функция len может работать как с числом так и со строкой

Python Len ()

Python Len ()

Python Len () – это встроенная функция, которая возвращает целое число, представляющее количество элементов в объекте, переданном ему аргументом.

Синтаксис Лен ()

Синтаксис функции Len ()

где . объект Может быть в типе строки, байты, список, диапазон, словарь, набор или замороженный набор.

Функция Len () возвращает целое число.

Пример 1: Лен (строка)

В этом примере мы пропустим функцию Python String в функцию Len (). Функция Len (Str) возвращает длину этой строки.

Пример 2: Лен (байты)

В этом примере мы пройдем объект BYTES к функции Len (). Функция Len (Bytes) возвращает количество байтов в заданном объекте байта.

Пример 3: Лен (список)

В этом примере мы передам список на Len () функцию. Функция Len (Список) Возвращает количество элементов, присутствующих в списке.

Пример 4: Лен (диапазон)

В этом примере мы пройдем объект диапазона к функции Len (). Функция Len (Ranse) Возвращает количество последовательности чисел в диапазоне.

Пример 5: Лен (Dict)

В этом примере мы пройдем словарь на Len () функцию. Функция Len (Dict) Возвращает количество клавиш: Пары значения в этом словаре.

Пример 6: Лен (набор)

В этом примере мы пройдем на работу на Len (). Функция Len () Возвращает количество элементов в этом наборе.

Пример 7: Лен (frozenset)

В этом примере мы передадим строку в Len () функцию. Функция Len (Frozenset) Возвращает количество элементов, присутствующих в замороженном наборе.

Резюме

В этом руководстве примеров Python мы узнали, как использовать функцию Len (), чтобы найти количество элементов в данной коллекции или последовательности.

Источник

Функция Len

Возвращает элемент Long, содержащий число символов в стоке или число байтов, необходимое для хранения переменной.

Синтаксис

Len(строковое | varname)

Синтаксис функции Len состоит из следующих элементов:

Примечания

Должен быть указан один (и только один) из двух возможных аргументов. При использовании с определяемыми пользователем типами функция Len возвращает размер в том виде, в котором он будет записан в файл.

Используйте функцию LenB с байтовыми данными, содержащимися в строке, как в языках с двухбайтовой кодировкой. Вместо числа символов в строке функция LenB возвращает число байтов, используемых для представления этой строки. При использовании с определяемыми пользователем типами функция LenB возвращает размер внутренней памяти, включая любое заполнение между элементами. Пример кода, использующего LenB, см. во втором примере в разделе примеров.

Len может не определить фактическое число байтов хранилища, необходимых при использовании со строками переменной длины в определяемых пользователем типах данных.

Пример

В первом примере используется Len для возвращения числа символов в строке или числа байтов, необходимых для хранения переменной. Тип. Определению блока end Type должно предшествовать ключевое слово CustomerRecord Private, если оно отображается в модуле класса. В стандартном модуле оператор Type может иметь значение Public.

Во втором примере используется LenB и определяемая пользователем функция (LenMbcs) для возвращения символов кодировки в строке, если ANSI используется для представления строки.

См. также

Поддержка и обратная связь

Есть вопросы или отзывы, касающиеся Office VBA или этой статьи? Руководство по другим способам получения поддержки и отправки отзывов см. в статье Поддержка Office VBA и обратная связь.

Источник

5 Лучших способов найти длину строки Python

Встроенный python len() используется для поиска длины строки, массива, списка, кортежа и т. Д., что оптимизирует производительность программы.

5 Лучших способов найти длину строки Python

Что такое длина строки Python?

Длина строки Python – это функция, с помощью которой мы находим длину строки. В python есть встроенная функция len (), поэтому эта функция len() находит длину заданной строки, массива, списка, кортежа, словаря и т. Д.

С помощью функции len() мы можем оптимизировать производительность программы. Количество элементов, хранящихся в объекте, никогда не вычисляется, sole() помогает указать количество элементов.

Синтаксис

Параметры

Возвращаемое значение

Он вернет значение interger, то есть длину данной строки.

Различные Типы Возвращаемых Значений

1. Строка:

Он используется для возврата количества символов, присутствующих в строке, включая знаки препинания, пробел и все типы специальных символов. Однако это помогло бы, если бы вы были осторожны при использовании len нулевой переменной.

