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Python中的组合数据类型及其用法

组合数据类型1列表列表的表达序列类型:内部元素有位置关系,能通过位置序号访问其中元素列表是一个可以使用多种类型元素,支持元素的增、删、查、改操作的序列类型ls=["Python",1989,True,{"version":3.7}]ls['Python',1989,True,{'version':3.7}]另一种产生方式:list(可迭代对象)可迭代对象包括:字符串、元组、集合、range()等字符串转列表list("欢迎订阅本专栏")['欢','迎

组合数据类型

1 列表

列表的表达
  • 序列类型:内部元素有位置关系,能通过位置序号访问其中元素

  • 列表是一个可以使用多种类型元素,支持元素的增、删、查、改操作的序列类型

ls = ["Python", 1989, True, {"version": 3.7}]
ls
['Python', 1989, True, {'version': 3.7}]
  • 另一种产生方式:list(可迭代对象)

  • 可迭代对象包括:字符串、元组、集合、range()等

字符串转列表

list("欢迎订阅本专栏")
['欢', '迎', '订', '阅', '本', '专', '栏']

元组转列表

list(("我", "们", "很", "像"))
['我', '们', '很', '像']

集合转列表

list({"李雷", "韩梅梅", "Jim", "Green"})
['Green', 'Jim', '李雷', '韩梅梅']

特殊的range()

for i in [0, 1, 2, 3, 4, 5]:
    print(i)
0
1
2
3
4
5
for i in range(6):
    print(i)
0
1
2
3
4
5
  • range(起始数字,中止数字,数字间隔)

如果起始数字缺省,默认为0

必须包含中止数字,但是注意中止的数字取不到

数字间隔缺省,默认为1

for i in range(1, 11, 2):
    print(i)
1
3
5
7
9
  • range()转列表

list(range(1, 11, 2))
[1, 3, 5, 7, 9]

列表的性质

  • 列表的长度——len(列表)

ls = [1, 2, 3, 4, 5]
len(ls)
5
  • 列表的索引——与同为序列类型的字符串完全相同

变量名[位置编号]

正向索引从0开始
反向索引从-1开始

cars = ["BYD", "BMW", "AUDI", "TOYOTA"]
print(cars[0])
print(cars[-4])
BYD
BYD
  • 列表的切片

变量名[开始位置:结束位置:切片间隔]

cars = ["BYD", "BMW", "AUDI", "TOYOTA"]
  • 正向切片

print(cars[:3])     # 前三个元素,开始位置缺省,默认为0;切片间隔缺省,默认为1
['BYD', 'BMW', 'AUDI']
print(cars[1:4:2])  # 第二个到第四个元素 前后索引差为2
['BMW', 'TOYOTA']
print(cars[:])      # 获取整个列表,结束位置缺省,默认取值到最后
['BYD', 'BMW', 'AUDI', 'TOYOTA']
print(cars[-4:-2])  # 获取前两个元素
['BYD', 'BMW']
  • 反向切片

cars = ["BYD", "BMW", "AUDI", "TOYOTA"]
print(cars[:-4:-1])      # 开始位置缺省,默认为-1
print(cars[::-1])        # 获得反向列表
['TOYOTA', 'AUDI', 'BMW']
['TOYOTA', 'AUDI', 'BMW', 'BYD']
列表的操作符
  • 用** list1+lis2 **的形式实现列表的拼接

a = [1, 2]
b = [3, 4]
a+b            # 该用法用的不多
[1, 2, 3, 4]
  • 用 n*list 或 list*n 实现列表的成倍复制

初始化列表的一种方式

[0]*10
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
列表的操作方法

1、增加元素

  • 在末尾增加元素——列表.append(待增元素)

languages = ["Python", "C++", "R"]
languages.append("Java")
languages
['Python', 'C++', 'R', 'Java']
  • 在任意位置插入元素——列表.insert(位置编号,待增元素)
    在位置编号相应元素前插入待增元素

languages.insert(1, "C")
languages
['Python', 'C', 'C++', 'R', 'Java']
  • 在末尾整体并入另一列表——列表1.extend(列表2)

append 将列表2整体作为一个元素添加到列表1中

languages.append(["Ruby", "PHP"])
languages
['Python', 'C', 'C++', 'R', 'Java', ['Ruby', 'PHP']]

extend 将待列表2内的元素逐个添加到列表1中,当然也可以采用加法实现。

languages = ['Python', 'C', 'C++', 'R', 'Java']
languages.extend(["Ruby", "PHP"])
languages
['Python', 'C', 'C++', 'R', 'Java', 'Ruby', 'PHP']

