python数据结构的关系浅谈

青旅半醒 2024-03-30 17:57 77阅读 0赞

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转自：[微点阅读][Link 1] [https://www.weidianyuedu.com][Link 1]

在python中，我们经常用列表，字典等数据类型进行数据存储或者重新构造一个序列，同时它们之间也有着一些关联关系，接下来我们就对python中常用的几种数据类型进行一个整体性的梳理。

区别

相同点

都相当于一个容器，有存放数据的功能

都可以用for ... in 进行循环

不同点

序列存放的是不同类型的数据，[迭代器][Link 2]中存放的是算法。

序列是将数据提前存放好，获取数据时通过循环或索引来取数据 ；而迭代器不需要存放数据，获取数据时通过算法获取下一个数据 。

序列中的每一个数据都要开辟内存空间；而迭代器并不需要，它每次只需要通过算法计算出下一个值即可。从这个角度来看，如果进行大数据量处理，使用迭代器更合适 。

序列可以通过索引或键名来获取某一个值，而迭代器只能使用next()获取下一个值。

变化趋势

从左到右，可以试图找一些规律 。

从对数据的排序来看，从左到右可以看出是无序的，有序的，有规则(也可以定义成有序的)

从对数据的操作灵活度来看，左边的操作性更加灵活，可以进行增删改查 ；右边相对来说比较单一只能进行查询 （注意：定义后的字符串就只能进行查询，通过方法生成的字符串并不是原来的字符串了）。若想关注这些数据类型中的具体方法，可参考：python的5种[数据结构][Link 3]，方法很多记不住吗？全在这里了.

从定义数据类型的符号来看，也是遵循汉字的大-中-小-引 来实现的，如字典|集合是大括号,列表是中括号，元组是小括号，字符串为双引号或单引号。

**数据类型间的相互转化**

以上不同的数据类型，也可以实现两者之间的相互转化，转化时只需要通过调用对应函数即可，如下图

下图是每种数据类型间的相互转化及具体实例。

通过以上的表格可以看出，数据类型可以进行相互转化，总结有以下几点：

无论转化为什么数据类型，都是通过关键字将具体的数据类型括起来，如元组转化为列表：list(tuple)

转化为字典时需要注意的是，必须每两个数据为一组，用括号括起来，这样才能正确的生成字典的键值对，如果是一个元素转化时会报错 。

转化为字符串时需要注意的是，虽然通过str(data)可以转化为字符串，但很多情况并非是我们想要的，我们更想要的是将序列中的元素组合起来变成一个字符串 ，如果想实现这样的需求，就可以使用join()方法实现。

转化为字典时必须要求是两个元素组合成一个元组才能进行转化 。那为了简便我们可以使用zip()将两个序列组成一个新的字典更加方便。

\# 通过zip将两个[列表合并][Link 4]为一个序列，然后再转化为字典。lst1 = \["x","y","z"\] \#可以是一个列表，元组，集合lst2 = \[123,234,345\] print(dict(zip(lst1,lst2))) \#输出：\{"x": 345, "y": 234, "z": 123\}

通过str()进行转化后的数据虽然变成了字符串，但是我们更想的是把序列中的元素结合起来变为字符串 。那么可以通过join()方法将其内的元素变为想要的字符串。

\#语法： "sep".join(seq) \#实例： x = "".join(\{"a":123,"b":345\}) print("x:",x) y = ",".join(\["java","python","c++"\]) print("y:",y) z = "\_".join(("tuple","demo","01"))\#输出： x: ab y: java,python,c++ z: tuple\_demo\_01\#说明： sep为分隔符，seq序列便捷式写法-推导式

在以上的数据结构中，部分数据类型同样支持推导式，推导式是可以将一个[可迭代对象][Link 5]构建成新的可迭代对象的表达式结构体 。通过推导式可以快速实现出一个新的序列或生成器 ,也可以让代码更加优雅和快捷 。

为了更加直观，我们可以一张图来总结不同数据类型所支持的推导式。我们只需要记住推导式的433.

[字典推导式][Link 6]

\#语法： \{<operation\_key:operation\_value> for key,value in dict condition \}\#实例： d = \{"chinese": 88, "math": 92, "english": 93, "history": 84\} print("成绩大于90分的科目：", \{k: "优秀" for k, v in d.items() if v >= 90\})\#输出 成绩大于90分的科目： \{"math": "优秀", "english": "优秀"\}\#说明： for循环后的表达式可以是条件表达式或者循环表达式，主要是进行筛选或嵌套循环 返回结果是一个根据表达式运算后生成出来的新字典 。

集合推导式：

\#语法： \{<operation\_key:x> for x in set condition \}\#实例 s = \{x\*\*2 for x in \[1, 2, 3\]\} print("集合s:",s)\#输出： 集合s: \{1, 4, 9\}

列表推导式

\#语法： \[ operation(x) for x in list condition \]\#实例 print(\[random.randint(1,10)+x for x in range(0,10) if x % 2 == 0\])\#结果： \[3, 3, 14, 15, 12\]\#说明： \#对列表推导式常使用的几种用法 用法1：\[x for x in iterable \] \#循环后直接打印 用法2：\[x for x in iterable if condition(x) \] \#对x的条件判断 用法3：\[operation(x) for x iterable if condition(x)\] \#对x条件判断后，再对x进行运算 用法4: \[operation(x,y) for x in iterable for y in iterable1\] \#嵌套循环，对x,y进行运算

生成器推导式

\#语法： ( operation(x) for x in iterable condition )\#实例 print((random.randint(1,10)+x for x in range(0,10) if x % 2 == 0))\#结果： <generator object <genexpr> at 0x02FDC420>\#说明： 新生成的生成器可以使用for循环，也可以next()获取其下一个值组合用法

以上数据结构除了可以作为容器使用，也可以它们结合起来使用，以用作其它用途 。比如可以用作条件语句。为了直观，我们先写一个简单的if语句。

score = 92if score >= 90: print("优秀")else: print("良好")\#输出:优秀

接下来，我们就通过以下这三种方式来重新定义条件语句。

第一种，使用()+\[\]来实现条件判断

\#语法： (<return\_false>, <return\_true>)\[condition\_expression\]\#实例： score = 92 print(("良好","优秀")\[ score >= 90 \])\#结果： 优秀\#说明： 在\[\]中写条件语句，在()中写返回为真和返回为假的值。一定要注意顺序，()在前，\[\]在后

第二种，使用\{\}+\[\]来实现条件判断

\#语法： \{True: <return\_true>, False: <return\_false>\}\[<condition\_expression>\]\#实例： score = 92 print(\{True:"优秀",False:"良好"\}\[ score >= 90 \])\#结果： 优秀\#说明： 在\[\]中写条件语句，在()中写返回为真和返回为假的值，一定要注意顺序

第三种，对字符串进行条件判断 ,需要用到eval方法。

\#语法： eval("字符串判断语句")\#实例 print("优秀" if eval("score >= 90") else "良好")\#结果 优秀

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