Python удалить список из памяти
В Python у списков есть множество методов, описание которых приведено ниже.
Добавление элементов
Метод:
Описание:
Добавляет один элемент в конец списка.
Параметры:
item — элемент, который будет добавлен. Это может быть число, строка, словарь, другой список и так далее.
Возвращаемое значение:
Модифицирует исходный список. Возвращает None .
Примеры:
Пример 1: Добавление элемента в список.
Updated animals list: [‘cat’, ‘dog’, ‘rabbit’, ‘guinea pig’]
Пример 2: Добавление списка (как элемента) в другой список.
Updated animals list: [‘cat’, ‘dog’, ‘rabbit’, [‘tiger’, ‘fox’]]
Примечание:
Если вам нужно добавить не список в список (как в примере выше), а элементы одного списка в другой список, используйте метод extend() .
Метод:
Описание:
Добавляет все элементы итерируемого объекта (списка, кортежа, строки и т. д.) в конец списка.
Параметры:
iterable — итерируемый объект, элементы которого будут добавлены в список.
Возвращаемое значение:
Модифицирует исходный список. Возвращает None .
Примечание:
Вы также можете добавить все элементы итерируемого объекта в список, используя:
Примеры:
Пример 1: Добавление элементов одного списка в другой список.
Language List: [‘French’, ‘English’, ‘Spanish’, ‘Portuguese’]
Пример 2: Добавление элементов кортежа и множества в список.
New Language List: [‘French’, ‘Spanish’, ‘Portuguese’]
Newer Language List: [‘French’, ‘Spanish’, ‘Portuguese’, ‘Japanese’, ‘Chinese’]
Метод:
Описание:
Добавляет элемент в список по указанному индексу.
Параметры:
index – позиция (индекс), на которую будет помещен указанный элемент. Нумерация начинается с нуля. Также поддерживается отрицательная индексация.
element — элемент, который нужно поместить в список.
Возвращаемое значение:
Модифицирует исходный список. Возвращает None .
Примеры:
Пример 1: Вставка элемента в список.
Результат:
Updated List: [‘a’, ‘e’, ‘i’, ‘o’, ‘u’]
Пример 2: Вставка кортежа (как элемента) в список.
Updated List: [, (3, 4), [5, 6, 7]]
Удаление элементов
Метод:
Описание:
Удаляет первый найденный в списке элемент, значение которого соответствует значению, переданному в качестве аргумента.
Параметры:
element — элемент, который будет удален из списка. Если элемент в списке не найден, то возбуждается исключение ValueError .
Возвращаемое значение:
Модифицирует исходный список. Возвращает None .
Примечание:
Если список содержит повторяющиеся элементы, метод remove() удаляет только первое вхождение заданного элемента в списке.
Если нужно удалить элемент по индексу или вернуть значение удаляемого элемента, используйте list.pop() .
Также для удаления элементов из списка можно использовать инструкцию del .
Примеры:
Пример 1: Удаление элемента из списка.
Updated animals list: [‘cat’, ‘dog’, ‘guinea pig’]
Пример 2: Удаление элемента, который не существует.
Traceback (most recent call last):
File «», line 5, in
ValueError: list.remove(x): x not in list
Метод:
Описание:
Удаляет элемент по указанному индексу из списка и возвращает удаленный элемент.
Параметры:
index — индекс искомого элемента в списке (целое число). Если индекс не указан, то удаляется последний элемент списка. Индексация начинается с нуля. Также поддерживается отрицательная индексация. Если индекс, переданный методу, вне диапазона списка, то возбуждается исключение IndexError .
Возвращаемое значение:
Элемент [по указанному индексу], который был удален из списка.
Примечание:
Если нужно удалить элемент из списка не возвращая его, используйте list.remove() .
Также вы можете использовать инструкцию del для удаления элементов или срезов из списка.
Примеры:
Пример 1: Удаление элемента из списка по индексу.
Return Value: French
Updated List: [‘Python’, ‘Java’, ‘C++’, ‘C’]
Пример 2: Удаление элемента из списка без указания индекса и по отрицательному индексу.
When index is not passed:
Updated List: [‘Python’, ‘Java’, ‘C++’, ‘Ruby’]
When -1 is passed:
Return Value: Ruby
Updated List: [‘Python’, ‘Java’, ‘C++’]
When -3 is passed:
Return Value: Python
Updated List: [‘Java’, ‘C++’]
Метод:
Описание:
Удаляет все элементы из списка.
