python基础总结：1.5、基础数据结构（Python基本数据结构）

python基础总结：1.5、基础数据结构（Python基本数据结构）

python基础总结：1.5、基础数据结构

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​​python基础总结：1.5、基础数据结构​​

​​1. 前言​​​​2. 列表​​

​​2.1 用列表实现堆栈​​​​2.2 用列表实现队列​​​​2.3 列表推导式​​​​2.4 嵌套的列表推导式​​

​​3. del语句​​​​4. 元组和序列​​​​5. 集合​​​​6. 字典​​​​7. 比较序列和其他类型​​

1. 前言

前面我们对列表、元组、字符串有了一些基础的认识，接下来我们总结一下python常用的基础数据结构：​​列表​​​、​​元组​​​、​​集合​​​、​​字典​​（我们在总结Java的时候也是类似方式，总结完数组、字符串后总结了一些其它的数据结构比如set、map等），并简单提一下序列和集合的概念，当然这些概念有了解即可（这些概念说实话分类比较乱，我们暂时就熟悉以上四个以及字符串即可）。

2. 列表

列表数据类型支持很多方法，列表对象的所有方法所示如下：

list.append(x) 在列表末尾添加一个元素，相当于 a[len(a):] = [x] 。

list.extend(iterable) 用可迭代对象的元素扩展列表。相当于 a[len(a):] = iterable 。

list.insert(i, x) 在指定位置插入元素。第一个参数是插入元素的索引，因此，a.insert(0, x) 在列表开头插入元素， a.insert(len(a), x) 等同于 a.append(x) 。

list.remove(x) 从列表中删除第一个值为 x 的元素。未找到指定元素时，触发 ValueError 异常。

list.pop([i]) 删除列表中指定位置的元素，并返回被删除的元素。未指定位置时，a.pop() 删除并返回列表的最后一个元素。（方法签名中 i 两边的方括号表示该参数是可选的，不是要求输入方括号。这种表示法常见于 Python 参考库）。

list.clear() 删除列表里的所有元素，相当于 del a[:] 。

list.index(x[, start[, end]]) 返回列表中第一个值为 x 的元素的零基索引。未找到指定元素时，触发 ValueError 异常。

可选参数 start 和 end 是切片符号，用于将搜索限制为列表的特定子序列。返回的索引是相对于整个序列的开始计算的，而不是 start 参数。

list.count(x) 返回列表中元素 x 出现的次数。

list.sort(*, key=None, reverse=False) 就地排序列表中的元素（要了解自定义排序参数，详见 sorted()）。

list.reverse() 反转列表中的元素。

list.copy() 返回列表的浅拷贝。相当于 a[:] 。

列表方法示例：

>>> fruits = ['orange', 'apple', 'pear', 'banana', 'kiwi', 'apple', 'banana']>>> fruits.count('apple')2>>> fruits.count('tangerine')0>>> fruits.index('banana')3>>> fruits.index('banana', 4) # Find next banana starting a position 46>>> fruits.reverse()>>> fruits['banana', 'apple', 'kiwi', 'banana', 'pear', 'apple', 'orange']>>> fruits.append('grape')>>> fruits['banana', 'apple', 'kiwi', 'banana', 'pear', 'apple', 'orange', 'grape']>>> fruits.sort()>>> fruits['apple', 'apple', 'banana', 'banana', 'grape', 'kiwi', 'orange', 'pear']>>> fruits.pop()'pear'

​​insert​​​、​​remove​​​、​​sort​​​ 等方法只修改列表，不输出返回值——返回的默认值为 ​​None​​​ 。​​1​​ 这是所有 Python 可变数据结构的设计原则。

还有，不是所有数据都可以排序或比较。例如，​​[None, 'hello', 10]​​ 就不可排序，因为整数不能与字符串对比，而 None 不能与其他类型对比。有些类型根本就没有定义顺序关系，例如，​​3+4j < 5+7j​​ 这种对比操作就是无效的。

2.1 用列表实现堆栈

使用列表方法实现堆栈非常容易，最后插入的最先取出（“后进先出”）。把元素添加到堆栈的顶端，使用 ​​append()​​​ 。从堆栈顶部取出元素，使用 ​​pop()​​ ，不用指定索引。例如：

>>> stack = [3, 4, 5]>>> stack.append(6)>>> stack.append(7)>>> stack[3, 4, 5, 6, 7]>>> stack.pop()7>>> stack[3, 4, 5, 6]>>> stack.pop()6>>> stack.pop()5>>> stack[3, 4]

