Курс Python → Метод getitem для доступа к элементам последовательности

Метод getitem в Python используется для доступа к элементам последовательности по их ключу или индексу. Когда мы обращаемся к элементу в последовательности, Python вызывает этот метод для получения значения по указанному ключу. В случае, если мы используем некорректный тип ключа, например строку вместо целого числа, метод должен выбросить исключение TypeError.

Если ключ, переданный методу getitem, не соответствует ни одному элементу в последовательности, то метод должен вызвать исключение KeyError. Это происходит, например, когда мы пытаемся получить доступ к элементу по ключу, которого нет в словаре или по индексу, который выходит за пределы списка.

Для более наглядного понимания работы метода getitem давайте рассмотрим пример. Предположим, у нас есть список fruits = ['apple', 'banana', 'orange']. Если мы вызовем fruits[0], то Python фактически вызовет метод getitem для списка fruits и передаст ему ключ 0, чтобы получить значение ‘apple’.

class MySequence:
    def __init__(self, data):
        self.data = data

    def __getitem__(self, key):
        if not isinstance(key, int):
            raise TypeError("Ключ должен быть целым числом")
        if key >= len(self.data) or key < -len(self.data):
            raise KeyError("Нет элемента с таким ключом")
        return self.data[key]

# Пример использования
seq = MySequence(['a', 'b', 'c'])
print(seq[1])  # Выведет 'b'
print(seq[3])  # Вызовет KeyError

В данном примере мы создали собственный класс MySequence, в котором переопределили метод getitem. Мы проверяем тип ключа и его корректность, выбрасывая соответствующие исключения в случае ошибок. Затем мы возвращаем значение элемента по ключу из внутреннего списка data.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Метод invert для побитового отрицания
  2. Работа с массивами в Python
  3. Управление импортом в Python
  4. Работа с географическими данными.
  5. Обратное распространение ошибки
  6. Основы работы со строками в Python
  7. Объединение списков с помощью zip
  8. Поиск уникальных элементов строкой в Python
  9. Создание таблиц в терминале с PrettyTable
  10. Реализация метода __abs__ в Python
  11. Генератор данных в Keras
  12. Python: изменяемые и неизменяемые коллекции
  13. Метод setdefault() в Python
  14. Просмотр атрибутов и методов класса
  15. Декоратор Property в Python
  16. Основные методы NumPy
  17. Список методов и атрибутов
  18. Метод pos в Python
  19. Стать Python-разработчиком
  20. Курс Data Scientist в медицине
  21. Объединение коллекций в Python
  22. Изменения в обработке логических значений
  23. Работа с GitHub в Telegram
  24. Python groupby() из itertools: работа с повторяющимися элементами
  25. Проверка наличия элемента в списке
  26. Функция enumerate() в Python
  27. Удаление дубликатов с сохранением порядка с помощью dict.fromkeys
  28. Работа с deque из collections
  29. Генератор списка с условием if
  30. Возврат нескольких значений из функции
  31. Логирование в Python
  32. Решатель судоку на Python с pygame
  33. Печать списка с помощью метода join
  34. Работа с временем в Python
  35. Метод count в Python: почему count(», ») возвращает 4?
  36. Библиотека wikipedia для Python
  37. Работа с пользовательским вводом
  38. Метод radd для пользовательских чисел
  39. Преобразование чисел в слова
  40. Проверка типа объекта в Python
  41. Поиск частого элемента
  42. Метаклассы в Python
  43. Создание списков в Python
  44. Работа с кортежами в Python
  45. Использование html-скриптов в Jupyter Notebook
  46. Встраивание HTML в Jupyter Notebook

Marketello читают маркетологи из крутых компаний