Курс Python → Срезы в Python

Синтаксис среза в Python позволяет нам извлекать части последовательностей, таких как строки, списки или кортежи. При использовании среза важно помнить, что при взятии элемента по индексу или срезу исходная коллекция не изменяется, а лишь создается копия нужной части для дальнейшего использования. Это позволяет нам работать с полученными данными, например, добавляя их в другие коллекции, выводя на экран или выполняя какие-то вычисления.

Интересно, что концепция среза применяется как к изменяемым (список) коллекциям, так и к неизменяемым (строка, кортеж) последовательностям. Это значит, что при использовании среза мы можем безопасно работать как с изменяемыми объектами, где изменения отразятся на оригинальной коллекции, так и с неизменяемыми объектами, где создается копия для работы.

 # Пример использования среза со списком
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
new_list = my_list[1:4] # Создается копия части списка с индекса 1 до индекса 3
print(new_list) # Выводится на экран [2, 3, 4]

Таким образом, использование срезов в Python позволяет нам эффективно работать с частями коллекций, не изменяя при этом исходные данные. Это удобно при манипуляциях с данными, их фильтрации, сортировке и других операциях, где требуется работа с частью коллекции. Благодаря применимости срезов как к изменяемым, так и к неизменяемым последовательностям, мы можем использовать их в различных сценариях программирования.

Твои коллеги будут рады, поделись в

Автор урока

Дмитрий Комаровский
Дмитрий Комаровский

Автоматизация процессов
в КраснодарБанки.ру

Другие уроки курса "Python"

  1. Избегайте изменяемых аргументов
  2. Аргументы *args и **kwargs
  3. Решатель судоку на Python с pygame
  4. Декораторы в Python
  5. Создание пар из последовательностей
  6. Любовь к Python
  7. Обработка StopIteration в Python
  8. Отладка кода
  9. Lambda-функция в Python: использование с map() и sum()
  10. Создание вкладок с TKinter
  11. Создание словарей в Python
  12. Работа с эмодзи в Python
  13. Защита данных в Python
  14. JMESPath в Python
  15. Удаление эмодзи с помощью pandas
  16. Логирование с Logzero
  17. Форматирование данных с pprint
  18. Основы работы со строками в Python
  19. Работа со списками
  20. Проверка наличия элемента в списке
  21. Numpy: использование Ellipsis
  22. Проекты на Python
  23. Измерение времени выполнения
  24. Метод gt в Python
  25. Работа с атрибутом dict
  26. ChainMap избыточные ключи
  27. Область видимости переменных
  28. Создание словаря через dict comprehension
  29. Обработка исключений в Python 3
  30. Работа с каталогами в Python
  31. Функция product() из itertools
  32. Использование метода lower()
  33. Роль object и type в Python
  34. Оператор is в Python
  35. Форматирование данных с помощью pprint
  36. Оператор «or» в Python
  37. Генераторы списков
  38. Работа с модулем glob в Python
  39. Функциональное программирование в Python
  40. Гибкие функции Python
  41. Функция zip() — объединение последовательностей
  42. Сортировка в Python
  43. Работа с буфером обмена на Python
  44. Функции в Python
  45. Работа с модулем cmath
  46. Очистка данных с помощью pandas

Marketello читают маркетологи из крутых компаний