Task04:字符串与序列(1day)

我们准备利用17天时间,将 Python 基础的刻意练习分为如下任务:

Task01:变量、运算符与数据类型(1day)
Task02:条件与循环(1day)
Task03:列表与元组(2day)
Task04:字符串与序列(1day)
Task05:函数与Lambda表达式(2day)
Task06:字典与集合(1day)
Task07:文件与文件系统(2day)
Task08:异常处理(1day)
Task09:else 与 with 语句(1day)
Task10:类与对象(2day)
Task11:魔法方法(2day)
Task12:模块(1day)

摘要:

  1. 此章节是 对pyhon 字符串 方法的一些操作
  2. list 的一些内置方法

Python基础语法

1. 字符串

字符串的定义

  • Python 中字符串被定义为引号之间的字符集合。
  • Python 支持使用成对的 单引号 或 双引号。
t1 = 'i love Python!'
print(t1, type(t1))
# i love Python! <class 'str'>

t2 = "I love Python!"
print(t2, type(t2))
# I love Python! <class 'str'>

print(5 + 8)  # 13
print('5' + '8')  # 58
  • 如果字符串中需要出现单引号或双引号,可以使用转义符号\对字符串中的符号进行转义。
print('let\'s go')  # let's go
print("let's go")  # let's go
print('C:\\now')  # C:\now
print("C:\\Program Files\\Intel\\Wifi\\Help")  # C:\Program Files\Intel\Wifi\Help
  • Python 的常用转义字符
    在这里插入图片描述
  • 原始字符串只需要在字符串前边加一个英文字母 r 即可。
print(r'C:\Program Files\Intel\Wifi\Help')  
# C:\Program Files\Intel\Wifi\Help

python三引号允许一个字符串跨多行,字符串中可以包含换行符、制表符以及其他特殊字符。

para_str = """这是一个多行字符串的实例
多行字符串可以使用制表符
TAB ( \t )。
也可以使用换行符 [ \n ]。
"""
print (para_str)

'''
这是一个多行字符串的实例
多行字符串可以使用制表符
TAB (    )。
也可以使用换行符 [ 
 ]。
'''

字符串的切片与拼接

  • 类似于元组具有不可修改性
  • 从 0 开始 (和 C 一样)
  • 切片通常写成 start:end 这种形式,包括「start 索引」对应的元素,不包括「end索引」对应的元素。
  • 索引值可正可负,正索引从 0 开始,从左往右;负索引从 -1 开始,从右往左。使用负数索引时,会从最后一个元素开始计数。最后一个元素的位置编号是 -1。
str1 = 'I Love LsgoGroup'
print(str1[:6])  # I Love
print(str1[5])  # e
print(str1[:6] + " 插入的字符串 " + str1[6:])  
# I Love 插入的字符串  LsgoGroup

s = 'Python'
print(s)  # Python
print(s[2:4])  # th
print(s[-5:-2])  # yth
print(s[2])  # t
print(s[-1])  # n

