5. 数据结构

本章将更详细地介绍您已经了解的一些内容，并添加一些新内容。

5.1. 更多关于列表

列表数据类型还有一些方法。以下是列出对象的所有方法：

list.append(x)

将项目添加到列表末尾。相当于 a[len(a):] = [x] .

list.extend(iterable)

通过附加ITerable中的所有项来扩展列表。相当于 a[len(a):] = iterable .

list.insert(i, x)

在给定位置插入项目。第一个参数是要插入的元素的索引，所以 a.insert(0, x) 在列表前面插入，以及 a.insert(len(a), x) 等于 a.append(x) .

list.remove(x)

从值等于的列表中删除第一个项 x . 它提出了一个 ValueError 如果没有这样的项目。

list.pop([i])

删除列表中给定位置的项，然后将其返回。如果没有指定索引， a.pop() 删除并返回列表中的最后一项。（方括号围绕 i 在方法签名中，表示参数是可选的，而不是在该位置键入方括号。您将在python库参考中经常看到这个符号。）

list.clear()

从列表中删除所有项目。相当于 del a[:] .

list.index(x[, start[, end]])

返回值等于的第一个项的列表中基于零的索引 x . 提出一个 ValueError 如果没有这样的项目。

可选参数 开始 和 end 在切片符号中解释为，用于将搜索限制到列表的特定子序列。返回的索引是相对于完整序列的开始而不是 开始 参数。

list.count(x)

返回次数 x 出现在列表中。

list.sort(*, key=None, reverse=False)

对列表中的项进行就地排序（参数可用于排序自定义，请参见 sorted() 为了他们的解释）。

list.reverse()

在适当的位置反转列表元素。

list.copy()

返回列表的浅显副本。相当于 a[:] .

使用大多数列表方法的示例：

>>> fruits = ['orange', 'apple', 'pear', 'banana', 'kiwi', 'apple', 'banana']
>>> fruits.count('apple')
2
>>> fruits.count('tangerine')
0
>>> fruits.index('banana')
3
>>> fruits.index('banana', 4)  # Find next banana starting a position 4
6
>>> fruits.reverse()
>>> fruits
['banana', 'apple', 'kiwi', 'banana', 'pear', 'apple', 'orange']
>>> fruits.append('grape')
>>> fruits
['banana', 'apple', 'kiwi', 'banana', 'pear', 'apple', 'orange', 'grape']
>>> fruits.sort()
>>> fruits
['apple', 'apple', 'banana', 'banana', 'grape', 'kiwi', 'orange', 'pear']
>>> fruits.pop()
'pear'

你可能已经注意到 insert ， remove 或 sort 只修改列表而不打印返回值——它们返回默认值 None . 1 这是Python中所有可变数据结构的设计原则。

您可能注意到的另一件事是，并非所有数据都可以排序或比较。例如， [None, 'hello', 10] 不排序，因为整数不能与字符串和 None 无法与其他类型进行比较。还有一些类型没有定义的排序关系。例如， 3+4j < 5+7j 不是有效的比较。

5.1.1. 将列表用作堆栈

列表方法使得将列表用作堆栈非常容易，其中添加的最后一个元素是检索到的第一个元素（“后进先出”）。要将项添加到堆栈顶部，请使用 append() . 要从堆栈顶部检索项，请使用 pop() 没有显式索引。例如：：

>>> stack = [3, 4, 5]
>>> stack.append(6)
>>> stack.append(7)
>>> stack
[3, 4, 5, 6, 7]
>>> stack.pop()
7
>>> stack
[3, 4, 5, 6]
>>> stack.pop()
6
>>> stack.pop()
5
>>> stack
[3, 4]

5.1.2. 将列表用作队列

也可以将列表用作队列，其中添加的第一个元素是检索到的第一个元素（“先进先出”）；但是，为此目的，列表并不高效。虽然列表末尾的appends和pop很快，但是从列表开头执行insert或pop却很慢（因为所有其他元素都必须移动一个元素）。

