Python学习（5）：数据结构

1 列表

1.1 列表方法

列表数据类型支持很多方法，列表对象的所有方法所示如下：

list.append(x)：在列表末尾添加一项。类似于 a[len(a):] = [x]。
list.extend(iterable)：通过添加来自 iterable 的所有项来扩展列表。类似于 a[len(a):] = iterable。
list.insert(i, x)：在指定位置插入元素。第一个参数是插入元素的索引，因此，a.insert(0, x) 在列表开头插入元素， a.insert(len(a), x) 等同于 a.append(x) 。
list.remove(x)：从列表中删除第一个值为 x 的元素。未找到指定元素时，触发 ValueError 异常。
list.pop([i])：移除列表中给定位置上的条目，并返回该条目。如果未指定索引号，则 a.pop() 将移除并返回列表中的最后一个条目。如果列表为空或索引号在列表索引范围之外则会引发 IndexError。
list.clear()：移除列表中的所有项。类似于 del a[:]。
list.index(x[, start[, end]])：返回列表中第一个值为 x 的元素的零基索引。未找到指定元素时，触发 ValueError 异常。可选参数 start 和 end 是切片符号，用于将搜索限制为列表的特定子序列。返回的索引是相对于整个序列的开始计算的，而不是 start 参数。
list.count(x)：返回列表中元素 x 出现的次数。
list.sort(*, key=None, reverse=False)：就地排序列表中的元素。
list.reverse()：翻转列表中的元素。
list.copy()：返回列表的浅拷贝。类似于 a[:]。

多数列表方法示例：

fruits = ['orange', 'apple', 'pear', 'banana', 'kiwi', 'apple', 'banana']
print('apple 出现次数：' + str(fruits.count('apple')))
print('tangerine 出现次数：' + str(fruits.count('tangerine')))
print('banana 所在位置：' + str(fruits.index('banana')))
print('banana 所在位置从索引4开始查找下一个：' + str(fruits.index('banana', 4)))  # 从 4 号位开始查找下一个 banana
fruits.reverse()
print('翻转列表：' + str(fruits))
fruits.append('grape')
print('向列表最后添加元素：' + str(fruits))
fruits.sort()
print('排序：' + str(fruits))
print('移除并获取列表最后一个元素：' + fruits.pop())

insert, remove 或 sort 等仅修改列表的方法都不会打印返回值 -- 它们返回默认值 None。这是适用于 Python 中所有可变数据结构的设计原则。另外并非所有数据都可以排序或比较。举例来说，[None, 'hello', 10] 就不可排序因为整数不能与字符串比较而 None 不能与其他类型比较。此外，还存在一些没有定义顺序关系的类型。例如，3+4j < 5+7j 就不是一个合法的比较。

1.2 用列表实现堆栈

列表方法使得将列表用作栈非常容易，最后添加的元素会最先被取出（“后进先出”）。要将一个条目添加到栈顶，可使用 append()。要从栈顶取出一个条目，则使用 pop() 且不必显式指定索引。例如:

stack = [3, 4, 5]
stack.append(6)
stack.append(7)
print(stack)
print(stack.pop())
print(stack)
print(stack.pop())
print(stack.pop())
print(stack)

1.3 用列表实现队列

列表也可以用作队列，最先加入的元素，最先取出（“先进先出”）；然而，列表作为队列的效率很低。因为，在列表末尾添加和删除元素非常快，但在列表开头插入或移除元素却很慢（因为所有其他元素都必须移动一位）。实现队列最好用 collections.deque，可以快速从两端添加或删除元素。例如：

from collections import dequequeue = deque(["Eric", "John", "Michael"])
queue.append("Terry")  # Terry 到了
queue.append("Graham")  # Graham 到了
print(queue.popleft())  # 第一个到的现在走了
print(queue.popleft())  # 第二个到的现在走了
print(queue)  # 按到达顺序排列的剩余队列
deque(['Michael', 'Terry', 'Graham'])

1.4 列表推导式

列表推导式创建列表的方式更简洁。常见的用法为，对序列或可迭代对象中的每个元素应用某种操作，用生成的结果创建新的列表；或用满足特定条件的元素创建子序列。例如，创建平方值的列表：

squares = []
for x in range(10):squares.append(x**2)print(squares)

