python中list列表的高级应用高级函数

电玩女神 2022-08-04 04:30 248阅读 0赞

在python所有的数据结构中，list具有重要地位，并且非常的方便，这篇文章主要是讲解list列表的高级应用，[基础知识可以查看博客][Link 1]。  
此文章为python英文文档的翻译版本，你也可以查看英文版。[https://docs.python.org/2/tutorial/datastructures.html][https_docs.python.org_2_tutorial_datastructures.html]

**use a list as a stack**: \#像栈一样使用列表

> stack = \[3, 4, 5\]  
> stack.append(6)  
> stack.append(7)  
> stack  
> \[3, 4, 5, 6, 7\]  
> stack.pop() \#删除最后一个对象  
> 7  
> stack  
> \[3, 4, 5, 6\]  
> stack.pop()  
> 6  
> stack.pop()  
> 5  
> stack  
> \[3, 4\]

**use a list as a queue**: \#像队列一样使用列表

> from collections import deque #这里需要使用模块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'])

**three built-in functions**： **三个重要的内建函数**

**filter(), map(), and reduce().**  
**filter(function, sequence):**：  
按照function函数的规则在列表sequence中筛选数据

> def f(x): return x % 3 == 0 or x % 5 == 0
    ... #f函数为定义整数对象x,x性质为是3或5的倍数
    > filter(f, range(2, 25))  #筛选
    [3, 5, 6, 9, 10, 12, 15, 18, 20, 21, 24]

**map(function, sequence)**:  
map函数实现按照function函数的规则对列表sequence做同样的处理，  
这里sequence不局限于列表，元组同样也可。

> def cube(x): return x*x*x #这里是立方计算 还可以使用 x**3的方法
    ...
    > map(cube, range(1, 11)) #对列表的每个对象进行立方计算
    [1, 8, 27, 64, 125, 216, 343, 512, 729, 1000]

注意：这里的参数列表不是固定不变的，主要看自定义函数的参数个数，map函数可以变形为：def func(x,y) map(func,sequence1，sequence2） 举例：

seq = range(8)   #定义一个列表
    > def add(x, y): return x+y  #自定义函数，有两个形参
    ...
    > map(add, seq, seq) #使用map函数，后两个参数为函数add对应的操作数，如果列表长度不一致会出现错误
    [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14]

**reduce(function, sequence)**:  
reduce函数功能是将sequence中数据，按照function函数操作，如 将列表第一个数与第二个数进行function操作，得到的结果和列表中下一个数据进行function操作，一直循环下去…  
举例:

def add(x,y): return x+y
    ...
    reduce(add, range(1, 11))
    55

**List comprehensions**：  
这里将介绍列表的几个应用：  
**squares = \[x\*\*2 for x in range(10)\]**  
\#生成一个列表，列表是由列表range(10)生成的列表经过平方计算后的结果。  
**\[(x, y) for x in \[1,2,3\] for y in \[3,1,4\] if x != y\]**  
\#\[(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)\] 这里是生成了一个列表，列表的每一项为元组，每个元组是由x和y组成，x是由列表\[1,2,3\]提供，y来源于\[3,1,4\]，并且满足法则x!=y。

**Nested List Comprehensions**：  
这里比较难翻译，就举例说明一下吧：

matrix = [                    #此处定义一个矩阵
    ...     [1, 2, 3, 4],
    ...     [5, 6, 7, 8],
    ...     [9, 10, 11, 12],
    ... ]
    [[row[i] for row in matrix] for i in range(4)]
    #[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]

这里两层嵌套比较麻烦，简单讲解一下：对矩阵matrix，for row in matrix来取出矩阵的每一行，row\[i\]为取出每行列表中的第i个（下标），生成一个列表，然后i又是来源于for i in range(4) 这样就生成了一个列表的列表。