要实现队列，请使用 collections.deque 它的设计目的是有快速的附加物和从两端弹出。例如：：

>>> from collections import deque
>>> queue = deque(["Eric", "John", "Michael"])
>>> queue.append("Terry")           # Terry arrives
>>> queue.append("Graham")          # Graham arrives
>>> queue.popleft()                 # The first to arrive now leaves
'Eric'
>>> queue.popleft()                 # The second to arrive now leaves
'John'
>>> queue                           # Remaining queue in order of arrival
deque(['Michael', 'Terry', 'Graham'])

5.1.3. 列表推导

列表理解提供了一种创建列表的简洁方法。常见的应用程序是创建新的列表，其中每个元素都是应用于另一个序列或ITerable的每个成员的某些操作的结果，或者创建满足特定条件的这些元素的子序列。

例如，假设我们要创建一个正方形列表，例如：

>>> squares = []
>>> for x in range(10):
...     squares.append(x**2)
...
>>> squares
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

注意，这会创建（或覆盖）一个名为 x 循环完成后仍然存在。我们可以使用以下公式计算没有任何副作用的方块列表：

squares = list(map(lambda x: x**2, range(10)))

或者，等价地：

squares = [x**2 for x in range(10)]

更简洁易读。

列表理解由括号组成，括号中包含一个表达式，后跟一个 for 从句，然后是零或更多 for 或 if 条款。结果将是在 for 和 if 后面的条款。例如，如果两个列表中的元素不相等，则此listcomp将它们组合在一起：

>>> [(x, y) for x in [1,2,3] for y in [3,1,4] if x != y]
[(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]

它相当于：

>>> combs = []
>>> for x in [1,2,3]:
...     for y in [3,1,4]:
...         if x != y:
...             combs.append((x, y))
...
>>> combs
[(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]

注意顺序 for 和 if 这两个片段中的语句是相同的。

如果表达式是一个元组（例如 (x, y) 在前面的示例中），它必须用括号括起来。地址：

>>> vec = [-4, -2, 0, 2, 4]
>>> # create a new list with the values doubled
>>> [x*2 for x in vec]
[-8, -4, 0, 4, 8]
>>> # filter the list to exclude negative numbers
>>> [x for x in vec if x >= 0]
[0, 2, 4]
>>> # apply a function to all the elements
>>> [abs(x) for x in vec]
[4, 2, 0, 2, 4]
>>> # call a method on each element
>>> freshfruit = ['  banana', '  loganberry ', 'passion fruit  ']
>>> [weapon.strip() for weapon in freshfruit]
['banana', 'loganberry', 'passion fruit']
>>> # create a list of 2-tuples like (number, square)
>>> [(x, x**2) for x in range(6)]
[(0, 0), (1, 1), (2, 4), (3, 9), (4, 16), (5, 25)]
>>> # the tuple must be parenthesized, otherwise an error is raised
>>> [x, x**2 for x in range(6)]
  File "<stdin>", line 1, in <module>
    [x, x**2 for x in range(6)]
               ^
SyntaxError: invalid syntax
>>> # flatten a list using a listcomp with two 'for'
>>> vec = [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]
>>> [num for elem in vec for num in elem]
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

列表理解可以包含复杂表达式和嵌套函数：：

>>> from math import pi
>>> [str(round(pi, i)) for i in range(1, 6)]
['3.1', '3.14', '3.142', '3.1416', '3.14159']

5.1.4. 嵌套列表理解

列表理解中的初始表达式可以是任意表达式，包括另一个列表理解。

考虑以下3x4矩阵的示例，该矩阵实现为3个长度为4的列表：

>>> matrix = [
...     [1, 2, 3, 4],
...     [5, 6, 7, 8],
...     [9, 10, 11, 12],
... ]

下面的列表理解将换行和换列：

>>> [[row[i] for row in matrix] for i in range(4)]
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]

正如我们在上一节中看到的，嵌套的listcomp是在 for 因此，这个例子等价于：

>>> transposed = []
>>> for i in range(4):
...     transposed.append([row[i] for row in matrix])
...
>>> transposed
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]

