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. Работа с многоуровневыми словарями в Python
  2. Установка Git и AWS CLI
  3. Сложные типы данных в Python
  4. Получение списка кортежей из словаря
  5. Работа с deque из collections
  6. Работа со случайными элементами
  7. Python reversed() vs срез[::-1]
  8. PEP-401: оператор
  9. Передача словаря через **kwargs
  10. Создание словарей с defaultdict()
  11. Запуск внешнего кода в Jupyter
  12. Блок else в обработке исключений
  13. Mad Libs Generator
  14. Оценка точности модели
  15. Python и Юникод: работа с цифрами
  16. Частичное совпадение пользовательского ввода в Python 3.10
  17. Сравнение объектов в Python
  18. Переопределение оператора % для объектов
  19. Многопоточность и асинхронное программирование в Python
  20. Списковое включение в Python
  21. Переопределение метода xor в Python
  22. Анонимные функции в Python
  23. Явный импорт переменных
  24. Генераторы в Python
  25. Функция __init__ в Python
  26. Метод __call__ в Python
  27. Удаление дубликатов с сохранением порядка с помощью dict.fromkeys
  28. Обработка ошибок в JSON данных
  29. Атрибуты класса и экземпляра
  30. Тип CodeType в Python.
  31. Декоратор защиты анонимных пользователей
  32. Модуль itertools: эффективная работа с итераторами
  33. Работа с enumerate()
  34. Поиск наиболее частого элемента списке
  35. Работа с функцией next() в Python
  36. Навыки Python: строки, типы данных
  37. Проверка класса объекта
  38. Проблемы с именами переменных
  39. Разделение строки на пары ключ-значение.
  40. Оператор Walrus: правильное использование
  41. Создание уникального проекта
  42. Фильтрация входных данных в Python
  43. Оптимизация сравнения в Python
  44. Транспонирование 2D-массива с помощью zip

Marketello читают маркетологи из крутых компаний