Python内置的数据结构

Python语言简洁明了,可以用较少的代码实现同样的功能。这其中Python内置的数据结构(可以统称为容器container)功不可没,主要是序列映射以及集合三类主要的容器,最常用的为以下四个子类:

  • list
  • tuple
  • dict
  • set

序列Sequence

  • list:列表,有序的 可变 序列
  • tuple:元组,有序的 不可变 序列
  • str:字符组成的 有序的 不可变 序列,字符可使用编码来理解
  • bytes:字节组成的 有序的 不可变 序列
    • (区别:字符串是字符组成的序列,以一个字符为单位;字节序列是字节组成的序列,以字节为单位)
  • bytearray:字节组成的 有序的 可变 序列

小技巧:查看一个类的内置方法

for _def in dir(list):
if "__" in _def: # 内部方法跳过
continue
else:
print(_def)

对比list和tuple的结果如下:

append clear copy count extend index insert pop remove reverse sort
list y y y y y y y y y y y
tuple y y

PS:元组只不过是可读的列表,并由[]改为()

# 定义
empty_list = []
num_list = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
mix_list = [1,"str",[1,2],[3,4]] empty_tuple = ()
num_tuple = (1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)
mix_tuple = (1,"str",(1,2),[3,4]) # 增
empty_list.append("a") # 插入元素,默认末端插入
empty_list.append("b")
empty_list.insert(0,"e") # 指定位置插入元素
empty_list.insert(-1,"e")
empty_list.extend(["c","d"]) # 扩展,在列表末尾一次性追加另一个序列中的多个值(用新列表扩展原来的列表)
empty_list.append(["c","d"])
# 拼接
print(num_list + mix_list) # 拼接两个list
print(num_list * 3) # 拼接三个相同的list # 删
empty_list.remove("e") # 指定元素删除,# 移除列表中某个值的第一个匹配项
empty_list.pop() # 弹栈,删除末端的一个元素
del(empty_list[-1]) # 非list内置方法
del(empty_list) # 整个对象删除,连变量名都不存在了
empty_list.clear() # 清空,变成空的列表[],变量还是存在的;与del不同,del后对象是不存在的,使用该变量的花会直接报错 # 改
empty_list[0] = 'change' # 查--切片
print(num_list)
print(num_list[0:2])
print(num_list[:2])
print(num_list[7:])
print(num_list[7:-1])
print(num_list[-3:])
print(num_list[-3:-1])
print(num_list[10:])
print(num_list[0:-1:3]) # 间隔切片
print(num_list[::3]) # 间隔切片 # 查--检验
print(4 in mix_list)
print(4 in mix_list[-1])
print(1 not in mix_list) # 查--计数
print(len(num_list)) # 查看整个list的元素数量
print(num_list.count(10)) # 查看指定元素的数量 # 查
cmp(list1, list2) # 比较两个列表的元素
print(num_list(1)) # 从列表中找出某个值第一个匹配项的索引位置
print(len(num_list)) # 查看整个list的元素数量
print(min(num_list)) # 返回列表元素最小值
print(max(num_list)) # 返回列表元素最大值 # 对象的复制
num_copy = num_list.copy() # 使用copy才会在内存中开辟新的内存去存储num_copy的值
num_copy = num_list # 简单的赋值语句只不过是两个不同的变量名指向同一块内存,感觉上就是改变一个,另一个也改变
num_copy = list(seq) # 将元组转换为列表 # 顺序操作
num_list.reverse() # 反向列表中元素
print(num_list)
num_list.sort() # 对原列表进行排序,模式升序,配合reverse(),升降序就都实现了
print(num_list)

映射Mapping

  • dict:字典

    • dict内置函数如下:

      • copy:返回一个字典的浅复制
      • fromkeys:以指定序列为键创建一个新字典,值都是一致的,使用场景很特定
      • update:以键批量更新的方法,(相同的更新,缺少的增补)
      • get:返回指定键的值,如果值不在字典中返回default值
      • setdefault:和get()类似, 但如果键不存在于字典中,将会添加键并将值设为default
      • pop:删除字典给定键 key 所对应的值,返回值为被删除的值;key值必须给出,否则返回default值
      • popitem:随机返回并删除字典中的一对键和值
      • clear:删除字典内所有元素,变为{}
      • items
      • keys
      • values
# 键必须是唯一的,但值则不必。
# 值可以取任何数据类型,但键必须是不可变的,如字符串,数字或元组
# d = {key1 : value1, key2 : value2 }
dict1 = { 'abc': 456,'sss':'sss',100:100 }
dict2 = { 'abc': 123, 98.6: 37, 'sss':['a',3,5] }
dict3 = dict.fromkeys([1,2,3], [1,2,3]) # {1: [1, 2, 3], 2: [1, 2, 3], 3: [1, 2, 3]} # 访问/取值,依靠键
dict2['abc'] # 返回123
dict2.get('abc','no') # 效果一样,但如果建不存在,会方法默认值,这里设为no,默认值的参数默认是None
dict2.setdefault('s','sd') # 和get()类似, 但如果键不存在于字典中,将会添加键并将值设为default,default默认为None # 批量更新
dict2.update(dict1) # 相同的键,就更新值,缺少的键,直接增补
print(dict2) # {98.6: 37, 100: 100, 'abc': 456, 'sss': 'sss'} # 删除
print(dict2.pop("abc")) # 指定键,进行删除,并返回该键对应的值,如果键不存在,直接报错
print(dict2.popitem()) # 随机删除一对键值,并返回该对键值的元组形式 # 遍历
for k,v in dict2.items():
print(k,":",v) for k in dict2.keys():
print(k) for v in dict2.values():
print(v)

请务必注意,dict内部存放的顺序和key放入的顺序是没有关系的

和list比较,dict有以下几个特点:

  1. 查找和插入的速度极快,不会随着key的增加而变慢
  2. 需要占用大量的内存,内存浪费多

而list相反:

  1. 查找和插入的时间随着元素的增加而增加
  2. 占用空间小,浪费内存很少

所以,dict是用空间来换取时间的一种方法

dict可以用在需要高速查找的很多地方,在Python代码中几乎无处不在,正确使用dict非常重要,需要牢记的第一条就是dict的key必须是不可变对象

这是因为dict根据key来计算value的存储位置,如果每次计算相同的key得出的结果不同,那dict内部就完全混乱了。这个通过key计算位置的算法称为哈希算法(Hash)

集合Sets

  • set:可变集合

    • set和dict类似,也是一组key的集合,但不存储value;这些key既不重复,也无序
  • frozenset:不可变集合
set frozenset 说明
add y
clear y y
copy y
difference y y
difference_update y
discard y
intersection y y
intersection_update y
isdisjoint y y
issubset y y
issuperset y y
pop y
remove y
symmetric_differen y y
symmetric_difference_update y
union y y
update y

参考:https://www.liaoxuefeng.com/

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