補充:(可用操作技巧)
>>> x=900 >>> y=900 >>> x==y True >>> type(x) is type(y) True >>> x is y False >>> id(x) 3107344641872 >>> id(y) 3107344907216 #is 左邊的是否是右邊的,is比較的是id 而‘==’比較的是值
==================================================================== x=1 無返回值 a=b=c=d=3 x,y兩個變量交換值 x,y=y,x 增量賦值 x+=1 ……
==================================================================== 解壓序列類型 s='hello' a,b,c,d,e=s #將s[0]、s[1]……分別賦值給abcde a,_,_,_,e=s #_只用下划線,默認為:要丟棄的變量,所以只有a,e賦值。 print(a,e) a,*_,e='alex' #只要第一個,最后一個 a,b,*_ *_,a,b >>> s='aksjdfhkajsdfhksajdfhkasjdfh' >>> a,*_,b=s >>> print(a,b) a h >>> *_,a,b=s >>> print(a,b) f h #_ 可以是任意變量名,但是需要時合法變量名
===============================================================
補充:(enumerate)
enumerate函數用於遍歷序列中的元素以及它們的下標,多用於在for循環中得到計數,enumerate參數為可遍歷的變量,如 字符串,列表等
一般情況下對一個列表或數組既要遍歷索引又要遍歷元素時,會這樣寫:
1
2
|
for
i
in
range
(
0
,
len
(
list
)):
print
i ,
list
[i]
|
但是這種方法有些累贅,使用內置enumerrate函數會有更加直接,優美的做法,先看看enumerate的定義:
1
2
3
4
5
6
7
|
def
enumerate
(collection):
'Generates an indexed series: (0,coll[0]), (1,coll[1]) ...'
i
=
0
it
=
iter
(collection)
while
1
:
yield
(i, it.
next
())
i
+
=
1
|
enumerate會將數組或列表組成一個索引序列。使我們再獲取索引和索引內容的時候更加方便如下:
1
2
|
for
index,text
in
enumerate
(
list
):
print
index ,text
|
代碼實例1:
1
2
3
4
5
|
i
=
0
seq
=
[
'one'
,
'two'
,
'three'
]
for
element
in
seq:
print
i, seq[i]
i
+
=
1
|
0 one
1 two
2 three
代碼實例2:
1
2
3
|
seq
=
[
'one'
,
'two'
,
'three'
]
for
i, element
in
enumerate
(seq):
print
i, seq[i]
# prin i ,element效果一樣
|
0 one
1 two
2 three
代碼實例3:
1
2
|
for
i,j
in
enumerate
(
'abc'
):
print
i,j
|
0 a
1 b
2 c
不可變對象
可變、不可變
可變/不可變類型,指的是:內存id不變,type也不變的前提下,value是否是可變的。
int()和str()都是不可變類型
列表、字典是可變類型
對於可變對象,比如list,對list進行操作,list內部的內容是會變化的,比如:
>>> a = ['c', 'b', 'a'] >>> a.sort() >>> a ['a', 'b', 'c']
而對於不可變對象,比如str,對str進行操作呢:
>>> a = 'abc' >>> a.replace('a', 'A') 'Abc' >>> a 'abc'
雖然字符串有個replace()
方法,也確實變出了'Abc'
,但變量a
最后仍是'abc'
,應該怎么理解呢?
