在Python所有的数据结构中,list具有重要地位,并且非常的方便,这篇文章主要是讲解list列表的高级应用,基础知识可以查看博客。
此文章为python英文文档的翻译版本,你也可以查看英文版:https://docs.python.org/2/tutorial/datastructures.html
use a list as a stack: #像栈一样使用列表
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stack = [ 3 , 4 , 5 ] stack.append( 6 ) stack.append( 7 ) stack [ 3 , 4 , 5 , 6 , 7 ] stack.pop() #删除最后一个对象 7 stack [ 3 , 4 , 5 , 6 ] stack.pop() 6 stack.pop() 5 stack [ 3 , 4 ] |
use a list as a queue: #像队列一样使用列表
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> from collections import deque #这里需要使用模块deque > queue = deque([ "Eric" , "John" , "Michael" ]) > queue.append( "Terry" ) # Terry arrives > queue.append( "Graham" ) # Graham arrives > queue.popleft() # The first to arrive now leaves 'Eric' > queue.popleft() # The second to arrive now leaves 'John' > queue # Remaining queue in order of arrival deque([ 'Michael' , 'Terry' , 'Graham' ]) |
three built-in functions: 三个重要的内建函数
filter(), map(), and reduce().
1)、filter(function, sequence)::
按照function函数的规则在列表sequence中筛选数据
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> def f(x): return x % 3 = = 0 or x % 5 = = 0 ... #f函数为定义整数对象x,x性质为是3或5的倍数 > filter (f, range ( 2 , 25 )) #筛选 [ 3 , 5 , 6 , 9 , 10 , 12 , 15 , 18 , 20 , 21 , 24 ] |
2)、map(function, sequence):
map函数实现按照function函数的规则对列表sequence做同样的处理,
这里sequence不局限于列表,元组同样也可。
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> def cube(x): return x * x * x #这里是立方计算 还可以使用 x**3的方法 ... > map (cube, range ( 1 , 11 )) #对列表的每个对象进行立方计算 [ 1 , 8 , 27 , 64 , 125 , 216 , 343 , 512 , 729 , 1000 ] |
注意:这里的参数列表不是固定不变的,主要看自定义函数的参数个数,map函数可以变形为:def func(x,y) map(func,sequence1,sequence2) 举例:
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seq = range ( 8 ) #定义一个列表 > def add(x, y): return x + y #自定义函数,有两个形参 ... > map (add, seq, seq) #使用map函数,后两个参数为函数add对应的操作数,如果列表长度不一致会出现错误 [ 0 , 2 , 4 , 6 , 8 , 10 , 12 , 14 ] |
3)、reduce(function, sequence):
reduce函数功能是将sequence中数据,按照function函数操作,如 将列表第一个数与第二个数进行function操作,得到的结果和列表中下一个数据进行function操作,一直循环下去…
举例:
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def add(x,y): return x + y ... reduce (add, range ( 1 , 11 )) 55 |
List comprehensions:
这里将介绍列表的几个应用:
squares = [x**2 for x in range(10)]
#生成一个列表,列表是由列表range(10)生成的列表经过平方计算后的结果。
[(x, y) for x in [1,2,3] for y in [3,1,4] if x != y]
#[(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)] 这里是生成了一个列表,列表的每一项为元组,每个元组是由x和y组成,x是由列表[1,2,3]提供,y来源于[3,1,4],并且满足法则x!=y。
Nested List Comprehensions:
这里比较难翻译,就举例说明一下吧:
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matrix = [ #此处定义一个矩阵 ... [ 1 , 2 , 3 , 4 ], ... [ 5 , 6 , 7 , 8 ], ... [ 9 , 10 , 11 , 12 ], ... ] [[row[i] for row in matrix] for i in range ( 4 )] #[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]] |
这里两层嵌套比较麻烦,简单讲解一下:对矩阵matrix,for row in matrix来取出矩阵的每一行,row[i]为取出每行列表中的第i个(下标),生成一个列表,然后i又是来源于for i in range(4) 这样就生成了一个列表的列表。
The del statement:
删除列表指定数据,举例:
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> a = [ - 1 , 1 , 66.25 , 333 , 333 , 1234.5 ] > del a[ 0 ] #删除下标为0的元素 >a [ 1 , 66.25 , 333 , 333 , 1234.5 ] > del a[ 2 : 4 ] #从列表中删除下标为2,3的元素 >a [ 1 , 66.25 , 1234.5 ] > del a[:] #全部删除 效果同 del a >a [] |
Sets: 集合