2.2 用列表实现队列

列表也可以用作队列，最先加入的元素，最先取出（“先进先出”）；然而，列表作为队列的效率很低。因为，在列表末尾添加和删除元素非常快，但在列表开头插入或移除元素却很慢（因为所有其他元素都必须移动一位）。

实现队列最好用 ​​collections.deque​​，可以快速从两端添加或删除元素。例如：

>>> from collections import deque>>> queue = deque(["Eric", "John", "Michael"])>>> queue.append("Terry") # Terry arrives>>> queue.append("Graham") # Graham arrives>>> queue.popleft() # The first to arrive now leaves'Eric'>>> queue.popleft() # The second to arrive now leaves'John'>>> queue # Remaining queue in order of arrivaldeque(['Michael', 'Terry', 'Graham'])

2.3 列表推导式

列表推导式创建列表的方式更简洁。常见的用法为，对序列或可迭代对象中的每个元素应用某种操作，用生成的结果创建新的列表；或用满足特定条件的元素创建子序列。

例如，创建平方值的列表：

>>> squares = []>>> for x in range(10):... squares.append(x**2)...>>> squares[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

注意，这段代码创建（或覆盖）变量 ​​x​​，该变量在循环结束后仍然存在。下述方法可以无副作用地计算平方列表：

squares = list(map(lambda x: x**2, range(10)))

或等价于：

squares = [x**2 for x in range(10)]

上面这种写法更简洁、易读。

列表推导式的方括号内包含以下内容：一个表达式，后面为一个 ​​for​​​ 子句，然后，是零个或多个 ​​for​​​ 或 ​​if​​​ 子句。结果是由表达式依据 ​​for​​​ 和 ​​if​​ 子句求值计算而得出一个新列表。 举例来说，以下列表推导式将两个列表中不相等的元素组合起来：

>>> [(x, y) for x in [1,2,3] for y in [3,1,4] if x != y][(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]

等价于：

>>> combs = []>>> for x in [1,2,3]:... for y in [3,1,4]:... if x != y:... combs.append((x, y))...>>> combs[(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]

注意，上面两段代码中，​​for​​​ 和 ​​if​​ 的顺序相同。

表达式是元组（例如上例的 ​​(x, y)​​）时，必须加上括号：

>>> vec = [-4, -2, 0, 2, 4]>>> # create a new list with the values doubled>>> [x*2 for x in vec][-8, -4, 0, 4, 8]>>> # filter the list to exclude negative numbers>>> [x for x in vec if x >= 0][0, 2, 4]>>> # apply a function to all the elements>>> [abs(x) for x in vec][4, 2, 0, 2, 4]>>> # call a method on each element>>> freshfruit = [' banana', ' loganberry ', 'passion fruit ']>>> [weapon.strip() for weapon in freshfruit]['banana', 'loganberry', 'passion fruit']>>> # create a list of 2-tuples like (number, square)>>> [(x, x**2) for x in range(6)][(0, 0), (1, 1), (2, 4), (3, 9), (4, 16), (5, 25)]>>> # the tuple must be parenthesized, otherwise an error is raised>>> [x, x**2 for x in range(6)] File "", line 1, in [x, x**2 for x in range(6)] ^SyntaxError: invalid syntax>>> # flatten a list using a listcomp with two 'for'>>> vec = [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]>>> [num for elem in vec for num in elem][1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

列表推导式可以使用复杂的表达式和嵌套函数：

>>> from math import pi>>> [str(round(pi, i)) for i in range(1, 6)]['3.1', '3.14', '3.142', '3.1416', '3.14159']

2.4 嵌套的列表推导式

列表推导式中的初始表达式可以是任何表达式，甚至可以是另一个列表推导式。

下面这个 3x4 矩阵，由 3 个长度为 4 的列表组成：

>>> matrix = [... [1, 2, 3, 4],... [5, 6, 7, 8],... [9, 10, 11, 12],... ]

下面的列表推导式可以转置行列：

>>> [[row[i] for row in matrix] for i in range(4)][[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]

如上节所示，嵌套的列表推导式基于其后的 ​​for​​ 求值，所以这个例子等价于：

>>> transposed = []>>> for i in range(4):... transposed.append([row[i] for row in matrix])...>>> transposed[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]

反过来说，也等价于：

>>> transposed = []>>> for i in range(4):... # the following 3 lines implement the nested listcomp... transposed_row = []... for row in matrix:... transposed_row.append(row[i])... transposed.append(transposed_row)...>>> transposed[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]

