百度360必应搜狗淘宝本站头条
当前位置:网站首页 > 技术资源 > 正文

Python数据类型学习 ——详解列表、元组、集合、字典常见操作

off999 2024-10-05 19:36 25 浏览 0 评论

列表

列表是Python中最常用的数据类型之一。它们可以包含不同类型的数据,例如数字、字符串等。列表使用方括号 [] 表示,每个元素称为列表的元素,元素之间使用逗号 , 分隔。

列表的定义

以下是定义列表的示例:

包含数字的列表:[1, 2, 3, 4, 5]
包含字符串的列表:['aa', 'cc', 'dd']
包含不同类型数据的列表:[123, 'abc']
包含子列表的列表:[ [1, 'a'], [2, 'b'] ]

除了直接定义列表之外,还可以在定义之后修改列表中的元素,或者使用索引来访问和修改一个或多个元素。此外,列表还支持许多内置函数,如添加元素、删除元素、排序等。

创建列表

可以使用赋值运算符将一个字符串转换为列表:

colors = ["red", "blue", "green"] print(colors) # 将列表打印出来 print(type(colors)) # 打印 colors 变量的类型

使用内置函数list()也可以将字符串创建为列表:

list('red') # ['r', 'e', 'd']

此外,还可以使用列表推导式创建列表。例如,以下代码使用列表推导式创建一个包含1到10之间的整数的列表:

[ x for x in range(1, 10) ] # [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

访问列表的元素

可以通过索引访问列表中的每一个元素。例如,以下代码演示了如何访问列表 list1 中的第一个元素:

list1 = ['a', 'b', 'c', 'd']list1[0] # a

可以使用负索引来访问最后一个元素。例如,以下代码访问列表 list1 中的最后一个元素:

list1[-1] # d

如果需要访问嵌套列表中的元素,可以使用多个索引。例如,以下代码访问列表 list2 中第三个元素中的第一个元素:

list2 = ['a', 'b', ['c', 'd']]list2[2][0] # c

删除列表的元素和删除列表

可以使用 del 语句来删除列表中的元素或整个列表。例如:

list1 = [1, 2, 3, 4, 5]del list1[0] # 删除第一个元素print(list1) # [2, 3, 4, 5]del list1 # 删除整个列表

列表的常见操作

列表是可变的,可以进行添加、修改、删除等操作。以下是一些常见的操作方法:

  1. list.append(element):在列表末尾添加元素。
  2. list.insert(index, element):在指定位置插入元素。
  3. list.remove(element):移除列表中第一个出现的元素。
  4. list.pop(index):移除并返回指定位置的元素。
  5. list.extend(iterable):将可迭代对象中的元素添加到列表末尾。
  6. list.clear():清空列表中的所有元素。
  7. list.index(element):返回指定元素的索引位置。
  8. list.count(element):返回指定元素在列表中出现的次数。
  9. list.sort():对列表进行排序(原地排序)。
  10. list.reverse(): 反转列表元素的顺序。
  11. sorted(list): 对列表进行排序并返回新的列表(不改变原列表)
  12. len(list): 得到列表的长度。
  13. len(list[0]): 得到列表中元素的长度。
  14. list.count(element): 得到元素出现的次数。

例如,以下代码演示了如何使用这些方法对列表进行操作:

list1 = ['hello', 1, 4, 1, 5, 9]len(list1) # 列表的长度,得到 6len(list1[0]) # 列表中第一个元素的长度,得到 5list1.count(1) # 1出现的次数,得到 2list1.append(2) # 在末尾添加元素,得到 [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2]list1.insert(2, 6) # 在位置2插入元素6,得到 [3, 1, 6, 4, 1, 5, 9, 2]list1.remove(4) # 移除第一个出现的4,得到 [3, 1, 6, 1, 5, 9, 2]list1.pop(2) # 移除并返回位置2的元素,得到 [3, 1, 1, 5, 9, 2]list1.extend([2, 3]) # 将[2, 3]中的元素添加到末尾,得到 [3, 1, 1, 5, 9, 2, 2, 3]list1.clear() # 清空列表,得到 []

