# 5. Структури даних

У цьому розділі більш детально описано деякі речі, про які ви вже вивчили, а також додано деякі нові речі.

## 5.1. Більше про списки

The list data type has some more methods. Here are all of the methods of list objects:

list.append(x)

  Add an item to the end of the list. Similar to `a[len(a):] = [x]`.

list.extend(iterable)

  Extend the list by appending all the items from the iterable. Similar to `a[len(a):] = iterable`.

list.insert(i, x)

  Вставте елемент у задану позицію. Перший аргумент — це індекс елемента, перед яким потрібно вставити, тому `a.insert(0, x)` вставляє на початку списку, а `a.insert(len(a), x)` еквівалентно `a.append(x)`.

list.remove(x)

  Видаліть зі списку перший елемент, значення якого дорівнює x. Це викликає `ValueError`, якщо такого елемента немає.

list.pop([i])

  Remove the item at the given position in the list, and return it. If no index is specified, `a.pop()` removes and returns the last item in the list. It raises an `IndexError` if the list is empty or the index is outside the list range.

list.clear()

  Remove all items from the list. Similar to `del a[:]`.

list.index(x[, start[, end]])

  Return zero-based index of the first occurrence of x in the list. Raises a `ValueError` if there is no such item.

  Необов’язкові аргументи start і end інтерпретуються так само, як і в нотації фрагментів, і використовуються для обмеження пошуку певною підпослідовністю списку. Повернений індекс обчислюється відносно початку повної послідовності, а не аргументу start.

list.count(x)

  Повертає кількість разів x у списку.

list.sort(*, key=None, reverse=False)

  Відсортуйте елементи списку за місцем (аргументи можна використовувати для налаштування сортування, див. `sorted()` для їх пояснення).

list.reverse()

  Переверніть елементи списку на місці.

list.copy()

  Return a shallow copy of the list. Similar to `a[:]`.

Приклад, який використовує більшість методів списку:

    >>> fruits = ['orange', 'apple', 'pear', 'banana', 'kiwi', 'apple', 'banana']
    >>> fruits.count('apple')
    2
    >>> fruits.count('tangerine')
    0
    >>> fruits.index('banana')
    3
    >>> fruits.index('banana', 4)  # Find next banana starting at position 4
    6
    >>> fruits.reverse()
    >>> fruits
    ['banana', 'apple', 'kiwi', 'banana', 'pear', 'apple', 'orange']
    >>> fruits.append('grape')
    >>> fruits
    ['banana', 'apple', 'kiwi', 'banana', 'pear', 'apple', 'orange', 'grape']
    >>> fruits.sort()
    >>> fruits
    ['apple', 'apple', 'banana', 'banana', 'grape', 'kiwi', 'orange', 'pear']
    >>> fruits.pop()
    'pear'

Ви могли помітити, що методи `insert`, `remove` або `sort`, які лише модифікують список, не мають значення повернення - вони повертають значення за замовчуванням `None`. [1] Це принцип проектування всіх змінюваних структур даних у Python.

Another thing you might notice is that not all data can be sorted or compared. For instance, `[None, 'hello', 10]` doesn’t sort because integers can’t be compared to strings and `None` can’t be compared to other types. Also, there are some types that don’t have a defined ordering relation. For example, `3+4j < 5+7j` isn’t a valid comparison.

### 5.1.1. Використання списків як стеків

The list methods make it very easy to use a list as a stack, where the last element added is the first element retrieved («last-in, first-out»). To add an item to the top of the stack, use `append()`. To retrieve an item from the top of the stack, use `pop()` without an explicit index. For example:

    >>> stack = [3, 4, 5]
    >>> stack.append(6)
    >>> stack.append(7)
    >>> stack
    [3, 4, 5, 6, 7]
    >>> stack.pop()
    7
    >>> stack
    [3, 4, 5, 6]
    >>> stack.pop()
    6
    >>> stack.pop()
    5
    >>> stack
    [3, 4]

### 5.1.2. Використання списків як черг

Також можна використовувати список як чергу, де перший доданий елемент є першим отриманим елементом («першим увійшов, першим вийшов»); однак списки не ефективні для цієї мети. У той час як додавання та висування з кінця списку є швидкими, виконання вставок або висунення з початку списку відбувається повільно (оскільки всі інші елементи мають бути зміщені на одиницю).

