📅 最后修改于: 2021-01-04 04:40:29 🧑 作者: Mango
从语法的角度来看， Python数据结构非常直观，并且提供了多种操作选择。您需要根据数据涉及的内容，是否需要对其进行修改，是否为固定数据以及所需的访问类型(例如开始/结束/随机等)来选择Python数据结构。
List表示Python最通用的数据结构类型。列表是一个容器，在方括号之间包含逗号分隔的值(项目或元素)。当我们要使用多个相关值时，列表很有用。由于列表将数据保持在一起，因此我们可以一次对多个值执行相同的方法和操作。列表索引从零开始，与字符串不同，列表是可变的。
>>>
>>> # Any Empty List
>>> empty_list = []
>>>
>>> # A list of String
>>> str_list = ['Life', 'Is', 'Beautiful']
>>> # A list of Integers
>>> int_list = [1, 4, 5, 9, 18]
>>>
>>> #Mixed items list
>>> mixed_list = ['This', 9, 'is', 18, 45.9, 'a', 54, 'mixed', 99, 'list']
>>> # To print the list
>>>
>>> print(empty_list)
[]
>>> print(str_list)
['Life', 'Is', 'Beautiful']
>>> print(type(str_list))
>>> print(int_list)
[1, 4, 5, 9, 18]
>>> print(mixed_list)
['This', 9, 'is', 18, 45.9, 'a', 54, 'mixed', 99, 'list']
列表的每个项目都分配有一个数字–即该数字的索引或位置。索引始终从零开始，第二个索引为1，依此类推。要访问列表中的项目，我们可以在方括号内使用这些索引号。观察以下代码，例如-
>>> mixed_list = ['This', 9, 'is', 18, 45.9, 'a', 54, 'mixed', 99, 'list']
>>>
>>> # To access the First Item of the list
>>> mixed_list[0]
'This'
>>> # To access the 4th item
>>> mixed_list[3]
18
>>> # To access the last item of the list
>>> mixed_list[-1]
'list'
空对象是最简单，最基本的Python内置类型。我们已经多次使用它们而不引起注意，并将其扩展到我们创建的每个类。编写空类的主要目的是暂时阻止某些内容，然后扩展并为其添加行为。
向类中添加行为意味着用对象替换数据结构并更改对该对象的所有引用。因此，在创建任何数据之前，请务必检查数据是否是伪装的对象。观察以下代码以更好地理解：
>>> #Empty objects
>>>
>>> obj = object()
>>> obj.x = 9
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
obj.x = 9
AttributeError: 'object' object has no attribute 'x'
因此，从上面可以看到，不可能在直接实例化的对象上设置任何属性。当Python允许对象具有任意属性时，它需要一定数量的系统内存来跟踪每个对象具有的属性，以存储属性名称及其值。即使没有存储任何属性，也会为潜在的新属性分配一定数量的内存。
因此，默认情况下， Python会禁用对象和其他几个内置组件的任意属性。
>>> # Empty Objects
>>>
>>> class EmpObject:
pass
>>> obj = EmpObject()
>>> obj.x = 'Hello, World!'
>>> obj.x
'Hello, World!'
