详解Python中列表、元组、字典，所有操作，一网打尽

统计学家

发布于 2024-09-23 12:03:55

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发布于 2024-09-23 12:03:55

文章被收录于专栏：机器学习与统计学

列表

列表(List)是Python中最常用的数据结构之一,它是一个可变的、有序的元素集合。

1. 列表的创建

1.1 使用方括号创建

最常见的创建列表的方式是使用方括号:

list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
list2 = ['a', 'b', 'c']
list3 = [1, 'hello', 3.14, True]

1.2 使用list()函数

可以使用list()函数将其他可迭代对象转换为列表:

tuple1 = (1, 2, 3)
list4 = list(tuple1)

string1 = "hello"
list5 = list(string1)  # ['h', 'e', 'l', 'l', 'o']

1.3 列表推导式

列表推导式提供了一种简洁的方式来创建列表:

squares = [x**2 for x in range(10)]

2. 访问列表元素

2.1 索引访问

使用索引可以访问列表中的单个元素:

list1 = [10, 20, 30, 40, 50]
print(list1[0])   # 输出: 10
print(list1[-1])  # 输出: 50

2.2 切片

可以使用切片操作来访问列表的一部分:

list1 = [10, 20, 30, 40, 50]
print(list1[1:3])  # 输出: [20, 30]
print(list1[:3])   # 输出: [10, 20, 30]
print(list1[2:])   # 输出: [30, 40, 50]
print(list1[::2])  # 输出: [10, 30, 50]

3. 列表操作

3.1 添加元素

append(): 在列表末尾添加一个元素
insert(): 在指定位置插入一个元素
extend(): 将一个列表的所有元素添加到另一个列表末尾

list1 = [1, 2, 3]
list1.append(4)
list1.insert(0, 0)
list1.extend([5, 6])
print(list1)  # 输出: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]

3.2 删除元素

remove(): 删除第一个匹配的元素
pop(): 删除并返回指定位置的元素
del: 删除指定位置的元素或切片

list1 = [1, 2, 3, 2, 4]
list1.remove(2)
popped = list1.pop(1)
del list1[0]
print(list1)  # 输出: [2, 4]

3.3 修改元素

可以直接通过索引修改列表元素:

list1 = [1, 2, 3]
list1[1] = 20
print(list1)  # 输出: [1, 20, 3]

3.4 列表连接和重复

使用+运算符连接列表,使用*运算符重复列表:

list1 = [1, 2]
list2 = [3, 4]
list3 = list1 + list2
list4 = list1 * 3
print(list3)  # 输出: [1, 2, 3, 4]
print(list4)  # 输出: [1, 2, 1, 2, 1, 2]

4. 列表方法

Python列表提供了多种内置方法:

sort(): 对列表进行排序
reverse(): 反转列表
count(): 计算元素在列表中出现的次数
index(): 返回元素在列表中的索引
clear(): 清空列表

list1 = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2]
list1.sort()
print(list1)  # 输出: [1, 1, 2, 3, 4, 5, 9]

list1.reverse()
print(list1)  # 输出: [9, 5, 4, 3, 2, 1, 1]

print(list1.count(1))  # 输出: 2

print(list1.index(4))  # 输出: 2

list1.clear()
print(list1)  # 输出: []

5. 列表解包

可以将列表中的元素解包到多个变量中:

list1 = [1, 2, 3]
a, b, c = list1
print(a, b, c)  # 输出: 1 2 3

# 使用*解包剩余元素
list2 = [1, 2, 3, 4, 5]
first, *middle, last = list2
print(first, middle, last)  # 输出: 1 [2, 3, 4] 5

6. 列表推导式和生成器表达式

6.1 列表推导式

列表推导式提供了一种简洁的方式来创建列表:

squares = [x**2 for x in range(10)]
even_squares = [x**2 for x in range(10) if x % 2 == 0]

6.2 生成器表达式

生成器表达式类似于列表推导式,但它们返回一个生成器对象:

gen = (x**2 for x in range(10))

7. 列表的应用

7.1 栈和队列

列表可以用作栈(后进先出)或队列(先进先出):