Щоб реалізувати чергу, використовуйте `collections.deque`, який був розроблений для швидкого додавання та висування з обох кінців. Наприклад:

    >>> from collections import deque
    >>> queue = deque(["Eric", "John", "Michael"])
    >>> queue.append("Terry")           # Terry arrives
    >>> queue.append("Graham")          # Graham arrives
    >>> queue.popleft()                 # The first to arrive now leaves
    'Eric'
    >>> queue.popleft()                 # The second to arrive now leaves
    'John'
    >>> queue                           # Remaining queue in order of arrival
    deque(['Michael', 'Terry', 'Graham'])

### 5.1.3. Розуміння списку

Розуміння списків забезпечує стислий спосіб створення списків. Загальні застосування полягають у створенні нових списків, де кожен елемент є результатом деяких операцій, застосованих до кожного члена іншої послідовності або ітерації, або створення підпослідовності тих елементів, які задовольняють певну умову.

Наприклад, припустимо, що ми хочемо створити список квадратів, наприклад:

    >>> squares = []
    >>> for x in range(10):
    ...     squares.append(x**2)
    ...
    >>> squares
    [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

Зауважте, що це створює (або перезаписує) змінну з назвою `x`, яка все ще існує після завершення циклу. Ми можемо обчислити список квадратів без побічних ефектів за допомогою:

    squares = list(map(lambda x: x**2, range(10)))

або, що еквівалентно:

    squares = [x**2 for x in range(10)]

який більш стислий і читабельний.

Розуміння списку складається з дужок, які містять вираз, після якого йде речення `for`, потім нуль або більше речень `for` або `if`. Результатом буде новий список, отриманий в результаті обчислення виразу в контексті речень `for` і `if`, які слідують за ним. Наприклад, цей listcomp поєднує елементи двох списків, якщо вони не рівні:

    >>> [(x, y) for x in [1,2,3] for y in [3,1,4] if x != y]
    [(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]

і це еквівалентно:

    >>> combs = []
    >>> for x in [1,2,3]:
    ...     for y in [3,1,4]:
    ...         if x != y:
    ...             combs.append((x, y))
    ...
    >>> combs
    [(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]

Зверніть увагу, що порядок операторів `for` і `if` однаковий в обох цих фрагментах.

Якщо вираз є кортежем (наприклад, `(x, y)` у попередньому прикладі), його потрібно взяти в дужки.

    >>> vec = [-4, -2, 0, 2, 4]
    >>> # create a new list with the values doubled
    >>> [x*2 for x in vec]
    [-8, -4, 0, 4, 8]
    >>> # filter the list to exclude negative numbers
    >>> [x for x in vec if x >= 0]
    [0, 2, 4]
    >>> # apply a function to all the elements
    >>> [abs(x) for x in vec]
    [4, 2, 0, 2, 4]
    >>> # call a method on each element
    >>> freshfruit = ['  banana', '  loganberry ', 'passion fruit  ']
    >>> [weapon.strip() for weapon in freshfruit]
    ['banana', 'loganberry', 'passion fruit']
    >>> # create a list of 2-tuples like (number, square)
    >>> [(x, x**2) for x in range(6)]
    [(0, 0), (1, 1), (2, 4), (3, 9), (4, 16), (5, 25)]
    >>> # the tuple must be parenthesized, otherwise an error is raised
    >>> [x, x**2 for x in range(6)]
      File "<stdin>", line 1
        [x, x**2 for x in range(6)]
         ^^^^^^^
    SyntaxError: did you forget parentheses around the comprehension target?
    >>> # flatten a list using a listcomp with two 'for'
    >>> vec = [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]
    >>> [num for elem in vec for num in elem]
    [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

Розуміння списків може містити складні вирази та вкладені функції:

    >>> from math import pi
    >>> [str(round(pi, i)) for i in range(1, 6)]
    ['3.1', '3.14', '3.142', '3.1416', '3.14159']

### 5.1.4. Розуміння вкладених списків

Початковим виразом у розуміння списку може бути будь-який довільний вираз, включаючи інший розуміння списку.

