List: Potongan Berukuran N

List adalah struktur data bawaan di Python yang menyimpan item heterogen dan memungkinkan akses yang efisien ke item-item tersebut. Tugas kali ini, membagi list menjadi potongan berukuran N, adalah praktik yang lazim ketika ada batas jumlah item yang dapat ditangani program Anda dalam satu permintaan.

List

List adalah struktur data yang dapat menampung nilai atau item campuran di dalamnya. Contoh item adalah integer, float, string, dan sebagainya. List bersifat mutable, artinya Anda dapat mengubah isi list tanpa mengubah identitasnya. List ditulis dengan tanda kurung siku [ ], dan item di dalamnya dipisahkan oleh koma (,). Mari buat sebuah list angka yang bisa kita gunakan...

# 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]

Fungsi range() menghasilkan deretan angka. Bentuknya: range([start], stop[, step]) di mana 'start' dan 'step' adalah parameter opsional. start adalah angka awal dalam deret, stop adalah angka batas atas yang tidak disertakan. step adalah selisih antarangka dalam deret. Fungsi ini berindeks 0, artinya indeks list dimulai dari 0, bukan 1, ketika start tidak ditentukan.

Sekarang, misalkan Anda perlu memecah list menjadi list-list lebih kecil, masing-masing berisi 5 elemen.

Salah satu cara melakukannya adalah dengan mendefinisikan sebuah generator. Generator adalah cara yang elegan untuk mendefinisikan sebuah iterator. Apa itu iterator? Secara sederhana, iterator adalah objek yang tahu cara menghitung dan mengembalikan item berikutnya dalam objek yang sedang Anda iterasi. Anda dapat membaca lebih lanjut tentang iterator dan generator di Tutorial Python Iterator dari DataCamp.

Kita mendefinisikan fungsi yang memuat generator yang benar-benar melakukan pekerjaan tersebut untuk kita.

 # 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]]

Cara lain untuk melakukan hal yang sama adalah cukup menggunakan list comprehension. Anda dapat membaca lebih lanjut di Tutorial Python List Comprehension dari DataCamp.

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]]

Semakin rumit masalahnya, pernyataan list comprehension bisa makin sulit dipahami dan di-debug. Karena itu, menulis fungsi yang rapi seperti dengan generator bisa lebih berguna dan lebih mudah dilacak.

Dalam tutorial ini, Anda telah mempelajari dua cara untuk menyelesaikan masalah yang cukup sering ditemui saat bekerja dengan list. Lihat kursus Data Types for Data Science dari DataCamp.