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Python中的四种数据结构

时间:2019-11-22 10:36:30      阅读:118      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:log   不可   tms   插入   c++   有一个   区别   内部数据   根据   

转自 https://www.cnblogs.com/pychina/p/10219772.html

 

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,涵盖的仅有部分重点。

 目录:

一、列表list

二、元组tuple

三、字典dict

四、集合set

 


一、列表list


 

list的显著特征:

  1. 列表中的每个元素都可变的,意味着可以对每个元素进行修改和删除;
  2. 列表是有序的,每个元素的位置是确定的,可以用索引去访问每个元素;
  3. 列表中的元素可以是Python中的任何对象;
  4. 可以为任意对象就意味着元素可以是字符串、整数、元组、也可以是list等Python中的对象。

----数据操作:

1、直接创建列表

mylist = [‘Google‘, ‘Yahoo‘, ‘Baidu‘]

2、对列表中的指定位置变更数据

技术图片
mylist = [‘Google‘, ‘Yahoo‘, ‘Baidu‘]

#变更索引位置1Yahoo的内容为Microsoft
mylist[1] = ‘Microsoft‘


#运行结果: [‘Google‘, ‘Microsoft‘, ‘Baidu‘]
技术图片

3、在列表后面追加元素

mylist.append(‘Alibaba‘)  #运行结果: [‘Google‘, ‘Microsoft‘, ‘Baidu‘, ‘Alibaba‘]

一、列表

4、在指定位置插入元素

mylist.insert(1, ‘Tencent‘)  # [‘Google‘, ‘Tencent‘, ‘Microsoft‘, ‘Baidu‘, ‘Alibaba‘]

5、删除元素

技术图片
mylist = [‘Google‘, ‘Tencent‘, ‘Microsoft‘, ‘Baidu‘, ‘Alibaba‘]

# 删除尾部元素
mylist.pop()      # 会返回被删除元素
# 删除指定位置的元素
mylist.pop(1)  # 删除索引为1的元素,并返回删除的元素

mylist.remove(‘Microsoft‘) #删除列表中的Microsoft

del mylist[1:3]       #删除列表中索引位置1到位置 3 的数据
技术图片

6、替换元素

mylist[0] = ‘Baidu‘
mylist[1] = [‘python‘, ‘java‘, ‘php‘]  # 集合的数据类型可以不同,也可以是集合

7、列表排序

mylist = [1, 2, 5, 4]
mylist.sort()          # [1, 2 ,4, 5]

如果列表里面是字母,则根据Ascii码来排序

8、获取列表长度

mylist = [1, 2, 5, 4]
len(mylist)

9、获取列表指定位置的数据

技术图片
mylist = [‘Google‘, ‘Tencent‘, ‘Microsoft‘, ‘Baidu‘, ‘Alibaba‘,‘Sina‘]
#获取索引位置1的数据
mylist[1]        #‘Tencent‘
#获取索引位置1到5的数据,注意这里只会取到索引位置4,这里叫做取头不取尾
mylist[1:5]   # ‘Tencent‘, ‘Microsoft‘, ‘Baidu‘, ‘Alibaba‘
#获取从最头到索引位置5的数据
mylist[ :5]   #‘Google‘, ‘Tencent‘, ‘Microsoft‘, ‘Baidu‘, ‘Alibaba‘

#获取从索引位置2开到最后的数据
mylist[2:]    #‘Microsoft‘, ‘Baidu‘, ‘Alibaba‘,‘Sina‘
技术图片

10、用循环来创建列表

技术图片
a = [1,2,3,4,5,6]
#在a的数据基础上每个数据乘以10,再生成一个列表b,
b = [i*10 for i in a]
print(a)
print(b)

#运行结果如下:
#    [1, 2, 3, 4, 5, 6]
#    [10, 20, 30, 40, 50, 60]
技术图片

11、过滤列表中的内容放入新的列表中

技术图片
#生成一个从1到20的列表

a = [x for x in range(1,20)]

#把a中所有偶数生成一个新的列表b

b = [m for m in a if m % 2 == 0]

print(b)


#运行结果如下:
#        [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]
技术图片

12、嵌套式生成列表

技术图片
#生成一个列表a
a = [i for i in range(1,4)]
print(a)

#生成一个列表b
b = [i for i in range(100,400) if i % 100 == 0]
print(b)

# 嵌套式 
c = [m+n for m in a for n in b]
print(c)


#运行结果:
#    [1, 2, 3]
#    [100, 200, 300]
#    [101, 201, 301, 102, 202, 302, 103, 203, 303]
技术图片

 

Python中包含6中內建的序列:列表,元组,字符串、Unicode字符串、buffer对象和xrange对象。

----list函数

>>> list("Hello world")
[‘H‘, ‘e‘, ‘l‘, ‘l‘, ‘o‘, ‘ ‘, ‘w‘, ‘o‘, ‘r‘, ‘l‘, ‘d‘]

