python内置的数据结构

详解列表List

这里是列表对象方法的清单：

list.append(x)

　　添加一个元素到列表的末尾。相当于a[len(a):] = [x]。

list.extend(L)

　　将给定列表L中的所有元素附加到原列表a的末尾。相当于a[len(a):] = L。

list.insert(i, x)

　　在给定位置插入一个元素。第一个参数是准备插入到其前面的那个元素的索引，所以 a.insert(0, x) 在列表的最前面插入，a.insert(len(a), x) 相当于a.append(x)。

list.remove(x)

　　删除列表中第一个值为 x 的元素。如果没有这样的元素将会报错。

list.pop([i])

　　删除列表中给定位置的元素并返回它。如果未指定索引，a.pop() 删除并返回列表中的最后一个元素。（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法)。

list.clear()

　　删除列表中所有的元素。相当于del a[:]。

list.index(x)

　　返回列表中第一个值为 x 的元素的索引。如果没有这样的元素将会报错。

list.count(x)

　　返回列表中 x 出现的次数。

list.sort(cmp=None, key=None, reverse=False)

　　原地排序列表中的元素。

list.reverse()

　　原地反转列表中的元素。

list.copy()

　　返回列表的一个浅拷贝，等同于a[:]，注意是“浅拷贝”。

将列表当作队列使用

　　将列表当作队列使用，此时最先进入的元素第一个取出（FIFO，先进先出）。但是列表用作此目的效率不高，原因是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必须向后移一位，顺序容器的通病)。

　　如果要实现一个队列，可以使用 collections.deque，它设计的目的就是在两端都能够快速添加和弹出元素。例如：

 >>> from collections import deque

 >>> queue = deque(["Eric", "John", "Michael"])

 >>> queue.append("Terry")           # 加入一个试试

 >>> queue.append("Graham")          # 再加一个

 >>> queue.popleft()                 # 删除队头

 'Eric'

 >>> queue.popleft()                 # 再删队头

 'John'

 >>> queue                           # 看看剩多少个（剩下后3个）

 deque(['Michael', 'Terry', 'Graham'])

列表解析

　　列表解析提供了一个生成列表的简洁方法。应用程序通常会从一个序列的每个元素的操作结果生成新的列表，或者生成满足特定条件的元素的子序列。

　　例如，假设我们想要创建一个列表 s：

 s=[]

 for x in range(10):

     s.append(x**2)

 print(x)

 print(s)

 ---下面是打印---

 9

 [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

　　注意这个for循环中的被创建(或被重写)的名为x的变量在循环完毕后依然存在。使用如下方法，我们可以计算s的值而不会产生任何的副作用：

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

　　或者：

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

　　列表解析由括号[]括起来，括号里面包含一个表达式，表达式后面跟着一个for语句，后面还可以接零个或更多的 for 或 if 语句。结果是一个新的列表，由表达式依据其后面的 for 和 if 字句上下文计算而来的结果构成。例如，下面的 listcomp 组合两个列表中不相等的元素：

 >>> [(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)]

　　这与如下代码是等效的：

 >>> 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)]

　　有个更高级的应用，考虑下面由三个长度为 4 的列表组成的 3x4 矩阵：

 >>> matrix = [

 ...     [1, 2, 3, 4],

 ...     [5, 6, 7, 8],

 ...     [9, 10, 11, 12],

 ... ]

　　下面的列表解析可以将矩阵进行转置：

 >>> [ [row[i]  for row in matrix]  for i in range(4)]

 [[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]

　　它是从最外层开始进行解析的，即上面代码的功能等同于如下代码：

 >>> 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]]

　　有个方法可以从列表中按索引来删除元素： del 语句。这不同于有返回值的 pop() 方法。del 语句还可以用于从列表中删除切片或清除整个列表（我们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

 []

　　可以看到，del语句其实是直接对list对象进行操作的，而类似sorted等函数是直接返回一个对象拷贝的，所以并不会改变到原来的list。del 也可以用于删除整个变量：

>>> del a

　　此后再引用名称 a 将会报错（直到有另一个值被赋给它）。

元组和序列

　　元组tuple看起来类似于列表，它们经常用于不同的场景和不同的目的。元组是不可变的，而列表是可变的，它们的元素通常是通过迭代访问。

　　元组在输出时总是有括号的，以便于正确表达嵌套结构。但在输入时括号可有可无，不过括号经常都是必须的（如果元组是一个子元素）。不能给元组中单独的一个元素赋值（即修改），但可以创建包含可变对象（如列表list）的元组，当然，list的内部是可以变的。

 >>> t = 12345, 54321, 'hello!'    #不带括号也能创建tuple

 >>> t

 (12345, 54321, 'hello!')