# 栈
stack = []
stack.append(1)
stack.append(2)
print(stack.pop())  # 输出: 2

# 队列
from collections import deque
queue = deque([])
queue.append(1)
queue.append(2)
print(queue.popleft())  # 输出: 1

7.2 矩阵

列表的列表可以表示矩阵:

matrix = [
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6],
    [7, 8, 9]
]
print(matrix[1][1])  # 输出: 5

8. 列表的性能考虑

在列表末尾添加或删除元素(append, pop)的时间复杂度为O(1)
在列表开头或中间插入或删除元素(insert, pop, del)的时间复杂度为O(n)
访问元素的时间复杂度为O(1)
搜索元素的时间复杂度为O(n)

对于大量数据或频繁的插入/删除操作,可能需要考虑使用其他数据结构,如deque。

元组

元组(tuple)是Python中的一种基本数据结构,与列表类似,但元组是不可变的。虽然它们看似简单,但在适当的场景下使用元组可以带来诸多好处,如提高代码的可读性和执行效率。

1. 元组的创建

1.1 使用圆括号创建

最常见的创建元组的方式是使用圆括号:

tup1 = (1, 2, 3)
tup2 = ('a', 'b', 'c')

1.2 不使用圆括号

Python也允许省略圆括号来创建元组:

tup3 = 1, 2, 3
tup4 = 'a', 'b', 'c'

1.3 使用tuple()函数

可以使用tuple()函数将其他可迭代对象转换为元组:

list1 = [1, 2, 3]
tup5 = tuple(list1)

1.4 创建单元素元组

创建只包含一个元素的元组时,需要在元素后加一个逗号:

tup6 = (42,)  # 正确
tup7 = (42)   # 错误,这是一个整数

2. 访问元组元素

2.1 索引访问

使用索引可以访问元组中的单个元素:

tup = (1, 2, 3, 4, 5)
print(tup[0])  # 输出: 1
print(tup[-1]) # 输出: 5

2.2 切片

可以使用切片操作来访问元组的一部分:

tup = (1, 2, 3, 4, 5)
print(tup[1:3])  # 输出: (2, 3)
print(tup[:3])   # 输出: (1, 2, 3)
print(tup[2:])   # 输出: (3, 4, 5)

3. 元组操作

3.1 连接

可以使用+运算符连接两个或多个元组:

tup1 = (1, 2, 3)
tup2 = (4, 5, 6)
tup3 = tup1 + tup2
print(tup3)  # 输出: (1, 2, 3, 4, 5, 6)

3.2 重复

使用*运算符可以重复元组:

tup = (1, 2) * 3
print(tup)  # 输出: (1, 2, 1, 2, 1, 2)

3.3 解包

可以将元组中的元素解包到多个变量中:

tup = (1, 2, 3)
a, b, c = tup
print(a, b, c)  # 输出: 1 2 3

4. 元组方法

虽然元组是不可变的,但它们仍然有一些内置方法:

4.1 count()

返回指定元素在元组中出现的次数:

tup = (1, 2, 2, 3, 2)
print(tup.count(2))  # 输出: 3

4.2 index()

返回指定元素在元组中首次出现的索引:

tup = (1, 2, 3, 2)
print(tup.index(2))  # 输出: 1

5. 元组的不可变性

元组的一个关键特性是不可变性。这意味着一旦创建,就不能修改元组的内容:

tup = (1, 2, 3)
# tup[0] = 4  # 这会引发TypeError

然而,如果元组包含可变对象(如列表),这些对象的内容可以被修改:

tup = ([1, 2], [3, 4])
tup[0][0] = 5
print(tup)  # 输出: ([5, 2], [3, 4])

6. 元组的应用

6.1 返回多个值

函数可以使用元组来返回多个值:

def get_coordinates():
    return (10, 20)

x, y = get_coordinates()

6.2 字典键

元组可以作为字典的键,而列表不行:

dict1 = {(1, 2): 'value'}

6.3 数据保护

由于元组是不可变的,它们可以用来存储不应被修改的数据:

DAYS = ('Monday', 'Tuesday', 'Wednesday', 'Thursday', 'Friday', 'Saturday', 'Sunday')

7. 元组与列表的比较

元组和列表有很多相似之处,但也有一些关键区别:

不可变性: 元组是不可变的,列表是可变的。
语法: 元组使用圆括号,列表使用方括号。
性能: 元组通常比列表快,因为它们是不可变的。
用途: 元组通常用于异构数据,列表用于同类数据。