注意，这段代码创建（或覆盖）变量 x，该变量在循环结束后仍然存在。下述方法可以无副作用地计算平方列表：

squares = list(map(lambda x: x**2, range(10)))
# 等价于
squares = [x**2 for x in range(10)]

列表推导式的方括号内包含以下内容：一个表达式，后面为一个 for 子句，然后，是零个或多个 for 或 if 子句。结果是由表达式依据 for 和 if 子句求值计算而得出一个新列表。举例来说，以下列表推导式将两个列表中不相等的元素组合起来：

combs1 = [(x, y) for x in [1, 2, 3] for y in [3, 1, 4] if x != y]
# 等价于
combs2 = []
for x in [1, 2, 3]:for y in [3, 1, 4]:if x != y:combs2.append((x, y))print(combs1)
print(combs2)

注意，上面两段代码中，for 和 if 的顺序相同。表达式是元组（例如上例的 (x, y)）时，必须加上括号：

from math import pivec = [-4, -2, 0, 2, 4]
# 新建一个将值翻倍的列表
print([x * 2 for x in vec])
# 过滤列表以排除负数
print([x for x in vec if x >= 0])
# 对所有元素应用一个函数
print([abs(x) for x in vec])
# 在每个元素上调用一个方法
freshFruit = ['  banana', '  loganberry ', 'passion fruit  ']
print([weapon.strip() for weapon in freshFruit])
# 创建一个包含 (数字, 平方) 2 元组的列表
print([(x, x ** 2) for x in range(6)])
# 元组必须加圆括号，否则会引发错误
# [x, x**2 for x in range(6)] 错误：x, x**2 必须在圆括号中，需要更改为 (x, x**2)
# 使用两个 'for' 来展平嵌套的列表
vec = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
print([num for elem in vec for num in elem])
# 列表推导式可以使用复杂的表达式和嵌套函数：
print([str(round(pi, i)) for i in range(1, 6)])

1.5 嵌套的列表推导式

列表推导式中的初始表达式可以是任何表达式，甚至可以是另一个列表推导式。下面这个 3x4 矩阵，由 3 个长度为 4 的列表组成：

matrix = [[1, 2, 3, 4],[5, 6, 7, 8],[9, 10, 11, 12],
]# 下面的列表推导式可以转置行列：
print([[row[i] for row in matrix] for i in range(4)])# 如我们在之前小节中看到的，内部的列表推导式是在它之后的 for 的上下文中被求值的，所以这个例子等价于:
transposed = []
for i in range(4):transposed.append([row[i] for row in matrix])print(transposed)# 反过来说，也等价于：
transposed = []
for i in range(4):# 以下 3 行实现了嵌套的列表组transposed_row = []for row in matrix:transposed_row.append(row[i])transposed.append(transposed_row)print(transposed)

实际应用中，最好用内置函数替代复杂的流程语句。此时，zip() 函数更好用，关于本行中星号的详细说明，参见Python学习（4）：函数-CSDN博客解包实参列表。

matrix = [[1, 2, 3, 4],[5, 6, 7, 8],[9, 10, 11, 12],
]print(list(zip(*matrix)))

2 del

可以按索引而不是按值从一个列表移除条目：即使用 del 语句。这不同于返回一个值的 pop() 方法。 del 语句还可被用来从列表移除切片或清空整个列表（之前我们通过将一个空列表赋值给切片实现此功能）。例如:

a = [-1, 1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
del a[0]
print(a)
del a[2:4]
print(a)
del a[:]
print(a)# del 也可以用来删除整个变量。此后，再引用 a 就会报错（直到为它赋与另一个值）。
del a

3 元组和序列

列表和字符串有很多共性，例如，索引和切片操作。这两种数据类型是序列。随着 Python 语言的发展，其他的序列类型也被加入其中。本节介绍另一种标准序列类型：元组。元组由多个用逗号隔开的值组成，例如：

t = 12345, 54321, 'hello!'
print(t[0])
print(t)
# 元组可以嵌套：
u = t, (1, 2, 3, 4, 5)
print(u)
# 元组是不可变对象：
# t[0] = 88888 TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
# 但它们可以包含可变对象：
v = ([1, 2, 3], [3, 2, 1])
print(v)

输出时，元组都要由圆括号标注，这样才能正确地解释嵌套元组。输入时，圆括号可有可无，不过经常是必须的（如果元组是更大的表达式的一部分）。不允许为元组中的单个元素赋值，当然，可以创建含列表等可变对象的元组。

