python成长之list篇（python list+list）

发布时间：2022-11-15

本文目录一览：

  1. python的list
  2. Python中list的实现
  3. Python中内置数据类型list，tuple，dict，set的区别和用法

python的list

def all_pairs(xs, ys):
    xy_list = []
    for x in xs:
        for y in ys:
            xy = (x, y)
            xy_list.append(xy)
    return (xy_list)
all_pairs([1, 2, 3], ['a', 'b'])

def stringify_pairs(pairs):
    xystr_list = []
    for xy in pairs:
        (x, y) = xy
        xystr = str(x) + str(y)
        xystr_list.append(xystr)
    return (xystr_list)
stringify_pairs([(1, "hi"), (True, False), (3, 4)])

Python中list的实现

原文链接 这篇文章介绍了Python中list是如何实现的。 在Python中list特别有用。让我们来看下list的内部是如何实现的。 来看下面简单的程序，在list中添加一些整数并将他们打印出来。 正如你所看到的，list是可以迭代的。 Python中list是用下边的C语言的结构来表示的。ob_item是用来保存元素的指针数组，allocated是ob_item预先分配的内存总容量。 让我们来看下当初始化一个空list的时候发生了什么：L = [] 非常重要的是知道list申请内存空间的大小（后文用allocated代替）的大小和list实际存储元素所占空间的大小（ob_size）之间的关系。ob_size的大小和len(L)是一样的，而allocated的大小是在内存中已经申请空间的大小。通常你会看到allocated的值要比ob_size的值要大。这是为了避免每次有新元素加入list时都要调用realloc进行内存分配。接下来我们会看到更多关于这些的内容。 我们在list中追加一个整数：L.append(1)。发生了什么？调用了内部的C函数app1()。 来让我们看下list_resize()，list_resize()会申请多余的空间以避免调用多次list_resize()函数，list增长的模型是：0, 4, 8, 16, 25, 35, 46, 58, 72, 88, ... 开辟了四个内存空间来存放list中的元素，存放的第一个元素是1。你可以从下图中看到L[0]指向了我们刚刚加进去的元素。虚线的框代表了申请了但是还没有使用（存储元素）的内存空间。 现在我们在列表的第一个位置插入一个整数5：L.insert(1, 5)，看看内部发生了什么。调用了ins1()。 当你弹出list的最后一个元素：L.pop()。调用listpop()，list_resize在函数listpop()内部被调用，如果这时ob_size（译者注：弹出元素后）小于allocated（译者注：已经申请的内存空间）的一半。这时申请的内存空间将会缩小。 Pop的时间复杂度是O(1) Python list对象有一个方法可以移除一个指定的元素。调用listremove()。 切开list和删除元素，调用了list_ass_slice()（译者注：在上文slice list between element's slot and element's slot + 1被调用），来看下list_ass_slice()是如何工作的。在这里，低位为1，高位为2（译者注：传入的参数），我们移除在1号内存空间存储的数据5。 Remove的时间复杂度为O(n) 文中list的sort部分没有进行翻译。 核心部分

Python中内置数据类型list，tuple，dict，set的区别和用法

这篇文章主要给大家介绍了Python中内置数据类型list, tuple, dict, set的区别和用法，都是非常基础的知识，十分的细致全面，有需要的小伙伴可以参考下。 Python语言简洁明了，可以用较少的代码实现同样的功能。这其中Python的四个内置数据类型功不可没，它们即是list, tuple, dict, set。这里对他们进行一个简明的总结。

List

字面意思就是一个集合，在Python中List中的元素用中括号[]来表示，可以这样定义一个List:

L = [12, 'China', 19.998]

可以看到并不要求元素的类型都是一样的。当然也可以定义一个空的List:

L = []

Python中的List是有序的，所以要访问List的话显然要通过序号来访问，就像是数组的下标一样，一样是下标从0开始：

print(L[0])

输出：

12

千万不要越界，否则会报错：

print(L[3])

输出：

Traceback (most recent call last):
  File "stdin", line 1, in module
IndexError: list index out of range

List也可以倒序访问，通过“倒数第x个”这样的下标来表示序号，比如-1这个下标就表示倒数第一个元素：

L = [12, 'China', 19.998]
print(L[-1])