字典

字典是Python中最有用和最灵活的数据结构之一。它允许我们存储键值对,并通过键快速访问、修改或删除值。本文将全面介绍Python字典的创建、基本操作、高级技巧以及最佳实践。

1. 字典的创建

在Python中创建字典有多种方法:

# 使用花括号
dict1 = {'name': 'Alice', 'age': 25}

# 使用dict()函数
dict2 = dict(name='Bob', age=30)

# 使用列表的键值对
dict3 = dict([('name', 'Charlie'), ('age', 35)])

# 使用字典推导式
dict4 = {x: x**2 for x in range(5)}

2. 基本操作

2.1 访问元素

my_dict = {'name': 'David', 'age': 40}

# 使用键访问值
print(my_dict['name'])  # 输出: David

# 使用get()方法(推荐,因为它可以提供默认值)
print(my_dict.get('age', 0))  # 输出: 40
print(my_dict.get('height', 180))  # 输出: 180 (默认值)

2.2 修改和添加元素

my_dict = {'name': 'Eva', 'age': 45}

# 修改现有键的值
my_dict['age'] = 46

# 添加新的键值对
my_dict['city'] = 'New York'

print(my_dict)  # 输出: {'name': 'Eva', 'age': 46, 'city': 'New York'}

2.3 删除元素

my_dict = {'name': 'Frank', 'age': 50, 'city': 'Paris'}

# 使用del关键字
del my_dict['age']

# 使用pop()方法
city = my_dict.pop('city')

# 删除并返回最后插入的项
last_item = my_dict.popitem()

print(my_dict)  # 输出: {}

3. 字典方法

Python字典提供了多种有用的方法:

my_dict = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

# keys(), values(), items()
print(my_dict.keys())    # 输出: dict_keys(['a', 'b', 'c'])
print(my_dict.values())  # 输出: dict_values([1, 2, 3])
print(my_dict.items())   # 输出: dict_items([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)])

# clear()
my_dict.clear()
print(my_dict)  # 输出: {}

# copy() - 浅拷贝
original = {'x': 1, 'y': 2}
copied = original.copy()

# update()
original.update({'z': 3, 'y': 20})
print(original)  # 输出: {'x': 1, 'y': 20, 'z': 3}

4. 高级操作和技巧

4.1 合并字典

在Python 3.5+中,我们可以使用**操作符来合并字典:

dict1 = {'a': 1, 'b': 2}
dict2 = {'c': 3, 'd': 4}
merged = {**dict1, **dict2}
print(merged)  # 输出: {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}

4.2 默认字典

defaultdict是dict的一个子类,它可以为不存在的键提供默认值:

from collections import defaultdict

dd = defaultdict(list)
dd['fruits'].append('apple')
dd['fruits'].append('banana')
print(dd)  # 输出: defaultdict(<class 'list'>, {'fruits': ['apple', 'banana']})

4.3 有序字典

从Python 3.7开始,常规字典保留了插入顺序。但对于更早的版本,我们可以使用OrderedDict:

from collections import OrderedDict

od = OrderedDict()
od['first'] = 1
od['second'] = 2
od['third'] = 3
print(od)  # 输出: OrderedDict([('first', 1), ('second', 2), ('third', 3)])

4.4 字典推导式

字典推导式提供了一种简洁的方式来创建字典:

squares = {x: x**2 for x in range(6)}
print(squares)  # 输出: {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25}

# 条件字典推导式
even_squares = {x: x**2 for x in range(6) if x % 2 == 0}
print(even_squares)  # 输出: {0: 0, 2: 4, 4: 16}

5. 最佳实践和性能考虑

使用in操作符检查键是否存在:

if 'key' in my_dict:
    # 处理键存在的情况

使用dict.get()方法安全地获取值,避免KeyError:

value = my_dict.get('key', default_value)

对于大型字典,使用items()方法进行迭代更高效:

for key, value in my_dict.items():
    # 处理键值对

使用collections.Counter快速计数:

from collections import Counter
my_list = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4]
count_dict = Counter(my_list)
print(count_dict)  # 输出: Counter({4: 4, 3: 3, 2: 2, 1: 1})

对于需要频繁修改的大型字典,考虑使用collections.defaultdict或collections.Counter以提高性能。

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原始发表：2024-09-19，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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