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${x}d!‘ ) str1 = str1.substitute(x = ‘orl‘ ) print str1 |
输出:
Hello,world!
如要输出符,可以使用符,可以使用$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:
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