虽然，元组与列表很像，但使用场景不同，用途也不同。元组是 immutable （不可变的），一般可包含异质元素序列，通过解包（见本节下文）或索引访问（如果是 namedtuples，可以属性访问）。列表是 mutable （可变的），列表元素一般为同质类型，可迭代访问。

构造 0 个或 1 个元素的元组比较特殊：为了适应这种情况，对句法有一些额外的改变。用一对空圆括号就可以创建空元组；只有一个元素的元组可以通过在这个元素后添加逗号来构建（圆括号里只有一个值的话不够明确）。丑陋，但是有效。例如：

empty = ()
singleton = 'hello',    # <-- 注意末尾的逗号
print(len(empty))
print(len(singleton))
print(singleton)

语句 t = 12345, 54321, 'hello!' 是 元组打包 的例子：值 12345, 54321 和 'hello!' 一起被打包进元组。逆操作也可以：

x, y, z = t

称之为 序列解包 也是妥妥的，适用于右侧的任何序列。序列解包时，左侧变量与右侧序列元素的数量应相等。注意，多重赋值其实只是元组打包和序列解包的组合。

4 集合

Python 还支持集合这种数据类型。集合是由不重复元素组成的无序容器。基本用法包括成员检测、消除重复元素。集合对象支持合集、交集、差集、对称差分等数学运算。创建集合用花括号或 set() 函数。注意，创建空集合只能用 set()，不能用 {}，{} 创建的是空字典，下一小节介绍数据结构：字典。以下是一些简单的示例：

basket = {'apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana'}
print(basket)  # 显示重复项已被移除
print('orange' in basket)  # 快速成员检测
print('crabgrass' in basket)
# 演示针对两个单词中独有的字母进行集合运算
a = set('abracadabra')
b = set('alacazam')
print(a)  # a 中独有的字母
print(a - b)  # 存在于 a 中但不存在于 b 中的字母
print(a | b)  # 存在于 a 或 b 中或两者中皆有的字母
print(a & b)  # 同时存在于 a 和 b 中的字母
print(a ^ b)  # 存在于 a 或 b 中但非两者中皆有的字母
# 与 列表推导式 类似，集合也支持推导式：
a = {x for x in 'abracadabra' if x not in 'abc'}
print(a)

5 字典

另一个常用的 Python 内置数据类型是字典。字典在其他编程语言中可能称为“联合内存”或“联合数组”。与以连续整数为索引的序列不同，字典是以键来索引的，键可以是任何不可变类型；字符串和数字总是可以作为键。元组在其仅包含字符串、数字或元组时也可以作为键；如果一个元组直接或间接地包含了任何可变对象，则不可以用作键。你不能使用列表作为键，因为列表可使用索引赋值、切片赋值或 append() 和 extend() 等方法进行原地修改。

可以把字典理解为 键值对 的集合，但字典的键必须是唯一的。花括号 {} 用于创建空字典。另一种初始化字典的方式是，在花括号里输入逗号分隔的键值对，这也是字典的输出方式。

字典的主要用途是通过关键字存储、提取值。用 del 可以删除键值对。用已存在的关键字存储值，与该关键字关联的旧值会被取代。通过不存在的键提取值，则会报错。

对字典执行 list(d) 操作，返回该字典中所有键的列表，按插入次序排列（如需排序，请使用 sorted(d)）。检查字典里是否存在某个键，使用关键字 in。以下是一些字典的简单示例：

tel = {'jack': 4098, 'sape': 4139}
tel['guido'] = 4127
print(tel)
print(tel['jack'])
del tel['sape']
tel['irv'] = 4127
print(tel)
print(list(tel))
print(sorted(tel))
print('guido' in tel)
print('jack' not in tel)# dict() 构造函数可以直接用键值对序列创建字典：
print(dict([('sape', 4139), ('guido', 4127), ('jack', 4098)]))# 字典推导式可以用任意键值表达式创建字典：
print({x: x**2 for x in (2, 4, 6)})# 关键字是比较简单的字符串时，直接用关键字参数指定键值对更便捷：
print(dict(sape=4139, guido=4127, jack=4098))

6 循环的技巧

6.1 items()

