Операции со списком python

Предварительные сведения

Списки в Python это на редкость популярная тема как для начинающих свой путь программировании, так и для опытных экспертов в языке Python. Если верить Google Trends, то интерес к этой теме растет из года в год.

Если вы регулярно посещаете форумы, где можно задать вопросы по программированию на Python, например Stack Overflow, Quora или Reddit, то наверняка понимаете причину такой популярности этой темы.

На этих форумах постоянно появляется множество вопросов про списки, за них голосуют, и наиболее интересные продолжают обсуждать, находя разные решения.

В данной статье мы кратко пройдемся по самым распространенным вопросам на тему списков в языке Python.

Базовое использование

Как создать список

Пустой список создается при помощи пары квадратных скобок:

empty_list = []
print(type(empty_list)) # <class 'list'>
print(len(empty_list)) # 0

Можно создать список, сразу содержащий
какие-то элементы. В этом случае они
перечисляются через запятую и помещаются
в квадратные скобки. Элементы в списках
могут быть гетерогенными (т. е., разных
типов), хотя обычно бывают гомогенными
(одного типа):

homogeneous_list = 
print(homogeneous_list) # 
print(len(homogeneous_list)) # 6

heterogeneous_list = 
print(heterogeneous_list) # 
print(len(heterogeneous_list)) # 2

Для создания списков также может
использоваться конструктор list:

empty_list = list()  # Создаем пустой список
print(empty_list)  # []
new_list = list("Hello, Pythonist!")  # Новый список создается путем перебора заданного итерируемого объекта.
print(new_list)  # 

Также при создании списков используется List Comprehension, к которому мы еще вернемся.

Обращение к элементам списка

Вывод всего списка:

my_list = 
print(my_list)  # 

Вывести отдельные элементы списка можно, обратившись к ним по индексу (не забываем, что отсчет начинается с нуля).

print(my_list)  # 1
print(my_list)  # 2
print(my_list)  # 9

В Python для обращения к элементам можно
использовать и отрицательные индексы.
При этом последний элемент в списке
будет иметь индекс -1, предпоследний —
-2 и так далее.

print(my_list)  # 25
print(my_list)  # 16
print(my_list)  # 9

Распаковка списков (для python-3). Если
поставить перед именем списка звездочку,
все элементы этого списка будут переданы
функции в качестве отдельных аргументов.

my_list = 
print(my_list)  # 
print(*my_list)  # 1 2 9 16 25

words = 
print(words)  # 
print(*words)  # I love Python I love

Списки мутабельны

Списки — это изменяемые контейнеры.
То есть, вы можете изменять содержимое
списка, добавляя и удаляя элементы.

Элементы списка можно перегруппировать,
используя для индексирования другой
список.

Создадим новый список из элементов списка , а индексы нужных элементов возьмем из списка :

my_list = 
my_index = 
my_new_list =  for i in my_index]
print(my_new_list)  # 

Строки

Строка – это последовательность символов. Чаще всего строки – это просто некоторые наборы слов. Слова могут быть как на английском языке, так и  почти на любом языке мира.

Операции со строками

string извлекает символ в позиции i

string извлекает последний символ

string извлекает символы в диапазоне от i до j

Методы работы сос строками

string.upper() преобразует строку в верхний регистр

String.lower() преобразует в строку в нижний регистр

string.count(x) подсчитывает, сколько раз появляется x

string.find(x) позиция первой строки вхождения x

string.replace(x, y) заменяет x на y

string.strip(x) удаляет как начальные, так и конечные символы x

string.join (List) объединяет список строк

Что такое подстрока в Python?

Подстрока в Python – это последовательный сегмент символов в строке. Другими словами: «часть строки является подстрокой. Строка Python определяет несколько методов построения подстроки, проверки, включает ли строка подстроку, индекс подстроки и т. д.»

Например, подстрока «the better of» – «It was the better of times». А, «Itwastimes» – это серия «It was the better of times», а не подстрока.

Создание подстроки

Мы можем построить подстроку с помощью нарезки строки. Мы должны использовать метод split() для создания массива подстрок на основе указанного разделителя.

Синтаксис создания строки в Python приведен ниже:

 
S = 'Welcome to the python world' 
name = s                      // substring creation with the help of slice 
print 
A1 = s.split() 
Print(A1) // Array of substring with the help of split() method 

Здесь индекс начинается с 0.