反过来，这与：

>>> transposed = []
>>> for i in range(4):
...     # the following 3 lines implement the nested listcomp
...     transposed_row = []
...     for row in matrix:
...         transposed_row.append(row[i])
...     transposed.append(transposed_row)
...
>>> transposed
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]

在现实世界中，您应该更类似于内置函数而不是复杂的流语句。这个 zip() 对于这个用例，函数可以做得很好：

>>> list(zip(*matrix))
[(1, 5, 9), (2, 6, 10), (3, 7, 11), (4, 8, 12)]

见 解包参数列表 有关此行星号的详细信息。

5.2. 这个 del 陈述

有一种方法可以从给定其索引而不是其值的列表中移除项： del 语句。这与 pop() 返回值的方法。这个 del 语句还可以用于从列表中删除切片或清除整个列表（前面我们通过将空列表分配给切片来完成）。例如：：

>>> a = [-1, 1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
>>> del a[0]
>>> a
[1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
>>> del a[2:4]
>>> a
[1, 66.25, 1234.5]
>>> del a[:]
>>> a
[]

del 也可用于删除整个变量：

>>> del a

引用名称 a 此后是一个错误（至少在为其分配另一个值之前）。我们会找到其他的用途 del 后来。

5.3. 元组和序列

我们看到列表和字符串有许多共同的属性，例如索引和切片操作。它们是 序列 数据类型（参见 序列类型--- list ， tuple ， range ）由于Python是一种不断发展的语言，因此可以添加其他序列数据类型。还有另一种标准序列数据类型： 元组 .

元组由逗号分隔的值组成，例如：

>>> t = 12345, 54321, 'hello!'
>>> t[0]
12345
>>> t
(12345, 54321, 'hello!')
>>> # Tuples may be nested:
... u = t, (1, 2, 3, 4, 5)
>>> u
((12345, 54321, 'hello!'), (1, 2, 3, 4, 5))
>>> # Tuples are immutable:
... t[0] = 88888
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
>>> # but they can contain mutable objects:
... v = ([1, 2, 3], [3, 2, 1])
>>> v
([1, 2, 3], [3, 2, 1])

如您所见，在输出时，元组总是用括号括起来，这样嵌套的元组就可以被正确地解释；它们可以是带或不带括号的输入，尽管通常括号是必需的（如果元组是更大表达式的一部分）。无法为元组的各个项赋值，但是可以创建包含可变对象（如列表）的元组。

尽管元组看起来像列表，但它们通常用于不同的情况和不同的目的。元组是 immutable ，并且通常包含通过解包（参见本节后面的内容）或索引（甚至在以下情况下通过属性）访问的异类元素序列： namedtuples ）列表是 mutable 它们的元素通常是同构的，可以通过遍历列表来访问。

一个特殊的问题是包含0或1项的元组的构造：语法有一些额外的怪癖来适应这些。空元组是由一对空括号构成的；只有一个项的元组是由一个带逗号的值构成的（不足以将单个值括在括号中）。丑陋，但有效。例如：：

>>> empty = ()
>>> singleton = 'hello',    # <-- note trailing comma
>>> len(empty)
0
>>> len(singleton)
1
>>> singleton
('hello',)

声明 t = 12345, 54321, 'hello!' 是一个例子 元组 价值观 12345 ， 54321 和 'hello!' 被打包成一个元组。也可以进行反向操作：

>>> x, y, z = t

这就是所谓的，恰当地说， 顺序拆包 并且适用于右侧的任何序列。序列解包要求等号左侧的变量与序列中的元素一样多。注意，多重分配实际上只是元组打包和序列解包的组合。

5.4. 集合

python还包括 sets . 集合是一个无序集合，没有重复的元素。基本用途包括成员资格测试和消除重复条目。集合对象还支持数学运算，如并集、交集、差分和对称差分。

花括号还是 set() 函数可用于创建集合。注意：要创建空集，必须使用 set() 不是 {{}} ；后者创建一个空字典，这是我们在下一节中讨论的数据结构。

下面是一个简短的演示：

>>> basket = {'apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana'}
>>> print(basket)                      # show that duplicates have been removed
{'orange', 'banana', 'pear', 'apple'}
>>> 'orange' in basket                 # fast membership testing
True
>>> 'crabgrass' in basket
False

