Python中的列表与元组-优快云博客

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Python基础

列表与元组
字典与集合
模式匹配

列表与元组

列表 list

定义

list是一种有序的集合，可以随时添加和删除其中的元素。

# 初始化一个列表
L = []
# 定义一个包含三个同学名字的列表
Students = ['Michael', 'Bob', 'Tracy']

list中的元素可以是多种类型的，list的元素也可以是一个list

s = ['python', 'java', ['asp', 'php'], 1]

常用方法

获得list元素的个数：len()

print(len(Students))

用索引来访问list中每一个位置的元素
list索引从0开始

# 访问列表第一个元素：
print(Students[0])
# 访问列表第二个元素：
print(Students[1])
# 访问列表最后一个元素：
print(Students[2])
print(Students[len(Students)-1])
print(Students[-1])  # 倒数第二个元素的索引可以为-2，以此类推

添加元素
（1）添加到末尾

Students.append('Adam')
print(Students)
# 输出结果：
['Michael', 'Bob', 'Tracy', 'Adam']

（2）添加到指定索引位置

Students.insert(1, 'Jack')
print(Students)

# 输出结果：
['Michael', 'Jack', 'Bob', 'Tracy', 'Adam']

删除元素
（1）删除末尾元素

Students.pop()
print(Students)

# 输出结果
['Michael', 'Jack', 'Bob', 'Tracy']

（2）删除指定索引位置的元素

Students.pop(1)
print(Students)

# 输出结果
['Michael', 'Bob', 'Tracy']

元组 tuple

定义

另一种有序列表叫元组：tuple。tuple和list非常类似，但是tuple一旦初始化就不能修改。

# 初始化一个元组
t = ()
# 定义一个包含三个同学名字的元组
Students = ('Michael', 'Bob', 'Tracy')
# 定义只有一个元素的元组
n = (1,)

⚠️在定义只有一个元素的元组时，元素后面要写逗号","，用于区分数学小括号运算。

元组中的元素可以是一个列表，元组指向的列表不能变，但是列表中的元素可变。

t = ('a', 'b', ['A', 'B'])
t[2][0] = 'X'
t[2][1] = 'Y'
print(t)

# 输出结果
('a', 'b', ['X', 'Y'])

⚠️本质上是列表的元素可变，元组指向的元素不可变

字典与集合

字典 dict

定义

使用键-值（key-value）存储，具有极快的查找速度。

# 定义一个学生名字对应成绩的字典
d = {'Michael': 95, 'Bob': 75, 'Tracy': 85}
print(d['Michael'])

# 输出结果
95

⚠️dict的key必须是不可变对象。

由于一个key只能对应一个value，所以，多次对一个key放入value，后面的值会把前面的值冲掉。
如果key不存在，dict就会报错。

判断key是否在字典里的方法：

通过in判断：

print('Thomas' in d)

# 输出结果
False

get()方法：
（1）不指定key的value，如果d中不存在key就会返回None

print(d.get('Thomas'))

# 输出结果
None

（2）任意指定key的value，如果d中不存在key就会返回指定的value

print(d.get('Thomas', -1))  # 最好是指定一个可以与原字典区分的值，比如上面的d中的值是表示成绩不能为负数，这里指定负数就可以区分

# 输出结果
-1

常用方法

添加键值对

# 直接赋值
d['Thomas'] = 80
print(d)

# update方法
d.update({'Lucy': 90})
print(d)

# 推导法
keys = ['key3', 'key4']
values = ['value3', 'value4']
my_dict = {k: v for k, v in zip(keys, values)}
print(my_dict)

# 输出结果
{'Michael': 95, 'Bob': 75, 'Tracy': 85, 'Thomas': 80}
{'Michael': 95, 'Bob': 75, 'Tracy': 85, 'Thomas': 80, 'Lucy': 90}
{'key3': 'value3', 'key4': 'value4'}

删除键

d.pop('Thomas')
print(d)

# 输出结果
{'Michael': 95, 'Bob': 75, 'Tracy': 85, 'Lucy': 90}

与list比较

和list比较，dict有以下几个特点：

查找和插入的速度极快，不会随着key的增加而变慢；
需要占用大量的内存，内存浪费多。

而list相反：

查找和插入的时间随着元素的增加而增加；
占用空间小，浪费内存很少。

所以，dict是用空间来换取时间的一种方法。

集合 set

定义

set也是一组key的集合，但不存储value。由于key不能重复，所以，在set中，没有重复的key。

s={1,2,3}
print(s)

# 输出结果
{1, 2, 3}

常用方法

添加元素

s.add(4)

删除元素

s.remove(4)

交集和并集

s1 = {1, 2, 3}
s2 = {2, 3, 4}
# 交集
print(s1 & s2)
{2, 3}
# 并集
print(s1 | s2)
{1, 2, 3, 4}

模式匹配

定义

用match代替if进行判断，可以简化代码增加可读性

score = 'B'
if score == 'A':
    print('score is A.')
elif score == 'B':
    print('score is B.')
elif score == 'C':
    print('score is C.')
else:
    print('invalid score.')

用match改写：

score = 'B'

match score:
    case 'A':
        print('score is A.')
    case 'B':
        print('score is B.')
    case 'C':
        print('score is C.')
    case _: # _表示匹配到其他任何情况
        print('score is ???.')

复杂匹配

age = 15

match age:
    case x if x < 10:
        print(f'< 10 years old: {x}')
    case 10:
        print('10 years old.')
    case 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18:
        print('11~18 years old.')
    case 19:
        print('19 years old.')
    case _:
        print('not sure.')

匹配列表

args = ['gcc', 'hello.c', 'world.c']
# args = ['clean']
# args = ['gcc']

match args:
    # 如果仅出现gcc，报错:
    case ['gcc']:
        print('gcc: missing source file(s).')
    # 出现gcc，且至少指定了一个文件:
    case ['gcc', file1, *files]:
        print('gcc compile: ' + file1 + ', ' + ', '.join(files))
    # 仅出现clean:
    case ['clean']:
        print('clean')
    case _:
        print('invalid command.')