Python数据结构与算法（1.2）——Python基础之变量与内置数据类型

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Python数据结构与算法（1.2）——Python基础之变量与内置数据类型相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

Python数据结构与算法（1.2）——Python基础之变量与内置数据类型

0. 学习目标

Python 是简洁、易学、面向对象的编程语言。它不仅拥有强大的原生数据类型，也提供了简单易用的控制语句。本节的主要目标是介绍 Python 基础知识，并为接下来的学习奠定基础，本文并非详尽的 Python 教程，但会完整的介绍学习数据结构和算法所需的 Python 基础知识及基本思想，并给出相应的实战示例及解释。
通过本节学习，应掌握以下内容：

  • 掌握 python 编程基础
  • 掌握 Python 的原生数据类型

1. Python 程序的运行

1.1 Python 交互式解释器

由于 Python 是一门解释型语言，因此对于简单示例只需要通过交互式会话就能进行学习。通过命令行启动 Python 后，可以看到 Python 解释器提示符为 >>>：

运行提供的 Python 语句将会返回相应结果。例如， 在命令提示符后使用 print 函数：

>>> print("Data Structures and Algorithms in Python") 
>>> Data Structures and Algorithms in Python

1.2 Python 程序脚本

但是，我们不能所有程序都在 Python 交互式解释器中一行一行的执行，因此我们需要编写程序文件，例如在文件 test_running.py 文件中写入以下语句：

print("Data Structures and Algorithms in Python")

使用 python 命令执行该脚本文件：

python test_running.py

脚本的运行输出结果如下：

Data Structures and Algorithms in Python

除此之外，我们也可以通过诸如 PyChram 和 VSCode 等编辑器运行调试编写完成的 Python 程序。

2. 变量与赋值

变量的名字在编程语言中也称标识符，Python 中的标识符以字母或者下划线（_）开头，并且区分大小写( VAR 和 var 表示不同变量)。虽然并非必须，但是为了使代码易于理解和阅读，应当使标识符能够表达变量的含义。
当标识符第一次出现在赋值 (assignment) 语句(变量名=值)的左侧时，会创建对应的 Python 变量。赋值语句将变量名与值关联起来。Python 会为这个值分配内存空间，然后让这个变量指向这个值，变量存储指向数据的引用，而不是数据本身。当改变变量的值时，Python 会为这个新的值分配另一个内存空间，然后让这个变量指向这个新值。

>>> var = 12.345
>>> var
12.345
>>> var = var + 2
>>> var
14.345
>>> var = False
>>> var
False

赋值语句 var = 12.345 用于创建变量 var，并且令 var 保存指向数据对象 12.345 的引用。Python 会先计算赋值运算符右边的表达式，然后将指向结果数据对象的引用赋给左边的变量名。如果数据的类型发生改变，例如将布尔值 False 赋值给 var，则变量 var 的类型也会变成布尔类型。这体现了 Python 的动态特性，即赋值语句可以改变变量的引用，同样的变量可以指向不同类型的数据。

3. 数据

由于 Python 是面向对象编程的编程语言，因此，在 Python编程语言中，数据同样是对象，而对象是类的实例。类是对数据的构成以及数据所能进行操作的描述，这与抽象数据类型十分类似。

3.1 原子数据类型

Python 提供 int 和 float 类来实现整数类型和浮点数类型，并包含标准数学运算符(可以通过括号改变运算优先级)，如下所示：

运算名运算符解释
加+加法运算符
减-减法运算符
乘*乘法运算符
除/除法运算符，结果为浮点数
幂**幂运算符
求余%求余(取模)运算符
整除//整除运算符，与 / 不同，// 会截去小数部分，只返回商的整数部分

下面给出整数类型、浮点数类型及运算符的使用示例：

>>> 10 - 5 * 5
-15
>>> (10 - 5) * 5
25
>>> 12.5 * 3.3
41.25
>>> 12 / 2
6.0
>>> 13 / 2
6.5
>>> 13 // 2
6
>>> 3 ** 3
27
>>> 13 % 2
1

Python 通过 bool 类实现布尔数据类型，其可能的状态值包括 True 和 False，布尔运算符有 and、or 以及 not，同时布尔对象也可以用于相等 (==)、大于 (>) 等比较运算符的计算结果：

运算名运算符解释
大于>大于运算符
大于等于>=大于等于运算符
小于<小于运算符
小于等于<=小于等于运算符
相等==相等运算符，判断两个操作数是否相等，如果相等返回 True
不相等!=不相等运算符，判断两个操作数是否不相等，如果不相等返回 True
逻辑与and两个操作数都为 True 时返回 True
逻辑或or任意一个操作数为 True 时返回 True
逻辑非not对操作数取反，False 变为 True，True 变为 False

下面给出布尔类型及运算符的使用示例：

>>> True
True
>>> False or True
True
>>> not (True and False)
True
>>> 11 != 111
True
>>> 1024 <= 1024
True
>>> (1024 >=1000) and (1024 <= 1000)
False

3.2 结构数据类型

除了上述原子数据类型外，Python 还包含许多原生的结构数据类型：1) 有序结构数据类型——列表、字符串以及元；2) 无序结构数据类型——集和与字典。
需要注意的是这里的有序是指在插入的时候，保持插入的顺序性：

>>> # 保持插入的顺序性
>>> list([1,2,3,7,5])
[1, 2, 3, 7, 5]
>>> # 未保持插入的顺序性
>>> set([1,2,3,7,5])
1, 2, 3, 5, 7

3.2.1 通用的序列运算

有序数据结构也可以称为序列。序列在处理系列值时非常有用，例如我们有一个购物清单，如果使用列表来表示(所有元素都放在方括号内，元素间用逗号分隔)，形式如下：

>>> shopping = ['cabbage', 'apple', 'beef']

序列可以包含其他序列，例如上示列表中，每个元素就由字符串序列组成，同时列表中也可以包含列表：

>>> shopping = [['cabbage', 2], ['apple', 5], ['beef', ‘50’]]

序列支持一系列 Python 运算，如下所示：

运算名运算符解释
索引[]获取序列中的某一元素
切片[:]获取序列中的指定部分元素
连接+将序列进行连接
重复*重复序列N次
成员in查询序列中是否含有某一元素
成员not in查询序列中是否不包含某一元素
长度len查询序列的元素个数

🔍 索引
序列中的所有的每个元素都有其索引 (indexing)，索引是从 0 开始递增的，利用索引就可以访问序列中的每个元素了：

>>> shopping = ['cabbage', 'apple', 'beef']
>>> shopping[0]
'cabbage'

在 Python 中也可以使用负数索引，用于从右向左进行编号，即 -1 是序列最后一个元素的位置，这在我们仅需取序列末尾元素时非常有用：

>>> shopping[-2]
'apple'

序列也可以直接进行索引操作，而无需首先将其赋值给变量：

>>> ['cabbage', 'apple', 'beef'][-1]
'beef'

同样如果函数的返回结果为一个序列，我们也可以直接对其进行索引操作 (关于 input 函数将在 4.1 节详细描述)：

>>> example = input('Please enter your name: ')[1]
Please enter your name: alice
>>> example
'l'

🔍 切片
索引的作用是用来访问单个元素，而切片 (slicing) 则可以用于访问序列中指定范围内的元素，切片使用两个冒号分隔的两个索引：

>>> number = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> number[1:4]
[2, 3, 4]
>>> number[1:-1]
[2, 3, 4]

从以上示例可以看出，第一个索引指向的元素包含在切片内，第二个索引指向的元素不在切片内。
使用切片语法时，如果省略第二个索引，则切片会取到序列末尾；如果省略第一个索引，则切片会从序列开头开始取；如果两个索引都省略，则会取整个序列：

>>> url = 'https://www.python.org'
>>> sever = url[12:-4]
>>> sever
'python'
>>> domain = url[12:]
>>> domain
'python.org'
>>> protocol = url[:5]
>>> protocol
'https'
>>> copy_url = url[:]
>>> copy_url
'https://www.python.org'

除此之外，切片运算还支持使用步长，即从起点和终点之间每隔若个元素提取一个元素，默认情况下，步长为 1，若步长为负数，即从终点到起点提取元素：

>>> numbers = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>>> numbers[0:10:1]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> numbers[0:10:2]
[0, 2, 4, 6, 8]
>>> numbers[0:6:3]
[0, 3]
>>> numbers[::3]
[0, 3, 6, 9]
>>> numbers[10::-1]
[9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]
>>> numbers[10::-2]
[9, 7, 5, 3, 1]

🔍 连接
可使用加法运算符将多个序列连接为一个，但需要注意的是，不同类型的序列不能进行连接：

>>> ['a', 'b', 'c'] + ['d', 'e'] + ['f']
['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']
>>> 'Hello ' + 'world!'
'Hello world!'
>>> 'Hello' + ['a', 'b', 'c']
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: can only concatenate str (not "list") to str

🔍 重复
可使用乘法运算符将一个序列重复多次来创建一个新序列：

>>> 'love you!' * 3
'love you!love you!love you!'
>>> [1,2] * 5
[1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2]
>>> [None] * 5
[None, None, None, None, None]

🔍 成员
使用运算符 in 或 not in 可以检查特定值是否包含或不包含在序列中，并返回指示是否满足的布尔值：满足时返回 True， 不满足时返回 False：

>>> names = ['root', 'xiaohui', 'xiaohuihui']
>>> 'root' in names
True
>>> 'hui' in names
False
>>> 'hui' not in names
True

🔍 长度
内置函数len返回序列包含的元素个数：

>>> names = ['root', 'xiaohui', 'xiaohuihui']
>>> len(names)
3

3.2.2 列表

除了可以应用通用的序列操作外，列表有很多特有的方法：

方法名用法解释
indexlistA.index(item)返回 item 在列表中首次出现的下标
countlistA.count(item)返回 item 在列表中出现的次数
appendlistA.append(item)在列表末尾添加新元素 item
extendlistA.extend(listB)将列表 listB 附加到列表 listA 末尾
insertlistA.insert(i, item)在列表的第 i 个位置插入元素 item
poplistA.pop(i)删除并返回列表中第 i 个位置的元素，如果不指定参数 i，则删除并返回列表中最后一个元素
removelistA.remove(item)移除在列表中首次出现的 item
sortlistA.sort()将列表元素排序
reverselistA.reverse()将列表元素按相反的顺序排列
deldel listA[i]删除列表中第 i 个位置的元素
clearlistA.clear()清空列表 listA 的内容
copylistA.copy()复制列表 listA

1 基本列表操作
接下来将介绍用于创建、修改列表的方法。
🔍 list 函数
使用函数 list 可以将创建空列表或将任何序列转换为列表：

>>> empty_list = list()
>>> []
>>> string_test = list('Python')
>>> string_test
['P', 'y', 't', 'h', 'o', 'n']

range 是一个常见的 Python 函数，它常与列表一起讨论。使用 range 可以生成值序列的范围对象，然后利用 list 函数，能够以列表形式看到范围对象的值，同时也和切片语法类似，其支持使用步长参数：

>>> list(range(10))
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> list(range(1, 10))
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> list(range(1, 10, 2))
[1, 3, 5, 7, 9]

🔍 修改列表元素
修改列表只需结合索引使用普通赋值语句即可，使用索引表示法可以修改特定位置的元素：

>>> numbers[0] = 11
>>> numbers
[11, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>>

使用切片语法可以同时给多个元素赋值，通过使用切片赋值，可将切片替换为长度与其不同的序列，或者插入、删除元素：

>>> fruits = ['apple', 'orange', 'banana', 'pear', 'strawberry']
>>> fruits[2:] = ['lemon', 'watermelon']
>>> fruits
['apple', 'orange', 'lemon', 'watermelon']
>>> fruits[1:1] = ['grape']
>>> fruits
['apple', 'grape', 'orange', 'lemon', 'watermelon']
>>> fruits[1:3] = []
>>> fruits
['apple', 'lemon', 'watermelon']

🔍 删除元素
从列表中删除元素可以使用 del 语句：

>>> fruits = ['apple', 'orange', 'banana', 'pear', 'strawberry']
>>> del fruits[0]
>>> fruits
['orange', 'banana', 'pear', 'strawberry']
>>> del fruits[1:3]
>>> fruits
['orange', 'strawberry']

2 列表方法
方法是与对象紧密联系的函数，方法调用与函数类似，需要在方法名前加上了对象和句点：

object.method(arg)

🔍 index 方法
index 方法在列表中查找指定值第一次出现的索引：

>>> fruits = ['apple', 'orange', 'banana', 'pear', 'strawberry']
>>> fruits.index('orange')
1
>>> fruits.index('lemon')
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ValueError: 'lemon' is not in list

查找单词“orange”时，返回其索引 4，但是当搜索列表中不存在的单词“lemon”时，会引发异常。
🔍 count 方法
count 方法用于统计指定元素在列表中的数量：

>>> fruits = ['apple', 'orange', 'banana', 'apple', 'orange', ['apple']]
>>> fruits.count('apple')
2
>>> fruits.count(['apple'])
1

🔍 append 方法
append 方法用于将一个对象添加到列表末尾：

>>> fruits = ['apple', 'orange', 'banana', 'pear', 'strawberry']
>>> fruits.append('lemon')
>>> fruits
['apple', 'orange', 'banana', 'pear', 'strawberry', 'lemon']

需要注意的是，与其他修改列表的方式类似，append 方法也是原地操作的，它不会返回修改后的新列表，而是直接在旧列表上进行修改。
🔍 extend 元素
extend 方法可以在一个列表末尾添加另一个列表，可使用一个列表来扩展原列表：

>>> fruits_1 = ['apple', 'orange']
>>> fruits_2 = ['banana', 'pear']
>>> fruits_1.extend(fruits_2)
>>> fruits_1
['apple', 'orange', 'banana', 'pear']

与拼接运算符 + 不同的是，extend 方法是原地执行的，而 + 会返回得到的新列表，并非原地执行：

>>> fruits_1 = ['apple', 'orange']
>>> fruits_2 = ['banana', 'pear']
>>> fruits = fruits_1 + fruits_2
>>> fruits
['apple', 'orange'以上是关于Python数据结构与算法（1.2）——Python基础之变量与内置数据类型的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
 

 Python数据结构与算法（1.7）——算法分析


 Python数据结构与算法（1.7）——算法分析


 Python数据结构与算法（3.3）——队列


 Python数据结构与算法（3.1）——栈


 Python数据结构与算法（4.1）——递归


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