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> basket = [ 'apple' , 'orange' , 'apple' , 'pear' , 'orange' , 'banana' ] >>> fruit = set (basket) # create a set without duplicates >>> fruit set ([ 'orange' , 'pear' , 'apple' , 'banana' ]) >>> 'orange' in fruit # fast membership testing True >>> 'crabgrass' in fruit False >>> # Demonstrate set operations on unique letters from two words ... >>> a = set ( 'abracadabra' ) >>> b = set ( 'alacazam' ) >>> a # unique letters in a set ([ 'a' , 'r' , 'b' , 'c' , 'd' ]) >>> a - b # letters in a but not in b set ([ 'r' , 'd' , 'b' ]) >>> a | b # letters in either a or b set ([ 'a' , 'c' , 'r' , 'd' , 'b' , 'm' , 'z' , 'l' ]) >>> a & b # letters in both a and b set ([ 'a' , 'c' ]) >>> a ^ b # letters in a or b but not both set ([ 'r' , 'd' , 'b' , 'm' , 'z' , 'l' ]) |
Dictionaries:字典
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>>> tel = { 'jack' : 4098 , 'sape' : 4139 } >>> tel[ 'guido' ] = 4127 #相当于向字典中添加数据 >>> tel { 'sape' : 4139 , 'guido' : 4127 , 'jack' : 4098 } >>> tel[ 'jack' ] #取数据 4098 >>> del tel[ 'sape' ] #删除数据 >>> tel[ 'irv' ] = 4127 #修改数据 >>> tel { 'guido' : 4127 , 'irv' : 4127 , 'jack' : 4098 } >>> tel.keys() #取字典的所有key值 [ 'guido' , 'irv' , 'jack' ] >>> 'guido' in tel #判断元素的key是否在字典中 True >>> tel.get( 'irv' ) #取数据 4127 |
也可以使用规则生成字典:
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>>> {x: x * * 2 for x in ( 2 , 4 , 6 )} { 2 : 4 , 4 : 16 , 6 : 36 } |
enumerate():遍历元素及下标
enumerate 函数用于遍历序列中的元素以及它们的下标:
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>>> for i, v in enumerate ([ 'tic' , 'tac' , 'toe' ]): ... print i, v ... 0 tic 1 tac 2 toe |
zip():
zip()是Python的一个内建函数,它接受一系列可迭代的对象作为参数,将对象中对应的元素打包成一个个tuple(元组),然后返回由这些tuples组成的list(列表)。若传入参数的长度不等,则返回list的长度和参数中长度最短的对象相同。利用*号操作符,可以将list unzip(解压)。
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>>> questions = [ 'name' , 'quest' , 'favorite color' ] >>> answers = [ 'lancelot' , 'the holy grail' , 'blue' ] >>> for q, a in zip (questions, answers): ... print 'What is your {0}? It is {1}.' . format (q, a) ... What is your name? It is lancelot. What is your quest? It is the holy grail. What is your favorite color? It is blue. |
有关zip举一个简单点儿的例子:
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>>> a = [ 1 , 2 , 3 ] >>> b = [ 4 , 5 , 6 ] >>> c = [ 4 , 5 , 6 , 7 , 8 ] >>> zipped = zip (a,b) [( 1 , 4 ), ( 2 , 5 ), ( 3 , 6 )] >>> zip (a,c) [( 1 , 4 ), ( 2 , 5 ), ( 3 , 6 )] >>> zip ( * zipped) [( 1 , 2 , 3 ), ( 4 , 5 , 6 )] |
reversed():反转
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>>> for i in reversed ( xrange ( 1 , 10 , 2 )): ... print i ... |
sorted(): 排序
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> basket = [ 'apple' , 'orange' , 'apple' , 'pear' , 'orange' , 'banana' ] > for f in sorted ( set (basket)): #这里使用了set函数 ... print f ... apple banana orange pear |
python的set和其他语言类似, 是一个 基本功能包括关系测试和消除重复元素.
To change a sequence you are iterating over while inside the loop (for example to duplicate certain items), it is recommended that you first make a copy. Looping over a sequence does not implicitly make a copy. The slice notation makes this especially convenient:
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>>> words = [ 'cat' , 'window' , 'defenestrate' ] >>> for w in words[:]: # Loop over a slice copy of the entire list. ... if len (w) > 6 : ... words.insert( 0 , w) ... >>> words [ 'defenestrate' , 'cat' , 'window' , 'defenestrate' ] |
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助。