Часто кажется, что узнать длину списка в Python — задача из серии «тривиально». Но на практике, особенно если ты работаешь с массивами данных в реальных проектах (будь то парсинг, DevOps-скрипты или просто автоматизация), нюансов хватает. Не только len() — есть ещё методы, грабли, и нюансы, которые могут сэкономить кучу времени или, наоборот, всё сломать. Так что разберёмся, как правильно работать с длиной списков и массивов в Python, чтобы не наступать на одни и те же грабли.

Возможности

• Быстро узнать количество элементов в списке, tuple, set, dict и других коллекциях.
• Работать с массивами из сторонних библиотек (например, numpy).
• Чекать вложенные структуры (двумерные массивы, списки списков и т.д.).
• Писать универсальный код для разных типов данных.

Что требуется

• Python версии 3.6+ (но подойдёт и 2.7, если ты совсем олдскул, но не советую).
• ОС — любая: Linux, macOS, Windows, хоть Raspberry Pi.
• Железо — любое, где работает Python (даже на VPS хватит пары мегабайт RAM).
• Если нужны массивы — NumPy (опционально).

Установка — пошаговая инструкция

1. Проверь установлен ли Python:

   python --version

   или

   python3 --version

2. Если нужен NumPy (для работы с массивами):

   pip install numpy

   или, если у тебя несколько версий Python:

   python3 -m pip install numpy

3. Открой любой редактор или консоль Python:

   python
   # или
   python3
   

4. Создай список и попробуй узнать его длину:

   
   my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
   print(len(my_list))
       

Использование: полный список команд и вариантов

Вот самые частые сценарии, которые встречаются у меня и коллег:

• Длина обычного списка:

  
  my_list = ['devops', 'python', 'linux']
  print(len(my_list))  # 3
      

• Длина строки (тоже последовательность!):

  
  my_str = "Hello, world!"
  print(len(my_str))  # 13
      

• Длина кортежа (tuple):

  
  my_tuple = (1, 2, 3)
  print(len(my_tuple))  # 3
      

• Длина множества (set):

  
  my_set = {1, 2, 3, 3}
  print(len(my_set))  # 3, дубликаты не считаются
      

• Длина словаря (dict) — количество ключей:

  
  my_dict = {"a": 1, "b": 2}
  print(len(my_dict))  # 2
      

• Длина массива NumPy:

  
  import numpy as np
  arr = np.array([1, 2, 3, 4])
  print(len(arr))  # 4
  print(arr.shape)  # (4,)
      

  Для многомерных массивов:

  
  matrix = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
  print(len(matrix))      # 3 (количество строк)
  print(matrix.shape)     # (3, 2)
  print(matrix.size)      # 6 (всего элементов)
      

Официальная дока: https://docs.python.org/3/library/functions.html#len

Ошибки, как делать не надо

• len() не работает с числами:

  
  num = 123
  print(len(num))  # TypeError: object of type 'int' has no len()
      

  Числа — не коллекции!

• len() не покажет длину вложенных списков:

  
  matrix = [[1,2], [3,4], [5,6]]
  print(len(matrix))  # 3, а не 6!
      

  Это количество строк, а не всех элементов.

• Не путай len() и методы типа .count():

  
  my_list = [1,2,2,3]
  print(my_list.count(2))  # 2 — сколько раз встречается 2, а не длина списка!
      

• len() не работает с генераторами напрямую:

  
  gen = (x for x in range(10))
  print(len(gen))  # TypeError
      

  Генераторы не знают своей длины. Нужно сначала сделать list(gen).

Пример реального использования в окружении

Представим, что у тебя скрипт, который мониторит логи и собирает уникальные IP-адреса за сутки:

unique_ips = set()
with open('/var/log/nginx/access.log') as f:
    for line in f:
        ip = line.split()[0]
        unique_ips.add(ip)

print("Уникальных IP за сутки:", len(unique_ips))

Или, если ты работаешь с массивами NumPy для анализа данных:

import numpy as np
data = np.genfromtxt('metrics.csv', delimiter=',')
print(f"Загружено строк: {len(data)}")
print(f"Размерность массива: {data.shape}")

Заключение

len() — это вроде бы базовая функция, но если не знать нюансов, можно легко получить не тот результат или словить ошибку. Работая с разными структурами данных, всегда смотри, что именно ты считаешь: элементы, строки, ключи, размерность. А если работаешь с массивами (NumPy, pandas), не забывай про .shape и .size. Ну и не пытайся узнать длину у того, что длины не имеет — Python тебе честно об этом скажет.

Официальные ссылки:
docs.python.org: len()
numpy.ndarray.shape