当对字典执行循环时，可以使用 items() 方法同时提取键及其对应的值。

knights = {'gallahad': 'the pure', 'robin': 'the brave'}
for k, v in knights.items():print(k, v)

6.2 enumerate()

在序列中循环时，用 enumerate() 函数可以同时取出位置索引和对应的值：

for i, v in enumerate(['tic', 'tac', 'toe']):print(i, v)

6.3 zip()

同时循环两个或多个序列时，用 zip() 函数可以将其内的元素一一匹配：

questions = ['name', 'quest', 'favorite color']
answers = ['lancelot', 'the holy grail', 'blue']
for q, a in zip(questions, answers):print('What is your {0}?  It is {1}.'.format(q, a))

6.4 reversed(range())

为了逆向对序列进行循环，可以求出欲循环的正向序列，然后调用 reversed() 函数：

for i in reversed(range(1, 10, 2)):print(i)

6.5 sorted()

按指定顺序循环序列，可以用 sorted() 函数，在不改动原序列的基础上，返回一个重新的序列：

basket = ['apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana']
for i in sorted(basket):print(i)

6.6 sorted(set())

使用 set() 去除序列中的重复元素。使用 sorted() 加 set() 则按排序后的顺序，循环遍历序列中的唯一元素：

basket = ['apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana']
for f in sorted(set(basket)):print(f)

6.7 修改列表时创建

一般来说，在循环中修改列表的内容时，创建新列表比较简单，且安全：

import math
raw_data = [56.2, float('NaN'), 51.7, 55.3, 52.5, float('NaN'), 47.8]
filtered_data = []
for value in raw_data:if not math.isnan(value):filtered_data.append(value)print(filtered_data)

7 深入条件控制

while 和 if 条件句不只可以进行比较，还可以使用任意运算符。比较运算符 in 和 not in 用于执行确定一个值是否存在（或不存在）于某个容器中的成员检测。运算符 is 和 is not 用于比较两个对象是否是同一个对象。所有比较运算符的优先级都一样，且低于任何数值运算符。

比较操作支持链式操作。例如，a < b == c 校验 a 是否小于 b，且 b 是否等于 c。

比较操作可以用布尔运算符 and 和 or 组合，并且，比较操作（或其他布尔运算）的结果都可以用 not 取反。这些操作符的优先级低于比较操作符；not 的优先级最高， or 的优先级最低，因此，A and not B or C 等价于 (A and (not B)) or C。与其他运算符操作一样，此处也可以用圆括号表示想要的组合。

布尔运算符 and 和 or 是所谓的短路运算符：其参数从左至右求值，一旦可以确定结果，求值就会停止。例如，如果 A 和 C 为真，B 为假，那么 A and B and C 不会对 C 求值。用作普通值而不是布尔值时，短路运算符的返回值通常是最后一个求了值的参数。

还可以把比较运算或其它布尔表达式的结果赋值给变量，例如：

string1, string2, string3 = '', 'Trondheim', 'Hammer Dance'
non_null = string1 or string2 or string3
print(non_null)

注意，Python 与 C 不同，在表达式内部赋值必须显式使用海象运算符 :=。这避免了 C 程序中常见的问题：要在表达式中写 == 时，却写成了 =。

8 序列和其他类型的比较

序列对象可以与相同序列类型的其他对象比较。这种比较使用 字典式 顺序：首先，比较前两个对应元素，如果不相等，则可确定比较结果；如果相等，则比较之后的两个元素，以此类推，直到其中一个序列结束。如果要比较的两个元素本身是相同类型的序列，则递归地执行字典式顺序比较。如果两个序列中所有的对应元素都相等，则两个序列相等。如果一个序列是另一个的初始子序列，则较短的序列可被视为较小（较少）的序列。对于字符串来说，字典式顺序使用 Unicode 码位序号排序单个字符。下面列出了一些比较相同类型序列的例子：

print((1, 2, 3) < (1, 2, 4))
print([1, 2, 3] < [1, 2, 4])
print('ABC' < 'C' < 'Pascal' < 'Python')
print((1, 2, 3, 4) < (1, 2, 4))
print((1, 2) < (1, 2, -1))
print((1, 2, 3) == (1.0, 2.0, 3.0))
print((1, 2, ('aa', 'ab')) < (1, 2, ('abc', 'a'), 4))