Python基础类型

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

names = ['Alex',"Tenglan",'Eric']

通过下标访问列表中的元素，下标从0开始计数

>>> names[0]

'Alex'

>>> names[2]

'Eric'

>>> names[-1]

'Eric'

>>> names[-2] #还可以倒着取

'Tenglan'

切片:取多个元素

>>> names = ["Alex","Tenglan","Eric","Rain","Tom","Amy"]

>>> names[1:4]  #取下标1至下标4之间的数字，包括1，不包括4

['Tenglan', 'Eric', 'Rain']

>>> names[1:-1] #取下标1至-1的值，不包括-1

['Tenglan', 'Eric', 'Rain', 'Tom']

>>> names[0:3]

['Alex', 'Tenglan', 'Eric']

>>> names[:3] #如果是从头开始取，0可以忽略，跟上句效果一样

['Alex', 'Tenglan', 'Eric']

>>> names[3:] #如果想取最后一个，必须不能写-1，只能这么写

['Rain', 'Tom', 'Amy']

>>> names[3:-1] #这样-1就不会被包含了

['Rain', 'Tom']

>>> names[0::2] #后面的2是代表，每隔一个元素，就取一个

['Alex', 'Eric', 'Tom']

>>> names[::2] #和上句效果一样

['Alex', 'Eric', 'Tom']

追加

>>> names

['Alex', 'Tenglan', 'Eric', 'Rain', 'Tom', 'Amy']

>>> names.append("我是新来的")

>>> names

['Alex', 'Tenglan', 'Eric', 'Rain', 'Tom', 'Amy', '我是新来的']

插入

>>> names

['Alex', 'Tenglan', 'Eric', 'Rain', 'Tom', 'Amy', '我是新来的']

>>> names.insert(2,"强行从Eric前面插入")

>>> names

['Alex', 'Tenglan', '强行从Eric前面插入', 'Eric', 'Rain', 'Tom', 'Amy', '我是新来的']

>>> names.insert(5,"从eric后面插入试试新姿势")

>>> names

['Alex', 'Tenglan', '强行从Eric前面插入', 'Eric', 'Rain', '从eric后面插入试试新姿势', 'Tom', 'Amy', '我是新来的']

修改

>>> names

['Alex', 'Tenglan', '强行从Eric前面插入', 'Eric', 'Rain', '从eric后面插入试试新姿势', 'Tom', 'Amy', '我是新来的']

>>> names[2] = "该换人了"

>>> names

['Alex', 'Tenglan', '该换人了', 'Eric', 'Rain', '从eric后面插入试试新姿势', 'Tom', 'Amy', '我是新来的']

删除

>>> del names[2]

>>> names

['Alex', 'Tenglan', 'Eric', 'Rain', '从eric后面插入试试新姿势', 'Tom', 'Amy', '我是新来的']

>>> del names[4]

>>> names

['Alex', 'Tenglan', 'Eric', 'Rain', 'Tom', 'Amy', '我是新来的']

>>>

>>> names.remove("Eric") #删除指定元素

>>> names

['Alex', 'Tenglan', 'Rain', 'Tom', 'Amy', '我是新来的']

>>> names.pop() #删除列表最后一个值

'我是新来的'

>>> names

['Alex', 'Tenglan', 'Rain', 'Tom', 'Amy']

扩展

>>> names

['Alex', 'Tenglan', 'Rain', 'Tom', 'Amy']

>>> b = [1,2,3]

>>> names.extend(b)

>>> names

['Alex', 'Tenglan', 'Rain', 'Tom', 'Amy', 1, 2, 3]

拷贝

>>> names

['Alex', 'Tenglan', 'Rain', 'Tom', 'Amy', 1, 2, 3]

>>> name_copy = names.copy()

>>> name_copy

['Alex', 'Tenglan', 'Rain', 'Tom', 'Amy', 1, 2, 3]

统计

>>> names

['Alex', 'Tenglan', 'Amy', 'Tom', 'Amy', 1, 2, 3]

>>> names.count("Amy")

2

排序&翻转

>>> names

['Alex', 'Tenglan', 'Amy', 'Tom', 'Amy', 1, 2, 3]

>>> names.sort() #排序

Traceback (most recent call last):

  File "<stdin>", line 1, in <module>

TypeError: unorderable types: int() < str()   #3.0里不同数据类型不能放在一起排序了，擦

>>> names[-3] = ''

>>> names[-2] = ''

>>> names[-1] = ''

>>> names

['Alex', 'Amy', 'Amy', 'Tenglan', 'Tom', '', '', '']

>>> names.sort()

>>> names

['', '', '', 'Alex', 'Amy', 'Amy', 'Tenglan', 'Tom']

>>> names.reverse() #反转

>>> names

['Tom', 'Tenglan', 'Amy', 'Amy', 'Alex', '', '', '']

获取下标

>>> names

['Tom', 'Tenglan', 'Amy', 'Amy', 'Alex', '', '', '']

>>> names.index("Amy")

2 #只返回找到的第一个下标

元组

元组其实跟列表差不多，也是存一组数，只不是它一旦创建，便不能再修改，所以又叫只读列表

语法

names = ("alex","jack","eric")

它只有2个方法，一个是count,一个是index，完毕。

2. 字符串操作　

>>> n3_arg

{'name': 'alex', 'age': 33}

>>> n3

'my name is {name} and age is {age}'

>>> n3.format_map(n3_arg)

'my name is alex and age is 33'

>>> n4.ljust(40,"-")

'Hello 2orld-----------------------------'

>>> n4.rjust(40,"-")

'-----------------------------Hello 2orld'

>>> s = "Hello World!"

