5. 数据结构

本章详细讲述你已经学过的一些知识,并增加一些新内容。

5.1. 深入列表

列表数据类型还有更多的方法。这里是列表对象的所有方法:

list.append(x)添加一个元素到列表的末尾;相当于a[len(a):]=[x]。

list.extend(L)将给定列表中的所有元素附加到另一个列表的末尾;相当于a[len(a):]=L。

list.insert(i, x)在给定位置插入一个元素。第一个参数是准备插入到其前面的那个元素的索引,所以 a.insert(0,x) 在列表的最前面插入,a.insert(len(a),x) 相当于 a.append(x)。

list.remove(x)删除列表中第一个值为 x 的元素。如果没有这样的元素将会报错。

list.pop([i])删除列表中给定位置的元素并返回它。如果未指定索引,a.pop() 删除并返回列表中的最后一个元素。(i 两边的方括号表示这个参数是可选的,而不是要你输入方括号。你会在 Python 参考库中经常看到这种表示法)。

list.index(x)返回列表中第一个值为 x 的元素的索引。如果没有这样的元素将会报错。

list.count(x)返回列表中 x 出现的次数。

list.sort(cmp=None, key=None, reverse=False)原地排序列表中的元素(参数可以用来自定义排序方法,参考sorted()的更详细的解释)。

list.reverse()原地反转列表中的元素。

使用了列表大多数方法的例子:

  1. >>> a =[66.25,333,333,1,1234.5]
  2. >>>print a.count(333), a.count(66.25), a.count('x')
  3. 210
  4. >>> a.insert(2,-1)
  5. >>> a.append(333)
  6. >>> a
  7. [66.25,333,-1,333,1,1234.5,333]
  8. >>> a.index(333)
  9. 1
  10. >>> a.remove(333)
  11. >>> a
  12. [66.25,-1,333,1,1234.5,333]
  13. >>> a.reverse()
  14. >>> a
  15. [333,1234.5,1,333,-1,66.25]
  16. >>> a.sort()
  17. >>> a
  18. [-1,1,66.25,333,333,1234.5]
  19. >>> a.pop()
  20. 1234.5
  21. >>> a
  22. [-1,1,66.25,333,333]

你可能已经注意到像insert, remove 或者 sort之类的方法只修改列表而没有返回值打印出来 — 它们其实返回了默认值None。这是 Python 中所有可变数据结构的设计原则。

5.1.1. 用列表作为栈

列表方法使得将List当作栈非常容易,最先进入的元素最后一个取出(后进先出)。使用append()将元素添加到栈顶。使用不带索引的pop()从栈顶取出元素。例如:

  1. >>> stack =[3,4,5]
  2. >>> stack.append(6)
  3. >>> stack.append(7)
  4. >>> stack
  5. [3,4,5,6,7]
  6. >>> stack.pop()
  7. 7
  8. >>> stack
  9. [3,4,5,6]
  10. >>> stack.pop()
  11. 6
  12. >>> stack.pop()
  13. 5
  14. >>> stack
  15. [3,4]

5.1.2. 用列表作为队列

也可以将列表当作队列使用,此时最先进入的元素第一个取出(先进先出);但是列表用作此目的效率不高。在列表的末尾添加和弹出元素非常快,但是在列表的开头插入或弹出元素却很慢 (因为所有的其他元素必须向后移一位)。

如果要实现一个队列,可以使用collections.deque,它设计的目的就是在两端都能够快速添加和弹出元素。例如:

  1. >>>from collections import deque
  2. >>> queue = deque(["Eric","John","Michael"])
  3. >>> queue.append("Terry")# Terry arrives
  4. >>> queue.append("Graham")# Graham arrives
  5. >>> queue.popleft()# The first to arrive now leaves
  6. 'Eric'
  7. >>> queue.popleft()# The second to arrive now leaves
  8. 'John'
  9. >>> queue # Remaining queue in order of arrival
  10. deque(['Michael','Terry','Graham'])

5.1.3. 函数式编程工具

有三个内置函数与列表一起使用时非常有用:filter()map()reduce()

filter(function,sequence)返回的序列由function(item)结果为真的元素组成。如果sequence是一个字符串元组,结果将是相同的类型;否则,结果将始终是一个列表。例如,若要计算一个不能被2和3整除的序列:

  1. >>>def f(x):return x %2!=0and x %3!=0
  2. ...
  3. >>> filter(f, range(2,25))
  4. [5,7,11,13,17,19,23]

map(function,sequence) 为序列中的每一个元素调用 function(item) 函数并返回结果的列表。例如,计算列表中所有元素的立方值:

