《Python入门教程》5. 数据结构

  1. 开胃菜
  2. 使用 Python 解释器
  3. 非正式介绍Python
  4. 深入流程控制
  5. 数据结构
  6. 模块
  7. 输入和输出
  8. 错误和异常
  9. 标准库的简明介绍
  10. 标准库的简明介绍(第二部分)
  11. 现在干什么?
  12. 交互式输入编辑及历史替代
  13. 浮点算术: 问题和限制

# 剩余的队列, 它按照进入的顺序排列 deque([‘Michael’, ‘Terry’, ‘Graham’])

5.1.3. 列表推导式

列表推导式提供了从序列中创建列表的简便途径. 通常程序会对序列的每一个元素做些操作,并以其结果作为新列表的元素, 或者根据指定的条件来创建子序列.

而列表推导式的结构是, 在一个方括号里, 首先是一个表达式, 随后是一个 for 子句, 然后是零个或更多的 for 或 if 子句. 结果将是通过计算 for 和 if 子句来获得的一个列表. 如果要使表达式推导式出元组, 就必须用圆括号.

这里我们将一个数字列表每个元素翻三倍从而生成一个新列表:

>>> vec = [2, 4, 6] 

>>> [3*x for x in vec]

[6, 12, 18]

现在加点儿小花样:

>>> [[x, x**2] for x in vec]

[[2, 4], [4, 16], [6, 36]]

这里我们对序列里每一项逐个调用某方法:

>>> freshfruit = [‘ banana’, ‘ loganberry ‘, ‘passion fruit ‘] 

>>> [weapon.strip() for weapon in freshfruit]

[‘banana’, ‘loganberry’, ‘passion fruit’]

我们可以用 if 子句来进行过滤:

>>> [3*x for x in vec if x > 3]

[12, 18] 

>>> [3*x for x in vec if x < 2]

[]

元组经常能不用圆括号而创建, 但这里不行:

>>> [x, x**2 for x in vec] # error – parens required for tuples 

File “<stdin>”, line 1, in ?

[x, x**2 for x in vec] ^

SyntaxError: invalid syntax 

>>> [(x, x**2) for x in vec]

[(2, 4), (4, 16), (6, 36)]

这里是一些循环的嵌套和其它技巧的演示:

>>> vec1 = [2, 4, 6] 

>>> vec2 = [4, 3, -9] 

>>> [x*y for x in vec1 for y in vec2]

[8, 6, -18, 16, 12, -36, 24, 18, -54]

 >>> [x+y for x in vec1 for y in vec2]

[6, 5, -7, 8, 7, -5, 10, 9, -3] 

>>> [vec1[i]*vec2[i] for i in range(len(vec1))]

[8, 12, -54]

列表推导式可使用复杂的表达式和嵌套的函式:

>>> [str(round(355/113, i)) for i in range(1, 6)]

[‘3.1’, ‘3.14’, ‘3.142’, ‘3.1416’, ‘3.14159’]

5.1.4. 嵌套列表推导式

如果你受的了的话, 其实列表推导式是可以嵌套的. 它的确是个强大的工具, 但 – 就像所有强大的工具一样 – 需要被小心地使用,

考虑下面的例子, 有一个 3×3 的矩阵, 存储为一个包含三个列表的列表, 每一行一个列表:

>>> mat = [

  [1, 2, 3],

  [4, 5, 6], 

 [7, 8, 9], 

 ]

现在, 如果你想交换行和列, 可以使用列表推导式:

>>> print([[row[i] for row in mat] for i in [0, 1, 2]])

[[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]

使用*嵌套*列表推导式时特别需要注意:

从右至左地阅读嵌套列表推导式更容易理解.

该代码的冗长版本, 就明白地表述了流程:

for i in [0, 1, 2]:

 for row in mat:

print(row[i], end=””)

print()

现实中, 你应当选择内建函式来处理复杂流程. 这里, 函式 zip() 就非常好用.

>>> list(zip(*mat))

[(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)]

参见 参数列表解包 了解本行中星号的详细内容.

5.2. del 语句

这有一种通过给定索引而不是值, 来删除列表中项的方法: 用 del 语句. 它与返回一个值的 pop() 方法不同. del 语句也可以移除列表中的切片, 或者清除整个列表 (之前我们通过给切片赋值为空列表来完成这点). 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 也可以用于删除变量实体:

>>> del a

在这之后引用 a 的话会产生一个错误 (至少到给它赋另一个值之前). 我们将在后面找到 del 的其它用法.

5.3. 元组和序列

我们看到列表和字串有很多通用的属性, 例如索引和切片操作. 它们是 序列 数据类型的两个例子 (参考 Sequence Types — str, bytes, bytearray, list, tuple, range). Python 作为一门进化中的语言, 可能还有其它序列类型会被加入. 这里就有另一种标准序列数据类型: 元组 .

