Обмен значений переменных
Если попытаться сделать такой обмен, сначала присвоив первой переменной значение второй, а второй — значение первой, ничего не получится. Допустим, есть две переменные a и b . При этом a = 5 и b = 6 . Если выполнить выражение a = b , то переменная a будет хранить число 6, также как и b . Число 5 будет утеряно. После этого выражение b = a теряет смысл, так как b будет присвоено его же текущее значение. В данном случае 6.
Поэтому в программировании при обмене значений переменных обычно вводят третью, играющую роль буфера (буферная переменная). В ней сохраняют значение первой переменной, потом первой присваивают значение второй, a новое значение для второй берут из буфера.
Таким образом классический алгоритм обмена значений двух переменных выглядит так:
Полная версия программы, которая запрашивает ввод двух значений с клавиатуры:
Пример выполнения программы:
Есть другой способ, позволяющий не использовать третью переменную, — арифметический. Он подходит только для чисел.
Третий вариант — использовать имеющееся в Python множественное присваивание. При этом обмен значений переменных выполняется одной строкой кода:
Почему такое возможно? В Питоне есть такая структура данных как кортеж.
При выполнении a, b = b, a интерпретатор Python сначала получает значения связанные с переменными b и a (правая часть) и помещает их в кортеж, в данном случае получится (10, 20) . После этого он связывает каждый элемент кортежа в определенной позиции с переменными в той же позиции, но расположенными слева.
Таким образом можно поменять значения не только двух переменных, также трех и более. Кроме того в Python можно обменивать значения переменных разных типов. Это связано с тем, что тип данных в Питоне привязан не к переменной, а к значению:
Как поменять местами две переменные в Python
В этом уроке мы узнаем, как поменять местами две переменные в программе Python. Предположим, у нас есть две переменные, P и Q, и нам нужно написать программу на Python для замены их значений. Обсудим различные методы Python для выполнения этой задачи.
Способ 1: с использованием наивного подхода
В этом методе наивный подход сохранит значение переменной P во временной переменной, а затем присвоит переменной P значение переменной Q. Затем он присвоит значение временной переменной переменной Q, что приведет к замене значений обеих переменных.
Способ 2: с помощью оператора comma
Мы можем использовать оператор запятой. Нам не нужно использовать третью переменную для замены значений двух переменных для этого метода.
Способ 3: с помощью метода XOR
Мы также можем использовать метод побитового XOR для замены двух переменных. XOR двух переменных, P и Q, вернет число, у которого все биты равны 1, всякий раз, когда биты переменных P и Q различаются.
Например, XOR 4 (в двоичном формате 0100) и 6 (в двоичном формате 0110) равно 1010.
XOR 2 (в двоичном формате 0010) и 8 (в двоичном формате 1000) равно 1010.
Способ 4: с использованием арифметических операторов
В этом методе мы можем поменять местами значения обеих переменных двумя методами:
- Использование оператора сложения и вычитания
- Использование оператора умножения и деления
Заключение
В этом руководстве мы обсудили различные методы замены значения двух переменных в программе Python.
Как менять местами значения внутри переменной? [закрыт]
Хотите улучшить этот вопрос? Добавьте больше подробностей и уточните проблему, отредактировав это сообщение.
Закрыт 2 месяца назад .
Мне нужно, чтобы в новой переменной старые переменные менялись местами. То есть:
Нужно, чтобы в коде после знака = было 3 цифры (x, y и 0). И, чтобы эти три знака менялись местами в каждой переменной trial. Число 0 не должно стоять в начале переменной. Переменная должна на выходе быть одним числом, то есть, не (1,0,4)((например)), а 104.
Используйте метод rotate класса deque из модуля collections:
Если нужны все возможные перестановки трех значений, то нужно использовать функцию permutations из itertools :
мне нужно, чтобы при каждом запуске кода, менялся порядок в каждой переменной trial
Подробный Python: или как переступить границу знаний
Хотите чтобы ваш код выглядел качественно и лаконично и говорил о вас, как об опытном разработчике? Тогда давайте окунёмся немного глубже базовых знаний и посмотрим, насколько можно упростить свой код, как сделать его читаемым и не потерять желание возвращаться к своей работе снова. Добро пожаловать в подробный Python. Пора становиться лучше!
Если вы начали изучать Python, посмотрели с десяток обучающих видео, прошли несколько бесплатных курсов, интенсивов и митапов, и пробуете написать свой первый проект, то эта статья, безусловно, вам поможет. Поверхностный анализ обучающих русскоязычных материалов по Python в интернете натолкнул на мысль, что начинающему Python-разработчику редко показывают всю красоту и эффективность этого языка. Базовое (чаще непрофессиональное) обучение предполагает знакомство с простейшими механиками, которые часто встречаются и в других языках. Дорогу осилит идущий, а значит, давайте стремиться к большему.
List comprehensions (Генератор списков)
Генераторы списков в большинстве случаев используют для создания списка из набора значений — чтобы не прибегать к более сложным конструкциям через for и append.
Если говорить предметно, то генератор списка может создать коллекцию значений всего в одну строку. Посмотрим пример:
В примере мы взяли последовательность чисел от 0 до 9 (наш range) и каждую итерацию цикла возвели в квадрат, после чего написали результат в конец объявленного выше пустого списка.
