పైథాన్ జాబితాలో ఒక వస్తువు యొక్క సూచికను కనుగొనడం

పైథాన్‌లో జాబితా సూచికను అర్థం చేసుకోవడం

పైథాన్‌లో, జాబితాలు బహుముఖ మరియు విస్తృతంగా ఉపయోగించే డేటా నిర్మాణం, ఇది మీరు ఆర్డర్ చేసిన వస్తువుల సేకరణను నిల్వ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. జాబితాలోని నిర్దిష్ట అంశం యొక్క సూచికను ఎలా తిరిగి పొందాలో తెలుసుకోవడం అనేది ఒక ప్రాథమిక నైపుణ్యం, ముఖ్యంగా డైనమిక్ మరియు పెద్ద డేటాసెట్‌లతో పని చేస్తున్నప్పుడు.

ఉదాహరణకు, ["foo", "bar", "baz"] వంటి జాబితా మరియు "bar" వంటి వస్తువు ఇచ్చినట్లయితే, దాని స్థానాన్ని సమర్థవంతంగా ఎలా కనుగొనాలో తెలుసుకోవడం చాలా అవసరం. ఈ గైడ్ పైథాన్ యొక్క అంతర్నిర్మిత పద్ధతులను ఉపయోగించి జాబితాలోని అంశం యొక్క సూచికను గుర్తించే ప్రక్రియను ప్రదర్శిస్తుంది.

పైథాన్ స్క్రిప్ట్స్ యొక్క వివరణాత్మక వివరణ

మొదటి స్క్రిప్ట్ పైథాన్‌లను ఉపయోగించి జాబితాలోని అంశం యొక్క సూచికను కనుగొనడానికి సరళమైన పద్ధతిని ప్రదర్శిస్తుంది .index() పద్ధతి. జాబితా ఇచ్చారు my_list వంటి అంశాలను కలిగి ఉంటుంది ["foo", "bar", "baz"], ది .index() పద్ధతిని అంశంతో పిలుస్తారు "bar" దాని స్థానాన్ని తిరిగి పొందడానికి. అంశం జాబితాలో ఉన్నట్లయితే, పద్ధతి దాని సూచికను అందిస్తుంది, అది ముద్రించబడుతుంది. జాబితాలో ఐటెమ్ ఉందని హామీ ఇవ్వబడిన సాధారణ వినియోగ సందర్భాలలో ఈ విధానం ప్రభావవంతంగా ఉంటుంది. అయితే, వస్తువు కనుగొనబడకపోతే, అది ఎ ValueError, ఇది రన్‌టైమ్ లోపాలను నివారించడానికి నిర్వహించాల్సిన అవసరం ఉంది.

రెండవ స్క్రిప్ట్ ఉపయోగించి ఎర్రర్ హ్యాండ్లింగ్‌ను చేర్చడం ద్వారా మొదటిదాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది try: మరియు except ValueError: బ్లాక్స్. ఇది జాబితాలో అంశం కనుగొనబడకపోతే, ప్రోగ్రామ్ క్రాష్ కాకుండా అనుకూల దోష సందేశం తిరిగి వస్తుందని నిర్ధారిస్తుంది. ఈ స్క్రిప్ట్ ఒక ఫంక్షన్‌ను నిర్వచిస్తుంది get_index(my_list, item) పేర్కొన్న అంశం యొక్క సూచికను కనుగొనడానికి ప్రయత్నిస్తుంది. అంశం కనుగొనబడితే, అది సూచికను అందిస్తుంది; కాకపోతే, అది పట్టుకుంటుంది ValueError మరియు అంశం కనుగొనబడలేదని సూచించే సందేశాన్ని అందిస్తుంది. ఇది ఫంక్షన్‌ను మరింత పటిష్టంగా చేస్తుంది మరియు జాబితాలో ఐటెమ్ ఉనికి అనిశ్చితంగా ఉన్న సందర్భాలకు అనుకూలంగా ఉంటుంది.

మూడవ స్క్రిప్ట్ బహుళ అంశాలను నిర్వహించడానికి రూపొందించబడింది, ఇది మరింత క్లిష్టమైన వినియోగ సందర్భాన్ని ప్రదర్శిస్తుంది. ఇది ఒక విధిని నిర్వచిస్తుంది get_indices(my_list, items) ఇది శోధించడానికి ఒక జాబితా మరియు మరొక అంశాల జాబితాను తీసుకుంటుంది. ఇది ఖాళీ జాబితాను ప్రారంభిస్తుంది indices ఫలితాలను నిల్వ చేయడానికి. ఫంక్షన్ అప్పుడు a ని ఉపయోగించి అంశాల మీద మళ్ళిస్తుంది for item in items: లూప్, ప్రధాన జాబితాలో ప్రతి అంశం యొక్క సూచికను కనుగొనడానికి ప్రయత్నిస్తుంది. అంశం కనుగొనబడితే, అది వస్తువు యొక్క టుపుల్ మరియు దాని సూచికను జత చేస్తుంది indices. కాకపోతే, ఇది ఒక టుపుల్ ఐటెమ్ మరియు స్ట్రింగ్‌ను జోడిస్తుంది "not found". ఒకే పాస్‌లో బహుళ శోధన ప్రశ్నలను బ్యాచ్ ప్రాసెస్ చేయడానికి, సామర్థ్యం మరియు పఠన సామర్థ్యాన్ని పెంపొందించడానికి ఈ విధానం ఉపయోగపడుతుంది.