Розглянемо наступний приклад матриці 3x4, реалізованої як список із 3 списків довжини 4:

    >>> matrix = [
    ...     [1, 2, 3, 4],
    ...     [5, 6, 7, 8],
    ...     [9, 10, 11, 12],
    ... ]

Наступне включення списку транспонує рядки та стовпці:

    >>> [[row[i] for row in matrix] for i in range(4)]
    [[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]

Як ми побачили у попередньому розділі, внутрішнє включення списку оцінюється в контексті `for`, який слідує за ним, тому цей приклад еквівалентний:

    >>> transposed = []
    >>> for i in range(4):
    ...     transposed.append([row[i] for row in matrix])
    ...
    >>> transposed
    [[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]

що, у свою чергу, те саме, що:

    >>> transposed = []
    >>> for i in range(4):
    ...     # the following 3 lines implement the nested listcomp
    ...     transposed_row = []
    ...     for row in matrix:
    ...         transposed_row.append(row[i])
    ...     transposed.append(transposed_row)
    ...
    >>> transposed
    [[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]

У реальному світі вам слід віддавати перевагу вбудованим функціям перед складними операторами потоку. Функція `zip()` чудово впорається з цим випадком використання:

    >>> list(zip(*matrix))
    [(1, 5, 9), (2, 6, 10), (3, 7, 11), (4, 8, 12)]

Перегляньте Розпакування списків аргументів, щоб дізнатися більше про зірочку в цьому рядку.

### 5.1.5. Unpacking in Lists and List Comprehensions

The section on Розпакування списків аргументів describes the use of `*` to «unpack» the elements of an iterable object, providing each one seperately as an argument to a function. Unpacking can also be used in other contexts, for example, when creating lists. When specifying elements of a list, prefixing an expression by a `*` will unpack the result of that expression, adding each of its elements to the list we’re creating:

    >>> x = [1, 2, 3]
    >>> [0, *x, 4, 5, 6]
    [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]

This only works if the expression following the `*` evaluates to an iterable object; trying to unpack a non-iterable object will raise an exception:

    >>> x = 1
    >>> [0, *x, 2, 3, 4]
    Traceback (most recent call last):
      File "<python-input-1>", line 1, in <module>
        [0, *x, 2, 3, 4]
    TypeError: Value after * must be an iterable, not int

Unpacking can also be used in list comprehensions, as a way to build a new list representing the concatenation of an arbitrary number of iterables:

    >>> x = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [], [7], [8, 9]]
    >>> [*element for element in x]
    [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

Note that the effect is that each element from `x` is unpacked. This works for arbitrary iterable objects, not just lists:

    >>> x = [[1, 2, 3], 'cat', {'spam': 'eggs'}]
    >>> [*element for element in x]
    [1, 2, 3, 'c', 'a', 't', 'spam']

But if the objects in `x` are not iterable, this expression would again raise an exception.

## 5.2. Оператор `del`

There is a way to remove an item from a list given its index instead of its value: the `del` statement. This differs from the `pop()` method which returns a value. The `del` statement can also be used to remove slices from a list or clear the entire list (which we did earlier by assignment of an empty list to the slice). For example:

    >>> a = [-1, 1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
    >>> del a[0]
    >>> a
    [1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
    >>> del a[2:4]
    >>> a
    [1, 66.25, 1234.5]
    >>> del a[:]
    >>> a
    []

`del` також можна використовувати для видалення змінних повністю:

    >>> del a

Посилання на назву `a` у подальшому є помилкою (принаймні доти, доки їй не буде присвоєно інше значення). Пізніше ми знайдемо інші способи використання `del`.

## 5.3. Кортежі та послідовності

Ми побачили, що списки та рядки мають багато спільних властивостей, таких як операції індексування та нарізки. Це два приклади типів даних sequence (див. Типи послідовностей — list, tuple, range). Оскільки Python є мовою, що розвивається, можна додавати інші типи даних послідовності. Існує ще один стандартний тип даних послідовності: кортеж.

Кортеж складається з кількох значень, розділених комами, наприклад:

    >>> t = 12345, 54321, 'hello!'
    >>> t[0]
    12345
    >>> t
    (12345, 54321, 'hello!')
    >>> # Tuples may be nested:
    >>> u = t, (1, 2, 3, 4, 5)
    >>> u
    ((12345, 54321, 'hello!'), (1, 2, 3, 4, 5))
    >>> # Tuples are immutable:
    >>> t[0] = 88888
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
    >>> # but they can contain mutable objects:
    >>> v = ([1, 2, 3], [3, 2, 1])
    >>> v
    ([1, 2, 3], [3, 2, 1])
    >>> # they support unpacking just like lists:
    >>> x = [1, 2, 3]
    >>> 0, *x, 4
    (0, 1, 2, 3, 4)

Як ви бачите, на виході кортежі завжди взяті в круглі дужки, так що вкладені кортежі інтерпретуються правильно; вони можуть бути введені з круглими дужками або без них, хоча часто дужки все одно необхідні (якщо кортеж є частиною більшого виразу). Неможливо призначити окремі елементи кортежу, однак можна створити кортежі, які містять змінні об’єкти, наприклад списки.

