Python从入门到精通_第3课_容器以及容器的访问使用_笔记

短命女 2021-11-17 23:20 273阅读 0赞

### 文章目录 ###

*  容器
 *   *  list 列表
     *  tuple 元组（只读列表）
     *  dict 字典
     *  set 集合
 *  list/tuple基本操作
 *  dict基本操作
 *  set基本操作
 *  切片
 *  列表推导
 *  生成器
 *  迭代器

GitHub: [https://github.com/RealEmperor/Basic-Introductory-Python-Course][https_github.com_RealEmperor_Basic-Introductory-Python-Course]

# 容器 #

## list 列表 ##

序列是Python中最基本的数据结构。序列中的每个元素都分配一个数字 - 它的位置，或索引，第一个索引是0，第二个索引是1，依此类推。

列表的数据项不需要具有相同的类型

## tuple 元组（只读列表） ##

## dict 字典 ##

字典的每个键值(key=>value)对用冒号(:)分割，每个对之间用逗号(,)分割，整个字典包括在花括号(\{\})中。

## set 集合 ##

是一个无序不重复元素集, 基本功能包括关系测试和消除重复元素. 集合对象还支持union(联合), intersection(交), difference(差)和sysmmetric difference(对称差集)等数学运算。

# list/tuple基本操作 #

创建

添加元素（list only）：append, extend

删除元素（list only）：del, pop

根据索引读写（tuple只读）

判断容器是否为空

容器元素数量

遍历

li = [1, 2, 3, '456', [1, 2, 3], {
        1: 'one', 2: 'two'}]
    print(type(list))
    print(type(li))

# 元素访问
    print(li[0])
    print(li[-1])  # li[len(li) - 1]
    print(li[-2])  # li[len(li) - 2]

1
    {1: 'one', 2: 'two'}
    [1, 2, 3]

# 查找元素位置
    print(li.index('456'))
    print(li.index([1, 2, 3]))
    # print(li.index(-1)) # 如果不存在会报错：ValueError: -1 is not in list

3
    4

# 遍历
    for i in li:
        print(i)
        
    for i in range(len(li)):
        print(li[i])

1
    2
    3
    456
    [1, 2, 3]
    {1: 'one', 2: 'two'}
    1
    2
    3
    456
    [1, 2, 3]
    {1: 'one', 2: 'two'}

# 删除
    del (li[-1])  # del(list[index])
    del (li[1])
    del (li[-2])
    print(li)

[1, 3, [1, 2, 3]]

# 添加元素
    l_a = [1, 2, 3]
    l_a.append(4)
    l_a.append(5)
    l_b = [6, 7, 8]
    l_a.extend(l_b)
    print(l_a)
    # 对比append的结果
    l_a.append(l_b)
    print(l_a)

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

l_a = []
    if not l_a:
        print('Empty')  # not XX和is None不是一回事
    
    if len(l_a) == 0:
        print('Empty')

Empty
    Empty

t = (1, 2, 3, '456')
    print(type(t))
    # t[0] = 'a' # 不能被修改，会报错：
    # TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
    
    # t.append('x') 
    # AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'append'

# dict基本操作 #

初始化

访问

添加元素

修改元素

删除元素

判断key是否存在

判断容器是否为空

容器元素数量

遍历

d = {
        'a': 1, 'b': 2, 1: 'one', 2: 'two', 3: [1, 2, 3]}
    print(type(dict))
    print(type(d))
    print(d)

<class 'type'>
    <class 'dict'>
    {'a': 1, 'b': 2, 1: 'one', 2: 'two', 3: [1, 2, 3]}

# 访问元素
    print(d['a'])
    print(d[1])
    print(d[3])

1
    one
    [1, 2, 3]

# 判断key是否存在
    print('two' in d)
    print(3 in d)

False
    True

# 删除
    del(d[3])   # del(dict[key])
    print(len(d))

# 添加元素
    d[3] = [1, 2, 3, 4]
    # 修改元素
    d[3] = '1234'

# 遍历
    for key in d:
        print(d[key])

1
    2
    one
    two
    1234

for k, v in d.items():
        print(k, v)

a 1
    b 2
    1 one
    2 two
    3 1234

keys = d.keys()
    print(type(keys))
    print(keys)

<class 'dict_keys'>
    dict_keys(['a', 'b', 1, 2, 3])

# set基本操作 #

并/交/差集：|/union, &/intersection, -/difference

对称差集：^/symmetric\_difference（不同时出现在2个集合中的项）

包含关系：>=/issuperset

添加元素

更新元素

删除元素

元素是否存在

容器元素数量

遍历

s_a = set([1, 2, 2, 3, 4, 5, 6])
    s_b = set([4, 5, 6, 7, 8, 9])
    print(s_a)
    print(s_b)

{1, 2, 3, 4, 5, 6}
    {4, 5, 6, 7, 8, 9}

# 判断元素是否存在
    print(5 in s_a)
    print(10 in s_b)

True
    False

# 并集
    print(s_a | s_b)
    print(s_a.union(s_b))

{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}
    {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}

# 交集
    print(s_a & s_b)
    print(s_a.intersection(s_b))

{4, 5, 6}
    {4, 5, 6}

# 差集 A - (A & B)
    print(s_a - s_b)
    print(s_a.difference(s_b))

{1, 2, 3}
    {1, 2, 3}

# 对称差 (A | B) - (A & B)
    print(s_a ^ s_b)
    print(s_a.symmetric_difference(s_b))

{1, 2, 3, 7, 8, 9}
    {1, 2, 3, 7, 8, 9}

# 修改元素
    s_a.add('x')
    s_a.update([4, 5, 60, 70])
    print(s_a)

{1, 2, 3, 4, 5, 6, 70, 'x', 60}

# 删除元素
    s_a.remove(70)
    print(s_a)
    # s_a.remove(100)
    # 如果不存在则报错：KeyError: 100

{1, 2, 3, 4, 5, 6, 'x', 60}

print(len(s_a))
    # 遍历
    for i in s_a:
        print(i)

