लिस्ट्स: N आकार के हिस्से

Python में लिस्ट्स बिल्ट-इन डेटा स्ट्रक्चर हैं जो विषम प्रकार की वस्तुओं को संग्रहित करती हैं और उन तक कुशलतापूर्वक पहुँचने में मदद करती हैं। यहाँ हमारा कार्य लिस्ट्स को N-आकार के हिस्सों में बाँटना है—यह तब आम प्रथा है जब एक ही अनुरोध में आपका प्रोग्राम जितनी वस्तुओं को संभाल सकता है, उस पर सीमा हो।

लिस्ट्स

लिस्ट्स ऐसे डेटा स्ट्रक्चर हैं जो अपने भीतर मिश्रित मान या वस्तुएँ रख सकती हैं। वस्तुओं के उदाहरण हैं: integers, floats, strings, आदि। लिस्ट्स mutable होती हैं, यानी आप किसी लिस्ट की पहचान बदले बिना उसकी सामग्री बदल सकते हैं। इन्हें square brackets [ ] के साथ लिखा जाता है, और इनके भीतर की वस्तुएँ कॉमा (,) से अलग होती हैं। आइए एक संख्याओं की लिस्ट बनाएँ जिस पर हम काम कर सकें…

# Creating a list of 95 numbers
list_numbers = list(range(1, 96))
print(list_numbers)

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95]

range() फ़ंक्शन संख्याओं का एक अनुक्रम उत्पन्न करता है। इसका रूप है: range([start], stop[, step]) जहाँ 'start' और 'step' वैकल्पिक पैरामीटर हैं। start अनुक्रम की आरंभिक संख्या है, stop वह मान है जिसके पहले तक संख्याएँ उत्पन्न होती हैं, लेकिन इसे शामिल नहीं किया जाता। step अनुक्रम में प्रत्येक संख्या के बीच का अंतर है। यह फ़ंक्शन 0-इंडेक्स्ड होता है, यानी जब start निर्दिष्ट नहीं होता, तो लिस्ट के इंडेक्स 1 से नहीं, 0 से शुरू होते हैं।

अब मान लीजिए आपको इस लिस्ट को छोटे-छोटे भागों में बाँटना है, जिनमें प्रत्येक में 5 तत्व हों।

इसे करने का एक तरीका है एक generator परिभाषित करना। जेनरेटर, iterator परिभाषित करने का एक सुरुचिपूर्ण तरीका है। आप पूछते हैं, iterator क्या है? सरल शब्दों में—iterator वह ऑब्जेक्ट है जो यह जानता है कि आप जिस ऑब्जेक्ट पर इटररेट कर रहे हैं, उसमें अगली वस्तु कैसे गणना करके लौटाई जाए। आप DataCamp के Python Iterator Tutorial में iterators और generators के बारे में और पढ़ सकते हैं।

हम एक फ़ंक्शन परिभाषित करते हैं जो उस जेनरेटर को रखता है जो वास्तव में हमारे लिए काम करता है।

 # Yields successive 'n' sized chunks from list 'list_name'
def create_chunks(list_name, n):
    for i in range(0, len(list_name), n):
        yield list_name[i:i + n]

# Call the 'create_chunks' function to divide the list further into sub-lists of 10 items each
print(list(create_chunks(list_numbers, 10)))

[[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], [11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20], [21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30], [31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40], [41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50], [51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60], [61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70], [71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80], [81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90], [91, 92, 93, 94, 95]]

यही काम करने का एक और तरीका है list comprehension का उपयोग। आप इसके बारे में DataCamp के Python List Comprehension Tutorial में और पढ़ सकते हैं।

print([list_numbers[i: i+10] for i in range(0, len(list_numbers), 10)])

[[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], [11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20], [21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30], [31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40], [41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50], [51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60], [61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70], [71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80], [81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90], [91, 92, 93, 94, 95]]

जैसे-जैसे समस्या जटिल होती जाती है—list comprehension कथन समझने और डिबग करने में अधिक जटिल हो सकते हैं। इसलिए, जेनरेटर वाले जैसे किसी साफ-सुथरे फ़ंक्शन को लिखना अधिक उपयोगी हो सकता है और उसे ट्रैक करना आसान रहता है।

इस ट्यूटोरियल में, आपने लिस्ट्स के साथ काम करते समय आने वाली एक आम समस्या को हल करने के दो तरीके सीखे। DataCamp का Data Types for Data Science कोर्स देखें।