字符串的常用内置方法

  • capitalize() 将字符串的第一个字符转换为大写。
str2 = 'xiaoxie'
print(str2.capitalize())  # Xiaoxie
  • lower() 转换字符串中所有大写字符为小写。
  • upper() 转换字符串中的小写字母为大写。
  • swapcase() 将字符串中大写转换为小写,小写转换为大写。
str2 = "DAXIExiaoxie"
print(str2.lower())  # daxiexiaoxie
print(str2.upper())  # DAXIEXIAOXIE
print(str2.swapcase())  # daxieXIAOXIE
  • count(str, beg= 0,end=len(string)) 返回str在 string 里面出现的次数,如果beg或者end指定则返回指定范围内str出现的次数。
str2 = "DAXIExiaoxie"
print(str2.count('xi'))  # 2
  • endswith(suffix, beg=0, end=len(string)) 检查字符串是否以指定子字符串 suffix 结束,如果是,返回 True,否则返回 False。如果 beg 和 end 指定值,则在指定范围内检查。
  • startswith(substr, beg=0,end=len(string)) 检查字符串是否以指定子字符串 substr 开头,如果是,返回 True,否则返回 False。如果 beg 和 end 指定值,则在指定范围内检查。
str2 = "DAXIExiaoxie"
print(str2.endswith('ie'))  # True
print(str2.endswith('xi'))  # False
print(str2.startswith('Da'))  # False
print(str2.startswith('DA'))  # True
  • find(str, beg=0, end=len(string)) 检测 str 是否包含在字符串中,如果指定范围 beg 和 end,则检查是否包含在指定范围内,如果包含,返回开始的索引值,否则返回 -1。
  • rfind(str, beg=0,end=len(string)) 类似于 find() 函数,不过是从右边开始查找。
str2 = "DAXIExiaoxie"
print(str2.find('xi'))  # 5
print(str2.find('ix'))  # -1
print(str2.rfind('xi'))  # 9
  • isnumeric() 如果字符串中只包含数字字符,则返回 True,否则返回 False。
str3 = '12345'
print(str3.isnumeric())  # True
str3 += 'a'
print(str3.isnumeric())  # False
  • ljust(width[, fillchar])返回一个原字符串左对齐,并使用fillchar(默认空格)填充至长度width的新字符串。
  • rjust(width[, fillchar])返回一个原字符串右对齐,并使用fillchar(默认空格)填充至长度width的新字符串。
str4 = '1101'
print(str4.ljust(8, '0'))  # 11010000
print(str4.rjust(8, '0'))  # 00001101
  • lstrip([chars]) 截掉字符串左边的空格或指定字符。
  • rstrip([chars]) 删除字符串末尾的空格或指定字符。
  • strip([chars]) 在字符串上执行lstrip()和rstrip()。
str5 = ' I Love LsgoGroup '
print(str5.lstrip())  # 'I Love LsgoGroup '
print(str5.lstrip().strip('I'))  # ' Love LsgoGroup '
print(str5.rstrip())  # ' I Love LsgoGroup'
print(str5.strip())  # 'I Love LsgoGroup'
print(str5.strip().strip('p'))  # 'I Love LsgoGrou'
  • partition(sub) 找到子字符串sub,把字符串分为一个三元组(pre_sub,sub,fol_sub),如果字符串中不包含sub则返回(‘原字符串’,’’,’’)。
  • rpartition(sub)类似于partition()方法,不过是从右边开始查找。
str5 = ' I Love LsgoGroup '
print(str5.strip().partition('o'))  # ('I L', 'o', 've LsgoGroup')
print(str5.strip().partition('m'))  # ('I Love LsgoGroup', '', '')
print(str5.strip().rpartition('o'))  # ('I Love LsgoGr', 'o', 'up')
  • replace(old, new [, max]) 把 将字符串中的old替换成new,如果max指定,则替换不超过max次。
str5 = ' I Love LsgoGroup '
print(str5.strip().replace('I', 'We'))  # We Love LsgoGroup

split(str="", num) 不带参数默认是以空格为分隔符切片字符串,如果num参数有设置,则仅分隔num个子字符串,返回切片后的子字符串拼接的列表。

str5 = ' I Love LsgoGroup '
print(str5.strip().split())  # ['I', 'Love', 'LsgoGroup']
print(str5.strip().split('o'))  # ['I L', 've Lsg', 'Gr', 'up']

splitlines([keepends]) 按照行(’\r’, ‘\r\n’, \n’)分隔,返回一个包含各行作为元素的列表,如果参数keepends为 False,不包含换行符,如果为 True,则保留换行符。

str6 = 'I \n Love \n LsgoGroup'
print(str6.splitlines())  # ['I ', ' Love ', ' LsgoGroup']
print(str6.splitlines(True))  # ['I \n', ' Love \n', ' LsgoGroup']

maketrans(intab, outtab) 创建字符映射的转换表,第一个参数是字符串,表示需要转换的字符,第二个参数也是字符串表示转换的目标。
translate(table, deletechars="") 根据参数table给出的表,转换字符串的字符,要过滤掉的字符放到deletechars参数中。

str = 'this is string example....wow!!!'
intab = 'aeiou'
outtab = '12345'
trantab = str.maketrans(intab, outtab)
print(trantab)  # {97: 49, 111: 52, 117: 53, 101: 50, 105: 51}
print(str.translate(trantab))  # th3s 3s str3ng 2x1mpl2....w4w!!!

