>>> classmates = ['Michael', 'Bob', 'Tracy'] >>> classmates ['Michael', 'Bob', 'Tracy']
获取
>>> classmates[2] 'Tracy'
当索引超出了范围时,Python会报一个IndexError错误,所以,要确保索引不要越界,记得最后一个元素的索引是len(classmates) - 1
。
如果要取最后一个元素,除了计算索引位置外,还可以用-1
做索引,直接获取最后一个元素:
friends.append("zx") friends.insert(0, "yyn") friends.pop() // 删除最后一个元素 friends.pop(1) // 删除索引1对应的元素 friends[0] = "hh" // 直接对索引0赋值
list里面的元素的数据类型也可以不同,比如:
>>> L = ['Apple', 123, True]
list元素也可以是另一个list,比如:
>>> s = ['python', 'java', ['asp', 'php'], 'scheme'] >>> len(s) 4
'php'
可以写s[2][1]
tuple
另一种有序列表叫元组:tuple。tuple和list非常类似,但是tuple一旦初始化就不能修改,比如同样是列出同学的名字
>>> classmates = ('Michael', 'Bob', 'Tracy')
classmates[0]
,classmates[-1]
,但不能赋值成另外的元素。不可变的tuple有什么意义?因为tuple不可变,所以代码更安全。如果可能,能用tuple代替list就尽量用tuple。
tuple的陷阱:当你定义一个tuple时,在定义的时候,tuple的元素就必须被确定下来。
如果要定义一个空的tuple,可以写成()
但是,要定义一个只有1个元素的tuple,如果你这么定义:
>>> t = (1) >>> t 1
1
这个数!这是因为括号()
既可以表示tuple,又可以表示数学公式中的小括号,这就产生了歧义,因此,Python规定,这种情况下,按小括号进行计算,计算结果自然是1
。所以,只有1个元素的tuple定义时必须加一个逗号,
,来消除歧义:
>>> t = (1,) >>> t (1,)
Python在显示只有1个元素的tuple时,也会加一个逗号,
,以免你误解成数学计算意义上的括号。
最后来看一个“可变的”tuple:
>>> t = ('a', 'b', ['A', 'B']) >>> t[2][0] = 'X' >>> t[2][1] = 'Y' >>> t ('a', 'b', ['X', 'Y'])
这个tuple定义的时候有3个元素,分别是'a'
,'b'
和一个list
'a'
,就不能改成指向'b'
,指向一个list,就不能改成指向其他对象,但指向的这个list本身是可变的!条件判断
if
判断条件还可以简写,比如写:
if x: print('True')
else:
print('False');
只要x
是非零数值、非空字符串、非空list等,就判断为True
if <条件判断1>: <执行1> elif <条件判断2>: <执行2> elif <条件判断3>: <执行3> else: <执行4>
input()
返回的数据类型是str
,Python提供了int()
函数来进行数据转换。循环
Python的循环有两种,一种是for...in循环,依次把list或tuple中的每个元素迭代出来,看例子:
names = ['Michael', 'Bob', 'Tracy'] for name in names: print(name)
sum = 0 for x in [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]: sum = sum + x print(sum)
range()
函数,可以生成一个整数序列,再通过list()
函数可以转换为list。比如range(5)
生成的序列是从0开始小于5的整数:>>> list(range(5))
[0, 1, 2, 3, 4]
sum = 0
for x in range(101):
sum = sum + x
print(sum)
sum = 0 n = 99 while n > 0: sum = sum + n n = n - 2 print(sum)
dict
Python内置了字典:dict的支持,dict全称dictionary,在其他语言中也称为map,使用键-值(key-value)存储,具有极快的查找速度。
>>> d = {'Michael': 95, 'Bob': 75, 'Tracy': 85} >>> d['Michael'] 95
为什么dict查找速度这么快?因为dict的实现原理和查字典是一样的。假设字典包含了1万个汉字,我们要查某一个字,一个办法是把字典从第一页往后翻,直到找到我们想要的字为止,这种方法就是在list中查找元素的方法,list越大,查找越慢。
第二种方法是先在字典的索引表里(比如部首表)查这个字对应的页码,然后直接翻到该页,找到这个字。无论找哪个字,这种查找速度都非常快,不会随着字典大小的增加而变慢。
dict就是第二种实现方式,给定一个名字,比如'Michael'
,dict在内部就可以直接计算出Michael
对应的存放成绩的“页码”,也就是95
这个数字存放的内存地址,直接取出来,所以速度非常快。
你可以猜到,这种key-value存储方式,在放进去的时候,必须根据key算出value的存放位置,这样,取的时候才能根据key直接拿到value。
把数据放入dict的方法,除了初始化时指定外,还可以通过key放入:
>>> d['Adam'] = 67 >>> d['Adam'] 67
由于一个key只能对应一个value,所以,多次对一个key放入value,后面的值会把前面的值冲掉,如果key不存在,dict就会报错:
要避免key不存在的错误,有两种办法,一是通过in
判断key是否存在:>>> 'Thomas' in d False
>>> d.get('Thomas') >>> d.get('Thomas', -1) -1
pop(key)
方法,对应的value也会从dict中删除:和list比较,dict有以下几个特点:
- 查找和插入的速度极快,不会随着key的增加而增加;
- 需要占用大量的内存,内存浪费多。
而list相反:
- 查找和插入的时间随着元素的增加而增加;
- 占用空间小,浪费内存很少。
所以,dict是用空间来换取时间的一种方法。
dict可以用在需要高速查找的很多地方,在Python代码中几乎无处不在,正确使用dict非常重要,需要牢记的第一条就是dict的key必须是不可变对象。
这是因为dict根据key来计算value的存储位置,如果每次计算相同的key得出的结果不同,那dict内部就完全混乱了。这个通过key计算位置的算法称为哈希算法(Hash)set
set和dict类似,也是一组key的集合,但不存储value。由于key不能重复,所以,在set中,没有重复的key。
要创建一个set,需要提供一个list作为输入集合:
>>> s = set([1, 2, 3])
通过
add(key)
方法可以添加元素到set中,可以重复添加,但不会有效果remove(key)
方法可以删除元素>>> s.remove(4)
>>> s1 = set([1, 2, 3]) >>> s2 = set([2, 3, 4]) >>> s1 & s2 {2, 3} >>> s1 | s2 {1, 2, 3, 4}
不可变对象
上面我们讲了,str是不变对象,而list是可变对象。
对于可变对象,比如list,对list进行操作,list内部的内容是会变化的
>>> a = ['c', 'b', 'a'] >>> a.sort() >>> a ['a', 'b', 'c']
而对于不可变对象,比如str,对str进行操作呢:
>>> a = 'abc' >>> a.replace('a', 'A') 'Abc' # replace方法创建了一个新字符串'Abc'并返回 >>> a 'abc'
a
是变量,而'abc'
才是字符串对象!有些时候,我们经常说,对象a
的内容是'abc'
,但其实是指,a
本身是一个变量,它指向的对象的内容才是'abc'
: