ใช้ list class count function นับ occurrences ของ object ใน list ใช้เมื่อต้องการนับ object เดียว หาทั้งหมดของ object ที่ส่งเข้าใน list ตัวอย่าง [red, blue, red, red, blue].count(red) 3 หากต้องการนับทุก object ใน list ใช้ Counter จาก collections นับ frequency ทุก object คืน dictionary keys=objects

แทรก element ที่ตำแหน่งที่กำหนด ใช้ insert(pos, obj) รับ object หนึ่ง เพิ่มที่ตำแหน่ง pos ของ list ตัวอย่าง my_list = [2, 3, 1, -4, -1, -4] my_list.insert(1, 0) print(my_list) ผลลัพธ์ [2, 0, 3, 1, -4, -1, -4] หากแทรกที่ท้ายอย่างเดียว ใช้ append แทน insert รับ object หนึ่ง เพิ่มที่ท้าย list ตัวอย่า

มี 3 วิธีลบ object จาก list ใน Python: remove, del, pop remove() ลบค่าแรกที่ตรงกับ argument ไใช่ index เฉพาะ ตัวอย่าง a = [3, 2, 3, 2] a.remove(3) print(a) ผลลัพธ์ [2, 3, 2] del ลบ index เฉพาะจาก list ตัวอย่าง a = [3, Hello, 2, 1] del a[1] print(a) ผลลัพธ์ [3, 2, 1] pop() คืน element ที่ลบ argum

ใช้เมธอด reverse จาก list class กลับลำดับ list in-place ตัวอย่าง a = [3, Hello, 2, 1] a.reverse() print(a) ผลลัพธ์ [1, 2, Hello, 3] ใช้ list slicing [::-1] หากต้องการ list ใหม่แทน in-place start=ต้น stop=ปลาย step=-1 ตัวอย่าง a = [3, Hello, 2, 1] print(a[::-1]) ผลลัพธ์ [1, 2, Hello, 3] หากต้องกา

เรียง list ของ ints, floats, strings, chars หรือ class ที่ implement __cmp__ ได้โดยเรียก sort บน list หากต้องการ descending ส่ง reverse=True ตัวอย่าง my_list = [1, 5, 2, 6, 0] my_list.sort() print(my_list) my_list.sort(reverse=True) print(my_list) ผลลัพธ์ [0, 1, 2, 5, 6] [6, 5, 2, 1, 0] Tuples imm

Star * operator unpacks sequence/collection เป็น positional arguments หากมี list ต้องการส่ง items เป็น arguments ตามตำแหน่ง แทน index ทีละตัว ใช้ * operator ตัวอย่าง def multiply(a, b): return a * b values = [1, 2] print(multiply(*values)) Unpack list ให้ execute จริงเป็น: print(multiply(1, 2)

Operator in ของ Python ให้ loop ผ่าน members ของ collection (list/tuple) ตรวจสอบว่ามี member เท่ากับ item ที่ให้มาหรือไม่ ตัวอย่าง my_list = [5, 1, 8, 3, 7] print(8 in my_list) print(0 in my_list) ผลลัพธ์ True False หมายเหตุ: in ต่อ dictionary ตรวจสอบ key ตัวอย่าง my_dict = {name: TutorialsPoint,

Concatenation operator สร้าง list ใหม่จาก lists เริ่มต้นตามลำดับที่บวกเข้ามา ไม่ใช่ in-place operation ตัวอย่าง list1 = [1, 2, 3] list2 = [a, b] list3 = list1 + list2 print(list3) ผลลัพธ์ [1, 2, 3, a, b] วิธีอื่น concatenate 2 lists ใช้ extend หากต้องการ extend in-place ตัวอย่าง list1 = [1, 2, 3]

ปกติ * แทนคูณ แต่ถ้า operand ซ้ายเป็น list จะกลายเป็น repetition operator ทำหลาย copies ของ list แล้ว join เข้าด้วยกัน สร้าง list ด้วย repetition operator * ตัวอย่าง numbers = [0] * 5 print(numbers) ผลลัพธ์ [0, 0, 0, 0, 0] [0] list มี 1 element คือ 0 Repetition operator ทำ 5 copies join กัน ตัวอย่

Operator del ลบ index เฉพาะจาก list ที่กำหนด ต้องการลบ element index 1 จาก list a ใช้: ตัวอย่าง a = [3, Hello, 2, 1] del a[1] print(a) ผลลัพธ์ [3, 2, 1] del ลบ elements in-place ไม่สร้าง list ใหม่

