Bemind
Учебник Python
Учебник Python
  • Python
    • Python Lists
      • Списковые включения в Python (Полное руководство с примерами)
      • Исправление ValueError: Слишком Много Значений Для Распаковки в Python
      • Как добавить словарь в список в Python
      • Как добавить строку в список в Python
      • Разница между массивами и списками в Python
      • Python: Различия между списками и кортежами
      • Как проверить, пуст ли список в Python
      • Как Итерировать (Циклически Проходить) По Списку в Python
      • Python List sort(): Подробное руководство по сортировке списков
      • Python List Extend: Как добавить несколько элементов в список
      • Python: Найти Индекс Всех Вхождений Элемента в Списке
      • Конвертация списка словарей в Pandas DataFrame
      • Генерация случайных чисел в Python
      • Поиск Индекса в Списке Python: Найти Первое, Последнее или Все Вхождения
      • Добавить в начало списка в Python (Вставить в начало)
      • Найти дубликаты в списке Python
      • Python: Умножение Списков (6 Различных Способов)
      • Python списки: Полный обзор
      • Python: Выбор случайного элемента из списка
      • 4 Способа Очистить Список в Python
      • Объяснение ошибки IndexError в Python: индекс списка выходит за пределы допустимого диапазона
      • Python: Получение индекса максимального элемента в списке
      • Python: Объединение списков – Слияние списков (8 способов)
      • Python: Проверка наличия элемента в списке
      • Python: Проверка наличия элемента в списке
      • Удаление элемента из списка в Python (pop, remove, del, clear)
      • Как перевернуть список в Python (6 способов)
      • Python: Замена элемента в списке (6 различных способов)
      • Python: Удаление дубликатов из списка (7 способов)
      • Python: Преобразование словаря в список кортежей (4 простых способа)
      • Python: Перемешать Список (Случайное Распределение Элементов Списка в Python)
      • Python: Пересечение двух списков
      • Python: Вычитание двух списков (4 простых способа!)
      • Длина или Размер Списка в Python: 5 Способов Узнать Длину Списка
      • Python: Транспонирование списка списков (5 простых способов!)
      • Python: Разделение списка (Пополам, на части)
      • Python: Комбинации списка (Получить все комбинации списка)
      • Python: Выравнивание списка списков (4 способа)
      • Разница между списками в Python: Нахождение разницы между двумя списками Python
      • Python: Найти среднее значение списка или списка списков
      • Как добавлять элементы в списки в Python – 4 простых способа!
      • Списковые включения в Python (Полное руководство с примерами)
      • 6 способов преобразовать список Python в строку
    • Python Dictionaries
      • Понимание словаря Python (с примерами)
      • Исправляем ValueError: Слишком Много Значений Для Распаковки в Python
      • Как добавить словарь в список в Python
      • Преобразование JSON в словарь Python
      • Полное руководство по вложенным словарям в Python
      • Копирование словаря в Python: Полное руководство
      • Конвертация списка словарей в Pandas DataFrame
      • Поиск дубликатов в списке Python
      • Полный обзор словарей в Python
      • Python: Добавление пары Ключ:Значение в Словарь
      • Python: Сортировка словаря по значениям
      • Слияние Словарей в Python – Комбинирование Словарей (7 Способов)
      • Python: Удаление Дубликатов из Списка (7 Способов)
      • Python: Преобразование словаря в список кортежей (4 простых способа)
      • Python: Красивая Печать Словаря (Dictionary) – 4 Способа
      • Python: Проверка пуст ли словарь (5 способов!)
      • Copy of Python: Проверка пуст ли словарь (5 способов!)
      • Python: Проверьте, существует ли ключ (или значение) в словаре (5 простых способов)
      • Python: Проверьте, существует ли ключ (или значение) в словаре (5 простых способов)
      • Python: Получение Ключа Словаря с Максимальным Значением (4 Способа)
      • Python: Удаление ключа из словаря (4 разных способа)
      • Как красиво вывести JSON-файл в Python (6 методов)
    • Python Strings
      • Python Капитализация Строк: Руководство по Преобразованию слов в Заглавные
      • Python strip: Как обрезать строку в Python
      • Python Обратная Строка: Руководство по Реверсированию Строк
