if not a: print("List is empty") 

Использование неявной логичности пустого списка довольно pythonic.

Пифонический способ сделать это из руководства по стилю PEP 8 :

Для последовательностей (строки, списки, кортежи) используйте тот факт, что пустые последовательности являются ложными.

 Yes: if not seq: if seq: No: if len(seq): if not len(seq): 

Я предпочитаю это явно:

 if len(li) == 0: print('the list is empty') 

Таким образом, на 100% ясно, что li – это последовательность (список), и мы хотим проверить ее размер. Моя проблема с if not li: ... заключается в том, что он дает ложное впечатление, что li является логической переменной.

Другие методы не работают для массивов numpy

Другие люди, кажется, обобщают ваш вопрос за пределами list , поэтому я подумал, что добавлю оговорку для другого типа последовательности, которую могут использовать многие люди. Вы должны быть осторожны с массивами numpy, потому что другие методы, которые отлично работают для list не работают для массивов numpy. Я объясняю, почему ниже, но, короче говоря, предпочтительным методом является использование size .

«Питонический» способ не работает: Часть 1

«Pythonic» способ терпит неудачу с массивами numpy, потому что numpy пытается передать массив в массив bool s, и if x пытается оценить все эти bool s сразу для какого-то совокупного значения истины. Но это не имеет никакого смысла, поэтому вы получаете ValueError :

 >>> x = numpy.array([0,1]) >>> if x: print("x") ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all() 

«Питонический» способ не работает: Часть 2

Но, по крайней мере, вышеприведенный случай говорит вам, что он не прошел. Если у вас есть массив numpy с ровно одним элементом, оператор if будет «работать» в том смысле, что вы не получите ошибку. Однако, если этот один элемент имеет значение 0 (или 0.0 или false , …), оператор if неверно приведет к false :

 >>> x = numpy.array([0,]) >>> if x: print("x") ... else: print("No x") No x 

Но ясно, что x существует и не пусто! Этот результат не то, что вы хотели.

Использование len может дать неожиданные результаты

Например,

 len( numpy.zeros((1,0)) ) 

возвращает 1, хотя массив имеет нулевые элементы.

Неожиданно

Как объяснено в Scipy FAQ , правильный метод во всех случаях, когда вы знаете, что у вас есть массив numpy, следует использовать, if x.size :

 >>> x = numpy.array([0,1]) >>> if x.size: print("x") x >>> x = numpy.array([0,]) >>> if x.size: print("x") ... else: print("No x") x >>> x = numpy.zeros((1,0)) >>> if x.size: print("x") ... else: print("No x") No x 

Если вы не уверены, может ли это быть list , массив numpy или что-то еще, вы должны объединить этот подход с ответом @dubiousjim, чтобы убедиться, что для каждого типа используется правильный тест. Не очень «pythonic», но оказывается, что numpy не является питоническим по крайней мере в этом смысле …

Пустой список сам по себе считается ложным при тестировании истинных значений (см. Документацию по python ):

 a = [] if a: print "not empty" 

@ Daren Thomas

EDIT: Еще один пункт против тестирования пустого списка как False: а как насчет полиморфизма? Вы не должны зависеть от списка, являющегося списком. Он должен просто ошеломлять, как утка, – как вы собираетесь заставить ваш duckCollection замаскировать «False», когда у него нет элементов?

Ваш duckCollection должен реализовать __nonzero__ или __len__ так что если a: будет работать без проблем.

Ответ Патрика (принят) прав: if not a: это правильный способ сделать это. Ответ Харли Холкомба прав, что это в руководстве по стилю PEP 8. Но то, что не объясняет ни один из объяснений, заключается в том, почему хорошая идея следовать за идиомой – даже если вы лично обнаружите, что она не достаточно ясна или запутывает пользователей Ruby или что-то еще.

Python-код и сообщество Python имеют очень сильные идиомы. После этих идиом ваш код легче читать для любого, кто имеет опыт работы на Python. И когда вы нарушаете эти идиомы, это сильный сигнал.

Это правда, что if not a: не отличает пустые списки от None или numeric 0, либо пустые кортежи, либо пустые созданные пользователем типы коллекций, либо пустые созданные пользователем типы не совсем коллекции, либо одноэлементный массив NumPy действуя как скаляры с ложными значениями и т. д. И иногда важно быть откровенным в этом отношении. И в этом случае вы знаете, о чем хотите быть явным, поэтому вы можете точно это проверить. Например, if not a and a is not None: означает «ничего ложного, кроме None», а if len(a) != 0: означает «только пустые последовательности – и что-нибудь, кроме последовательности, является ошибкой здесь» и т. Д. , Помимо тестирования на то, что вы хотите проверить, это также сигнализирует читателю, что этот тест важен.