我們先把代碼改成下面這樣:
>>> a = 'abc' >>> b = a.replace('a', 'A') >>> b 'Abc' >>> a 'abc'
要始終牢記的是,a
是變量,而'abc'
才是字符串對象!有些時候,我們經常說,對象a
的內容是'abc'
,但其實是指,a
本身是一個變量,它指向的對象的內容才是'abc'
:
當我們調用a.replace('a', 'A')
時,實際上調用方法replace
是作用在字符串對象'abc'
上的,而這個方法雖然名字叫replace
,但卻沒有改變字符串'abc'
的內容。相反,replace
方法創建了一個新字符串'Abc'
並返回,如果我們用變量b
指向該新字符串,就容易理解了,變量a
仍指向原有的字符串'abc'
,但變量b
卻指向新字符串'Abc'
了:
所以,對於不變對象來說,調用對象自身的任意方法,也不會改變該對象自身的內容。相反,這些方法會創建新的對象並返回,這樣,就保證了不可變對象本身永遠是不可變的。
各數據類型分類:
存放值的個數:
一個值:數字、字符串
多個值(容器類型):列表、元組、字典
取值方式:
直接取值:數字
序列類型:字符串、元組、列表
映射類型:字典
bool(布爾值)
布爾值
bool()
條件判斷自行調用bool()函數,將數據轉為bool值
#只有 0、none、空 的bool值為FALSE
list(列表)
列表常用操作
索引 切片 l[2:5] 追加 l.append() #最后追加 插入 l.insert(0,'alex') (位置,加入的東西) 刪除 l.pop() #pop(索引) 索引為整數,沒參數默認刪除最后一個 pop()有返回值,返回的是剛剛刪除的元素
del l[索引] 長度 len() #不能統計數字長度,只能統計序列類型的數據的長度 切片 循環 包含 in : l=['a','b','c'] a in l msg = 'abcdf' d in msg >>> msg = 'aksjdfhaksjdfh' >>> a in msg True >>> 'sjd' in msg True >>> l.count() l.extend() l.remove() #按照元素刪除,從頭刪除找到的第一個 l.sort() #從小到大排序,直接操作列表,無返回值,reverse=True,從大到小 l.reverse() #翻轉列表
===================================================
去重:
l=list(set(l))
利用集合去重,這樣會改變列表順序
如何不改變順序:
空集合 l_2=[]
遍歷 l ,如果元素不在 l_2 中,就append
Python內置的一種數據類型是列表:list。list是一種有序的集合,可以隨時添加和刪除其中的元素。
比如,列出班里所有同學的名字,就可以用一個list表示:
>>> classmates = ['Michael', 'Bob', 'Tracy'] >>> classmates ['Michael', 'Bob', 'Tracy']
變量classmates
就是一個list。用len()
函數可以獲得list元素的個數:
>>> len(classmates) 3
用索引來訪問list中每一個位置的元素,記得索引是從0
開始的:
>>> classmates[0]
'Michael'
>>> classmates[1]
'Bob'
>>> classmates[2]
'Tracy'
>>> classmates[3]
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module> IndexError: list index out of range
當索引超出了范圍時,Python會報一個IndexError錯誤,所以,要確保索引不要越界,記得最后一個元素的索引是len(classmates) - 1
。
如果要取最后一個元素,除了計算索引位置外,還可以用-1
做索引,直接獲取最后一個元素:
>>> classmates[-1] 'Tracy'
以此類推,可以獲取倒數第2個、倒數第3個:
>>> classmates[-2]
'Bob'
>>> classmates[-3]
'Michael'
>>> classmates[-4]
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module> IndexError: list index out of range
當然,倒數第4個就越界了。
list是一個可變的有序表,所以,可以往list中追加元素到末尾:
>>> classmates.append('Adam') >>> classmates ['Michael', 'Bob', 'Tracy', 'Adam']
也可以把元素插入到指定的位置,比如索引號為1
的位置:
>>> classmates.insert(1, 'Jack') >>> classmates ['Michael', 'Jack', 'Bob', 'Tracy', 'Adam']
要刪除list末尾的元素,用pop()
方法:
>>> classmates.pop() 'Adam' >>> classmates ['Michael', 'Jack', 'Bob', 'Tracy']
要刪除指定位置的元素,用pop(i)
方法,其中i
是索引位置:
>>> classmates.pop(1) 'Jack' >>> classmates ['Michael', 'Bob', 'Tracy']
要把某個元素替換成別的元素,可以直接賦值給對應的索引位置:
