数据结构

Python中的内置数据结构(Built-in Data Structure):列表list、元组tuple、字典dict、集合set,这里只着重说前三个

>>> d=dict(zip(('e','r'),(1,2)))
>>> d.keys()
dict_keys(['e', 'r'])
>>> d.values()
dict_values([1, 2])
>>> d.items()
dict_items([('e', 1), ('r', 2)])

列表

列表是Python中内置可变序列,是若干元素的有序集合。列表中的每一个数据称为元素,列表的所有元素放在一对中括号 [ 和 ] 中,并使用逗号分隔开

关于列表的一些重要操作函数汇总

接下来是几个列表涉及的重要知识点

1.extend()和append()

extend()是将加入对象中的元素拼接到列表对象的后面,而append()则是将加入对象直接加入列表末尾。

例:

>>> a=[,,]
>>> a.append([,]) #使用append
>>> a
[, , , [, ]]
>>> a=[,,]
>>> a.extend([,]) #使用extend
>>> a
[, , , , ]

2.列表的删除

一般想到列表的删除会想到循环+remove()的方法,但是在python中这种方法可能会产生想不到的错误。

例:

>>> a=[,,,,,,]
>>> for x in a:
... if x==: #寻找出等于1的元素并删除
... a.remove(x)
...
>>> a
[, , , ]

可以看到并没有完全删除等于1的元素,原因在于python删除列表中的元素后,元素后面的索引会跟着每个加一,而遍历到的索引值不变,这就会造成一些元素被跳过的情况。

解决这个问题我们可以使用列表的浅拷贝或者使用while循环进行删除,但这两种办法并不是高效的,这里给出两种较为高效率的办法。

a.将列表倒序

>>> a=[,,,,,,]
>>> for x in a[::-1]:
... if x==:
... a.remove(x)
...
>>> a
[, , ]

b.使用列表生成式将不删除的元素筛选出来

[val for val in my_list if val != ]

3.切片操作和range()函数

切片返回的是对象的浅拷贝,切片使用2个冒号分隔的3个数字来完成,第一个数字表示切片开始位置(默认为0),第二个数字表示切片截止(但不包含)位置(默认为列表长度),第三个数字表示切片的步长(默认为1),当步长省略时可以顺便省略最后一个冒号。

给出几个例子:

>>> a=[,,,,,,,]
>>> a[:] #注意结尾是不算在给出的列表之中
[, ]
>>> a[::] #将步长设置为2
[, , , ]
>>> a[::-] #步长为-1则为逆序
[, , , , , , , ]
>>> a[:-] #尾项为负数代表从最后一项相减开始
[, , , , , ]
>>> a[::-] #逆序切片时需注意首尾的颠倒
[, , ]

关于range()函数,这里借我们老师的一个说法来说明

内置函数range()的语法为:
range([start,] stop[, step])
其接收3个参数,第一个参数表示起始值(默认为0),第二个参数表示终止值(结果中不包括这个值),第三个参数表示步长(默认为1)

该函数在Python 3中返回一个range可迭代对象,在Python 2中返回一个包含若干整数的列表。另外,Python 2还提供了一个内置函数xrange()(Python 3中不提供该函数),语法与range()函数一样,但是返回xrange可迭代对象,类似于Python 3的range()函数,其特点为惰性求值,而不是像range()函数一样返回列表。例如下面的Python 2.7代码:

>>> range()
[, , , , , , , , , ]
>>> xrange()
xrange()
>>> list(xrange())
[, , , , , , , , , ]

关于惰性求值:

大意延迟求值,即返回时不给定数据结构,根据需要来进行转化,以便于节省计算机资源,这个思路在python3中很常见。

5.zip()函数和enumerate()函数

zip(列表1,列表2,…) 将多个列表对应位置元素组合为元组,并返回包含这些元组的列表

>>> a = [,,]
>>> b = [,,]
>>> c = [,,]
>>> d = zip(a, b, c)
>>> d
[(, , ), (, , ), (, , )]
#而在Python 3中则需要这样使用:
>>> a = [, , ]
>>> b = [, , ]
>>> c = zip(a, b)
>>> c
<zip object at 0x0000000003728908>
>>> list(c)
[(, ), (, ), (, )]

同样,python3采用了惰性求值的思路

enumerate()函数:

enumerate() 函数用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列,同时列出数据和数据下标,一般用在 for 循环当中。

例:

>>>i =
>>> seq = ['one', 'two', 'three']
>>> for element in seq:
... print i, seq[i]
... i +=
...
one
two
thre

