python数据类型
Posted sunbinary
tags:
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数据类型相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
Date: 2019-05-27
Author: Sun
1. 自省机制
什么是自省?
自省(introspection)是一种自我检查行为。
自省是指这种能力:检查某些事物以确定它是什么、它知道什么以及它能做什么。自省向程序员提供了极大的灵活性和控制力
Python自省机制
? Python中比较常见的自省(introspection)机制(函数用法)有:help(), dir(),type(), hasattr(), isinstance(),通过这些函数,我们能够在程序运行时得知对象的类型,判断对象是否存在某个属性,访问对象的属性。
dir()
dir() 函数可能是 Python 自省机制中最著名的部分了。它返回传递给它的任何对象的属性名称经过排序的列表。如果不指定对象,则 dir() 返回当前作用域中的名称。让我们将 dir() 函数应用于 keyword 模块,并观察它揭示了什么:
>>> import math
>>> dir(math)
['__doc__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__spec__', 'acos', 'acosh', 'asin', 'asinh', 'atan', 'atan2', 'atanh', 'ceil', 'copysign', 'cos', 'cosh', 'degrees', 'e', 'erf', 'erfc', 'exp', 'expm1', 'fabs', 'factorial', 'floor', 'fmod', 'frexp', 'fsum', 'gamma', 'gcd', 'hypot', 'inf', 'isclose', 'isfinite', 'isinf', 'isnan', 'ldexp', 'lgamma', 'log', 'log10', 'log1p', 'log2', 'modf', 'nan', 'pi', 'pow', 'radians', 'sin', 'sinh', 'sqrt', 'tan', 'tanh', 'tau', 'trunc']
type()
? type() 函数有助于我们确定对象是字符串还是整数,或是其它类型的对象。它通过返回类型对象来做到这一点,可以将这个类型对象与 types 模块中定义的类型相比较:
>>> type(100)
<class 'int'>
>>> type([])
<class 'list'>
hasattr()
? 对象拥有属性,并且 dir()
函数会返回这些属性的列表。但是,有时我们只想测试一个或多个属性是否存在。如果对象具有我们正在考虑的属性,那么通常希望只检索该属性。这个任务可以由 hasattr() 和 getattr() 函数来完成.
>>> dir(int)
>>> hasattr(int, '__doc__')
True
isinstance()
? 可以使用 isinstance() 函数测试对象,以确定它是否是某个特定类型或定制类的实例:
>>> isinstance("python", str)
True
2 变量
计算机本质上是一种可以执行计算的机器,这里的计算是一种广义的“计算”,计算机上所有的处理都可以看做是计算。要计算必须的有数据,在程序中如何表示数据呢?
扩展知识:
? 运行中的程序变量保存在内存中,当执行过程中需要计算的部分放入CPU
? 访问速度:CPU > 内存 > 磁盘
在程序中,我们一般以变量表示数据,所谓变量:
- 变量是用来保存数据的
- 在程序中,变量的值是可以改变的,所以叫变量,不能改变的叫常量
2.1 变量定义
变量定义:
变量名 = 值(对象)
name = '杨幂' #通过type就可以判断数据类型
age = 20
student = Student() #类的实例化对象
2.2 变量命名规范
变量名也可称之为标识符(变量名、函数名、类名、报名等统称为标识符),其命名要符合python的语法要求:
由数字、字母、下划线组成,不能以数字开头
严格区分大小写
不能是python的关键字(保留字)
获取python的保留字 import keyword print(keyword.kwlist) ['False', 'None', 'True', 'and', 'as', 'assert', 'break', 'class', 'continue', 'def', 'del', 'elif', 'else', 'except', 'finally', 'for', 'from', 'global', 'if', 'import', 'in', 'is', 'lambda', 'nonlocal', 'not', 'or', 'pass', 'raise', 'return', 'try', 'while', 'with', 'yield']
2.3 变量命名风格
好的变量命名风格应该见名知意,有意义。
- 见名知意,有自描述性
- 不建议使用中文命名变量
- 一般变量可以用小驼峰规则:变量名由多个单词组成,第一个单词首字母小写,其它单词首字母大写
- 也可以全部变量名都小写,单词之间用下划线分隔
小驼峰命名:
myBook yourMoney
下划线分隔:
my_book your_money
模块名:
小写字母,单词之间用_分割
eg: my_test.py
包名:
和模块名一样
?