元组

元组是一种不可变序列,与列表相似,但创建后不可修改。元组在Python中用于表示不可变数据序列,如文本字符串和二进制数据。与列表相比,元组的执行效率更高,因为它们不需要动态分配内存。

序列和元组

基本的序列包括列表、元组、range元组和列表类似,但是差别是创建后不可修改

二进制数据和文本字符串属于特别定制的附加序列序列的通用操作

运算

结果

x in s

如果 s 中的某项等于 x 则结果为 True,否则为 False

x not In s

如果 s 中的某项等于 x 则结果为 Fasle,否则为 True

s + t

s 与 t 相拼接

s * n 或 n * s

相当于 s 与自身进行 n 次拼接

s[i]

s 的第 i 项,起始为 0

s[i:j]

s 从 i 到 j 的切片

s[i:j:k]

s 从 i 到 j 步长为 k 的切片

len(s)

s 的长度

min(s)

s 的最小项

max(s)

s 的最大项

s.index(x[, i[, j]])

x 在 s 中首次出现项的索引号(索引号在 i 或者其后且在 j 之前)

s.count(x)

x 在 s 中出现的总次数

创建元组

元组可以使用圆括号 “()” 定义,也可以使用 tuple() 函数创建。将 range()、列表、字符串转换为元组可以使用类型转换函数。

例如:

# 使用圆括号定义元组my_tuple = (1, 2, 3)print(my_tuple) # 输出:(1, 2, 3)# 使用tuple()函数创建元组my_tuple = tuple([1, 2, 3])print(my_tuple) # 输出:(1, 2, 3)# 将列表转换为元组my_list = [4, 5, 6]my_tuple = tuple(my_list)print(my_tuple) # 输出:(4, 5, 6)

删除元组

元组是不可变序列,因此无法使用append()、pop()、insert()等修改序列元素的函数。如果需要删除元组中的元素,可以使用 del 语句删除整个元组或指定元素。例如:

my_tuple = (1, 2, 3)# 删除整个元组del my_tupleprint(my_tuple) # 报错:NameError: name 'my_tuple' is not defined

集合的常见操作

Python 中的集合类型包括 set 和 frozenset 两种对象。set 对象是可变的,而 frozenset 对象是不可变的。set 对象在程序设计中比较常使用。集合的唯一性是经常使用该数据类型的主要原因。从序列中去除重复项等操作,可以通过数据类型强制转换实现。

创建 set 对象

集合可以使用多种方式创建,包括使用花括号内以逗号分隔元素的方式、使用集合推导式和使用类型构造器。例如:

# 使用花括号定义set对象my_set = {1, 2, 3}print(my_set) # 输出:{1, 2, 3}# 使用集合推导式创建set对象my_set = {x for x in range(10)}print(my_set) # 输出:{0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}# 使用类型构造器创建set对象my_set = set([1, 2, 3])print(my_set) # 输出:{1, 2, 3}

set 对象的常用操作

len(s):返回集合 s 中的元素数量。

x in s:检测 x 是否为 s 中的成员。

s <= other:检测是否集合 s 中的每个元素都在 other 之中。

s < other:检测集合 s 是否为 other 的真子集。

add(element):将元素 element 添加到集合 s 中。

remove(element):从集合 s 中移除元素 element。

pop():从集合 s 中随机移除一个元素并返回它。

clear():清空集合 s 中的所有元素。

删除 set 对象

my_set = {1, 2, 3}# 删除 set 对象del my_setprint(my_set) # 报错:NameError: name 'my_set' is not defined

字典

字典是一种可变的数据类型,用于存储键值对。字典中的每个元素由一个键和一个值组成,键是唯一的,因此无法使用不可哈希的类型(如列表或字典)作为键。整数1和浮点数1.0会被视为相同的键。

字典的定义

字典的定义可以通过花括号 {}来实现,也可以使用 dict() 函数或字典推导式。例如:

# 使用花括号定义字典my_dict = {'one': 1, 'two': 2}print(my_dict) # 输出:{'one': 1, 'two': 2}# 使用dict()函数定义字典my_dict = dict(one=1, two=2)print(my_dict) # 输出:{'one': 1, 'two': 2}# 使用字典推导式定义字典my_dict = {x: x**2 for x in range(10)}print(my_dict) # 输出:{0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25, 6: 36, 7: 49, 8: 64, 9: 81}

字典常见操作

1.访问字典的内容,例如:

mail_list = {'tom': 'tom@mail.com', 'jerry': 'jerry@mail.com'} print(mail_list.items()) # 输出:dict_items([('tom', 'tom@mail.com'), ('jerry', 'jerry@mail.com')])

2.访问字典里指定的键:可以通过键来访问字典中的值。例如:

mail_list = {'tom': 'tom@mail.com', 'jerry': 'jerry@mail.com'}print(mail_list['tom']) # 输出:tom@mail.com

3.遍历字典:可以通过 items() 方法来遍历字典中的键值对。例如:

for key, value in mail_list.items(): print(key, value)

4.修改字典内容:为字典添加新的键值对,如果字典中已经包含键 'tom',则更新该键对应的值。例如:

mail_list['tom'] = 'new_email@mail.com'

5.删除键值对:可以使用 pop() 方法删除指定的键值对并返回值。例如:

removed_value = mail_list.pop('tom')

6.返回字典的项数:可以使用 len() 函数返回字典中的项数。例如:

num_items = len(mail_list)

7.判断键是否在字典中:可以使用 in 关键字来检查一个键是否存在于字典中。例如:

if 'jerry' in mail_list: print("Jerry's email is in the dictionary.")

8.高级用法:可以使用 setdefault() 方法插入默认值;使用 |= 运算符更新字典等。例如:

new_email_list = {'wilson': 'wilson@newmail.com'}mail_list |= new_email_list # 将新字典的键值对添加到旧字典中,如果键已存在则更新对应的值。注意,此操作需要Python 3.9及以上版本支持。

9.字典与其他数据类型的混合使用:可以轻松地将列表、元组、字符串等数据类型转换为字典,反之亦然。此外,还可以利用 zip() 函数合并两个列表为字典。例如:

name_list = ['name1', 'name2', 'name3']email_list = ['1111', '2222', '3333']merged_dict = dict(zip(name_list, email_list)) # 将两个列表合并为一个字典,键为name_list中的元素,值为email_list中的元素。merged_dict2 = { name_list[i]: email_list[i] for i in range(len(name_list)) } # 使用推导式亦可实现合并功能

删除字典

my_dict = { a: 1, b: 2, c: 3 }# 删除 字典del my_dicprint(my_dic) # 报错:NameError: name 'my_dic' is not defined




总结

本文介绍了Python的几种内置数据类型,包括列表、元组、集合和字典,并详细介绍了它们的常见操作。

对于列表(list),我们可以通过索引访问列表中的元素,可以使用切片操作获取列表的一部分,可以进行追加、插入和删除操作,还可以使用循环遍历列表中的所有元素。列表还支持一些常用的方法,如append()、insert()、remove()等。

元组(tuple) 是一个不可变的数据类型,与列表类似,但元组的元素不能被修改。元组通常用于存储一组不会改变的数据。元组可以使用索引和切片操作,也可以进行比较和排序操作。

集合(set) 是一个无序且不重复的数据集合,可以进行添加、删除、交集、并集等操作。集合中的元素必须是可哈希的。

字典(dictionary) 是一个可变的数据类型,用于存储键值对。字典中的键必须是唯一的,值可以是任何类型的数据。可以通过键来访问字典中的值,也可以使用字典推导式来创建新的字典。字典还支持一些常用的方法,如get()、setdefault()等。

这些内置数据类型在Python中非常常用,掌握它们的操作方法可以更好地处理数据和实现程序功能。

相关推荐

阿里云国际站ECS:阿里云ECS如何提高网站的访问速度?

TG:@yunlaoda360引言:速度即体验,速度即业务在当今数字化的世界中,网站的访问速度已成为决定用户体验、用户留存乃至业务转化率的关键因素。页面加载每延迟一秒,都可能导致用户流失和收入损失。对...