Хоча кортежі можуть здаватися схожими на списки, вони часто використовуються в різних ситуаціях і для різних цілей. Кортежі є immutable і зазвичай містять різнорідну послідовність елементів, доступ до яких здійснюється через розпакування (див. далі в цьому розділі) або індексування (або навіть за атрибутом у випадку `namedtuples`). Списки є mutable, і їхні елементи, як правило, є однорідними та доступні за допомогою ітерації по списку.

Особливою проблемою є побудова кортежів, що містять 0 або 1 елемент: синтаксис має деякі додаткові примхи для їх врахування. Порожні кортежі будуються за допомогою порожньої пари круглих дужок; кортеж з одним елементом створюється шляхом коми після значення (недостатньо взяти одне значення в дужки). Негарно, але ефективно. Наприклад:

    >>> empty = ()
    >>> singleton = 'hello',    # <-- note trailing comma
    >>> len(empty)
    0
    >>> len(singleton)
    1
    >>> singleton
    ('hello',)

Оператор `t = 12345, 54321, 'hello!'` є прикладом упакування кортежів: значення `12345`, `54321` і `'hello!''` упаковуються разом в кортежі. Можлива і зворотна операція:

    >>> x, y, z = t

Це називається, доречно, розпакуванням послідовності і працює для будь-якої послідовності в правій частині. Розпакування послідовності вимагає, щоб ліворуч від знака рівності було стільки змінних, скільки елементів у послідовності. Зауважте, що множинне призначення насправді є лише комбінацією упаковки кортежів і розпакування послідовності.

## 5.4. Набори

Python also includes a data type for sets. A set is an unordered collection with no duplicate elements. Basic uses include membership testing and eliminating duplicate entries. Set objects also support mathematical operations like union, intersection, difference, and symmetric difference.

Для створення наборів можна використовувати фігурні дужки або функцію `set()`. Примітка: щоб створити порожній набір, потрібно використовувати `set()`, а не `{}`; останній створює порожній словник, структуру даних, яку ми обговоримо в наступному розділі.

Ось коротка демонстрація:

    >>> basket = {'apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana'}
    >>> print(basket)                      # show that duplicates have been removed
    {'orange', 'banana', 'pear', 'apple'}
    >>> 'orange' in basket                 # fast membership testing
    True
    >>> 'crabgrass' in basket
    False

    >>> # Demonstrate set operations on unique letters from two words
    >>>
    >>> a = set('abracadabra')
    >>> b = set('alacazam')
    >>> a                                  # unique letters in a
    {'a', 'r', 'b', 'c', 'd'}
    >>> a - b                              # letters in a but not in b
    {'r', 'd', 'b'}
    >>> a | b                              # letters in a or b or both
    {'a', 'c', 'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}
    >>> a & b                              # letters in both a and b
    {'a', 'c'}
    >>> a ^ b                              # letters in a or b but not both
    {'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}

Similarly to list comprehensions, set comprehensions are also supported, including comprehensions with unpacking:

    >>> a = {x for x in 'abracadabra' if x not in 'abc'}
    >>> a
    {'r', 'd'}

    >>> fruits = [{'apple', 'avocado', 'apricot'}, {'banana', 'blueberry'}]
    >>> {*fruit for fruit in fruits}
    {'blueberry', 'banana', 'avocado', 'apple', 'apricot'}

## 5.5. словники

Another useful data type built into Python is the dictionary (see Типи зіставлення — dict). Dictionaries are sometimes found in other languages as «associative memories» or «associative arrays». Unlike sequences, which are indexed by a range of numbers, dictionaries are indexed by keys, which can be any immutable type; strings and numbers can always be keys. Tuples can be used as keys if they contain only strings, numbers, or tuples; if a tuple contains any mutable object either directly or indirectly, it cannot be used as a key. You can’t use lists as keys, since lists can be modified in place using index assignments, slice assignments, or methods like `append()` and `extend()`.

Найкраще думати про словник як про набір пар ключ:значення з вимогою, щоб ключі були унікальними (в межах одного словника). Пара фігурних дужок створює порожній словник: `{}`. Розміщення розділених комами списку пар ключ:значення в фігурних дужках додає початкові пари ключ:значення до словника; це також спосіб написання словників на виході.

The main operations on a dictionary are storing a value with some key and extracting the value given the key. It is also possible to delete a key:value pair with `del`. If you store using a key that is already in use, the old value associated with that key is forgotten.