Получилось. И критиковать этот метод сложно, он ведь работает, читаемый, не громоздкий правда?
Пример с использованием генератора списков:
Из четырёх строк в одну. Красиво, читаемо, лаконично?
Теперь подробнее про синтаксис генератора. В целом, он выглядит так:
Да, генератор может содержать ещё и условие, при выполнении которого итерируемые элементы будут попадать в список. Покажу пример:
В список попали только чётные числа (если читать по условию, это те, которые делятся на 2 без остатка)
Здесь эффективность генератора проявляется ещё ярче. Вы совмещаете и цикл, и условный оператор в одном выражении и получаете на выходе упорядоченный, изменяемый список.
Теперь, что называется, «контрольный в голову»:
Вы можете использовать выражение как аргумент функции. Это удобно, и ваш код оставит о вас приятные впечатления.
Стоит упомянуть, что генератор существует не только для списков, но и для dict (словарей) и set (множеств) и называется Dict comprehensions и Set comprehensions соответственно. Базовый синтаксис у них аналогичен. Различия я покажу примером:
Обратите внимание на тип скобок в списке и в этих двух примерах.
Распаковка элементов из списка
Если вам необходимо получить определённый элемент из коллекции, то первый и очевидный метод, получить его по индексу.
Этот метод можно эффективно использовать, если ваша коллекция неизменяемая, и lst[1] всегда будет содержать нужное вам значение. Минус подхода — так называемые «magic numbers». Представьте, что вы читаете чужой код, в котором разработчик получает значение, как в примере. У вас не возникнут вопросы: «А что такое lst[1]? Почему 1 а не 2 и не 20?» Потому и называют такие цифры в скобках «magic numbers». Возникли из ниоткуда, обозначают что-то внутри. Вам стоит научиться применять распаковку.
Python позволяет присваивать значения коллекции отдельным переменным. Это эффективно, если коллекция небольшая. Подробнее в примере:
Вместе с этим, стоит посмотреть, как присваивать несколько значений сразу нескольким переменным, и как красиво заменить переменные.
Множественное присваивание
Это выражение равносильно следующему:
Но вы заняли 3 строки вместо одной. Ничего страшного если ваш проект будет 50 строк, а если 300 или 800?
Замена переменных
Для того чтобы поменять переменные местами, вы можете сделать так:
Но есть способ сделать эту запись короче:
Один из принципов языка Python гласит:
Readability count (Читаемость имеет значение)
Так давайте будем настоящими «питонистами» в своих работах.
Slicing (Срезы или Слайсы)
Кстати, о больших коллекциях. Что если нам нужны несколько значений из коллекции? А что если они нужны из середины или через одного? Python предоставляет такой механизм, который называется Slicing или Срезы. Синтаксис достаточно прост:
- start = индекс элемента, с которого начинается срез;
- stop = индекс элемента, которым заканчивается срез;
- step = шаг среза.
Мы взяли каждый второй элемент в списке от между 1 и 6 индексами. В своей работе вы будете часто прибегать к помощи слайсов, не стоит недооценивать их.
Слайсы можно писать проще. Если начало или конец слайса эквивалентно началу и окончанию списка, их можно не указывать. Это выглядит так:
Здесь берётся срез от 0 до 2 индекса элемента с шагом 1. Мы не указывали начало или шаг, а указали только конец среза. Обратите внимание, что 3 — это индекс конечного элемента, но он не попадает в итоговый список, поэтому срез будет от 0 до 2 индекса.
Теперь пример с указанием старта:
Срез начался с 3 индекса, но в этой ситуации элемент с индексом 3 попал в срез. Аналогичный принцип работает в range. Просто запомните это. Так вы исключите ряд ошибок в своем коде.
Немного симпатичных трюков языка Python
Многие считают, что следить за памятью было модно в эпоху программирования на ассемблере. Многие, но не все. Приведу вам наглядный пример, почему иногда стоит задуматься какую конструкцию применять:
Представьте, что последовательность чисел от 0 до 9999 занимает всего 48 байт.
А вот пример с такой же последовательностью:
Две одинаковые последовательности от 0 до 9999. Занимают память с разницей в почти 2000 раз. А если программа содержит 100 таких списков?
Дело в том, что range только притворяется списком, ведёт себя как список, но на самом деле, функция range возвращает класс и, безусловно, загружает меньше памяти.
И наконец, небольшой фокус на количество повторений значения в коллекции (излюбленная задачка в различных обучалках и курсах):
Можно вместо строки использовать и список:
Аргумент в most_common задаёт количество повторяемых элементов, которые необходимо подсчитать:
Стоит обратить внимание, что для корректной работы описанных в статье механизмов необходимо иметь полноценное представление о списках (list), словарях (dict), множествах (set) и кортежах (tuple). Эти типы данных очень коварны и имеют важные различия, на которые стоит обратить внимание.
Заключение
Более глубокое погружение в изучаемую технологию всегда приносит свой результат. Уже после прочтения этого материала вы получите возможность отличать код новичка (или лентяя) от кода разработчика, который любит свою работу, погружается в неё, старается делать не только для себя, но и для остальных. С такими людьми хочется наладить контакт, сделать совместный проект или пригласить на работу. Написание кода похоже на рисование: краски у всех одинакового цвета, но у одних получается домик с треугольной крышей, а у других шикарные пейзажи. Вопрос в старании.