新闻资讯  快讯  焦点  财经  政策  社会
互 联 网   电商  金融  数据  计算  技巧
生活百科  科技  职场  健康  法律  汽车
手机百科  知识  软件  修理  测评  微信
软件技术  应用  系统  图像  视频  经验
硬件技术  知识  技术  测评  选购  维修
网络技术  硬件  软件  设置  安全  技术
程序开发  语言  移动  数据  开源  百科
安全防护  资讯  黑客  木马  病毒  移动
站长技术  搜索  SEO  推广  媒体  移动
财经百科  股票  知识  理财  财务  金融
教育考试  育儿  小学  高考  考研  留学
您当前的位置:首页 > IT百科 > 程序开发 > 语言 > Python

Python中的列表、元组、集合和字典详解

时间:2019-12-02 15:56:01  来源:  作者:

列表的更多特性

列表数据类型还有很多的方法。这里是列表对象方法的清单:

list.Append(x)

在列表的末尾添加一个元素。相当于 a[len(a):] = [x] 。

list.extend(iterable)

使用可迭代对象中的所有元素来扩展列表。相当于 a[len(a):] = iterable 。

list.insert(ix)

在给定的位置插入一个元素。第一个参数是要插入的元素的索引,所以 a.insert(0, x) 插入列表头部, a.insert(len(a), x) 等同于 a.append(x) 。

list.remove(x)

移除列表中第一个值为 x 的元素。如果没有这样的元素,则抛出 ValueError 异常。

list.pop([i])

删除列表中给定位置的元素并返回它。如果没有给定位置,a.pop() 将会删除并返回列表中的最后一个元素。( 方法签名中 i 两边的方括号表示这个参数是可选的,而不是要你输入方括号。你会在 Python 参考库中经常看到这种表示方法)。

list.clear()

删除列表中所有的元素。相当于 del a[:] 。

list.index(x[, start[, end]])

返回列表中第一个值为 x 的元素的从零开始的索引。如果没有这样的元素将会抛出 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)

返回元素 x 在列表中出现的次数。

list.sort(key=Nonereverse=False)

对列表中的元素进行排序(参数可用于自定义排序,解释请参见 sorted())。

list.reverse()

反转列表中的元素。

list.copy()

返回列表的一个浅拷贝。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 4
6
>>> 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'

你可能已经注意到,像 insert ,remove 或者 sort 方法,只修改列表,没有打印出返回值——它们返回默认值 None 。1 这是Python中所有可变数据结构的设计原则。

列表作为栈使用

列表方法使得列表作为堆栈非常容易,最后一个插入,最先取出(“后进先出”)。要添加一个元素到堆栈的顶端,使用 append() 。要从堆栈顶部取出一个元素,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]

列表作为队列使用

列表也可以用作队列,其中先添加的元素被最先取出 (“先进先出”);然而列表用作这个目的相当低效。因为在列表的末尾添加和弹出元素非常快,但是在列表的开头插入或弹出元素却很慢 (因为所有的其他元素都必须移动一位)。

若要实现一个队列, collections.deque 被设计用于快速地从两端操作。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 arrival
deque(['Michael', 'Terry', 'Graham'])

5.1.3. 列表推导式

列表推导式提供了一个更简单的创建列表的方法。常见的用法是把某种操作应用于序列或可迭代对象的每个元素上,然后使用其结果来创建列表,或者通过满足某些特定条件元素来创建子序列。

例如,假设我们想创建一个平方列表,像这样

>>>

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

注意这里创建(或被重写)的名为 x 的变量在for循环后仍然存在。我们可以计算平方列表的值而不会产生任何副作用

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

或者,等价于

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

上面这种写法更加简洁易读。

列表推导式的结构是由一对方括号所包含的以下内容:一个表达式,后面跟一个 for 子句,然后是零个或多个 for 或 if 子句。 其结果将是一个新列表,由对表达式依据后面的 for 和 if 子句的内容进行求值计算而得出。 举例来说,以下列表推导式会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)]

而它等价于

>>>

>>> 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)]