Параметры:
Метод не принимает никаких аргументов.
Возвращаемое значение:
Модифицирует исходный список. Возвращает None .
Примечание:
Также для удаления всех элементов из списка можно использовать инструкцию del :
Примеры:
Получение информации
Метод:
list.index(element [,start [, end]])
Описание:
Возвращает индекс первого вхождения искомого значения в списке.
Параметры:
element — искомое значение.
start — индекс, с которого начинается поиск элемента. Необязательный аргумент, по умолчанию равен нулю.
end — индекс, до которого ведется поиск элемента. Необязательный аргумент, по умолчанию равен len(list) .
Возвращаемое значение:
Индекс искомого значения в списке.
Примечание:
Если элемент не найден, то возбуждается исключение ValueError .
Примеры:
Пример 1: Найти индекс элемента в списке.
The index of e: 1
The index of i: 2
Пример 2: Индекс элемента, которого нет в списке.
Traceback (most recent call last):
File «», line 5, in
ValueError: ‘p’ is not in list
Пример 3: Найти индекс элемента с параметрами start и end.
The index of e: 2
The index of i: 6
Traceback (most recent call last):
File «», line 13, in
ValueError: ‘i’ is not in list
Метод:
Описание:
Возвращает количество вхождений указанного элемента в список.
Параметры:
element – элемент, количество вхождений которого надо определить.
Возвращаемое значение:
Количество вхождений указанного элемента в списке.
Примеры:
The count of i is: 2
The count of p is: 0
Изменение списка
Метод:
Описание:
Сортирует элементы данного списка.
Параметры:
key — функция, на основе которой сортируется список. Необязательный аргумент, по умолчанию равен None .
reverse — булево значение; указывает, нужно ли производить сортировку в убывающем порядке. Необязательный аргумент, по умолчанию равен False .
Возвращаемое значение:
Модифицирует исходный список. Возвращает None .
Примечание:
Вы также можете использовать функцию sorted() для сортировки списка. Различие между методом sort() и функцией sorted() заключается в следующем: sort() изменяет исходный список и не возвращает ничего ( None ), тогда как sorted() не изменяет переданный список и возвращает новый отсортированный список.
Можно использовать лямбда-функции, когда функция может быть записана в одну строку. Пример 3 (приведенный ниже) можно написать следующим образом:
Примеры:
Пример 1: Сортировка списка.
Sorted list: [‘a’, ‘e’, ‘i’, ‘o’, ‘u’]
Пример 2: Сортировка списка по убыванию.
Sorted list (in Descending): [‘u’, ‘o’, ‘i’, ‘e’, ‘a’]
Пример 3: Сортировка списка на основе собственной функции.
Метод:
Описание:
Перестраивает элементы списка в обратном порядке.
Параметры:
Метод не принимает никаких аргументов.
Возвращаемое значение:
Модифицирует исходный список. Возвращает None .
Примечание:
Если вам нужно получить доступ к элементам списка в обратном порядке, то лучше использовать функцию reversed() .
Список также можно перевернуть при помощи срезов:
Примеры:
Результат:
Original List: [‘Windows’, ‘macOS’, ‘Linux’]
Updated List: [‘Linux’, ‘macOS’, ‘Windows’]
Копирование списка
Метод:
Описание:
Возвращает поверхностную копию списка (без рекурсивного копирования вложенных элементов).
Параметры:
Метод не принимает никаких аргументов.
Возвращаемое значение:
Новый список. Не модифицирует исходный список.
Примечание:
Вы также можете копировать список, используя срезы:
Примеры:
Результат:
Copied List: [‘cat’, 0, 6.7]
Английский для программистов
Наш телеграм канал с тестами по английскому языку для программистов. Английский это часть карьеры программиста. Поэтому полезно заняться им уже сейчас
I've been searching for the accurate answer to this question for a couple of days now but haven't got anything good. I'm not a complete beginner in programming, but not yet even on the intermediate level.
When I'm in the shell of Python, I type: dir() and I can see all the names of all the objects in the current scope (main block), there are 6 of them:
Then, when I'm declaring a variable, for example x = 10 , it automatically adds to that lists of objects under built-in module dir() , and when I type dir() again, it shows now:
The same goes for functions, classes and so on.
How do I delete all those new objects without erasing the standard 6 which where available at the beginning?
I've read here about "memory cleaning", "cleaning of the console", which erases all the text from the command prompt window:
But all this has nothing to do with what I'm trying to achieve, it doesn't clean out all used objects.