类名:
单词首字母大写,采用驼峰式命名规范。
Student
PersonList
函数&方法
函数名应该为小写,可以用下划线风格单词以增加可读性。如:myfunction,my_example_function。
函数和方法的参数
总使用“self”作为实例方法的第一个参数。总使用“cls”作为类方法的第一个参数。
全局变量名(类变量,在java中相当于static变量):
大写字母,单词之间用_分割
SNUMBER
COLOR_WRITE
普通变量:
小写字母,单词之间用_分割
this_is_a_var
实例变量:
? 大多数情况在类中, 以_开头,其他和普通变量一样
_price
_instance_var
私有实例变量(外部访问会报错):
以 _ _ 开头(2个下划线),其他和普通变量一样
__private_var
专有变量:
_ _ 开头, _ _结尾,一般为python的自有变量,不要以这种方式命名
__doc__
__class__
普通函数:
和普通变量一样:
get_name()
count_number()
ad_stat()
私有函数(外部访问会报错):
? 以__开头(2个下划线),其他和普通函数一样
__get_name()
2.4 变量输入和输出
变量输出
print函数 作用:将数据显示到屏幕 用法: 显示字符串 print('hello') 显示变量 age = 20 print(age) 显示多个字符串和变量 age = 20 sex = '男' print('俺是大傻',age,sex) 格式化显示 name = '大傻' age = 20 #%s和%d叫占位符,替变量站了位置,显示的时候会用变量的值替换占位符 #占位符和和后面小括号里的变量一一对应 print('俺是%s,俺今年%d岁了'%(name,age)) 常见的占位符 %s 字符串占位符 %d 整数的占位符 %f 浮点数的占位符
变量输入
input用于输入数据给变量 #input括号中字符串用于提示用户,不用输入 age = input('请输入你的年龄') print(age)
2.5 变量删除
删除后变量就不存在了,不能够在通过变量名进行存取了
del 变量名 #将变量名从内存中删除掉
2.6 变量和内存
? python中一切都是对象,python中变量保存了对象的引用,变量的好比是一个容器,容器中保存的变量所指对象的引用(地址);变量本身是没有类型的,变量的类型是指其所指对象的类型,比如说变量是一个瓶子,盛了醋就是醋瓶,盛了酱油就是酱油瓶
- python中变量的所指对象的地址可以用id函数获取
- 获取变量的类型可以使用type函数
num1 = 10
print(id(num1)) # 查看变量所指对象的地址
print(type(num1)) # 查看变量的类型
2.7 注意事项
变量必须先定义后使用
=两边要留一个空格
3 常量
程序在运行的过程中,值永远不会发生改变的量称之为常量
python没有专门的常量类型,一般约定俗成使用大写表示常量
import math
math.pi
# 圆周率
PI = 3.1415926
# 我的生日
MY_BIRTHDAY = '2008/2/29'
4 注释
python解释器不解释、不执行注释
注释的优点:
- 注释可以提高代码的可读性、可维护性。
- 保留代码
- 方便调试
注释的书写格式
单行注释,以#开始,一直到本行结束都是注释
#这是单行注释 age = 20 #这也是单行注释
多行注释
#1.使用三个单引号 ''' 中间的任何内容都是注释, 可以有多行 但中间不能再有三个单引号 ''' #2.使用三个双引号 """ 中间都是注释内容 但不能出现三个双引号 """
注意
- 单行注释一般出现在注释代码的上面和右面
- 良好的注释是一个优秀程序员的基本素质
- 不要每行代码都加注释,只注释比较难懂的代码,或对变量说明
5. 变量作用域
按照作用域划分,可以分为:
- L:Local,局部作用域
- E:Enclosing,闭包作用域【闭包外的函数中定义的变量】
- G:Global,全局作用域 在所有函数外定义的变量
- B:Built-in,內建作用域【内置作用域】
#1 局部作用域
#局部变量只能在函数内部使用,外部无法引用
#局部变量的作用域从定义开始到函数体结束
def demo():
num = 20 #局部变量
print(num)
demo()
#print(num) 错误
#函数作用域
#
def outter():
x = 10 #函数作用域,从定义开始到本函数结束
def inner():
y = x #在闭包中可以引用
print(y)
return inner
pf = outter()
pf() #执行闭包
print(pf.__closure__)
#全局作用域
x = 100 #全局作用域 从定义开始到本文件结束
def demo():
print(x)
print(x)
#内建作用域,是指系统内建的函数或常量,在系统载入时加载,在所有模块中都可以直接引用
#比如说系统函数
print(max(1,2,3)) #max函数就是内建作用域 哪里都可以引用