2、删除元素

  • 删除列表i位置的元素  列表.pop(位置)

languages = ['Python', 'C', 'C++', 'R', 'Java']
languages.pop(1)
languages
['Python', 'C++', 'R', 'Java']
  • 不写位置信息,默认删除最后一个元素

languages.pop()
languages
['Python', 'C++', 'R']
  • 删除列表中的第一次出现的待删元素 列表.remove(待删元素)

languages = ['Python', 'C', 'R', 'C', 'Java']
languages.remove("C")    
languages
['Python', 'R', 'C', 'Java']
languages = ['Python', 'C', 'R', 'C', 'Java']
while "C" in languages:
    languages.remove("C")    
languages
['Python', 'R', 'Java']

3、查找元素

  • 列表中第一次出现待查元素的位置 列表.index(待查元素)

languages = ['Python', 'C', 'R','Java']
idx = languages.index("R") 
idx
2

4、修改元素

  • 通过"先索引后赋值"的方式,对元素进行修改 列表名[位置]=新值

languages = ['Python', 'C', 'R','Java']
languages[1] = "C++"
languages
['Python', 'C++', 'R', 'Java']

5、列表的复制

  • 错误的方式:这种方式仅是相当于给列表起了一个别名

languages = ['Python', 'C', 'R','Java']
languages_2 = languages
print(languages_2)
['Python', 'C', 'R', 'Java']
languages.pop()
print(languages)
print(languages_2)
['Python', 'C', 'R']
['Python', 'C', 'R']
  • 正确的方式——浅拷贝

当内容中也有列表这种可变的情况时,这时浅拷贝可能出问题,应该采用深拷贝。

  • 方法1:列表.copy()

languages = ['Python', 'C', 'R','Java']
languages_2 = languages.copy()
languages.pop()
print(languages)
print(languages_2)
['Python', 'C', 'R']
['Python', 'C', 'R', 'Java']
  • 方法2:列表 [ : ]

  • 相当于对整个列表的切片

languages = ['Python', 'C', 'R','Java']
languages_3 = languages[:]
languages.pop()
print(languages)
print(languages_3)
['Python', 'C', 'R']
['Python', 'C', 'R', 'Java']

6、列表的排序

  • 使用列表.sort()对列表进行永久排序

  • 直接在列表上进行操作,无返回值

  • 默认是递增的排序

ls = [2, 5, 2, 8, 19, 3, 7]
ls.sort()
ls
[2, 2, 3, 5, 7, 8, 19]
  • 递减排列

ls.sort(reverse = True)
ls
[19, 8, 7, 5, 3, 2, 2]
  • 使用sorted(列表)对列表进行临时排序

  • 原列表保持不变,返回排序后的列表

ls = [2, 5, 2, 8, 19, 3, 7]
ls_2 = sorted(ls)
print(ls)
print(ls_2)
[2, 5, 2, 8, 19, 3, 7]
[19, 8, 7, 5, 3, 2, 2]
sorted(ls, reverse = True)
[19, 8, 7, 5, 3, 2, 2]

7、列表的翻转

  • 使用列表.reverse()对列表进行永久翻转

  • 直接在列表上进行操作,无返回值

ls = [1, 2, 3, 4, 5]
print(ls[::-1])
ls
[5, 4, 3, 2, 1]

[1, 2, 3, 4, 5]
ls.reverse()
ls
[5, 4, 3, 2, 1]

8、使用for循环对列表进行遍历

ls = [1, 2, 3, 4, 5]
for i in ls:
    print(i)
1
2
3
4
5

2 元组

 元组的表达
  • 元组是一个可以使用多种类型元素,一旦定义,内部元素不支持增、删和修改操作的序列类型

通俗的讲,可以将元组视作“不可变的列表”

names = ("Peter", "Pual", "Mary")
元组的操作
  • 不支持元素增加、元素删除、元素修改操作

  • 其他操作与列表的操作完全一致

元组的常见用处

打包与解包

  • 例1 返回值是打包成元组的形式

def f1(x):              # 返回x的平方和立方
    return x**2, x**3   # 实现打包返回

print(f1(3))
print(type(f1(3)))      # 元组类型
(9, 27)
a, b = f1(3)            # 实现解包赋值 
print(a)
print(b)
9
27
  • 例2