 >>> empty = ()    #创建空tuple

 >>> singleton = 'hello',    # 包含单个元素的tuple，末尾的逗号

 >>> len(empty)

 0

 >>> len(singleton)

 1

 >>> singleton

 ('hello',)

　　语句t = 12345, 54321, 'hello!' 是一个元组封装的例子：值12345, 54321 和 'hello!' 被一起放入一个元组。其逆操作也是可以的：

>>> x, y, z = t

　　但是必须注意，左边的参数个数必须与右边tuple的大小对应，绝不允许多1个或者少1个。否则会产生歧义，比如仅有2个元素的tuple，x=t是代表什么呢？x指向t吗？还是说x取t的首元素？

集合

　　Python 还包含了一个数据类型 集合set。集合中的元素不会重复且没有顺序。集合对象还支持并集、交集、差和对称差等数学运算。

　　花大括号{}或 set() 函数可以用于创建集合。注意：若要创建一个空集必须使用set()，而不能用{}，因为后者将创建一个空的字典dict。以下是一些普通的操作：

 >>> basket = {'apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana'}    #创建一个set

 >>> print(basket)

 {'orange', 'banana', 'pear', 'apple'}

 >>> 'orange' in basket                 #测试元素是否存在

 True

 >>> a = set('abracadabra')    #创建两个集合

 >>> b = set('alacazam')

 >>> a

 {'a', 'r', 'b', 'c', 'd'}

 >>> a - b    #集合作差

 {'r', 'd', 'b'}

 >>> a | b    #求并集

 {'a', 'c', 'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}

 >>> a & b   #求交集

 {'a', 'c'}

 >>> a ^ b   # 求对称差：将同时存在于a和b中的元素去除

 {'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}

　　和列表解析类似，Python 也支持集合解析：

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

 >>> a

 {'r', 'd'}

字典

　　字典dict是无序的{键:值}对集合，要求是键key必须是唯一的（在同一个字典内）。一对大括号可以创建一个空的字典：{}。大括号中由逗号分隔的 ‘键:值’ 对将成为字典的初始值，打印字典时也是按照这种方式输出。

　　与序列不同，序列由数字做索引，字典由key做索引。key可以是任意不可变类型，比如字符串和数字永远可以拿来做key。如果元组只包含字符串、数字或元组，也可以用作key，而如果元组直接或间接地包含任何可变对象，不能用作key。不能用列表作为key，是因为列表可以通过索引、切片或者 append() 和extend() 等多种方法修改自身。

　　dict的主要操作是依据键来存取值，也可以通过del删除 ‘键:值’ 对。如果用一个已经存在的key存储值，以前为该关键字分配的值就会被替代。从一个不存在的key中读取值将会导致错误，抛出异常。

　　list( d.keys() )返回由dict中所有key组成的列表，其中key的顺序是随机的（如果你想它是有序的，只需使用sorted(d.keys())代替）。要检查某个键是否在字典中，可以使用 in 关键字。下面是一些常见的操作：

 >>> tel = {'jack': 4098, 'sape': 4139}    #创建一个dict

 >>> tel['guido'] = 4127    #直接用[]进行索引出key对应的值

 >>> tel

 {'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098}

 >>> tel['jack']

 4098

 >>> del tel['sape']    #删除一个元素对

 >>> tel['irv'] = 4127    #新增一个元素对

 >>> tel

 {'guido': 4127, 'irv': 4127, 'jack': 4098}

 >>> list(tel.keys())    #列出所有key

 ['irv', 'guido', 'jack']

 >>> 'guido' in tel    #判断key是否已经存在

 True

 >>> 'jack' not in tel

 False

　　dict的构造也可以有一些方便的操作，比如构造函数可以直接从‘键-值’ 对的序列中创建字典：

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

 {'sape': 4139, 'jack': 4098, 'guido': 4127}

　　注意上面是用一个序列来初始化dict的，list或者tuple皆可，但是其每个元素必须是一个包含'key,value'的序列，同样也可以是tuple或者list。此外，字典解析可以用于从任意键和值表达式创建字典：

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

 {2: 4, 4: 16, 6: 36}

　　如果键都是简单的字符串，有时通过关键字参数指定键-值对更为方便，但是也仅仅适用于此：

 >>> dict(sape=4139, guido=4127, jack=4098)

 {'sape': 4139, 'jack': 4098, 'guido': 4127}