Python中内置数据类型list,tuple,dict,set的区别和用法
Python语言简洁明了,可以用较少的代码实现同样的功能。这其中Python的四个内置数据类型功不可没,他们即是list, tuple, dict, set。这里对他们进行一个简明的总结。
List
字面意思就是一个集合,在Python中List中的元素用中括号[]来表示,可以这样定义一个List:
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L = [ 12 , 'China' , 19.998 ] |
可以看到并不要求元素的类型都是一样的。当然也可以定义一个空的List:
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L = [] |
Python中的List是有序的,所以要访问List的话显然要通过序号来访问,就像是数组的下标一样,一样是下标从0开始:
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>>> print L[ 0 ] 12 |
千万不要越界,否则会报错
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>>> print L[ 3 ] Traceback (most recent call last): File "<stdin>" , line 1 , in <module> IndexError: list index out of range |
List也可以倒序访问,通过“倒数第x个”这样的下标来表示序号,比如-1这个下标就表示倒数第一个元素:
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>>> L = [ 12 , 'China' , 19.998 ] >>> print L[ - 1 ] 19.998 |
-4的话显然就越界了
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>>> print L[ - 4 ] Traceback (most recent call last): File "<pyshell#2>" , line 1 , in <module> print L[ - 4 ] IndexError: list index out of range >>> |
List通过内置的append()方法来添加到尾部,通过insert()方法添加到指定位置(下标从0开始):
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>>> L = [ 12 , 'China' , 19.998 ] >>> L.append( 'Jack' ) >>> print L [ 12 , 'China' , 19.998 , 'Jack' ] >>> L.insert( 1 , 3.14 ) >>> print L [ 12 , 3.14 , 'China' , 19.998 , 'Jack' ] >>> |
通过pop()删除最后尾部元素,也可以指定一参数删除指定位置:
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>>> L.pop() 'Jack' >>> print L [ 12 , 3.14 , 'China' , 19.998 ] >>> L.pop( 0 ) 12 >>> print L [ 3.14 , 'China' , 19.998 ] |
也可以通过下标进行复制替换
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>>> L[ 1 ] = 'America' >>> print L [ 3.14 , 'America' , 19.998 ] |
Tuple
Tuple可以看做是一种“不变”的List,访问也是通过下标,用小括号()表示:
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>>> t = ( 3.14 , 'China' , 'Jason' ) >>> print t ( 3.14 , 'China' , 'Jason' ) |
但是不能重新赋值替换:
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>>> t[ 1 ] = 'America' Traceback (most recent call last): File "<pyshell#21>" , line 1 , in <module> t[ 1 ] = 'America' TypeError: 'tuple' object does not support item assignment |
也没有pop和insert、append方法。
可以创建空元素的tuple:
t = ()
或者单元素tuple (比如加一个逗号防止和声明一个整形歧义):
t = (3.14,)
那么tuple这个类型到底有什么用处呢?要知道如果你希望一个函数返回多个返回值,其实只要返回一个tuple就可以了,因为tuple里面的含有多个值,而且是不可变的(就像是java里面的final)。当然,tuple也是可变的,比如:
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>>> t = ( 3.14 , 'China' , 'Jason' , [ 'A' , 'B' ]) >>> print t ( 3.14 , 'China' , 'Jason' , [ 'A' , 'B' ]) >>> L = t[ 3 ] >>> L[ 0 ] = 122 >>> L[ 1 ] = 233 >>> print t ( 3.14 , 'China' , 'Jason' , [ 122 , 233 ]) |
这是因为Tuple所谓的不可变指的是指向的位置不可变,因为本例子中第四个元素并不是基本类型,而是一个List类型,所以t指向的该List的位置是不变的,但是List本身的内容是可以变化的,因为List本身在内存中的分配并不是连续的。
Dict
Dict是Python中非常重要的数据类型,就像它的字面意思一样,它是个活字典,其实就是Key-Value键值对,类似于HashMap,可以用花括号{}通过类似于定义一个C语言的结构体那样去定义它:
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>>> d = { 'Adam' : 95 , 'Lisa' : 85 , 'Bart' : 59 , 'Paul' : 75 } >>> print d { 'Lisa' : 85 , 'Paul' : 75 , 'Adam' : 95 , 'Bart' : 59 } |
可以看到打印出来的结果都是Key:Value的格式,可以通过len函数计算它的长度(List,tuple也可以):
>>> len(d)
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可以直接通过键值对方式添加dict中的元素:
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>>> print d { 'Lisa' : 85 , 'Paul' : 75 , 'Adam' : 95 , 'Bart' : 59 } >>> d[ 'Jone' ] = 99 >>> print d { 'Lisa' : 85 , 'Paul' : 75 , 'Adam' : 95 , 'Jone' : 99 , 'Bart' : 59 } |
List和Tuple用下标来访问内容,而Dict用Key来访问: (字符串、整型、浮点型和元组tuple都可以作为dict的key)
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>>> print d[ 'Adam' ] 95 |
如果Key不存在,会报错:
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>>> print d[ 'Jack' ] Traceback (most recent call last): File "<pyshell#40>" , line 1 , in <module> print d[ 'Jack' ] KeyError: 'Jack' |
所以访问之前最好先查询下key是否存在:
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>>> if 'Adam' in d : print 'exist key' exist key |
或者直接用保险的get方法:
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>>> print d.get( 'Adam' ) 95 >>> print d.get( 'Jason' ) None |
至于遍历一个dict,实际上是在遍历它的所有的Key的集合,然后用这个Key来获得对应的Value:
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>>> for key in d : print key, ':' , d.get(key) Lisa : 85 Paul : 75 Adam : 95 Bart : 59 |
Dict具有一些特点:
查找速度快。无论是10个还是10万个,速度都是一样的,但是代价是耗费的内存大。List相反,占用内存小,但是查找速度慢。这就好比是数组和链表的区别,数组并不知道要开辟多少空间,所以往往开始就会开辟一个大空间,但是直接通过下标查找速度快;而链表占用的空间小,但是查找的时候必须顺序的遍历导致速度很慢
没有顺序。Dict是无顺序的,而List是有序的集合,所以不能用Dict来存储有序集合
Key不可变,Value可变。一旦一个键值对加入dict后,它对应的key就不能再变了,但是Value是可以变化的。所以List不可以当做Dict的Key,但是可以作为Value:
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>>> print d { 'Lisa' : 85 , 'Paul' : 75 , 'Adam' : 95 , 'Jone' : 99 , 'Bart' : 59 } >>> d[ 'NewList' ] = [ 12 , 23 , 'Jack' ] >>> print d { 'Bart' : 59 , 'NewList' : [ 12 , 23 , 'Jack' ], 'Adam' : 95 , 'Jone' : 99 , 'Lisa' : 85 , 'Paul' : 75 } |
Key不可重复。(下面例子中添加了一个'Jone':0,但是实际上原来已经有'Jone'这个Key了,所以仅仅是改了原来的value)
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>>> print d { 'Bart' : 59 , 'NewList' : [ 12 , 23 , 'Jack' ], 'Adam' : 95 , 'Jone' : 99 , 'Lisa' : 85 , 'Paul' : 75 } >>> d[ 'Jone' ] = 0 >>> print d { 'Bart' : 59 , 'NewList' : [ 12 , 23 , 'Jack' ], 'Adam' : 95 , 'Jone' : 0 , 'Lisa' : 85 , 'Paul' : 75 } |
Dict的合并,如何将两个Dict合并为一个,可以用dict函数:
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>>> d1 = { 'mike' : 12 , 'jack' : 19 } >>> d2 = { 'jone' : 22 , 'ivy' : 17 } >>> dMerge = dict (d1.items() + d2.items()) >>> print dMerge { 'mike' : 12 , 'jack' : 19 , 'jone' : 22 , 'ivy' : 17 } |
或者
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>>> dMerge2 = dict (d1, * * d2) >>> print dMerge2 { 'mike' : 12 , 'jack' : 19 , 'jone' : 22 , 'ivy' : 17 } |
方法2比方法1速度快很多,方法2等同于:
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>>> dMerge3 = dict (d1) >>> dMerge3.update(d2) >>> print dMerge { 'mike' : 12 , 'jack' : 19 , 'jone' : 22 , 'ivy' : 17 } |
set
set就像是把Dict中的key抽出来了一样,类似于一个List,但是内容又不能重复,通过调用set()方法创建:
>>> s = set(['A', 'B', 'C'])
就像dict是无序的一样,set也是无序的,也不能包含重复的元素。
对于访问一个set的意义就仅仅在于查看某个元素是否在这个集合里面:
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>>> print 'A' in s True >>> print 'D' in s False |
大小写是敏感的。
也通过for来遍历:
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s = set ([( 'Adam' , 95 ), ( 'Lisa' , 85 ), ( 'Bart' , 59 )]) #tuple for x in s: print x[ 0 ], ':' ,x[ 1 ] >>> Lisa : 85 Adam : 95 Bart : 59 |
通过add和remove来添加、删除元素(保持不重复),添加元素时,用set的add()方法:
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>>> s = set ([ 1 , 2 , 3 ]) >>> s.add( 4 ) >>> print s set ([ 1 , 2 , 3 , 4 ]) |
如果添加的元素已经存在于set中,add()不会报错,但是不会加进去了:
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>>> s = set ([ 1 , 2 , 3 ]) >>> s.add( 3 ) >>> print s set ([ 1 , 2 , 3 ]) |
删除set中的元素时,用set的remove()方法:
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>>> s = set ([ 1 , 2 , 3 , 4 ]) >>> s.remove( 4 ) >>> print s set ([ 1 , 2 , 3 ]) |
如果删除的元素不存在set中,remove()会报错:
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>>> s = set ([ 1 , 2 , 3 ]) >>> s.remove( 4 ) Traceback (most recent call last): File "<stdin>" , line 1 , in <module> KeyError: 4 |
所以如果我们要判断一个元素是否在一些不同的条件内符合,用set是最好的选择,下面例子:
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months = set ([ 'Jan' , 'Feb' , 'Mar' , 'Apr' , 'May' , 'Jun' , 'Jul' , 'Aug' , 'Sep' , 'Oct' , 'Nov' , 'Dec' ,]) x1 = 'Feb' x2 = 'Sun' if x1 in months: print 'x1: ok' else : print 'x1: error' if x2 in months: print 'x2: ok' else : print 'x2: error' >>> x1: ok x2: error |