పైథాన్ స్లైస్ సంజ్ఞామానాన్ని అర్థం చేసుకోవడం

మాస్టరింగ్ పైథాన్ స్లైస్ సంజ్ఞామానం

పైథాన్‌లో స్లైసింగ్ అనేది ఒక శక్తివంతమైన లక్షణం, ఇది జాబితా, టుపుల్ లేదా స్ట్రింగ్ నుండి మూలకాల ఉపసమితిని యాక్సెస్ చేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. మీరు ఒక[:] వంటి ప్రాథమిక స్లైస్‌లను ఉపయోగించినా లేదా a[x:y:z] వంటి మరింత అధునాతనమైన వాటిని ఉపయోగించినా, స్లైస్‌లు ఎలా పని చేస్తాయో అర్థం చేసుకోవడం మీ కోడింగ్ సామర్థ్యాన్ని బాగా పెంచుతుంది.

ఈ కథనం పైథాన్‌లోని స్లైస్ నొటేషన్ యొక్క మెకానిక్స్‌ను పరిశీలిస్తుంది, స్లైస్‌లు ఎందుకు అప్పర్-బౌండ్ ఎక్స్‌క్లూజివ్‌గా ఉన్నాయో వివరిస్తుంది, ప్రతి Nవ అంశంతో కొత్త జాబితాలను ఎలా సృష్టించాలో ప్రదర్శిస్తుంది మరియు జాబితా స్లైస్‌లతో అసైన్‌మెంట్‌లు ఎలా పనిచేస్తాయో వివరిస్తుంది. చివరికి, మీరు పైథాన్‌లో స్లైసింగ్‌పై గట్టి పట్టును కలిగి ఉంటారు.

పైథాన్ స్లైస్ సంజ్ఞామానాన్ని అన్వేషిస్తోంది

పైన అందించిన స్క్రిప్ట్‌లు జాబితాలను సమర్థవంతంగా మార్చేందుకు పైథాన్ యొక్క స్లైస్ సంజ్ఞామానాన్ని ఉపయోగించేందుకు వివిధ మార్గాలను ప్రదర్శిస్తాయి. మొదటి స్క్రిప్ట్ ప్రాథమిక స్లైసింగ్‌ను చూపుతుంది, ఇక్కడ మేము జాబితా యొక్క ఉపసమితులను సృష్టిస్తాము a విభిన్న స్లైస్ సంకేతాలను ఉపయోగించడం. ఉదాహరణకి, a[2:5] ఇండెక్స్ 2 నుండి 4 వరకు మూలకాలను సంగ్రహిస్తుంది, అయితే a[:3] మొదటి మూడు అంశాలను పొందుతుంది. ది a[::2] సింటాక్స్ జాబితా నుండి ప్రతి రెండవ మూలకాన్ని సంగ్రహిస్తుంది మరియు a[::-1] జాబితాను రివర్స్ చేస్తుంది. ఈ స్లైసింగ్ పద్ధతులు సౌకర్యవంతమైన డేటా వెలికితీత మరియు తారుమారుని అనుమతిస్తాయి, అసలు జాబితాను మార్చకుండా డేటా యొక్క ఉపసమితులతో పని చేయడం సులభం చేస్తుంది.

రెండవ స్క్రిప్ట్ స్లైసింగ్‌లో ఎగువ-బౌండ్ ప్రత్యేకత భావనను వివరిస్తుంది. లో xs[0:2], ఇండెక్స్ 0 మరియు 1 వద్ద మూలకాలు చేర్చబడ్డాయి, అయితే ఇండెక్స్ 2 మినహాయించబడింది. ఈ ప్రవర్తన పైథాన్ యొక్క జీరో-బేస్డ్ ఇండెక్సింగ్‌కు అనుగుణంగా ఉంటుంది మరియు ఆఫ్-బై-వన్ లోపాలను నివారించడంలో సహాయపడుతుంది. మూడవ స్క్రిప్ట్ ఉపయోగించి అసలు జాబితా నుండి ప్రతి Nవ అంశంతో కొత్త జాబితాను సృష్టిస్తుంది a[::3], స్లైసింగ్‌ను శాంప్లింగ్ లేదా స్కిప్పింగ్ ఎలిమెంట్‌ల కోసం ఎలా ఉపయోగించవచ్చో ప్రదర్శిస్తుంది. నాల్గవ స్క్రిప్ట్ జాబితా యొక్క నిర్దిష్ట స్లైస్‌లకు కొత్త విలువలను ఎలా కేటాయించాలో చూపిస్తుంది. ఉపయోగించడం ద్వార xs[0:2] = ["a", "b"], సూచిక 0 మరియు 1 వద్ద ఉన్న మూలకాలు "a" మరియు "b"తో భర్తీ చేయబడతాయి. స్లైస్‌లకు విలువలను కేటాయించే ఈ సామర్థ్యం జాబితాలోని భాగాలను సమర్థవంతంగా సవరించడాన్ని సులభతరం చేస్తుంది.