注意在上面两个代码片段中, for 和 if 的顺序是相同的。

如果表达式是一个元组(例如上面的 (x, y)),那么就必须加上括号

>>>

>>> 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 "<stdin>", line 1, in <module>
 [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']

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,包括另一个列表推导式。

考虑下面这个 3x4的矩阵,它由3个长度为4的列表组成

>>>

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

下面的列表推导式将交换其行和列

>>>

>>> [[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,嵌套的列表推导式是基于跟随其后的 for 进行求值的,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,你应该会更喜欢使用内置函数去组成复杂的流程语句。 zip() 函数将会很好地处理这种情况

>>>

>>> 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 解包参数列表。

del 语句

有一种方式可以从列表按照给定的索引而不是值来移除一个元素: 那就是 del 语句。 它不同于会返回一个值的 pop() 方法。 del 语句也可以用来从列表中移除切片或者清空整个列表(我们之前用过的方式是将一个空列表赋值给指定的切片)。 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 也可以被用来删除整个变量

>>>

>>> del a

此后再引用 a 时会报错(直到另一个值被赋给它)。我们会在后面了解到 del 的其他用法。

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] = 88888
Traceback (most recent call last):
 File "<stdin>", line 1, in <module>
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 (不可变的),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 (可变的),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 = t

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。注意可变参数其实也只是元组打包和序列解包的组合。

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 testing
True
>>> 'crabgrass' in basket
False
>>> # 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'}

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 tel
True
>>> 'jack' not in tel
False

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}


Tags:Python   点击:()  评论:()
声明:本站部分内容来自互联网,内容观点仅代表作者本人,如有任何版权侵犯请与我们联系,我们将立即删除。
▌相关评论
发表评论 共有条评论
用户名: 密码:
验证码: 匿名发表
▌相关推荐
《九章算术》,一本成书于东汉初期、汇总了中国先秦至汉代数学成就的著作。Python版本的《九章算术》,以编程的方式诠释《九章》,通过《九章》学习编程。简练精致的文言、清晰明...【详细内容】
2020-03-17   Python  点击:(6)  评论:(0)  加入收藏
一、函数、输入、评估、输出函数 1、函数函数定义:根据输入的参数产生不同输出结果的功能过程。使用方式:<函数名>(<参数>)函数效果:类似数学中的函数,y=f(x) 2、三个简单函数 (1...【详细内容】
2020-03-16   Python  点击:(6)  评论:(0)  加入收藏
pytest介绍pytest是一款强大的python测试工具,可以胜任各种级别的软件测试工作,可以自动查找测试用并执行,并且有丰富的基础库,可以大幅度提高用户编写测试用例的效率,具备可扩...【详细内容】
2020-03-16   Python  点击:(8)  评论:(0)  加入收藏
今天给大家介绍个有意思的工具,不知道你有没有听说过中间人攻击(Man-in-the-middle attack)简称 MITM,是一种“间接”的入侵攻击,这种攻击模式是通过各种技术手段将受入侵者控制...【详细内容】
2020-03-15   Python  点击:(3)  评论:(0)  加入收藏
开发安全、高质量代码的 5 款顶级 Python 工具原创 InfoQ 2020-03-12 16:12:50 为提高代码的质量、安全性和可维护性,软件工程师每天会用到无数工具。我会列出一些自己最喜...【详细内容】
2020-03-15   Python  点击:(8)  评论:(0)  加入收藏
本文介绍如何利用python来对MySQL数据库进行操作,本文将主要从以下几个方面展开介绍:1.数据库介绍2.MySQL数据库安装和设置3.Python操作MySQL在Python3.X上安装MySQL驱动创建...【详细内容】
2020-03-15   Python  点击:(11)  评论:(0)  加入收藏
程序员编程分享 2020-02-24 15:06:26 当我开始学习Python的时候,有些事我希望我一早就知道。我花费了很多时间才学会这些东西。我想要把这些重点都编纂到一篇文章当中。这篇...【详细内容】
2020-03-15   Python  点击:(8)  评论:(0)  加入收藏
Web 项目设计内容聚合器(Content Aggregator)1. 技术细节该项目设计的主要目标是聚合内容。首先,我们需要知道内容聚合器从哪些站点获取内容。然后,使用请求库来发送 HTTP 请...【详细内容】
2020-03-15   Python  点击:(12)  评论:(0)  加入收藏
不管学习哪门语言都希望能做出实际的东西来,这个实际的东西当然就是项目啦,不用多说大家都知道学编程语言一定要做项目才行。这里整理了70个Python实战项目列表,都有完整且详细...【详细内容】
2020-03-15   Python  点击:(36)  评论:(0)  加入收藏
0基础小白怎么学Python?今天给大家分享一些学习Python的基本概念图,入门书籍、视频教程以及学习路上最有效的方法。Python基本概念最全图1.Python 解释器: 2.Python数据结构...【详细内容】
2020-03-15   Python  点击:(7)  评论:(0)  加入收藏
鉴于大多数书籍在编写上都结构混乱,无法体现出知识的系统性、逻辑性和层次性。特整理出学Python最基础的知识学习框架,希望帮助大家快速入门。要快速学会Python,谨记&lsquo;3个...【详细内容】
2020-03-15   Python  点击:(8)  评论:(0)  加入收藏
我是个只会用Excel的数据分析工作者。有一天,我和朋友约好晚上一起吃饭,离下班还有5分钟,老板突然Q我:老板:你今天加个班我:好呀好呀老板:我有几个Excel,需要你把它们合成一张表我:...【详细内容】
2020-03-14   Python  点击:(8)  评论:(0)  加入收藏
网络相关 通用 urllib &ndash; 网络库(标准库) requests &ndash; 网络库 grab &ndash; 网络库(基于pycurl) pycurl &ndash; 网络库 (与 libcurl 绑定) urllib3 &ndash; 具有...【详细内容】
2020-03-14   Python  点击:(14)  评论:(0)  加入收藏
auto-py-to-exe是一个简单小工具,用一个简单的小界面图形化的方式将.py转换成exe,该界面使用Python中的Eel和PyInstaller构建,这是一个开源小项目,你可以在Github上查看它,Github...【详细内容】
2020-03-13   Python  点击:(8)  评论:(0)  加入收藏
pyenv 多版本管理工具1.linux安装pyenv方式git 安装1、安装git# yum install git -y2、安装Python编译依赖# yum -y install gcc make patch gdbm-devel openssl-devel s...【详细内容】
2020-03-13   Python  点击:(4)  评论:(0)  加入收藏
/1 前言/细心的小伙伴可能知道,小编之前发布过一篇使用Python发现酒店隐藏的针孔摄像头,没有来得及上车的小伙伴也没关系,可以戳这篇文章了解一下:使用Pyhton带你分析酒店里的针...【详细内容】
2020-03-09   Python  点击:(6)  评论:(0)  加入收藏
用 Python 关机你肯定听过或者实践过,那么用 Python 开机呢?这是一个神奇的方法,教你如何用 Python 来开机。本文目标 远程开机原理 Python 远程开机代码实现 Python 关机说明P...【详细内容】
2020-03-08   Python  点击:(7)  评论:(0)  加入收藏
首先,打开电脑终端并执行以下命令安装Homebrew:/usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"更多关于Homebrew,...【详细内容】
2020-03-08   Python  点击:(8)  评论:(0)  加入收藏
作者:HelloGitHub-Prodesire一、前言在本系列前面所有文章中,我们分别介绍了 argparse、docopt 和 click 的主要功能和用法。它们各具特色,都能出色地完成命令行任务。argpars...【详细内容】
2020-03-08   Python  点击:(6)  评论:(0)  加入收藏
现如今面向对象编程的使用非常广泛,本文我们就来探讨一下Python中的面向对象编程。作者 | Radek Fabisiak译者 | 弯月,责编 | 郭芮出品 | CSDN(ID:CSDNnews)以下为译文:Python支持...【详细内容】
2020-03-05   Python  点击:(12)  评论:(0)  加入收藏
最新更新
栏目热门
栏目头条