输出：

19.998

-4的话显然就越界了：

print(L[-4])

输出：

Traceback (most recent call last):
  File "pyshell#2", line 1, in module
    print(L[-4])
IndexError: list index out of range

List通过内置的append()方法来添加到尾部，通过insert()方法添加到指定位置（下标从0开始）：

L = [12, 'China', 19.998]
L.append('Jack')
print(L)

输出：

[12, 'China', 19.998, 'Jack']

L.insert(1, 3.14)
print(L)

输出：

[12, 3.14, 'China', 19.998, 'Jack']

通过pop()删除最后尾部元素，也可以指定一个参数删除指定位置：

L.pop()
print(L)

输出：

[12, 3.14, 'China', 19.998]

L.pop(0)
print(L)

输出：

[3.14, 'China', 19.998]

也可以通过下标进行复制替换：

L[1] = 'America'
print(L)

输出：

[3.14, 'America', 19.998]

Tuple

Tuple可以看做是一种“不变”的List，访问也是通过下标，用小括号()表示：

t = (3.14, 'China', 'Jason')
print(t)

输出：

(3.14, 'China', 'Jason')

但是不能重新赋值替换：

t[1] = 'America'

输出：

Traceback (most recent call last):
  File "pyshell#21", line 1, in module
    t[1] = 'America'
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

也没有pop、insert、append方法。 可以创建空元素的tuple:

t = ()

或者单元素tuple（比如加一个逗号防止和声明一个整形歧义）:

t = (3.14,)

那么tuple这个类型到底有什么用处呢？要知道如果你希望一个函数返回多个返回值，其实只要返回一个tuple就可以了，因为tuple里面的含有多个值，而且是不可变的（就像是Java里面的final）。当然，tuple也是可变的，比如:

t = (3.14, 'China', 'Jason', ['A', 'B'])
print(t)

输出：

(3.14, 'China', 'Jason', ['A', 'B'])

L = t[3]
L[0] = 122
L[1] = 233
print(t)

输出：

(3.14, 'China', 'Jason', [122, 233])

这是因为Tuple所谓的不可变指的是指向的位置不可变，因为本例子中第四个元素并不是基本类型，而是一个List类型，所以t指向的该List的位置是不变的，但是List本身的内容是可以变化的，因为List本身在内存中的分配并不是连续的。

Dict

Dict是Python中非常重要的数据类型，就像它的字面意思一样，它是个活字典，其实就是Key-Value键值对，类似于HashMap，可以用花括号{}通过类似于定义一个C语言的结构体那样去定义它：

d = {
    'Adam': 95,
    'Lisa': 85,
    'Bart': 59,
    'Paul': 75
}
print(d)

输出：

{'Lisa': 85, 'Paul': 75, 'Adam': 95, 'Bart': 59}

可以看到打印出来的结果都是Key:Value的格式，可以通过len函数计算它的长度（List，tuple也可以）：

len(d)

输出：

4

可以直接通过键值对方式添加dict中的元素：

print(d)

输出：

{'Lisa': 85, 'Paul': 75, 'Adam': 95, 'Bart': 59}

d['Jone'] = 99
print(d)

输出：

{'Lisa': 85, 'Paul': 75, 'Adam': 95, 'Jone': 99, 'Bart': 59}

List和Tuple用下标来访问内容，而Dict用Key来访问：（字符串、整型、浮点型和元组tuple都可以作为dict的key）

print(d['Adam'])

输出：

95

如果Key不存在，会报错：

print(d['Jack'])

输出：

Traceback (most recent call last):
  File "pyshell#40", line 1, in module
    print(d['Jack'])
KeyError: 'Jack'

所以访问之前最好先查询下key是否存在：

if 'Adam' in d:
    print('exist key')

输出：

exist key

或者直接用保险的get方法：

print(d.get('Adam'))

输出：

95

print(d.get('Jason'))

输出：

None

至于遍历一个dict，实际上是在遍历它的所有的Key的集合，然后用这个Key来获得对应的Value:

for key in d:
    print(key, ':', d.get(key))