Но когда у вас нет ничего, о чем нужно говорить, ничего, кроме, if not a: вводит в заблуждение читателя. Вы сигнализируете что-то важное, когда это не так. (Вы также можете сделать код менее гибким или медленным, или что-то еще, но это все менее важно.) И если вы обычно вводите в заблуждение читателя, как это, тогда, когда вам нужно сделать различие, это пройдет незаметно, потому что вы были «плачущим волком» по всему вашему коду.

Я видел ниже, как предпочтительнее, так как он поймает нулевой список:

 if not a: print "The list is empty or null" 

len() – это операция O (1) для списков, строк, dicts и наборов Python. Python внутренне отслеживает количество элементов в этих контейнерах.

JavaScript имеет аналогичное понятие правды / ложности .

Никто, кажется, не поставил вопрос о необходимости проверить список в первую очередь. Поскольку вы не предоставили никакого дополнительного контекста, я могу представить, что вам может не понадобиться делать эту проверку в первую очередь, но они не знакомы с обработкой списка в Python.

Я бы сказал, что самый пифонический способ – не проверять вообще, а просто обрабатывать список. Таким образом, он будет делать правильные вещи, будь то пустой или полный.

 a = [] for item in a: <do something with item> <rest of code> 

Это имеет преимущество обработки любого содержимого a , не требуя специальной проверки на пустоту. Если a пуст, зависимый блок не будет выполняться, и интерпретатор перейдет к следующей строке.

Если вам действительно нужно проверить массив на пустоту, других ответов достаточно.

Питон очень единообразен в отношении лечения пустоты. Учитывая следующее:

 a = [] . . . if a: print("List is not empty.") else: print("List is empty.") 

Вы просто проверяете список a с помощью инструкции «if», чтобы узнать, пуст ли он. Из того, что я прочитал и чему его научили, это «питонический» способ увидеть, является ли список или кортеж пустым.

Я написал:

 if isinstance(a, (list, some, other, types, i, accept)) and not a: do_stuff 

который был проголосован -1. Я не уверен, что это потому, что читатели возражали против стратегии или думали, что ответ не был полезен, как представлено. Я буду притворяться, что это последнее, поскольку — независимо от того, что считается «пифоническим» – это правильная стратегия. Если вы уже не исключили или готовы обрабатывать случаи, когда a , например, False , вам нужен тест более ограничительный, чем if not a: Вы можете использовать что-то вроде этого:

 if isinstance(a, numpy.ndarray) and not a.size: do_stuff elif isinstance(a, collections.Sized) and not a: do_stuff 

первый тест в ответ на ответ Майка, выше. Третья строка также может быть заменена на:

 elif isinstance(a, (list, tuple)) and not a: 

если вы хотите только принять экземпляры определенных типов (и их подтипы) или с помощью:

 elif isinstance(a, (list, tuple)) and not len(a): 

Вы можете уйти без явной проверки типа, но только если окружающий контекст уже заверяет вас, что a – это значение типов, которые вы готовы обработать, или если вы уверены, что типы, которые вы не готовы обрабатывать, (например, TypeError если вы вызываете len на значение, для которого оно не определено), которое вы готовы обработать. В общем, «питонические» соглашения, похоже, идут последним путем. Сожмите его, как утку, и дайте ему поднять DuckError, если он не знает, как крякать. Вы все равно должны думать о том, какие предположения вы делаете, и действительно ли случаи, когда вы не готовы правильно обращаться, будут ошибаться в правильных местах. Массивы Numpy – хороший пример, когда только слепо полагаться на len или логический тип может не делать именно то, что вы ожидаете.

Лучший способ проверить, пустой ли список

Например, если передано следующее:

 a = [] 

Как проверить, нет ли пустого?

Короткий ответ:

Поместите список в логический контекст (например, с оператором if или while ). Он будет проверять False если он пуст, и True противном случае. Например:

 if not a: # do this! print('a is an empty list') 

Обращение к власти

PEP 8 , официальное руководство по стилю Python для кода Python в стандартной библиотеке Python, утверждает:

Для последовательностей (строки, списки, кортежи) используйте тот факт, что пустые последовательности являются ложными.

 Yes: if not seq: if seq: No: if len(seq): if not len(seq): 

Мы должны ожидать, что стандартный библиотечный код должен быть максимально реалистичным и правильным. Но почему это так, и зачем нам это руководство?

объяснение

Я часто вижу такой код от опытных программистов, новых для Python:

 if len(a) == 0: # Don't do this! print('a is an empty list') 

И у пользователей ленивых языков может возникнуть соблазн сделать это:

 if a == []: # Don't do this! print('a is an empty list') 

Они верны на других языках. И это даже семантически корректно в Python.

Но мы считаем его не-Pythonic, потому что Python поддерживает эту семантику непосредственно в интерфейсе объекта списка с помощью логического принуждения.

Из документов (и обратите внимание на включение пустого списка, [] ):

По умолчанию объект считается истинным, если его класс не определяет __bool__() который возвращает метод False или __len__() который возвращает ноль при вызове с объектом. Вот большинство встроенных объектов, считанных false:

• константы, определенные как ложные: None и False .
• ноль любого числового типа: 0 , 0.0 , 0j , Decimal(0) , Fraction(0, 1)
• пустые последовательности и коллекции: '' , () , [] , {} , set() , range(0)

И документация datamodel:

object.__bool__(self)

Вызывается для реализации тестирования ценности истины и встроенной операции bool() ; должен возвращать False или True . Когда этот метод не определен, __len__() , если он определен, и объект считается истинным, если его результат отличен от нуля. Если класс не определяет ни __len__() ни __bool__() , все его экземпляры считаются истинными.

а также

object.__len__(self)

Вызывается для реализации встроенной функции len() . Должен возвращать длину объекта, целое число> = 0. Кроме того, объект, который не определяет __bool__() метод __len__() возвращает ноль, считается ложным в булевом контексте.

Поэтому вместо этого:

 if len(a) == 0: # Don't do this! print('a is an empty list') 

или это:

 if a == []: # Don't do this! print('a is an empty list') 

Сделай это:

 if not a: print('a is an empty list') 

Выполнение того, что Pythonic обычно окупается в производительности:

Оплачивается ли это? (Обратите внимание, что меньше времени для выполнения эквивалентной операции лучше 🙂

 >>> import timeit >>> min(timeit.repeat(lambda: len([]) == 0, repeat=10)) - min(timeit.repeat(lambda: [], repeat=10)) 0.07626811624504626 >>> min(timeit.repeat(lambda: [] == [], repeat=10)) - min(timeit.repeat(lambda: [], repeat=10)) 0.032089774729683995 >>> min(timeit.repeat(lambda: not [], repeat=10)) - min(timeit.repeat(lambda: [], repeat=10)) 0.008945178240537643 

Мы видим, что либо проверка длины с встроенной функцией len по сравнению с 0 либо проверка на пустой список намного менее эффективны, чем использование встроенного синтаксиса языка, как задокументировано.

Зачем?

Для len(a) == 0 проверьте:

Первый Python должен проверять глобальные переменные, чтобы увидеть, будет ли len затенена.

Затем он должен вызвать функцию, загрузить 0 и выполнить сравнение равенства в Python (вместо C):

 >>> import dis >>> dis.dis(lambda: len([]) == 0) 1 0 LOAD_GLOBAL 0 (len) 2 BUILD_LIST 0 4 CALL_FUNCTION 1 6 LOAD_CONST 1 (0) 8 COMPARE_OP 2 (==) 10 RETURN_VALUE 

И для [] == [] он должен создать ненужный список, а затем снова выполнить операцию сравнения на виртуальной машине Python (в отличие от C)

 >>> dis.dis(lambda: [] == []) 1 0 BUILD_LIST 0 2 BUILD_LIST 0 4 COMPARE_OP 2 (==) 6 RETURN_VALUE 

Путь «Pythonic» намного проще и быстрее, так как длина списка кэшируется в заголовке экземпляра объекта:

 >>> dis.dis(lambda: not []) 1 0 BUILD_LIST 0 2 UNARY_NOT 4 RETURN_VALUE 

Данные из источника C и документации

PyVarObject

Это расширение PyObject которое добавляет поле ob_size . Это используется только для объектов, которые имеют некоторое понятие длины. Этот тип не часто появляется в API Python / C. Он соответствует полям, определяемым расширением макроса PyObject_VAR_HEAD .