  1. >>>def cube(x):return x*x*x
  2. ...
  3. >>> map(cube, range(1,11))
  4. [1,8,27,64,125,216,343,512,729,1000]

可以传入多个序列;此时,传入的函数也必须要有和序列数目相同的参数,执行时会依次用各序列上对应的元素来调用函数(如果某个序列比另外一个短,就用 None 代替)。例如:

  1. >>> seq = range(8)
  2. >>>def add(x, y):return x+y
  3. ...
  4. >>> map(add, seq, seq)
  5. [0,2,4,6,8,10,12,14]

reduce(function,sequence) 只返回一个值,它首先以序列的前两个元素调用函数 function,然后再以返回的结果和下一个元素继续调用,依此执行下去。例如,若要计算数字 1 到 10 的总和:

  1. >>>def add(x,y):return x+y
  2. ...
  3. >>> reduce(add, range(1,11))
  4. 55

如果序列中只有一个元素,将返回这个元素的值;如果序列为空,则引发异常。

可以传入第三个参数作为初始值。在这种情况下,如果序列为空则返回起始值,否则会首先以初始值和序列的第一个元素调用function,然后是返回值和下一个元素,依此执行下去。例如,

  1. >>>def sum(seq):
  2. ...def add(x,y):return x+y
  3. ...return reduce(add, seq,0)
  4. ...
  5. >>> sum(range(1,11))
  6. 55
  7. >>> sum([])
  8. 0

不要使用示例中定义的sum():由于计算数字的总和是一个如此常见的需求,Python提供了内置的函数sum(sequence),其工作原理和示例几乎一样。

5.1.4. 列表推导式

列表推导式提供了一个生成列表的简洁方法。应用程序通常会从一个序列的每个元素的操作结果生成新的列表,或者生成满足特定条件的元素的子序列。

例如,假设我们想要创建一个列表 squares:

  1. >>> squares =[]
  2. >>>for x in range(10):
  3. ... squares.append(x**2)
  4. ...
  5. >>> squares
  6. [0,1,4,9,16,25,36,49,64,81]

我们可以用下面的方式得到同样的结果:

  1. squares =[x**2for x in range(10)]

这也相当于squares =map(lambdax:x**2,range(10)),但是更简洁和易读。

列表推导式由括号括起来,括号里面包含一个表达式,表达式后面跟着一个for语句,后面还可以接零个或更多的forif语句。结果是一个新的列表,由表达式依据其后面的forif子句上下文计算而来的结果构成。例如,下面的 listcomp 组合两个列表中不相等的元素:

  1. >>>[(x, y)for x in[1,2,3]for y in[3,1,4]if x != y]
  2. [(1,3),(1,4),(2,3),(2,1),(2,4),(3,1),(3,4)]

它等效于:

  1. >>> combs =[]
  2. >>>for x in[1,2,3]:
  3. ...for y in[3,1,4]:
  4. ...if x != y:
  5. ... combs.append((x, y))
  6. ...
  7. >>> combs
  8. [(1,3),(1,4),(2,3),(2,1),(2,4),(3,1),(3,4)]

注意在两个代码段中forif 语句的顺序是相同的。

如果表达式是一个元组(例如前面示例中的 (x,y)),它必须带圆括号。

  1. >>> vec =[-4,-2,0,2,4]
  2. >>># create a new list with the values doubled
  3. >>>[x*2for x in vec]
  4. [-8,-4,0,4,8]
  5. >>># filter the list to exclude negative numbers
  6. >>>[x for x in vec if x >=0]
  7. [0,2,4]
  8. >>># apply a function to all the elements
  9. >>>[abs(x)for x in vec]
  10. [4,2,0,2,4]
  11. >>># call a method on each element
  12. >>> freshfruit =[' banana',' loganberry ','passion fruit ']
  13. >>>[weapon.strip()for weapon in freshfruit]
  14. ['banana','loganberry','passion fruit']
  15. >>># create a list of 2-tuples like (number, square)
  16. >>>[(x, x**2)for x in range(6)]
  17. [(0,0),(1,1),(2,4),(3,9),(4,16),(5,25)]
  18. >>># the tuple must be parenthesized, otherwise an error is raised
  19. >>>[x, x**2for x in range(6)]
  20. File"<stdin>", line 1
  21. [x, x**2for x in range(6)]
  22. ^
  23. SyntaxError: invalid syntax
  24. >>># flatten a list using a listcomp with two 'for'
  25. >>> vec =[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
  26. >>>[num for elem in vec for num in elem]
  27. [1,2,3,4,5,6,7,8,9]

列表推导式可以包含复杂的表达式和嵌套的函数:

  1. >>>from math import pi
  2. >>>[str(round(pi, i))for i in range(1,6)]
  3. ['3.1','3.14','3.142','3.1416','3.14159']
5.1.4.1. 嵌套的列表推导式

列表推导式中的第一个表达式可以是任何表达式,包括另外一个列表推导式。

考虑下面由三个长度为 4 的列表组成的 3x4 矩阵:

  1. >>> matrix =[
  2. ...[1,2,3,4],
  3. ...[5,6,7,8],
  4. ...[9,10,11,12],
  5. ...]