>>> classmates[1] = 'Sarah' >>> classmates ['Michael', 'Sarah', 'Tracy']
list里面的元素的數據類型也可以不同,比如:
>>> L = ['Apple', 123, True]
list元素也可以是另一個list,比如:
>>> s = ['python', 'java', ['asp', 'php'], 'scheme'] >>> len(s) 4
要注意s
只有4個元素,其中s[2]
又是一個list,如果拆開寫就更容易理解了:
>>> p = ['asp', 'php'] >>> s = ['python', 'java', p, 'scheme']
要拿到'php'
可以寫p[1]
或者s[2][1]
,因此s
可以看成是一個二維數組,類似的還有三維、四維……數組,不過很少用到。
如果一個list中一個元素也沒有,就是一個空的list,它的長度為0:
>>> L = [] >>> len(L) 0
tuple(元組)
元組常用操作
t.count #統計個數 t.index #查索引 索引 切片 t.[2:5] 循環 長度 包含
另一種有序列表叫元組:tuple。tuple和list非常類似,但是tuple一旦初始化就不能修改,比如同樣是列出同學的名字:
>>> classmates = ('Michael', 'Bob', 'Tracy')
現在,classmates這個tuple不能變了,它也沒有append(),insert()這樣的方法。其他獲取元素的方法和list是一樣的,你可以正常地使用classmates[0]
,classmates[-1]
,但不能賦值成另外的元素。
不可變的tuple有什么意義?因為tuple不可變,所以代碼更安全。如果可能,能用tuple代替list就盡量用tuple。
tuple的陷阱:當你定義一個tuple時,在定義的時候,tuple的元素就必須被確定下來,比如:
>>> t = (1, 2) >>> t (1, 2)
如果要定義一個空的tuple,可以寫成()
:
>>> t = () >>> t ()
但是,要定義一個只有1個元素的tuple,如果你這么定義:
>>> t = (1) >>> t 1
定義的不是tuple,是1
這個數!這是因為括號()
既可以表示tuple,又可以表示數學公式中的小括號,這就產生了歧義,因此,Python規定,這種情況下,按小括號進行計算,計算結果自然是1
。
所以,只有1個元素的tuple定義時必須加一個逗號,
,來消除歧義:
>>> t = (1,) >>> t (1,)
Python在顯示只有1個元素的tuple時,也會加一個逗號,
,以免你誤解成數學計算意義上的括號。
最后來看一個“可變的”tuple:
>>> t = ('a', 'b', ['A', 'B']) >>> t[2][0] = 'X' >>> t[2][1] = 'Y' >>> t ('a', 'b', ['X', 'Y'])
這個tuple定義的時候有3個元素,分別是'a'
,'b'
和一個list。不是說tuple一旦定義后就不可變了嗎?怎么后來又變了?
別急,我們先看看定義的時候tuple包含的3個元素:
當我們把list的元素'A'
和'B'
修改為'X'
和'Y'
后,tuple變為:
表面上看,tuple的元素確實變了,但其實變的不是tuple的元素,而是list的元素。tuple一開始指向的list並沒有改成別的list,所以,tuple所謂的“不變”是說,tuple的每個元素,指向永遠不變。即指向'a'
,就不能改成指向'b'
,指向一個list,就不能改成指向其他對象,但指向的這個list本身是可變的!
理解了“指向不變”后,要創建一個內容也不變的tuple怎么做?那就必須保證tuple的每一個元素本身也不能變。
dict(字典)
d={} key必須是不可變類型,或者是可hash類型 字典是可變類型,無序的,無索引概念 d.keys() d.values() 循環 for i in d: print(d[k]) 嵌套
d.get()
d.clear()
d.pop() #返回值是刪除的鍵值對的值,或者返回指定的值/////可能像廖雪峰dict中的get上的-1。
d.popitem() #沒有參數,隨機刪除,返回值是鍵值對
d.setdefault() #若是不存在的key,就添加,存在的值就不動。返回值是這個key的值
d=dict(x=1,y=2,z=3)
d={'x':1,'y':2}
d.update() #相同的key替換,沒有的key添加,d1中沒有的不變
d1={}
=====================================================================
d.items() #每個鍵值對轉化為一個小元組 d.keys d.values
例:
d={
'a':1,
'b':2,
'c':3,
'd':4
}
print(d)
l=d.items()
print(l)
for n,m in l:
print(n,m)
=========輸出=============================
D:\Python36\python.exe D:/py/train.py
{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}
dict_items([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)])
a 1
b 2
c 3
d 4
=============================================
使用list()轉化,能將dict_keys格式轉化為list格式
例子:
print(d)