>>> # Demonstrate set operations on unique letters from two words
...
>>> a = set('abracadabra')
>>> b = set('alacazam')
>>> a                                  # unique letters in a
{'a', 'r', 'b', 'c', 'd'}
>>> a - b                              # letters in a but not in b
{'r', 'd', 'b'}
>>> a | b                              # letters in a or b or both
{'a', 'c', 'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}
>>> a & b                              # letters in both a and b
{'a', 'c'}
>>> a ^ b                              # letters in a or b but not both
{'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}

类似于 list comprehensions ，也支持集合理解：：

>>> a = {x for x in 'abracadabra' if x not in 'abc'}
>>> a
{'r', 'd'}

5.5. 辞典

另一种内置在python中的有用数据类型是 词典 （见 映射类型--- dict ）字典有时在其他语言中被发现为“关联存储器”或“关联数组”。不同于由一系列数字索引的序列，字典的索引是 keys ，可以是任何不可变类型；字符串和数字始终可以是键。如果元组仅包含字符串、数字或元组，则可以将其用作键；如果元组直接或间接包含任何可变对象，则不能将其用作键。不能将列表用作键，因为可以使用索引分配、切片分配或类似方法就地修改列表 append() 和 extend() .

最好把字典看作是一套 关键：价值 配对，要求键是唯一的（在一个字典中）。一对大括号创建一个空字典： {{}} . 在大括号内放置一个逗号分隔的key:value对列表，将初始key:value对添加到字典中；这也是在输出中编写字典的方式。

字典的主要操作是用某个键存储一个值，并提取给定键的值。也可以删除键：值对 del . 如果使用已在使用的密钥存储，则与该密钥关联的旧值将被忽略。使用不存在的键提取值是一个错误。

表演 list(d) 在字典上，按插入顺序返回字典中使用的所有键的列表（如果要对其排序，只需使用 sorted(d) 取而代之的是）要检查字典中是否有单个键，请使用 in 关键字。

下面是一个使用字典的小例子：

>>> tel = {'jack': 4098, 'sape': 4139}
>>> tel['guido'] = 4127
>>> tel
{'jack': 4098, 'sape': 4139, 'guido': 4127}
>>> tel['jack']
4098
>>> del tel['sape']
>>> tel['irv'] = 4127
>>> tel
{'jack': 4098, 'guido': 4127, 'irv': 4127}
>>> list(tel)
['jack', 'guido', 'irv']
>>> sorted(tel)
['guido', 'irv', 'jack']
>>> 'guido' in tel
True
>>> 'jack' not in tel
False

这个 dict() 构造函数直接从键值对序列生成字典：：

>>> dict([('sape', 4139), ('guido', 4127), ('jack', 4098)])
{'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098}

此外，dict理解可用于从任意键和值表达式创建字典：

>>> {x: x**2 for x in (2, 4, 6)}
{2: 4, 4: 16, 6: 36}

当键是简单字符串时，有时使用关键字参数指定对更容易：

>>> dict(sape=4139, guido=4127, jack=4098)
{'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098}

5.6. 循环技术

当遍历字典时，可以同时使用 items() 方法。：：

>>> knights = {'gallahad': 'the pure', 'robin': 'the brave'}
>>> for k, v in knights.items():
...     print(k, v)
...
gallahad the pure
robin the brave

通过序列循环时，可以同时使用 enumerate() 功能。：：

>>> for i, v in enumerate(['tic', 'tac', 'toe']):
...     print(i, v)
...
0 tic
1 tac
2 toe

要同时循环两个或多个序列，可以将条目与 zip() 功能。：：

>>> questions = ['name', 'quest', 'favorite color']
>>> answers = ['lancelot', 'the holy grail', 'blue']
>>> for q, a in zip(questions, answers):
...     print('What is your {0}?  It is {1}.'.format(q, a))
...
What is your name?  It is lancelot.
What is your quest?  It is the holy grail.
What is your favorite color?  It is blue.

