达州做网站
大橙子网站建设，新征程启航
为企业提供网站建设、域名注册、服务器等服务
Python数据结构之列表元组字典的用法-创新互联
数据结构的含义
在学习数据结构之前，我们先来了解下数据结构的含义。数据结构是通过某种方式（例如对元素进行编号）组织在一起的数据元素的集合，这些数据元素可以是数字或者字符，甚至可以是其他数据结构。在Python语言中，最基本的数据结构是序列（sequence）。序列中的每个元素被分配一个序号————即元素的位置，称为索引或下标，索引从0开始递增。
典型的序列包括列表、元组和字符串。其中，列表是可变的（可修改），而元组和字符串是不可变的（一旦创建了就是固定的）。列表、元组和字符串也是较常用的数据结构。
本篇内容主要讲解Python的列表、元组、字典，下篇将会介绍字符串的操作。
列表 list，使用 [] 定义，[] 中的各个元素，用逗号分隔。
例子
- 定义一个名为 all_star,包含 Kobe,TMAC,LBJ元素的列表
>>> all_star = ["Kobe","TMAC","LBJ"] >>> print(all_star) ['Kobe', 'TMAC', 'LBJ'] - 列表也可以包含列表，例如：
>>> east_star = ["Irving","Wall","Love"] >>> west_star = ["Curry","KD","Harden"] >>> all_star = [west_star,east_star] >>> print(all_star) [['Curry', 'KD', 'Harden'], ['Irving', 'Wall', 'Love']] - 或者
>>> all_star = [["Kobe","TMAC"],["LBJ","BOSH"]] >>> print(all_star) [['Kobe', 'TMAC'], ['LBJ', 'BOSH']]列表支持增删改查
所有序列类型都可以进行某些特定操作，由对象属性决定。这些操作包括：索引(indexing)、切片(sliceing)、加(adding)、乘(multiplying)以及检查某些元素是否属于序列成员、计算序列长度、找出大、最小元素的内置函数。
查，使用单个索引一次能取出一个元素，使用切片，可以取出指定范围内的元素，分片通过两个冒号相隔的两个索引值实现。
- 例子1，单个索引获取元素，获取all_star列表中名叫Kobe的元素
>>> all_star = ["Kobe","TMAC","LBJ"] #元素的下标也就是索引，从0开始，逐个递增。Kobe的元素下标为0，TMAC为1，LBJ为2 >>> print(all_star[0]) Kobe >>> all_star = [["Kobe","TMAC"],["LBJ","BOSH"]] >>> print(all_star[0][0]) Kobe - 例子2，切片的使用
>>> all_star = ['Curry', 'KD', 'Harden','Irving', 'Wall', 'Love'] #索引范围，左侧包含，右侧不包含，当想取前3个元素的话，切片范围为0:3. >>> all_star[0:3] ['Curry', 'KD', 'Harden']#从第一个元素，取到最后一个元素 >>> all_star[1:] ['KD', 'Harden', 'Irving', 'Wall', 'Love']#忽略第一个和最后一个元素 >>> all_star[1:-1] ['KD', 'Harden', 'Irving', 'Wall']#从第二个元素开始，每隔一个取一个，2表示步长，默认步长为1. >>> all_star[1:-1:2] ['KD', 'Irving']#在下标为2的位置，从右向左取值，直到最后一个值。 >>> all_star[2::-1] ['Harden', 'KD', 'Curry']增，append(),insert()
- 例子：
>>> all_star ['Curry', 'KD', 'Harden', 'Irving', 'Wall', 'Love'] #把元素添加到最后 >>> all_star.append("LBJ") >>> all_star ['Curry', 'KD', 'Harden', 'Irving', 'Wall', 'Love', 'LBJ']#把元素插入到指定位置 >>> all_star.insert(2,"Westbrook") >>> all_star ['Curry', 'KD', 'Westbrook', 'Harden', 'Irving', 'Wall', 'Love', 'LBJ']改，采用直接替换的方式
- 例子：
>>> all_star ['Curry', 'KD', 'Westbrook', 'Harden', 'Irving', 'Wall', 'Love', 'LBJ'] #为需要替换的元素下标赋予新值 >>> all_star[6]="George" >>> all_star ['Curry', 'KD', 'Westbrook', 'Harden', 'Irving', 'Wall', 'George', 'LBJ']删，remove()、pop()、del
- 例子：
#remove()方法直接删除内容 >>> all_star.remove("LBJ") >>> all_star ['Curry', 'KD', 'Westbrook', 'Harden', 'Irving', 'Wall', 'George']#pop()方法根据索引值删除内容，并返回删除的值 >>> all_star.pop(6) 'George' >>> all_star ['Curry', 'KD', 'Westbrook', 'Harden', 'Irving', 'Wall']#del命令根据索引值删除内容，没有返回 >>> del all_star[5] >>> all_star ['Curry', 'KD', 'Westbrook', 'Harden', 'Irving']#del命令删除列表对象 >>> del all_star >>> all_star Traceback (most recent call last): File "", line 1, in NameError: name 'all_star' is not defined 一些内置函数：
- count() 统计元素出现的次数
>>> list1 = [1,2,3,4,5,4,3,2,1,1,0,1] >>> list1.count(1) 4 - extend() 在列表末尾一次性追加另一个序列中的多个值,有扩展列表的功能。
>>> list1 = [1,2,3] >>> list2 = [4,5,6] >>> list1.extend(list2) >>> list1 [1, 2, 3, 4, 5, 6] - index() 获取索引值，当我们知道一个序列的值而不知道期下标是多少，可以使用index函数