2. Пусто:

В этом случае обратный вызов имеет нулевые символы, но он всегда отсутствует.

3. Коллекции:

Встроенная функция len() возвращает количество элементов в коллекции.

4. Ошибка Типа:

Функция Len всегда зависит от типа передаваемой ей переменной. Не-тип len() не имеет никакой встроенной поддержки.

5. Словарь:

При этом каждая пара считается одной единицей. Однако ключи и значения не являются независимыми в словаре.

Способы найти длину строки в Python

1. Использование встроенной функции len()

В этом коде мы взяли str в качестве переменной, в которой мы сохранили строку с именем ‘Latracal’, а затем применили len (), в котором мы поместили str между ними. таким образом, выход пришел 8 как слово ‘ href=”https://latracal.com/”>Latracal’ содержит 8 символов. href=”https://latracal.com/”>Latracal’ содержит 8 символов.

2. Использование цикла for для поиска длины строки в python

Строка может быть легко и непосредственно повторена в цикле for. Поддерживая подсчет количества итераций, вы получите длину строки.

В этом коде мы использовали цикл for для поиска длины строки. Во-первых, мы взяли переменную str, которую мы дали ‘Latracal’ в качестве строки. Во-вторых, мы вызвали функцию findLength, в которой у нас счетчик равен 0, После чего цикл for был записан от 0 до строки, и значение счетчика за раз увеличивается на 1. Наконец, мы напечатали значение счетчика.

3. Использование во время цикла и нарезки

Мы срезаем строку, делая ее короче на 1 с регулярными интервалами времени с каждой итерацией, пока строка не станет пустой строкой. Это когда цикл while останавливается. Поддерживая подсчет количества итераций, вы получите длину строки.

В этом коде мы использовали цикл for для поиска длины строки. Во-первых, мы взяли переменную str, в которой мы дали “LatracalSolutions” в качестве строки. Во-вторых, мы вызвали функцию findLength, в которой мы установили значение count равным 0. В-третьих, затем применяется цикл while, в котором мы срезаем значение str на единицу на каждой итерации, пока строка не станет пустой. И, наконец, вернул значение счетчика.

4. Использование строковых методов join и count

Метод соединения строк принимает итерацию и возвращает строку, которая является конкатенацией строк итерации. Разделитель, присутствующий в промежутке между элементами, является исходной строкой, на которой вызывается метод. Используя метод join и count, соединенная строка в исходной строке также приведет к длине строки.

В этом коде мы использовали цикл for для поиска длины строки. Во-первых, мы взяли переменную str, в которой мы дали “LatracalSolutions” в качестве строки. Во-вторых, тогда мы вызвали функцию findLength, в которой мы применили функцию if и else, в которой if содержит условия, что если строка пуста, то она должна возвращать 0; в противном случае будет работать часть else. Мы взяли некоторую случайную строку “py”, в которой основная строка будет соединяться итерацией, а значение счетчика будет увеличиваться до тех пор, пока строка не станет пустой. После этого вывод печатается.

5. Использование метода getsizeof() для Поиска Длины Строки В Python

Этот метод используется для определения размера хранилища объекта, занимающего некоторое пространство в памяти.

Примечание: Этот метод применим только для обычных ascii-букв. Если у вас есть специальный символ, он не будет работать, так как он использует размер строки в байтах. Так что будьте осторожны при его использовании!

Здесь мы использовали модуль sys, встроенный в python. затем мы должны взять строку и с помощью модуля sys с методом getsizeof() напечатать длину строки.

Пример поиска длины строки в Python

Должен Читать

Резюме: Длина строки Python

Мы видели все 5 различных способов определения длины строки, но в заключение отметим, что только один из них является практичным. Встроенное ключевое слово len () – это лучший способ найти длину строки в любом формате.

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

Списки в Python: Len, Pop, Index и List Comprehension

Списки Python похожи на массивы в JavaScript. Это один из встроенных типов данных, использующийся для хранения наборов данных.

Базовое использование

Как создать список

Пустой список создается при помощи пары квадратных скобок:

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):

Для создания списков также может использоваться конструктор list:

Также при создании списков используется List Comprehension, к которому мы еще вернемся.

Обращение к элементам списка

Вывод всего списка:

Вывести отдельные элементы списка можно, обратившись к ним по индексу (не забываем, что отсчет начинается с нуля).