      • Как Удалить Префикс или Суффикс из Строки в Python
      • Преобразование строки в формат заголовка в Python с помощью str.title()
      • Как добавить строку в список в Python
      • Python String startswith: Проверка, начинается ли строка с подстроки
      • Python String endswith: Проверка того, заканчивается ли строка подстрокой
      • Как удалить первый или последний символ из строки в Python
      • Как исправить: SyntaxError в Python - EOL при сканировании строкового литерала
      • Python String Contains: Проверка Наличия Подстроки в Строке
      • Как проверить, пустая ли строка в Python
      • Python Новая Строка и Как Печатать Без Переноса Строки
      • Как Конкатенировать Строки в Python: Полное Руководство
      • Python: Подсчет слов в строке или файле
      • Как создать список алфавита в Python
      • Python: Конкатенация строки и целого числа (Int)
      • Python: Сортировка строки (4 различных способа)
      • Python zfill и rjust: Добавление нулей в строку в Python
      • Python: Целое в Двоичное (Преобразование целого числа в двоичную строку)
      • Python rfind: Нахождение индекса последней подстроки в строке
      • Python SHA256 хеширование алгоритм: объяснение
      • Python: Усечение числа с плавающей точкой (6 различных способов)
      • Выбор между методами Python isdigit(), isnumeric() и isdecimal()
      • Python: Удаление специальных символов из строки
      • Python Приведение Строки к Нижнему Регистру с помощью .lower(), .casefold(), и .islower()
      • Python программа для проверки, является ли строка палиндромом (6 методов)
      • Python: Найдите все перестановки строки (3 легких способа!)
      • Python: Удаление пунктуации из строки (3 разных способа!)
      • Python: Найти индекс (или все индексы) подстроки в строке
      • Python: Удаление символов новой строки из строки
      • Python: Удаление символа из строки (4 способа)
      • Python: Количество вхождений в строке (4 способа!)
    • Встроенные функции Python
      • abs()
      • ascii()
      • aiter()
      • all()
      • any()
      • anext()
      • bin()
      • bool()
      • breakpoint()
      • bytearray()
      • bytes()
      • callable()
      • chr()
      • classmethod()
      • compile()
      • complex()
      • delattr()
      • dict()
      • dir()
      • divmod()
      • enumerate()
      • eval()
      • exec()
      • filter()
      • float()
      • format()
      • frozenset()
      • getattr()
      • globals()
      • hasattr()
      • hash()
      • help()
      • hex()
      • id()
      • input()
      • int()
      • issubclass()
      • iter()
      • len()
      • list()
      • locals()
      • map()
      • max()
      • memoryview()
      • min()
      • next()
      • object()
      • oct()
      • open()
      • ord()
      • pow()
      • print()
      • property()
      • range()
      • repr()
      • reversed()
      • round()
      • set()
      • setattr()
      • isinstance()
      • slice()
      • zip()
      • type()
      • sorted()
      • staticmethod()
      • str()
      • sum()
      • super()
      • tuple()
      • vars()
      • import()
    • Cобеседования Python. Разбор реальных вопросов.
    • Встроенные методы в Python
  • Учебники по Pandas и Numpy
    • Numpy
      • Функция активации ReLU для глубокого обучения: полное руководство по выпрямленному линейному блоку
      • Как нормализовать массивы NumPy (минимальное-максимальное масштабирование, Z-оценка, L2)
      • NumPy where: Условная обработка элементов массива
      • NumPy linspace: создание равномерно расположенных массивов с помощью np.linspace
      • Как рассчитать векторное произведение в Python
      • Разделение NumPy: Разделение массива NumPy на части
      • NumPy: Лучшие способы применения функции к массиву
      • NumPy full: Создание массивов с заданным значением
      • NumPy clip(): Ограничьте значения массива минимальным и максимальным значениями
      • NumPy cumsum: Расчет кумулятивных сумм массивов NumPy
      • Изучаем функцию np.histogram в NumPy: создаем гистограмму
      • NumPy arange(): Полное руководство (с примерами)
      • Руководство по индексации и срезам массивов NumPy: Полное руководство