>>> p = str.maketrans("abcdefg","3!@#$%^")

>>> s.translate(p)

'H$llo Worl#!

>>> b="ddefdsdff_哈哈"

>>> b.isidentifier() #检测一段字符串可否被当作标志符，即是否符合变量命名规则

True

3. 字典操作

字典一种key - value 的数据类型，使用就像我们上学用的字典，通过笔划、字母来查对应页的详细内容。

key-value对

特性：
无顺序
去重
查询速度快，比列表快多了
比list占用内存多

为什么会查询速度会快呢？因为他是hash类型的，那什么是hash呢？

哈希算法将任意长度的二进制值映射为较短的固定长度的二进制值，这个小的二进制值称为哈希值。哈希值是一段数据唯一且极其紧凑的数值表示形式。如果散列一段明文而且哪怕只更改该段落的一个字母，随后的哈希都将产生不同的值。要找到散列为同一个值的两个不同的输入，在计算上是不可能的，所以数据的哈希值可以检验数据的完整性。一般用于快速查找和加密算法

dict会把所有的key变成hash 表，然后将这个表进行排序，这样，你通过data[key]去查data字典中一个key的时候，python会先把这个key hash成一个数字，然后拿这个数字到hash表中看没有这个数字，如果有，拿到这个key在hash表中的索引，拿到这个索引去与此key对应的value的内存地址那取值就可以了。

语法:

info = {

    'stu1101': "TengLan Wu",

    'stu1102': "LongZe Luola",

    'stu1103': "XiaoZe Maliya",

}

字典的特性：

dict是无序的
key必须是唯一的,so 天生去重

增加

>>> info["stu1104"] = "苍井空"

>>> info

{'stu1102': 'LongZe Luola', 'stu1104': '苍井空', 'stu1103': 'XiaoZe Maliya', 'stu1101': 'TengLan Wu'}

修改

>>> info['stu1101'] = "武藤兰"

>>> info

{'stu1102': 'LongZe Luola', 'stu1103': 'XiaoZe Maliya', 'stu1101': '武藤兰'}

删除

>>> info

{'stu1102': 'LongZe Luola', 'stu1103': 'XiaoZe Maliya', 'stu1101': '武藤兰'}

>>> info.pop("stu1101") #标准删除姿势

'武藤兰'

>>> info

{'stu1102': 'LongZe Luola', 'stu1103': 'XiaoZe Maliya'}

>>> del info['stu1103'] #换个姿势删除

>>> info

{'stu1102': 'LongZe Luola'}

>>>

>>>

>>>

>>> info = {'stu1102': 'LongZe Luola', 'stu1103': 'XiaoZe Maliya'}

>>> info

{'stu1102': 'LongZe Luola', 'stu1103': 'XiaoZe Maliya'} #随机删除

>>> info.popitem()

('stu1102', 'LongZe Luola')

>>> info

{'stu1103': 'XiaoZe Maliya'}

查找

>>> info = {'stu1102': 'LongZe Luola', 'stu1103': 'XiaoZe Maliya'}

>>>

>>> "stu1102" in info #标准用法

True

>>> info.get("stu1102")  #获取

'LongZe Luola'

>>> info["stu1102"] #同上，但是看下面

'LongZe Luola'

>>> info["stu1105"]  #如果一个key不存在，就报错，get不会，不存在只返回None

Traceback (most recent call last):

  File "<stdin>", line 1, in <module>

KeyError: 'stu1105'

多级字典嵌套及操作

av_catalog = {

    "欧美":{

        "www.youporn.com": ["很多免费的,世界最大的","质量一般"],

        "www.pornhub.com": ["很多免费的,也很大","质量比yourporn高点"],

        "letmedothistoyou.com": ["多是自拍,高质量图片很多","资源不多,更新慢"],

        "x-art.com":["质量很高,真的很高","全部收费,屌比请绕过"]

    },

    "日韩":{

        "tokyo-hot":["质量怎样不清楚,个人已经不喜欢日韩范了","听说是收费的"]

    },

    "大陆":{

        "":["全部免费,真好,好人一生平安","服务器在国外,慢"]

    }

}

av_catalog["大陆"][""][1] += ",可以用爬虫爬下来"

print(av_catalog["大陆"][""])

#ouput

['全部免费,真好,好人一生平安', '服务器在国外,慢,可以用爬虫爬下来']

