Python

list class count関数を使用して、Pythonリスト内のオブジェクトの出現回数をカウントできます。これは、1つのオブジェクトのみのカウントが必要な場合にのみ使用してください。呼び出されたリストで、渡したオブジェクトの総数を検索します。 例 >>> ["red", "blue", "red", "red", "blue"].count("red") 3 リスト内のすべてのオブジェクトの数を取得する場合は、コレクションからCounterを使用する

特定の位置に要素を挿入する場合は、insert（pos、obj）メソッドを使用します。 1つのオブジェクトを受け入れ、そのオブジェクトが呼び出されたリストの位置posにそのオブジェクトを追加します。 例 my_list = [2, 3, 1, -4, -1, -4] my_list.insert(1, 0) print(my_list) 出力 これにより、出力が得られます- [2, 0, 3, 1, -4, -1, -4] オブジェクトを最後にのみ挿入する場合は、挿入の代わりに追加を使用します。 1つのオブジェクトを受け入れ、そのオブジェクトを呼び出されたリストの最後に追加します。 例

Pythonのリストからオブジェクトを削除するには、3つの異なるメソッドを使用できます。それらはremove、del、popです。次のように使用できます- removeメソッドは、特定のインデックスではなく、削除する引数に一致する最初の値をリストから削除します。 例 a = [3, 2, 3, 2] a.remove(3) print(a) 出力 これにより、出力が得られます- [2, 3, 2] delメソッドは、リストから特定のインデックスを削除します。 例 a = [3, "Hello", 2, 1] del a[1] print(a) 出力 これにより出力

リストクラスのreverseメソッドを使用して、リストを元の場所に戻すことができます。 例 a = [3, "Hello", 2, 1] a.reverse() print(a) 出力 これにより、出力が得られます- [1, 2, "Hello", 3] 元の場所に戻す代わりに新しいリストを作成する場合は、インデックスを[::-1]としてリストスライスを使用することもできます。これは、開始と停止をリストの開始と終了とし、ステップを-1とすることを意味します。 例 a = [3, "Hello", 2, 1] print(a[::

int、float、strings、chars、または__cmp__メソッドを実装したその他のクラスのリストを並べ替えるには、リストでsortを呼び出すだけで並べ替えることができます。リストを逆順（降順）でソートする場合は、reverseパラメーターも渡すだけです。 例 my_list = [1, 5, 2, 6, 0] my_list.sort() print(my_list) my_list.sort(reverse=True) print(my_list) 出力 これにより出力が得られます- [0, 1, 2, 5, 6] [6, 5, 2, 1, 0] タプルは不変であるため、タプル

star（*）演算子は、シーケンス/コレクションを位置引数に解凍します。したがって、リストがあり、そのリストの項目をリスト内の各位置の引数として渡したい場合は、各要素に個別にインデックスを付ける代わりに、*演算子を使用できます。 例 def multiply(a, b):   return a * b values = [1, 2] print(multiply(*values)) これにより、リストが解凍され、実際に-として実行されます。 print(multiply(1, 2)) 出力 これにより、出力が得られます- 2

Pythonのin演算子を使用すると、コレクションのすべてのメンバー（リストやタプルなど）をループして、指定されたアイテムと等しいメンバーがリストにあるかどうかを確認できます。 例 my_list = [5, 1, 8, 3, 7] print(8 in my_list) print(0 in my_list) 出力 これにより、出力が得られます- True False 辞書に対する演算子では、キーの存在をチェックすることに注意してください。 例 my_dict = {'name': 'TutorialsPoint', 'time': &#

連結演算子は、初期リストを追加さ​​れた順序で使用して、Pythonで新しいリストを作成します。これはインプレース操作ではありません。 例 list1 = [1, 2, 3] list2 = ['a', 'b'] list3 = list1 + list2 print(list3) 出力 これにより、出力が得られます- [1, 2, 3, 'a', 'b'] 2つのリストを連結する方法は他にもあります。リストを適切に拡張する場合は、extend関数を使用するのが最も簡単です。 例 list1 = [1, 2, 3] list

乗算を表すために*記号を使用することに慣れていますが、*の左側のオペランドがリストの場合、それは繰り返し演算子になります。繰り返し演算子は、リストの複数のコピーを作成し、それらをすべて結合します。リストは、繰り返し演算子*を使用して作成できます。たとえば、 例 numbers = [0] * 5 print numbers 出力 これにより、出力が得られます- [0, 0, 0, 0, 0] [0]は、1つの要素0を持つリストです。繰り返し演算子は、このリストの5つのコピーを作成し、それらをすべて1つのリストに結合します。リスト内の複数の要素を使用する別の例。 例 numbers = [0

del演算子は、指定されたリストから特定のインデックスを削除します。たとえば、インデックス1の要素をリストaから削除する場合は、次を使用します。 例 a = [3, "Hello", 2, 1] del a[1] print(a) 出力 これにより出力が得られます- [3, 2, 1] delは所定の場所にある要素を削除することに注意してください。つまり、新しいリストは作成されません。

リストにインデックスを付けたりスライスしたりするには、リストで[]演算子を使用する必要があります。リストにインデックスを付けるときに正の整数を指定すると、左から数えてリストからそのインデックスがフェッチされます。負のインデックスの場合、右から数えてリストからそのインデックスをフェッチします。たとえば、 例 my_list = ['a', 'b', 'c', 'd'] print(my_list[1]) print(my_list[-1]) 出力 これにより、出力が得られます- b d リストの一部を取得する場合は、スライス演算子

