Что такое len python

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

Функция len() в Python

Автор: Кольцов Д · Опубликовано 20.11.2020 · Обновлено 23.11.2020

Функция len() возвращает количество элементов (длину) в объекте.

Параметры

s — последовательность (строка, байты, кортеж, список или диапазон) или коллекция (словарь, набор или замороженный набор).

Функция в Python возвращает количество элементов объекта. Отсутствие передачи аргумента или передача недопустимого аргумента вызовет исключение TypeError.

Пример 1: Как работает с кортежами, списками и диапазоном?

Пример 2: Как работает со строками и байтами?

Пример 3: Как работает со словарями и наборами?

Внутри len() вызывает метод объекта __len__ и выглядит так:

Итак, вы можете назначить объекту произвольную длину (при необходимости).

Пример 4: Как работает с настраиваемыми объектами?

Автор статей. Изучаю Питон более 5 лет, помогаю новичкам разобраться с основами.

Автор: Кольцов Д · Published 16.11.2020

Автор: Кольцов Д · Published 21.11.2020 · Last modified 24.11.2020

Автор: Кольцов Д · Published 13.12.2020

1 комментарий

Объясните пожалуйста как работает len()? Возьмем строку testString = ‘Python’. У нас сесть ссылка на начало строки. len(testString) будет по одному символу идти до символа конца строки ‘\0’ или может быть у строки как объекта уже где-то изначально хранится ее длинна и len считывает этот параметр? Как в вашем последнем примере с настраиваемыми объектами?

Источник

Встроенные функции Python: какие нужно знать и на какие не стоит тратить время

В Python существуют десятки встроенных функций и классов, сотни инструментов, входящих в стандартную библиотеку Python, и тысячи сторонних библиотек на PyPI. Держать всё в голове начинающему программисту нереально. В статье расскажем про стандартные встроенные функции Python: какие используются часто, а какие вам, вероятно, не пригодятся никогда.

Чтобы разобраться, на какие функции стоит обратить внимание, их следует разделить на группы:

Встроенные функции в первых двух категориях являются основными. Они в конечном итоге будут нужны почти всем начинающим программистам на Python. Встроенные модули в следующих двух категориях являются специализированными, но потребности в них будут варьироваться в зависимости от вашей специализации. Категория 5 — это скрытые встроенные функции. Они очень полезны, когда в них есть необходимость, но многим программистам Python они, вероятно, никогда не понадобятся.

Общеизвестные функции

Если вы уже писали код на Python, эти модули должны быть вам знакомы.

print

Нравится вам такая реализация или нет, другой альтернативы не предусмотрено, поэтому к ней нужно привыкнуть.

К сожалению, в отличие от многих других языков программирования, в Python нельзя объединять строки и числа.

Python отказывается приводить целое число 3 к типу строка, поэтому нужно сделать это самостоятельно, используя встроенную функцию str (технически это класс, но с целью уменьшить количество ненужной информации будем принимать все методы за функции).

Эту функцию также можно использовать для отсечения дробной части у числа с плавающей точкой.

Обратите внимание, если нужно обрезать дробную часть при делении, оператор « // » более уместен (с отрицательными числами это работает иначе).

float

Float также можно использовать для преобразования целых чисел в числа с плавающей запятой.

Эта функция может очень облегчить задачу, если вы хотите составить список из итераций цикла.

При работе со списком метод copy позволяет создать его копию.

Если вы не знаете, с какими элементами работаете, функция list является более общим способом перебора элементов и их копирования.

Также можно использовать списковое включение, но делать это не рекомендуется.

Обратите внимание, когда вы хотите создать пустой список, следует использовать буквальный синтаксис списка (« [ ] »).

Использование « [ ] » считается более идиоматическим, так как эти скобки на самом деле выглядят как список Python.

tuple

Если вы пытаетесь создать хешируемую коллекцию (например, ключ словаря), стоит отдать предпочтению кортежу вместо списка.

Эта функция создаёт новый словарь.

Подобно спискам и кортежам, dict эквивалентна проходу по массиву пар «ключ-значение» и созданию из них словаря.

Дан список кортежей, по два элемента в каждом.

Выведем его на экран с помощью цикла.

Функция dict может принимать 2 типа аргументов:

Поэтому следующий код также будет работать.