下面的列表推导式将转置行和列:

  1. >>>[[row[i]for row in matrix]for i in range(4)]
  2. [[1,5,9],[2,6,10],[3,7,11],[4,8,12]]

正如我们在上一节中看到的,嵌套的 listcomp 在跟随它之后的for 字句中计算,所以此例等同于:

  1. >>> transposed =[]
  2. >>>for i in range(4):
  3. ... transposed.append([row[i]for row in matrix])
  4. ...
  5. >>> transposed
  6. [[1,5,9],[2,6,10],[3,7,11],[4,8,12]]

以此下去,还等同于:

  1. >>> transposed =[]
  2. >>>for i in range(4):
  3. ...# the following 3 lines implement the nested listcomp
  4. ... transposed_row =[]
  5. ...for row in matrix:
  6. ... transposed_row.append(row[i])
  7. ... transposed.append(transposed_row)
  8. ...
  9. >>> transposed
  10. [[1,5,9],[2,6,10],[3,7,11],[4,8,12]]

在实际中,与复杂的控制流比起来,你应该更喜欢内置的函数。针对这种场景,使用 zip() 函数会更好:

  1. >>> zip(*matrix)
  2. [(1,5,9),(2,6,10),(3,7,11),(4,8,12)]

关于本行中使用的星号的说明,请参阅参数列表的分拆

5.2. del语句

有个方法可以从列表中根据索引而不是值来删除一个元素:del语句。这不同于有返回值的pop()方法。del语句还可以用于从列表中删除切片或清除整个列表(之前我们是将空列表赋值给切片)。例如:

  1. >>> a =[-1,1,66.25,333,333,1234.5]
  2. >>>del a[0]
  3. >>> a
  4. [1,66.25,333,333,1234.5]
  5. >>>del a[2:4]
  6. >>> a
  7. [1,66.25,1234.5]
  8. >>>del a[:]
  9. >>> a
  10. []

del也可以用于删除整个变量:

  1. >>>del a

此后再引用名称 a 将会报错(直到有另一个值被赋给它)。稍后我们将看到del的其它用途 。

5.3. 元组和序列

我们已经看到列表和字符串具有很多共同的属性,如索引和切片操作。它们是序列数据类型的两个例子(参见序列类型 — str, unicode, list, tuple, bytearray, buffer, xrange)。因为 Python 是一个正在不断进化的语言,其他的序列类型也可能被添加进来。还有另一种标准序列数据类型:元组

元组由逗号分割的若干值组成,例如:

  1. >>> t =12345,54321,'hello!'
  2. >>> t[0]
  3. 12345
  4. >>> t
  5. (12345,54321,'hello!')
  6. >>># Tuples may be nested:
  7. ... u = t,(1,2,3,4,5)
  8. >>> u
  9. ((12345,54321,'hello!'),(1,2,3,4,5))
  10. >>># Tuples are immutable:
  11. ... t[0]=88888
  12. Traceback(most recent call last):
  13. File"<stdin>", line 1,in<module>
  14. TypeError:'tuple'object does not support item assignment
  15. >>># but they can contain mutable objects:
  16. ... v =([1,2,3],[3,2,1])
  17. >>> v
  18. ([1,2,3],[3,2,1])

如你所见,元组在输出时总是有括号的,以便于正确表达嵌套结构;在输入时可以有也可以没有括号,不过括号经常都是必须的(如果元组是一个更大的表达式的一部分)。不能给元组中单独的一个元素赋值,不过可以创建包含可变对象(例如列表)的元组。

虽然元组看起来类似于列表,它们经常用于不同的场景和不同的目的。元组是不可变的,通常包含不同种类的元素并通过分拆(参阅本节后面的内容)或索引访问(如果是namedtuples,甚至可以通过属性)。列表是可变的,它们的元素通常是相同的类型并通过迭代访问。

一个特殊的情况是构造包含0个或1个元素的元组:为了实现这种情况,语法上有一些奇怪。空元组由一对空括号创建;只有一个元素的元组由值后面跟随一个逗号创建 (在括号中放入单独一个值还不够)。丑陋,但是有效。例如:

  1. >>> empty =()
  2. >>> singleton ='hello',# <-- note trailing comma
  3. >>> len(empty)
  4. 0
  5. >>> len(singleton)
  6. 1
  7. >>> singleton
  8. ('hello',)

语句t=12345,54321,'hello!' 是一个元组封装的例子: 值12345,54321 和 'hello!' 被一起放入一个元组。其逆操作也是可以的:

  1. >>> x, y, z = t

这被称为 序列分拆 再恰当不过了,且可以用于右边的任何序列。序列分拆要求左侧变量的数目和序列中元素的数目相同。注意多重赋值只是同时进行元组封装和序列分拆。

5.4. 集合

Python还包含一个数据类型用于集合。集合中的元素没有顺序且不会重复。集合的基本用途有成员测试和消除重复的条目。集合对象还支持并集、交集、差和对称差等数学运算。

花括号或set()函数可以用于创建集合。注意:若要创建一个空的集合你必须使用set(),不能用{};后者将创建一个空的字典,一个我们在下一节中要讨论的数据结构。

这里是一个简短的演示:

  1. >>> basket =['apple','orange','apple','pear','orange','banana']
  2. >>> fruit =set(basket)# create a set without duplicates
  3. >>> fruit
  4. set(['orange','pear','apple','banana'])
  5. >>>'orange'in fruit # fast membership testing
  6. True
  7. >>>'crabgrass'in fruit
  8. False
  9. >>># Demonstrate set operations on unique letters from two words
  10. ...
  11. >>> a =set('abracadabra')
  12. >>> b =set('alacazam')
  13. >>> a # unique letters in a
  14. set(['a','r','b','c','d'])
  15. >>> a - b # letters in a but not in b
  16. set(['r','d','b'])
  17. >>> a | b # letters in either a or b
  18. set(['a','c','r','d','b','m','z','l'])
  19. >>> a & b # letters in both a and b
  20. set(['a','c'])
  21. >>> a ^ b # letters in a or b but not both
  22. set(['r','d','b','m','z','l'])

列表推导式类似,集合也支持推导式:

  1. >>> a ={x for x in'abracadabra'if x notin'abc'}
  2. >>> a
  3. set(['r','d'])

5.5. 字典

Python内建的另一种有用的数据类型是字典(见映射类型 — 字典)。在其它语言中字典有时被称为“associative memories” 或者 “associative arrays”。与序列不同,序列由数字做索引,字典由 key 做索引,key可以是任意不可变类型;字符串和数字永远可以拿来做key。如果元组只包含字符串、 数字或元组,此元组可以用作key;如果元组直接或间接地包含任何可变对象,那么它不能用作键。不能用列表作为键,因为列表可以用索引、切片或者append()和extend()方法原地修改。

理解字典的最佳方式是把它看做无序的键:值 对集合,要求是键必须是唯一的(在同一个字典内)。一对花括号将创建一个空的字典:{}。花括号中由逗号分隔的键:值对将成为字典的初始值;打印字典时也是按照这种方式输出。

字典的主要操作是依据键来存取值。也可以通过del删除键:值对。如果用一个已经存在的键存储值,以前为该关键字分配的值就会被遗忘。用一个不存在的键读取值会导致错误。

字典对象的keys()方法返回字典中所有键组成的列表,列表的顺序是随机的(如果你想要排序,只需在它上面调用sorted()函数)。要检查某个键是否在字典中,可以使用in关键字。

下面是一个使用字典的小示例:

  1. >>> tel ={'jack':4098,'sape':4139}
  2. >>> tel['guido']=4127
  3. >>> tel
  4. {'sape':4139,'guido':4127,'jack':4098}
  5. >>> tel['jack']
  6. 4098
  7. >>>del tel['sape']
  8. >>> tel['irv']=4127
  9. >>> tel
  10. {'guido':4127,'irv':4127,'jack':4098}
  11. >>> tel.keys()
  12. ['guido','irv','jack']
  13. >>>'guido'in tel
  14. True

dict()构造函数直接从键-值对序列创建字典:

  1. >>> dict([('sape',4139),('guido',4127),('jack',4098)])
  2. {'sape':4139,'jack':4098,'guido':4127}

此外,字典推导式式可以用于从任意键和值表达式创建字典:

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

如果键都是简单的字符串,有时通过关键字参数指定 键-值 对更为方便:

  1. >>> dict(sape=4139, guido=4127, jack=4098)
  2. {'sape':4139,'jack':4098,'guido':4127}

5.6. 遍历的技巧

遍历一个序列时,使用enumerate()函数可以同时得到索引和对应的值。

  1. >>>for i, v in enumerate(['tic','tac','toe']):
  2. ...print i, v
  3. ...
  4. 0 tic
  5. 1 tac
  6. 2 toe

同时遍历两个或更多的序列,使用zip()函数可以成对读取元素。

  1. >>> questions =['name','quest','favorite color']
  2. >>> answers =['lancelot','the holy grail','blue']
  3. >>>for q, a in zip(questions, answers):
  4. ...print'What is your {0}? It is {1}.'.format(q, a)
  5. ...
  6. Whatis your name?Itis lancelot.
  7. Whatis your quest?Itis the holy grail.
  8. Whatis your favorite color?Itis blue.

