python容器类型:列表,字典,集合等
容器的概念我是从C++的STL中学到的
什么是容器?
容器是用来存储和组织其他对象的对象。
也就是说容器里面可以放很多东西,这些东西可以是字符串,可以是整数,可以是自定义类型,然后把这些东西有组织的存放在内存中。
但是C++有一点就是容器要事先定义好类型,也就是一开始是字符串的后面都只能放字符串。
但是python的容器里面可以放任何类型
- li=[1,'a']
- for i in li:
- print(type(i))
- 得出
- <class 'int'>
- <class 'str'>
容器有哪些?
以C++的STL为例,容器有向量(vector),列表(list),数组(array),队列(queue),双向队列(deque),栈(stack),集合(set),映射(map)等
那python里面也一样,有列表(list),元祖(tuple),集合(set),字典(dict),队列(queue)等
容器通常配有迭代器(iter),迭代器是用来遍历容器的利器
下面来看看python每个容器的详细功能,对照C++的STL:
列表(list)
python的列表的特点:
1,具有可伸缩性,可以随时添加和删除元素
2,可以很方便的取元素
3,列表元素可以是不同类型
python列表的操作:
添加append,插入insert,删除remove/pop,排序sort,倒序reverse,合并extend等
- #!/usr/bin/env python
- #--coding: utf-8--
- #定义小马列表
- li=['twilight','pinkiepie','rainbow dash']
- #appand() 对象:列表 参数一:元素 返回值:无
- li.append('apple jack')
- print("after append:%s"%li)
- #插入insert() 对象:列表 参数一:要插入的下标 参数二:要插入的元素
- li.insert(1,'rarity')
- print("after insert:%s"%li)
- #remove() 对象:列表 参数一:元素 返回值:无
- li.remove('twilight')
- print("after remove:%s"%li)
- #pop() 对象:列表 参数一:元素的下标 返回值:无
- li.pop(1)
- print("after pop:%s"%li)
- #排序sort() 对象:列表 参数三:倒序 返回值:无
- li.sort()
- print("after sort:%s"%li)
- #合并两个列表extend() 对象:列表 参数一:另一个列表 返回值:无
- li.extend(['twilight','rainbow dash'])
- print("after extend:%s"%li)
- #倒序reverse()--快速降序排序:li.sort(reverse=True)
- li.reverse()
- print("after reverse:%s"%li)
- #计算元素的个数count()
- print("rainbow dash个数:%s"%li.count('rainbow dash'))
- print("li 元素个数:%s"%len(li))
- #查看元素的下标index() 对象:列表 参数一:要查找的元素 参数二:开始 参数三:结束 返回值:下标
- print("第二个rainbow dash在哪里?%s"%li.index('rainbow dash',2))
- #遍历列表,sys.stdout.write为了不换行输出
- import sys
- for i in li: #li.__iter__()是list的迭代器,放在这里效果一样
- sys.stdout.write(i+",")
- print()
- #清空
- li.clear()
- print("after clear:%s" %(li))
运行结果:
after append:['twilight', 'pinkiepie', 'rainbow dash', 'apple jack']
after insert:['twilight', 'rarity', 'pinkiepie', 'rainbow dash', 'apple jack']
after remove:['rarity', 'pinkiepie', 'rainbow dash', 'apple jack']
after pop:['rarity', 'rainbow dash', 'apple jack']
after sort:['apple jack', 'rainbow dash', 'rarity']
after extend:['apple jack', 'rainbow dash', 'rarity', 'twilight', 'rainbow dash']
after reverse:['rainbow dash', 'twilight', 'rarity', 'rainbow dash', 'apple jack']
rainbow dash个数:2
li 元素个数:5
第二个rainbow dash在哪里?3
rainbow dash,twilight,rarity,rainbow dash,apple jack,
after clear:[]
元祖(tuple)----相当于常量数组
1,元素个数不会变
2,元祖的元素不会变
3,元祖的元素的元素会变
- tup=('twilight','pinkiepie','rainbow dash')
方法---参考列表:
count(),index()
字典(dict)----STL中的映射(map)
特点:
1,键值对,数据结构:散列表(hash),查找快
2,可伸缩
3,键只能是基本数据类型,值可以是任意类型,键的类型可以不同
字典的操作:单独取出键值,用键取值,用值取键,添加,删除,遍历
- dic1={'ts':'twilight','pp':'pinkiepie'}
- print(dic1)
- #取值get() 对象:dict 参数一:键 参数二:没有值时代替值 返回值:值