若要反向循环序列，请先指定正向序列，然后调用 reversed() 功能。：：

>>> for i in reversed(range(1, 10, 2)):
...     print(i)
...
9
7
5
3
1

要按排序顺序循环序列，请使用 sorted() 函数，在保持源不变的情况下返回新的排序列表。：：

>>> basket = ['apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana']
>>> for i in sorted(basket):
...     print(i)
...
apple
apple
banana
orange
orange
pear

使用 set() 在序列上消除重复元素。使用 sorted() 与 set() 覆盖序列是按排序顺序循环覆盖序列中唯一元素的惯用方法。:

>>> basket = ['apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana']
>>> for f in sorted(set(basket)):
...     print(f)
...
apple
banana
orange
pear

当您循环遍历一个列表时，有时很容易改变它；但是，创建一个新的列表通常更简单、更安全。：：

>>> import math
>>> raw_data = [56.2, float('NaN'), 51.7, 55.3, 52.5, float('NaN'), 47.8]
>>> filtered_data = []
>>> for value in raw_data:
...     if not math.isnan(value):
...         filtered_data.append(value)
...
>>> filtered_data
[56.2, 51.7, 55.3, 52.5, 47.8]

5.7. 附加条件

使用的条件 while 和 if 语句可以包含任何运算符，而不仅仅是比较。

比较运算符 in 和 not in 检查值是否按顺序出现（不出现）。运营商 is 和 is not 比较两个对象是否真的是同一个对象；这只对列表之类的可变对象很重要。所有比较运算符的优先级都相同，低于所有数值运算符的优先级。

可以链接比较。例如， a < b == c 测试是否 a 小于 b 而且 b 等于 c .

可以使用布尔运算符组合比较 and 和 or ，并且比较（或任何其他布尔表达式）的结果可以用 not . 它们的优先级比比较运算符低；在它们之间， not 具有最高优先级和 or 最低的，所以 A and not B or C 等于 (A and (not B)) or C . 和往常一样，括号可以用来表示所需的合成。

布尔运算符 and 和 or 所谓 short-circuit 运算符：从左到右对其参数进行评估，一旦确定结果，评估就会停止。例如，如果 A 和 C 是真的 B A and B and C 不计算表达式的值 C . 当用作一般值而不是布尔值时，短路运算符的返回值是最后计算的参数。

可以将比较或其他布尔表达式的结果赋给变量。例如：

>>> string1, string2, string3 = '', 'Trondheim', 'Hammer Dance'
>>> non_null = string1 or string2 or string3
>>> non_null
'Trondheim'

注意，在Python中，与C不同，表达式内部的赋值必须显式地使用 walrus operator := . 这避免了在C程序中遇到的一类常见问题：键入 = 在表达式中，当 == 是故意的。

5.8. 比较序列和其他类型

序列对象通常可以与具有相同序列类型的其他对象进行比较。比较使用 词典编纂的 排序：首先比较前两个项目，如果它们不同，则确定比较的结果；如果它们相等，则比较后两个项目，依此类推，直到两个序列都用尽。如果要比较的两个项目本身是同一类型的序列，则递归执行词典编纂比较。如果两个序列的所有项比较相等，则认为序列相等。如果一个序列是另一个序列的初始子序列，则较短的序列是较小（较小）的序列。字符串的词典编排顺序使用Unicode代码点编号对单个字符进行排序。相同类型序列之间的比较示例：

(1, 2, 3)              < (1, 2, 4)
[1, 2, 3]              < [1, 2, 4]
'ABC' < 'C' < 'Pascal' < 'Python'
(1, 2, 3, 4)           < (1, 2, 4)
(1, 2)                 < (1, 2, -1)
(1, 2, 3)             == (1.0, 2.0, 3.0)
(1, 2, ('aa', 'ab'))   < (1, 2, ('abc', 'a'), 4)

请注意，将不同类型的对象与 < 或 > 如果对象具有适当的比较方法，则是合法的。例如，混合数字类型根据其数值进行比较，因此0等于0.0等。否则，解释器将引发 TypeError 例外。

脚注

1

其他语言可能返回突变的对象，这允许方法链接，例如 d->insert("a")->remove("b")->sort(); .