      • NumPy argmin(): Получение индекса минимального значения в массивах
      • Выравнивание массива с помощью NumPy flatten
      • Объединение массивов NumPy по различным осям с использованием функции stack
      • Удаление размерности из массивов NumPy с помощью NumPy Squeeze
      • Функция np.repeat() NumPy: Повторение массивов NumPy
      • Использование функции NumPy.exp() для вычисления экспоненты
      • Реализация функции сигмоида на Python
      • NumPy Pad: Использование np.pad() для дополнения массивов и матриц
      • np.argmax(): Как использовать NumPy Argmax
      • NumPy logspace: Понимание функции np.logspace()
      • Использование NumPy Tile для Расположения Массивов
      • NumPy Zeros: Создание массивов и матриц с нулями в NumPy
      • Использование числа Пи в Python (NumPy и Math)
      • Распределение Нормального (Гауссова) Распределения в Numpy (Случайное Нормальное в Numpy)
      • NumPy для Data Science на Python
      • Расчет скалярного произведения с использованием Numpy в Python
      • Расчет натурального логарифма на Python
    • Pandas
      • Python сводные таблицы – Полное руководство
      • Изучение API стиля Pandas
      • Объяснение группировки по нескольким столбцам в Pandas с примерами
      • Удаление индексной колонки DataFrame в Pandas: Руководство с примерами
      • Pandas Quantile: Расчет процентилей в DataFrame
      • Как рассчитать скользящее среднее (среднее арифметическое) в Pandas
      • Руководство по использованию метода fillna в Pandas для работы с отсутствующими данными в DataFrame
      • Pandas unique(): Получение уникальных значений в DataFrame
      • Распакуйте Ваши Данные с Помощью Функции Melt в Pandas
      • Pandas date_range: Как Создать Диапазон Дат в Pandas
      • Сброс индекса в Pandas: как сбросить индекс в Pandas
      • Pandas replace() – Замена значений в DataFrame Pandas
      • Перемещение столбца DataFrame Pandas на позицию (В начало и в конец)
      • Учебное пособие по Python Pandas: полное руководство
      • Pandas: Замена NaN на нули
      • Преобразование DataFrame Pandas в файл Pickle
      • Конвертация Pandas DataFrame в JSON
      • Преобразование DataFrame Pandas в Словарь
      • Преобразование Pandas DataFrame в Список
      • Чтение файлов Parquet в Pandas с помощью pd.read_parquet
      • Pandas dropna(): Удаление отсутствующих записей и столбцов в DataFrame
      • Как Добавить Новый Столбец в DataFrame Pandas
      • Подсчёт уникальных значений в Pandas
      • Отображение всех столбцов и строк в DataFrame Pandas
      • Pandas to_excel: Запись DataFrames в файлы Excel
      • Как использовать Pandas для чтения файлов Excel в Python
      • Преобразование списка словарей в Pandas DataFrame
      • Как добавить/вставить строку в DataFrame Pandas
      • Диаграмма рассеяния в Pandas: Как создать диаграмму рассеяния в Pandas
      • Pandas to_datetime: Преобразование строки Pandas в дату и время
      • Введение в Pandas для Data Science
      • Индексация, Выборка и Присваивание Данных в Pandas
      • Суммирование и Анализ Pandas DataFrame
      • Преобразование столбцов Pandas с помощью map и apply
      • Группировка данных в Pandas с использованием cut и qcut
      • Дата и время в Pandas и Python
      • Очистка и подготовка данных в Pandas и Python
      • Pandas GroupBy: группировка, суммирование и агрегация данных в Python
      • Pandas Дата и Время в Части Даты (месяц, год и т.д.)
      • Pandas: Получение номера строки из DataFrame
      • Вычисление Взвешенного Среднего в Pandas и Python
      • Как перемешать строки Pandas Dataframe в Python
      • Pandas: количество столбцов (подсчет столбцов в DataFrame)
      • Pandas Sum: сложение столбцов и строк DataFrame
      • Pandas Diff: Вычисление Разницы Между Строками Pandas
      • Нормализация столбца или датафрейма Pandas (с использованием Pandas или sklearn)
      • Функция Rank в Pandas: Ранжирование данных в Dataframe (Эквивалент SQL row_number)
      • Pandas Describe: Описательная статистика вашего Dataframe
      • Pandas Shift: Перемещение столбца DataFrame вверх или вниз
      • 7 Способов Выполнения Выборки Данных в Pandas
      • Экспорт DataFrame Pandas в CSV файл – Использование .to_csv()
      • Pandas: Итерация по строкам DataFrame в Pandas