def demo():
x = 30
y = 50
print(max(x, y))
5.1 变量作用域查找规则
以 L --> E --> G -->B 的规则查找,即:在局部找不到,便会去局部外的局部找(例如闭包),再找不到就会去全局找,最后到内建作用域中找。
5.2 全局变量和局部变量
定义在函数内部的变量拥有一个局部作用域,被称为局部变量
定义在函数外面的变量拥有一个全局作用域,被称为全局变量
total = 0 #全局变量
def sum(arg1,arg2):
total = arg1 + arg2 #局部变量
print("函数内部:",total)
return total
sum(10,20)
#print(total1)
print("函数外部:",total)
num = 1
def fun1():
print(num) #UnboundLocalError: local variable 'num' referenced before assignment
num = 123
print(num)
fun1()
6 数据类型
不同类型的变量可以进行的运算是不同的,所以必须理解变量的类型,python中数据类型可以分为:
内置类型
内置类型分两个部分:基础类型(Number,String,Boolean,None)和 容器类型
- Number:数值类型【整型,浮点型,复数 3+5j】
- String:字符串
- Boolean:布尔值【True,False】
- None:空值,表示变量没有确定的值
- list:列表
- tuple:元组
- dict:字典
- set:集合
自定义类型
- class :类
6.1 基础类型
基础类型
? 包含Number,String,Boolean, None
整型(int): python3中只有int一种,可以表示整数,例如:10,-5,10000
python的int型也是4个字节,就是最大值也只是2^31;但是python 自带大数整数运算,整数不会溢出,只要内存足够
浮点型(float): 表示带小数点的实数,有两种表示法:
小数表示: 1.9 .23
科学计数法: 用e来表示10的指数,1e2就代表了100,注意e前面必须有数值,e后面必须为整数
print(float("%.3f" % 12.45623)) #保留小数点后三位浮点数
复数(complex):表示数学上的无理数,形如:a+bj
aComplex = 1.56 + 1.2j bComplex = 1 - 1j print(aComplex.real, aComplex.imag) #显示aComplex的实部和虚部 aComplex - bComplex #运算 abs(aComplex) #返回复数的模长
布尔型(bool):表示事务的两种状态,男女、阴晴、亮暗等,它只有两个值:True,False
1 print(True==1) # 返回True 2 print(False==0) # 返回True 3 print(1 is True) 4 print(0 is False)
None:表示空对象,一般用于判断,不同于0和空字符
Null表示对象或某种数据类型(数据类型也为空,python中万物皆为对象)为空,而None表示一种一种特殊的数据类型
>>> s = '' #为s赋值一个空字符串 >>> print(s) #该行打印了一个空字符串 >>> s == None #可见,None不等于空 False
字符串(str):在python中,可以使用字符串表示文本
字符串的表示
# 用单引号表示: 'hello' # 用双引号表示:"我用python" # 用3个单引号表示:可以表示多行文本,例如: '''伟大 的 祖国 ''' # 用3个双引号表示:可以表示多行文本,例如: """生死看淡, 不服就干"""
转义字符:有些特殊字符无法从键盘输入,可以使用转移字符表示,另外,无论是单引号、双引号还是双引号字符串,在单引号字符串中如何表示一个单引号呢,这也可以使用转义字符表示。常见的转义字符
转义字符 描述 转义字符 描述 ‘ 表示一个普通字符单引号 \r 回车 " 表示一个普通字符双引号 \r 回车 ‘‘‘ 一个普通的三单引号 \\
一个普通的字符\ """ 一个普通的三双引号 \a 响铃 \t tab键 \b 回删一个字符 a = ‘My name‘s sunnychou‘
print(a)
? 输出:
? My name‘s sunnychou
? c = "My name is Peter.\tYour name is Alice."
? print(c)
? 输出:
? My name is Peter. Your name is Alice.
? 如果将上述的\t换成\n 呢?
? 如果不希望字符串转义呢?
? 在字符串前加上r或者R
? c = "My name is Peter.\tYour name is Alice."
? print(c)
? 输出:
? My name is Peter. \tYour name is Alice.