Распаковка списков (для python-3). Если поставить перед именем списка звездочку, все элементы этого списка будут переданы функции в качестве отдельных аргументов.

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.

Методы списков

Метод len() возвращает длину объекта (списка, строки, кортежа или словаря).

len() принимает один аргумент, который может быть или последовательностью (например, строка, байты, кортеж, список, диапазон), или коллекцией (например, словарь, множество, frozenset).

index()

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).

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».

Опциональные аргументы

Чтобы ограничить поиск элемента конкретной подпоследовательностью, можно использовать опциональные аргументы.

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.

Метод pop() 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 pop() удаляет и возвращает последний элемент списка.

Базовый функционал стека

Для реализации базового функционала стека в программах на Python часто используется связка метода pop() и метода append():

List Comprehension

List Comprehension это создание списка путем итерации в цикле уже существующего списка (с соблюдением указанных условий). Поначалу такой подход может казаться сложным, но когда разберетесь, вы поймете, насколько это просто и быстро.

Чтобы разобраться в list comprehension, нужно для начала обратиться к обычной итерации списка. В следующем простом примере показано, как вернуть новый список, состоящий только из четных чисел старого.

Давайте разберем этот пример. Сначала мы создаем список с числами. Затем создаем пустой список, в котором будут сохраняться результаты, полученные в цикле. Дальше идет сам цикл, в котором мы перебираем числа из первого списка и проверяем, являются ли они четными. Если число делится на 2 без остатка, мы добавляем его в список четных чисел. Для получения нужного результата нам потребуется 5 строк кода (без учета комментариев), да еще пробелы.

А теперь давайте посмотрим пример, в котором мы делаем все то же самое, но с помощью list comprehension.

Давайте возьмем еще пример. Создадим список, каждый элемент которого будет элементом старого списка, умноженным на 7.

С помощью list comprehension можно достичь того же результата:

Вообще list comprehension пишется в соответствии со следующей формулой:

В блок нужно вставить имя объекта, который вы будете перебирать в цикле. В нашем примере это был список, но мог быть кортеж или диапазон.

List comprehension добавляет элемент из существующего списка в новый, если соблюдается какое-то условие. Этот способ лаконичнее, а в большинстве случаев еще и намного быстрее. Иногда применение list comprehension может ухудшить читаемость кода, поэтому разработчику нужно действовать по ситуации.

Примеры использования list comprehension с условиями

Вносим в новый список только четные числа:

Это эквивалентно следующему циклу:

List comprehension может также содержать вложенные if-условия. Обратите внимание на следующий пример:

С применением list comprehension этот код можно переписать следующим образом:

Источник

Упорядоченный список

Часто в программах требуется хранить различные списки данных, например, список городов, число выигранных очков в серии игр, или значения некоторой функции:

Все это можно представить в виде упорядоченно списка, который в Python задается с помощью оператора квадратных скобок:

[элемент1, элемент2, …, элементN]

Например, для хранения городов можно задать такой список:

И он будет упорядоченный, то есть, каждому элементу здесь соответствует свой порядковый индекс, начиная с нулевого:

Здесь синей рамкой отмечен сам список, внутри которого располагаются элементы. Если мы посмотрим тип объекта, на который ссылается переменая lst:

то увидим значение «list». Это как раз и есть тип списка. То есть, через переменную lst мы можем работать со списком в целом, и первое, что нас здесь интересует: как обратиться к определенному элементу этого списка? Для этого используется такой синтаксис:

Но, если мы укажем не существующий индекс:

то возникнет ошибка. Чтобы этого избежать нам надо знать значение последнего индекса. Для этого можно воспользоваться функцией

которая возвращает число элементов в списке:

вернет значение 4. Но, так как индексы начинаются с нуля, то последний индекс будет равен:

lastIndex = len(lst) – 1

То есть, можно записать вот так:

но можно и проще, вот так:

Далее, для перебора элементов списка в Python очень удобно использовать цикл for:

Смотрите, как это легко и просто делается! Конечно, мы можем распечатать весь контейнер целиком, просто записав:

Но здесь нет перебора всех элементов, а просто печать содержимого. Вернемся к циклу. Здесь переменная city будет ссылаться на элементы внутри списка lst. Давайте выведем в консоль дополнительно еще тип выводимого значения:

Увидим везде строковый тип str. Но раз city ссылается на элементы списка, можно ли их изменить, присвоив этой переменной другое значение?