Extracting a value for a non-existent key by subscripting (`d[key]`) raises a `KeyError`. To avoid getting this error when trying to access a possibly non-existent key, use the `get()` method instead, which returns `None` (or a specified default value) if the key is not in the dictionary.

Виконання `list(d)` для словника повертає список усіх ключів, використаних у словнику, у порядку вставки (якщо ви хочете, щоб він був відсортований, просто використовуйте `sorted(d)`). Щоб перевірити, чи є один ключ у словнику, використовуйте ключове слово `in`.

Ось невеликий приклад використання словника:

    >>> tel = {'jack': 4098, 'sape': 4139}
    >>> tel['guido'] = 4127
    >>> tel
    {'jack': 4098, 'sape': 4139, 'guido': 4127}
    >>> tel['jack']
    4098
    >>> tel['irv']
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    KeyError: 'irv'
    >>> print(tel.get('irv'))
    None
    >>> del tel['sape']
    >>> tel['irv'] = 4127
    >>> tel
    {'jack': 4098, 'guido': 4127, 'irv': 4127}
    >>> list(tel)
    ['jack', 'guido', 'irv']
    >>> sorted(tel)
    ['guido', 'irv', 'jack']
    >>> 'guido' in tel
    True
    >>> 'jack' not in tel
    False

Конструктор `dict()` створює словники безпосередньо з послідовностей пар ключ-значення:

    >>> dict([('sape', 4139), ('guido', 4127), ('jack', 4098)])
    {'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098}

Крім того, розуміння dict можна використовувати для створення словників із довільних ключів і виразів значень:

    >>> {x: x**2 for x in (2, 4, 6)}
    {2: 4, 4: 16, 6: 36}

And dictionary unpacking (via `**`) can be used to merge multiple dictionaries:

    >>> odds = {i: i**2 for i in (1, 3, 5)}
    >>> evens = {i: i**2 for i in (2, 4, 6)}
    >>> {**odds, **evens}
    {1: 1, 3: 9, 5: 25, 2: 4, 4: 16, 6: 36}

    >>> all_values = [odds, evens, {0: 0}]
    >>> {**i for i in all_values}
    {1: 1, 3: 9, 5: 25, 2: 4, 4: 16, 6: 36, 0: 0}

Коли ключі є простими рядками, інколи легше вказати пари за допомогою аргументів ключових слів:

    >>> dict(sape=4139, guido=4127, jack=4098)
    {'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098}

## 5.6. Техніка циклу

When looping through dictionaries, the key and corresponding value can be retrieved at the same time using the `items()` method.

    >>> knights = {'gallahad': 'the pure', 'robin': 'the brave'}
    >>> for k, v in knights.items():
    ...     print(k, v)
    ...
    gallahad the pure
    robin the brave

Під час циклічного перегляду послідовності індекс позиції та відповідне значення можна отримати одночасно за допомогою функції `enumerate()`.

    >>> for i, v in enumerate(['tic', 'tac', 'toe']):
    ...     print(i, v)
    ...
    0 tic
    1 tac
    2 toe

Щоб перейти до двох або більше послідовностей одночасно, записи можна поєднати з функцією `zip()`.

    >>> questions = ['name', 'quest', 'favorite color']
    >>> answers = ['lancelot', 'the holy grail', 'blue']
    >>> for q, a in zip(questions, answers):
    ...     print('What is your {0}?  It is {1}.'.format(q, a))
    ...
    What is your name?  It is lancelot.
    What is your quest?  It is the holy grail.
    What is your favorite color?  It is blue.

Щоб виконати цикл у зворотному напрямку, спочатку вкажіть послідовність у прямому напрямку, а потім викличте функцію `reversed()`.

    >>> for i in reversed(range(1, 10, 2)):
    ...     print(i)
    ...
    9
    7
    5
    3
    1

Щоб перейти до послідовності у відсортованому порядку, використовуйте функцію `sorted()`, яка повертає новий відсортований список, залишаючи джерело без змін.

    >>> basket = ['apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana']
    >>> for i in sorted(basket):
    ...     print(i)
    ...
    apple
    apple
    banana
    orange
    orange
    pear

Використання `set()` у послідовності усуває повторювані елементи. Використання `sorted()` у поєднанні з `set()` над послідовністю є ідіоматичним способом проходження унікальних елементів послідовності в порядку сортування.

