Как проверить список на пустоту python

Это заставит проверку x.size работать во всех случаях, которые я вижу на этой странице.

Пустой список сам по себе считается ложным при тестировании истинного значения (см. документацию по Python):

EDIT: еще один аргумент против тестирования пустого списка как False: как насчет полиморфизма? Вы не должны полагаться на то, что список является списком. Он должен просто крякать, как утка — как вы собираетесь заставить ваш duckCollection крякать «False», когда в нем нет элементов?

Ваша duckCollection должна реализовывать __nonzero__ или __len__ , чтобы if a: работал без проблем.

Зачем вообще проверять?

Похоже, никто не ставил под сомнение вашу потребность в проверке списка в первую очередь. Поскольку вы не предоставили никакого дополнительного контекста, я могу представить, что вам, возможно, вообще не нужно выполнять эту проверку, но вы не знакомы с обработкой списков в Python.

Я бы сказал, что самый питонический способ — это вообще не проверять, а просто обрабатывать список. Таким образом, он будет работать правильно, будь то пустой или полный.

Это позволяет обрабатывать любое содержимое a , не требуя специальной проверки на пустоту. Если a пусто, зависимый блок не будет выполняться, и интерпретатор перейдет к следующей строке.

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

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

За который проголосовали -1. Я не уверен, что это потому, что читатели возражали против стратегии или думали, что ответ бесполезен в том виде, в котором он был представлен. Я сделаю вид, что это второе, поскольку — что бы ни считалось «питоническим» — это правильная стратегия. Если вы уже не исключили или не готовы обрабатывать случаи, когда a равно, например, False , вам нужен более строгий тест, чем просто if not a: . Вы можете использовать что-то вроде этого:

Первый тест проводится в ответ на ответ @Mike выше. Третья строка также может быть заменена на:

Если вы хотите принимать экземпляры только определенных типов (и их подтипов), или с помощью:

Вы можете обойтись без явной проверки типа, но только если окружающий контекст уже уверяет вас, что a является значением типов, которые вы готовы обрабатывать, или если вы уверены, что типы, которые вы не подготовленные к обработке, будут вызывать ошибки (например, TypeError , если вы вызываете len для значения, для которого оно не определено), которые вы готовы обработать. В общем, «питонические» соглашения, кажется, идут этим последним путем. Сожмите его, как утку, и позвольте ему вызвать DuckError, если он не умеет крякать. Тем не менее, вам все еще нужно подумать о том, какие типы предположений вы делаете, и действительно ли случаи, которые вы не готовы правильно обработать, будут ошибаться в нужных местах. Массивы Numpy — хороший пример, когда слепая зависимость от len или логического преобразования типов может не дать именно того, что вы ожидаете.

Из документации по проверке истинности:

Все значения, кроме 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 метод __bool__() или __len__() , когда этот метод возвращает целочисленный ноль или значение bool False .

Как можно видеть, пустой список [] является ложным , поэтому выполнение того, что было бы сделано с логическим значением, звучит наиболее эффективно:

Я предпочитаю следующее:

Вот несколько способов проверить, пуст ли список:

1) Довольно простой питонический способ:

В Python пустые контейнеры , такие как списки, кортежи, наборы, словари, переменные и т. Д., Отображаются как False . Можно просто рассматривать список как предикат ( возвращающий логическое значение ). А значение True указывало бы, что оно не пустое.

2) Очень явный способ: с помощью len() найти длину и проверить, равна ли она 0 :

3) Или сравнивая его с анонимным пустым списком:

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

Метод 1 (предпочтительный):

Иногда полезно тестировать на None и на пустоту по отдельности, поскольку это два разных состояния. Приведенный выше код дает следующий результат:

Хотя ничего не стоит, что None — фальшивка. Так что, если вы не хотите проводить отдельный тест на None — ность, вам не нужно этого делать.