元组由若干逗号分隔的值组成, 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))

如你所见, 元组输出时用圆括号包围, 以便正确表达元组的嵌套; 在输入时圆括号可加可不加, 不过圆括号经常是必要的 (特别是当元组是更大的表达式的一部分时).

元组有许多用途. 例如: (x, y) 坐标对, 数据库里的员工记录等. 元组同字串都是不可变的: 无法对元组指定项进行赋值 (尽管可通过切片和连接来模拟这个操作). 元组中可以包含可变的对象, 如列表.

构造包含 0 或 1 个项的元组是个特殊问题: 语法上为了适应这一情况,有些额外的规则. 空元组由一对空的圆括号构造; 一个项的元组由一个值后面跟着一个逗号构造 (把一个值放入一对圆括号里并不足以构造一个元组). 丑陋, 但有效. 例如:

>>> empty = () 

>>> singleton = ‘hello’, # <– 注意后面的逗号

>>> len(empty)

>>> len(singleton)

>>> singleton

(‘hello’,)

语句 t = 12345, 54321, 'hello!' 是 元组打包 的一个例子: 值 1234554321 和 'hello!' 被打包进一个元组. 反过来, 这个操作也是可行的:

>>> x, y, z = t

这种对右侧任一序列的处理很合适称为 序列解包 . 序列解包时要求等号左边的值个数与右边序列元素个数相等. 注意, 多重赋值其实是联合使用了元组打包和序列解包. (虽然元组和列表都算序列,但是必须有所不同)

5.4. 集合(Set)

Python 还包含了 集合(set) 数据类型. 集合是种无序不重复的元素集. 基本用途包括成员关系测试和重复条目消除. 集合对象也支持合(union),交(intersection), 差(difference), 和对称差(sysmmetric difference)等数学操作.

花括号或函式 set() 可用于创建集合. 注意: 创建一个空集合只能使用 set(), 而不能使用 {}; 后者是创建一个空字典, 字典我们会在下一节里讨论.

以下是简明示范:

>>> basket = {‘apple’, ‘orange’, ‘apple’, ‘pear’, ‘orange’, ‘banana’} 

>>> print(basket) # 重复的被移除了

 {‘orange’, ‘banana’, ‘pear’, ‘apple’} 

>>> ‘orange’ in basket # 快速成员关系测试

 True 

>>> ‘crabgrass’ in basket False 

>>> # 在两个单词的不重复的字母里演示集合操作

>>> a = set(‘abracadabra’)

 >>> b = set(‘alacazam’) 

>>> # a 中的不重复字母 

{‘a’, ‘r’, ‘b’, ‘c’, ‘d’} 

>>> a – b # a 中有而 b 中没有的字母

 {‘r’, ‘d’, ‘b’} 

>>> a | b # 既有 a 的字母又有 b 的字母 

{‘a’, ‘c’, ‘r’, ‘d’, ‘b’, ‘m’, ‘z’, ‘l’} 

>>> a & b # a 和 b 中都有的字母 

{‘a’, ‘c’}

 >>> a ^ b # a 或 b 中只有一个有的字母 

{‘r’, ‘d’, ‘b’, ‘m’, ‘z’, ‘l’}

就像 列表, 集合也支持推导式:

>>> a = {x for x in ‘abracadabra’ if x notin ‘abc’} 

>>> a

{‘r’, ‘d’}

5.5. 字典

Python 中另一很有用的内建数据类型为 字典 (参考 Mapping Types — dict). 在其它语言中字典一般被叫做 “关联存储” 或 “关联数组”. 与使用某个范围作为索引的序列不一样, 字典通过  来索引, 而键可以是任意不可变类型; 通常用字符串和数字作为键. 如果元组只包含字符串和数字, 元组也可以作为键; 但是, 当元组直接或间接地包含可变对象时, 就不能用作一个键. 不能使用列表作为键, 因为列表可以通过索引, 切片, 或如 append() 和 extend() 方法原地赋值而被改变.

最好把字典看成是一个没有顺序的 键:值 对集合, 键必须是唯一的 (在一个字典里). 一对花括号创建一个空字典: {}. 在括号中间放置的以逗号分隔的 键:值对 列表就是字典的初始 键:值对. 这也是字典输出时的格式.

字典最主要的操作是通过某键存储一个值, 以及从给定的键里提取它的值. 使用 del 可以删除一个键:值对. 如果你使用一个已被使用的键进行存储操作, 该键的旧值就没有了. 使用一个不存在的键提取值会产生一个错误.