Функция dict также может принимать ключевые слова в качестве аргументов для создания словаря со строковыми ключами.

Но рекомендуется всё же использовать литералы вместо ключевых слов.

Такой синтаксис более гибок и немного быстрее. Но самое главное он более чётко передаёт факт того, что вы создаёте именно словарь.

Как в случае со списком и кортежем, пустой словарь следует создавать с использованием буквального синтаксиса (« < >»).

Использование « < >» более идиоматично и эффективно с точки зрения использования процессора. Обычно для создания словарей используются фигурные скобки, dict встречается гораздо реже.

Создать пустой набор с « < >» нельзя (фигурные скобки создают пустой словарь). Поэтому функция set — лучший способ создать пустой набор.

Можно использовать и другой синтаксис.

Такой способ имеет недостаток — он сбивает с толку (он основан на редко используемой функции оператора * ), поэтому он не рекомендуется.

range

Результирующий диапазон чисел включает начальный номер, но исключает конечный ( range(0, 10) не включает 10).

Данная функция полезна при переборе чисел.

Обычный вариант использования — выполнить операцию n раз.

Функция range в Python 2 возвращает список. Это означает, что примеры кода выше будут создавать очень большие списки. Range в Python 3 работает как xrange в Python 2. Числа вычисляются «более лениво» при проходе по диапазону.

Функции, неочевидные для новичков

Эта функция проверяет достоверность (истинность) объектов Python. Относительно чисел будет выполняться проверка на неравенство нулю.

Применяя bool к коллекциям, будет проверяться их длина (больше 0 или нет).

Проверка истинности очень важна в Python. Вместо того, чтобы задавать вопросы о длине контейнера, многие новички задают проверку истинности.

Данная функция используется редко. Но, если нужно привести значение к логическому типу для проверки его истинности, bool вам необходима.

enumerate

Если нужно в цикле посчитать количество элементов (по одному элементу за раз), эта функция может быть очень полезной. Такая задача может показаться специфической, но она бывает нужна довольно часто.

Например, если нужно отслеживать номер строки в файле.

Enumerate также часто используется для отслеживания индекса элементов в последовательности.

reversed

Единственное, что можно сделать с этим итератором, пройтись по нему (но только один раз).

Есть несколько и других способов перевернуть списки в Python.

Данная функция, как правило, является лучшим способом «перевернуть» любой список (а также набор, массив и т. д.) в Python.

Эта функция берёт набор чисел и возвращает их сумму.

В Python есть много вспомогательных функций, которые выполняют циклы за вас (отчасти потому, что они хорошо сочетаются с генератор-выражениями).

min и max

Эти функции выдают минимальное и максимальное число из набора соответственно.

sorted

Эта функция принимает любой набор элементов и возвращает новый список всех значений в отсортированном порядке.

any и all

Эти функции могут быть использованы в паре с генератор-выражениями, чтобы определить соответствие элементов заданному условию.

Отрицание условия и возвращаемого значения позволит также использовать any в этом примере точно также (что усложнит конструкцию, но вполне сойдёт в качестве примера использования).

5 функций для отладки

Эти функции часто игнорируются, но будут полезны для отладки и устранения неисправностей кода.

breakpoint

Если нужно приостановить выполнение кода и перейти в командную строку Python, эта функция вам пригодится. Вызов breakpoint перебросит вас в отладчик Python.

Эта функция может использоваться в двух случаях:

Эта функция возвращает тип объекта, который вы ей передаете.

Тип экземпляра класса есть сам класс.

В действительности вы, скорее всего, будете обращаться за помощью к поисковой системе. Но если вы уже находитесь в Python Shell, вызов help(list.insert) будет быстрее, чем поиск документации в Google.

Функции, которые пригодятся позже

В начале изучения Python эти функции вам по большей части будут не нужны, но в конечном итоге они вам понадобятся.

Эта функция служит для открытия файла и последующей работы с ним. Но, если вы не работаете с файлами напрямую, то она вам может и не пригодиться.

input

Эта функция запрашивает у пользователя ввод, ждёт нажатия клавиши Enter, а затем возвращает набранный текст.

Чтение из стандартного ввода — это один из способов получить входные данные в программе. Но есть и много других способов: аргументы командной строки, чтение из файла, чтение из базы данных и многое другое.