Было дано много ответов, и многие из них довольно хороши. Я просто хотел добавить, что чек

Также пройдет для None и других типов пустых структур. Если вы действительно хотите проверить пустой список, вы можете сделать это:

Если вы хотите проверить, пуст ли список:

Если вы хотите проверить, все ли значения в списке пусты. Однако для пустого списка это будет True :

Если вы хотите использовать оба случая вместе:

Теперь вы можете использовать:

Вдохновленный решением @dubiousjim, я предлагаю использовать дополнительную общую проверку того, является ли оно чем-то итеративным.

Примечание: строка считается повторяемой. — добавьте and not isinstance(a,(str,unicode)) , если вы хотите исключить пустую строку

Мы могли бы использовать простое if else:

Вы даже можете попробовать использовать bool() вот так. Хотя это, безусловно, менее читабельно, это краткий способ сделать это.

Мне нравится этот способ, потому что контрольный список пуст или нет.

Очень удобно и полезно.

И шертестая версия:

Чтобы проверить, является ли список пустым, вы можете использовать два следующих способа. Но помните, что нам следует избегать явной проверки типа последовательности (это less pythonic способ):

Второй способ — more pythonic . Этот метод является неявным способом проверки и намного предпочтительнее предыдущего.

Надеюсь это поможет.

Просто используйте is_empty () или создайте такую ​​функцию, как: —

Его можно использовать для любой структуры данных, такой как список, кортежи, словарь и многое другое. По ним вы можете вызывать его много раз, используя всего лишь is_empty(any_structure) .

Простой способ — проверить, что длина равна нулю.

Начиная с python3, вы можете использовать

Чтобы проверить, пуст ли список

РЕДАКТИРОВАТЬ: это тоже работает с python2.7 ..

Не знаю, почему так много сложных ответов. Это довольно ясно и просто

Что привело меня сюда, так это особый случай использования: я действительно хотел, чтобы функция сообщала мне, пуст список или нет. Я хотел избежать написания собственной функции или использования здесь лямбда-выражения (потому что казалось, что это должно быть достаточно просто):

И, конечно же, есть очень естественный способ сделать это:

Конечно, не используйте bool в if (т. Е. if bool(L): ), потому что это подразумевается. Но для случаев, когда «не пусто» явно требуется как функция, лучшим выбором будет bool .

Истинное значение пустого списка равно False , тогда как для непустого списка это True .

Ответ Патрика (принят) правильный: if not a: — правильный способ сделать это. Ответ Харли Холкомба правильный, так как он находится в руководстве по стилю PEP 8. Но ни один из ответов не объясняет, почему следовать этой идиоме — хорошая идея, даже если вы лично считаете, что она недостаточно ясна или сбивает с толку пользователей Ruby или кого-то еще.

Код Python и сообщество Python имеют очень сильные идиомы. Следование этим идиомам упрощает чтение вашего кода для любого, кто имеет опыт работы с Python. И когда вы нарушаете эти идиомы, это сильный сигнал.

Это правда, что if not a: не отличает пустые списки от None , или числовые 0, или пустые кортежи, или пустые типы коллекций, созданные пользователем, или пустые типы не совсем коллекции, созданные пользователем, или одноэлементный массив NumPy, действующий как скаляры с ложными значениями и т. д. И иногда важно четко указать на это. И в этом случае вы знаете, о чем конкретно, поэтому можете проверить именно это. Например, if not a and a is not None: означает «все ложное, кроме None», а if len(a) != 0: означает «только пустые последовательности — и все, кроме последовательности, здесь является ошибкой» и так далее. Помимо тестирования именно того, что вы хотите протестировать, это также сигнализирует читателю, что этот тест важен.

Но когда вам не о чем говорить явно, все, кроме if not a: , вводит читателя в заблуждение. Вы сигнализируете о чем-то столь же важном, когда это не так. (Вы также можете сделать код менее гибким, или более медленным, или что-то еще, но это менее важно.) И если вы обычно вводите читателя в заблуждение таким образом, то когда вы делаете нужно проводить различие, это останется незамеченным, потому что вы весь свой код «кричали волком».