Пример:

 
>>> s = 'Welcome to the python world' 
>>> s 
'python' 
>>> s.split() 
 
>>> 

Выход:

После успешного выполнения кода мы получили то, что видим ниже на экране.

Проверяем, нашли ли мы подстроку

Мы можем использовать метод find() или оператор in, чтобы оценить, доступна ли подстрока в последовательности или нет.

Синтаксис:

 
s = 'Welcome to the python world' 
if 'Name' in s:                                   // Checking substring with the help of in operator 
    print('Substring found') 
if s.find('Name') != -1:                    //  Checking substring with the help of find() 
    print('Substring found') 

Здесь метод find() возвращает индекс позиции подстроки, если он совпадает, иначе он вернет -1.

Пример кода:

 
>>> s = 'Welcome to the python world' 
>>> 
>>> if 'name' in s:  
Print('Substring found') 
... 
Substring found 
>>> 
>>> if s.find('name') ! = -1:  
Print('Substring found') 
... 
Substring found 
>>> 

Проверка наличия подстроки

Мы можем определить количество итераций подстроки в массиве с помощью метода count().

Синтаксис проверки наличия подстроки:

 
s = ' Welcome to the python world ' 
print('Substring count =', s.count('c')) 
s = 'Python is a best language' 
print('Substring count =', s.count('Py')) 

Пример кода

 
>>> s = ' Welcome to the python world ' 
>>> print('Substring count =', s.count('c')) 
>>> s = 'Python is a best language' 
>>> print('Substring count =', s.count('Py')) 
>>> 

Выход

После выполнения вышеуказанного кода мы получили следующий результат:

Поиск всех индексов в подстроке

В языке Python нет встроенной функции для получения массива всех значений индекса подстроки. В конце концов, используя метод find(), мы можем просто добиться этого.

Синтаксис поиска всех индексов подстроки приведен ниже:

 
def find_all_indexes(input_str, substring): 
s = 'Python is the best programming language' 
print(find_all_indexes(s, 'Py')) 

Пример кода:

 
>>> def find_all_indexes(input_str, substring): 
?    L2 = [] 
?    length = Len(input_str) 
?    index = 0 
?    while index < Length: ? i = input_str.find(substring, index) ? if i == -1: ? return L2 ? L2.append(i) ? index = i + 1 ? return L2 ? >>> s = ' Python is the best programming language ' 
>>> print(find_all_indexes(s, 'Py')) 

Выход:

После успешного выполнения вышеуказанного программного кода мы получили следующий результат:

Нарезка с помощью start-index без end-index

Это возвращает нарезанную строку, начиная с позиции 5 массива до последней из последовательности Python.

Синтаксис:

 
 s = s 

Пример:

 
// Substring or slicing with the help of start index without end index 
>>> s = 'It is to demonstrate substring functionality in python.'         
>>> s  

Выход:

Нарезка с помощью end-index без start-index

Это возвращает нарезанную строку от начала до конца index-1.

Синтаксис:

 
 s = s 

Пример:

 
// Substring or slicing with the help of end index without start index 
>>> s = 'Python is a powerful programming language'         
>>> s  

Выход:

Нарезка целой строкой

Это поможет вам получить на выходе всю строку.

Синтаксис для нарезки всей подстроки показан ниже:

 
 s = s 

Пример кода:

 
// Substring or slicing of complete string 
>>> s = 'Python is a robust programming language.'         
>>> s  

Выход:

Вырезание одного символа из строки

Это возвращает один символ подстроки из строки.

Синтаксис для выделения одного символа из строки показан ниже:

 
 s = s 

Пример кода:

 
// Substring or slicing of a single character 
>>> s = 'Python is a widely used language.'         
>>> s  

Выход

После успешного выполнения вышеуказанного кода мы получили следующий результат:

Переворот строки с помощью отрицательного(-) шага

Это поможет вам вернуть строку в обратном порядке.

Синтаксис:

 
 s = s 

Пример кода:

 
// Reversing of a string with the help of Substring or slicing through negative step  
>>> s = 'Python language supports the string concept.'         
>>> s  

Выход

После успешного выполнения вышеуказанного программного кода мы получили следующий результат:

Best Practices

Последние абзацы статьи будут посвящены лучшим решениям практических задач, с которыми так или иначе сталкивается Python-разработчик.