可以通过list将序列创建为列表。

其实list为一种类型并非函数,但此处二者并无多大区别。下面的tuple、dict也是如此。

二、元组tuple


 

重点:元组Tuple,用法与List类似,但Tuple一经初始化,就不能修改,没有List中的append(), insert(), pop()等修改的方法,只能对元素进行查询

下面看个例子来证实一下我们说的:

技术图片
>>> a = (1,2,3,4)
>>> a
(1, 2, 3, 4)
>>> print(type(a))
<class ‘tuple‘>
>>> a[1]=5
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#3>", line 1, in <module>
    a[1]=5
TypeError: ‘tuple‘ object does not support item assignment
>>> a[1:1] = 5
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#4>", line 1, in <module>
    a[1:1] = 5
TypeError: ‘tuple‘ object does not support item assignment
>>> a[1]
2
技术图片

从上面的例子,证实了tuple不支持对元素的修改(包括删除),tuple一初始化便固定下来了。

再来看一个例子:

技术图片
>>> a = (‘a‘,‘b‘,[‘A‘,‘B‘])
>>> print(type(a))      #检测a的数据类型是什么
<class ‘tuple‘>        #检测出a的类型是元组tuple
>>> print(a)
(‘a‘, ‘b‘, [‘A‘, ‘B‘])
>>> a[2][0] = ‘X‘    #尝试变更数据,成功了,为什么?
>>> a[2][1] = ‘y‘
>>> print(a)            #打印出变更后的内容
(‘a‘, ‘b‘, [‘X‘, ‘y‘])
>>> print(type(a[2]))    #检测a的数据类型是什么
<class ‘list‘>                #检测出a[2]的类型是list
技术图片

这里看似元素中的元素改变了,可是仔细分析下,元组中的第三个元素是一个列表。

代码4,5行改变的是列表中的值,元组所指的这个元素列表并没有改变,需要注意这点!

这就涉及到Python中的可变对象和不可变对象,像list这样的就是可变对象,tuple便是不可变对象。

元组是固定的列表,那么元组的意义何在呢?

因为tuple不可变,所以代码更安全。如果可能,能用tuple代替list就尽量用tuple并且需要注意元组中元素的可变性!!

空的tuple可以记为(),若只有一个元素的tuple记为(1,)

t = (1,)  # 如果需要是Tuple,就必须加上逗号,否则变成成了数字1了
# 这里如果没有“,”就变成了“(1)”

因为记为(1)的话,这个实际代表的是数字1,此时()是数学公式中的小括号

因为元组是固定的列表,所以其内置的大多数的方法和列表是差不多的。

可以通过tuple将序列转换为元组,用法和list一样

>>> tuple(‘Hello,world!‘)
(‘H‘, ‘e‘, ‘l‘, ‘l‘, ‘o‘, ‘,‘, ‘w‘, ‘o‘, ‘r‘, ‘l‘, ‘d‘, ‘!‘)

 

三、字典dict(dictionary)


 

        字典dictionary全称这个概念就是基于现实生活中的字典原型,生活中的使用名称-内容对数据进行构建,Python中使用键(key)-值(value)存储,也就是java、C++中的map。

 

dict的显著特征:


 

  • 字典中的数据必须以键值对的形式出现,即k,v: 

      key:必须是可哈希的值,比如intmstring,float,tuple,但是,list,set,dict不行 

      value:任何值

  • 键不可重复,值可重复

      键若重复字典中只会记该键对应的最后一个值

  • 字典中键(key)是不可变的,何为不可变对象,不能进行修改;而值(value)是可以修改的,可以是任何对象。

      在dict中是根据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。

 

----字典生成创建方式 

技术图片
#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":1,"two":2,"three":3,"four":4}


#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 % 2 ==0}
print(ddd)
技术图片

 

----字典的常见操作_____访问、删除、变更字典里面的内容

技术图片
#访问字典中的数据
d = {"one":1,"two":2,"three":3,"four":4}
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:
1
{‘one‘: ‘eins‘, ‘two‘: 2, ‘three‘: 3, ‘four‘: 4}
{‘two‘: 2, ‘three‘: 3, ‘four‘: 4}
技术图片

----字典中成员检测

技术图片
d = {"one":1,"two":2,"three":3,"four":4}

if 2 in d:
    print("value")
    
if "two" in d:
    print("key")
    
if ("two",2) in d:
    print("kv")
技术图片

----使用for循环访问字典

技术图片
d = {"one":1,"two":2,"three":3,"four":4}
#使用for循环,直接按key值访问

for k in d:
    print(k,d[k])
    
#上述代码也可以写成如下
    
for k in d.keys():
    print(k,d[k])

#只访问字典的值

for v in d.values():
    print(v)