在一个字典上执行 list(d.keys()) 返回该字典中所使用键的列表, 该列表的顺序不确定 (如果需要有序, 只要使用 sorted(d.keys())). [1] 要检查某一个键是否在字典里, 使用 in 关键字.

这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’ notin tel

False

构造器 dict() 从键-值对序列里直接生成字典,如果有固定的模式,可在列表推导式指定特定的键值对:

>>> dict([(‘sape’, 4139), (‘guido’, 4127), (‘jack’, 4098)])

{‘sape’: 4139, ‘jack’: 4098, ‘guido’: 4127} 

>>> dict([(x, x**2) for x in (2, 4, 6)]) # 使用列表推导式 

{2: 4, 4: 16, 6: 36}

在本教程后面的章节, 会学习到生成器表达式, 这更适于为 dict() 构造器生成键-值对序列. 若键为字符串, 有时用关键字参数指定键-值对更为简单:

>>> dict(sape=4139, guido=4127, jack=4098)

{‘sape’: 4139, ‘jack’: 4098, ‘guido’: 4127}

5.6. 遍历技巧

当对字典遍历时, 可用 items() 方法同时取回键和对应的值.

>>> knights = {‘gallahad’: ‘the pure’, ‘robin’: ‘the brave’} 

>>> for k, v in knights.items(): 

 print(k, v) 

 

gallahad the pure

robin the brave

对序列遍历时, 可以使用 enumerate() 函式来同时取回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

同时对两个或更多的序列进行遍历时, 可用 zip() 进行组合

>>> 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.

反向遍历序列时, 先指定这个序列, 然后调用 reversed() 函式

>>> for i in reversed(range(1, 10, 2)): 

 print(i) 

 

9 7 5 3 1

想有序地遍历一个序列, 用 sorted() 函式返回排序后的序列,原序列将不被触及

>>> basket = [‘apple’, ‘orange’, ‘apple’, ‘pear’, ‘orange’, ‘banana’] 

>>> for f in sorted(set(basket)):

  print(f) 

 apple

banana

orange

pear

5.7. 深入条件控制

在 while 和 if 语句中使用的条件可以包含任何操作符, 而不仅仅是比较.

  • 比较操作符 in 和 not in 检查一个值是否在序列中.
  • 操作符 is 和 is not 比较两个对象是否为同一对象; 这只对诸如列表的可变对象有用.

所有比较操作符具有相同的优先级, 低于所有的数值操作.

比较操作符可以连起来使用. 例如, – a < b == c 测试 a 小于 b 且 b 与 c 相等.

比较操作(或其它任何布尔表达式)都能用逻辑操作符 and 和 or 连接, 结果值可以用 not 取反.

  • 逻辑操作符的优先级又低于比较操作符;
  • 这其中, not 优先级最高, 而 or 的优先级最低, 因此 A and not B or C 等价于 (A and (not B)) or C . 同样, 可以使用圆括号来表达想要的结果.
  • 逻辑操作符 and 和 or 被称为 短路 操作符: 它从左至右计算参数,并且当结果确定时计算就立即停止.
    • 例如, 如果 A 和 C 为真, 而 B 为假时, A and B and C 不会计算表达式 C.
    • 当把短路操作符的返回值作为一个常规值而不是布尔值时, 它的值就是最后计算的参数值.

可以把比较式或其它逻辑表达式的值赋给一个变量. 例如,

>>> string1, string2, string3 = ”, ‘Trondheim’, ‘Hammer Dance’

 >>> non_null = string1 or string2 or string3 

>>> non_null

‘Trondheim’

注意, 在 Python 中, 不像 C, 赋值不可以发生在表达式内部. C 程序员可能对此有抱怨, 但是这样就避免了 C 程序中常见的一类错误,比如说:

  • 在使用 == 的表达式里键入了 = .

5.8. 序列和其它类型的比较

序列对象可以与同一类型的其它对象比较. 使用 字典编纂 顺序比较:

  • 首先比较头两项, 如果它们不同, 它们的比较就决定整个比较的结果;
  • 如果它们相同, 就比较下两项, 就这样直到其中有序列被比较完了.
  • 如果要被比较的两项本身就是相同类型的序列, 那么就递归进行比较.
  • 如果两个序列所有的项都相等, 那么, 它们就相等.
  • 如果一个序列是另一个序列的初始子序列(initial sub-sequence),那么短的就是较小的.
  • 字符串的 字典编纂 顺序由单个字符的 Unicode 字码来决定.

以下是比较相同类型序列的例子:

注意, 使用 < 或 > 比较两个不同类型的对象有时候是合法的, 条件是它们要有合适的比较方法. 例如, 不同的数字类型可以按照它们的数字大小来比较, 因此 0 等于 0.0, 等等. 否则, 解释器不会提供一个任意的顺序, 而会抛出一个 TypeError 异常.

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