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
  • Понимание метода расширения списка Python
  • Расширение списка в Python (Extend) по сравнению с Добавлением элемента (Append)
  • Расширение списка в Python с помощью метода extend в сравнении с оператором сложения (+)
  • Сравнение производительности добавления элементов в список в Python
  • Заключение
  • Дополнительные ресурсы
  1. Python
  2. Python Lists

Python List Extend: Как добавить несколько элементов в список

PreviousPython List sort(): Подробное руководство по сортировке списковNextPython: Найти Индекс Всех Вхождений Элемента в Списке

Last updated 20 days ago

В этом руководстве вы узнаете, как использовать метод расширения списка в Python, который позволяет добавлять в список сразу несколько элементов. Метод .extend() в Python очень похож на метод .append(), но позволяет добавлять в список сразу несколько элементов. Вы научитесь использовать метод расширения в Python для добавления в список одного или нескольких элементов, включая элементы из других списков, кортежей и другого.

К концу этого руководства вы научитесь:

  • Как работает метод расширения списка Python

  • Как добавить один или несколько элементов в список с помощью метода расширения

  • Сравнение этого метода с различными способами добавления элементов в список Python

  • Сравнение производительности различных методов для больших списков

Оглавление

Понимание метода расширения списка Python

Метод extend() в Python принимает все элементы другого итерируемого объекта (такого как список, кортеж, строка) и добавляет их в конец списка. Это дает ему ключевое преимущество перед методом .append(), который может добавить в список только один элемент.

Давайте рассмотрим несколько ключевых особенностей метода .extend() в Python:

  • Метод принимает в качестве параметра итерируемый объект, такой как список, кортеж или строка.

  • Метод изменяет исходный список, но ничего не возвращает.

Давайте изучим синтаксис метода .extend() для списка в Python:

# Понимание метода list.extend()
list.extend(iterable)

Операция происходит на месте, что означает, что вам не нужно переназначать исходный список сам на себя. Если вы привыкли к необходимости переназначать элементы сами на себя, адаптация к этому может занять некоторое время.

Как добавить несколько элементов в список в Python?

Самый простой способ добавить несколько элементов в список Python - это использовать метод .extend(), который принимает список элементов и добавляет каждый элемент в список. Операция происходит на месте, поэтому вам не нужно переназначать список.

Теперь, когда вы поняли, как работает метод, давайте рассмотрим пример. Начнем с двух списков и добавим один к другому.

# Добавление нескольких элементов к списку с помощью list.extend()
list1 = [1, 2, 3]
list2 = [4, 5]

list1.extend(list2)  # Добавляет элементы списка list2 в конец списка list1
print(list1)  # Выводит объединенный список

# Возвращает: [1, 2, 3, 4, 5]

Мы видим, что каждый элемент добавляется последовательно в список, который расширяется. Ниже приведенное изображение немного подробнее разбирает это:

Мы видим, что каждый элемент в списке добавлен в исходном порядке. Как вы узнаете позже, использование метода .extend() является самым быстрым способом добавить несколько элементов в список.

Расширение Списка Python Одним Элементом

Теперь, когда вы поняли, как работает метод, давайте рассмотрим некоторые его особенности. Когда мы хотим добавить один элемент в наш список с помощью метода .extend(), нам нужно быть внимательными к тому, как мы это делаем.

Давайте сначала рассмотрим, как добавить одно число к нашему списку:

# Добавление одного элемента к списку с помощью .extend()
list1 = [1, 2, 3]

list1.extend([4])  # Добавляет элемент в виде списка
print(list1)

# Raises: TypeError: 'int' object is not iterable

Это вызывает TypeError, поскольку метод .extend() ожидает объект-итерируемый. Чтобы добавить один элемент, нам нужно создать его в виде списка, кортежа или другого объекта итерируемого типа. Давайте посмотрим, как мы можем добавить один элемент в метод .extend()

# Добавление одного элемента к списку с помощью .extend()
list1 = [1, 2, 3]

list1.extend([4])  # Добавляет элемент в виде списка
print(list1)

# Возвращает: [1, 2, 3, 4]

Мы видим, что при передаче списка, содержащего только один элемент, метод работает как ожидается.

Давайте теперь рассмотрим другой пример, где у нас есть список строк. Мы можем попытаться добавить к нему еще одну строку с использованием метода .extend()

# Добавление строки к списку с использованием .extend()
list1 = ['welcome', 'to']
list1.extend('datagy')  # Добавляет каждый символ строки в список
print(list1)

# Возвращает:
# ['welcome', 'to', 'd', 'a', 't', 'a', 'g', 'y']

Мы можем видеть, что мы действительно не получили то, что хотели! Хотя метод не вызвал TypeError, он добавил каждую букву отдельно. Это произошло потому что строка является итерируемым объектом, это означает, что Python интерпретировал наше желание итерировать по строке и добавлять каждую букву по отдельности.