Эта функция необходима для представления объекта в читабельном виде.

Для многих объектов функции str и repr работают одинаково.

Но есть объекты, для которых их применение различается.

Также repr используется при ведении лог-журнала, обработке исключений и реализации более сложных методов.

super

Эта функция очень важна, если используется наследование одного класса от другого.

Многие пользователи Python редко создают классы. Они не являются важной частью Python, хоть для многих типов программирования они необходимы. Например, вы не можете использовать веб-фреймворк Django без создания классов.

property

Декоратор позволяет создать атрибут, который всегда будет содержать возвращаемое значение конкретного вызова функции. Это проще всего понять на примере.

issubclass и isinstance

Функция issubclass проверяет, является ли класс подклассом одного или нескольких других классов.

Функция isinstance проверяет, является ли объект экземпляром одного или нескольких классов.

hasattr, getattr, setattr и delattr

Если нужно работать с атрибутами объекта, но имя атрибутов является динамическим и постоянно меняется, данные функции вам будут необходимы.

Функция hasattr позволяет проверить, имеет ли объект определённый атрибут.

Функция getattr позволяет получить значение атрибута (с необязательным значением по умолчанию, если атрибут не существует).

Функция setattr позволяет установить значение атрибута.

И delattr соответственно удаляет атрибут.

classmethod и staticmethod

Данная функция возвращает следующий элемент в итераторе.

Она может работать со следующими видами итераторов:

Функция next может быть представлена как способ вручную перебрать набор, чтобы получить один единственный элемент, а затем выйти из перебора.

Функции, которые когда-нибудь можно выучить

Следующие встроенные функции Python определённо не бесполезны, но они более специализированы.

Эти функции вам, возможно, будут нужны, но также есть шанс, что вы никогда не прибегнете к ним в своём коде.

Прочие специфические функции

Заключение

Если вы только начинаете свой путь в изучении Python, нет необходимости изучать все встроенные функции сейчас. Не торопитесь, сосредоточьтесь на первых двух пунктах (общеизвестные и упускаемые из виду), а ​​после можете перейти и к другим, если/когда они вам понадобятся.

Источник

Using the len() Function in Python

In many situations, you’ll need to find the number of items stored in a data structure. Python’s built-in function len() is the tool that will help you with this task.

There are some cases in which the use of len() is straightforward. However, there are other times when you’ll need to understand how this function works in more detail and how to apply it to different data types.

In this tutorial, you’ll learn how to:

By the end of this article, you’ll know when to use the len() Python function and how to use it effectively. You’ll know which built-in data types are valid arguments for len() and which ones you can’t use. You’ll also understand how to use len() with third-party types, such as ndarray in NumPy and DataFrame in pandas, and with your own classes.

Free Bonus: Click here to get a Python Cheat Sheet and learn the basics of Python 3, like working with data types, dictionaries, lists, and Python functions.

Getting Started With Python’s len()

You can start by looking at the help for this function:

The function takes an object as an argument and returns the length of that object. The documentation for len() goes a bit further:

Return the length (the number of items) of an object. The argument may be a sequence (such as a string, bytes, tuple, list, or range) or a collection (such as a dictionary, set, or frozen set). (Source)

In the following sections, you’ll learn about how to use len() with sequences and collections. You’ll also learn about some data types that you cannot use as arguments for the len() Python function.

Using len() With Built-in Sequences

A sequence is a container with ordered items. Lists, tuples, and strings are three of the basic built-in sequences in Python. You can find the length of a sequence by calling len() :

The function len() always returns an integer as it’s counting the number of items in the object that you pass to it. The function returns 0 if the argument is an empty sequence:

In the examples above, you find the length of an empty string, an empty list, and an empty tuple. The function returns 0 in each case.

In this section, you’ve used the len() Python function with strings, lists, tuples, and range objects. However, you can also use the function with any other built-in sequence.

Using len() With Built-in Collections

At some point, you may need to find the number of unique items in a list or another sequence. You can use sets and len() to achieve this:

The output from the first example shows that there are three key-value pairs in this dictionary. As was the case with sequences, len() will return 0 when the argument is either an empty dictionary or an empty set. This leads to empty dictionaries and empty sets being falsy.