# Basic slicing
a = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
slice1 = a[2:5]    # [2, 3, 4]
slice2 = a[:3]     # [0, 1, 2]
slice3 = a[::2]    # [0, 2, 4, 6, 8]
slice4 = a[1:7:2]  # [1, 3, 5]
slice5 = a[::-1]   # [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]

print(slice1)
print(slice2)
print(slice3)
print(slice4)
print(slice5)

# Explanation of upper-bound exclusivity
xs = [10, 20, 30, 40, 50]
slice1 = xs[0:2]  # [10, 20]
slice2 = xs[:3]   # [10, 20, 30]

print(slice1)
print(slice2)

# The end index is not included in the slice
# xs[0:2] includes xs[0] and xs[1], but not xs[2]

# Creating a new list with every Nth item
a = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
nth_list = a[::3]  # [0, 3, 6, 9]

print(nth_list)

# Assignment with list slices
xs = [10, 20, 30, 40, 50]
xs[0:2] = ["a", "b"]  # xs becomes ['a', 'b', 30, 40, 50]
print(xs)

పైథాన్ స్లైస్ సంజ్ఞామానంలోకి లోతుగా డైవింగ్

ప్రాథమిక స్లైసింగ్‌కు మించి, వివిధ డేటా మానిప్యులేషన్ టాస్క్‌లను నిర్వహించడానికి పైథాన్ యొక్క స్లైస్ సంజ్ఞామానాన్ని మరింత అధునాతన మార్గాల్లో అన్వయించవచ్చు. ఒక శక్తివంతమైన అంశం ప్రతికూల సూచిక, ఇది జాబితా చివరి నుండి స్లైస్ చేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది. ఉదాహరణకి, a[-3:] జాబితాలోని చివరి మూడు అంశాలను తిరిగి పొందుతుంది a. జాబితా పొడవు తెలియకుండానే చివరిలో ఉన్న ఎలిమెంట్‌లను యాక్సెస్ చేయడానికి ఇది చాలా ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది. సార్టింగ్ లేదా ఫిల్టరింగ్ వంటి ఇతర జాబితా కార్యకలాపాలతో స్లైస్‌లను కలపడం మరొక అధునాతన ఫీచర్. మీరు ఉపయోగించి జాబితా యొక్క స్లైస్‌ను క్రమబద్ధీకరించవచ్చు sorted(a[2:5]), ఇది అసలైన జాబితాను మార్చకుండా ఇండెక్స్ 2 నుండి 4 వరకు మూలకాల యొక్క క్రమబద్ధీకరించబడిన సంస్కరణను అందిస్తుంది.

అదనంగా, స్లైసింగ్‌ను బహుమితీయ జాబితాలు లేదా జాబితాల జాబితాలతో ఉపయోగించవచ్చు. ఉదాహరణకు, మీరు 2D జాబితాను కలిగి ఉంటే, మీరు అడ్డు వరుసలు మరియు నిలువు వరుసలను విడిగా ముక్కలు చేయవచ్చు. ఉపయోగించి matrix[:2] మొదటి రెండు వరుసలను పొందుతుంది, అయితే [row[:2] for row in matrix] ప్రతి అడ్డు వరుస యొక్క మొదటి రెండు నిలువు వరుసలను తిరిగి పొందుతుంది. ఈ అధునాతన స్లైసింగ్ పద్ధతులను అర్థం చేసుకోవడం సంక్లిష్ట డేటా నిర్మాణాలను సమర్థవంతంగా మార్చగల మీ సామర్థ్యాన్ని గణనీయంగా పెంచుతుంది. పైథాన్ యొక్క స్లైస్ సంజ్ఞామానం అనేది జాబితా యొక్క భాగాలను యాక్సెస్ చేయడానికి ఒక సాధనం మాత్రమే కాదు, డేటా విశ్లేషణ మరియు తారుమారు కోసం శక్తివంతమైన లక్షణం కూడా.