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python的list
16.
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'])
17.
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，他们即是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]
12
千万不要越界，否则会报错
print L[3]
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]
19.998
-4的话显然就越界了
print L[-4]
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
[12, 'China', 19.998, 'Jack']
L.insert(1, 3.14)
print L
[12, 3.14, 'China', 19.998, 'Jack']
通过pop()删除最后尾部元素，也可以指定一参数删除指定位置：
L.pop()
'Jack'
print L
[12, 3.14, 'China', 19.998]
L.pop(0)
12
print L
[3.14, 'China', 19.998]
也可以通过下标进行复制替换
L[1] = 'America'
print L
[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
(3.14, 'China', 'Jason')
但是不能重新赋值替换：
t[1] = 'America'
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和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
(3.14, 'China', 'Jason', ['A', 'B'])
L = t[3]
L[0] = 122
L[1] = 233
print t
(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
{'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)
4
可以直接通过键值对方式添加dict中的元素：
print d
{'Lisa': 85, 'Paul': 75, 'Adam': 95, 'Bart': 59}
d['Jone'] = 99
print d
{'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']
95
如果Key不存在，会报错：
print d['Jack']
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'
exist key
或者直接用保险的get方法：
print d.get('Adam')
95
print d.get('Jason')
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)
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
{'Lisa': 85, 'Paul': 75, 'Adam': 95, 'Jone': 99, 'Bart': 59}
d['NewList'] = [12, 23, 'Jack']
print d
{'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
{'Bart': 59, 'NewList': [12, 23, 'Jack'], 'Adam': 95, 'Jone': 99, 'Lisa': 85, 'Paul': 75}
d['Jone'] = 0
print d
{'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
{'mike': 12, 'jack': 19, 'jone': 22, 'ivy': 17}
或者
dMerge2 = dict(d1, **d2)
print dMerge2
{'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
{'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
True
print 'D' in s
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]
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
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
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
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)
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'
x1: ok
x2: error
