Як знайти довжину списку в Python?

У цьому прикладі ми створюємо список даних про населення та обчислюємо його довжину:

population_data = [8370000, 3980000, 2790000, 1980000, 1670000]

length_list = len(population_data)

print(length_list)

This will output the length of the list population_data, which is 5.

Here's another example with a list containing various data types:

list_of_things = ["apple", 7, False, 3.14]

length_list = len(list_of_things)

print(length_list)

Це виведе довжину списку list_of_things, яка дорівнює 4.

МЕТОД 2: ОТРИМАННЯ РОЗМІРУ СПИСКУ В PYTHON ЗА ДОПОМОГОЮ БІБЛІОТЕКИ NUMPY (PYTHON GET SIZE OF LIST )

Об'єкт масиву NumPy ndarray включає кілька корисних методів, які спрощують його використання. Ndarray широко використовується в аналізі даних, де важливі продуктивність і ефективність. NumPy пропонує функцію size(), яку можна використовувати для визначення довжини масиву або списку. Щоб використовувати NumPy, потрібно встановити пакет NumPy за допомогою pip, виконавши наступну команду:

> pip install numpy

Now, find the list size Python using numpy:

import numpy as np

monthly_expenses = [2200, 1500, 1800, 2000, 2300, 2100, 1900]

length_list = np.size(monthly_expenses)

print(length_list)

This will output the length of the list monthly_expenses, which is 7.

МЕТОД 3: ЯК ОТРИМАТИ ДОВЖИНУ СПИСКУ В PYTHON ЗА ДОПОМОГОЮ  LENGTH_HINT() FUNCTION (LIST SIZE PYTHON)

Також можна використовувати функцію length_hint() з модуля operator, хоча вона використовується рідше, ніж len().

з оператора імпортувати length_hint

monthly_expenses = [2200, 1500, 1800, 2000, 2300, 2100, 1900]

length_list = length_hint(monthly_expenses)

print(length_list)

Це виведе довжину списку monthly_expenses, яка дорівнює 7.

МЕТОД 4: ЯК ОТРИМАТИ ДОВЖИНУ СПИСКУ В PYTHON ЗА ДОПОМОГОЮ ЦИКЛУ FOR

Інший метод визначення довжини списку в Python — це використання циклу for для перебору кожного елемента та їх підрахунку. Цей підхід часто називають наївним методом.

Хоча використання циклу for для підрахунку елементів є менш простим і менш поширеним, ніж функція len(), воно все одно може бути ефективним. Ось приклад, що ілюструє цей метод:

monthly_sales = [3200, 4200, 5500, 3800, 2900]

count = 0

for number in monthly_sales:

count += 1

print(count)

This will output the count of elements in the list monthly_sales, which is 5.

МЕТОД 5: ЯК ОТРИМАТИ ДОВЖИНУ СПИСКУ В PYTHON ЗА ДОПОМОГОЮ СПЕЦІАЛЬНОЇ ФУНКЦІЇ __LEN__()

Функція __len__ — це спеціальний метод в Python, який дозволяє об'єктам визначати власне поведінку для вбудованої функції len(). Коли ви викликаєте len() для об'єкта, для якого визначено метод __len__, Python викличе цей метод, щоб визначити довжину об'єкта.

daily_temperatures = [72, 68, 75, 70, 69, 71, 73]

list_length = daily_temperatures.__len__()

print(list_length)

Це виведе довжину списку daily_temperatures, яка дорівнює 7.

ЯК ОТРИМАТИ ДОВЖИНУ СПИСКУ В PYTHON?

У цьому розділі розглядається ефективність різних методів визначення довжини списку. Ефективність є вирішальним фактором при виборі найбільш підходящого методу для конкретного завдання. Вимірявши час виконання кожного методу, ви можете прийняти обгрунтоване рішення про те, який з них використовувати.

Наведений код аналізує час, необхідний для визначення довжини списку за допомогою різних методів. Він використовує бібліотеку time для запису часу початку та закінчення до і після виконання кожного методу. Список даних daily_sales передається в кожен метод, і час, що минув, вимірюється для кожного методу окремо. Цей аналіз дозволяє порівняти ефективність різних методів визначення довжини.

# Import time, length_hint and numpy modules

import time

from operator import length_hint

import numpy as np

daily_sales = [230, 540, 320, 410, 690, 840, 910, 320, 430, 570]

print('The items in the list are: ' + str(daily_sales))

# 1. built-in len() function

# Take note of the start time

begin_time_len = time.perf_counter()

length_of_list = len(daily_sales)

# Take note of the end time to determine execution time

end_time_len = str(time.perf_counter() - begin_time_len)

# 2. for loop

# Take note of the start time

begin_time_constraint = time.perf_counter()

# Initialize length as 0 and use the for loop

length = 0

for _ in daily_sales:

length += 1

# Take note of the end time to determine the execution time

end_time_constraint = str(time.perf_counter() - begin_time_constraint)

# 3. length_hint() 

# Take note of the start time

begin_time_hint = time.perf_counter()

# length_hint() 

length_hint_list = length_hint(daily_sales)

# Take note of the end time to determine execution time

end_time_hint = str(time.perf_counter() - begin_time_hint)

# Take note of the start time

begin_time_numpy = time.perf_counter()

# Use the NumPy module's size() method

length_numpy_list = np.size(daily_sales)

# Take note of the end time to determine execution time

end_time_numpy = str(time.perf_counter() - begin_time_numpy)

# Print out all the results

print('len() method execution time: ' + end_time_len)

print('for loop execution time: ' + end_time_constraint)

print('length_hint() method execution time: ' + end_time_hint)

print('NumPy module execution time: ' + end_time_numpy)