Как проверить, является ли список пустым в Python

Эффективные способы проверки пустых списков в Python

В Python существует несколько эффективных способов проверки, является ли список пустым. Наиболее прямой подход заключается в использовании булева значения списка в условном выражении, которое для пустых списков принимает значение False, а для непустых — True. Другой распространенный метод — явное сравнение длины списка с нулем с помощью функции len().

Содержание

• Распространенные методы проверки пустых списков
• Сравнительный анализ подходов
• Рекомендации и лучшие практики
• Распространенные ошибки и особые случаи
• Вопросы производительности

Распространенные методы проверки пустых списков

Метод булевой оценки

Наиболее “питонический” способ проверки, является ли список пустым, — это reliance на правила истинности Python. Пустые последовательности (включая списки) в булевом контексте оцениваются как False.

a = []

if not a:
    print("Список пуст")

Этот подход лаконичен и читабелен, следуя принципу “плоское лучше вложенного” из The Zen of Python.

Метод сравнения длины

Вы можете явно проверить длину списка с помощью функции len():

a = []

if len(a) == 0:
    print("Список пуст")

Хотя этот метод функционален, он более многословен, чем подход с булевой оценкой.

Метод прямого сравнения

Другой подход — это прямое сравнение списка с пустым списком:

a = []

if a == []:
    print("Список пуст")

Этот метод работает, но в целом не рекомендуется из соображений читаемости.

Сравнительный анализ подходов

Вот сравнение наиболее распространенных методов:

Булева оценка - Рекомендуемый подход

Метод булевой оценки является наиболее “питоническим” и широко рекомендуемым подходом:

def process_data(data):
    if not data:
        return "Нет доступных данных"
    return process_non_empty_data(data)

# Примеры
empty_list = []
non_empty_list = [1, 2, 3]

print(process_data(empty_list))      # Вывод: "Нет доступных данных"
print(process_data(non_empty_list))  # Вывод: обработанные данные

Сравнение длины - Явная альтернатива

Когда вам нужно быть более явным в своих намерениях, сравнение длины может быть полезным:

def validate_list(items):
    if len(items) == 0:
        raise ValueError("Список не может быть пустым")
    return items

# Этот подход делает ваши намерения очень ясными

Рекомендации и лучшие практики

Используйте булеву оценку в большинстве случаев

# Хорошо - лаконично и "питонично"
if my_list:
    # Обработка непустого списка
    pass

# Хорошо - явное отрицание
if not my_list:
    # Обработка пустого списка
    pass

Учитывайте читаемость в контексте

Хотя булева оценка предпочтительна, иногда явные проверки могут улучшить читаемость:

# Более читаемо при сложном контексте
if len(user_permissions) == 0:
    deny_access()

Безопасная обработка списков None

Если ваш список может быть None вместо пустого, обрабатывайте это явно:

# Безопасная обработка как для None, так и для пустых списков
if not my_list:  # Это обрабатывает None, пустой список, пустой словарь и т.д.
    # Обработка случая
    pass

# Более специфичная проверка, если вы хотите проверять только пустые списки
if my_list is not None and len(my_list) == 0:
    # Обработка только пустых списков, а не None
    pass

Распространенные ошибки и особые случаи

None vs пустой список

Будьте внимательны к разнице между None и пустым списком:

empty_list = []
none_list = None

# Оба оцениваются как False в булевом контексте
if not empty_list:  # True
if not none_list:   # True

# Различайте при необходимости
if empty_list is None:   # False
if none_list is None:    # True

if len(empty_list) == 0: # True (вызовет ошибку для None)
if len(none_list) == 0:  # TypeError: объект типа 'NoneType' не имеет len()

Другие “ложные” типы

Помните, что булева оценка также работает для других “ложных” типов:

# Все эти выражения оцениваются как False
if not []:      # Пустой список
if not "":      # Пустая строка
if not 0:       # Ноль
if not None:    # None
if not False:   # False

# Используйте явные проверки, когда нужно различать
if isinstance(my_list, list) and not my_list:
    # Это точно пустой список, а не другие "ложные" значения
    pass

Вопросы производительности

Булева оценка vs проверка длины

Для проверки пустоты булева оценка немного быстрее:

import timeit

# Булева оценка - быстрее
timeit.timeit('not a', setup='a = []', number=1000000)
# Результат: ~0.1 секунд для 1 млн итераций

# Проверка длины - немного медленнее
timeit.timeit('len(a) == 0', setup='a = []', number=1000000)
# Результат: ~0.15 секунд для 1 млн итераций

Разница минимальна для большинства случаев использования, но булев подход как быстрее, так и более читаем.

Большие списки

Для очень больших списков функция len() имеет сложность O(1) в Python (списки хранят свою длину), поэтому различия в производительности незначительны. Выбор должен основываться на читаемости и “питоническом” стиле.

Заключение

Проверка, является ли список пустым в Python, является простой задачей с несколькими валидными подходами. Наиболее “питонический” и рекомендуемый метод — использование булевой оценки (if not my_list:), который является лаконичным, читаемым и следует принципам истинности Python. Хотя другие методы, такие как сравнение длины, работают хорошо, они в целом менее предпочтительны, если явность не требуется для ясности.

Источники

1. Документация Python - Проверка истинности значений
2. PEP 8 - Руководство по стилю кода Python
3. The Zen of Python
4. Документация Python - Типы последовательностей
5. Real Python - Списки Python