**The del statement**:  
删除列表指定数据，举例：

> a = [-1, 1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
    >del a[0] #删除下标为0的元素
    >a
    [1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
    >del a[2:4] #从列表中删除下标为2，3的元素
    >a
    [1, 66.25, 1234.5]
    >del a[:] #全部删除 效果同 del a
    >a
    []

**Sets**: 集合

> basket = ['apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana']
    >>> fruit = set(basket)               # create a set without duplicates
    >>> fruit
    set(['orange', 'pear', 'apple', 'banana'])
    >>> 'orange' in fruit                 # fast membership testing
    True
    >>> 'crabgrass' in fruit
    False
    
    >>> # Demonstrate set operations on unique letters from two words
    ...
    >>> a = set('abracadabra')
    >>> b = set('alacazam')
    >>> a                                  # unique letters in a
    set(['a', 'r', 'b', 'c', 'd'])
    >>> a - b                              # letters in a but not in b
    set(['r', 'd', 'b'])
    >>> a | b                              # letters in either a or b
    set(['a', 'c', 'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'])
    >>> a & b                              # letters in both a and b
    set(['a', 'c'])
    >>> a ^ b                              # letters in a or b but not both
    set(['r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'])

**Dictionaries**：**字典**

>>> tel = {
       'jack': 4098, 'sape': 4139}
    >>> tel['guido'] = 4127 #相当于向字典中添加数据
    >>> tel
    {
       'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098}
    >>> tel['jack'] #取数据
    4098
    >>> del tel['sape']  #删除数据
    >>> tel['irv'] = 4127      #修改数据
    >>> tel
    {
       'guido': 4127, 'irv': 4127, 'jack': 4098}
    >>> tel.keys()        #取字典的所有key值
    ['guido', 'irv', 'jack']
    >>> 'guido' in tel  #判断元素的key是否在字典中
    True
    >>> tel.get('irv')  #取数据
    4127

也可以使用规则生成字典：

>>> { x: x**2 for x in (2, 4, 6)}
    { 2: 4, 4: 16, 6: 36}

**enumerate()**：遍历元素及下标  
enumerate 函数用于遍历序列中的元素以及它们的下标：

>>> for i, v in enumerate(['tic', 'tac', 'toe']):
    ...     print i, v
    ...
    0 tic
    1 tac
    2 toe

**zip()**:  
zip()是Python的一个内建函数，它接受一系列可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个**tuple**（**元组**），然后返回由这些tuples组成的list（列表）。若传入参数的长度不等，则返回list的长度和参数中长度最短的对象相同。利用\*号操作符，可以将list unzip（解压）。

>>> 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.

有关zip举一个简单点儿的例子：

>>> a = [1,2,3]
    >>> b = [4,5,6]
    >>> c = [4,5,6,7,8]
    >>> zipped = zip(a,b)
    [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
    >>> zip(a,c)
    [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
    >>> zip(*zipped)
    [(1, 2, 3), (4, 5, 6)]

**reversed()**:反转

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

**sorted()**: 排序

> basket = ['apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana']
    > for f in sorted(set(basket)):             #这里使用了set函数
    ...     print f
    ...
    apple
    banana
    orange
    pear

python的set和其他语言类似, 是一个 基本功能包括关系测试和消除重复元素.

To change a sequence you are iterating over while inside the loop (for example to duplicate certain items), it is recommended that you first make a copy. Looping over a sequence does not implicitly make a copy. The slice notation makes this especially convenient:

>>> words = ['cat', 'window', 'defenestrate']
    >>> for w in words[:]:  # Loop over a slice copy of the entire list.
    ...     if len(w) > 6:
    ...         words.insert(0, w)
    ...
    >>> words
    ['defenestrate', 'cat', 'window', 'defenestrate']

[Link 1]: http://blog.csdn.net/winterto1990/article/details/47733681
[https_docs.python.org_2_tutorial_datastructures.html]: https://docs.python.org/2/tutorial/datastructures.html