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5. 数据结构

本章将更详细地介绍您已经了解的一些内容,并添加了一些新功能。

5.1. 更多列表

列表数据类型有更多的方法。这里是列表对象的所有方法:

list.append(x)

将项目添加到列表的末尾。相当于 a[len(a):] = [x]

list.extend(L)

通过附加给定列表中的所有项目来扩展列表。相当于 a[len(a):] = L

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,因此 a.insert(0, x) 在列表的前面插入,a.insert(len(a), x) 等效于 a.append(x)

list.remove(x)

从列表中删除值为 x 的第一个项目。如果没有这样的项目是一个错误。

list.pop([i])

删除列表中指定位置的项目,然后返回。如果未指定索引,a.pop() 将删除并返回列表中的最后一个项目。 (方法签名中 i 周围的方括号表示参数是可选的,而不是应该在该位置键入方括号,您将在Python库参考中频繁地看到此符号。

list.clear()

从列表中删除所有项目。相当于 del a[:]

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

在值为 x 的第一个项目的列表中返回基于零的索引。如果没有这样的项目,提高 ValueError

可选参数 startend 被解释为片段符号,并且用于将搜索限制到 x 的特定子序列。返回的索引是相对于完整序列的开头而不是 start 参数计算的。

list.count(x)

返回 x 在列表中显示的次数。

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

对列表中的项目进行排序(参数可用于排序自定义,请参阅 sorted() 以获取解释)。

list.reverse()

反转列表中的元素。

list.copy()

返回列表的浅副本。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'

您可能已经注意到,只修改列表的方法(如 insertremovesort)没有打印返回值 - 它们返回默认 None[1] 这是Python中所有可变数据结构的设计原则。

5.1.1. 使用列表作为堆栈

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的第一个元素(“last-in,first-out”)。要将项目添加到堆栈顶部,请使用 append()。要从堆栈顶部检索项目,请使用 pop() 而不使用显式索引。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. 使用列表作为队列

也可以使用列表作为队列,其中添加的第一个元素是检索的第一个元素(“先进先出”);然而,列表对此目的不是有效的。从列表末尾的追加和弹出是快速的,从列表的开始执行插入或弹出是慢的(因为所有其他元素必须被移动一个)。

要实现队列,使用设计为具有快速附加和从两端弹出的 collections.deque。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. 列表解析

列表推导提供了一种简单的方式来创建列表。常见的应用是创建新列表,其中每个元素是应用于另一序列或可迭代的每个成员的一些操作的结果,或者创建那些满足特定条件的元素的子序列。

例如,假设我们要创建一个正方形列表,如:

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

请注意,这会创建(或覆盖)一个名为 x 的变量,该循环在循环完成后仍然存在。我们可以计算没有任何副作用的正方形列表:

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

或等同地:

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

这是更简洁和可读性。

列表解析由包含表达式后跟 for 子句,然后零个或多个 forif 子句的括号组成。结果将是通过评估其后的 forif 子句的上下文中的表达式而产生的新列表。例如,如果这两个列表的元素不相等,则此listcomp组合这两个列表的元素:

>>> [(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)]

请注意 forif 语句的顺序在这两个片段中是否相同。

如果表达式是一个元组(例如,前面示例中的 (x, y)),则必须用括号括起来。

>>> 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 ?
    [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]

列表推导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. 嵌套列表解析

列表推导中的初始表达式可以是任意任意表达式,包括另一个列表推导。

考虑下面的3×4矩阵的示例,其被实现为长度为4的3个列表的列表:

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

以下列表推导将转置行和列:

>>> [[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listcomp是在它后面的 for 的上下文中评估的,因此这个例子等效于:

>>> 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]]

这又是相同的:

>>> 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,你应该更喜欢内置功能到复杂的流语句。 zip() 功能将为这个用例做一个伟大的工作:

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

有关此行中星号的详细信息,请参阅 打开参数列表

5.2. del 声明

有一种方法可以从列表中删除一个项目,而不是它的值:del 语句。这与返回值的 pop() 方法不同。 del 语句还可以用于从列表中删除切片或清除整个列表(我们之前通过为切片分配一个空列表)。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 也可以用来删除整个变量:

>>> del a

下面引用名称 a 是一个错误(至少直到为它分配了另一个值)。我们稍后会找到 del 的其他用途。

5.3. 元组和序列

我们看到列表和字符串有许多常见的属性,如索引和切片操作。它们是 sequence 数据类型的两个示例(参见 序列类型— list,tuple,range)。由于Python是一种演进的语言,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:tuple

例如,元组由多个值组成,这些值由逗号分隔:

>>> 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])

如你所见,输出元组总是包含在括号中,以便嵌套元组被正确解释;它们可以在有或没有环绕括号的情况下输入,尽管经常括号是必要的(如果元组是较大表达式的一部分)。不可能分配到元组的各个项目,但是可以创建包含可变对象(例如列表)的元组。

尽管元组可能看起来类似于列表,但它们通常用于不同的情况和不同的目的。元组是 immutable,通常包含通过解包(参见本节后面的内容)或索引(甚至是 namedtuples 的属性)访问的异构元素序列。列表是 mutable,它们的元素通常是同构的,并通过遍历列表来访问。