实际应用中，最好用内置函数替代复杂的流程语句。此时，​​zip()​​ 函数更好用：

>>> list(zip(*matrix))[(1, 5, 9), (2, 6, 10), (3, 7, 11), (4, 8, 12)]

关于本行中星号的详细说明，参见 ​​解包实参列表​​。

3. del语句

​​del​​​ 语句按索引，而不是值从列表中移除元素。与返回值的 ​​pop()​​​ 方法不同， ​​del​​ 语句也可以从列表中移除切片，或清空整个列表（之前是将空列表赋值给切片）。 例如：

>>> a = [-1, 1, 66.25, 333, 333, 1234.5]>>> del a[0]>>> a[1, 66.25, 333, 333, 1234.5]>>> del a[2:4]>>> a[1, 66.25, 1234.5]>>> del a[:]>>> a[]

​​del​​ 也可以用来删除整个变量：

>>> del

此后，再引用 ​​a​​​ 就会报错（直到为它赋与另一个值）。后文会介绍 ​​del​​ 的其他用法。

4. 元组和序列

我们看到列表和字符串有很多共同特性，例如索引和切片操作。他们是 序列 数据类型（参见 ​​序列类型 — list, tuple, range​​）中的两种。随着 Python 语言的发展，其他的序列类型也会被加入其中。这里介绍另一种标准序列类型: 元组。

一个元组由几个被逗号隔开的值组成，例如

>>> t = 12345, 54321, 'hello!'>>> t[0]12345>>> t(12345, 54321, 'hello!')>>> # Tuples may be nested:... u = t, (1, 2, 3, 4, 5)>>> u((12345, 54321, 'hello!'), (1, 2, 3, 4, 5))>>> # Tuples are immutable:... t[0] = 88888Traceback (most recent call last): File "", line 1, in TypeError: 'tuple' object does not support item assignment>>> # but they can contain mutable objects:... v = ([1, 2, 3], [3, 2, 1])>>> v([1, 2, 3], [3, 2, 1])

如你所见，元组在输出时总是被圆括号包围的，以便正确表示嵌套元组。输入时圆括号可有可无，不过经常会是必须的（如果这个元组是一个更大的表达式的一部分）。给元组中的一个单独的元素赋值是不允许的，当然你可以创建包含可变对象的元组，例如列表。

虽然元组可能看起来与列表很像，但它们通常是在不同的场景被使用，并且有着不同的用途。元组是 ​​immutable​​​ ，其序列通常包含不同种类的元素，并且通过解包（这一节下面会解释）或者索引来访问（如果是 ​​namedtuples​​​ 的话甚至还可以通过属性访问）。列表是 ​​mutable​​ ，并且列表中的元素一般是同种类型的，并且通过迭代访问。

一个特殊的问题是构造包含0个或1个元素的元组：为了适应这种情况，语法有一些额外的改变。空元组可以直接被一对空圆括号创建，含有一个元素的元组可以通过在这个元素后添加一个逗号来构建（圆括号里只有一个值的话不够明确）。丑陋，但是有效。例如

>>> empty = ()>>> singleton = 'hello', # <-- note trailing comma>>> len(empty)0>>> len(singleton)1>>> singleton('hello',)

语句 ​​t = 12345, 54321, 'hello!'​​ 是 元组打包 的一个例子：值 ​​12345​​​, ​​54321​​​ 和 ​​'hello!'​​ 被打包进元组。其逆操作也是允许的

>>> x, y, z =

这被称为 序列解包 也是很恰当的，因为解包操作的等号右侧可以是任何序列。序列解包要求等号左侧的变量数与右侧序列里所含的元素数相同。注意多重赋值其实也只是元组打包和序列解包的组合。

5. 集合

Python也包含有 集合 类型。集合是由不重复元素组成的无序的集。它的基本用法包括成员检测和消除重复元素。集合对象也支持像 联合，交集，差集，对称差分等数学运算。

花括号或 ​​set()​​​ 函数可以用来创建集合。注意：要创建一个空集合你只能用 ​​set()​​​ 而不能用 ​​{}​​，因为后者是创建一个空字典，这种数据结构我们会在下一节进行讨论。

