Якщо ви хочете навчитися ефективно створювати порожній список на Python, ця стаття для вас.
Ти навчишся:
- Як створити порожній список за допомогою квадратних дужок
[]
. - Як створити порожній список за допомогою
list()
. - Варіанти їх використання.
- Наскільки вони ефективні (один швидший за інший!). Ми використаємо
timeit
модуль для їх порівняння.
Давайте почнемо! ✨
🔹 Використання квадратних дужок
Ви можете створити порожній список із порожньою парою квадратних дужок, наприклад:

💡 Порада. Порожній список ми присвоюємо змінній, щоб використовувати його пізніше в нашій програмі.
Наприклад:
num = []
Порожній список матиме довжину 0
, як ви можете бачити тут:
>>> num = [] >>> len(num) 0
Порожні списки є хибними значеннями, що означає, що вони обчислюють False
у логічному контексті:
>>> num = [] >>> bool(num) False
Додавання елементів до порожнього списку
Ви можете додати елементи до порожнього списку, використовуючи методи append()
та insert()
:
append()
додає елемент у кінець списку.insert()
додає елемент за певним індексом вибраного вами списку.
Оскільки списки можуть бути як хибними, так і хибними значеннями, залежно від того, порожні вони чи ні, коли вони оцінюються, ви можете використовувати їх у таких умовних умовах:
if num: print("This list is not empty") else: print("This list is empty")
Результатом цього коду є:
This list is empty
Оскільки список був порожнім, тому він оцінюється як False.
Загалом:
- Якщо список не порожній, він оцінюється як
True
, тому виконується речення if. - Якщо список порожній, він отримує значення
False
, тому виконується решта else.
Приклад:
У наведеному нижче прикладі ми створюємо порожній список і призначаємо його змінній num
. Потім, використовуючи цикл for, ми додаємо послідовність елементів (цілі числа) до списку, який спочатку був порожнім:
>>> num = [] >>> for i in range(3, 15, 2): num.append(i)
Ми перевіряємо значення змінної, щоб перевірити, чи елементи були додані успішно, і підтверджуємо, що список більше не порожній:
>>> num [3, 5, 7, 9, 11, 13]
💡 Порада: Ми зазвичай використовуємо append()
для додавання першого елемента до порожнього списку, але ви також можете додати цей елемент, викликаючи insert()
метод з індексом 0
:
>>> num = [] >>> num.insert(0, 1.5) # add the float 1.5 at index 0 >>> num [1.5]
🔸 Використання конструктора list ()
Крім того, ви можете створити порожній список за допомогою конструктора типу list()
, який створює новий об’єкт списку.
Відповідно до документації Python:
Якщо аргумент не заданий, то конструктор створює новий порожній список[]
.
💡 Порада: Це створює новий об’єкт списку в пам’яті, і оскільки ми не передали жодних аргументів list()
, буде створено порожній список.
Наприклад:
num = list()
Цей порожній список матиме довжину 0
, як ви можете бачити тут:
>>> num = list() >>> len(num) 0
І це хибне значення, коли воно порожнє (воно обчислюється False
в логічному контексті):
>>> num = list() >>> bool(num) False
Приклад:
Це повністю функціональний список, тому ми можемо до нього додавати елементи:
>>> num = list() >>> for i in range(3, 15, 2): num.append(i)
І результатом буде непорожній список, як ви можете бачити тут:
>>> num [3, 5, 7, 9, 11, 13]
🔹 Використовуйте кейси
- Ми зазвичай використовуємо
list()
для створення списків із існуючих ітераторів, таких як рядки, словники або кортежі. - Ви часто бачите квадратні дужки,
[]
які використовуються для створення порожніх списків у Python, оскільки цей синтаксис є більш стислим і швидшим.
🔸 Ефективність
Чекай! Я тільки що сказав вам, що []
це швидше, ніж list()
...
Але наскільки швидше?
Давайте перевіримо їх часову ефективність за допомогою модуля timeit .
Щоб використовувати цей модуль у вашій програмі Python, вам потрібно імпортувати його:
>>> import timeit
Зокрема, ми будемо використовувати функцію timeit з цього модуля, яку ви можете викликати з таким синтаксисом:

💡 Порада: Код повторюється кілька разів, щоб зменшити різницю в часі, яка може виникнути внаслідок зовнішніх факторів, таких як інші процеси, які можуть працювати в той конкретний момент. Це робить результати більш надійними для порівняння.
На ваші позначки ... готуйтеся ... готуйтесь! Ось код і вихідні дані:
Спочатку ми імпортуємо модуль.
>>> import timeit
Потім ми починаємо тестування кожного синтаксису.
Тестування []
:
>>> timeit.timeit('[]', number=10**4) 0.0008467000000109692
Тестування list()
:
>>> timeit.timeit('list()', number=10**4) 0.002867799999989984
💡 Порада. Зверніть увагу, що код, який ви хочете ввести, повинен бути оточений одинарними ''
або подвійними лапками ""
. Час, повернутий timeit
функцією, виражається в секундах.
Порівняйте ці результати:
[]
:0.0008467000000109692
list()
:0.002867799999989984
Ви бачите, що []
це набагато швидше, ніж list()
. У 0.002
цьому тесті була різниця приблизно в секунди:
>>> 0.002867799999989984 - 0.0008467000000109692 0.0020210999999790147
Я впевнений, що ви повинні запитати це прямо зараз: чому це list()
менш ефективно, ніж []
якщо вони роблять абсолютно те саме?
Ну ... list()
повільніше, оскільки вимагає пошуку назви функції, виклику її, а потім створення об’єкта списку в пам’яті. Навпаки, []
це як "ярлик", який не вимагає стільки проміжних кроків для створення списку в пам'яті.
Ця різниця в часі не буде сильно впливати на продуктивність вашої програми, але приємно знати, яка з них є більш ефективною та як вони працюють за кадром.
Коротко
Ви можете створити порожній список, використовуючи порожню пару квадратних дужок []
або конструктор типів list()
, вбудовану функцію, яка створює порожній список, коли не передаються аргументи.
Квадратні дужки []
зазвичай використовуються в Python для створення порожніх списків, оскільки це швидше і стисліше.
Я дуже сподіваюся, що вам сподобалась моя стаття і вона вам допомогла. Тепер ви можете створювати порожні списки у своїх проектах Python. Перегляньте мої онлайн-курси. Слідуйте за мною у Twitter. ⭐️
Якщо ви хочете заглибитися в списки, ви можете прочитати:
- Додаток до списку Python - Як додати елемент до масиву, що пояснюється прикладами
- Метод масиву списку сортування Python - за зростанням і спаданням, пояснюється прикладами
- Додавання списку Python проти розширення списку Python - різниця, пояснювана прикладами методів масивів