字符串编码:计算机只能识别二进制,那么字符串如何存储到计算机里呢
计算机不能直接存储字符串,但我们可以将字符编码,例如用65表示大写字符A,66表示大写字符B....等这种表示方式就是美国类的ASCII码,只能表示127个字符,但对于美国人来说已经足够了。一但能用整数表示字符,我们可以很方便的把整数用二进制表示,那么字符串也就和容易存储到计算机了。 但还有很多其他国家的语言是不能用ASCII表示的,所有ISO组织就推出了unicode码,用来表示任何一种语言的字符,unicode码也称之为万国码,通用码,可以表示任何一种语言的任何一个字符。unicdoe码有多中表示方式,例如:utf-8、utf-16、utf-32等。一般使用较多的是utf-8,utf-8是一种变长的编码,表示一个字符可能用一个字节,也可能是三个字节 中文常用编码一般用GBK编码,用2个字节表示一个汉字
chr()函数
? 是将编码转换成对应的字符
print(chr(65))
print(chr(97))
6.2 容器类型
容器类型有:
? list:列表, tuple:元组, dict:字典, set:集合
List(列表)
列表是最常用的Python数据类型,它可以作为一个方括号内的逗号分隔值出现。
列表的数据项不一定需要具有相同的类型
创建一个列表,只要把逗号分隔的不同的数据项使用方括号括起来即可。如下所示:
list1 = ['Google', 'Runoob', 1997, 2000];
list2 = list([1, 3, 4, 5])
list3 = ["a", "b", "c", "d"]
—— 双向链表 有序,可变, 操作: 插入(append,insert, extend 任何位置), 删除(remove, pop,任何位置), 查找(L[index], 任何位置), 遍历(列表,下标索引)
1 —》 2 —》 3 —》 4
《— 《— 《---
1、追加:names.append()
>> > names.append('e')
>> > names
['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
2、删除:pop,remove,del
? 1)pop()
>> > names.pop()
'e'
? 如果没有指定下标,则默认会删除最后一个元素,如上述例子
>>> names.pop(2)
'c'
? 指定下标时,就会删除下标所对应的元素
? 2)remove()
>>> names.remove('e')
>>> names
['a', 'b', 'c', 'd']
? 3)del
>>> del names[4]
>>> names
['a', 'b', 'c', 'd']
?
3、查找元素所在位置:index()
>>> names.index('c')
2
4、统计元素的次数:count()
>>> names.append('d')
>>> names.count('d')
2
5、反转:reverse()
>>> names.reverse()
>>> names
['d', 'c', 'b', 'a']
6、清空:clear()
>>> names.clear()
>>> names
[]
7、插入:insert()
>>> names.insert(2,'devilf')
>>> names
['a', 'b', 'devilf', 'c', 'd']
#还有其他的插入方法:
>>> names[3] = 'lebron'
8、排序:sort()按照ascii码来进行排序
>>> names.insert(4,'&&')
>>> names
['a', 'b', 'd', 'devilf', '&&', 'lebron']
>>> names.sort()
>>> names
['&&', 'a', 'b', 'd', 'devilf', 'lebron']
9、拼接两个列表:extend()
>>> names.extend(place)
>>> names
['&&', 'a', 'b', 'd', 'devilf', 'lebron', 'beijing', 'shandong', 'usa']
10、对列表进行切片处理
1)列出所有的元素
>>> names[::]
['&&', 'a', 'b', 'd', 'devilf', 'lebron', 'beijing', 'shandong', 'usa']
2)列出最后一个元素,从中间位置开始,列出后面所有的元素
>>> names[-1]
'usa'
案例:列表操作
#1.列表组合 将多个列表拼接为一个列表 #直接使用加号 list1 = [43,65,76,6] list2 = [45,77,90,11,2,4,66] print(list1 + list2) #产生一个新列表 #2.列表重复 #直接使用乘号 列表元素重复指定遍数,产生一个新列表 print(list1 * 4) #3.成员操作 #成员运算符:in not in #运算的结果为布尔值 list3 = ["hello",False,189,"good"] print(189 in list3) #True print(180 not in list3) #True #4.列表的截取【分片,切片】 #语法:列表名[开始下标:结束下标:步长],表示按指定步长获取从开始下标到结束下标之间的元素, # 结果为一个新的列表,步长默认是1 #注意:包头不包尾【前闭后开区间】 [开始下标,结束下标) #步长:默认是1,正数表示从左向右取,负数表示从右向左取 list1 = [10,20,30,40,50,60] print(list1[0:3]) #[10,20,30] print(list1[:3]) #[10,20,30] print(list1[:]) #[10,20,30,40,50,60] 从头取到尾 print(list1[::2]) # [10,30,50] 隔一个取一个 print(list1[3:0:-1]) #[40, 30, 20, 10] 从右向左取 print(list1[-1:-3:-1]) #[60, 50] 从右向左取 print(list1[2:]) #[30, 40, 50, 60] 从下标为2的元素开始取到末尾 print(list1[-3::-1])#[40, 30, 20, 10] 从右向左取到第一个元素