    >>> basket = ['apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana']
    >>> for f in sorted(set(basket)):
    ...     print(f)
    ...
    apple
    banana
    orange
    pear

Іноді виникає спокуса змінити список, поки ви переглядаєте його; однак часто простіше й безпечніше створити новий список.

    >>> import math
    >>> raw_data = [56.2, float('NaN'), 51.7, 55.3, 52.5, float('NaN'), 47.8]
    >>> filtered_data = []
    >>> for value in raw_data:
    ...     if not math.isnan(value):
    ...         filtered_data.append(value)
    ...
    >>> filtered_data
    [56.2, 51.7, 55.3, 52.5, 47.8]

## 5.7. Детальніше про умови

Умови, які використовуються в операторах while і if, можуть містити будь-які оператори, а не лише порівняння.

Оператори порівняння `in` і `not in` — це тести на приналежність, які визначають, чи є значення в контейнері (чи ні). Оператори `is` і `is not` порівнюють, чи дійсно два об’єкти є одним і тим же об’єктом. Усі оператори порівняння мають однаковий пріоритет, який нижчий, ніж у всіх числових операторів.

Порівняння можуть бути ланцюжками. Наприклад, `a < b == c` перевіряє, чи `a` є меншим за `b` і, крім того, `b` дорівнює `c`.

Порівняння можна комбінувати за допомогою логічних операторів `and` і `or`, а результат порівняння (або будь-якого іншого логічного виразу) можна заперечувати за допомогою `not`. Вони мають нижчий пріоритет, ніж оператори порівняння; між ними `not` має найвищий пріоритет, а `or` найнижчий, так що `A and not B or C` еквівалентно `(A and (not B)) or C` . Як завжди, дужки можна використовувати для вираження бажаної композиції.

Логічні оператори `and` і `or` є так званими операторами короткого замикання: їхні аргументи обчислюються зліва направо, і обчислення припиняється, щойно визначається результат. Наприклад, якщо `A` і `C` є істинними, `B` є хибними, `A and B and C` не обчислює вираз `C`. Якщо використовується як загальне значення, а не як логічне, значення, що повертається оператором короткого замикання, є останнім обчисленим аргументом.

Змінній можна призначити результат порівняння або інший логічний вираз. Наприклад,

    >>> string1, string2, string3 = '', 'Trondheim', 'Hammer Dance'
    >>> non_null = string1 or string2 or string3
    >>> non_null
    'Trondheim'

Зауважте, що в Python, на відміну від C, призначення всередині виразів має виконуватися явно за допомогою оператора walrus `:=`. Це дозволяє уникнути типових проблем, які виникають у програмах на C: введення `=` у виразі, коли передбачалося `==`.

## 5.8. Порівняння послідовностей та інших типів

Об’єкти послідовності зазвичай можна порівнювати з іншими об’єктами того самого типу послідовності. Порівняння використовує лексикографічне впорядкування: спочатку порівнюються перші два елементи, і якщо вони відрізняються, це визначає результат порівняння; якщо вони рівні, наступні два елементи порівнюються і так далі, поки будь-яка послідовність не буде вичерпана. Якщо два елементи для порівняння самі є послідовностями одного типу, лексикографічне порівняння виконується рекурсивно. Якщо всі елементи двох послідовностей порівняно однакові, послідовності вважаються рівними. Якщо одна послідовність є початковою підпослідовністю іншої, коротша послідовність є меншою (меншою). Лексикографічне впорядкування для рядків використовує номер кодової точки Unicode для впорядкування окремих символів. Деякі приклади порівнянь між послідовностями одного типу:

    (1, 2, 3)              < (1, 2, 4)
    [1, 2, 3]              < [1, 2, 4]
    'ABC' < 'C' < 'Pascal' < 'Python'
    (1, 2, 3, 4)           < (1, 2, 4)
    (1, 2)                 < (1, 2, -1)
    (1, 2, 3)             == (1.0, 2.0, 3.0)
    (1, 2, ('aa', 'ab'))   < (1, 2, ('abc', 'a'), 4)

Зауважте, що порівняння об’єктів різних типів за допомогою `<` or `>` є законним за умови, що об’єкти мають відповідні методи порівняння. Наприклад, змішані числові типи порівнюються відповідно до їхнього числового значення, тому 0 дорівнює 0,0 тощо. В іншому випадку, замість надання довільного порядку, інтерпретатор викличе виняток `TypeError`.

Виноски

[1]

Інші мови можуть повертати змінений об’єкт, що дозволяє об’єднувати методи, наприклад `d->insert("a")->remove("b")->sort();`.