I just didn't know that there is a del function out there. I'm beginning to learn Python and often have to experiment in the shell, so standard variable names like x or y are often already in use and restarting the shell takes another 15 sec to do (I have a very, very old laptop now). So I wanted to find a way to clean Python memory quicker.
Ah. FWIW, del isn't exactly a function, hence no ( and ) . It's a keyword which introduces a del statement. Of course, how it actually deletes an object may involve functions, but that's another story.
When experimenting in the shell names like x or y should not be in use unless you are using them. Or unless you do something silly like from _somemodule_ import * , then you'll get all sorts of garbage cluttering up the place. :)
I googled my way to this question and now I am wondering - why can't i just restart the kernel and re-run the script from the top if I want to delete all variables and functions anyway?
7 Answers 7
You can delete individual names with del :
or you can remove them from the globals() object:
This is just an example loop; it defensively only deletes names that do not start with an underscore, making a (not unreasoned) assumption that you only used names without an underscore at the start in your interpreter. You could use a hard-coded list of names to keep instead (whitelisting) if you really wanted to be thorough. There is no built-in function to do the clearing for you, other than just exit and restart the interpreter.
Modules you've imported ( import os ) are going to remain imported because they are referenced by sys.modules ; subsequent imports will reuse the already imported module object. You just won't have a reference to them in your current global namespace.
Python doesn’t make any security guarantees about data in memory however. When objects no longer are referenced the interpreter marks the memory as no longer in use but does not take steps to overwrite that memory to prevent access to data. If you need that level of security protection you’ll need to use third-party extensions that manage their own memory with security in mind.
Как правило, вам не нужно беспокоиться о сборщике мусора и работе с памятью когда вы пишете код на Python. Как только объекты больше не нужны, Python автоматически освобождает память из под них. Несмотря на это, понимание как работает GC поможет писать более качественный код.
Менеджер памяти
В отличие от других популярных языков, Python не освобождает всю память обратно операционной системе как только он удаляет какой либо объект. Вместо этого, он использует дополнительный менеджер памяти, предназначенный для маленьких объектов (размер которых меньше чем 512 байт). Для работы с такими объектами он выделяет большие блоки памяти, в которых в дальнейшем будет хранится множество маленьких объектов.
Как только один из маленьких объект удаляется — память из под него не переходит операционной системе, Python оставляет её для новых объектов с таким же размером. Если в одном из выделенных блоков памяти не осталось объектов, то Python может высвободить его операционной системе. Как правило, высвобождение блоков случается когда скрипт создает множество временных объектов.
Таким образом, если долгоживущий Python процесс с течением времени начинает потреблять больше памяти, то это совсем не означает, что в вашем коде есть проблема с утечкой памяти. Если вы хотите узнать больше о менеджере памяти в Python, вы можете прочитать об этом в другой моей статье (англ.).
Алгоритмы сборки мусора
Стандартный интерпретатор питона (CPython) использует сразу два алгоритма, подсчет ссылок и generational garbage collector (далее GC), более известный как стандартный модуль gc из Python.
Алгоритм подсчета ссылок очень простой и эффективный, но у него есть один большой недостаток. Он не умеет определять циклические ссылки. Именно из-за этого, в питоне существует дополнительный сборщик, именуемый поколенческий GC, который следит за объектами с потенциальными циклическими ссылками.
В Python, алгоритм подсчета ссылок является фундаментальным и не может отключен, тогда как GC опционален и может быть отключен.
Алгоритм подсчета ссылок
Алгоритм подсчета ссылок это одна из самых простых техник для сборки мусора. Объекты удаляются как только на них больше нет ссылок.
В Python, переменные не хранят значения, а выступают в роли ссылок на объекты. То есть когда вы присваивайте значение новой переменной, то сначала создается объект с этим значением, а уже потом переменная начинает ссылаться на него. На один объект может ссылаться множество переменных.
Каждый объект в Python содержит дополнительное поле (счетчик ссылок), в котором хранится количество ссылок на него. Как только кто-то ссылается на объект, это поле увеличивается на единицу. Если по какой-то причине ссылка пропадает, то это поле уменьшается на один.
Примеры, когда количество ссылок увеличивается:
- оператор присваивания
- передача аргументов
- вставка нового объекта в лист (увеличивается количество ссылок для объекта)
- конструция вида foo = bar (foo начинается ссылаться на тот же объект, что и bar)
Например, если удаляется список, то счетчик ссылок во всех его элементах уменьшается на один. Если все объекты внутри списка больше нигде не используются, то они также будут удалены.