#以下是特殊用法

for k,v in d.items():
    print(k,‘--->‘,v)
技术图片

----字典相关函数

通用函数:len,max,min,dict

d = {"one":1,"two":2,"three":3,"four":4}
print(max(d))
print(min(d))
print(len(d))

dict() 函数的使用方法:

技术图片
dict0 = dict()  # 传一个空字典
print(‘dict0:‘, dict0)
 
dict1 = dict({‘three‘: 3, ‘four‘: 4})  # 传一个字典
print(‘dict1:‘, dict1)
 
dict2 = dict(five=5, six=6)  # 传关键字
print(‘dict2:‘, dict2)
 
dict3 = dict([(‘seven‘, 7), (‘eight‘, 8)])  # 传一个包含一个或多个元祖的列表
print(‘dict3:‘, dict3)
 
dict5 = dict(zip([‘eleven‘, ‘twelve‘], [11, 12]))  # 传一个zip()函数
print(‘dict5:‘, dict5)
技术图片

str(字典):返回字典的字符串格式

d = {"one":1,"two":2,"three":3,"four":4}

print(str(d))

clear:清空字典

items:返回字典的键值对组成的元组格式

技术图片
d = {"one":1,"two":2,"three":3,"four":4}

i = d.items()
print(type(i))
print(i)

d.clear()
print(d)
技术图片

keys:返回字典的键组成的一个结构

d = {"one":1,"two":2,"three":3,"four":4}
k = d.keys()
print(type(k))
print(k)

values:返回字典的值组成的一个结构

d = {"one":1,"two":2,"three":3,"four":4}
v = d.values()
print(type(v))
print(v)

get:根据制定键返回相应的值,好处是可以设置默认值

技术图片
d = {"one":1,"two":2,"three":3,"four":4}

print(d.get("one333"))

#get默认值是None,可以设置
print(d.get("one",100))
print(d.get("one222",100))
技术图片

fromkeys:使用指定的序列作为键,使用一个值作为字典的所有的键的值

p = ["one","two","three","four",]
#注意fromkeys两个参数的类型
#注意fromkeys的调用主体
d = dict.fromkeys(p,"222")
print(d)

 

四、集合set


 

  • 集合更接近数学上集合的概念。集合中每个元素都是无序的、不重复的任意对象。
  • 可以通过集合去判断数据的从属关系,也可以通过集合把数据结构中重复的元素减掉。集合可做集合运算,可添加和删除元素。
  • 集合内数据无序,即无法使用索引和分片
  • 集合内部数据元素具有唯一性,可以用来排除重复数据
  • 集合内的数据:str,int,float,tuple,冰冻集合等,即内部只能放置可哈希数据
----集合的定义
技术图片
#集合的定义,set()
s = set()
print(type(s))
print(s)

#也可以像下面这样做,大括号内一定要有值,否则定义出的将是一个dict
s = {1,2,3,4,5,6,7}
print(s)
技术图片

创建集合时需要用list作为输入集合,可通过add()方法增加元素,remove()方法删除元素

s = set([1,2,3])
s.add(6)
s.remove(2)

集合的内涵

普通集合内涵
--------以下集合会在初始化后自动过滤掉重复元素

s = {33,1,33,6,9,126,8,6,3,77,88,99,126}
print(s)

普通循环集合内涵

s = {33,1,33,6,9,126,8,6,3,77,88,99,126}
ss = {i for i in s}
print(ss)

带条件的集合内涵

s = {33,1,33,6,9,126,8,6,3,77,88,99,126}
sss = {i for i in s if i % 2 ==0}
print(sss)

多循环集合的内涵

s1 = {1,2,3,4}
s2 = {"nice","to","meet","you"}

s = {m*n for m in s2 for n in s1}
print(s)

----集合函数

  •  intersection:交集
  • difference:差集
  • union:并集
  • issubset:检查一个集合是否为另一个子集
  • issuperset:检查一个集合是否为另一个超集 

通过代码来看区别:

技术图片
s1 = {1,2,3,4,5,6,7}
s2 = {5,6,7,8,9}

#交集
s_1 = s1.intersection(s2)
print("交集:",s_1)

#差集
s_2 = s1.difference(s2)
print("差集:",s_2)

#并集
s_3 = s1.union(s2)
print("并集:",s_3)

#检查一个集合是否为另一个子集
s_4 = s1.issubset(s2)
print("检查子集结果:",s_4)

#检查一个集合是否为另一个超集
s_5 = s1.issuperset(s2)
print("检查超集结果:",s_5)
技术图片
这里是运行结果:
交集: {5, 6, 7} 差集: {1, 2, 3, 4} 并集: {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9} 检查子集结果: False 检查超集结果: False

frozen set:冰冻集合

  • 冰冻集合是不可以进行任何修改的集合
  • frozenset是一种特殊集合

创建冰冻集合的方式:

s = frozenset()

  

每天进步一点点,不要停止前进的脚步

Python中的四种数据结构

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原文地址:https://www.cnblogs.com/zhncnblogs/p/11909976.html

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