      • Pandas: Преобразование значений столбца в строки
      • Дисперсия в Pandas: Вычисление дисперсии столбца в Pandas Dataframe
      • Pandas: Создание DataFrame из списков (5 способов!)
      • Pandas Rename Index: Как переименовать индекс DataFrame в Pandas
      • Pandas: Подсчёт уникальных значений в объекте GroupBy
      • Pandas: Добавить дни к колонке с датами
      • Среднее в Pandas: Как рассчитать среднее для одной или нескольких колонок
      • Pandas Column to List – Конвертируйте колонку Pandas в список
      • Транспонирование Dataframe в Pandas
      • Python: Разделение DataFrame Pandas
      • Как получить имена столбцов в DataFrame Pandas
      • Pandas: Количество строк в DataFrame (6 способов)
      • Создание пустого DataFrame Pandas и добавление данных
      • Как переименовать столбцы в Pandas DataFrame (с примерами)
      • Изменение порядка столбцов в Pandas: использование метода reindex и метода insert
      • Pandas get_dummies (One-Hot кодирование), объяснение
      • Относительные и Абсолютные Частоты в Python и Pandas
      • Финансовый год – Определение финансового года в Pandas
      • Как сортировать данные в DataFrame Pandas
  • Учебники Matplotlib и Seaborn
    • Seaborn
      • Регрессионные графики в Seaborn с использованием regplot и lmplot
      • Seaborn residplot – Построение остатков линейной регрессии
      • Seaborn jointplot() – Создание совместных графиков в Seaborn
      • Seaborn displot – Распределенческие графики в Python
      • Seaborn ecdfplot – Эмпирические функции накопленного распределения
      • Seaborn rugplot – Визуализация маргинальных распределений
      • Seaborn kdeplot – Создание графиков оценки плотности ядра
      • Seaborn histplot – Создание Гистограмм в Seaborn
      • Seaborn catplot – Визуализация категориальных данных в Python
      • Средняя тенденция для категориальных данных в Seaborn Pointplot
      • Seaborn stripplot: Jitter Plots для распределений категориальных данных
      • Seaborn Countplot – Подсчет категориальных данных в Python
      • Seaborn swarmplot: Bee Swarm Plots для распределения категориальных данных
      • Скрипичные графики Seaborn в Python: Полное руководство
      • Настройка расположения легенд Seaborn, меток, текста и т.д.
      • Тепловая карта Seaborn: Полное руководство
      • Создание многосекционных сеток в Seaborn с помощью FacetGrid
      • Удаление рамки в Seaborn: Как работать с рамкой
      • Заголовки и метки осей в Seaborn: добавление и настройка
      • Как установить Seaborn в Python (Исправление: no module named seaborn)
      • Seaborn relplot – Создание точечных и линейных графиков
      • Полное руководство по созданию точечных диаграмм (scatter plots) в Python с использованием Seaborn
    • Matplotlib
      • Режим Retina в Matplotlib: Улучшение Качества Графиков
      • Как построить функцию в Python с использованием Matplotlib
      • Как создать 3D-диаграммы рассеяния в Matplotlib
      • Как изменить размер шрифта в графике Matplotlib
      • Установка размера маркера в точечных диаграммах Matplotlib
      • Как изменить размер графика и фигуры в Matplotlib
      • Как добавить названия в Matplotlib: Заголовок, Подзаголовок, Названия Осей
      • Pandas Scatter Plot: Как создать диаграмму рассеяния в Pandas
      • Построение графиков в Python с помощью Matplotlib
      • Диаграммы рассеяния Matplotlib – Все, что вам нужно знать
      • Диаграммы с столбцами в Matplotlib – Узнайте все, что вам нужно знать
      • Линейные диаграммы Matplotlib – Всё, что вам нужно знать
      • Построение гистограммы в Python с Matplotlib и Pandas
  • Алгоритмы
    • Алгоритм поиска в ширину (BFS) в Python
    • Алгоритм поиска в глубину (DFS) на Python
  • AI создает хедж-фонд для анализа акций на Python
Powered by GitBook
On this page
  • Краткий обзор списков Python
  • Проверка того, пуст ли список Python, используя if
  • Проверка того, пуст ли список Python с помощью bool
  • Проверка того, пуст ли список Python, используя равенство
  • Проверка того, пуст ли список Python, используя его длину
  • Проверка того, является ли список списков Python пустым
  • Проверка того, является ли массив NumPy пустым
  • Часто задаваемые вопросы
  • Conclusion
  • Дополнительные ресурсы
  1. Python
  2. Python Lists