Tuple(元组)
Python 的元组与列表类似,不同之处在于元组的元素不能修改。
元组使用小括号,列表使用方括号。
—— 有序,不可变, 查找(T.index(value, start, end)), 遍历(列表,下标索引)
>>>tup1 = ('month', 'day', 1997, 2000);
>>> tup2 = (1, 2, 3, 4, 5 );
>>> tup3 = "a", "b", "c", "d"; # 不需要括号也可以
>>> type(tup3)
<class 'tuple'>
#创建空元组
tup1 = ();
注意:
? 元组中只包含一个元素时,需要在元素后面添加逗号,否则括号会被当作运算符使用:
>> > tup1 = (50)
>> > type(tup1) # 不加逗号,类型为整型
<class 'int'>
>> > tup1 = (50,)
>> > type(tup1) # 加上逗号,类型为元组
<class 'tuple'>
? 元组与字符串类似,下标索引从0开始,可以进行截取,组合等。
- 访问元组
? 元组可以使用下标索引来访问元组中的值,如下实例:
tup1 = ('Google', 'baidu', 1997, 2000)
tup2 = (1, 2, 3, 4, 5, 6, 7)
print("tup1[0]: ", tup1[0])
print("tup2[1:5]: ", tup2[1:5])
修改元组
元组中的元素值是不允许修改的,但我们可以对元组进行连接组合,如下实例:
tup1 = (12, 34.56);
tup2 = ('abc', 'xyz')
# 以下修改元组元素操作是非法的。
# tup1[0] = 100
# 创建一个新的元组
tup3 = tup1 + tup2;
print(tup3)
- 删除元组
? 元组中的元素值是不允许删除的,但我们可以使用del语句来删除整个元组,如下实例:
tuple = ('Google', 'baidu', 1997, 2000)
print(tuple)
del tuple;
print("删除后的元组 tuple : ")
print(tuple)
? 以上实例元组被删除后,输出变量会有异常信息,输出如下所示:
删除后的元组 tuple :
Traceback (most recent call last):
File "test.py", line 8, in <module>
print (tuple)
NameError: name 'tuple' is not defined
enumerate() 方法
seasons = ['Spring', 'Summer', 'Autumn', 'Winter']
list(enumerate(seasons))
list(enumerate(seasons, start=1)) # 下标从 1 开始
>>>seq = ['one', 'two', 'three']
>>> for i, element in enumerate(seq):
... print(i, element)
Dictionary(字典)
字典是一种可变容器模型,且可存储任意类型对象。
? 字典的每个键值(key=>value)对用冒号(:)分割,每个对之间用逗号(,)分割,整个字典包括在花括号({})中 ,格式如下所示:
d = {key1 : value1, key2 : value2 }
? 键必须是唯一的,但值则不必。
? 值可以取任何数据类型,但键必须是不可变的,如字符串,数字或元组。
一个简单的字典实例:
dict = {'A': '11111', 'B': '2222', 'C': '3333'}
— — key-value键值对。
? 创建(1. mdict={‘key‘:value}, 2.mdict=dict(key=value))
? 插入:mdict[key] = value 获取:key获取value数据(get, pop)
? 查找:mdict[key], mdict.get(key), 遍历(安装mdict.keys()遍历key,由mdict[key]获取value)
- 访问字典里的值
? 把相应的键放入到方括号中,如下实例:
dict = {'Name': 'Andy', 'Age': 37, 'Class': 'Hongkong'}
print("dict['Name']: ", dict['Name'])
print("dict['Age']: ", dict['Age'])
? 如果用字典里没有的键访问数据,会输出没有key错误:KeyError
修改字典
向字典添加新内容的方法是增加新的键/值对,修改或删除已有键/值对
dict = {'Name': 'Andy', 'Age': 37, 'Class': 'Hongkong'}
dict['Age'] = 48; # 更新 Age
dict['School'] = "清华大学" # 添加信息
print("dict['Age']: ", dict['Age'])
print("dict['School']: ", dict['School'])
删除字典元素
能删单一的元素也能清空字典,清空只需一项操作。
? 显示删除一个字典用del命令
del dict['Name'] # 删除键 'Name'
dict.clear() # 清空字典
del dict # 删除字典
print("dict['Age']: ", dict['Age'])
print("dict['School']: ", dict['School'])
? 这会引发一个异常,因为用执行 del 操作后字典不再存在
字典键特性
? 字典值可以是任何的 python 对象,既可以是标准的对象,也可以是用户定义的,但键不行
? 1)不允许同一个键出现两次。创建时如果同一个键被赋值两次,后一个值会被记住
? 2)键必须不可变,所以可以用数字,字符串或元组充当,而用列表就不行
eg:
dict = {['Name']: 'Andy', 'Age': 37, 'Class': 'Hongkong'}
print("dict['Name']: ", dict['Name'])
此时,就会出异常,TypeError: unhashable type: ‘list‘ 错误
其他使用方法
len(dict) 计算字典元素个数,即键的总数
str(dict) 输出字典,以可打印的字符串表示。
Set (集合)
集合(set)是一个无序的不重复元素序列
可以使用大括号 { } 或者 set() 函数创建集合
集合对象还支持union(联合), intersection(交), difference(差)等操作。
作用:(1)去重 (2)运算:交集(intersection),并集(union)
>>>basket = {'apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana'}
>>> print(basket) # 这里演示的是去重功能
{'orange', 'banana', 'pear', 'apple'}
>>> 'orange' in basket # 快速判断元素是否在集合内
True
>>> 'crabgrass' in basket
False
# 下面展示两个集合间的运算.
>>> a = set('abracadabra')
>>> b = set('alacazam')
>>> a
{'a', 'r', 'b', 'c', 'd'}
>>> a - b # 集合a中包含而集合b中不包含的元素
{'r', 'd', 'b'}
>>> a | b # 集合a或b中包含的所有元素
{'a', 'c', 'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}
>>> a & b # 集合a和b中都包含了的元素
{'a', 'c'}
>>> a ^ b # 不同时包含于a和b的元素
{'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}
同样集合支持集合推导式
>>>a = {x for x in 'abcbde' if x not in 'abc'}
>>> a
{'d', 'e'}
添加元素
s.add( x )
? 将元素 x 添加到集合 s 中,如果元素已存在,则不进行任何操作。
>>>thisset = set(("baidu", "Alibaba", "Tenxun"))
>>> thisset.add("Facebook")
>>> print(thisset)
{'Tenxun', 'Facebook', 'baidu', 'Alibaba'}
? 还有一个方法,也可以添加元素,且参数可以是列表,元组,字典等
? 语法格式如下:
s.update( x ) # x 可以有多个,用逗号分开。
>>>thisset = set(("Google", "baidu", "Taobao"))
>>> thisset.update({1,3})
>>> print(thisset)
{1, 3, 'Google', 'Taobao', 'baidu'}
>>> thisset.update([1,4],[5,6])
>>> print(thisset)
{1, 3, 4, 5, 6, 'Google', 'Taobao', 'baidu'}
移除元素
s.remove( x )
? 将元素 x 从集合 s 中移除,如果元素不存在,则会发生错误。
>>>thisset = set(("Google", "Runoob", "Taobao"))
>>>thisset.remove("Taobao")
>>> print(thisset)
{'Google', 'Runoob'}
>>>thisset.remove("Facebook") # 不存在会发生错误
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 'Facebook'
? 此外还有一个方法也是移除集合中的元素,且如果元素不存在,不会发生错误,如下discard函数
s.discard( x )
清空集合
s.clear()
判断元素 x 是否在集合
x in s
? 判断元素 x 是否在集合 s 中,存在返回 True,不存在返回 False。
>>>thisset = set(("Google", "Runoob", "Taobao"))
>>> "Runoob" in thisset
True
>>> "Facebook" in thisset
False
- 集合内置方法完整列表
方法 | 描述 |
---|---|
add() | 为集合添加元素 |
clear() | 移除集合中的所有元素 |
copy() | 拷贝一个集合 |
difference() | 返回多个集合的差集 |
difference_update() | 移除集合中的元素,该元素在指定的集合也存在。 |