Чтобы добавить строку как единственный элемент, ее необходимо передать в список или другой итерируемый контейнер.

# Добавление строки к списку с использованием .extend()
list1 = ['welcome', 'to']
list1.extend(['datagy'])  # Добавляет строку как единственный элемент списка
print(list1)

# Возвращает:
# ['welcome', 'to', 'datagy']

В следующих разделах вы узнаете о различии между методом .extend() в Python и другими популярными способами добавления элементов в список.

Расширение списка в Python (Extend) по сравнению с Добавлением элемента (Append)

Давайте сравним эти два метода:

# Сравнение методов .extend() и .append() списка
list1_append = [1, 2, 3]
list1_extend = [1, 2, 3]
list2 = [4, 5, 6]

list1_append.append(list2)  # Добавляет вложенный список как один элемент
list1_extend.extend(list2)  # Добавляет элементы списка в конец

print(f'{list1_append=}')  # Выводит результат использования метода .append()
print(f'{list1_extend=}')  # Выводит результат использования метода .extend()

# Возвращает:
# list1_append=[1, 2, 3, [4, 5, 6]]
# list1_extend=[1, 2, 3, 4, 5, 6]

Мы видим, что при попытке добавить несколько элементов в список с помощью .append(), все элементы добавляются как единый список.

Чтобы иметь возможность добавлять каждый элемент отдельно с использованием метода .append(), нам нужно будет использовать цикл for.

# Добавление нескольких элементов с помощью .append()
list1_append = [1, 2, 3]
list2 = [4, 5, 6]

for item in list2:
    list1_append.append(item)  # Добавляет каждый элемент списка list2 в конец списка list1_append

print(list1_append)

# Возвращает: [1, 2, 3, 4, 5, 6]

Расширение списка в Python с помощью метода extend в сравнении с оператором сложения (+)

Еще один распространенный способ добавления элементов в конец списка в Python - использование оператора +. Этот метод объединяет два списка. Поскольку операция происходит не на месте, она создает новый объект, который объединяет два списка.

Давайте посмотрим на пример того, как это работает:

# Добавление элементов в список с помощью оператора +
list1 = [1, 2, 3]
list2 = [4, 5, 6]

list1 = list1 + list2  # Объединяет два списка, создавая новый список

# Возвращает: [1, 2, 3, 4, 5, 6]
# Использование оператора += для объединения списков
list1 = [1, 2, 3]
list2 = [4, 5, 6]

list1 += list2  # Добавляет элементы списка list2 к списку list1

# Возвращает: [1, 2, 3, 4, 5, 6]

В следующем разделе мы рассмотрим производительность этих различных методов.

Сравнение производительности добавления элементов в список в Python

Мы можем измерять время выполнения различных методов, используя Jupyter Notebooks и команду %%timeit. В таблице ниже представлены различные методы и их время выполнения при попытке конкатенации списка из миллиона элементов:

Метод
Время работы производительности

.extend()

20.4 ms ± 502 µs per loop

.append()

52.5 ms ± 466 µs per loop

+

1min 21s ± 4.19 s per loop

Мы можем видеть, что метод .extend() является явным лидером, в то время как использование метода .append() занимает почти первое место. Тем временем, использование метода + показывает худшие результаты среди всех для больших списков.

Заключение

В этом учебном пособии вы научились использовать метод .extend() в Python для добавления нескольких элементов в список. Вы узнали, как работает этот метод и как его можно использовать для расширения списков с помощью других итерируемых объектов. Вы узнали о некоторых особенностях использования этого метода, например, при добавлении одиночных элементов в список.

Вы узнали, как метод .extend() сравнивается с другими способами добавления элементов в конец списка, включая метод .append() и использование оператора +. Наконец, мы изучили производительность различных методов, указывая на то, что при работе с большими списками метод .extend() является явным победителем.

Дополнительные ресурсы

Чтобы узнать больше о связанных темах, ознакомьтесь со следующими статьями ниже:

  • Списки Python: полный обзор

  • Python: объединить списки – объединить списки (8 способов)

  • Как добавлять к спискам в Python — 4 простых метода!

  • Добавить к списку Python (добавить в начале)

Метод списка в Python также добавляет элемент в конец списка. Однако, он добавляет только один элемент за раз. В то время как метод .extend() не сработал, когда мы пытались добавить только один элемент, метод .append() будет работать неожиданно, если мы попытаемся добавить список элементов.

Мы также можем сократить это, используя следующим образом:

.append()
оператор увеличенного присваивания
Понимание метода расширения списка Python
Как добавить несколько элементов в список с помощью Python Extend
Расширение списка Python против добавления
Расширение списка Python против оператора плюс (+)
Сравнение производительности добавления элементов в список в Python
Заключение
Дополнительные ресурсы
Понимание метода Python List .extend(