Как объединить списки в Python: 6 способов

В Python доступно множество типов данных для хранения информации и манипуляции ею. Списки, кортежи, наборы и словари являются одними из наиболее часто используемых.

Список — это неупорядоченная коллекция данных, которая не может содержать повторяющихся элементов. Кортеж, с другой стороны, также является упорядоченной коллекцией, но его порядок нельзя изменить. Словари, аналогичные наборам, организованы парами ключ-значение, что позволяет эффективно извлекать определенные значения на основе соответствующих им ключей.

Списки, наоборот, представляют собой просто упорядоченные коллекции элементов, в которые элементы можно добавлять или удалять по мере необходимости. Они особенно полезны для гибкого отслеживания нескольких элементов.

В этом руководстве мы рассмотрим, как объединять списки в Python 3.11. Мы приведем примеры, иллюстрирующие процесс и демонстрирующие его функциональность.

Как запускать примеры из этого руководства

Для новичков расскажем, как выполнить примеры из этой инструкции, чтобы потренироваться в объединении списков.

1. Создайте файл, например, main.py, используя любой текстовый редактор.
2. Вставьте код из примера в созданный файл и сохраните его.
3. Откройте командную строку (Windows) или терминал (Linux/macOS) и перейдите в директорию, где находится ваш файл, с помощью команды cd C:\Users\, где C:\Users — название директории.
4. Выполните команду python main.py или python3 main.py для запуска вашего скрипта.
5. Результат выполнения программы будет выведен в консоли.

Способ 1. Оператор +

Оператор +  может использоваться для объединения двух списков в Python. Он добавляет один список в конец другого списка и в результате получается новый список. 

Пример:

Результат выполнения:

Рассмотрим другой случай, в котором генерируется три списка случайных чисел, а после они объединяются в один.

Результат выполнения программы будет выведен в консоли. В нашем случае он будет следующим:

Способ 2. Оператор *

С помощью оператора * можно легко объединить списки в Python. Оператор * распаковывает коллекцию элементов по аргументам индекса.

Например, рассмотрим список list1 = [1, 12, 5, 49, 56] и list2 = [27, 36, 42].

Оператор * заменит список его элементами в позициях index. Таким образом, он распаковывает элементы списков.

Пример:

Вывод:

Ниже представлен пример, в котором объединяются сгенерированные списки в Python с помощью *.

Результат:

Способ 3. Цикл for

В этом методе мы используем цикл for, чтобы пройтись по второму списку. Потом берем элементы из второго списка и добавляем их в первый. В итоге получается новый список, который состоит из элементов первого и второго списков.

Вывод:

Способ 4. Генератор списка

Генератор списка использует цикл for. Генератор списка — это функция, которая создает новый список на основе переданного аргумента. Генераторы списков используются для создания списков, заполненных по сложным формулам. Общий вид генератора следующий:

Вывод:

Способ 5. Метод extend()

Метод extend() Python может использоваться для объединения двух списков в Python. Функция extend() выполняет итерацию по переданному параметру и добавляет элемент в список, таким образом, расширяя его линейно.

Все элементы списка list2 добавляются к списку list1, и, таким образом, список list1 обновляется и выводится в качестве выходных данных.

Способ 6. Метод itertools.chain() 

Модуль itertools в Python предоставляет множество функций для работы с итераторами, которые могут быть использованы для эффективной генерации списков. Он особенно полезен для создания больших, созданных по сложным правилам списков, поскольку избегает создания всего списка сразу в памяти, что может привести к переполнению памяти для очень больших наборов данных.

Функцию itertools.chain() модулей Python itertools также можно использовать для объединения списков в Python.

Вывод

Рассмотрим ситуацию, когда генерируется буквы и объединяются в список.

Вывод

Получение нового списка из чисел:

В консоль выведет ответ:

Генерация списков из рандомных букв. В первом списке 3 буквы, во втором 7.

Вывод:

Итоги

Каждый из этих способов имеет свои особенности, и какой из них выбрать, зависит от того, что вам нужно сделать, сколько у вас данных и как быстро вы хотите получить результат. Если вы разберетесь в этих методах, то сможете лучше работать с данными в своих проектах на Python. Выберите тот способ, который вам подходит, и не бойтесь пробовать разные методы, чтобы получить лучший результат!