一个特殊的问题是构造包含0或1个项目的元组:语法有一些额外的奇怪,以适应这些。空元组由一对空圆括号构成;具有一个项的元组通过使用逗号来跟随一个值来构造(在括号中包围单个值是不够的)。丑陋,但有效。例如:

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

语句 t = 12345, 54321, 'hello!'元组包装 的示例:值 1234554321'hello!' 在元组中一起打包。反向操作也是可能的:

>>> x, y, z = t

这被称为,适当地足够,序列解包 和工作在任何序列在右手边。序列解包需要在等号的左侧有与序列中的元素一样多的变量。注意,多重赋值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 的数据类型。集合是没有重复元素的无序集合。基本用法包括成员资格测试和消除重复条目。设置对象还支持数学运算,如并集,交集,差分和对称差分。

花括号或 set() 函数可用于创建集。注意:要创建一个空集,您必须使用 set(),而不是 {};后者创建一个空字典,一个数据结构,我们将在下一节讨论。

这里是一个简短的示范:

>>> 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 either a or b
{'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'}

列表推导 类似,也支持集合理解:

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

5.5. 词典

Python中内置的另一个有用的数据类型是 dictionary (参见 映射类型— dict)。字典有时在其他语言中被称为“关联存储器”或“关联数组”。与通过数字范围索引的序列不同,字典由 keys 索引,keys 可以是任何不可变类型;字符串和数字可以始终是键。元组可以用作键,如果它们只包含字符串,数字或元组;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。您不能将列表用作键,因为列表可以使用索引分配,切片分配或 append()extend() 等方法进行修改。

最好将字典视为无序的 key:value 对集合,要求键是唯一的(在一个字典内)。一对大括号创建一个空字典:{}。在大括号中放置逗号分隔的键:值对列表将初始键:值对添加到字典中;这也是词典在输出上写的方式。

字典中的主要操作是存储具有某个键的值,并提取给定键的值。也可以使用 del 删除键:值对。如果使用已在使用的密钥进行存储,则会忘记与该密钥相关联的旧值。使用不存在的密钥提取值时出错。

对字典执行 list(d.keys()) 以任意顺序返回字典中使用的所有键的列表(如果您希望它排序,只需使用 sorted(d.keys()))。 [2] 要检查单个键是否在字典中,请使用 in 关键字。

这里是一个使用字典的小例子:

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

dict() 构造函数直接从键 - 值对序列构建字典:

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

此外,dict comprehension可以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, 'jack': 4098, 'guido': 4127}

5.6. 循环技术

当循环通过字典时,可以使用 items() 方法同时检索键和对应的值。

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

当循环遍历序列时,可以使用 enumerate() 函数同时检索位置索引和相应的值。

>>> 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,条目可以与 zip() 函数配对。

>>> 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.

要反向循环一个序列,首先在正向指定序列,然后调用 reversed() 函数。

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

要以排序顺序循环序列,请使用 sorted() 函数,该函数返回新的排序列表,而不更改源。

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

有时候在你循环时更改列表是很有诱惑力的;然而,创建新列表通常更简单和更安全。

>>> 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. 更多条件

whileif 语句中使用的条件可以包含任何运算符,而不仅仅是比较。

比较运算符 innot in 检查序列中是否出现值(不发生)。运算符 isis not 比较两个对象是否是真正相同的对象;这只对可变对象(例如列表)很重要。所有比较运算符具有相同的优先级,低于所有数值运算符的优先级。

比较可以链接。例如,a < b == c 测试 a 是否小于 b,而且 b 是否等于 c

比较可以使用布尔运算符 andor 组合,并且比较的结果(或任何其他布尔表达式的结果)可以用 not 否定。这些优先级低于比较运算符;在它们之间,not 具有最高优先级,or 最低,使得 A and not B or C 等效于 (A and (not B)) or C。一如往常,括号可用于表达所需的组合物。

布尔运算符 andor 是所谓的 short-circuit 运算符:它们的参数从左到右被评估,并且一旦确定结果,评估就停止。例如,如果 AC 为真,但 B 为假,则 A and B and C 不评估表达式 C。当用作常规值而不是布尔值时,短路运算符的返回值是最后一个求值的参数。

可以将比较结果或其他布尔表达式分配给变量。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,赋值不能出现在表达式中。 C程序员可能会抱怨这一点,但它避免了C程序中遇到的一个常见类的问题:在表达式中键入 = 时打算 ==

5.8. 比较序列和其他类型

序列对象可以与具有相同序列类型的其他对象进行比较。比较使用 lexicographical 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,则比较接下来的两个项目,等等,直到任一序列耗尽。如果要比较的两个项本身是相同类型的序列,则递归地执行词典性比较。如果两个序列的所有项目比较相等,则认为序列相等。如果一个序列是另一个的初始子序列,则较短的序列是较小(较小)的序列。字符串的词典排序使用Unicode代码点数来排序单个字符。相同类型的序列之间的比较的一些实例:

(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)

注意,将不同类型的对象与 <> 进行比较是合法的,只要对象具有适当的比较方法。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,解释器将提出 TypeError 异常而不是提供任意排序。

脚注

[1]

其他语言可以返回变异对象,这允许方法链接,例如 d->insert("a")->remove("b")->sort();

[2]

调用 d.keys() 将返回一个 dictionary view 对象。它支持成员测试和迭代等操作,但其内容不独立于原始字典 - 它只是一个 view