- print("ts the fullname:%s"%dic1.get('ts'))
- print("rd the fullname:%s"%dic1.get('rd','rainbow dash'))
- #添加键值或输出值setdefault() 对象:dict 参数一:键 参数二:没有值时代替值
- # 返回值:键的值
- print(dic1.setdefault('pp'))
- print("pp the fullname:%s"%dic1['pp'])
- print(dic1.setdefault('rd',"rainbow dash"))
- print("rd the fullname:%s"%dic1['rd'])
- #遍历字典
- import sys
- my_keys=[]
- my_values=[]
- for k in dic1:
- my_keys.append(k)
- print(my_keys)
- for k in dic1:
- my_values.append(dic1[k])
- print(my_values)
- #键值格式化显示
- for k,v in dic1.items():
- print("%s--->%s"%(k,v))
- #直接变成列表
- print(list(dic1.keys()))
- print(list(dic1.values()))
- print(list(dic1.items()))
- #dic1.pop('rr') #pop删除时,如果原来已经没有的会报错,可以设置默认值
- dic1.pop('pp')
- print(dic1)
- #合并两个字典update()
- dic2={'aj':'apple jack','fs':'fluttershy'}
- dic1.update(dic2)
- print(dic1)
- dic1.update(rr='rarity',pp='pinkiepie') #可以使用函数可变值来更新字典
- print(dic1)
- #fromkeys用于创建一个新字典,以序列seq中元素做字典的键,value为字典所有键对应的初始值。
- seq = ('name', 'age', 'sex')
- dict = dict.fromkeys(seq)
- print("New Dictionary : %s" % str(dict))
- dict = dict.fromkeys(seq, 10)
- print("New Dictionary : %s" % str(dict))
- 运行结果:
{'pp': 'pinkiepie', 'ts': 'twilight'}
ts the fullname:twilight
rd the fullname:rainbow dash
pinkiepie
pp the fullname:pinkiepie
rainbow dash
rd the fullname:rainbow dash
['pp', 'rd', 'ts']
['pinkiepie', 'rainbow dash', 'twilight']
pp--->pinkiepie
rd--->rainbow dash
ts--->twilight
['pp', 'rd', 'ts']
['pinkiepie', 'rainbow dash', 'twilight']
[('pp', 'pinkiepie'), ('rd', 'rainbow dash'), ('ts', 'twilight')]
{'rd': 'rainbow dash', 'ts': 'twilight'}
{'aj': 'apple jack', 'rd': 'rainbow dash', 'ts': 'twilight', 'fs': 'fluttershy'}
{'pp': 'pinkiepie', 'rr': 'rarity', 'rd': 'rainbow dash', 'ts': 'twilight', 'fs': 'fluttershy', 'aj': 'apple jack'}
New Dictionary : {'name': None, 'sex': None, 'age': None}
New Dictionary : {'name': 10, 'sex': 10, 'age': 10}
集合(set)
集合的特点:
1,一个容器,集合的元素不重复
2,是无序的hash表
3,集合的操作:并集,交集,差集
4,集合判断:是否是子集,是否有交集
集合的操作:
- #!/user/bin/env python
- #-- coding: utf-8 --
- set1={"pp","rr","tw"}
- set2={"rd","pp","tw"}
- print(set1,set2)
- #专门用来输出
- def output(*arg):
- fm1="{0}是{1}和{2}的{3}"
- fm2="{0}{1}{2}的{3}"
- if arg[1]==True:
- print(fm2.format(arg[0],"是",arg[2],arg[3]))
- elif arg[1]==False:
- print(fm2.format(arg[0],"不是",arg[2],arg[3]))
- else:
- print(fm1.format(arg[0],arg[1],arg[2],arg[3]))
- #并集
- set3=set1.union(set2) #set3=set1|set2 set1|=set2
- output(set3,set1,set2,"并集")
- #交集
- set3=set1.intersection(set2) #set3=set1&set2 intersection_update更新对象,没有返回值
- output(set3,set1,set2,"交集")
- #差集一
- set3=set1.difference(set2) #set1=set1-set2 difference_update
- output(set3,set1,set2,"差集")
- set3=set2.difference(set1) #set1=set2-set1
