python List常用方法总结

本文深入讲解了Python中List的多种操作方法,包括增加、查询、删除元素,以及排序和反转等高级功能。通过实例演示了append、insert、extend、pop、remove等方法的使用,并解释了list与string在截取和索引上的区别。

python列表List和字符串String的截取和索引的基本使用相同,区别在于

  • string数据不可变,而List是可变数据
  • List截取有三个参数,第三个参数设置截取的步长,第三个参数为负表示反向截取
    而且,list有很多内置方法,相当方便

1. list增加数据

append()
list.append("world ") #在list末尾添加元素world

list = ["0",1.23,2,3,"abc","code","hujl"]
print(list)
list.append("hello ")
list.append("world ")   #在list末尾添加元素
print(list)	

insert() #指定下标前插入数据

list.insert(1,0)        #list.insert(n,value)   在指定下标前插入数据 ,若指定下标不存在,就是在末尾添加

extend() #合并数据

array = '你好'
list.extend(array)  			#将array合并到list中,array仍存在

2.查询数据

for i in list:			#遍历list
    print(i)
print(list.count(0))        #查看某个元素在列表中的个数,如果改元素不存在,那么返回0
print(list.index(0))        #返回查找到的 第一个 下标, 元素不存在会报错

3.删除list中元素

pop()

list.pop()  	#缺省 删最后一个元素
list.pop(1)     #删除指定下标的元素,如果删除一个不存在的元素会报错

remove()

#remove
list.remove(1.23)   #删除指定value的元素
print(list)

区别:
#pop()有返回值 返回删除的指定下标的元素
#remove()无返回值

4.排序和反转

print(list)
list.reverse()
print(list)
print("注:排序是  同类型排序 list中既有字符串 又有数字 不能排序")
score = [92,32,123,43,5,12,102,901]
score.sort()         #默认升序
print("默认升序")
print(score)
print("降序排列")
score.sort(reverse=True)     #降序排列
print(score)

5.列表操作的函数

#   len(list):列表元素个数
#   max(list):返回列表元素最大值     数值
# min(list):返回列表元素最小值       数值
print(list)
print(max(score))

enumerate

print("enumerate 用法(打印元素对应的下标)")
for i,v in enumerate(list):
	print('index = %s ,value = %s '%(i,v))
print("列表循环和截取不再赘述========")
# print(here(range(1,11)))        #3.0版本中去掉了 range()
#
# L = []
# for x in range(1,11):
#     L.append(x*x)
# print(L)

8. 列表生成式

### Python算法题常用方法总结 在解决Python中的算法问题时,掌握一些常见的方法和技巧是非常重要的。以下是基于已有资料的一些核心方法和技术点: #### 1. 数据结构操作 数据结构的操作是解决问题的基础之一。例如,在处理字符串时可以利用`split()`函数来分割字符串[^2],并通过指定切割次数精确控制分隔行为。 ```python text = "hello world python" result = text.split(' ', maxsplit=1) # 只分割一次 print(result) ``` 对于列表或其他可迭代对象,可以通过`map()`函数快速完成批量转换。比如将一组字符串形式的数字转化为整型数值。 ```python numbers_str = ['1', '2', '3'] numbers_int = list(map(int, numbers_str)) print(numbers_int) ``` #### 2. 排序与查找 排序是一个非常基础但也极其重要的话题。除了内置的`sorted()`函数外,还可以通过自定义键来进行复杂排序逻辑的设计[^3]。当涉及到多维数组或者特定条件下的排序需求时,灵活运用`enumerate()`可以帮助我们轻松获取元素及其对应的索引位置。 ```python data = [(3, 'apple'), (1, 'banana'), (2, 'cherry')] sorted_data = sorted(data, key=lambda x: x[0]) print(sorted_data) items = [('a', 10), ('b', 5), ('c', 20)] for index, item in enumerate(items): print(f'Index {index}: Value {item}') ``` #### 3. 数字处理 针对某些特殊场景下对数字的要求,如提取某个范围内的位数或是判断质数等问题,则需要更加细致地考虑边界情况以及效率优化[^4]。下面展示了一个简单的例子用于演示如何取出一个大整数从右边起第4至第7位上的值。 ```python def get_bits(number): str_num = str(abs(number)).zfill(7)[-7:] return int(str_num[-7:-3]) num = 123456789 bits = get_bits(num) print(bits) ``` 另外关于素数判定方面也有相应的高效解决方案可供参考。 #### 4. 字符串高级应用 字符串作为最常用的抽象单位之一,在实际开发过程中往往承载着大量信息传递的任务。因此熟练掌握其各种属性及功能显得尤为重要。这里列举了几种实用的小技巧包括但不限于每四个字符进行划分、检测是否存在纯数字成分等等。 ```python s = "abcdefghi" # 每四位切割字符串 chunks = [s[i:i+4] for i in range(0, len(s), 4)] print(chunks) import re test_string = "abc123xyz" pattern = r'\d+' matches = re.findall(pattern, test_string) if matches: contains_digit = True else: contains_digit = False print(contains_digit) ``` --- ###
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