Переменные, которые объявлены вне функций, классов и блоков называются глобальными. Как правило, жизненный цикл таких переменных равен жизни Python процесса. Таким образом, количество ссылок на объекты на которые ссылаются глобальные переменные никогда не падает до нуля.
Переменные, которые объявлены внутри блока (функции, класса) имеют локальную видимость (т.е. они видны только внутри блока). Как только интерпретатор питона выходит из блока он уничтожает все ссылки созданные локальными переменными внутри него.
Вы всегда можете проверить количество ссылок используя функцию sys.getrefcount .
Пример работы счетчика ссылок:
Основная причина, из-за которой стандартный интерпретатор (CPython) использует счетчик ссылок, является исторической. В настоящее время можно встретить множество дебатов по поводу данного подхода. Некоторые люди считают, что сборщик мусора может быть намного эффективней без участия алгоритма подсчета ссылок. У данного алгоритма есть множество проблем, таких как циклические ссылки, блокирование потоков, а также дополнительные накладные расходы на память и cpu.
Основным плюсом этого алгоритма является то, что объекты удаляются сразу как только они не нужны.
Дополнительный сборщик мусора
Зачем нам нужен дополнительный алгоритм, когда у нас уже есть подсчет ссылок?
К сожалению, классический алгоритм подсчета ссылок имеет один большой недостаток — он не умеет находить циклические ссылки. Циклические ссылки происходят когда один или более объектов ссылаются на друг друга.
Как вы можете видеть, объект lst ссылается сам на себя, тогда как object1 и object2 ссылаются друг на друга. Для таких объектов счетчик ссылок всегда будет равен 1.
Демонстрация на Python:
В примере выше, инструкция del удаляет ссылки на наши объекты (не сами объекты). Как только Python выполняет инструкцию del эти объекты становятся недоступны из Python кода. Однако, с выключенным модулем gc они по прежнему будут оставаться в памяти, т.к. они имели циклические ссылки и их счетчик по прежнему равен единице. Вы можете визуально исследовать такие связи используя библиотеку objgraph .
Циклические ссылки могут происходить только в “контейнерных” объектах. Т.е. в объектах, которые могут хранить другие объекты, например в списках, словарях, классах и кортежах. GC не следит за простыми и неизменяемыми типами, за исключением кортежей. Некоторые кортежи и словари так же исключаются из списка слежки при выполнении определенных условий. Со всеми остальными объектами гарантированно справляется алгоритм подсчета ссылок.
Когда GC срабатывает
В отличие от алгоритма подсчета ссылок, циклический GC не работает в режиме реального времени и запускается периодически. Каждый запуск сборщика создаёт микропаузы в работе кода, поэтому CPython (стандартный интерпретатор) использует различные эвристики, для определения частоты запуска сборщика мусора.
Циклический сборщик мусора разделяет все объекты на 3 поколения (генерации). Новые объекты попадают в первое поколение. Если новый объект выживает процесс сборки мусора, то он перемещается в следующее поколение. Чем выше поколение, тем реже оно сканируется на мусор. Так-как новые объекты зачастую имеют очень маленький срок жизни (являются временными), то имеет смысл опрашивать их чаще, чем те, которые уже прошли через несколько этапов сборки мусора.
В каждой генерации есть специальный счетчик и порог срабатывания, при достижении которых срабатывает процесс сборки мусора. Каждый счетчик хранит количество аллокаций минус количество деаллокаций в данной генерации. Как только в Python создается какой либо контейнерный объект, он проверяет эти счетчики. Если условия срабатывают, то начинается процесс сборки мусора.
Если сразу несколько или больше поколений преодолели порог, то выбирается наиболее старшее поколение. Это сделано из-за того, что старые поколения также сканируют все предыдущие. Чтобы сократить число пауз сборки мусора для долгоживущих объектов, самая старшая генерация имеет дополнительный набор условий.
Стандартные пороги срабатывания для поколений установлены на 700, 10 и 10 соответственно, но вы всегда можете их изменить с помощью функций gc.get_threshold и gc.set_threshold .
Алгоритм поиска циклов
Для полноценного описания алгоритма поиска циклов потребуется отдельная статья. Если кратко, то GC итерирует каждый объект из выбранных поколений и временно удаляет все ссылки от отдельно взятого объекта (все ссылки на которые этот объект ссылается). После полного прохода, все объекты, у которых счетчик ссылок меньше двух считаются недоступными из питона и могут быть удалены.