Если мы теперь выведем список lst в консоль:

то окажется, что список не изменился. Почему? Дело в том, что когда мы присваиваем переменной новое значение, то она просто начинает ссылаться на новый объект и на состоянии списка это никак не сказывается.

Вот этот момент работы переменных как ссылок на объекты всегда следует учитывать при программировании на Python. Также следует помнить, что в этом языке типы данных делятся на два класса: изменяемые и неизменяемые. Все предыдущие типы, что мы проходили на прошлых занятиях относились к неизменяемым. Это были:

числа, булевые значения, строки

Но вот список list относится к изменяемым типам, то есть, мы можем изменить его состояние, не создавая нового объекта. В самом простом случае мы можем воспользоваться таким синтаксисом:

Теперь первый элемент не «Москва», а «Самара». В действительности, здесь произошло следующее:

Мы поменяли значение ссылки lst[0] первого элемента списка. Изначально она ссылалась на объект «Москва», а затем, стала ссылаться на объект «Самара». Прежний объект автоматически удаляется сборщиком мусора. Вот так происходит изменение элементов списка, то есть, меняются значения ссылок на новые объекты.

Теперь вернемся к вопросу изменения элементов списка внутри цикла for. Предположим, у нас имеется список чисел:

и в цикле мы хотим его изменить на их квадраты. Для этого запишем цикл в таком виде:

Или, чтобы не указывать конкретное число в функции range, ее можно переписать так:

И программа будет работать со списком произвольной длины.

Во всех наших примерах мы создавали списки небольшой длины и потому могли их запросто записать в программе. Но что если требуется создать список размерностью в 100 или 1000 элементов? Для этого можно воспользоваться такой конструкцией, например:

создает список из 1000 элементов со значением 0. Фактически, мы здесь сначала создали список из одного нулевого элемента, а затем, размножили его до тысячи. Или, можно сделать так:

Получим 100 элементов со строкой «none». И так далее. Кстати, если требуется создать пустой список, то это будет так:

Ну хорошо, есть у нас список из 100 или 1000 или другого числа элементов. Но как нам теперь с ним работать, например, занести туда какие-либо данные. Для наглядности, предположим, пользователь вводит N чисел с клавиатуры (N<100) и пока он вводит положительные значения, мы их добавляем в список. Как только он ввел какое-либо отрицательное число, считывание прекращается и мы вычисляем среднее арифметическое введенных значений. Это можно реализовать так:

Теперь, когда мы в целом познакомились со списками, отметим следующие моменты. Список может состоять из произвольных данных, например:

будет равна 5, т.к. последний элемент – вложенный список здесь воспринимается как один отдельный элемент. И этот пример показывает как можно создавать двумерные списки:

Для доступа к конкретному числу следует сначала обратиться к первому списку:

а, затем, ко второму:

Получим значение 4. С этими списками можно выполнять все те же самые операции, о которых мы говорили ранее, например, изменить значение:

Далее, списки можно объединять друг с другом, используя оператор +:

Используя этот оператор, можно добавлять новые элементы к списку:

И здесь обратите внимание, что мы объединяем именно списки, то есть, вот такая запись:

приведет к ошибке, т.к. 3 – это число, а не список.

возвращает True, если элемент, записанный слева, присутствует в списке, указанный справа. Иначе, значение False:

Или, можно делать так:

То есть, в качестве элемента может быть любой тип данных.

Следующие две полезные функции:

находят минимальное или максимальное числовое значение. И если в списке имеется не числовой элемент:

то эти функции приводят к ошибкам.

Также можно вычислять сумму элементов числового списка:

выполнять сортировку чисел по возрастанию:

Эта функция возвращает новый объект-список, прежний d остается без изменений.

Наконец, можно сравнивать списки между собой:

В последнем сравнении получим False, т.к. списки равны, но если записать так:

то первый список будет больше второго. Здесь сравнение больше, меньше выполняется по тому же принципу, что и у строк: перебираются последовательно элементы, и если текущий элемент первого списка больше соответствующего элемента второго списка, то первый список больше второго. И аналогично, при сравнении меньше:

Все эти сравнения работают с однотипными данными:

сработает корректно, а вот так:

Произойдет ошибка, т.к. число 3 не может быть сравнено со строкой «abc».