  • 采用zip函数进行打包

numbers = [201901, 201902, 201903]
name = ["小明", "小红", "小强"]
list(zip(numbers,name))
[(201901, '小明'), (201902, '小红'), (201903, '小强')]
for number,name in zip(numbers,name):   # 每次取到一个元组,立刻进行解包赋值
    print(number, name)
201901 小明
201902 小红
201903 小强

3 字典

字典的表达
  • 映射类型: 通过“键”-“值”的映射实现数据存储和查找

  • 常规的字典是无序的,仅可以通过键来对数据进行访问

students = {201901: '小明', 201902: '小红', 201903: '小强'}
students

字典键的要求

  • 1、字典的键不能重复

如果重复,前面的键就被覆盖了

students = {201901: '小明', 201901: '小红', 201903: '小强'}
students
{201901: '小红', 201903: '小强'}
  • 2、字典的键必须是不可变类型,如果键可变,就找不到对应存储的值了

  • 不可变类型:数字、字符串、元组。  一旦确定,它自己就是它自己,变了就不是它了。

  • 可变类型:列表、字典、集合。  一旦确定,还可以随意增删改。因此这三个类型不能作为字典的键。

d1 = {1: 3}
d2 = {"s": 3}
d3 = {(1,2,3): 3}

上面没有报错,说明是合法的。

d = {[1, 2]: 3}
---------------------------------------------------------------------------

TypeError                                 Traceback (most recent call last)

 in 
----> 1 d = {[1, 2]: 3}


TypeError: unhashable type: 'list'
d = {{1:2}: 3}
---------------------------------------------------------------------------

TypeError                                 Traceback (most recent call last)

 in 
----> 1 d = {{1:2}: 3}


TypeError: unhashable type: 'dict'
d = {{1, 2}: 3}
---------------------------------------------------------------------------

TypeError                                 Traceback (most recent call last)

 in 
----> 1 d = {{1, 2}: 3}


TypeError: unhashable type: 'set'
字典的性质
  • 字典的长度——键值对的个数

students = {201901: '小明', 201902: '小红', 201903: '小强'}
len(students)
3
  • 字典的索引

通过 字典[键] 的形式来获取对应的值

students = {201901: '小明', 201902: '小红', 201903: '小强'}
students[201902]
'小红'
字典的操作方法

1、增加键值对

  • 变量名[新键] = 新值

students = {201901: '小明', 201902: '小红', 201903: '小强'}
students[201904] = "小雪"
students
{201901: '小明', 201902: '小红', 201903: '小强', 201904: '小雪'}

2、删除键值对

  • 通过del 变量名[待删除键]

students = {201901: '小明', 201902: '小红', 201903: '小强'}
del students[201903]
students
{201901: '小明', 201902: '小红'}
  • 通过变量名.pop(待删除键)

students = {201901: '小明', 201902: '小红', 201903: '小强'}
value = students.pop(201903)   # 删除键值对,同时获得删除键值对的值
print(value)
print(students)
小强
{201901: '小明', 201902: '小红'}
  • 变量名.popitem() 随机删除一个键值对,并以元组返回删除键值对

students = {201901: '小明', 201902: '小红', 201903: '小强'}
key, value = students.popitem()
print(key, value)
print(students)
201903 小强
{201901: '小明', 201902: '小红'}

3、修改值

  • 通过先索引后赋值的方式对相应的值进行修改

students = {201901: '小明', 201902: '小红', 201903: '小强'}
students[201902] = "小雪"
students
{201901: '小明', 201902: '小雪', 201903: '小强'}

4、d.get( )方法

d.get(key,default) 从字典d中获取键key对应的值,如果没有这个键,则返回default

  • 小例子:统计"牛奶奶找刘奶奶买牛奶"中字符的出现频率

s = "牛奶奶找刘奶奶买牛奶"
d = {}
print(d)
for i in s:
    d[i] = d.get(i, 0)+1 # 如果该字符第一次出现,则返回default 0 ,然后+1统计。如果之前就有i这个键,则返回该 key i 所对应的值。
    print(d)
# print(d)
{}
{'牛': 1}
{'牛': 1, '奶': 1}
{'牛': 1, '奶': 2}
{'牛': 1, '奶': 2, '找': 1}
{'牛': 1, '奶': 2, '找': 1, '刘': 1}
{'牛': 1, '奶': 3, '找': 1, '刘': 1}
{'牛': 1, '奶': 4, '找': 1, '刘': 1}
{'牛': 1, '奶': 4, '找': 1, '刘': 1, '买': 1}
{'牛': 2, '奶': 4, '找': 1, '刘': 1, '买': 1}
{'牛': 2, '奶': 5, '找': 1, '刘': 1, '买': 1}