Из источника c в Include / listobject.h :

 typedef struct { PyObject_VAR_HEAD /* Vector of pointers to list elements. list[0] is ob_item[0], etc. */ PyObject **ob_item; /* ob_item contains space for 'allocated' elements. The number * currently in use is ob_size. * Invariants: * 0 <= ob_size <= allocated * len(list) == ob_size 

Мне понравилось исследовать это, и я много времени уделяю своим ответам. Если вы думаете, что я оставляю что-то, пожалуйста, дайте мне знать в комментарии.

Из документации по тестированию ценности истины:

Все значения, отличные от перечисленных здесь, считаются True

• None
• False
• ноль любого числового типа, например, 0 , 0.0 , 0j .
• любая пустая последовательность, например, '' , () , [] .
• любое пустое отображение, например {} .
• экземпляры пользовательских классов, если класс определяет __bool__() или __len__() , когда этот метод возвращает целое число 0 или значение bool False .

Как видно, пустой список [] является ложным , поэтому выполнение того, что будет сделано с булевым значением, будет наиболее эффективным:

 if not a: print('"a" is empty!') 

Вот несколько способов проверить, пуст ли список:

 a = [] #the list 

1) Довольно простой pythonic путь:

 if not a: print("a is empty") 

В Python пустые контейнеры, такие как списки, кортежи, наборы, dicts, переменные и т. Д., Рассматриваются как False . Можно просто рассматривать список как предикат ( возвращающий логическое значение ). И значение True указывает, что оно не пустое.

2) Явным образом: используя len() чтобы найти длину и проверить, равна ли она 0 :

 if len(a) == 0: print("a is empty") 

3) Или сравнивая его с анонимным пустым списком:

 if a == []: print("a is empty") 

4) Еще один, но глупый способ – использовать exception и iter() :

 try: next(iter(a)) # list has elements except StopIteration: print("Error: a is empty") 

Я предпочитаю следующее:

 if a == []: print "The list is empty." 

Читаем, и вам не нужно беспокоиться о вызове функции len() для итерации по переменной. Хотя я не совсем уверен, что примечание BigO о чем-то вроде этого … но Python так невероятно быстро, я сомневаюсь, что это имело бы значение, если бы не было гигантским.

некоторые методы, которыми я пользуюсь:

 if not a: print "list is empty" if not bool(a): print "list is empty" if len(a) == 0: print "list is empty" 

Конечно, есть также

print a or "List is empty"

 def list_test (L): if L is None : print 'list is None' elif not L : print 'list is empty' else: print 'list has %d elements' % len(L) list_test(None) list_test([]) list_test([1,2,3]) 

Иногда бывает хорошо протестировать « None и «пустоту» отдельно, поскольку это два разных состояния. Приведенный выше код выводит следующий результат:

 list is None list is empty list has 3 elements 

Хотя ничего не стоит, что None – это ложь. Поэтому, если вы не хотите отделять тест от None -ness, вам не нужно это делать.

 def list_test2 (L): if not L : print 'list is empty' else: print 'list has %d elements' % len(L) list_test2(None) list_test2([]) list_test2([1,2,3]) 

производит ожидаемые

 list is empty list is empty list has 3 elements 

Вы можете даже попробовать использовать bool (), как это

  a = [1,2,3]; print bool(a); # it will return True a = []; print bool(a); # it will return False 

Мне это нравится, потому что контрольный список пуст или нет.

Очень удобно и полезно.

Будучи вдохновленным решением @ dubiousjim, я предлагаю использовать дополнительную общую проверку того, является ли это чем-то итерируемым

 import collections def is_empty(a): return not a and isinstance(a, collections.Iterable) 

Примечание: строка считается итерируемой. – добавить, and not isinstance(a,(str,unicode)) если вы хотите, чтобы пустая строка была исключена

Контрольная работа:

 >>> is_empty('sss') False >>> is_empty(555) False >>> is_empty(0) False >>> is_empty('') True >>> is_empty([3]) False >>> is_empty([]) True >>> is_empty({}) True >>> is_empty(()) True 

Просто используйте is_empty () или создайте функцию: –

 def is_empty(any_structure): if any_structure: print('Structure is not empty.') return True else: print('Structure is empty.') return False 

Он может использоваться для любой структуры данных, такой как список, кортежи, словарь и многое другое. Этим вы можете называть это много раз, используя только is_empty(any_structure) .

вы можете использовать try и за исключением того, что он дешевле, чем если бы конструкция else

 a=[] try: x=a[0] except: print(' list is empty')