• Python中内置数据类型list,tuple,dict,set的区别和用法


    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)
    4

    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
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