Инициализация списка с известным количеством элементов в Python
Быстрый ответ
Чтобы создать список из n
повторяющихся элементов, воспользуйтесь следующим синтаксисом:
my_list = [значение] * n
Например, чтобы сгенерировать список из 5 элементов None
, используйте такую запись:
my_list = [None] * 5
Зачем и когда нужна предварительная инициализация?
В Python вы имеете возможность проинициализировать список заранее в случаях, когда:
- Уже известен требуемый размер списка.
- Главенствует вопрос оптимизации использования памяти.
- Вам требуются последовательности, состоящие из однотипных элементов
None
.
Применение альтернатив для оптимизации
Инициализация списка нулями для работы с числовыми данными
Создать список из 1000
нулей можно следующим образом:
zeros_list = [0] * 1000 # Ни один ноль не останется не учтенным.
Использование массива как альтернативы для работы с числовыми данными
Если вы ведете активную работу с числами, рассмотрите использование типа array
в Python:
import array
array_of_ints = array.array('i', [0] * 1000) # Возможности, близкие к программированию на C.
Создание многомерного списка
chess_board = [['.'] * 8 for _ in range(8)] # Идеально подходит для отображения шахматной доски и не совсем подходит для составления маршрутов.
Визуализация
Отобразите процесс инициализации списка следующим образом:
Концертный зал: [🪑, 🪑, 🪑, 🪑, 🪑]
# Здесь ровно 5 стульев.
chairs = [None] * 5 # Мы быстро устанавливаем пять стульев.
Начинаем с пустого пространства...
[ ] [ ] [ ] [ ] [ ]
...и подготавливаем его к мероприятию...
[🪑] [🪑] [🪑] [🪑] [🪑]
Быстрое развертывание без промедления.
Внимательность к изменяемости!
Всё выглядит простым до того момента, пока не коснемся изменяемых объектов, таких как списки:
rows_of_chairs = [[None]*5]*3 # Здесь "None" уже не одинок
rows_of_chairs[0][0] = 'Reserved'
# Теперь первое место в каждом ряду зарезервировано!
Эффективное использование памяти с помощью кортежей
Кортежи имеют преимущество за счет своей неизменяемости и меньшего потребления памяти:
seats = (None,) * 5 # Чем меньше, тем лучше, особенно в контексте использования памяти.
Работа с numpy на больших объемах данных
Для работы с большими и сложными наборами данных примените numpy:
import numpy as np
big_array = np.zeros(1000) # Действуйте масштабно.
Другие подходы
Генераторы списков
Генераторы списков применяются для более гибкой инициализации. Например, чтобы получить числа, умноженные на 3:
triples = [i * 3 for i in range(1000)] # Удовольствие утроенно.
Выражения-генераторы
Выражения-генераторы предоставляют возможность для ленивой инициализации:
triples_gen = (i*3 for i in range(1000)) # Время для "генерационного" перерыва.
triples = list(triples_gen) # Вот это радость от списка!
Функциональное программирование с применением map и range
Используйте map
и range
для преобразований внутри последовательностей:
countup = map(int, range(1000)) # Счет, ведь это истинное искусство.
Компромиссы и задумки для рассуждения
- Предварительная инициализация списка может вызвать компромиссные ситуации: если требуется изменять размер списка гибко, это может оказаться неоптимальным.
- Ориентируйтесь на контекст: нужны ли вам неизменяемые или изменяемые данные? Будут ли все элементы списка инициализированы одинаково?
- Специфика управления памятью: большие списки влияют на потребление памяти и работу сборщика мусора.