Как проверить, пуст ли список в Python

PreviousPython: Различия между списками и кортежамиNextКак Итерировать (Циклически Проходить) По Списку в Python

Last updated 1 year ago

В этом руководстве вы научитесь использовать Python для проверки пустоты списка. Списки в Python - одни из самых универсальных и широко используемых контейнерных объектов. Поскольку списки в Python можно итерировать, часто первым делом стоит проверить, пуст ли список, прежде чем пытаться итерировать по нему. Без этого ваша программа может столкнуться с проблемами и аварийно завершить работу.

К концу этого урока вы узнаете:

  • Как использовать Python, чтобы проверить, пуст ли список

  • Почему вы хотите проверить, пуст ли список Python

  • Как проверить, пуст ли список списков в Python

  • Как проверить, пуст ли массив NumPy

Оглавление

  • П

Краткий обзор списков Python

Это означает, что списки могут содержать элементы различных типов данных, к ним можно добавлять, удалять или изменять элементы, а также можно перебирать эти элементы.

Давайте рассмотрим простой список и как мы можем перебирать элементы списка:

# Iterating Over a Simple List
list1 = [1,2,3]
for item in list1:
    print(item)

# Returns:
# 1
# 2
# 3

Мы также можем создать пустой список, используя любой из нижеприведенных методов:

# Creating Empty Lists in Python
empty1 = []
empty2 = list()

При попытке итерации по этим спискам ничего не произойдет. Это может привести к некоторым неожиданным результатам. Из-за этого проверка на то, пустой ли список, может быть полезным инструментом для обеспечения ожидаемого выполнения вашей программы.

Проверка того, пуст ли список Python, используя if

Документ PEP 8 для Python представляет собой руководство по стилю кодирования на Python. Поэтому он содержит конвенции для написания кода. Следование этим конвенциям может привести к коду, который лучше понимается другими и использует язык так, как это было задумано.

Причина, по которой я поднимаю этот вопрос, заключается в том, что PEP 8 действительно предлагает соглашение о проверке того, является ли список пустым или нет. Согласно PEP 8, рекомендуется следующий код:

# Using in To Check if a List is Empty
seq = []
if not seq:
   print('List is empty')
if seq:
   print('List is not empty')

Давайте разберемся, как это работает: Python предполагает, что пустой список, как и другие пустые контейнеры, представлен False. На самом деле мы пишем if not False

Помните, PEP-8 предлагает соглашения, чтобы ваш код был более понятен другим программистам. Вам не обязательно следовать этому соглашению, и изучение других способов его выполнения важно для того, чтобы лучше понимать код других людей.

Проверка того, пуст ли список Python с помощью bool

Одним из способов проверки на пустоту списка в Python часто является использование функции bool(). Функция bool() в Python проверяет истинность элемента и возвращает либо True, либо False. В Python пустые объекты считаются False.

Давайте посмотрим, как мы можем использовать функцию bool(), чтобы проверить, пуст ли список:

# Using bool() to Check If a List is Empty
empty_list = []

if bool(empty_list) == False:
    print('List is empty')
else:
    print('List is not empty')

# Returns: List is empty

Мы видим, что эта функция правильно определяет, пустой ли список. Однако это также избыточно. Вспомните из предыдущего примера, что истинность можно оценивать, просто используя оператор

Проверка того, пуст ли список Python, используя равенство

Ещё один распространённый способ проверить, пуст ли список в Python, - это сравнить ваш список с пустым списком с использованием оператора равенства ==. Этот метод довольно явный и, возможно, дружелюбный для новичков, так как он делает свои намерения очень очевидными.

