引言

我们在这个系列的开篇有提到，所谓的编程，其实就两个核心，一个是数据的表达，一个是数据的处理。

前面连着分享了几篇关于函数的文章，主要是聚焦的数据的处理。Python中一切皆对象，其实是一种设计思想，将数据的表达与数据的处理封装在一起。

从今天开始，打算通过几篇文章，来重点介绍下Python中关于数据表达的部分，用计算机专业的术语来说，就是“数据结构”。

在编程中，最常用的数据结构，主要有数组、链表、字典、集合等。

Python中内置的对应实现有：列表（list）、元组（tuple）、字典（dict）、集合（set）等，还包括一些其他模块中更好用的容器类，在后面的几篇文章中都会陆续进行介绍，今天这篇文章，首先来看一下Python中的列表（list）。

需要说明的是，有的地方把这些数据结构称为集合的操作，有些地方又称为容器对象。为了避免与set的集合的含义的混淆，我这里统一称为容器对象了。

Python中列表的特点

Python中的列表，是一个非常强大的数据结构，具有很多显著的特点。用一句话来形容Python的列表的话，就是“Great Actor”（特别能装）。因为不同于其他编程语言中类似的数据结构，Python中的列表，可以存储任意类型的数据元素。除了特别能装外，列表的主要特点如下：
1、可变性（Mutable）：列表是可变的，可以进行增、删、改的操作；
2、有序性（Ordered）：列表中的元素是有序的；
3、支持任意类型：不要求元素类型一致，这是跟其他编程语言尤其是静态类型语言中数据结构的不同点；
4、可以动态调整大小：根据实际的需要，自动进行长度的缩减；
5、提供了丰富的内置方法：如增加、删除、排序等

list的常用内置方法

通过查看list的定义，可以看到list所支持的内置方法清单。这里，不再进行一一列举，感兴趣的童鞋可以自行查看。

这里只对常用的一些方法做一下简要说明：

# 创建一个空列表
great_box = []
print(great_box)

# 尾部追加一个字符串
great_box.append('Python')
print(great_box)

# index为0的位置插入一个字符串
great_box.insert(0, 'Java')
print(great_box)

# 追加一个list对象作为元素
great_box.append([1, 2, 3])
print(great_box)

# 将一个元组的元素分别添加到列表中
# 各种类型都可以
great_box.extend((tuple(), list(), {}))
print(great_box)

# 默认把尾部的元素移除（弹出）
great_box.pop()
print(great_box)

# 弹出指定索引的元素
res = great_box.pop(1)
print(res)
print(great_box)

# 列表元素逆序，原地修改，也就是改变原对象
great_box.reverse()
print(great_box)

# 获取元素个数，内置函数len()
print(len(great_box))

执行结果：

可以看到，这些方法跟其他编程语言中也都是比较类似的。

接下来，以几个实际场景，演示list的使用。

对列表进行排序

对数据的排序应该是数据处理中，一个特别常用的操作。虽然，我们不需要自己编写排序算法，但是很多方法的底层，也会用到排序。

Python中对列表中的元素进行排序，有两种常见的方法：

方法1：列表的方法（进行原地修改（in place））

import random
# 随机生成一组身高数据，保存到列表heights中
heights = []
for _ in range(10):
    heights.append(random.randint(140, 200))
print('='*22 + '原始顺序' + '='*22)
print(heights)
# 原地排序操作，默认升序
print('='*22 + '升序排序' + '='*22)
heights.sort()
print(heights)
# 降序排列
print('='*22 + '降序排序' + '='*22)
heights.sort(reverse=True)
print(heights)

执行结果：

上面这个例子，其实没有任何实际的价值，我们在大多数场景中，不会只有一个列表存储了身高，而没有其他信息。
通常来说，会把人员的相关信息一起存储，我们需要按照身高排序，或者按照年龄排序，sort()方法其实也是可以支持的，可以对照list的sort()方法的定义来看：

from faker import Faker

fk = Faker('zh_CN')

persons = []
for _ in range(10):
    # 以元组形式存储人员信息（姓名，年龄，身高）
    persons.append((fk.name(), fk.random_int(10, 150), fk.random_int(140, 200)))
print('=' * 22 + '原始顺序' + '=' * 22)
print(persons)

print('=' * 22 + '按照年龄升序' + '=' * 22)
persons.sort(key=lambda x: x[1])
print(persons)

print('=' * 22 + '按照身高降序' + '=' * 22)
persons.sort(key=lambda x: x[2], reverse=True)
print(persons)

执行结果：

方法2：使用内置函数sorted()
需要注意的是，不同于列表对象的sort()方法，sorted()函数并不会在原地排序，也就是不会改变原列表对象，而是通过函数返回值，返回排序之后的新的列表对象：

from faker import Faker

fk = Faker('zh_CN')

persons = []
for _ in range(10):
    # 以元组形式存储人员信息（姓名，年龄，身高）
    persons.append((fk.name(), fk.random_int(10, 150), fk.random_int(140, 200)))
print('=' * 22 + '原始顺序' + '=' * 22)
print(persons)

print('=' * 22 + '按照年龄升序' + '=' * 22)
# persons.sort(key=lambda x: x[1])
new_persons = sorted(persons, key=lambda x: x[1])
print(new_persons)

print('=' * 22 + '按照身高降序' + '=' * 22)
# persons.sort(key=lambda x: x[2], reverse=True)
new_persons = sorted(persons, key=lambda x: x[2], reverse=True)
print(persons)

执行结果：

可以看到，唯一的不同，是否原地修改的。

如何判定元素是否存在

在Python中，使用in、not in操作符，可以很便捷地判定元素在列表对象中是否存在：

languages = ['Python', 'Java', 'Go']
if 'Python' in languages:
    print('Python exists')
if 'C++' not in languages:
    print('C++ not exists')

执行结果：

如何检索特定元素

在Python中，可以通过列表对象的index()方法，快速找到某个特定元素在列表中的位置。
需要注意的是，如果元素出现多次，会返回第一个索引；如果元素不存在，会抛异常。

languages = ['Python', 'Java', 'Go', 'Java']
print(languages)
idx = languages.index('Java')
print(idx)
idx = languages.index('C++')
print(idx)

执行结果：

列表推导式

前面我们通过for循环的方式，将元素逐个追加到列表中，其实，是有些繁琐的。还是那句话，“能用一行代码搞定的事，绝对不写两行”。

Python中提供列表推导式的语法，帮助我们简化列表对象的构建：
还是以测试人员信息的列表生成为例，我们使用列表推导式来改写：

from faker import Faker

fk = Faker('zh_CN')

# persons = []
# for _ in range(10):
#     # 以元组形式存储人员信息（姓名，年龄，身高）
#     persons.append((fk.name(), fk.random_int(10, 150), fk.random_int(140, 200)))

persons = [(fk.name(), fk.random_int(10, 150), fk.random_int(140, 200)) for _ in range(10)]

注释的三行代码，使用列表推导式，只需要一行代码就搞定了。
刚开始接触列表推导式，可能不太习惯，但是用得多了，你一定会被这种简洁性所征服，不由自主地选择使用列表推导式。
除了列表的生成可以使用列表推导式外，字典、集合同样支持推导式的快速生成。

此外，“Python一行流”的很多代码编写方法也是基于推导式的方式来加以实现的。

总结

本文简单介绍了Python中的列表这个容器类型，包括常用的内置方法以及列表推导式的使用。列表的灵活性，配合列表推导式的简洁性，在实际的Python编程实践中非常实用，掌握了列表的使用，一定能大大提升Python开发的效率。