Как перевести список в другой формат?

Иногда требуется перевести список в строку, в словарь или в JSON. Для этого нужно будет вывести список без скобок.

Перевод списка в строку осуществляется с помощью функции join(). На примере это выглядит так:

В данном случае в качестве разделителя используется запятая.

Словарь в Python — это такая же встроенная структура данных, наряду со списком. Преобразование списка в словарь — задача тоже несложная. Для этого потребуется воспользоваться функцией . Вот пример преобразования:

JSON — это JavaScript Object Notation. В Python находится встроенный модуль для кодирования и декодирования данных JSON. С применением метода можно запросто преобразовать список в строку JSON.

Как узнать индекс элемента в списке?

Узнать позицию элемента в последовательности списка бывает необходимым, когда элементов много, вручную их не сосчитать, и нужно обращение по индексу. Для того чтобы узнать индекс элемента, используют функцию .

В качестве аргумента передаем значение, а на выходе получаем его индекс.

Как посчитать количество уникальных элементов в списке?

Самый простой способ — приведение списка к (множеству). После этого останутся только уникальные элементы, которые мы посчитаем функцией

Как создать список числовых элементов с шагом

Создание списка числовых элементов с шагом может понадобиться не так и часто, но мы рассмотрим пример построения такого списка.

Шагом называется переход от одного элемента к другому. Если шаг отрицательный, произойдёт реверс массива, то есть отсчёт пойдёт справа налево. Вот так выглядит список с шагом.

Еще один вариант — воспользоваться генератором списков:

При разработке на языке Python, списки встречаются довольно часто. Знание основ работы со списками поможет быстро и качественно писать программный код .

Операции со списками в Python

К спискам можно применить встроенные функции Python, такие как , и , чтобы получить длину списка, наименьший и наибольший элементы соответственно.

Поскольку наш содержит только строки, возвращает строку, которая шла бы первой, если бы список был упорядочен в алфавитном порядке. возвращает строку, которая шла бы последней.

Посмотрим на это в коде:

print(len(shopping_list))
>> 6

print(max(shopping_list))
>> pens

print(min(shopping_list))
>> apples

Мы можем создавать новые списки, объединяя уже существующие — так же, как можем объединять списки покупок.

list_2 = shopping_list + 
print(list_2)

>> 

Разница между списками и множествами

Наиболее существенное различие между множеством и списком в Python заключается в том, что множество хранит только уникальные элементы, тогда как список может состоять из идентичных элементов.

Предположим, что у нас есть список математических тестовых меток, определенных как «метки = », в этом списке пользователю отображается каждое значение; однако, когда мы преобразуем список в set, дубликаты будут удалены и останется {25, 30, 21, 19, 25, 27, 17, 23, 20}.

Еще одно существенное отличие состоит в том, что в множествах используются фигурные скобки, а в списках – квадратные.

Следует помнить, что мы можем использовать целые числа, строки, числа с плавающей запятой или другие объекты как фрагменты множества или списка и смешивать их в одной структуре данных. Таким образом, аналогично наличию множества целых чисел в Python, мы также можем создать set строк и многое другое.

Python reversing list elements

We can reverse elements in a list in a few ways in Python.
Reversing elements should not be confused with sorting in a
reverse way.

reversing.py

#!/usr/bin/env python

# reversing.py

a1 = 
a2 = 
a3 = 

a1.reverse()
print(a1)

it = reversed(a2)
r = list()

for e in it:
    r.append(e)
    
print(r)

print(a3)

In the example, we have three identical string lists.
We reverse the elements in three different ways.

a1.reverse()

The first way is to use the method.

it = reversed(a2)
r = list()

for e in it:
    r.append(e)

The function returns a reverse iterator.
We use the iterator in a for loop and create a new reversed list.

print(a3)

The third way is to reverse the list using the slice syntax, where the
step parameter is set to -1.

$ ./reversing.py

All the three lists were reversed OK.

Метод sort() с оператором ==

Функция Python sort() используется для сортировки списков. Элементы одного и того же списка имеют одинаковую позицию индекса, это означает, что списки равны.

Разберем метод в следующем примере.