以下是一些简单的示例

>>> basket = {'apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana'}>>> print(basket) # show that duplicates have been removed{'orange', 'banana', 'pear', 'apple'}>>> 'orange' in basket # fast membership testingTrue>>> 'crabgrass' in basketFalse>>> # Demonstrate set operations on unique letters from two words...>>> a = set('abracadabra')>>> b = set('alacazam')>>> a # unique letters in a{'a', 'r', 'b', 'c', 'd'}>>> a - b # letters in a but not in b{'r', 'd', 'b'}>>> a | b # letters in a or b or both{'a', 'c', 'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}>>> a & b # letters in both a and b{'a', 'c'}>>> a ^ b # letters in a or b but not both{'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}

类似于 ​​列表推导式​​，集合也支持推导式形式

>>> a = {x for x in 'abracadabra' if x not in 'abc'}>>> a{'r', 'd'}

6. 字典

另一个非常有用的 Python 內置数据类型是 字典 (参见 ​​映射类型 — dict​​)。字典在其他语言里可能会被叫做 联合内存 或 联合数组。与以连续整数为索引的序列不同，字典是以 关键字 为索引的，关键字可以是任意不可变类型，通常是字符串或数字。如果一个元组只包含字符串、数字或元组，那么这个元组也可以用作关键字。但如果元组直接或间接地包含了可变对象，那么它就不能用作关键字。列表不能用作关键字，因为列表可以通过索引、切片或 ​​append()​​​ 和 ​​extend()​​ 之类的方法来改变。

理解字典的最好方式，就是将它看做是一个 键: 值 对的集合，键必须是唯一的（在一个字典中）。一对花括号可以创建一个空字典：​​{}​​ 。另一种初始化字典的方式是在一对花括号里放置一些以逗号分隔的键值对，而这也是字典输出的方式。

字典主要的操作是使用关键字存储和解析值。也可以用 ​​del​​ 来删除一个键值对。如果你使用了一个已经存在的关键字来存储值，那么之前与这个关键字关联的值就会被遗忘。用一个不存在的键来取值则会报错。

对一个字典执行 ​​list(d)​​​ 将返回包含该字典中所有键的列表，按插入次序排列 (如需其他排序，则要使用 ​​sorted(d)​​​)。要检查字典中是否存在一个特定键，可使用 ​​in​​ 关键字。

以下是使用字典的一些简单示例

>>> tel = {'jack': 4098, 'sape': 4139}>>> tel['guido'] = 4127>>> tel{'jack': 4098, 'sape': 4139, 'guido': 4127}>>> tel['jack']4098>>> del tel['sape']>>> tel['irv'] = 4127>>> tel{'jack': 4098, 'guido': 4127, 'irv': 4127}>>> list(tel)['jack', 'guido', 'irv']>>> sorted(tel)['guido', 'irv', 'jack']>>> 'guido' in telTrue>>> 'jack' not in telFalse

​​dict()​​ 构造函数可以直接从键值对序列里创建字典。

>>> dict([('sape', 4139), ('guido', 4127), ('jack', 4098)]){'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098}

此外，字典推导式可以从任意的键值表达式中创建字典

>>> {x: x**2 for x in (2, 4, 6)}{2: 4, 4: 16, 6: 36}

当关键字是简单字符串时，有时直接通过关键字参数来指定键值对更方便

>>> dict(sape=4139, guido=4127, jack=4098){'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098}

7. 比较序列和其他类型

序列对象可以与相同类型的其他对象比较。它们使用 字典顺序 进行比较：首先比较两个序列的第一个元素，如果不同，那么这就决定了比较操作的结果。如果它们相同，就再比较每个序列的第二个元素，以此类推，直到有一个序列被耗尽。如果要比较的两个元素本身就是相同类型的序列，那么就递归进行字典顺序比较。如果两个序列中所有的元素都相等，那么我们认为这两个序列相等。如果一个序列是另一个序列的初始子序列，那么短序列就小于（少于）另一个。字典顺序对字符串来说，是使用单字符的 Unicode 码的顺序。下面是同类型序列之间比较的例子

(1, 2, 3) < (1, 2, 4)[1, 2, 3] < [1, 2, 4]'ABC' < 'C' < 'Pascal' < 'Python'(1, 2, 3, 4) < (1, 2, 4)(1, 2) < (1, 2, -1)(1, 2, 3) == (1.0, 2.0, 3.0)(1, 2, ('aa', 'ab')) < (1, 2, ('abc', 'a'), 4)

注意对不同类型对象来说，只要待比较对象提供了合适的比较方法，就可以使用 ​​<​​​ 和 ​​>​​​ 来比较。例如，混合数值类型是通过他们的数值进行比较的，所以 0 等于 0.0，等等。否则，解释器将抛出一个 ​​TypeError​​ 异常，而不是随便给出一个结果。

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