元组是一个固定长度，不可改变的Python序列对象。创建元组的最简单方式，是用逗号分隔一列值：
元组和列表有一个很重要的区别，那就是元组是不可改变的，定义了元组里面的元素就不能随便改动了。 由于和列表是近亲关系，所以元组和列表在实际使用上是非常相似的。
删除：userlist.remove(4) 或者 del(userlist[3])
Python 内置了强大的数据结构，比如列表、元组、字典，让 Python 开发者处理数据时可以信手拈来，但是正是因为 Python 做了太多，让我们忽视了很多细节，本文通过解析 CPython 源码，介绍 Python 的内置数据结构的设计与实现。
前提条件：本人从事java工作3年左右，由于大数据形势的驱动下，准备从事大数据行业，以python作为起点向大数据进军。
第六讲、上一讲我们都介绍了列表类型。列表类型是编程中最常用的一种类型，但也有挺明显的缺陷，比如：
Python3 与 C# 基础语法对比（基础知识场）：https://www.cnblogs.com/dotnetcrazy/p/9102030.html
在说这个模块之前，我们先来想一下在命令行模式下操作mysql数据库的步骤，一般来说分为三步：
[quincy@Quincy MySQL-python-1.2.3]$ vim site.cfg
上一节中，主要介绍了python的变量和python的基本类型。那么本节将首先介绍序列的基本操作，然后具体python的列表和元组。
Python数据类型主要分为Numbers（数字）、String（字符串）、List（列表）、Tuple（元祖）、Set（集合）、Dictionary（字典）
用python操作mysql数据库，就会用到MySQLdb模块，这个模块其实和文件数据库SQLite的操作方式一样的
Q1：上次留了一个问题，那就是元组中的数据是不可变的，那么列表中的元素可以改变吗？
数据结构是以某种方式组合起来的数据元素的集合。在Python中基本的数据结构就是序列
利用博客来捋一遍Python的基础知识，看一看有没有遗漏的有趣的语法和知识，当然此博客也适用于入门小白，或许从某些方面来说比Python教程更能帮助到你。
系统：Windows 10 Python：3.6.0 这个系列是Python基础入门 今天讲讲：列表 写在前面的话 了解数据结构，以至于掌握数据库知识，对于具体编程来说，事半功倍 列表，元组，字符串
Python 处理大数据集可以借助 Python 内置数据结构：列表、元组、字典 、 集合等，但是一般要和 pandas 和 Numpy 等库结合起来使用。
python 最大的优点之一是它可以广泛地选择模块和包。它们将 python 的功能扩展到许多流行的领域，包括机器学习、数据科学、web 开发、前端等等。其中最好的一个优点是 python 的内置 collections 模块。
不同的数据类型之间可以进行类型转换以达到特殊目的，比如将list先转成set，以达到去重的目的，之后再转回list。
序列 指的是一块可存放多个值的连续内存空间，这些值按一定顺序排列，可通过每个值所在位置的编号（称为索引）访问它们。
空值是Python里一个特殊的值，用None表示。None不能理解为0，因为0是有意义的，而None是一个特殊的空值
列表（List）是Python中非常重要的内置数据类型。列表由一系列元素组成，所有的元组被包含在一对方括号中。列表被创建将后，可以执行添加、删除、修改操作。
实例方法 _asdict()：把具名元组以 collections.OrdereDict 的形式返回，可以利用它来把元组里的信息友好的展示出来
当我们谈及Python数据结构时，元组（tuple）是一个重要且常用的概念。元组类似于列表，但是它是不可变的数据结构，其中的元素不能被修改。让我们深入了解一下元组的各种方面。
python中为了方便一部分相似数据的处理，提供了各种组合类型，常见的如列表、元组 python中的列表是可变序列，元组是不可变序列
在编程的世界里，数据结构是构建高效算法和软件系统的基础。Python，作为一种广泛使用的高级编程语言，提供了丰富的内置数据结构，使得处理数据变得既直观又强大。本文将深入探讨Python中的主要数据结构类型，包括列表（List）、元组（Tuple）、字典（Dictionary）和集合（Set），并通过具体案例来展示它们的应用场景。
文章背景： 在实际开发中，经常需要将一组（不只一个）数据存储起来，以便后边的代码使用。在VBA中有使用数组，可以把多个数据存储到一起，通过数组下标可以访问数组中的每个元素。Python 中没有数组，但是加入了更加强大的列表（list）。下面就对列表的内置方法进行介绍。
整数分为整型和长整型（在Python3中已经不再区分为整型与长整型，统一称为整型）