Для более глубокого понимания я рекомендую прочитать (прим. переводчика: английский материал) оригинальное описание алгоритма от Neil Schemenauer и функцию collect из исходников CPython. Описание из Quora и пост о сборщике мусора так же могут быть полезны.
Стоит отметить, что проблема с деструкторами описанная в оригинальном описании алгоритма была исправлена начиная с Python 3.4 (подробнее в PEP 442).
Советы по оптимизации
Циклы зачастую случаются в реальных задачах, их можно встретить в задачах с графами, связными списками или в структурах данных, где требуется вести учёт отношений между объектами. Если ваша программа имеет высокую нагрузку и требовательна к задержкам, то, по возможности, циклы лучше избегать.
В местах, где вы заведомо используйте циклические ссылки, можно использовать «слабые» ссылки. Слабые ссылке реализованы в модуле weakref и в отличие от обычных ссылок никак не влияют на счётчик ссылок. Если объект со слабой ссылок оказывается удалённым, то вместо него возвращается None .
В некоторых случаях полезно отключить автоматическую сборку модулем gc и вызывать его вручную. Для этого достаточно вызывать gc.disable() и в дальнейшем вызывать gc.collect() вручную.
Как найти и отладить циклические ссылки
Отладка циклов может быть мучительной, особенно если в вашем коде используется множество сторонних модулей.
Модуль gc предоставляет вспомогательные функции, которые могут помочь в отладке. Если параметры GC установить на флаг DEBUG_SAVEALL , то все недоступные объекты будут добавлены в список gc.garbage .
Как только вы определите проблемное место — его можно визуализировать с помощью objgraph.
Заключение
Основной процесс сборки мусора выполняется алгоритмом подсчета ссылок, который очень простой и не имеет настроек. Дополнительный алгоритм используется только для поиска и удаления объектов с циклическими ссылками.
Не стоит заниматься преждевременной оптимизацией кода под сборщик мусора, на практике серьёзне проблемы со сборкой мусора встречаются довольно редко.
Python является один из самых востребованных языков программирования на рынке. Этой популярностью язык не в последнюю очередь обязан своему богатому функционалу.
Мы расскажем вам о маленькой частичке этого обширного функционала, а именно — о том, как удалить элемент из списка. Списки – это коллекции, существенно упрощающие жизнь программистам, так что знать приемы работы с ними совершенно необходимо.
Итак, в этой статье мы рассмотрим следующие темы:
- Зачем нужны списки?
- Что такое списки?
- Как удалить элементы из списка, используя:
- remove()
- pop()
- del
Зачем нужны списки?
Бывают ситуации, когда нужно обрабатывать разные типы данных одновременно.
Скажем, вам нужно, чтобы у вас был элемент строкового типа, целое число и число с плавающей точкой в одной коллекции. Дефолтные типы данных в других языках, таких как C и C++, такого не допускают. То есть, если вы определяете массив целочисленного типа, вы можете хранить в нем только целые числа. Если ваш массив имеет строковый тип, то и хранить в нем можно только строки.
Вот здесь у Python есть преимущество. Список позволяет хранить элементы разных типов данных как единую упорядоченную коллекцию!
Теперь, когда вы знаете, насколько важны списки, давайте рассмотрим, что они из себя представляют и как удалять из них элементы.
От редакции Pythonist. По теме типов данных в Python советуем почитать:
Что такое списки?
Списки — это упорядоченные последовательности, которые могут содержать различные типы объектов. Другими словами, список – это упорядоченный и изменяемый набор элементов.
Списки также допускают дублирование членов.
Списки в Python можно сравнить с массивами на других языках программирования. Но есть одно важное отличие. Массивы содержат данные какого-нибудь одного типа, тогда как списки Python могут содержать элементы разных типов. В одном списке могут храниться строки, целые числа, числа с плавающей точкой и т.д.
Списки поддерживают индексацию и срезы, так же, как и строки. Кроме того, списки изменяемы (mutable). Это значит, что они могут быть изменены после создания. В дополнение к этому списки также могут быть вложенными, то есть вы можете включить список в список.
Основная причина, по которой списки являются важным инструментом в Python, заключается в большом разнообразии встроенных функций для работы с ними. Списки также очень полезны для реализации стеков и очередей в Python. Все элементы в списке заключаются в квадратные скобки и разделяются запятыми.
В этом примере мы определили список под названием myList . Как видите, все элементы заключены в квадратные скобки ( [] ) и разделены запятыми. Этот список представляет собой упорядоченную последовательность, содержащую элементы разных типов данных.