要反向遍历一个序列,首先正向生成这个序列,然后调用 reversed() 函数。

  1. >>>for i in reversed(xrange(1,10,2)):
  2. ...print i
  3. ...
  4. 9
  5. 7
  6. 5
  7. 3
  8. 1

循环一个序列按排序顺序,请使用sorted()函数,返回一个新的排序的列表,同时保留源不变。

  1. >>> basket =['apple','orange','apple','pear','orange','banana']
  2. >>>for f in sorted(set(basket)):
  3. ...print f
  4. ...
  5. apple
  6. banana
  7. orange
  8. pear

遍历字典时,使用iteritems()方法可以同时得到键和对应的值。

  1. >>> knights ={'gallahad':'the pure','robin':'the brave'}
  2. >>>for k, v in knights.iteritems():
  3. ...print k, v
  4. ...
  5. gallahad the pure
  6. robin the brave

若要在循环内部修改正在遍历的序列(例如复制某些元素),建议您首先制作副本。在序列上循环不会隐式地创建副本。切片表示法使这尤其方便:

  1. >>> words =['cat','window','defenestrate']
  2. >>>for w in words[:]:# Loop over a slice copy of the entire list.
  3. ...if len(w)>6:
  4. ... words.insert(0, w)
  5. ...
  6. >>> words
  7. ['defenestrate','cat','window','defenestrate']

5.7. 深入条件控制

while 和 if 语句中使用的条件可以包含任意的操作,而不仅仅是比较。

比较操作符 in 和 notin 检查一个值是否在一个序列中出现(不出现)。is 和 isnot 运算符比较两个对象是否为相同的对象;这只和列表这样的可变对象有关。所有比较运算符都具有相同的优先级,低于所有数值运算符。

比较可以级联。例如,a<b==c测试a是否小于b并且b是否等于c。

可以使用布尔运算符 and 和 or 组合,比较的结果(或任何其他的布尔表达式)可以用 not 取反。这些操作符的优先级又低于比较操作符;它们之间,not 优先级最高,or 优先级最低,所以 AandnotBorC 等效于 (Aand(notB))orC。与往常一样,可以使用括号来表示所需的组合。

布尔运算符and 和 or 是所谓的 短路 运算符:依参数从左向右求值,结果一旦确定就停止。例如,如果A 和 C 都为真,但B是假, AandBandC 将不计算表达式 C。用作一个普通值而非逻辑值时,短路操作符的返回值通常是最后一个计算的。

可以把比较或其它逻辑表达式的返回值赋给一个变量。例如,

  1. >>> string1, string2, string3 ='','Trondheim','Hammer Dance'
  2. >>> non_null = string1 or string2 or string3
  3. >>> non_null
  4. 'Trondheim'

注意在Python中,与C不同,表达式的内部不能出现赋值。C程序员可能会抱怨这一点,但它避免了C程序中常见的一类问题:在表达式中输入=而真正的意图是==。

5.8. 序列和其它类型的比较

序列对象可以与具有相同序列类型的其他对象相比较。比较按照 字典序 进行: 首先比较两个序列的首元素,如果不同,就决定了比较的结果;如果相同,就比较后面两个元素,依此类推,直到其中一个序列穷举完。如果要比较的两个元素本身就是同一类型的序列,就按字典序递归比较。如果两个序列的所有元素都相等,就为序认列相等。如果一个序列是另一个序列的初始子序列,较短的序列就小于另一个。字符串的字典序按照单字符的 ASCII 顺序。下面是同类型序列之间比较的一些例子:

  1. (1,2,3)<(1,2,4)
  2. [1,2,3]<[1,2,4]
  3. 'ABC'<'C'<'Pascal'<'Python'
  4. (1,2,3,4)<(1,2,4)
  5. (1,2)<(1,2,-1)
  6. (1,2,3)==(1.0,2.0,3.0

原文: https://wizardforcel.gitbooks.io/python-doc-27-34/content/Text/1.5.html