Python提供了5中内置的序列类型：bytearray、bytes、list、str与tuple，序列类型支持成员关系操作符（in）、大小计算函数（len()）、分片（[]），并且是可可迭代的。
Python 元组 Python的元组与列表类似，不同之处在于元组的元素不能修改。 元组使用小括号，列表使用方括号。 元组创建很简单，只需要在括号中添加元素，并使用逗号隔开即可。 如下实例： tup1 = ('physics', 'chemistry', 1997, 2000); tup2 = (1, 2, 3, 4, 5 ); tup3 = "a", "b", "c", "d"; 创建空元组 tup1 = (); 元组中只包含一个元素时，需要在元素后面添加逗号 tup1 = (50,); 元组与字符串类似
字典是Python中存储数据的一种方式，Python字典中可以用 keys() 命令获取一个字典中的所有的键。而元组是存放多个数据的容器，和列表很像。
"C:Program Files (x86)python3.6python.exe" D:/python3_study/list1.py
本系列文章，代码运行展示，将使用PyCharn进行运行。有一些代码有注释，记得看代码哟。
大家好，这里是零基础学习 Python 系列，在这里我将从最基本的 Python 写起，然后再慢慢涉及到高阶以及具体应用方面。我是完全自学的 Python，所以很是明白自学对于一个人的考验，所以在这里我会尽我最大的努力，把 Python 尽可能简单的表述清楚，让更多想要学习 Python 的朋友能够入门。同时写这个教程也算是对自己之前所学知识的一个巩固和提高，喜欢的朋友们可以点个关注，有问题欢迎随时和我交流。本文所有的代码编写均是Python3 版本。
版权声明：署名，允许他人基于本文进行创作，且必须基于与原先许可协议相同的许可协议分发本文 （Creative Commons）
列表作为Python序列类型中的一种，其也是用于存储多个元素的一块内存空间，这些元素按照一定的顺序排列。其数据结构是：
字典(dict) dict 用 {} 包围 dict.keys(),dict.values(),dict.items() hash(obj)返回obj的哈希值，如果返回表示可以作为dict的key del 或 dict.pop可以删除一个item,clear清除所有的内容 sorted(dict)可以吧dict排序 dict.get()可以查找没存在的key，dict.[]不可以 dict.setdefault() 检查字典中是否含有某键。 如果字典中这个键存在，你可以取到它的值。 如果所找的键在字典中不存在，你可以给这个键赋默认值并返回此值。 {}.fromkeys()创建一个dict，例如: {}.fromkeys(('love', 'honor'), True) =>{'love': True, 'honor': True} 不允许一个键对应多个值 键值必须是哈希的，用hash()测试 一个对象，如果实现_hash()_方法可以作为键值使用
前面文章讲了Python数据类型中内置的序列型的数据结构：元组 tuple 和列表 list 。
序列是Python中最基本的数据结构。序列中的每个元素都分配一个数字 - 它的位置，或索引，第一个索引是0，第二个索引是1，依此类推。
对于任何一种计算机语言，我觉得最重要的就是「数据类型」「条件语句 & 迭代循环」和「函数」，这三方面一定要打牢基础。此外 Python 非常简洁，一行代码 (one-liner) 就能做很多事情，很多时候都用了各种「解析式」，比如列表、字典和集合解析式。
昨晚见到大神 Aurélien Géron 真人讲 Tensorflow 2.0 的 autograph，会后和他聊天得知他已经搬到新加坡了，而且在这边也有一个 AI consulting 的初创公司。大神非常谦逊，讲东西一针见血，现在在忙于他的经典书《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow》的第二版，里面加了很多 Tensorflow 2.0 的新东西。他的书和 youtube 上的几个视屏都是精品，我自认为写的最好的文章「胶囊网络」是受他的那个 capsule network 的视屏的启发而作。
元组是一个固定长度，不可改变的Python序列对象，创建元组的最简单方式，是用逗号分隔一列值。当用复杂的表达式定义元组，最好将值放到圆括号内。
微信公众号终于可以插代码了，Python 可以走一波了。首先我承认不是硬核搞 IT 的，太高级的玩法也玩不来，讲讲下面基本的还可以，之后带点机器学习、金融工程和量化投资的实例也是可以。
写程序很重要的一点是选择合理的数据结构，不合适的数据结构在如今高性能计算机盛行的情况下，小数据量体现不出什么来，但是在超大数据的时候， 你所面临的困境将会无穷的放大。 在python里主要的数据结构，也就是内置数据结构，包括了列表，元组，字典以及集合。这四种数据结构分别具有不同的特性，影响着python的方方面面。 列表和元组类似于C的数组，但是不同的是，列表是动态的数组，具有着增删改查的操作，元组是静态的数组，本身是不可变的（除非里面包含了可变的容器类） 。那python为啥还要实现元组呢？按照python之禅所述，Special cases aren't special enough to break the rules...There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it. 这是因为元组可以缓存于python的运行环境，在每次使用元组时我们都无需去访问内核分配内存，元组和列表代表着两种不同的方式，元组是一个不会改变事物的多种属性，而 列表是保存多个相对独立的对象的集合。 列表的搜索，如果在已知次序的情况下，使用二分法效率会变得很好，但是如前言所述，在相对独立的对象的数据集合中，有序是比较少见的情况，这意味着对列表的搜索 在python内部结构就只能是遍历。python的内建排序不是如《python源码剖析》所述是快速排序，而是Tim排序，这个排序是google发明的，可以在最好的情况下实现O(n)的复杂度排序 ，在最坏的情况下也有O(log(n))。对于数据的搜索， def b_search(i, haystack): imin, imax = 0, len(haystack) while True: if imin > imax: return -1 mid = (imin + imax) // 2 if haystack[mid] > i: imax = mid elif haystack[mid] < i: imin = mid + 1 else: return mid python的二分搜索实现很简单，因为你不需要再考虑内存溢出以及安全性，这些python已经帮你做好了。还有和二分搜索相似的，就是二叉搜索树。至于如果你不想自己实现 你可以选择bisect模块帮你解决这个问题。 元组因为其的不可改变性，对于列表为了其可变性牺牲的额外的内存以及使用它们进行的额外的计算，元组就内存消耗和速度就快的多了。并且小元组在申请了内存后也就是 不会返还给系统，还留待未来使用，在接下来需要新元组时就不需要向系统申请内存了。 下面看看字典和集合，字典在很多语言内都有实现，也就是映射，属于key-value的一种，在python里集合也是类似字典的结构，只不过没有了value，只有key了。 字典和集合的查询无需遍历，只需要计算散列函数就可获得其值，但这也意味着这两种数据结构会占用更大的内存，而且O(1)的复杂度也取决于散列函数的计算复杂度。 字典插入时，会计算键的散列值，理想的散列函数对应的键应该是就是整数，不会出现任何形式的冲突。计算出散列值后，很重要的一点要计算掩码，来得知value应该存放的 位置。对于冲突的处理，python使用的是开放定址法，会在一个数组里不断‘嗅探’，获得空的内存空间。当然，在字典的内存不够用时，自然会申请空间，这意味着我们需要重新散列值和 掩码。 所以，每种数据结构都有其不同的特性，所以这也意味着选择一个良好的数据数据会使得你的代码效率快上不少。
您好，我是码农飞哥，感谢您阅读本文，欢迎一键三连哦。本文分十个章节介绍数据类型中的列表（list）和元组（tuple），从使用说到底层实现，包您满意 干货满满，建议收藏，需要用到时常看看。小伙伴们如有问题及需要，欢迎踊跃留言哦~ ~ ~。
python的元组、列表、字典数据类型是很python（there python is a adjective）的数据结构。这些结构都是经过足够优化后的，所以如果使用好的话，在某些area会有很大的益处。
让我们用美味的辣条来表示我们的数剧 装辣条的袋子表示: 列表/元组~ 列表和元组,大部分功能差不多! 但是有一个功能有非常明显的区别: 列表: 可变 创建好之后, 随时能改--->相当于散装辣条 想来几根就几根,很容易,可以随时改 元组: 不可变 创建好之后, 改不了.要想改,只能丢弃旧的,搞过新的~ --->相当于包装辣条 想再多来几根, 不容易 ,但是可以换一个大包的~
列表是Python中最基本的数据结构。序列中的每个元素都分配一个数字 - 它的位置，或索引，第一个索引是0，第二个索引是1，依此类推。（python叫列表，而其他语言类叫“数组”）
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