>>> list1 [1, 2, 3, 4, 5, 6] >>> list1.index(4) 3 - reverse() 调转序列顺序
>>> list1 = [1,2,3,4,5,6] >>> list1.reverse() >>> print(list1) [6, 5, 4, 3, 2, 1] - sort() 排序
>>> list1 = [1,9,3,7,2,6,0] >>> list1.sort() >>> list1 [0, 1, 2, 3, 6, 7, 9] >>> list1.sort(reverse=True) >>> list1 [9, 7, 6, 3, 2, 1, 0] - len() 获取序列长度
>>> len(list1) 7 - max() 获取序列的大值
>>> max(list1) 9 - min() 获取元素的最小值
>>> min(list1) 0 - list() 适用于所有类型的序列。字符串不能像列表一样被修改，所以有时根据字符串创建列表会很有用
>>> h = list("hello") >>> h ['h', 'e', 'l', 'l', 'o'] - join() 可以将一个由字符串组成的列表转换为字符串
>>> ''.join(h) 'hello'元组 Tuple，只读列表
元组使用 () 定义，()中的元素使用逗号隔开。元组也可以通过索引和切片获取元素的值，方法和列表一样。
字典 Dictionary
字典是Python中唯一的映射类型，采用键值对的形式无序存储数据，键不可修改，且唯一；值可以修改。
创建方法：使用 {} 定义字典
>>> dic = {'name':'wt'}
>>> dic=dict((['name','wt'],['a','b'],))对字典的值进行初始化：
>>> all_star = dict.fromkeys(['work','hobby'],'basketball')
>>> print(all_star)
{'work': 'basketball', 'hobby': 'basketball'}字典也支持增删改查
增
- 例子
>>> dic1 = {'name':'wt'} >>> dic1['age'] = 21 >>> dic1 {'name': 'wt', 'age': 21}改：这里介绍3种改的方式
- 例子
>>> dic1 {'name': 'wt', 'age': 21} #直接对键进行赋值，有则修改，没有就会创建 >>> dic1['name'] = 'Kobe' >>> dic1 {'name': 'Kobe', 'age': 21}#使用内置的setdefault方法，如果键存在，不改动，返回字典中该键对应的值；如果不存在，增加新的键值对，并返回新增键值对值 >>> dic1.setdefault('age',22) 21 >>> dic1 {'name': 'Kobe', 'age': 21}#update方法，当dic1字典中有就更新，没有则将dic2字典中的键值对添加到dic1中 >>> dic1 = {'name':'Kobe','age':21} >>> dic2 = {'name':'TMAC','hobby':'basketball'} >>> dic1.update(dic2) >>> dic1 {'name': 'TMAC', 'age': 21, 'hobby': 'basketball'}查：
- 例子
>>> dic1 = {'name': 'TMAC', 'age': 21, 'hobby': 'basketball'} #获取指定键的值 >>> dic1['name'] 'TMAC'#通过keys方法获取字典包含的键 >>> dic1.keys() dict_keys(['name', 'age', 'hobby'])#通过values()方法获取字典的值 >>> dic1.values() dict_values(['TMAC', 21, 'basketball'])#通过items()方法获取字典的所有键值对 >>> dic1.items() dict_items([('name', 'TMAC'), ('age', 21), ('hobby', 'basketball')])删：
- 例子
>>> dic1 {'name': 'TMAC', 'age': 21, 'hobby': 'basketball'} #使用del命令删除指定键的值 >>> del dic1['hobby'] >>> dic1 {'name': 'TMAC', 'age': 21}#clear()方法清空字典 >>> dic1.clear() >>> dic1 {}#pop()方法删除指定键的值，并返回该值 >>> dic1 = {'name':'Kobe','age':21} >>> dic1.pop('name') 'Kobe' >>> dic1 {'age': 21}#popitem()方法随机删除键值对，并返回删除的键值对 >>> dic1 = {'name':'Kobe','age':21} >>> dic1.popitem() ('age', 21)字典嵌套：字典里可以包含字典、列表等。
books = { "日本作家" : { "村上春树":["且听风吟","没有女人的男人们","1Q84","多崎作"], "井上靖":["敦煌"], "东野圭吾":["白夜行","解忧杂货铺","放学后"] }, "欧美作家" : { "昆德拉":["庆祝无意义","不能承受生命之轻"], "菲茨杰拉德":["了不起的盖茨比"] }, "中国作家" : { "路遥":["平凡的世界","人生"], "金庸":["天龙八部","射雕英雄传","笑傲江湖"] } } >>> print(books['日本作家']['村上春树'][1]) 没有女人的男人们字典的排序：字典默认根据键排序，列表根据值排序
>>> dic1 = {24:'Kobe',1:'TMAC',30:'Curry',23:'LBJ'} >>> dic1 {24: 'Kobe', 1: 'TMAC', 30: 'Curry', 23: 'LBJ'} #字典默认按键排序 >>> print(sorted(dic1.items())) [(1, 'TMAC'), (23, 'LBJ'), (24, 'Kobe'), (30, 'Curry')]#按值排序 >>> print(sorted(dic1.values())) ['Curry', 'Kobe', 'LBJ', 'TMAC']使用for循环，打印字典的键值
#打印键 >>> for i in dic1: ... print(i) ... 24 1 30 23#打印键值 >>> for i in dic1: ... print(i,dic1[i]) ... 24 Kobe 1 TMAC 30 Curry 23 LBJ
另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。
分享标题：Python数据结构之列表元组字典的用法-创新互联
文章URL：http://dzwzjz.com/article/iihhj.html