l=list(d.keys())
print(l,type(l))
=======輸出====================================
{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}
['a', 'b', 'c', 'd'] <class 'list'>
=================================================
d.values()也是同理:
print(d)
l=list(d.values())
print(l,type(l))
=====輸出===========================================
{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}
[1, 2, 3, 4] <class 'list'>
===================================================
初始化建立字典:【多個key對應一個值(現在是[1,2,3]),這樣建立一個dict】
d={}.fromkeys(['a','b','c'],[1,2,3])
print(d)
=====輸出=============================================
{'a': [1, 2, 3], 'b': [1, 2, 3], 'c': [1, 2, 3]}
====================================================
d.update()函數:d 中有的覆蓋,沒有的添加,其余的不管
d={
'a':1,
'b':2,
'c':3,
'd':4
}
du={
'c':'x',
'd':'y',
'e':'m',
'f':'n'
}
print('%s\n%s'%(d,du))
d.update(du)
print(d)
=======輸出==========================
{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}
{'c': 'x', 'd': 'y', 'e': 'm', 'f': 'n'}
{'a': 1, 'b': 2, 'c': 'x', 'd': 'y', 'e': 'm', 'f': 'n'}
=========================================
Python內置了字典:dict的支持,dict全稱dictionary,在其他語言中也稱為map,使用鍵-值(key-value)存儲,具有極快的查找速度。
舉個例子,假設要根據同學的名字查找對應的成績,如果用list實現,需要兩個list:
names = ['Michael', 'Bob', 'Tracy'] scores = [95, 75, 85]
給定一個名字,要查找對應的成績,就先要在names中找到對應的位置,再從scores取出對應的成績,list越長,耗時越長。
如果用dict實現,只需要一個“名字”-“成績”的對照表,直接根據名字查找成績,無論這個表有多大,查找速度都不會變慢。用Python寫一個dict如下:
>>> d = {'Michael': 95, 'Bob': 75, 'Tracy': 85} >>> d['Michael'] 95
為什么dict查找速度這么快?因為dict的實現原理和查字典是一樣的。假設字典包含了1萬個漢字,我們要查某一個字,一個辦法是把字典從第一頁往后翻,直到找到我們想要的字為止,這種方法就是在list中查找元素的方法,list越大,查找越慢。
第二種方法是先在字典的索引表里(比如部首表)查這個字對應的頁碼,然后直接翻到該頁,找到這個字。無論找哪個字,這種查找速度都非常快,不會隨着字典大小的增加而變慢。
dict就是第二種實現方式,給定一個名字,比如'Michael'
,dict在內部就可以直接計算出Michael
對應的存放成績的“頁碼”,也就是95
這個數字存放的內存地址,直接取出來,所以速度非常快。
你可以猜到,這種key-value存儲方式,在放進去的時候,必須根據key算出value的存放位置,這樣,取的時候才能根據key直接拿到value。
把數據放入dict的方法,除了初始化時指定外,還可以通過key放入:
>>> d['Adam'] = 67 >>> d['Adam'] 67
由於一個key只能對應一個value,所以,多次對一個key放入value,后面的值會把前面的值沖掉:
>>> d['Jack'] = 90 >>> d['Jack'] 90 >>> d['Jack'] = 88 >>> d['Jack'] 88
如果key不存在,dict就會報錯:
>>> d['Thomas']
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module> KeyError: 'Thomas'
要避免key不存在的錯誤,有兩種辦法,一是通過in
判斷key是否存在:
>>> 'Thomas' in d False
二是通過dict提供的get方法,如果key不存在,可以返回None,或者自己指定的value:
>>> d.get('Thomas') >>> d.get('Thomas', -1) -1
注意:返回None
的時候Python的交互式命令行不顯示結果。
要刪除一個key,用pop(key)
方法,對應的value也會從dict中刪除:
>>> d.pop('Bob') 75 >>> d {'Michael': 95, 'Tracy': 85}
請務必注意,dict內部存放的順序和key放入的順序是沒有關系的。
