Python:Рецепты/Распаковка последовательности произвольной длины
Распаковка последовательности произвольной длины
Задача
Необходимо распаковать N-элементов из итерируемого объекта, который может содержать больше N-элементов и избежать генерирования исключения "too many values to unpack"(слишком много значений для распаковки)
Решение
Для решения данной задачи используется "выражение со звездочкой"(*).
Пример
№1
Допустим у вас есть 15 значений, первое и последнее из которых необходимо проигнорировать, а по остальным посчитать среднее значение.
numbers = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15]
first, *middle, last = numbers
avg = sum(middle)/len(middle)
Результат:
>>> avg
8.0
>>> first
1
>>> last
15
>>> numbers
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]
№2
Допустим у вас есть записи о пользователях(имя, почта и произвольное количество номеров телефонов), в данном случае распаковка будет выглядеть следующим образом:
record = ['John', 'John@example.com', '777-888-999', '666-777-888', '123-456-789']
name, email, *phones = record
Результат:
>>> name
'John'
>>> email
'John@example.com'
>>> phones
['777-888-999', '666-777-888', '123-456-789']
phones - будет всегда списком, даже если номеров нету вообще.
№3
Расширенная распаковка отлично подходит для распаковки итерируемых объектов неизвестной или произвольной длины. Очень часто эти объекты имеют известные элементы и шаблоны. Например - всё, что после 1 элемента это адреса электронной почты.
record = ['email', 'john@example.com', 'foo@example.com', 'bar@example.com', 'wiki@example.com', 'ass@example.com']
_, *emails = record
Результат:
>>> email
['john@example.com', 'foo@example.com', 'bar@example.com', 'wiki@example.com', 'ass@example.com']
№4
Результат:
Результат:
№5
Результат:
№6
Результат:
См.также
Внешние ссылки
- Страницы с устаревшим атрибутом подсветки синтаксиса «enclose»
- Справочник языка Python
- Python
- Проверка:myagkij
- Оформление:myagkij
- Редактирование:myagkij
- SEO
- Рецепты
- Рецепты Python
- Последовательности в Python
- Работа с последовательностями в Python
- Распаковка в Python
- Работа со структурами данных в Python
- Структуры данных Python
- Последовательности
- Работа с последовательностями
- Распаковка
- Работа со структурами данных
- Структуры данных