8
    1
    2
    3
    4
    5
    6
    x
    60

# 切片 #

存取序列（列表，元组，字符串）的任意一部分

格式：seq\[开始索引:结束索引:步长\]

默认值

负数索引

负数步长

li = list(range(10))
    print(li)

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

# 切片 [start:end:steps]  >= start & < end
    print(li[2:5])  # [3, 4, 5]
    print(li[:4])   # [0, 1, 2, 3]
    print(li[5:])   # [6, 7, 8, 9]
    print(li[0:20:3])   # [0, 3, 6, 9]

[2, 3, 4]
    [0, 1, 2, 3]
    [5, 6, 7, 8, 9]
    [0, 3, 6, 9]

# 负值怎么处理？
    print(li[5: -2])    # [5, 6, 7]
    print(li[9:0:-1])   # [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2,1]
    print(li[9::-1])   # [9 ... 0]
    print(li[::-2]) # [9, 7, 5, 3, 1]

[5, 6, 7]
    [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1]
    [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]
    [9, 7, 5, 3, 1]

# 切片生成一个新的对象
    print(li)   # 还是保持原样
    
    re_li = li[::-1]
    print(re_li)

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
    [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]

# 列表推导 #

问题的提出

快速简单的生成一个列表

对原有的列表进行简单的转换

一维列表推导

二维列表推导以及注意事项

li = []
    for i in range(20):
        if (i % 2) == 0:
            li.append(i)
    print(li)

[0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]

li = [1] * 10
    li[3] = 3
    print(li)
    li = [i * 2 for i in range(10)]
    print(li)

[1, 1, 1, 3, 1, 1, 1, 1, 1, 1]
    [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]

# 创建数组时浅拷贝的问题
    li_2d = [[0] * 3] * 3
    print(li_2d)
    li_2d[0][0] = 100 # 这里将会修改3个值，因为用这种方式创建二维及以上维度时用的是浅拷贝
    print(li_2d)

[[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]
    [[100, 0, 0], [100, 0, 0], [100, 0, 0]]

# 解决创建数组时浅拷贝的问题
    li_2d = [[0] * 3 for i in range(3)]
    li_2d[0][0] = 100
    print(li_2d)

[[100, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]]

# 创建set
    s = {
        x for x in range(10) if x % 2 == 0}
    print(s)
    
    # 创建dict
    d = {
        x: x % 2 == 0 for x in range(10)}
    print(d)

{0, 2, 4, 6, 8}
    {0: True, 1: False, 2: True, 3: False, 4: True, 5: False, 6: True, 7: False, 8: True, 9: False}

# 生成器 #

问题的提出

创建一个巨大的列表而仅仅需要访问其中少量几个元素

如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。

生成生成器：列表推导时用()替换\[\]（关于yield的使用后面再讲）

遍历：next或者for循环

print(type(range(10)))

# 平方表
    square_table = []
    for i in range(5000):
        square_table.append(i * i)
    for i in range(5):
        print(square_table[i])

0
    1
    4
    9
    16

square_generator = (x * x for x in range(50000))
    print(type(square_generator))

for i in range(5):
        print(next(square_generator))

0
    1
    4
    9
    16

def fib(limit):
        n, a, b = 0, 0, 1
        while n < limit:
            yield b
            a, b = b, a + b
            n += 1
        return 'done'
    
    
    f = fib(5)
    print(type(f))
    print(next(f))
    print(next(f))
    print(next(f))
    print(next(f))
    print(next(f))

<class 'generator'>
    1
    1
    2
    3
    5

import traceback
    try:
        print(next(f))
    except StopIteration:
        traceback.print_exc()

Traceback (most recent call last):
      File "<ipython-input-40-28968900716f>", line 3, in <module>
        print(next(f))
    StopIteration: done

# 遍历
    for i in fib(5):
        print(i)

1
    1
    2
    3
    5

# 迭代器 #

问题的提出

可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象：Iterable

可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器：Iterator（表示一个惰性计算的序列）

集合数据类型如list、dict、str等是Iterable但不是Iterator，不过可以通过iter()函数获得一个Iterator对象。

from collections import Iterable
    from collections import Iterator
    
    print(isinstance([1, 2, 3], Iterable))
    print(isinstance({
        }, Iterable))
    print(isinstance(123, Iterable))
    print(isinstance('abc', Iterable))
    
    print(isinstance([1, 2, 3], Iterator))
    
    g = (x * x for x in range(10))
    print(type(g))
    print(isinstance(g, Iterable))
    print(isinstance(g, Iterator))
    for i in g:
        print(i)

True
    True
    False
    True
    False
    <class 'generator'>
    True
    True
    0
    1
    4
    9
    16
    25
    36
    49
    64
    81

def fib(limit):
        n, a, b = 0, 0, 1
        while n < limit:
            yield b
            a, b = b, a + b
            n += 1
        return 'done'
    
    
    f = fib(6)
    print(type(f))
    print(isinstance(f, Iterable))
    print(isinstance(f, Iterator))
    for i in f:
        print(i)

<class 'generator'>
    True
    True
    1
    1
    2
    3
    5
    8

参考资料：七月在线课程

[https_github.com_RealEmperor_Basic-Introductory-Python-Course]: https://github.com/RealEmperor/Basic-Introductory-Python-Course