和list比較,dict有以下幾個特點:
- 查找和插入的速度極快,不會隨着key的增加而變慢;
- 需要占用大量的內存,內存浪費多。
而list相反:
- 查找和插入的時間隨着元素的增加而增加;
- 占用空間小,浪費內存很少。
所以,dict是用空間來換取時間的一種方法。
dict可以用在需要高速查找的很多地方,在Python代碼中幾乎無處不在,正確使用dict非常重要,需要牢記的第一條就是dict的key必須是不可變對象。
這是因為dict根據key來計算value的存儲位置,如果每次計算相同的key得出的結果不同,那dict內部就完全混亂了。這個通過key計算位置的算法稱為哈希算法(Hash)。
要保證hash的正確性,作為key的對象就不能變。在Python中,字符串、整數等都是不可變的,因此,可以放心地作為key。而list是可變的,就不能作為key:
>>> key = [1, 2, 3]
>>> d[key] = 'a list'
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: unhashable type: 'list'
簡單登錄驗證
user_dic ={ ‘egon’:'123, 'alex':'alex3714' 'yuanhao':'123123' } while True: user=input('u>>:') pwd=input('p>>:') if user in user_dic: if pwd == user_dic[user]: print('login ok') break
set(集合)
#集合 ''' 集合內的元素唯一 集合內元素必須是可hash的 集合是無序的 集合的作用: 關系運算 去重 集合沒法取單個值,也沒有取特定單個值的需求 循環: in ''' s={'a','b','c'}#這樣能直接建立集合 #交集 s1 & s2 s1.intersection(s2) #並集 s1 | s2 s1.union(s2) #差集 s1 - s2 s1.difference(s2) #只在s1 中的部分 #對稱差集 s1 ^ s2 s1.symmetric_difference(s2) #交集以外的部分 #============================================================ #例子: py={'1','2','3'} jg={'a','b','c','2','3'} print(py |jg) print(py & jg) print(py - jg) print(py ^ jg) #結果如下 D:\Python36\python.exe D:/py/train.py {'b', 'c', '3', '1', '2', 'a'} {'2', '3'} {'1'} {'c', 'b', '1', 'a'} Process finished with exit code 0 #========================================================== s.clear s.difference_update() #對集合進行操作,不加update就只是運算,不將結果返回集合 s.intersection_update() s.symmetric_difference_update s1.update(s2) #將2的數據並入1 s.add() #添加 s.discard() #刪除元素,用名字刪除,沒有元素不報錯 s.remove() #刪除元素,用名字刪除,沒有元素報錯 s.pop() #無參數,隨機刪除 s1.issubset(s2) #1是否是2的子集 s1.issuperset() #1是否是2的父集 s1.isdisjoint(s2) #沒有交集返回True。 是否有交集
set和dict類似,也是一組key的集合,但不存儲value。由於key不能重復,所以,在set中,沒有重復的key。
要創建一個set,需要提供一個list作為輸入集合:
>>> s = set([1, 2, 3]) >>> s {1, 2, 3}
注意,傳入的參數[1, 2, 3]
是一個list,而顯示的{1, 2, 3}
只是告訴你這個set內部有1,2,3這3個元素,顯示的順序也不表示set是有序的。。
重復元素在set中自動被過濾:
>>> s = set([1, 1, 2, 2, 3, 3]) >>> s {1, 2, 3}
通過add(key)
方法可以添加元素到set中,可以重復添加,但不會有效果:
>>> s.add(4) >>> s {1, 2, 3, 4} >>> s.add(4) >>> s {1, 2, 3, 4}
通過remove(key)
方法可以刪除元素:
>>> s.remove(4) >>> s {1, 2, 3}
set可以看成數學意義上的無序和無重復元素的集合,因此,兩個set可以做數學意義上的交集、並集等操作:
>>> s1 = set([1, 2, 3]) >>> s2 = set([2, 3, 4]) >>> s1 & s2 {2, 3} >>> s1 | s2 {1, 2, 3, 4}
set和dict的唯一區別僅在於沒有存儲對應的value,但是,set的原理和dict一樣,所以,同樣不可以放入可變對象,因為無法判斷兩個可變對象是否相等,也就無法保證set內部“不會有重復元素”。試試把list放入set,看看是否會報錯。
小結
使用key-value存儲結構的dict在Python中非常有用,選擇不可變對象作為key很重要,最常用的key是字符串。
tuple雖然是不變對象,但試試把(1, 2, 3)
和(1, [2, 3])
放入dict或set中,並解釋結果。