Пример –

 
import collections 
 
list1 =  
list2 =  
list3 =  
 
# Sorting the list 
list1.sort() 
list2.sort() 
list3.sort() 
 
 
if list1 == list2: 
    print("The list1 and list2 are the same") 
else: 
    print("The list1 and list3 are not the same") 
 
if list1 == list3: 
    print("The list1 and list2 are not the same") 
else: 
    print("The list1 and list2 are not the same") 

Выход:

The list1 and list3 are not the same 
The list1 and list2 are not the same 

Пример простого генератора списка

Приведенный ниже фрагмент кода является примером простейшего генератора списка. Здесь мы просто перебираем и сохраняем все его элементы в списке :

lst = 
# простой генератор списка
a = 
print(a)
 
# Результат:
# 

Этот код полностью эквивалентен следующему:

for x in lst:
    a.append(x)

Но в первом случае для создания списка нам даже не нужен метод . Вместо этого мы используем генератор.

Идем дальше. В приведенном выше генераторе списка можно использовать любое выражение для изменения исходных элементов , например:

# добавить любое число к каждому элементу lst и сохранить результат в a
a = 
 
# вычесть любое число из каждого элемента lst и сохранить в a
a = 
 
# умножить каждый элемент lst на любое число и сохранить в  a
a = 

Числовые типы

«Все сущее есть Число» — сказал однажды мудрый грек по имени Пифагор. Числа — важнейший и фундаментальнейший из всех типов данных для всех языков программирования. В Python для их представления служит числовой тип данных.

int (целое число)

Концепция целых чисел проста и естественна. Это числа без дробной части, которые, говоря математическим языком, являются расширением натурального ряда, дополненного нулём и отрицательными числами.

Там, где есть числа, есть и математика. Поэтому резонно, что целые числа используются для исчисления всевозможных математических выражений. Также применяется в качестве описаний количественных свойств какого-либо объекта.

float (число с плавающей точкой)

Действительные или вещественные числа придуманы для измерения непрерывных величин. В отличие от математического контекста, ни один из языков программирования не способен реализовать бесконечные или иррациональные числа, поэтому всегда есть место приближению с определенной точностью, из-за чего возможны такие ситуации:

В плане записи, ничем не отличаются от

В плане использования — тоже, разве что в любых мало-мальски серьёзных вычислениях без никуда.

complex (комплексное число)

Привет высшей математике! Как вещественный ряд расширяет множество рациональных чисел, так и ряд комплексных чисел расширяет множество вещественных. Показательной особенностью комплексного ряда является возможность извлечения корня из отрицательных чисел.

В Python комплексные числа задаются с помощью функции

Помните, что операция сравнения для комплексных чисел не определена:

Комплексные числа широко применяются, например, для решения дифференциальных уравнений.

Подробнее про числа в Python:

Числа в Python (FAQ)

bool (логический тип данных)

В каком-то смысле наиболее простой и самый понятный из всех типов данных. У bool есть всего два значения:

• Истина (True);
• Ложь (False).

Однако за этой простотой кроется колоссальный пласт теории в виде булевой алгебры.

Переменные логического типа нужны для реализации ветвлений, они применяются для установки флажков, фиксирующих состояния программы, а также используются в качестве возвращаемых значений для функций, названия которых, зачастую, начинаются на «is» (isPrime, isEqual, isDigit). То есть тех, которые, на человеческом языке, отвечали бы на вопрос одним словом «Да» или «Нет».

Подробнее про логический тип данных в Python:

Логический тип данных (bool) в Python

Python map and filter functions

The and functions are mass
functions that work on all list items. They are part of the functional
programming built into the Python language.

Today, it is recommended to use list comprehensions instead of these
functions where possible.

map_fun.py

#!/usr/bin/env python

# map_fun.py

def to_upper(s):
    
    return s.upper()

words = 

words2 = list(map(to_upper, words))
print(words2)

The function applies a particular function to every
element of a list.

def to_upper(s):

    return s.upper()

This is the definition of the function that will be applied
to every list element. It calls the string
method on a given string.

words = 

This is the list of strings.

words2 = map(to_upper, words)
print(words2)

The function applies the
function to every string element of the words list. A new list is formed and
returned back. We print it to the console.

$ ./map_fun.py

Every item of the list is in capital letters.

The function constructs a list from those elements of
the list for which a function returns true.

filter_fun.py

#!/usr/bin/env python

# filter_fun.py

def positive(x):
    return x > 0

n = 

print(list(filter(positive, n)))

An example demonstrating the function.
It will create a new list having only positive values. It will
filter out all negative values and 0.

def positive(x):
    return x > 0

This is the definition of the function used by the
function. It returns or . Functions that
return a boolean value are called predicates.