5、d.keys( ) d.values( )方法

把所有的key,value 单独拿出来。

students = {201901: '小明', 201902: '小红', 201903: '小强'}
print(list(students.keys()))
print(list(students.values()))
[201901, 201902, 201903]
['小明', '小红', '小强']

6、d.items( )方法及字典的遍历

print(list(students.items()))
for k, v in students.items():#进行解包
    print(k, v)
[(201901, '小明'), (201902, '小红'), (201903, '小强')]
201901 小明
201902 小红
201903 小强

4 集合

集合的表达

  • 一系列互不相等元素的无序集合(互斥)

  • 元素必须是不可变类型:数字,字符串或元组,可视作字典的键

  • 可以看做是没有值,或者值为None的字典

students = {"小明", "小红", "小强", "小明"}   #可用于去重
students
{'小强', '小明', '小红'}
集合的运算
  • 小例子 通过集合进行交集并集的运算

Chinese_A = {"刘德华", "张学友", "张曼玉", "钟楚红", "古天乐", "林青霞"}
Chinese_A
{'刘德华', '古天乐', '张学友', '张曼玉', '林青霞', '钟楚红'}
Math_A = {"林青霞", "郭富城", "王祖贤", "刘德华", "张曼玉", "黎明"}
Math_A
{'刘德华', '张曼玉', '林青霞', '王祖贤', '郭富城', '黎明'}
  • 语文和数学两门均为A的学员

  • S & T 返回一个新集合,包括同时在集合S和T中的元素

Chinese_A & Math_A
{'刘德华', '张曼玉', '林青霞'}
  • 语文或数学至少一门为A的学员

  • S | T 返回一个新集合,包括集合S和T中的所有元素

Chinese_A | Math_A
{'刘德华', '古天乐', '张学友', '张曼玉', '林青霞', '王祖贤', '郭富城', '钟楚红', '黎明'}
  • 语文数学只有一门为A的学员

  • S ^ T 返回一个新集合,包括集合S和T中的非共同元素

Chinese_A ^ Math_A
{'古天乐', '张学友', '王祖贤', '郭富城', '钟楚红', '黎明'}
  • 语文为A,数学不为A的学员

  • S - T 返回一个新集合,包括在集合S但不在集合T中的元素

Chinese_A - Math_A
{'古天乐', '张学友', '钟楚红'}
  • 数学为A,语文不为A的学员

Math_A - Chinese_A
{'王祖贤', '郭富城', '黎明'}
 集合的操作方法
  • 增加元素——S.add(x)

stars = {"刘德华", "张学友", "张曼玉"}
stars.add("王祖贤")
stars
{'刘德华', '张学友', '张曼玉', '王祖贤'}
  • 移除元素——S.remove(x)

stars.remove("王祖贤")
stars
{'刘德华', '张学友', '张曼玉'}
  • 集合的长度——len(S)

len(stars)
3
  • 集合的遍历——借助for循环

for star in stars:
    print(star)
张学友
张曼玉
刘德华
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傲梅轻松备份
傲梅轻松备份

傲梅轻松备份是一款专业易用的数据备份软件,为重要数据提供安全保障。日常使用里的持续防护和信息管理会更突出,适合把安全控制放进长期使用流程中的场景。

Office 365 简体中文
Office 365 简体中文

一款文字处理软件,一种订阅式的跨平台办公软件,基于云平台提供多种服务,通过将 Excel 和 Outlook 等应用与 OneDrive 和 Microsoft Teams 等强大的云服务相结合,Office 365 可让任何人使用任何设备随时随地创建和共享内容。

Mac
Wise Folder Hider Pro
Wise Folder Hider Pro

Wise Folder Hider Pro 是一款专业级文件和文件夹隐藏加密软件,为私密数据添加多重保护。高频操作更强调就近处理,浏览、整理和跨目录移动文件时,来回切换和重复点击都会少很多。

WALTR PRO
WALTR PRO

WALTR是一款电脑至iOS文件传输转换工具,操作简单,快速实现文件识别与传送。做扫描整理、文字提取和表格转换时,它能把识别后的处理步骤接得更顺,资料录入这类场景会省下不少时间。

CodeExpander
CodeExpander

CodeExpander 是一款快捷短语输入增强工具,通过键入缩写自动展开为自定义文段,提升工作效率。任务管理和过程控制会更完整,持续下载、批量同步或需要稳定传输流程的场景会更适合它。