高流量大并发Linux TCP性能调优_linux 高并发网络编程

其实主要是手里面的跑openvpn服务器。因为并没有明文禁p2p(哎……想想那么多流量好像不跑点p2p也跑不完),所以造成有的时候如果有比较多人跑BT的话,会造成VPN速度急剧下降。本文所面对的情况为...

性能测试100集(12)性能指标资源使用率

在性能测试中,资源使用率是评估系统硬件效率的关键指标,主要包括以下四类:#性能测试##性能压测策略##软件测试#1.CPU使用率定义:CPU处理任务的时间占比,计算公式为1-空闲时间/总...

Linux 服务器常见的性能调优_linux高性能服务端编程

一、Linux服务器性能调优第一步——先搞懂“看什么”很多人刚接触Linux性能调优时,总想着直接改配置,其实第一步该是“看清楚问题”。就像医生看病要先听诊,调优前得先知道服务器“哪里...

Nginx性能优化实战:手把手教你提升10倍性能!

关注△mikechen△,十余年BAT架构经验倾囊相授!Nginx是大型架构而核心,下面我重点详解Nginx性能@mikechen文章来源:mikechen.cc1.worker_processe...

高并发场景下,Spring Cloud Gateway如何抗住百万QPS?

关注△mikechen△,十余年BAT架构经验倾囊相授!大家好,我是mikechen。高并发场景下网关作为流量的入口非常重要,下面我重点详解SpringCloudGateway如何抗住百万性能@m...

Kubernetes 高并发处理实战(可落地案例 + 源码)

目标场景:对外提供HTTPAPI的微服务在短时间内收到大量请求(例如每秒数千至数万RPS),要求系统可弹性扩容、限流降级、缓存减压、稳定运行并能自动恢复。总体思路(多层防护):边缘层:云LB...

高并发场景下,Nginx如何扛住千万级请求?

Nginx是大型架构的必备中间件,下面我重点详解Nginx如何实现高并发@mikechen文章来源:mikechen.cc事件驱动模型Nginx采用事件驱动模型,这是Nginx高并发性能的基石。传统...

Spring Boot+Vue全栈开发实战,中文版高清PDF资源

SpringBoot+Vue全栈开发实战,中文高清PDF资源,需要的可以私我:)SpringBoot致力于简化开发配置并为企业级开发提供一系列非业务性功能,而Vue则采用数据驱动视图的方式将程序...

Docker-基础操作_docker基础实战教程二

一、镜像1、从仓库获取镜像搜索镜像:dockersearchimage_name搜索结果过滤:是否官方:dockersearch--filter="is-offical=true...

你有空吗?跟我一起搭个服务器好不好?

来人人都是产品经理【起点学院】,BAT实战派产品总监手把手系统带你学产品、学运营。昨天闲的没事的时候,随手翻了翻写过的文章,发现一个很严重的问题。就是大多数时间我都在滔滔不绝的讲理论,却很少有涉及动手...

部署你自己的 SaaS_saas如何部署

部署你自己的VPNOpenVPN——功能齐全的开源VPN解决方案。(DigitalOcean教程)dockovpn.io—无状态OpenVPNdockerized服务器,不需要持久存储。...

Docker Compose_dockercompose安装

DockerCompose概述DockerCompose是一个用来定义和管理多容器应用的工具,通过一个docker-compose.yml文件,用YAML格式描述服务、网络、卷等内容,...

京东T7架构师推出的电子版SpringBoot,从构建小系统到架构大系统

前言:Java的各种开发框架发展了很多年,影响了一代又一代的程序员,现在无论是程序员,还是架构师,使用这些开发框架都面临着两方面的挑战。一方面是要快速开发出系统,这就要求使用的开发框架尽量简单,无论...

Kubernetes (k8s) 入门学习指南_k8s kubeproxy

Kubernetes(k8s)入门学习指南一、什么是Kubernetes?为什么需要它?Kubernetes(k8s)是一个开源的容器编排系统,用于自动化部署、扩展和管理容器化应用程序。它...

取消回复欢迎 发表评论: