python 第二课
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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 第二课相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
课程内容:
- list 和 tuple 的运用
- str 的操作
- dict 和 set 的运用
1.list 和 tuple 的运用
list
list(列表)是Python内置的一种数据类型,list是一种有序的集合,而且可以对其中的元素进行增加、删除等一系列操作。
那么,这里定义一个list,来存放同学的名字:
>>> students = [‘Eric‘,‘Jack‘,‘Michael‘] >>> students [‘Eric‘, ‘Jack‘, ‘Michael‘]
变量 students 就是一个list,可以通过下标访问列表中的元素,下标从0开始计数:
>>>students[0] ‘Eric‘ >>>students[1] ‘Jack‘ >>>students[-1] #还可以倒着取,从-1开始 ‘Michael‘ >>>students[-2] ‘Jack‘ >>>students[3] Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 18, in <module> IndexError: list index out of range
当下标超出了范围时,Python会报一个IndexError
错误,所以,要确保下标不要越界。
用len()
函数可以获得list元素的个数:
>>>len(students)
3
下面对列表进行一系列的操作
追加(到最后面):append
>>>students.append(‘Bob‘) >>>students [‘Eric‘,‘Jack‘,‘Michael‘,‘Bob‘] >>>students.append(‘最后一个‘) >>>students [‘Eric‘,‘Jack‘,‘Michael‘,‘Bob‘,‘最后一个‘]
插入(到指定位置):insert
>>>students [‘Eric‘, ‘Jack‘, ‘Michael‘, ‘Bob‘, ‘最后一个‘] >>>students.insert(2,‘我要当第二‘) >>>students [‘Eric‘, ‘Jack‘,‘我要当第二‘, ‘Michael‘, ‘Bob‘, ‘最后一个‘]
删除del、remove、pop
>>> del students[2] #删除指定下标元素 >>> students [‘Eric‘, ‘Jack‘, ‘Michael‘, ‘Bob‘, ‘最后一个‘] >>> students.remove(‘Jack‘) #删除指定元素 >>> students [‘Eric‘, ‘Michael‘, ‘Bob‘, ‘最后一个‘] >>> students.pop() #删除列表最后一个值,并返回该值 ‘最后一个‘ >>> students [‘Eric‘, ‘Michael‘, ‘Bob‘] >>> students.pop(1) ##删除指定下标元素,并返回该值 ‘Michael‘ >>> students [‘Eric‘, ‘Bob‘]
扩展与合并
>>> students=[‘Eric‘,‘Jack‘,‘Michael‘] >>> L=[1,2,3] >>> students.extend(L) #扩展:将L添加到students的最后 >>> students [‘Eric‘, ‘Jack‘, ‘Michael‘, 1, 2, 3] >>> >>> >>> >>> students=[‘Eric‘,‘Jack‘,‘Michael‘] >>> L=[1,2,3] >>> L+students #合并:有前后顺序 [1, 2, 3, ‘Eric‘, ‘Jack‘, ‘Michael‘] >>> students+L [‘Eric‘, ‘Jack‘, ‘Michael‘, 1, 2, 3]
替换
>>> students=[‘Eric‘,‘Jack‘,‘Michael‘] >>> students[1]=‘Sarah‘ #指定下标赋值 >>> students [‘Eric‘, ‘Sarah‘, ‘Michael‘]
多维列表(嵌套)
>>> p=[‘C++‘,‘C#‘] >>> language=[‘C‘,p,‘Java‘,‘PHP‘,‘Python‘] >>> language [‘C‘, [‘C++‘, ‘C#‘], ‘Java‘, ‘PHP‘, ‘Python‘]
要拿到‘C#‘
可以写p[1]
或者language[1][1]
,因此language可以看成是一个二维数组,类似的还有三维、四维……数组,不过很少用到。
>>> language[1][1] ‘C#‘
统计:count
>>> students=[‘Eric‘,‘Jack‘,‘Michael‘,‘Bob‘,‘Jack‘,11,12] >>> students.count(‘Jack‘) #统计Jack的数量 2
排序和翻转:sort & reverse
>>> students=[‘Eric‘,‘Jack‘,‘Michael‘,‘Bob‘,‘Jack‘,11,12] >>> students.sort() Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: ‘<‘ not supported between instances of ‘int‘ and ‘str‘ #不同数据类型不能放在一起排序 >>> students[-1]=‘12‘ >>> students[-2]=‘11‘ >>> students [‘Bob‘, ‘Eric‘, ‘Jack‘, ‘Jack‘, ‘Michael‘, ‘11‘, ‘12‘] >>> students.sort() >>> students [‘11‘, ‘12‘, ‘Bob‘, ‘Eric‘, ‘Jack‘, ‘Jack‘, ‘Michael‘] >>> >>> >>> students.reverse() #翻转 >>> students [‘Michael‘, ‘Jack‘, ‘Jack‘, ‘Eric‘, ‘Bob‘, ‘12‘, ‘11‘]
获取下标
>>> students [‘Michael‘, ‘Jack‘, ‘Jack‘, ‘Eric‘, ‘Bob‘, ‘12‘, ‘11‘] >>> students.index(‘Jack‘) 1 #只返回找到的第一个下标
复制:copy
>>> students=[‘Eric‘,‘Jack‘,‘Bob‘,‘Sarah‘,‘Michael‘] >>> students1=students.copy() >>> students1 [‘Eric‘, ‘Jack‘, ‘Bob‘, ‘Sarah‘, ‘Michael‘]
copy没那么简单,详细请转 Python 列表深浅复制详解
tuple
另一种有序列表叫元组:tuple。tuple和list非常类似,但是tuple一旦初始化就不能修改,比如同样是列出同学的名字:
>>> students = (‘Eric‘,‘Jack‘,‘Michael‘)
现在,students这个tuple不能变了,它没有增加、插入、修改、删除元素、排序的操作,只有count()和index()的操作。
不可变的tuple有什么意义?因为tuple不可变,所以代码更安全。如果可能,能用tuple代替list就尽量用tuple。
tuple的注意点:在定义的时候,tuple的元素就必须被确定下来,比如:
>>>t=(6,8) >>>t (6,8)
但要定义只有一个元素的tuple时,如果你这样定义:
>>> t=(6) >>> t 6
定义的不是tuple,是1
这个数!这是因为括号()
既可以表示tuple,又可以表示数学公式中的小括号,这就产生了歧义,因此,Python规定,这种情况下,
按小括号进行计算,计算结果自然是1
。
所以,只有1个元素的tuple定义时必须加一个逗号,
,来消除歧义:
>>> t=(6,) >>> t (6,)
Python在显示只有1个元素的tuple时,也会加一个逗号,
,以免你误解成数学计算意义上的括号。
2.字符串的操作
>>> str=‘pyTHON‘ >>> str.capitalize() #返回一个首字母大写的字符串。 ‘Python‘ >>>a=‘1aPPLE‘ >>>a.capitalize() #首字符如果是非字母,首字母不会转换成大写,会转换成小写。 ‘1apple‘ >>> str.center(20,‘-‘) ‘-------pyTHON-------‘ >>> str.casefold() #=str.lower(),所有字母变小写 ‘python‘ >>> str.count(‘T‘) #统计字符个数 1 >>> str.encode() #编码为指定的bytes b‘pyTHON‘ >>> str.find(‘T‘) #返回指定字符的下标 2 >>> str.find(‘A‘) #若没有该字符返回-1 -1 >>> str.index(‘H‘) #返回指定字符的下标 3 >>> str.index(‘A‘) #若没有该字符则报错 Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> ValueError: substring not found >>> str.isdigit() #判断字符串是否只由数字组成 False >>>b=‘123‘ >>> b.isdigit() True >>> str.upper() #将所有字母替换大写 ‘PYTHON‘ >>> c=‘ pyt hon‘ >>> c.strip() #移除字符串头尾指定的字符(默认为空格或换行符)或字符序列,不能删除中间部分的字符 ‘pyt hon‘
3.dict 和 set 的运用
dict
Python内置了字典:dict的支持,dict全称dictionary,在其他语言中也称为map,使用键-值(key-value)存储。
这里就不再做铺垫,直接来定义一个字典:(物品—价格)
>>> shop={‘shoes‘:240,‘T-shit‘:160,‘pants‘:210} >>> shop[‘pants‘] 210
直接根据商品名字查找价格,无论这个表有多大,查找速度都不会变慢。
为什么dict的查找速度这么快?
为了回答这个问题,我们先来看下list:如果列表越大,那么它的查找速度就越慢,因为列表是从第一个元素依次向后查找。
而字典则是根据给定的key值直接计算出对应value值的位置,直接取出即可。
这就好像两个人查新华字典一样,一个人是一页一页的翻着找,另一个人则直接根据偏旁部首锁定该字的页码。
增加:
>>> shop[‘hat‘]=60 >>> shop {‘shoes‘: 240, ‘T-shit‘: 160, ‘pants‘: 210, ‘hat‘: 60}
字典中一个key只能对应一个value,如果多次对一个key放入value,之前的值会被覆盖(相当于修改):
>>> shop[‘scarf‘]=120 >>> shop {‘shoes‘: 240, ‘T-shit‘: 160, ‘pants‘: 210, ‘hat‘: 60, ‘scarf‘: 120} >>> shop[‘scarf‘]=130 >>> shop {‘shoes‘: 240, ‘T-shit‘: 160, ‘pants‘: 210, ‘hat‘: 60, ‘scarf‘: 130}
如果key不存在,dict就会报错
>>> shop[‘skirt‘] Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> KeyError: ‘skirt‘
要避免key不存在的错误,有两种办法,一是通过in
判断key是否存在;二是通过dict提供的get()
方法,如果key不存在,可以返回None
,或者自己指定的value。
>>> ‘skirt‘ in shop False >>> >>> >>> shop.get(‘skirt‘) #注意:返回 None 的时候Python交互环境不显示结果 >>> shop.get(‘skirt‘,-1) -1
删除:pop & del
>>> shop.pop(‘pants‘) #删除并返回value(推荐用pop) 210 >>> shop {‘shoes‘: 240, ‘T-shit‘: 160, ‘hat‘: 60, ‘scarf‘: 130} >>> del shop[‘shoes‘] #删除没有返回值 >>> shop {‘T-shit‘: 160, ‘hat‘: 60, ‘scarf‘: 130}
多级字典嵌套及操作
dic={ ‘河南‘:{ ‘郑州‘: [‘金水区‘, ‘二七区‘], ‘洛阳‘: [‘涧西区‘, ‘洛龙区‘], ‘信阳‘: [‘浉河区‘, ‘平桥区‘] }, ‘山东‘:{ ‘济南‘: [‘槐荫区‘, ‘历下区‘], ‘菏泽‘: [‘牡丹区‘, ‘定陶区‘], ‘淄博‘: [‘临淄区‘, ‘淄川区‘] }, ‘湖北‘:{ ‘武汉‘: [‘江汉区‘, ‘汉阳区‘], ‘咸宁‘: [‘咸安区‘, ‘赤壁市‘], ‘黄冈‘: [‘黄州区‘, ‘鄂城区‘] } }
5个方法
#values(以列表返回字典中的所有值) >>> shop={‘shoes‘:240,‘T-shit‘:160,‘pants‘:210} >>> shop.values() dict_values([240, 160, 210]) #keys(方法返回一个可迭代对象,可以使用 list() 来转换为列表) #注意:Python2.x 是直接返回列表 >>> shop.keys() dict_keys([‘shoes‘, ‘T-shit‘, ‘pants‘]) >>> list(shop.keys()) #调用list()函数,转换成列表 [‘shoes‘, ‘T-shit‘, ‘pants‘] #setdefault(若key在字典中,返回对应的值。若不在字典中,则插入key及设置的默认值default,并返回default >>> shop.setdefault(‘shoes‘,300) 240 >>> shop {‘shoes‘: 240, ‘T-shit‘: 160, ‘pants‘: 210} >>> shop.setdefault(‘hat‘,90) 90 >>> shop {‘shoes‘: 240, ‘T-shit‘: 160, ‘pants‘: 210, ‘hat‘: 90} >>> shop.setdefault(‘gloves‘) #default默认值为None >>> shop {‘shoes‘: 240, ‘T-shit‘: 160, ‘pants‘: 210, ‘hat‘: 90, ‘gloves‘: None} #update(dict2 -- 添加到指定字典dict里的字典) >>> shop={‘shoes‘: 240, ‘T-shit‘: 160, ‘pants‘: 210, ‘hat‘: 90, ‘gloves‘: None} >>> info={‘Eric‘:‘男‘} >>> shop.update(info) >>> shop {‘shoes‘: 240, ‘T-shit‘: 160, ‘pants‘: 210, ‘hat‘: 90, ‘gloves‘: None, ‘Eric‘: ‘男‘} #items(返回可遍历的(键, 值) 元组数组) >>> shop.items() dict_items([(‘shoes‘, 240), (‘T-shit‘, 160), (‘pants‘, 210), (‘hat‘, 90), (‘gloves‘, None), (‘Eric‘, ‘男‘)])
请务必注意,dict内部存放的顺序和key放入的顺序是没有关系的。
和list比较,dict有以下几个特点:
- 查找和插入的速度极快,不会随着key的增加而变慢;
- 需要占用大量的内存,内存浪费多。
而list相反:
- 查找和插入的时间随着元素的增加而增加;
- 占用空间小,浪费内存很少。
所以,dict是用空间来换取时间的一种方法。
dict可以用在需要高速查找的很多地方,在Python代码中几乎无处不在,正确使用dict非常重要,需要牢记的第一条就是dict的key必须是不可变对象。
set
set和dict类似,不过set是一组key的集合,不存储value。由于key不能重复,所以,在set中,没有重复的元素,当然集合自然是无序的。
要创建一个set,需要提供一个list作为输入:
>>> set1=set([1,3,5,7]) #注意定义的格式 >>> set1 {1, 3, 5, 7}
如果定义set时有重复的key,set会自动过滤掉。
>>> set2=set([1,3,5,7,3,5]) >>> set2 {1, 3, 5, 7}
增加和删除:add & remove
>>> set1.add(9) >>> set1 {1, 3, 5, 7, 9} >>> >>> >>> set1.remove(3) >>> set1 {1, 5, 7, 9}
set可以看成数学意义上的无序和无重复元素的集合,因此,两个set可以做数学意义上的交集、并集等操作:
>>> s=set([1,2,3,4]) >>> s {1, 2, 3, 4} >>> t=set([3,4,5,6]) >>> t {3, 4, 5, 6} #并集 >>> s.union(t) #姿势2:s | t {1, 2, 3, 4, 5, 6} #交集 >>> s.intersection(t) #姿势2:s & t {3, 4} #差集(在s中,不在t中) >>> s.difference(t) #姿势2:s - t {1, 2} #对称差集(在s或在t中,不同时在) >>> s.symmetric_difference(t) #姿势2:s ^ t {1, 2, 5, 6}
注意:set和dict的唯一区别仅在于没有存储对应的value,但是,set的原理和dict一样,所以,同样不可以放入可变对象,因为无法判断两个可变对象是否相等,
也就无法保证set内部“不会有重复元素”,所以我们可以在set里放一个list试试:
>>> L=[6,8] >>> L [6, 8] >>> s=set([1,2,3,L,4]) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: unhashable type: ‘list‘
如果把list放入set中,python就会报错表示集合中不支持列表类型数据。
参考:
以上是关于python 第二课的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
Python 基础 2022 最新第二课 变量 & 数据类型
Python 基础 2022 最新第二课 变量 & 数据类型