其它姿势

#values

>>> info.values()

dict_values(['LongZe Luola', 'XiaoZe Maliya'])

#keys

>>> info.keys()

dict_keys(['stu1102', 'stu1103'])

#setdefault

>>> info.setdefault("stu1106","Alex")

'Alex'

>>> info

{'stu1102': 'LongZe Luola', 'stu1103': 'XiaoZe Maliya', 'stu1106': 'Alex'}

>>> info.setdefault("stu1102","龙泽萝拉")

'LongZe Luola'

>>> info

{'stu1102': 'LongZe Luola', 'stu1103': 'XiaoZe Maliya', 'stu1106': 'Alex'}

#update

>>> info

{'stu1102': 'LongZe Luola', 'stu1103': 'XiaoZe Maliya', 'stu1106': 'Alex'}

>>> b = {1:2,3:4, "stu1102":"龙泽萝拉"}

>>> info.update(b)

>>> info

{'stu1102': '龙泽萝拉', 1: 2, 3: 4, 'stu1103': 'XiaoZe Maliya', 'stu1106': 'Alex'}

#items

info.items()

dict_items([('stu1102', '龙泽萝拉'), (1, 2), (3, 4), ('stu1103', 'XiaoZe Maliya'), ('stu1106', 'Alex')])

#通过一个列表生成默认dict,有个没办法解释的坑，少用吧这个

>>> dict.fromkeys([1,2,3],'testd')

{1: 'testd', 2: 'testd', 3: 'testd'}

循环dict

#方法1

for key in info:

    print(key,info[key])

#方法2

for k,v in info.items(): #会先把dict转成list,数据里大时莫用

    print(k,v)

程序练习

程序: 三级菜单

要求:

打印省、市、县三级菜单
可返回上一级
可随时退出程序

menu = {

    '北京':{

        '海淀':{

            '五道口':{

                'soho':{},

                '网易':{},

                'google':{}

            },

            '中关村':{

                '爱奇艺':{},

                '汽车之家':{},

                'youku':{},

            },

            '上地':{

                '百度':{},

            },

        },

        '昌平':{

            '沙河':{

                '老男孩':{},

                '北航':{},

            },

            '天通苑':{},

            '回龙观':{},

        },

        '朝阳':{},

        '东城':{},

    },

    '上海':{

        '闵行':{

            "人民广场":{

                '炸鸡店':{}

            }

        },

        '闸北':{

            '火车战':{

                '携程':{}

            }

        },

        '浦东':{},

    },

    '山东':{},

}

exit_flag = False

current_layer = menu

layers = [menu]

while not  exit_flag:

    for k in current_layer:

        print(k)

    choice = input(">>:").strip()

    if choice == "b":

        current_layer = layers[-1]

        #print("change to laster", current_layer)

        layers.pop()

    elif choice not  in current_layer:continue

    else:

        layers.append(current_layer)

        current_layer = current_layer[choice]

4.集合操作

集合是一个无序的，不重复的数据组合，它的主要作用如下：

去重，把一个列表变成集合，就自动去重了
关系测试，测试两组数据之前的交集、差集、并集等关系

常用操作

s = set([3,5,9,10])      #创建一个数值集合  

t = set("Hello")         #创建一个唯一字符的集合  

a = t | s          # t 和 s的并集  

b = t & s          # t 和 s的交集  

c = t – s          # 求差集（项在t中，但不在s中）  

d = t ^ s          # 对称差集（项在t或s中，但不会同时出现在二者中）  

基本操作：  

t.add('x')            # 添加一项  

s.update([10,37,42])  # 在s中添加多项  

使用remove()可以删除一项：  

t.remove('H')  

len(s)

set 的长度  

x in s

测试 x 是否是 s 的成员  

x not in s

测试 x 是否不是 s 的成员  

s.issubset(t)

s <= t

测试是否 s 中的每一个元素都在 t 中  

s.issuperset(t)

s >= t

测试是否 t 中的每一个元素都在 s 中  

s.union(t)

s | t

返回一个新的 set 包含 s 和 t 中的每一个元素  

s.intersection(t)

s & t

返回一个新的 set 包含 s 和 t 中的公共元素  

s.difference(t)

s - t

返回一个新的 set 包含 s 中有但是 t 中没有的元素  

s.symmetric_difference(t)

s ^ t

返回一个新的 set 包含 s 和 t 中不重复的元素  

s.copy()

返回 set “s”的一个浅复制

>>> a = {1,2,3,4}

>>> b ={3,4,5,6}

>>> a

{1, 2, 3, 4}

>>> type(a)

<class 'set'>

>>> a.symmetric_difference(b)

{1, 2, 5, 6}

>>> b.symmetric_difference(a)

{1, 2, 5, 6}

>>>

>>>

>>> a.difference(b)

{1, 2}

>>> a.union(b)

{1, 2, 3, 4, 5, 6}

>>> a.issu

a.issubset(   a.issuperset(

>>> a.issubset(b)

False