Index หรือ slice list ใช้ operator [] บน list index บวกดึงจากซ้าย index ลบดึงจากขวา ตัวอย่าง my_list = [a, b, c, d] print(my_list[1]) print(my_list[-1]) ผลลัพธ์ b d ดึงส่วนของ list ใช้ slicing [start:stop:step] ตัวอย่าง my_list = [a, b, c, d] print(my_list[1:]) # index 1 ถึงสุด print(my_list[:2]

Sequences เก็บ multiple values อย่างมีระเบียบและมีประสิทธิภาพ มี sequence types หลายอย่าง: strings, Unicode strings, lists, tuples, bytearrays, range objects Dictionaries และ sets เป็น containers สำหรับ non-sequential data จากเอกสาร Python อย่างเป็นทางการ: Strings: immutable sequences ของ Unicode c

List เป็น sequence แต่ sequence ไม่จำเป็นต้องเป็น list Sequence คือ type ใดก็ตามที่รองรับ sequence interface (protocol) Sequence types อธิบาย functional superset Slice objects สร้างโดย implicit ผ่าน syntactic sugar (foo[2:5]) ส่งให้ container type special methods (เช่น __getitem__) ที่ override ได้

Operator + สร้าง list ใหม่เมื่อรวม 2 lists object เดิมไม่เปลี่ยน ขณะที่ extend และ append เพิ่ม in-place (object เดิมเปลี่ยน) นอกจากนี้ append ใส่ list เป็น object เดียว ขณะ + concatenate 2 lists ตัวอย่าง + list1 = [1, 2, 3] list2 = [a, b] list3 = list1 + list2 print(list3) ผลลัพธ์ [1, 2, 3, a, b]

Python เป็น dynamic ไม่ต้อง declare things มันมีอยู่อัตโนมัติใน scope แรกที่ assign ทำได้แค่ assignment statement ธรรมดาที่ assign None ให้ตัวแปร ตัวอย่าง my_var = None ทำอย่างนี้จะไม่มี uninitialized variable แต่ไม่ได้หมายว่าไม่มี incorrectly initialized variables หาก init เป็น None ต้องแน่ใจว่านั

Python 2.x เป็น legacy Python 3.x เป็นปัจจุบันและอนาคตของภาษา ฟีเจอร์เฉพาะ 3.x (ไม่มีใน 2.x): Strings เป็น Unicode by default Unicode/bytes separation ชัดเจน Exception chaining Function annotations Syntax สำหรับ keyword-only arguments Extended tuple unpacking Non-local variable declarations ความแต

ความแตกต่างหลัก: Tuples เป็น immutable ไม่สามารถเปลี่ยนค่าได้หลังสร้าง หากต้องเปลี่ยนค่า ใช้ List ข้อดีของ Tuples: เล็กน้อย Immutable จึงใช้เป็น key ใน dictionary ได้ คุณเปลี่ยนไม่ได้ คนอื่น (API functions) ก็เปลี่ยนไม่ได้ ใช้พื้นที่น้อยกว่า lists อ่านเพิ่มเติม: https://news.e-scribe.com/397

Python lists ยืดหยุ่น เก็บ heterogeneous data ได้ append แบบ amortized constant time เหมาะสำหรับ shrink/grow แต佔พื้นที่มากกว่า C arrays array.array เป็น thin wrapper ของ C arrays เก็บ homogeneous data เท่านั้น (type เดียวกัน) ใช้ memory แค่ sizeof(one object) * length List เช่น: [1, a, [1, 2], strin

โครงสร้างข้อมูลต่างกันมาก Elements ใน tuple มีคุณสมบัติ: รักษาลำดับ (Order maintained) Immutable เก็บ type ใดก็ได้ และผสม type ได้ เข้าถึงด้วย numeric index (zero-based) Python dictionary เป็น hash table implementation Elements มีคุณสมบัติ: ไม่รับประกันลำดับ (Ordering not guaranteed) ทุก entry มี

Tuples เป็น immutable ด้วยเหตุผลดังนี้: Maintaining order: Tuples ใช้แสดงลำดับ เช่น ดึงข้อมูลจาก database เป็น list of tuples ทุก tuple อยู่ในลำดับ fields ที่ดึงมา Copy efficiency: แทนที่จะ copy immutable object สร้าง alias (bind variable to reference) ได้ Comparison efficiency: copy-by-reference เ