Python中的四种数据结构

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： 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； 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； 列表中的元素可以是Python中的任何对象； 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 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‘] 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 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 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 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‘ 10、用循环来创建列表 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] 11、过滤列表中的内容放入新的列表中 #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] 12、嵌套式生成列表 #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]   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： >>> a = (1,2,3,4) >>> a (1, 2, 3, 4) >>> print(type(a)) >>> a[1]=5 Traceback (most recent call last): File "", line 1, in a[1]=5 TypeError: ‘tuple‘ object does not support item assignment >>> a[1:1] = 5 Traceback (most recent call last): File "", line 1, in a[1:1] = 5 TypeError: ‘tuple‘ object does not support item assignment >>> a[1] 2 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： >>> a = (‘a‘,‘b‘,[‘A‘,‘B‘]) >>> print(type(a)) #检测a的数据类型是什么 #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 #检测出a[2]的类型是list 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  #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)   ----字典的常见操作_____访问、删除、变更字典里面的内容 #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} ----字典中成员检测 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") ----使用for循环访问字典 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) ----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： 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) 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 d = {"one":1,"two":2,"three":3,"four":4} i = d.items() print(type(i)) print(i) d.clear() print(d) 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 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)) 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 #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) 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： 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) 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中的四种数据结构标签：log   不可   tms   插入   c++   有一个   区别   内部数据   根据   原文地址：https://www.cnblogs.com/zhncnblogs/p/11909976.html