ не работает с массивами numpy, потому что numpy пытается преобразовать массив в массив из bool и if x пытается оценить все эти bool в однажды для некоторой совокупной ценности правды. Но это не имеет никакого смысла, поэтому вы получите ValueError :

«Питонический» способ не работает: часть 2

Но ясно, что x существует и не является пустым! Этот результат не тот, который вы хотели.

Использование len может дать неожиданные результаты

возвращает 1, даже если в массиве нет элементов.

Numpythonic путь

Это заставит проверку x.size работать во всех случаях, которые я вижу на этой странице.

Пустой список сам по себе считается ложным в тестировании истинного значения (см. документация по питону ):

В вашей коллекции утилит должно быть __nonzero__ или __len__ так что if a: будет работать без проблем.

Лучший способ проверить, пуст ли список

Например, если передано следующее:

Как проверить, пусто ли значение?

Короткий ответ:

Обращение к власти

Для последовательностей (строк, списков, кортежей) используйте тот факт, что пустые последовательности являются ложными.

Мы должны ожидать, что стандартный библиотечный код должен быть максимально быстрым и корректным. Но почему это так, и зачем нам это руководство?

Описание

Я часто вижу подобный код от опытных программистов, плохо знакомых с Python:

А у пользователей ленивых языков может возникнуть соблазн сделать это:

Они правильные на других языках. И это даже семантически правильно в Python.

Но мы считаем, что это не-Pythonic, потому что Python поддерживает эту семантику непосредственно в интерфейсе объекта списка посредством логического приведения.

Из документов (и обратите особое внимание на включение пустого списка, [] ):

И документация по датамоделю:

Работа с Pythonic обычно окупается в производительности:

Это окупается? (Обратите внимание, что чем меньше времени для выполнения эквивалентной операции, тем лучше:)

Для масштаба, вот стоимость вызова функции, создания и возврата пустого списка, который вы можете вычесть из стоимости проверок пустоты, использованной выше:

Мы видим, что либо проверяет длину с помощью встроенной функции len по сравнению с 0 или проверка пустого списка на намного менее производительна, чем использование встроенного синтаксиса языка как документированы.

Для проверки len(a) == 0 :

Затем он должен вызвать функцию, загрузить 0 и выполнить сравнение на равенство в Python (вместо C):

А для [] == [] необходимо создать ненужный список, а затем снова выполнить операцию сравнения на виртуальной машине Python (как в отличие от C)

Данные из источника C и документации

Мне очень понравилось исследовать это, и я трачу много времени, отрабатывая свои ответы. Если вы считаете, что я что-то пропускаю, сообщите мне об этом в комментарии.

Источник

5 Способов проверить, пуст ли массив NumPy

Мы можем проверить, пуст ли массив NumPy в Python, используя функцию numpy.size (), которая, по сути, используется для проверки количества элементов массива.

5 Способов проверить, пуст ли массив NumPy

Привет, кодеры!! В этой статье мы изучим различные способы проверки того, является ли массив NumPy пустым или нет в Python. Массив-это набор элементов одного и того же типа данных в смежной ячейке памяти. Мы используем NumPy в python для выполнения манипуляций, связанных с массивами.

5 Способов узнать, пуст ли массив Numpy:

5 методов, которые мы рассмотрим в этом посте, следующие:

Давайте рассмотрим каждый метод подробно на примерах.

Метод 1: numpy.any() для проверки пустоты массива NumPy в Python

метод numpy.any() используется для проверки того, имеет ли значение True любой элемент массива вдоль заданной оси.

Синтаксис:

Параметры:

Возвращаемое значение:

Выход:

В этом примере мы использовали метод numpy.any (), чтобы проверить, является ли массив пустым или нет. Поскольку массив пуст, значение href=”https://stackoverflow.com/questions/17402125/what-is-a-flag-variable”>переменная флага становится Истинной, и поэтому выводится вывод “Массив пуст”. Ограничение этой функции заключается в том, что она не работает, если массив содержит в себе значение 0. href=”https://stackoverflow.com/questions/17402125/what-is-a-flag-variable”>переменная флага становится Истинной, и поэтому выводится вывод “Массив пуст”. Ограничение этой функции заключается в том, что она не работает, если массив содержит в себе значение 0.

Метод 2: numpy.size() для проверки пустоты массива NumPy в Python с помощью

Мы используем функцию numpy.size() в python для подсчета количества элементов вдоль заданной оси.

Синтаксис:

Параметры:

Возвращаемое значение:

Выход:

Метод np.size() возвращает 0, так как массив пуст. В результате выполняется часть else и выводится желаемый результат.

Способ 3: Преобразуя его в список:

Выход:

В этом примере мы сначала преобразовали массив в список с помощью метода tolist (). Затем мы проверили размер списка с помощью метода len (), чтобы проверить, является ли массив пустым.

Метод 4: Использование размера arr.

Выход

В этом примере мы использовали оператор arr.size, чтобы проверить, является ли массив пустым или нет. Этот оператор дает размер массива, который в данном случае равен 0, тем самым давая желаемый результат.

Метод 5: Использование метода arr.shape()

Это атрибут массива numpy, который возвращает кортеж, задающий форму массива. Мы можем использовать это, чтобы проверить, пуст ли массив.

Выход:

В этом примере мы использовали атрибут arr.shape массива NumPy. Мы проверили, равно ли число элементов в 0-й оси, то есть строке, нулю или нет.

Также читайте: Как проверить, пуст ли список в Python С примерами

Вывод:

На этом мы заканчиваем нашу статью. Это несколько способов проверить, является ли массив NumPy пустым или нет в Python.

Однако, если у вас есть какие-либо сомнения или вопросы, дайте мне знать в разделе комментариев ниже. Я постараюсь помочь вам как можно скорее.

Источник