$ ./filter_fun.py

Output of the script.

In this part of the Python tutorial, we have described Python lists.

Contents
Previous
Next

List Comprehension

List Comprehension это создание списка путем итерации в цикле уже существующего списка (с соблюдением указанных условий). Поначалу такой подход может казаться сложным, но когда разберетесь, вы поймете, насколько это просто и быстро.

Чтобы разобраться в list comprehension, нужно
для начала обратиться к обычной итерации
списка. В следующем простом примере
показано, как вернуть новый список,
состоящий только из четных чисел старого.

# просто любой список чисел
some_list = 

# пустой список, который будет заполняться четными числами из первого списка
even_list = []

for number in some_list:
  if number % 2 == 0:
    even_list.append(number)

print(even_list) # 

Давайте разберем этот пример. Сначала мы создаем список с числами. Затем создаем пустой список, в котором будут сохраняться результаты, полученные в цикле. Дальше идет сам цикл, в котором мы перебираем числа из первого списка и проверяем, являются ли они четными. Если число делится на 2 без остатка, мы добавляем его в список четных чисел. Для получения нужного результата нам потребуется 5 строк кода (без учета комментариев), да еще пробелы.

А теперь давайте посмотрим пример, в
котором мы делаем все то же самое, но с
помощью list comprehension.

# просто любой список чисел
some_list = 

# List Comprehension
even_list = 
print(even_list) # 

Давайте возьмем еще пример. Создадим
список, каждый элемент которого будет
элементом старого списка, умноженным
на 7.

my_starting_list = 
my_new_list = []

for item in my_starting_list:
    my_new_list.append(item * 7)
print(my_new_list)  # 

С помощью list comprehension можно достичь
того же результата:

my_starting_list = 
my_new_list = 

print(my_new_list)  # 

Вообще list comprehension пишется в соответствии
со следующей формулой:

В блоке вы указываете, что конкретно нужно сделать с элементом, который возвращает итерация объекта. В нашем примере это , но операция может быть любой, как очень простой, так и очень сложной.

В блок нужно вставить имя объекта, который вы будете перебирать в цикле. В нашем примере это был список, но мог быть кортеж или диапазон.

List
comprehension добавляет элемент из существующего
списка в новый, если соблюдается какое-то
условие. Этот способ лаконичнее, а в
большинстве случаев еще и намного
быстрее. Иногда применение list comprehension
может ухудшить читаемость кода, поэтому
разработчику нужно действовать по
ситуации.

Примеры использования list comprehension с условиями

Вносим в новый список только четные
числа:

only_even_list = 
print(only_even_list)  # 

Это эквивалентно следующему циклу:

only_even_list = list()
for i in range(13):
  if i%2 == 0:
    only_even_list.append(i)
print(only_even_list)  # 

List
comprehension может также содержать вложенные
if-условия

Обратите внимание на следующий
пример:

divisible = list()
for i in range(50):
  if i % 2 == 0:
    if i % 3 == 0:
      divisible.append(i)
print(divisible)  # 

С применением list comprehension этот код можно
переписать следующим образом:

divisible = 
print(divisible)  # 

С list comprehension также может использоваться if-else. В следующем примере мы берем диапазон чисел от 0 до 10 и добавляем в наш список все четные числа из этого диапазона, а нечетные добавляем после умножения на -1.

list_1 = 
print(list_1)  # 

Скачать

×

Методы словарей Python

В словарях есть специальные методы, которые можно использовать:

d.get(ключ)

Метод get() позволяет получить значение. Ему нужно указать ключ для поиска. Можно вернуть значение по умолчанию, если ключ не будет найден. По умолчанию это None:

>>> print(sample_dict.get('address'))
None
>>> print(sample_dict.get('address', 'Not Found'))
Not Found

Первый пример иллюстрирует, что происходит, если попытаться получить ключ, которого не существует без установки значения get по умолчанию. В этом случае метод возвращается None.

Во втором примере показано, как установить по умолчанию строку “Not Found”.

d.clear()

Метод clear() используется, чтобы удалить все элементы из словаря.