Под индексом 0 у нас есть строковый элемент ‘Bran’. Под индексом 1 – целое число 11 . Число с плавающей точкой 3.14 имеет индекс 2.
Таким образом, в одном списке мы можем хранить элементы разных типов.
Теперь, когда у вас есть четкое представление о том, как можно создавать списки, давайте перейдем к рассмотрению того, как удалять элементы из списков в Python.
Удаление элемента из списка
Удалить элементы из списка можно тремя способами:
- используя метод remove()
- при помощи метода pop() для объекта списка
- при помощи оператора del
Давайте рассмотрим все три варианта подробнее.
Метод remove() в Python
Метод remove() – один из наиболее часто используемых методов списка для удаления элемента из него.
При использовании этого метода нужно указать конкретный элемент, который необходимо удалить.
Обратите внимание: если указанный элемент встречается несколько раз, то из списка будет удалено только его первое вхождение. Мы можем рассматривать этот метод как «удаление по bvtyb элемента». Если конкретный удаляемый элемент не найден, возникает ошибка ValueError .
Рассмотрим следующие примеры:
В этом примере мы определяем список под названием myList . Обратите внимание, что, как обсуждалось ранее, мы заключаем наши элементы списка в квадратные скобки. Далее мы используем метод remove() для удаления элемента 22 из myList .
При выводе в консоль списка с помощью print() мы видим, что из myList было удалено первое вхождение элемента 22.
В примере 2 мы используем remove() для удаления элемента 44 . Но мы знаем, что список myList не имеет целого числа 44 . В результате интерпретатор Python выдает ошибку ValueError .
Однако стоит отметить, что remove() — медленный метод, поскольку он предполагает поиск элемента в списке.
Метод pop() в Python
Метод pop() – еще один широко используемый метод списка. Он удаляет элемент из списка и возвращает его.
Метод remove() и метод pop() работают по-разному. Применяя remove(), в качестве аргумента мы указываем сам элемент, который нужно удалить. А при использовании pop() мы указываем индекс нужного элемента. При этом элемент не только удаляется, но и возвращается. Если конкретный удаляемый элемент не найден, возникает IndexError .
Рассмотрим следующие примеры:
В этом примере мы опять определяем список под названием myList . Далее мы используем метод pop() , передавая 1 в качестве аргумента. Эта единичка представляет собой не что иное, как индекс удаляемого элемента (помним, что в Python нумерация начинается с 0).
Как видно из вывода, pop() удаляет элемент и выводит его в консоль. В данном случае элемент с индексом 1 является целым числом 11 .
Когда мы выводим список myList после вызова pop() ,мы видим, что в списке больше нет целого числа 11, которое ранее было на позиции 1.
В примере 2 мы используем pop() для удаления элемента с индексом 8. Но поскольку на этой позиции нет элемента, интерпретатор Python выдает ошибку IndexError , как показано в выходных данных.
Здесь стоит сказать, что pop() — быстрый метод, поскольку он удаляет элемент по индексу и не производит поиск.
Оператор Python del
Этот оператор похож на метод pop() с одним важным отличием. Оператор del удаляет элемент из списка по индексу, но удаленный элемент не возвращается, как это происходит в методе pop() . По сути, этот оператор принимает индекс удаляемого элемента в качестве аргумента и удаляет элемент по этому индексу. Всё просто?.
Оператор del также поддерживает удаление ряда элементов из списка.
Обратите внимание: этот оператор, как и метод pop() , вызывает ошибку IndexError , когда указанный индекс выходит за пределы допустимого диапазона.
В этом примере мы в который раз определяем список под названием myList . И используем оператор del для удаления элемента с индексом 2. При удалении элемента он не возвращается (не выводится в консоль).
Распечатав myList , мы видим, что целое число 22 , которое стояло под индексом 2, удалено.
В примере 2 мы используем оператор del для удаления диапазона элементов: от индекса 1 до индекса 4 (но не включая 4). Впоследствии, выведя в консоль myList , можно увидеть, что элементы, которые были на позициях 1, 2 и 3, удалены.
В примере 3, когда мы используем оператор del для удаления элемента с индексом 7 (которого не существует), интерпретатор Python выдает ошибку ValueError .
Этот метод удаления элементов предпочтительнее, когда пользователь четко знает элементы в списке. Кроме того, это быстрый метод удаления элементов из списка.
