python常见数据结构整理

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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常见数据结构整理相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

Python中常见的数据结构可以统称为容器(container)。序列(如列表和元组)、映射(如字典)以及集合(set)是三类主要的容器。

一、序列(列表、元组和字符串)

序列中的每个元素都有自己的编号。Python中有6种内建的序列。其中列表和元组是最常见的类型。其他包括字符串、Unicode字符串、buffer对象和xrange对象。下面重点介绍下列表、元组和字符串。

1、列表

列表是可变的,这是它区别于字符串和元组的最重要的特点,一句话概括即:列表可以修改,而字符串和元组不能。

(1)、创建

通过下面的方式即可创建一个列表:

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list1=[‘hello‘,‘world‘]
print list1
list2=[1,2,3]
print list2

输出:
[‘hello‘, ‘world‘]
[1, 2, 3]

可以看到,这中创建方式非常类似于javascript中的数组。

 

(2)、list函数

通过list函数(其实list是一种类型而不是函数)对字符串创建列表非常有效:

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list3=list("hello")
print list3

输出:

[‘h‘, ‘e‘, ‘l‘, ‘l‘, ‘o‘]

 

2、元组

元组与列表一样,也是一种序列,唯一不同的是元组不能被修改(字符串其实也有这种特点)。

(1)、创建

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t1=1,2,3
t2="jeffreyzhao","cnblogs"
t3=(1,2,3,4)
t4=()
t5=(1,)
print t1,t2,t3,t4,t5

输出:

(1, 2, 3) (‘jeffreyzhao‘, ‘cnblogs‘) (1, 2, 3, 4) () (1,)

从上面我们可以分析得出:

a、逗号分隔一些值,元组自动创建完成;

b、元组大部分时候是通过圆括号括起来的;

c、空元组可以用没有包含内容的圆括号来表示;

d、只含一个值的元组,必须加个逗号(,);

 

(2)、tuple函数

tuple函数和序列的list函数几乎一样:以一个序列(注意是序列)作为参数并把它转换为元组。如果参数就算元组,那么该参数就会原样返回:

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t1=tuple([1,2,3])
t2=tuple("jeff")
t3=tuple((1,2,3))
print t1
print t2
print t3
t4=tuple(123)
print t45

输出:

(1, 2, 3)
(‘j‘, ‘e‘, ‘f‘, ‘f‘)
(1, 2, 3)

Traceback (most recent call last):
  File "F:\Python\test.py", line 7, in <module>
    t4=tuple(123)
TypeError: ‘int‘ object is not iterable

 

3、字符串

(1)创建

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str1=‘Hello world‘
print str1
print str1[0]
for c in str1:
    print c

输出:
Hello world
H
H
e
l
l
o
 
w
o
r
l
d

 

(2)格式化

字符串格式化使用字符串格式化操作符即百分号%来实现。

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str1=‘Hello,%s‘ % ‘world.‘
print str1

格式化操作符的右操作数可以是任何东西,如果是元组或者映射类型(如字典),那么字符串格式化将会有所不同。

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strs=(‘Hello‘,‘world‘) #元组
str1=‘%s,%s‘ % strs
print str1
d={‘h‘:‘Hello‘,‘w‘:‘World‘} #字典
str1=‘%(h)s,%(w)s‘ % d
print str1

输出:

Hello,world
Hello,World

注意:如果需要转换的元组作为转换表达式的一部分存在,那么必须将它用圆括号括起来:

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str1=‘%s,%s‘ % ‘Hello‘,‘world‘
print str1

输出:

Traceback (most recent call last):
  File "F:\Python\test.py", line 2, in <module>
    str1=‘%s,%s‘ % ‘Hello‘,‘world‘
TypeError: not enough arguments for format string

如果需要输出%这个特殊字符,毫无疑问,我们会想到转义,但是Python中正确的处理方式如下:

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str1=‘%s%%‘ % 100
print str1

输出:100%

对数字进行格式化处理,通常需要控制输出的宽度和精度:

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from math import pi
str1=‘%.2f‘ % pi #精度2
print str1
str1=‘%10f‘ % pi #字段宽10
print str1
str1=‘%10.2f‘ % pi #字段宽10,精度2
print str1

输出:

3.14
  3.141593
      3.14

字符串格式化还包含很多其他丰富的转换类型,可参考官方文档。

Python中在string模块还提供另外一种格式化值的方法:模板字符串。它的工作方式类似于很多UNIX Shell里的变量替换,如下所示:

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from string import Template
str1=Template(‘$x,$y!‘)
str1=str1.substitute(x=‘Hello‘,y=‘world‘)
print str1

输出:

Hello,world!

如果替换字段是单词的一部分,那么参数名称就必须用括号括起来,从而准确指明结尾:

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from string import Template
str1=Template(‘Hello,w${x}d!‘)
str1=str1.substitute(x=‘orl‘)
print str1

输出:

Hello,world!

如要输出使符,可以使用$输出:

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from string import Template
str1=Template(‘$x$$‘)
str1=str1.substitute(x=‘100‘)
print str1

输出:100$

除了关键字参数之外,模板字符串还可以使用字典变量提供键值对进行格式化:

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from string import Template
d={‘h‘:‘Hello‘,‘w‘:‘world‘}
str1=Template(‘$h,$w!‘)
str1=str1.substitute(d)
print str1

输出:

Hello,world!

除了格式化之外,Python字符串还内置了很多实用方法,可参考官方文档,这里不再列举。

 

4、通用序列操作(方法)

从列表、元组以及字符串可以“抽象”出序列的一些公共通用方法(不是你想像中的CRUD),这些操作包括:索引(indexing)、分片(sliceing)、加(adding)、乘(multiplying)以及检查某个元素是否属于序列的成员。除此之外,还有计算序列长度、最大最小元素等内置函数。

(1)索引

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str1=‘Hello‘
nums=[1,2,3,4]
t1=(123,234,345)
print str1[0]
print nums[1]
print t1[2]

输出

H
2
345

索引从0(从左向右)开始,所有序列可通过这种方式进行索引。神奇的是,索引可以从最后一个位置(从右向左)开始,编号是-1:

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str1=‘Hello‘
nums=[1,2,3,4]
t1=(123,234,345)
print str1[-1]
print nums[-2]
print t1[-3]

输出:

o
3
123

(2)分片

分片操作用来访问一定范围内的元素。分片通过冒号相隔的两个索引来实现:

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nums=range(10)
print nums
print nums[1:5]
print nums[6:10]
print nums[1:]
print nums[-3:-1]
print nums[-3:] #包括序列结尾的元素,置空最后一个索引
print nums[:] #复制整个序列

输出:

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
[1, 2, 3, 4]
[6, 7, 8, 9]
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
[7, 8]
[7, 8, 9]

不同的步长,有不同的输出:

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nums=range(10)
print nums
print nums[0:10#默认步长为1 等价于nums[1:5:1]
print nums[0:10:2#步长为2
print nums[0:10:3#步长为3
 
##print nums[0:10:0]  #步长为0
print nums[0:10:-2#步长为-2

输出:

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
[0, 2, 4, 6, 8]
[0, 3, 6, 9]
[]

(3)序列相加

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str1=‘Hello‘
str2=‘ world‘
print str1+str2
num1=[1,2,3]
num2=[2,3,4]
print num1+num2
print str1+num1

输出:

Hello world
[1, 2, 3, 2, 3, 4]

Traceback (most recent call last):
  File "F:\Python\test.py", line 7, in <module>
    print str1+num1
TypeError: cannot concatenate ‘str‘ and ‘list‘ objects

(4)乘法

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print [None]*10
str1=‘Hello‘
print str1*2
num1=[1,2]
print num1*2
print str1*num1

输出:

[None, None, None, None, None, None, None, None, None, None]

HelloHello
[1, 2, 1, 2]

Traceback (most recent call last):
  File "F:\Python\test.py", line 5, in <module>
    print str1*num1
TypeError: can‘t multiply sequence by non-int of type ‘list‘

(5)成员资格

in运算符会用来检查一个对象是否为某个序列(或者其他类型)的成员(即元素):

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str1=‘Hello‘
print ‘h‘ in str1
print ‘H‘ in str1
num1=[1,2]
print 1 in num1

输出:

False
True
True

(6)长度、最大最小值

通过内建函数len、max和min可以返回序列中所包含元素的数量、最大和最小元素。

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str1=‘Hello‘
print len(str1)
print max(str1)
print min(str1)
num1=[1,2,1,4,123]
print len(num1)
print max(num1)
print min(num1)

输出:

5
o
H
5
123
1

 

二、映射(字典)

映射中的每个元素都有一个名字,如你所知,这个名字专业的名称叫键。字典(也叫散列表)是Python中唯一内建的映射类型。

1、键类型

字典的键可以是数字、字符串或者是元组,键必须唯一。在Python中,数字、字符串和元组都被设计成不可变类型,而常见的列表以及集合(set)都是可变的,所以列表和集合不能作为字典的键。键可以为任何不可变类型,这正是Python中的字典最强大的地方。

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list1=["hello,world"]
set1=set([123])
d={}
d[1]=1
print d
d[list1]="Hello world."
d[set1]=123
print d

输出:

{1: 1}

Traceback (most recent call last):
  File "F:\Python\test.py", line 6, in <module>
    d[list1]="Hello world."
TypeError: unhashable type: ‘list‘

 

2、自动添加

即使键在字典中并不存在,也可以为它分配一个值,这样字典就会建立新的项。

 

3、成员资格

表达式item in d(d为字典)查找的是键(containskey),而不是值(containsvalue)。

 

Python字典强大之处还包括内置了很多常用操作方法,可参考官方文档,这里不再列举。

思考:根据我们使用强类型语言的经验,比如C#和Java,我们肯定会问Python中的字典是线程安全的吗?

 

三、集合

集合(Set)在Python 2.3引入,通常使用较新版Python可直接创建,如下所示:

strs=set([‘jeff‘,‘wong‘,‘cnblogs‘])
nums=set(range(10))

看上去,集合就是由序列(或者其他可迭代的对象)构建的。集合的几个重要特点和方法如下:

1、副本是被忽略的

集合主要用于检查成员资格,因此副本是被忽略的,如下示例所示,输出的集合内容是一样的。

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set1=set([0,1,2,3,0,1,2,3,4,5])
print set1
 
set2=set([0,1,2,3,4,5])
print set2

输出如下:

set([0, 1, 2, 3, 4, 5])
set([0, 1, 2, 3, 4, 5])

 

2、集合元素的顺序是随意的

这一点和字典非常像,可以简单理解集合为没有value的字典。

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strs=set([‘jeff‘,‘wong‘,‘cnblogs‘])
print strs

输出如下:

set([‘wong‘, ‘cnblogs‘, ‘jeff‘])

 

3、集合常用方法

a、交集union

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set1=set([1,2,3])
set2=set([2,3,4])
set3=set1.union(set2)
print set1
print set2
print set3

输出:

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

union操作返回两个集合的并集,不改变原有集合。使用按位与(OR)运算符“|”可以得到一样的结果:

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set1=set([1,2,3])
set2=set([2,3,4])
set3=set1|set2
print set1
print set2
print set3

输出和上面union操作一模一样的结果。

其他常见操作包括&(交集),<=,>=,-,copy()等等,这里不再列举。

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set1=set([1,2,3])
set2=set([2,3,4])
set3=set1&set2
print set1
print set2
print set3
print set3.issubset(set1)
set4=set1.copy()
print set4
print set4 is set1

输出如下:

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

 

b、add和remove

和序列添加和移除的方法非常类似,可参考官方文档:

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set1=set([1])
print set1
set1.add(2)
print set1
set1.remove(2)
print set1
print set1
print 29 in set1
set1.remove(29) #移除不存在的项

输出:

set([1])
set([1, 2])
set([1])
set([1])
False

Traceback (most recent call last):
  File "F:\Python\test.py", line 9, in <module>
    set1.remove(29) #移除不存在的项
KeyError: 29

 

4、frozenset

集合是可变的,所以不能用做字典的键。集合本身只能包含不可变值,所以也就不能包含其他集合:

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set1=set([1])
set2=set([2])
set1.add(set2)

输出如下:

Traceback (most recent call last):
  File "F:\Python\test.py", line 3, in <module>
    set1.add(set2)
TypeError: unhashable type: ‘set‘

可以使用frozenset类型用于代表不可变(可散列)的集合:

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set1=set([1])
set2=set([2])
set1.add(frozenset(set2))
print set1

输出:

set([1, frozenset([2])])

 

参考:

http://www.python.org/












































































以上是关于python常见数据结构整理的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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