因此，如果我们想将属性分组在一起，可以将它们存储在一个空对象中，如上面的代码所示。但是，并不总是建议使用此方法。请记住，仅当您要同时指定数据和行为时，才应使用类和对象。
元组类似于列表，可以存储元素。但是，它们是不可变的，因此我们不能添加，删除或替换对象。元组由于其不变性而提供的主要好处是，我们可以将它们用作字典中的键或对象需要哈希值的其他位置的键。
元组用于存储数据，而不是行为。如果需要行为来操纵元组，则需要将元组传递到执行该操作的函数(或另一个对象的方法)中。
由于元组可以用作字典键，因此存储的值互不相同。我们可以通过用逗号分隔值来创建元组。元组用括号括起来，但不是必需的。以下代码显示了两个相同的分配。
>>> stock1 = 'MSFT', 95.00, 97.45, 92.45
>>> stock2 = ('MSFT', 95.00, 97.45, 92.45)
>>> type (stock1)
>>> type(stock2)
>>> stock1 == stock2
True
>>>
元组与list非常相似，除了整个元素集用括号而不是方括号括起来。
就像切片列表时一样，您会得到一个新列表，而切片元组时也会得到一个新的元组。
>>> tupl = ('Tuple','is', 'an','IMMUTABLE', 'list')
>>> tupl
('Tuple', 'is', 'an', 'IMMUTABLE', 'list')
>>> tupl[0]
'Tuple'
>>> tupl[-1]
'list'
>>> tupl[1:3]
('is', 'an')
以下代码显示了Python元组中的方法-
>>> tupl
('Tuple', 'is', 'an', 'IMMUTABLE', 'list')
>>> tupl.append('new')
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
tupl.append('new')
AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'append'
>>> tupl.remove('is')
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
tupl.remove('is')
AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'remove'
>>> tupl.index('list')
4
>>> tupl.index('new')
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
tupl.index('new')
ValueError: tuple.index(x): x not in tuple
>>> "is" in tupl
True
>>> tupl.count('is')
1
从上面显示的代码中，我们可以了解到元组是不可变的，因此-
您不能将元素添加到元组。
您不能追加或扩展方法。
您不能从元组中删除元素。
元组没有删除或弹出方法。
计数和索引是元组中可用的方法。
字典是Python的内置数据类型之一，它定义了键和值之间的一对一关系。
观察以下代码以了解有关定义字典的信息-
>>> # empty dictionary
>>> my_dict = {}
>>>
>>> # dictionary with integer keys
>>> my_dict = { 1:'msft', 2: 'IT'}
>>>
>>> # dictionary with mixed keys
>>> my_dict = {'name': 'Aarav', 1: [ 2, 4, 10]}
>>>
>>> # using built-in function dict()
>>> my_dict = dict({1:'msft', 2:'IT'})
>>>
>>> # From sequence having each item as a pair
>>> my_dict = dict([(1,'msft'), (2,'IT')])
>>>
>>> # Accessing elements of a dictionary
>>> my_dict[1]
'msft'
>>> my_dict[2]
'IT'
>>> my_dict['IT']
Traceback (most recent call last):
File "", line 1, in
my_dict['IT']
KeyError: 'IT'
>>>
从上面的代码中我们可以观察到：
首先，我们创建一个包含两个元素的字典，并将其分配给变量my_dict 。每个元素都是键值对，并且整个元素都用花括号括起来。
数字1是键，而msft是其值。同样， 2是关键， IT是其价值。
您可以通过键获取值，反之则不能。因此，当我们尝试my_dict [‘IT’]时，它会引发异常，因为IT不是关键。
观察以下代码以了解有关修改字典的信息-
>>> # Modifying a Dictionary
>>>
>>> my_dict
{1: 'msft', 2: 'IT'}
>>> my_dict[2] = 'Software'
>>> my_dict
{1: 'msft', 2: 'Software'}
>>>
>>> my_dict[3] = 'Microsoft Technologies'
>>> my_dict
{1: 'msft', 2: 'Software', 3: 'Microsoft Technologies'}
从上面的代码中，我们可以观察到-
词典中不能有重复的键。更改现有键的值将删除旧值。
您可以随时添加新的键值对。
字典没有元素间顺序的概念。它们是简单的无序集合。
观察以下代码以了解有关在字典中混合数据类型的信息-
>>> # Mixing Data Types in a Dictionary
>>>
>>> my_dict
{1: 'msft', 2: 'Software', 3: 'Microsoft Technologies'}
>>> my_dict[4] = 'Operating System'
>>> my_dict
{1: 'msft', 2: 'Software', 3: 'Microsoft Technologies', 4: 'Operating System'}
>>> my_dict['Bill Gates'] = 'Owner'
>>> my_dict
{1: 'msft', 2: 'Software', 3: 'Microsoft Technologies', 4: 'Operating System',
'Bill Gates': 'Owner'}
从上面的代码中，我们可以观察到-
不仅字符串，而且字典值可以是任何数据类型，包括字符串，整数，包括字典本身。
与字典值不同，字典键受到更多限制，但可以是任何类型，例如字符串，整数或任何其他类型。
观察以下代码以了解有关从字典中删除项目的信息-
