在 Python 中使用 len() 函数

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在许多情况下，您需要找到存储在数据结构中的项目数。Python 的内置函数len()是帮助您完成此任务的工具。

在某些情况下， 的使用len()很简单。但是，有时您需要更详细地了解此函数的工作原理以及如何将其应用于不同的数据类型。

在本教程中，您将学习如何：

• 找到的长度内置数据类型的使用len()
• 使用len()与第三方数据类型
• 提供用于支持len()与用户定义的类

在本文结束时，您将知道何时使用len()Python 函数以及如何有效地使用它。您将知道哪些内置数据类型是有效参数len()，哪些不能使用。您还可以了解如何使用len()第三方类型，如ndarray在与NumPy和DataFrame在大熊猫，并用自己的类。

Python 入门 len()

该函数len()是 Python 的内置函数之一。它返回对象的长度。例如，它可以返回列表中的项目数。您可以将该函数用于许多不同的数据类型。但是，并非所有数据类型都是 的有效参数len()。

您可以从查看此功能的帮助开始：

>>> help(len)
Help on built-in function len in module builtins:
len(obj, /)
    Return the number of items in a container.

该函数将一个对象作为参数并返回该对象的长度。该文件对len()去远一点：

返回对象的长度（项目数）。参数可以是序列（例如字符串、字节、元组、列表或范围）或集合（例如字典、集合或冻结集合）。（来源）

当您使用内置数据类型和许多带有 的第三方类型时len()，该函数不需要遍历数据结构。容器对象的长度存储为对象的属性。每次在数据结构中添加或删除项目时，都会修改此属性len()的值，并返回长度属性的值。这确保了len()有效地工作。

在以下部分中，您将了解如何使用len()序列和集合。您还将了解一些不能用作len()Python 函数参数的数据类型。

>>> greeting = "Good Day!"
>>> len(greeting)
9

>>> office_days = ["Tuesday", "Thursday", "Friday"]
>>> len(office_days)
3

>>> london_coordinates = (51.50722, -0.1275)
>>> len(london_coordinates)
2

>>> len("")
0
>>> len([])
0
>>> len(())
0

>>> len(range(1, 20, 2))
10

>>> import random

>>> numbers = [random.randint(1, 20) for _ in range(20)]

>>> numbers
[3, 8, 19, 1, 17, 14, 6, 19, 14, 7, 6, 1, 17, 10, 8, 14, 17, 10, 2, 5]

>>> unique_numbers = set(numbers)
{1, 2, 3, 5, 6, 7, 8, 10, 14, 17, 19}

>>> len(unique_numbers)
11

>>> len({"James": 10, "Mary": 12, "Robert": 11})
3

>>> len({})
0

探索len()其他内置数据类型

您不能使用所有内置数据类型作为len(). 对于其中不存储多个项目的数据类型，长度的概念不相关。这是数字和布尔类型的情况：

>>> len(5)
Traceback (most recent call last):
    ...
TypeError: object of type 'int' has no len()

>>> len(5.5)
Traceback (most recent call last):
     ...
TypeError: object of type 'float' has no len()

>>> len(True)
Traceback (most recent call last):
     ...
TypeError: object of type 'bool' has no len()

>>> len(5 + 2j)
Traceback (most recent call last):
     ...
TypeError: object of type 'complex' has no len()

该整数，浮点数，布尔，以及复杂类型的内置数据类型，你不能使用示例len()。TypeError当参数是没有长度的数据类型的对象时，该函数会引发 a 。

您还可以探索是否可以使用迭代器和生成器作为参数len()：

>>> import random

>>> numbers = [random.randint(1, 20) for _ in range(20)]
>>> len(numbers)
20

>>> numbers_iterator = iter(numbers)
>>> len(numbers_iterator)
Traceback (most recent call last):
     ...
TypeError: object of type 'list_iterator' has no len()

>>> numbers_generator = (random.randint(1, 20) for _ in range(20))
>>> len(numbers_generator)
Traceback (most recent call last):
     ...
TypeError: object of type 'generator' has no len()

您已经看到列表具有长度，这意味着您可以将其用作len(). 您可以使用内置函数从列表中创建一个迭代器iter()。在迭代器中，只要需要，就会获取每个项目，例如在使用函数next()或在循环中时。但是，您不能在len().

你得到了TypeError，当您尝试使用一个迭代器作为一个参数len()。由于迭代器在需要时获取每个项目，因此测量其长度的唯一方法是耗尽迭代器。迭代器也可以是无限的，例如由 返回的迭代器itertools.cycle()，因此它的长度无法定义。

不能使用发电机与len()出于同样的原因。如果不使用它们，就无法测量这些物体的长度。

len()用一些例子进一步探索

在本节中，您将了解len(). 这些示例将帮助您更好地了解何时使用此功能以及如何有效地使用它。在某些示例中，您还将看到len()可能的解决方案但可能有更多 Pythonic 方法来实现相同输出的情况。

# username.py

username = input("Choose a username: [4-10 characters] ")

if 4 <= len(username) <= 10:
    print(f"Thank you. The username {username} is valid")
else:
    print("The username must be between 4 and 10 characters long")

$ python username.py
Choose a username: [4-10 characters] stephen_g
Thank you. The username stephen_g is valid

$ python username.py
Choose a username: [4-10 characters] sg
The username must be between 4 and 10 characters long

# username.py

usernames = []

print("Enter three options for your username")

while len(usernames) < 3:
    username = input("Choose a username: [4-10 characters] ")
    if 4 <= len(username) <= 10:
        print(f"Thank you. The username {username} is valid")
        usernames.append(username)
    else:
        print("The username must be between 4 and 10 characters long")

print(usernames)

>>> colors = ["red", "green", "blue", "yellow", "pink"]

>>> while len(colors) > 0:
...     print(f"The next color is {colors.pop(0)}")
...
The next color is red
The next color is green
The next color is blue
The next color is yellow
The next color is pink

>>> colors = ["red", "green", "blue", "yellow", "pink"]

>>> while colors:
...    print(f"The next color is {colors.pop(0)}")
...
The next color is red
The next color is green
The next color is blue
The next color is yellow
The next color is pink

>>> import random

>>> numbers = []
>>> while sum(numbers) <= 21:
...    numbers.append(random.randint(1, 10))

>>> numbers
[3, 10, 4, 7]

>>> numbers[len(numbers) - 1]
7

>>> numbers[-1]  # A more Pythonic way to retrieve the last item
7

>>> numbers.pop(len(numbers) - 1)  # You can use numbers.pop(-1)
7

>>> numbers
[3, 10, 4]

>>> import random

>>> numbers = [random.randint(1, 10) for _ in range(10)]
>>> numbers
[9, 1, 1, 2, 8, 10, 8, 6, 8, 5]

>>> first_half = numbers[: len(numbers) // 2]
>>> second_half = numbers[len(numbers) // 2 :]

>>> first_half
[9, 1, 1, 2, 8]
>>> second_half
[10, 8, 6, 8, 5]

将len()函数与第三方库一起使用

您还可以将 Pythonlen()与来自第三方库的多种自定义数据类型结合使用。在本教程的最后一节中，您将了解 的行为如何len()取决于类定义。在本节中，您将查看使用len()来自两个流行的第三方库的数据类型的示例。

$ python -m pip install numpy

>>> import numpy as np

>>> numbers = np.array([4, 7, 9, 23, 10, 6])
>>> type(numbers)
<class 'numpy.ndarray'>

>>> len(numbers)
6

>>> import numpy as np

>>> numbers = [
    [11, 1, 10, 10, 15],
    [14, 9, 16, 4, 4],
]

>>> numbers_array = np.array(numbers)
>>> numbers_array
array([[11,  1, 10, 10, 15],
       [14,  9, 16,  4,  4]])

>>> len(numbers_array)
2

>>> numbers_array.shape
(2, 5)

>>> len(numbers_array.shape)
2

>>> numbers_array.ndim
2

>>> import numpy as np

>>> array_3d = np.random.randint(1, 20, [2, 3, 4])
>>> array_3d
array([[[14,  9, 15, 14],
        [17, 11, 10,  5],
        [18,  1,  3, 12]],
       [[ 1,  5,  6, 10],
        [ 6,  3,  1, 12],
        [ 1,  4,  4, 17]]])

>>> array_3d.shape
(2, 3, 4)

>>> len(array_3d)
2

Pandas’ DataFrame

pandas库中的DataFrame类型是另一种在许多应用程序中广泛使用的数据类型。

在使用 pandas 之前，您需要在控制台中使用以下命令进行安装：

$ python -m pip install pandas

您已经安装了 pandas 包，现在您可以从字典创建一个 DataFrame：

>>> import pandas as pd

>>> marks = {
    "Robert": [60, 75, 90],
    "Mary": [78, 55, 87],
    "Kate": [47, 96, 85],
    "John": [68, 88, 69],
}

>>> marks_df = pd.DataFrame(marks, index=["Physics", "Math", "English"])

>>> marks_df
         Robert  Mary  Kate  John
Physics      60    78    47    68
Math         75    55    96    88
English      90    87    85    69

>>> len(marks_df)
3

>>> marks_df.shape
(3, 4)

字典的键是代表班级学生姓名的字符串。每个键的值是一个列表，其中包含三个主题的标记。当您从此字典创建 DataFrame 时，您可以使用包含主题名称的列表来定义索引。

DataFrame 有三行四列。该函数len()返回 DataFrame 中的行数。该DataFrame类型还有一个.shape属性，您可以使用它来显示 DataFrame 的第一个维度表示行数。

您已经了解了如何len()使用许多内置数据类型以及来自第三方模块的一些数据类型。在下一节中，您将学习如何定义任何类，以便将其用作len()Python 函数的参数。

您可以在The Pandas DataFrame: Make Working With Data Delightful 中进一步探索 pandas 模块。

使用len()用户定义的类

当您定义一个类时，您可以定义的特殊方法之一是.__len__(). 这些特殊方法被称为 dunder 方法，因为它们在方法名称的开头和结尾都有双下划线。Python 的内置len()函数调用其参数的.__len__()方法。

在上一节中，您已经看到了len()当参数是一个 pandasDataFrame对象时的行为。此行为由类的.__len__()方法决定DataFrame，您可以在以下模块的源代码中看到pandas.core.frame：

class DataFrame(NDFrame, OpsMixin):
    # ...
    def __len__(self) -> int:
        """
        Returns length of info axis, but here we use the index.
        """
        return len(self.index)

此方法使用 返回 DataFrame.index属性的长度len()。此 dunder 方法将 DataFrame 的长度定义为等于 DataFrame 中的行数，如 所示.index。

您可以.__len__()通过以下玩具示例进一步探索dunder 方法。您将定义一个名为YString. 此数据类型基于内置字符串类，但类型对象YString赋予字母 Y 比所有其他字母更重要：

# ystring.py

class YString(str):
    def __init__(self, text):
        super().__init__()

    def __str__(self):
        """Display string as lowercase except for Ys that are uppercase"""
        return self.lower().replace("y", "Y")

    def __len__(self):
        """Returns the number of Ys in the string"""
        return self.lower().count("y")

.__init__()方法YString使用.__init__()父str类的方法初始化对象。您可以使用函数来实现这一点super()。该.__str__()方法定义了对象的显示方式。函数str()、print()和format()都调用此方法。对于此类，您将对象表示为全小写字符串，但字母 Y 除外，它显示为大写。

对于这个玩具类，您将对象的长度定义为字符串中字母 Y 的出现次数。因此，该.__len__()方法返回字母 Y 的计数。

您可以创建一个类的对象YString并找到它的长度。用于上述示例的模块名称是ystring.py：

>>> from ystring import YString

>>> message = YString("Real Python? Yes! Start reading today to learn Python")

>>> print(message)
real pYthon? Yes! start reading todaY to learn pYthon

>>> len(message)  # Returns number of Ys in message
4

您YString从类型对象创建类型对象str并使用 显示对象的表示print()。然后将该对象message用作 的参数len()。这将调用类的.__len__()方法，结果是字母 Y 在 中的出现次数message。在这种情况下，字母 Y 出现了四次。

YString该类不是一个非常有用的类，但它有助于说明如何自定义 的行为len()以满足您的需要。该.__len__()方法必须返回一个非负整数。否则，它会引发错误。

另一个特殊的方法是.__bool__()方法，它决定了如何将对象转换为布尔值。该.__bool__()dunder方法通常不用于序列和集合定义。在这些情况下，该.__len__()方法确定对象的真实性：

>>> from ystring import YString

>>> first_test = "tomorrow"
>>> second_test = "today"

>>> bool(first_test)
True

>>> bool(YString(first_test))
False

>>> bool(second_test)
True

>>> bool(YString(second_test))
True

变量first_string中没有 Y。如 的输出所示bool()，该字符串为真，因为它非空。但是，当您YString从此字符串创建类型的对象时，新对象是假的，因为字符串中没有 Y 字母。因此，len()返回0。相反，变量second_string确实包含字母 Y，因此字符串和类型的对象YString都是真值。

您可以在 Python 3 中的面向对象编程 (OOP) 中阅读有关使用面向对象编程和定义类的更多信息。

结论

您已经探索了如何使用len()来确定序列、集合和其他同时包含多个项目的数据类型（例如 NumPy 数组和 Pandas DataFrames）中的项目数量。

该len()Python函数是在许多程序中的关键工具。它的一些用途很简单，但正如您在本教程中看到的那样，此功能比最基本的用例要多得多。了解何时可以使用此功能以及如何有效地使用它将有助于您编写更整洁的代码。

在本教程中，您学习了如何：

• 找到的长度内置数据类型的使用len()
• 使用len()与第三方数据类型
• 提供用于支持len()与用户定义的类

您现在已为理解该len()函数奠定了良好的基础。len()了解更多 about可以帮助您更好地理解数据类型之间的差异。您已准备好在len()您的算法中使用，并通过使用.__len__()方法增强某些类定义来改进它们的功能。