# Using Equality to Check if a List is Empty
empty_list = []

if empty_list == []:
    print('List is empty')
else:
    print('List is not empty')

# Returns: List is empty

В следующем разделе вы узнаете, как использовать длину списка для проверки его на пустоту.

Проверка того, пуст ли список Python, используя его длину

В этом разделе вы узнаете, как проверить, пуст ли список в Python, проверив его длину. Интуитивно пустой список не содержит элементов. Мы можем использовать эту информацию, чтобы определить, есть ли в списке какие-либо элементы.

# Using Length to Check if a List is Empty
empty_list = []

if len(empty_list) == 0:
    print('List is empty')
else:
    print('List is not empty')

# Returns: List is empty

В следующем разделе вы узнаете, как проверить, является ли список списков пустым.

Проверка того, является ли список списков Python пустым

Работа со списками списков добавляет дополнительный уровень сложности, но это нечто, что мы можем интуитивно решить с помощью Python! Функция any() в Python проверяет, является ли хотя бы один элемент в контейнере True, и вернет False, если это не так. Теперь, когда мы знаем, что список в Python считается False, мы можем использовать это в своих интересах.

# Using any() to Check if a List of Lists is Empty
empty_list_of_lists = [[], [], []]

if not any(empty_list_of_lists):
    print('List is empty')
else:
    print('List is not empty')

# Returns: List is empty

В приведенном выше коде мы используем функцию any(), чтобы проверить, считается ли хоть один элемент True. Поскольку это не так, скрипт правильно сообщает нам, что список списков пуст.

Проверка того, является ли массив NumPy пустым

Массивы NumPy похожи на списки в Python, хотя это довольно упрощённое сравнение. Мы можем проверить, пуст ли массив, используя его атрибут .size, который возвращает размер данного массива. Давайте посмотрим, как мы можем это сделать:

# Using NumPy to Check if an Array is Empty
import numpy as np

arr = np.array([])

if arr.size:
    print('Array is not empty')
else:
    print('Array is empty')

Часто задаваемые вопросы

Как лучше всего проверить, пуст ли список Python?

Лучший способ, согласно PEP-8, - использовать ключевое слово if. Написав if a_list:, вы можете проверить, пустой список или нет, поскольку пустой список вернётFalse

Пустой список Python равен False?

В Python пустой список оценивается как False. Это означает, что при оценке bool([]), будет возвращено значение

Conclusion

Работа со списками в Python является важным навыком для разработчика на Python любого уровня. Умение проверять, пуст ли список, – это простая, но важная задача, чтобы обеспечить желаемое функционирование вашей программы. В этом учебнике вы научились проверять, пуст ли список, используя истинность, длину и равенство. Вы также узнали, как проверить, пусты ли списки списков и являются ли массивы NumPy пустыми.

Дополнительные ресурсы

Чтобы узнать больше о связанных темах, ознакомьтесь с обучающими материалами ниже:

  • Python: проверьте, пуст ли словарь (5 способов!)

  • Как проверить, пуста ли строка в Python

  • Как перебирать (цикл) список в Python

Прежде чем мы начнем изучать, как проверить, пуст ли список в Python, давайте быстро рассмотрим, что такое списки в Python и как их можно использовать. - это гетерогенный, изменяемый и итерируемый объект-контейнер в Python.

Одно из преимуществ этого подхода заключается в том, что он позволяет ясно понять, что . Давайте посмотрим, как мы можем использовать Python для этого:

Список в Python
вы проверяете, является ли объект списком, а не чем-то другим
Python PEP-8
Краткий обзор списков Python
Проверка того, пуст ли список Python, используя if
Проверка того, пуст ли список Python с помощью bool
роверка того, пуст ли список Python, используя равенство
Проверка того, пуст ли список Python, используя его длину
Проверка того, является ли список списков Python пустым
Проверка того, является ли массив NumPy пустым
Часто задаваемые вопросы
Заключение
Дополнительные ресурсы