>>> # Deleting Items from a Dictionary
>>>
>>> my_dict
{1: 'msft', 2: 'Software', 3: 'Microsoft Technologies', 4: 'Operating System',
'Bill Gates': 'Owner'}
>>>
>>> del my_dict['Bill Gates']
>>> my_dict
{1: 'msft', 2: 'Software', 3: 'Microsoft Technologies', 4: 'Operating System'}
>>>
>>> my_dict.clear()
>>> my_dict
{}
从上面的代码中，我们可以观察到-
del-允许您通过按键从字典中删除单个项目。
清除-从字典中删除所有项目。
Set()是一个无序集合，没有重复的元素。尽管单个项目是不可变的，但是集合本身是可变的，也就是说，我们可以从集合中添加或删除元素/项目。我们可以通过集合执行数学运算，例如并集，交集等。
尽管通常可以使用树来实现集合，但是可以使用哈希表来实现Python的集合。这使它成为检查集合中是否包含特定元素的高度优化的方法
通过将所有项目(元素)放在大括号{}中(用逗号分隔或使用内置函数set())来创建集合。遵守以下代码行-
>>> #set of integers
>>> my_set = {1,2,4,8}
>>> print(my_set)
{8, 1, 2, 4}
>>>
>>> #set of mixed datatypes
>>> my_set = {1.0, "Hello World!", (2, 4, 6)}
>>> print(my_set)
{1.0, (2, 4, 6), 'Hello World!'}
>>>
观察以下代码以了解关于集的方法-
>>> >>> #METHODS FOR SETS
>>>
>>> #add(x) Method
>>> topics = {'Python', 'Java', 'C#'}
>>> topics.add('C++')
>>> topics
{'C#', 'C++', 'Java', 'Python'}
>>>
>>> #union(s) Method, returns a union of two set.
>>> topics
{'C#', 'C++', 'Java', 'Python'}
>>> team = {'Developer', 'Content Writer', 'Editor','Tester'}
>>> group = topics.union(team)
>>> group
{'Tester', 'C#', 'Python', 'Editor', 'Developer', 'C++', 'Java', 'Content
Writer'}
>>> # intersets(s) method, returns an intersection of two sets
>>> inters = topics.intersection(team)
>>> inters
set()
>>>
>>> # difference(s) Method, returns a set containing all the elements of
invoking set but not of the second set.
>>>
>>> safe = topics.difference(team)
>>> safe
{'Python', 'C++', 'Java', 'C#'}
>>>
>>> diff = topics.difference(group)
>>> diff
set()
>>> #clear() Method, Empties the whole set.
>>> group.clear()
>>> group
set()
>>>
观察以下代码以了解关于集合的运算符-
>>> # PYTHON SET OPERATIONS
>>>
>>> #Creating two sets
>>> set1 = set()
>>> set2 = set()
>>>
>>> # Adding elements to set
>>> for i in range(1,5):
set1.add(i)
>>> for j in range(4,9):
set2.add(j)
>>> set1
{1, 2, 3, 4}
>>> set2
{4, 5, 6, 7, 8}
>>>
>>> #Union of set1 and set2
>>> set3 = set1 | set2 # same as set1.union(set2)
>>> print('Union of set1 & set2: set3 = ', set3)
Union of set1 & set2: set3 = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}
>>>
>>> #Intersection of set1 & set2
>>> set4 = set1 & set2 # same as set1.intersection(set2)
>>> print('Intersection of set1 and set2: set4 = ', set4)
Intersection of set1 and set2: set4 = {4}
>>>
>>> # Checking relation between set3 and set4
>>> if set3 > set4: # set3.issuperset(set4)
print('Set3 is superset of set4')
elif set3 < set4: #set3.issubset(set4)
print('Set3 is subset of set4')
else: #set3 == set4
print('Set 3 is same as set4')
Set3 is superset of set4
>>>
>>> # Difference between set3 and set4
>>> set5 = set3 - set4
>>> print('Elements in set3 and not in set4: set5 = ', set5)
Elements in set3 and not in set4: set5 = {1, 2, 3, 5, 6, 7, 8}
>>>
>>> # Check if set4 and set5 are disjoint sets
>>> if set4.isdisjoint(set5):
print('Set4 and set5 have nothing in common\n')
Set4 and set5 have nothing in common
>>> # Removing all the values of set5
>>> set5.clear()
>>> set5 set()