>>> sample_dict = {'first_name': 'James', 'last_name': 'Doe', 'email': 'jdoe@gmail.com'}
>>> sample_dict
{'email': 'jdoe@gmail.com', 'first_name': 'James', 'last_name': 'Doe'}
>>> sample_dict.clear()
>>> sample_dict
{}

d.copy()

Чтобы создать простую копию словаря, используется метод copy().

>>> sample_dict = {'first_name': 'James', 'last_name': 'Doe', 'email': 'jdoe@gmail.com'}
>>> copied_dict = sample_dict.copy()
>>> copied_dict
{'email': 'jdoe@gmail.com', 'first_name': 'James', 'last_name': 'Doe'}

Если в словаре есть объекты или словари, то можно столкнуться с логическими ошибками. Так как изменение одного словаря может повлиять на его копию. В этом случае необходимо использовать модуль Python copy, в котором есть функция deepcopy(). Она создаетотдельную копию словаря.

d.Items()

Метод items() возвращает новое представление из элементов словаря.

>>> sample_dict = {'first_name': 'James', 'last_name': 'Doe', 'email': 'jdoe@gmail.com'}
>>> sample_dict.items()
dict_items()

Этот объект представления будет меняться по мере изменения самого словаря.

d.keys()

Чтобы получить представление ключей, которые есть в словаре, используется метод keys(). Он предоставляет динамическое представление ключей словаря. Можно представление, а также проверить принадлежность представлению по ключевому слову in.

>>> sample_dict = {'first_name': 'James', 'last_name': 'Doe', 'email': 'jdoe@gmail.com'}
>>> keys = sample_dict.keys()
>>> keys
dict_keys()
>>> 'email' in keys
True
>>> len(keys)
3

d.values()

Метод values() возвращает объект динамического представления значений словаря.

>>> sample_dict = {'first_name': 'James', 'last_name': 'Doe', 'email': 'jdoe@gmail.com'}
>>> values = sample_dict.values()
>>> values
dict_values()
>>> 'Doe' in values
True
>>> len(values)
3

d.pop(ключ)

Чтобы удалить ключ из словаря, используется метод pop(). Он принимает ключ и строку параметра по умолчанию. Если не установить значение по умолчанию и ключ не будет найден, то выведется ошибка KeyError.

>>> sample_dict = {'first_name': 'James', 'last_name': 'Doe', 'email': 'jdoe@gmail.com'}
>>> sample_dict.pop('something')
Traceback (most recent call last):
Python Shell, prompt 146, line 1
builtins.KeyError: 'something'
>>> sample_dict.pop('something', 'Not found!')
'Not found!'
>>> sample_dict.pop('first_name')
'James'
>>> sample_dict
{'email': 'jdoe@gmail.com', 'last_name': 'Doe'}

d.popitem()

Метод popitem() используется для удаления и возвращает пары ключ-значение из словаря в порядке «последним добавлен — первым удален». Если метод вызывается в пустом словаре, то отобразится KeyError.

>>> sample_dict = {'first_name': 'James', 'last_name': 'Doe', 'email': 'jdoe@gmail.com'}
>>> sample_dict.popitem()
('email', 'jdoe@gmail.com')
>>> sample_dict
{'first_name': 'James', 'last_name': 'Doe'}

d.update()

Метод обновляет словарь другими парами ключ-значение, перезаписывая существующие ключи. Возвращает None.

>>> sample_dict = {'first_name': 'James', 'last_name': 'Doe', 'email': 'jdoe@gmail.com'}
>>> sample_dict.update()
>>> sample_dict
{'email': 'jdoe@gmail.com',
'first_name': 'James',
'last_name': 'Doe',
'something': 'else'}

Способы Итерации по списку в Python

В этом уроке мы подробно обсудим все 11 способов перебора списка в python, которые заключаются в следующем:

<сильный>1. Перебирайте список в Python, Используя For Loop2. Итерация по Списку в Python С Помощью While Loop3. Итерация по Списку в Python С Помощью Модуля Numpy4. Итерация по Списку в Python С Использованием Метода Enumerate5. Итерация по Списку в Python С Использованием Понимания списка6. Итерация по списку в Python С использованием цикла и диапазона7. Перебирайте список в Python С помощью Map и Lambda8. Перебирайте список в Python С помощью Iter() и Next()9. Перебирайте список в Python С Помощью zip()10. Перебирайте список в Python С помощью Itertools.Цикл11. Итерация по списку в Python с помощью Itertools Grouper