- метод remove() удаляет первое совпадающее с аргументом значение
- метод pop() удаляет элемент по указанному индексу и возвращает его
- оператор del просто удаляет элемент по указанному индексу (или диапазону индексов).
Самые популярные вопросы, связанные с удалением элементов из списка
Как удалить определенный элемент из списка в Python?
Метод remove() удаляет первое вхождение элемента, переданного в метод в качестве аргумента. Метод pop() удаляет элемент по заданному индексу, а также возвращает удаленный элемент. Для удаления элемента или диапазона элементов из списка также можно использовать ключевое слово del .
Как удалить первый элемент из списка в Python?
Мы можем сделать это с помощью следующих четырех вариантов:
- Самый простой подход – использовать метод списка pop([i]) , который удаляет и возвращает элемент, присутствующий в указанной позиции в списке.
- Это еще один подход, при котором метод remove(x) удаляет первый элемент из списка, который соответствует указанному значению.
- Чтобы удалить первый элемент, мы можем использовать срезы, получив подсписок, содержащий все элементы списка, кроме первого.
- Используя оператор del , мы можем удалить элемент из списка, используя его индекс. Отличие от метода pop() в том, что он не возвращает удаленный элемент.
Как удалить последний элемент списка в Python?
Метод pop() может использоваться для удаления и возврата последнего значения из списка или заданного значения индекса. Если индекс не указан, последний элемент выскакивает и удаляется автоматически.
Как удалить несколько элементов из списка в Python?
Для этой цели можно использовать ключевое слово del . С его помощью можно удалить несколько элементов из списка (указав диапазон индексов).
Надеемся, что это статья была вам полезна и вы получили четкое представление о различных методах удаления элементов из списка.
Английский для программистов
Наш телеграм канал с тестами по английскому языку для программистов. Английский это часть карьеры программиста. Поэтому полезно заняться им уже сейчас
Деструктор в Python – это специальный метод, который вызывается при уничтожении объекта. Конструктор же, наоборот, используется для создания и инициализации объекта класса.
В этой статье мы разберем:
- как создать деструктор в Python
- использование метода __del__()
- как работает деструктор.
Что такое деструктор в Python?
В объектно-ориентированном программировании деструктор вызывается при удалении или уничтожении объекта. Деструктор используется для выполнения действий по очистке перед разрушением объекта, таких как закрытие соединений с базой данных или дескриптор файла.
В Python есть сборщик мусора, который автоматически обрабатывает управление памятью. Например, он очищает память, когда объект выходит за пределы области видимости.
Однако при уничтожении объекта необходимо освобождать не только память. Мы должны освободить или закрыть другие ресурсы, которые использовались объектом, такие как открытые файлы, соединения с базой данных, очистка буфера или кеша. Для выполнения всех этих задач очистки мы используем деструктор в Python.
Деструктор противоположен конструктору. Конструктор используется для инициализации объектов, а деструктор — для удаления или уничтожения объектов, в результате чего освобождается ресурс, занятый этими объектами.
В Python деструктор вызывается не вручную, а полностью автоматически. Это происходит в следующих двух случаях:
- когда объект выходит за пределы области видимости
- когда счетчик ссылок на объект достигает 0.
Для определения деструктора используется специальный метод __del__() . Например, когда мы выполняем del имя_объекта , деструктор вызывается автоматически, и объект собирается в мусор.
Деструктор в Python для уничтожения объектов
Создание деструктора с помощью метода __del__()
Магический метод __del__() используется как деструктор в Python. Метод __del__() будет неявно вызываться, когда все ссылки на объект будут удалены, то есть когда объект подходит для сборщика мусора.
Этот метод автоматически вызывается в Python, когда экземпляр собираются уничтожить. Его также называют финализатором или (неправильно) деструктором.
Синтаксис объявления деструктора будет следующим:
- def – ключевое слово, которое используется для определения метода.
- __del__() – зарезервированный метод. Он вызывается, как только все ссылки на объект будут удалены.
- self : первый аргумент self относится к текущему объекту.
Примечание. Аргументы метода __del__() необязательны. Мы можем определить деструктор с любым количеством аргументов.
Пример
Давайте рассмотрим создание деструктора в Python на простом примере. Мы создадим класс Student с деструктором.
Запустим наш код и получим следующий результат:
Примечание. Как видно из вывода, при удалении ссылки на объект с помощью del s1 метод __del__() вызывается автоматически.
В приведенном выше коде мы создали один объект. s1 – это ссылочная переменная, указывающая на вновь созданный объект.