Задания для самопроверки

1. Дан список [-1, 0, 5, 3, 2]. Необходимо изменить его, увеличив каждое значение на 7.2.

2. Пользователь вводит с клавиатуры N значений (строки или числа). На их основе сформировать список, состоящий из продублированных элементов. (Например, из значений 1, 5, «abc» формируется список [1, 1, 5, 5, «abc», «abc»]).

3. Написать программу сложения двух матриц:

4. Пользователь вводит N значений в список. Необходимо проверить: было ли введено число 5.

Видео по теме

#1. Первое знакомство с Python Установка на компьютер

#2. Варианты исполнения команд. Переходим в PyCharm

#3. Переменные, оператор присваивания, функции type и id

#4. Числовые типы, арифметические операции

#5. Математические функции и работа с модулем math

#6. Функции print() и input(). Преобразование строк в числа int() и float()

#7. Логический тип bool. Операторы сравнения и операторы and, or, not

#8. Введение в строки. Базовые операции над строками

#9. Знакомство с индексами и срезами строк

#10. Основные методы строк

#11. Спецсимволы, экранирование символов, row-строки

#12. Форматирование строк: метод format и F-строки

#14. Срезы списков и сравнение списков

#15. Основные методы списков

#16. Вложенные списки, многомерные списки

#17. Условный оператор if. Конструкция if-else

#18. Вложенные условия и множественный выбор. Конструкция if-elif-else

#19. Тернарный условный оператор. Вложенное тернарное условие

#20. Оператор цикла while

#21. Операторы циклов break, continue и else

#22. Оператор цикла for. Функция range()

#23. Примеры работы оператора цикла for. Функция enumerate()

#24. Итератор и итерируемые объекты. Функции iter() и next()

#25. Вложенные циклы. Примеры задач с вложенными циклами

#26. Треугольник Паскаля как пример работы вложенных циклов

#27. Генераторы списков (List comprehensions)

#28. Вложенные генераторы списков

#29. Введение в словари (dict). Базовые операции над словарями

#30. Методы словаря, перебор элементов словаря в цикле

#31. Кортежи (tuple) и их методы

#32. Множества (set) и их методы

#33. Операции над множествами, сравнение множеств

#34. Генераторы множеств и генераторы словарей

#35. Функции: первое знакомство, определение def и их вызов

#36. Оператор return в функциях. Функциональное программирование

#37. Алгоритм Евклида для нахождения НОД

#38. Именованные аргументы. Фактические и формальные параметры

#39. Функции с произвольным числом параметров *args и **kwargs

#40. Операторы * и ** для упаковки и распаковки коллекций

#41. Рекурсивные функции

#42. Анонимные (lambda) функции

#43. Области видимости переменных. Ключевые слова global и nonlocal

#44. Замыкания в Python

#45. Введение в декораторы функций

#46. Декораторы с параметрами. Сохранение свойств декорируемых функций

#47. Импорт стандартных модулей. Команды import и from

#48. Импорт собственных модулей

#49. Установка сторонних модулей (pip install). Пакетная установка

#50. Пакеты (package) в Python. Вложенные пакеты

#51. Функция open. Чтение данных из файла

#52. Исключение FileNotFoundError и менеджер контекста (with) для файлов

#53. Запись данных в файл в текстовом и бинарном режимах

#54. Выражения генераторы

#55. Функция-генератор. Оператор yield

#56. Функция map. Примеры ее использования

#57. Функция filter для отбора значений итерируемых объектов

#58. Функция zip. Примеры использования

#59. Сортировка с помощью метода sort и функции sorted

#60. Аргумент key для сортировки коллекций по ключу

#61. Функции isinstance и type для проверки типов данных

#62. Функции all и any. Примеры их использования

#63. Расширенное представление чисел. Системы счисления

#64. Битовые операции И, ИЛИ, НЕ, XOR. Сдвиговые операторы

#65. Модуль random стандартной библиотеки

© 2021 Частичное или полное копирование информации с данного сайта для распространения на других ресурсах, в том числе и бумажных, строго запрещено. Все тексты и изображения являются собственностью сайта

Источник

• ← функция ldws в видеорегистраторе что это такое
• функция live в мультиметре что это такое →