Exploring len() With Other Built-in Data Types

You can also explore whether it’s possible to use iterators and generators as arguments for len() :

You can’t use generators with len() for the same reason. The length of these objects can’t be measured without using them up.

Exploring len() Further With Some Examples

Verifying the Length of a User Input

A common use case of len() is to verify the length of a sequence input by a user:

Ending a Loop Based on the Length of an Object

You’ll use len() if you need to check when the length of a mutable sequence, such as a list, reaches a specific number. In the following example, you ask the user to enter three username options, which you store in a list:

You could even use len() to check when a sequence is empty:

There’s a more Pythonic way of achieving the same output by using the truthiness of sequences:

Finding the Index of the Last Item of a Sequence

Splitting a List Into Two Halves

If you need to split a sequence into two halves, you’ll need to use the index that represents the midpoint of the sequence. You can use len() to find this value. In the following example, you’ll create a list of random numbers and then split it into two smaller lists:

You can try this out by creating an initial list of eleven numbers instead of ten. The resulting lists will no longer be halves, but they’ll represent the closest alternative to splitting an odd sequence.

Using the len() Function With Third-Party Libraries

You can also use Python’s len() with several custom data types from third-party libraries. In the last section of this tutorial, you’ll learn how the behavior of len() depends on the class definition. In this section, you’ll look at examples of using len() with data types from two popular third-party libraries.

NumPy’s ndarray

The NumPy module is the cornerstone of all quantitative applications of programming in Python. The module introduces the numpy.ndarray data type. This data type, along with functions within NumPy, is ideally suited for numerical computations and is the building block for data types in other modules.

You’ve installed NumPy, and now you can create a NumPy array from a list and use len() on the array:

The NumPy function np.array() creates an object of type numpy.ndarray from the list you pass as an argument.

However, NumPy arrays can have more than one dimension. You can create a two-dimensional array by converting a list of lists into an array:

In general, when you have an array with any number of dimensions, len() returns the size of the first dimension:

Pandas’ DataFrame

The DataFrame type in the pandas library is another data type that is used extensively in many applications.

Before you can use pandas, you’ll need to install it by using the following command in the console:

You’ve installed the pandas package, and now you can create a DataFrame from a dictionary:

The dictionary’s keys are strings representing the names of students in a class. The value of each key is a list with the marks for three subjects. When you create a DataFrame from this dictionary, you define the index using a list containing the subject names.

You’ve seen how len() works with a number of built-in data types and also with some data types from third-party modules. In the following section, you’ll learn how to define any class so that it’s usable as an argument for the len() Python function.

Using len() on User-Defined Classes

You can create an object of class YString and find its length. The module name used for the example above is ystring.py :

You can read more about using object-oriented programming and defining classes in Object-Oriented Programming (OOP) in Python 3.

Conclusion

You’ve explored how to use len() to determine the number of items in sequences, collections, and other data types that hold several items at a time, such as NumPy arrays and pandas DataFrames.

The len() Python function is a key tool in many programs. Some of its uses are straightforward, but there’s a lot more to this function than its most basic use cases, as you’ve seen in this tutorial. Knowing when you can use this function and how to use it effectively will help you write neater code.

In this tutorial, you’ve learned how to:

Get a short & sweet Python Trick delivered to your inbox every couple of days. No spam ever. Unsubscribe any time. Curated by the Real Python team.

About Stephen Gruppetta

Stephen worked as a research physicist in the past, developing imaging systems to detect eye disease. He now teaches coding in Python to kids and adults. And he’s almost finished writing his first Python coding book for beginners

Each tutorial at Real Python is created by a team of developers so that it meets our high quality standards. The team members who worked on this tutorial are:

Master Real-World Python Skills With Unlimited Access to Real Python

Join us and get access to hundreds of tutorials, hands-on video courses, and a community of expert Pythonistas:

Master Real-World Python Skills
With Unlimited Access to Real Python

Join us and get access to hundreds of tutorials, hands-on video courses, and a community of expert Pythonistas:

Real Python Comment Policy: The most useful comments are those written with the goal of learning from or helping out other readers—after reading the whole article and all the earlier comments. Complaints and insults generally won’t make the cut here.

What’s your #1 takeaway or favorite thing you learned? How are you going to put your newfound skills to use? Leave a comment below and let us know.

Related Tutorial Categories: basics python

Источник