discard() | 删除集合中指定的元素 |
intersection() | 返回集合的交集 |
intersection_update() | 删除集合中的元素,该元素在指定的集合中不存在。 |
isdisjoint() | 判断两个集合是否包含相同的元素,如果没有返回 True,否则返回 False。 |
issubset() | 判断指定集合是否为该方法参数集合的子集。 |
issuperset() | 判断该方法的参数集合是否为指定集合的子集 |
pop() | 随机移除元素 |
remove() | 移除指定元素 |
symmetric_difference() | 返回两个集合中不重复的元素集合。 |
symmetric_difference_update() | 移除当前集合中在另外一个指定集合相同的元素,并将另外一个指定集合中不同的元素插入到当前集合中。 |
union() | 返回两个集合的并集 |
update() | 给集合添加元素 |
Queue (队列)
? Queue是python标准库中的线程安全的队列(FIFO)实现,提供了一个适用于多线程编程的先进先出的数据结构,即队列,用来在生产者和消费者线程之间的信息传递
— 存储先进先出的对象
? 创建方式:mq = queue.Queue(maxsize=0)
? 插入:put, put_nowait, 取数据:get, get_nowait
from queue import Queue #LILO队列
q = Queue() #创建队列对象
q.put(0) #在队列尾部插入元素
q.put(1)
q.put(2)
print('LILO队列',q.queue) #查看队列中的所有元素
print(q.get()) #返回并删除队列头部元素
print(q.queue)
from queue import LifoQueue #LIFO队列
lifoQueue = LifoQueue()
lifoQueue.put(1)
lifoQueue.put(2)
lifoQueue.put(3)
print('LIFO队列',lifoQueue.queue)
lifoQueue.get() #返回并删除队列尾部元素
lifoQueue.get()
print(lifoQueue.queue)
from queue import PriorityQueue #优先队列
priorityQueue = PriorityQueue() #创建优先队列对象
priorityQueue.put(3) #插入元素
priorityQueue.put(78) #插入元素
priorityQueue.put(100) #插入元素
print(priorityQueue.queue) #查看优先级队列中的所有元素
priorityQueue.put(1) #插入元素
priorityQueue.put(2) #插入元素
print('优先级队列:',priorityQueue.queue) #查看优先级队列中的所有元素
priorityQueue.get() #返回并删除优先级最低的元素
print('删除后剩余元素',priorityQueue.queue)
priorityQueue.get() #返回并删除优先级最低的元素
print('删除后剩余元素',priorityQueue.queue) #删除后剩余元素
priorityQueue.get() #返回并删除优先级最低的元素
print('删除后剩余元素',priorityQueue.queue) #删除后剩余元素
priorityQueue.get() #返回并删除优先级最低的元素
print('删除后剩余元素',priorityQueue.queue) #删除后剩余元素
priorityQueue.get() #返回并删除优先级最低的元素
print('全部被删除后:',priorityQueue.queue) #查看优先级队列中的所有元素
from collections import deque #双端队列
dequeQueue = deque(['Eric','John','Smith'])
print(dequeQueue)
dequeQueue.append('Tom') #在右侧插入新元素
dequeQueue.appendleft('Terry') #在左侧插入新元素
print(dequeQueue)
dequeQueue.rotate(2) #循环右移2次
print('循环右移2次后的队列',dequeQueue)
dequeQueue.popleft() #返回并删除队列最左端元素
print('删除最左端元素后的队列:',dequeQueue)
dequeQueue.pop() #返回并删除队列最右端元素
print('删除最右端元素后的队列:',dequeQueue)
Collections
? Counter, defaultdict, deque, namedtuple, OrderedDict
? 见下节《2-Collections库使用》
6.3 自定义类型
自定义类型:类
类是一种高级抽象,就是一种高级的数据类型,是对象的蓝图,就是用来定义你要用的对象的属性和行为的
class MyClass:
"""一个简单的类实例"""
i = 12345
def f(self):
return 'hello world'
# 实例化类
x = MyClass()
# 访问类的属性和方法
print("MyClass 类的属性 i 为:", x.i)
print("MyClass 类的方法 f 输出为:", x.f())
以上是关于python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