シーケンスを使用すると、複数の値を整理された効率的な方法で保存できます。シーケンスタイプには、文字列、Unicode文字列、リスト、タプル、バイト配列、範囲オブジェクトなどがあります。辞書とセットは、非シーケンシャルデータのコンテナです。 公式のPythonドキュメントから- 文字列は、Unicodeコードポイントの不変のシーケンスです。 リストは変更可能なシーケンスであり、通常、同種のアイテムのコレクションを格納するために使用されます。 タプルは不変のシーケンスであり、通常、異種データのコレクションを格納するために使用されます（enumerate（）組み込みによって生成され

リストはシーケンスですが、シーケンスは必ずしもリストではありません。シーケンスは、シーケンスインターフェイス（「プロトコル」）をサポートする任意のタイプです。シーケンスタイプは、機能的なスーパーセットを記述します。 スライスオブジェクトは通常、シンタックスシュガー（foo [2：5]）を介して暗黙的に作成され、オーバーライドできるコンテナタイプの特別なメソッド（__getitem__など）に提供されます。独自のシーケンス/コンテナを作成する場合を除いて、通常はスライスを処理する必要はありません。

+演算子を使用して2つのリストを組み合わせると、Pythonで新しいリストが作成され、元のオブジェクトは変更されません。一方、extendやappendなどのメソッドを使用して、リストを所定の場所に追加します。つまり、元のオブジェクトが変更されます。また、appendを使用すると、リストがオブジェクトとして挿入され、+は2つのリストを連結するだけです。 例 list1 = [1, 2, 3] list2 = ['a', 'b'] list3 = list1 + list2 print(list3) 出力 これにより、出力が得られます- [1, 2, 3, &

Pythonは動的であるため、宣言する必要はありません。それらは、割り当てられた最初のスコープに自動的に存在します。したがって、必要なのは、変数にNoneを割り当てる通常の古い代入ステートメントだけです。 例 my_var = None これを使用すると、初期化されていない変数になってしまうことはありません。ただし、これは、変数が誤って初期化されてしまうことがないという意味ではありません。何かをNoneに初期化する場合は、それが本当に必要なものであることを確認し、それを使用するときにもっと意味のあるものを割り当てます。

Python 2.xはレガシーであり、Python3.xは言語の現在と未来です。 3.xリリースでのみ利用可能で、Python2.xでは利用できない機能の非網羅的なリスト- 文字列はデフォルトでUnicodeです クリーンなUnicode/バイト分離 例外連鎖 関数アノテーション キーワードのみの引数の構文 拡張タプルの解凍 非ローカル変数宣言 いくつかの重要な違い print-Python 2では、「print」は関数ではなくステートメントとして扱われます。印刷するテキストを括弧で囲む必要はありませんが、必要に応じて折り返すことができます

リストとタプルの主な違いは、タプルは不変であるということです。これは、一度作成したタプルの値を変更できないことを意味します。したがって、値を変更する必要がある場合は、リストを使用してください。 タプルを使用する利点- わずかなパフォーマンスの向上に役立ちます。 タプルは不変であるため、辞書のキーとして使用できます。 変更できない場合は、他の誰も変更できません。つまり、API関数など、質問されることなくタプルを変更することを心配する必要はありません。 リストよりも少ないスペースで済みます。 Pythonでのリストとタプルの違いについて詳しくは、こちらをご覧ください-

基本的に、Pythonリストは非常に柔軟性があり、完全に異種の任意のデータを保持でき、償却された一定時間で非常に効率的に追加できます。アレイを時間効率よく、手間をかけずに縮小および拡大する必要がある場合は、それらが最適な方法です。ただし、C配列よりもはるかに多くのスペースを使用します。 一方、array.arrayタイプは、C配列の単なる薄いラッパーです。すべて同じタイプの同種のデータのみを保持できるため、sizeof（1つのオブジェクト）*lengthバイトのメモリのみを使用します。 したがって、リストは次のようになります：[1、a、[1、2]、string] ただし、配列には同じタ

これらは非常に異なるデータ構造です。タプル内の要素には、次のプロパティがあります- 秩序は維持されます。 それらは不変です それらは任意のタイプを保持でき、タイプを混在させることができます。 要素には、数値（ゼロベース）のインデックスを介してアクセスします。 Pythonディクショナリは、ハッシュテーブルの実装です。辞書の要素には次のプロパティがあります- 注文は保証されません すべてのエントリにはキーと値があります キーの値を使用して要素にアクセスします 辞書のエントリは変更できます。 キー値はハッシュ可能なタイプ（つまり、dict

次の理由により、タプルは不変です- 順序の維持-タプルは主にPythonで順序を示す方法として定義されています。たとえば、タプルのリストの形式でデータベースからデータを取得する場合、すべてのタプルは、フェッチしたフィールドの順序になります。 コピー効率-不変オブジェクトをコピーするのではなく、エイリアスを作成できます（変数を参照にバインドします） 比較効率-参照によるコピーを使用している場合、コンテンツではなく場所を比較することで2つの変数を比較できます インターン-不変の値のコピーを最大で1つ保存する必要があり、並行コードで不変オブジェクトへのアクセスを同期する必要は