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.

Полезные материалы

1. Структуры данных в Python
2. Генераторы списков в Python
3. Список словарей или массив словарей
4. Шпаргалка по сложности алгоритмов
5. Преимущества генераторов в Python
6. Управление памятью в Python
7. PEP 202 – Генераторы списков