మొత్తంమీద, ఈ స్క్రిప్ట్‌లు పైథాన్‌లో జాబితాలను శోధించడానికి ప్రాథమిక పద్ధతులను ప్రదర్శిస్తాయి, ప్రతి ఒక్కటి సంక్లిష్టత మరియు దృఢత్వంతో ఉంటాయి. దాని యొక్క ఉపయోగం .index() ప్రాథమిక పునరుద్ధరణ కోసం, కలిపి try: మరియు except ఎర్రర్ హ్యాండ్లింగ్ మరియు బహుళ ఐటెమ్‌లను ప్రాసెస్ చేయడానికి లూప్‌ల కోసం, పైథాన్ జాబితా కార్యకలాపాల యొక్క బహుముఖ ప్రజ్ఞ మరియు శక్తిని హైలైట్ చేస్తుంది. ఈ స్క్రిప్ట్‌లను సాధారణ శోధనల నుండి మరింత అధునాతన డేటా ప్రాసెసింగ్ పనుల వరకు వివిధ అప్లికేషన్ అవసరాలకు అనుగుణంగా మార్చవచ్చు మరియు విస్తరించవచ్చు.

my_list = ["foo", "bar", "baz"]
item = "bar"
index = my_list.index(item)
print(f"The index of '{item}' is {index}")

def get_index(my_list, item):
    try:
        index = my_list.index(item)
        return index
    except ValueError:
        return f"'{item}' not found in the list"

my_list = ["foo", "bar", "baz"]
item = "bar"
print(f"The index of '{item}' is {get_index(my_list, item)}")

def get_indices(my_list, items):
    indices = []
    for item in items:
        try:
            index = my_list.index(item)
            indices.append((item, index))
        except ValueError:
            indices.append((item, "not found"))
    return indices

my_list = ["foo", "bar", "baz"]
items = ["bar", "baz", "qux"]
print(f"Indices: {get_indices(my_list, items)}")

పైథాన్ జాబితాలలో సూచికలను కనుగొనడానికి అధునాతన సాంకేతికతలు

పైథాన్ జాబితాలో ఐటెమ్ ఇండెక్స్‌ను కనుగొనే ప్రాథమిక పద్ధతులకు మించి, కొన్ని సందర్భాల్లో ప్రయోజనకరంగా ఉండే అధునాతన పద్ధతులు ఉన్నాయి. అటువంటి సాంకేతికత సూచికలను ఫిల్టర్ చేయడానికి మరియు గుర్తించడానికి జాబితా గ్రహణాలను ఉపయోగించడం. జాబితా గ్రహణశక్తి జాబితాలను సృష్టించడానికి సంక్షిప్త మార్గాన్ని అందిస్తుంది మరియు జాబితాలో అనేకసార్లు కనిపించినట్లయితే నిర్దిష్ట అంశం యొక్క అన్ని సూచికలను సేకరించడానికి ఉపయోగించవచ్చు. ఉదాహరణకు, జాబితాలో ఒక వస్తువు యొక్క నకిలీలు ఉంటే, ఉపయోగించి [i for i, x in enumerate(my_list) if x == item] అంశం కనుగొనబడిన అన్ని సూచికల జాబితాను అందిస్తుంది. ఈ పద్ధతి సంక్షిప్తంగా మాత్రమే కాకుండా, అటువంటి వినియోగ సందర్భాలలో అత్యంత చదవదగినది మరియు సమర్థవంతమైనది.

మరొక అధునాతన విధానం యొక్క ఉపయోగం ఉంటుంది numpy లైబ్రరీ, ఇది పెద్ద డేటాసెట్‌లు మరియు సంఖ్యా కార్యకలాపాలకు ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడుతుంది. numpy అందిస్తుంది np.where() స్థానిక పైథాన్ జాబితాలతో పోలిస్తే మరింత పనితీరుతో సూచికలను కనుగొనడానికి ఉపయోగించే ఫంక్షన్. ఉదాహరణకి, np.where(np.array(my_list) == item)[0] అంశం కనుగొనబడిన సూచికల శ్రేణిని అందిస్తుంది. పెద్ద శ్రేణులతో పని చేస్తున్నప్పుడు లేదా పనితీరు క్లిష్టమైన సమస్యగా ఉన్నప్పుడు ఇది ప్రత్యేకంగా ప్రయోజనకరంగా ఉంటుంది. అటువంటి ప్రత్యేక లైబ్రరీలను ఉపయోగించడం వలన ఇండెక్స్ శోధన కార్యకలాపాల సామర్థ్యం మరియు స్కేలబిలిటీని గణనీయంగా పెంచవచ్చు.