Деструктор вызывается, когда ссылка на объект удалена или счетчик ссылок на объект доходит до нуля.
Английский для программистов
Наш телеграм канал с тестами по английскому языку для программистов. Английский это часть карьеры программиста. Поэтому полезно заняться им уже сейчас
Важные моменты, которые следует помнить о деструкторе
- Метод __del__() вызывается для любого объекта, когда счетчик ссылок для этого объекта становится равным нулю.
- Счетчик ссылок для данного объекта становится нулевым, когда работа программы завершается, или мы удаляем все ссылки вручную с помощью ключевого слова del .
- Деструктор не будет запускаться при удалении какой-то одной ссылки на объект. Он будет вызываться только тогда, когда все ссылки на объект будут удалены.
Работа деструктора
Пример
Давайте разберемся в приведенных выше пунктах на примере.
Сначала создадим объект класса Student , используя s1 = student ('Emma') .
Затем давайте создадим новую ссылку на объект, присвоив переменной s2 значение s1 (т.е. s2 = s1 ).
Теперь обе ссылочные переменные s1 и s2 указывают на один и тот же объект.
От редакции Pythonist. Ссылки, имена и значения подробно рассмотрены в статье «Факты и мифы об именах и значениях в Python».
Далее мы удалим ссылку s1 .
Затем добавим 5 секунд задержки (sleep) к основному потоку, чтобы было ясно, что деструкторы вызываются только при удалении всех ссылок на объекты.
- Как вы можете видеть из полученного результата, деструкторы вызываются только тогда, когда удаляются все ссылки на объекты.
- Кроме того, деструктор выполняется, когда код (программа) заканчивается и объект становится доступным для сборщика мусора. Например, мы не удаляли ссылку на объект s2 вручную с помощью del s2 . Это произошло автоматически, т.к. программа закончилась.
Случаи, когда деструктор работает не корректно
__del__() не является идеальным решением для очистки ненужных объектов. В Python деструктор ведет себя странно и не выполняется в следующих двух случаях:
- ссылка является круговой: два объекта ссылаются друг на друга
- исключение в методе __init__()
Круговая ссылка
__del__() некорректно работает в случае циклической ссылки.Суть этой ссылки в том, что два объекта ссылаются друг на друга. И когда оба объекта выходят за пределы области видимости, Python не знает, какой объект уничтожить первым. Поэтому, чтобы избежать ошибок, он не уничтожает ни один из них.
Короче говоря, это означает, что сборщик мусора не знает порядок, в котором объекты должны быть уничтожены, поэтому он не удаляет их из памяти.
В идеале деструктор должен выполняться, когда объект выходит за пределы области видимости или его счетчик ссылок достигает нуля. Но объекты, связанные круговой ссылкой, будут храниться в памяти до тех пор, пока приложение будет работать.
Пример
В приведенном ниже примере в идеале оба объекта — Vehicle и Car — должны быть уничтожены сборщиком мусора после выхода за пределы области видимости. Тем не менее, из-за циклической ссылки они остаются в памяти.
Для управления ресурсами, которые необходимо очистить, можно посоветовать использовать оператор with .
Запустим наш код и получим следующее:
Исключение в методе __init__()
В объектно-ориентированном программировании конструктор – это специальный метод, используемый для создания и инициализации объекта класса. Используя метод __init__() , мы можем реализовать конструктор для инициализации объекта.
В ООП, если в конструкторе возникает какое-либо исключение при инициализации объекта, конструктор уничтожает объект.
Аналогично, в Python, если в методе инициализации возникает какое-либо исключение при инициализации объекта, вызывается метод del . Но на самом деле объект не создается, и ему не выделяются ресурсы.
Несмотря на то, что объект так и не был инициализирован правильно, метод del все равно попытается очистить все ресурсы. А это, в свою очередь, может привести к другому исключению.
Пример
Запустив этот код, мы получим следующий результат:
Заключение
В объектно-ориентированном программировании деструктор вызывается при удалении или уничтожении объекта.
Деструктор используется для выполнения действий по очистке перед разрушением объекта, таких как закрытие соединений с базой данных.
Для выполнения задачи очистки перед удалением объекта в Python мы используем метод __del__() .
При удалении ссылки на объект деструктор не запускается. Для этого нужно удалить все ссылки на этот объект.
Английский для программистов
Наш телеграм канал с тестами по английскому языку для программистов. Английский это часть карьеры программиста. Поэтому полезно заняться им уже сейчас
Читайте также: