Python中的len()函数用法

这篇文章介绍了Python中的len()函数用法，分享给大家做个参考，收藏Python资料网收获更多编程知识

本文围绕 Python 中的len()函数展开详细介绍，内容涵盖以下方面：

len()函数基础：

• len()是 Python的内置函数，用于返回对象包含的项目数量，可作用于多种内置数据类型（如字符串、列表、元组、字典、集合等）以及部分第三方类型（如 NumPy数组、pandas 的 DataFrame）。
• 对于内置类型使用len()较直接，对于自定义类可通过实现.len()方法扩展其对len()的支持，且len()函数大多情况下以 O(1) 时间复杂度运行，它通过访问对象的长度属性获取结果。
• 像整数、浮点数、布尔值、复数等数据类型不能作为len()的参数，使用不适用的数据类型做参数会引发TypeError，同时迭代器和生成器也不能直接用于len()。

不同内置数据类型中的使用示例:

• 内置序列：像字符串、列表、元组、范围（range）对象等内置序列都能用len()获取长度，空序列使用len()返回 0。

>>> 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

• 内置集合：通过集合可获取列表等序列中唯一元素的数量，字典作为参数时，len()返回其键值对的数量，空字典和空集合作参数时len()返回 0。>>> 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)
>>> unique_numbers
{1, 2, 3, 5, 6, 7, 8, 10, 14, 17, 19}

>>> len(unique_numbers)
11

常见使用场景举例：

• 验证用户输入长度：用if语句结合len()判断用户输入的用户名长度是否在指定范围内。

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")

• 基于对象长度结束循环：比如收集一定数量的有效用户名，利用len()判断列表长度决定循环是否继续，也可用于判断序列是否为空，不过有时使用序列自身的真假性判断会更 Pythonic。

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)

• 查找序列最后一项的索引：生成随机数序列并在满足一定条件后获取最后一个元素的索引，虽可通过len()计算，但也存在更 Pythonic 的方法，如使用索引 -1 等。

>>> 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) or numbers.pop()
7

>>> numbers
[3, 10, 4]

• 分割列表为两部分：利用len()计算列表长度找到中点索引来分割列表，若列表元素个数为奇数，分割结果两部分长度会不同。

>>> 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]

第三方库中的使用：

• NumPy 的ndarray：安装 NumPy 后，可创建不同维度的数组，对于二维及多维数组，len()返回第一维度的大小（如二维数组返回行数），可通过.shape属性获取数组各维度大小以及用.ndim获取维度数量。

>>> import numpy as np

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

>>> len(numbers)
6
>>> numbers = [
    [11, 1, 10, 10, 15],
    [14, 9, 16, 4, 4],
    [28, 1, 19, 7, 7],
]

>>> numbers_array = np.array(numbers)
>>> numbers_array
array([[11,  1, 10, 10, 15],
       [14,  9, 16,  4,  4],
       [28,  1, 19,  7,  7])

>>> len(numbers_array)
3

>>> numbers_array.shape
(3, 5)

>>> len(numbers_array.shape)
2

>>> numbers_array.ndim
2

• pandas 的DataFrame：安装 pandas 后，可从字典创建 DataFrame，len()返回 DataFrame 的行数，其也有.shape属性体现行列情况。

>>> 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)

• 用户自定义类中的使用：定义类时可通过实现.len()方法自定义对象的长度含义，以使得该类对象能作为len()的参数，同时.len()方法返回的必须是非负整数。

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

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