输出：

Lisa : 85
Paul : 75
Adam : 95
Bart : 59

Dict具有一些特点：

  • 查找速度快。无论是10个还是10万个，速度都是一样的，但是代价是耗费的内存大。List相反，占用内存小，但是查找速度慢。这就好比是数组和链表的区别，数组并不知道要开辟多少空间，所以往往开始就会开辟一个大空间，但是直接通过下标查找速度快；而链表占用的空间小，但是查找的时候必须顺序的遍历导致速度很慢。
  • 没有顺序。Dict是无顺序的，而List是有序的集合，所以不能用Dict来存储有序集合。
  • Key不可变，Value可变。一旦一个键值对加入dict后，它对应的key就不能再变了，但是Value是可以变化的。所以List不可以当做Dict的Key，但是可以作为Value:
print(d)

输出：

{'Lisa': 85, 'Paul': 75, 'Adam': 95, 'Jone': 99, 'Bart': 59}

d['NewList'] = [12, 23, 'Jack']
print(d)

输出：

{'Bart': 59, 'NewList': [12, 23, 'Jack'], 'Adam': 95, 'Jone': 99, 'Lisa': 85, 'Paul': 75}
  • Key不可重复。（下面例子中添加了一个'Jone':0，但是实际上原来已经有'Jone'这个Key了，所以仅仅是改了原来的value）
print(d)

输出：

{'Bart': 59, 'NewList': [12, 23, 'Jack'], 'Adam': 95, 'Jone': 99, 'Lisa': 85, 'Paul': 75}

d['Jone'] = 0
print(d)

输出：

{'Bart': 59, 'NewList': [12, 23, 'Jack'], 'Adam': 95, 'Jone': 0, 'Lisa': 85, 'Paul': 75}

Dict的合并，如何将两个Dict合并为一个，可以用dict函数：

d1 = {'mike': 12, 'jack': 19}
d2 = {'jone': 22, 'ivy': 17}
dMerge = dict(d1.items() + d2.items())
print(dMerge)

输出：

{'mike': 12, 'jack': 19, 'jone': 22, 'ivy': 17}

或者：

dMerge2 = dict(d1, **d2)
print(dMerge2)

输出：

{'mike': 12, 'jack': 19, 'jone': 22, 'ivy': 17}

方法2比方法1速度快很多，方法2等同于：

dMerge3 = dict(d1)
dMerge3.update(d2)
print(dMerge)

输出：

{'mike': 12, 'jack': 19, 'jone': 22, 'ivy': 17}

Set

set就像是把Dict中的key抽出来了一样，类似于一个List，但是内容又不能重复，通过调用set()方法创建：

s = set(['A', 'B', 'C'])

就像dict是无序的一样，set也是无序的，也不能包含重复的元素。 对于访问一个set的意义就仅仅在于查看某个元素是否在这个集合里面：

print('A' in s)

输出：

True

print('D' in s)

输出：

False

大小写是敏感的。 也通过for来遍历：

s = set([('Adam', 95), ('Lisa', 85), ('Bart', 59)])
# tuple
for x in s:
    print(x[0], ':', x[1])

输出：

Lisa : 85
Adam : 95
Bart : 59

通过add和remove来添加、删除元素（保持不重复），添加元素时，用set的add()方法：

s = set([1, 2, 3])
s.add(4)
print(s)

输出：

set([1, 2, 3, 4])

如果添加的元素已经存在于set中，add()不会报错，但是不会加进去了：

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

输出：

set([1, 2, 3])

删除set中的元素时，用set的remove()方法：

s = set([1, 2, 3, 4])
s.remove(4)
print(s)

输出：

set([1, 2, 3])

如果删除的元素不存在set中，remove()会报错：

s = set([1, 2, 3])
s.remove(4)

输出：

Traceback (most recent call last):
  File "stdin", line 1, in module
KeyError: 4

所以如果我们要判断一个元素是否在一些不同的条件内符合，用set是最好的选择，下面例子：

months = set(['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May', 'Jun', 'Jul', 'Aug', 'Sep', 'Oct', 'Nov', 'Dec'])
x1 = 'Feb'
x2 = 'Sun'
if x1 in months:
    print('x1: ok')
else:
    print('x1: error')
if x2 in months:
    print('x2: ok')
else:
    print('x2: error')

输出：

x1: ok
x2: error
推荐文章