- output(set3,set2,set1,"差集")
- #差集二
- set3=set1.symmetric_difference(set2) #set1=set1-set2|set2-set1 symmetric_difference_update
- output(set3,set1,set2,"差集二")
- #判断两个集合的关系
- #是否是子集
- set3={"pp","rr"}
- output(set3,set3.issubset(set1),set1,"子集")
- output(set1,set1.issubset(set3),set3,"子集")
- #判断是否为父集
- output(set3,set3.issuperset(set1),set1,"父集")
- output(set1,set1.issuperset(set3),set3,"父集")
- #判断是否没有交集
- output(set2,set2.isdisjoint(set1),set1,"交集")
- #执行之后
- 集合一:{'pp', 'tw', 'rr'} 集合二:{'rd', 'pp', 'tw'}
- {'rd', 'pp', 'tw', 'rr'}是{'pp', 'tw', 'rr'}和{'rd', 'pp', 'tw'}的并集
- {'pp', 'tw'}是{'pp', 'tw', 'rr'}和{'rd', 'pp', 'tw'}的交集
- {'rr'}是{'pp', 'tw', 'rr'}和{'rd', 'pp', 'tw'}的差集
- {'rd'}是{'rd', 'pp', 'tw'}和{'pp', 'tw', 'rr'}的差集
- {'rd', 'rr'}是{'pp', 'tw', 'rr'}和{'rd', 'pp', 'tw'}的差集二
- {'pp', 'rr'}是{'pp', 'tw', 'rr'}的子集
- {'pp', 'tw', 'rr'}不是{'pp', 'rr'}的子集
- {'pp', 'rr'}不是{'pp', 'tw', 'rr'}的父集
- {'pp', 'tw', 'rr'}是{'pp', 'rr'}的父集
- {'rd', 'pp', 'tw'}不是{'pp', 'tw', 'rr'}的交集
collections模块-----扩展容器
Counter,nametuple,defaultdict,OrderDict
Counter:
Dict subclass for counting hashable items. Sometimes called a bag
or multiset. Elements are stored as dictionary keys and their counts
are stored as dictionary values.
传入一个包,元素变成字典的key,元素的计数变成字典的值
可传入一个迭代去,或者一个字典
- #Counter继承dict,具有dict的特性
- import collections
- dic=collections.Counter()
- c = collections.Counter() # 可传入空
- print(c)
- c = collections.Counter({'a': 4, 'b': 2}) # 传入一个字典
- print(c)
- c = collections.Counter(a=4, b=2) #可传入有关键字的参数
- print(c)
- c = collections.Counter('gallahad') # 迭代器
- print(c)
- #一些方法
- #most_common提取计数最多的前n个元素 对像:Counter 参数一:n 返回值:元组的列表
- print(c.most_common(3))
- #有序字典
- #通常一个字典是无序的,当popitem时,删除的元素通常会变
- dic1={}
- dic1.setdefault('k1','v1')
- dic1.setdefault('k2','v2')
- dic1.setdefault('k3','v3')
- dic1.popitem()
- print(dic1)
- #OrderedDict会记录传入的数据,当popitem时保证删除的元素是最后传入的那个
- #OrderedDict是dict的继承类,可以用dict的各种方法
- dic2=collections.OrderedDict()
- dic2.setdefault('k1','v1')
- dic2.setdefault('k2','v2')
- dic2.setdefault('k3','v3')
- dic2.popitem()
- print(dic2)
- #默认字典
- #默认如果没有定义字典的值,直接使用类型的方法会出错
- li={}
- li['key01']=[10]
- print(li)
- #defaultdict会事先定义字典的值的类型
- li=collections.defaultdict(list)
- li['key01'].append(10)
- print(li)
- 得出:
- Counter()
- Counter({'a': 4, 'b': 2})
- Counter({'a': 4, 'b': 2})
- Counter({'a': 3, 'l': 2, 'd': 1, 'g': 1, 'h': 1})
- [('a', 3), ('l', 2), ('d', 1)]
- {'k2': 'v2', 'k3': 'v3'}
- OrderedDict([('k1', 'v1'), ('k2', 'v2')])
- {'key01': [10]}
- defaultdict(<class 'list'>, {'key01': [10]})
python容器类型:列表,字典,集合等的更多相关文章
- Python基础2 列表 字典 集合
本节内容 列表.元组操作 字符串操作 字典操作 集合操作 文件操作 字符编码与转码 1. 列表.元组操作 列表是我们最以后最常用的数据类型之一,通过列表可以对数据实现最方便的存储.修改等操作 定义列表 ...
- 关于Python元祖,列表,字典,集合的比较
定义 方法 列表 可以包含不同类型的对象,可以增减元素,可以跟其他的列表结合或者把一个列表拆分,用[]来定义的 eg:aList=[123,'abc',4.56,['inner','list'], ...
- python容器类型列表的操作
列表:使用中括号进行表示元素的集合,元素与元素之间使用逗号隔开:列表中的元素可以存放不同的数据类型,但是通常存放相同的数据类型: 1.列表的声明: # 声明一个列表:变量名 = [元素1,元素2] l ...
- python中元组/列表/字典/集合
转自:https://blog.csdn.net/lobo_seeworld/article/details/79404566
- Python 学习笔记(1)Python容器:列表、元组、字典与集合
Python容器:列表.元组.字典与集合 列表: 1.列表 的创建 使用[ ] 或者 list()创建列表:empty_list = [ ] 或者 empty_list= list() 使用list( ...
- Python 高效编程技巧实战(2-1)如何在列表,字典, 集合中根据条件筛选数据
Python 高效编程技巧实战(2-1)如何在列表,字典, 集合中根据条件筛选数据 学习目标 1.学会使用 filter 借助 Lambda 表达式过滤列表.集合.元组中的元素: 2.学会使用列表解析 ...
- python之字符串,列表,字典,元组,集合内置方法总结
目录 数字类型的内置方法 整型/浮点型 字符串类型的内置方法 列表的内置方法 字典的内置方法 元组的内置方法 集合类型内置方法 布尔类型 数据类型总结 数字类型的内置方法 整型/浮点型 加 + 减 - ...
- python :列表 字典 集合 类 ----局部变量可以改全局变量
#列表 字典 集合 类 ----局部变量可以改全局变量,除了整数和字符串 names=["alex","jack","luck"] def ...
- python基础一 -------如何在列表字典集合中根据条件筛选数据
如何在列表字典集合中根据条件筛选数据 一:列表 先随机生成一个列表,过滤掉负数 1,普通for循环迭代判断 2,filter()函数判断,filter(函数,list|tuple|string) fi ...
- 第三章 Python容器:列表、元组、字典与集合
数据结构的分类依据?基本的"数组"在python中是列表, 数据结构的作用?容器,盛放数据,是由原子组成的分子.可以将一群数据进行整合.拆分.重排. 3.2 列表 列表是啥?顺 ...
随机推荐
- Selenium 元素定位
selenium通过driver.findElement(By selector)来定位元素,selector在selenium-java.jar中,里面的方法一共就8种,如下图: 基本定义: By. ...
- MSER算法介绍
MSER代码编译: matlabroot %如果是VS2010则解压VS2010MEX支持文件到MATLAB根目录 unzip('E:\Software\develop Tools\VS2010MEX ...
- ReactJS入门指南
ReactJS入门指南 本文旨在介绍ReactJS的基本知识,并一步步详细介绍React的基本概念和使用方法等,以及相应的Demo.本文在很大程度上参考了React官方文档和官方指南.如果你英语还不错 ...
- Eclipse下的Maven
本文转载自:http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5882567.html 当我们无法从本地仓库找到需要的构件的时候,就会从远程仓库下载构件至本地仓库.一般地,对于每个人来说 ...
- 【总结】总结写了3个React页面后遇到的各种坑
标签里用到<label for>的,for 要写成htmlFor 标签里的class要写成className 组件首字母一定要大写 单标签最后一定要闭合 如果html里要空格转义, 注意不 ...
- 最新版STS因为JDK版本太低无法启动的解决办法
-startup plugins/org.eclipse.equinox.launcher_1..jar --launcher.library plugins/org.eclipse.equinox. ...
- List Arraylist 数组的区别
数组.List和ArrayList的区别 数组在内存中是连续存储的,所以它的索引速度是非常的快,而且赋值与修改元素也很简单,比如: ]; //赋值 s[]=]=]="c"; //修 ...
- linux下配置ip地址四种方法(图文方法)
主要是用第四种方法 (1)Ifconfig命令 第一种使用ifconfig命令配置网卡的ip地址.此命令通常用来零时的测试用,计算机启动后 ip地址的配置将自动失效.具体用法如下.Ipconfig ...
- oracle kill session
kill session 是DBA经常碰到的事情之一.如果kill 掉了不该kill 的session,则具有破坏性,因此尽可能的避免这样的错误发生.同时也应当注意,如果kill 的session属于 ...
- 使用Lamda生成函数
#include <functional> int main() { std::function<]; ; i < ;i++ ) fn[i] = [=]() {return i ...