6.列表推导式

例:

>>> a = [x*x for x in range()]
>>> a
[, , , , , , , , , ]

前面的x*x可以换成任何函数

当然也可以加入嵌套循环和条件判定

例:

>>> [(x, y) for x in range() for y in range()]
[(, ), (, ), (, ), (, ), (, ), (, ), (, ), (, ), (, )] >>> [(x, y) for x in [, , ] for y in [, , ] if x != y]
[(, ), (, ), (, ), (, ), (, ), (, ), (, )]

 元组

这里大概注意两点

一个是关于解包问题

首先是字典和元组的解包:

>>> a=(,,)
>>> b,c,d=a
>>> b >>> c >>> d >>> a={'a':,'b':,'c':}
>>> x,y,z=a
>>> a
{'a': , 'b': , 'c': }
>>> x
'a'
>>> y
'b'
>>> z
'c'

作为参数传参时会使用到*,这里给出例子:

列表解包时,保持列表项数与参数数一致

#解包--list,元组,集合
def connect(ip,port,username,password):
print(ip)
print(port)
print(username)
print(password) info_list=['192.168.1.1',,'zhaozhao','']
info_tuple=('192.168.1.1',,'zhaozhao','')
info_set={'192.168.1.1',,'zhaozhao',''} connect(*info_list)
connect(*info_tuple)
connect(*info_set)

字典解包时,使用两个**代表对值的解包,但需要参数名称和key的值一样:

dic={"name":"zhaozhao","password":""}

def dic_fun(name,password):
print(name)
print(password) dic_fun(**dic)
zhaozhao
123456
 

第二个是关于生成器推导式

生成器推导式和列表推导式相近,不过与列表推导式不同的是,生成器推导式的结果是一个生成器对象,而不是列表,也不是元组。使用生成器对象的元素时,可以根据需要将其转化为列表或元组,也可以使用生成器对象的next()方法(Python 2.x)或__next__()方法(Python 3.x)进行遍历,或者直接将其作为迭代器对象来使用

>>> g=((i+)** for i in range())
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x02B15C60>
>>>tuple(g)
(, , , , , , , , , )
>>> tuple(g)
()
>>> g=((i+)** for i in range())
>>> g.next() #在python 3中应改为__next__() >>> g.next() >>> g.next() >>> g.next()

注意这个生成器推导式产生的对象的一个特点:一次性,如在变成一个元组后,生成的可迭代对象就变成了空值,这个和前面python3中range函数和zip函数以及map函数返回的值相近,也就是惰性求值的思想。

字典

字典其实一直是我比较烦的地方了,,,,这里借用我们老师的话对之进行一个概述

字典是键值对(key-value pair)的无序可变集合
定义字典时,每个元素的键和值用冒号分隔,元素之间用逗号分隔,所有的元素放在一对大括号{ 和 }中
字典中的每个元素包含两部分:键和值,向字典添加一个键的同时,必须为该键增添一个值
字典中的键可以为任意不可变对象,比如整数、实数、复数、字符串、元组等等
字典中的键不允许重复

这里索性就把所有关于字典的东西整理一下吧

字典的创建

#创建空字典1

d = {}
print(d) #创建空字典2
d = dict() #直接赋值方式 d = {"one":,"two":,"three":,"four":} #常规字典生成式 dd = {k:v for k,v in d.items()}
print(dd) #加限制条件的字典生成方式 ddd = {k:v for k,v in d.items() if v % ==}
print(ddd)

访问、删除和变更

#访问字典中的数据
d = {"one":,"two":,"three":,"four":}
print(d["one"])
#变更字典里面的数据
d["one"] = "eins"
print(d) #删除一个数据,使用del
del d["one"]
print(d) #运行结果如下:
{'one': 'eins', 'two': , 'three': , 'four': }
{'two': , 'three': , 'four': }

还有几点:

使用字典对象的get方法获取指定键对应的值,并且可以在键不存在的时候返回指定值。如不指定,默认返回None

在Python 2.7中:
使用字典对象的items()方法可以返回字典的键、值对列表
使用字典对象的keys()方法可以返回字典的键列表
使用字典对象的values()方法可以返回字典的值列表

python3中以上几个函数返回的不再是列表,为一个可迭代的视图对象

#python3
>>> d=dict(zip(('e','r'),(,)))
>>> d.keys()
dict_keys(['e', 'r'])
>>> d.values()
dict_values([, ])
>>> d.items()
dict_items([('e', ), ('r', )])

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