字符串格式化

Python format 格式化函数

str = "{0} Love {1}".format('I', 'Lsgogroup')  # 位置参数
print(str)  # I Love Lsgogroup

str = "{a} Love {b}".format(a='I', b='Lsgogroup')  # 关键字参数
print(str)  # I Love Lsgogroup

str = "{0} Love {b}".format('I', b='Lsgogroup')  # 位置参数要在关键字参数之前
print(str)  # I Love Lsgogroup

str = '{0:.2f}{1}'.format(27.658, 'GB')  # 保留小数点后两位
print(str)  # 27.66GB

Python 字符串格式化符号
在这里插入图片描述

print('%c' % 97)  # a
print('%c %c %c' % (97, 98, 99))  # a b c
print('%d + %d = %d' % (4, 5, 9))  # 4 + 5 = 9
print("我叫 %s 今年 %d 岁!" % ('小明', 10))  # 我叫 小明 今年 10 岁!
print('%o' % 10)  # 12
print('%x' % 10)  # a
print('%X' % 10)  # A
print('%f' % 27.658)  # 27.658000
print('%e' % 27.658)  # 2.765800e+01
print('%E' % 27.658)  # 2.765800E+01
print('%g' % 27.658)  # 27.658
text = "I am %d years old." % 22
print("I said: %s." % text)  # I said: I am 22 years old..
print("I said: %r." % text)  # I said: 'I am 22 years old.'
  • 格式化操作符辅助指令
    在这里插入图片描述
print('%5.1f' % 27.658)  # ' 27.7'
print('%.2e' % 27.658)  # 2.77e+01
print('%10d' % 10)  # '        10'
print('%-10d' % 10)  # '10        '
print('%+d' % 10)  # +10
print('%#o' % 10)  # 0o12
print('%#x' % 108)  # 0x6c
print('%010d' % 5)  # 0000000005

2. 针对序列的内置函数

  • list(sub) 把一个可迭代对象转换为列表。
a = list()
print(a)  # []

b = 'I Love LsgoGroup'
b = list(b)
print(b)  
# ['I', ' ', 'L', 'o', 'v', 'e', ' ', 'L', 's', 'g', 'o', 'G', 'r', 'o', 'u', 'p']

c = (1, 1, 2, 3, 5, 8)
c = list(c)
print(c)  # [1, 1, 2, 3, 5, 8]
  • tuple(sub) 把一个可迭代对象转换为元组。
a = tuple()
print(a)  # ()

b = 'I Love LsgoGroup'
b = tuple(b)
print(b)  
# ('I', ' ', 'L', 'o', 'v', 'e', ' ', 'L', 's', 'g', 'o', 'G', 'r', 'o', 'u', 'p')

c = [1, 1, 2, 3, 5, 8]
c = tuple(c)
print(c)  # (1, 1, 2, 3, 5, 8)

str(obj) 把obj对象转换为字符串

a = 123
a = str(a)
print(a)  # 123

len(sub) 返回sub包含元素的个数

a = list()
print(len(a))  # 0

b = ('I', ' ', 'L', 'o', 'v', 'e', ' ', 'L', 's', 'g', 'o', 'G', 'r', 'o', 'u', 'p')
print(len(b))  # 16

c = 'I Love LsgoGroup'
print(len(c))  # 16

max(sub)返回序列或者参数集合中的最大值

print(max(1, 2, 3, 4, 5))  # 5
print(max([-8, 99, 3, 7, 83]))  # 99
print(max('IloveLsgoGroup'))  # v

min(sub)返回序列或参数集合中的最小值

print(min(1, 2, 3, 4, 5))  # 1
print(min([-8, 99, 3, 7, 83]))  # -8
print(min('IloveLsgoGroup'))  # G

sum(iterable[, start=0]) 返回序列iterable与可选参数start的总和。

print(sum([1, 3, 5, 7, 9]))  # 25
print(sum([1, 3, 5, 7, 9], 10))  # 35
print(sum((1, 3, 5, 7, 9)))  # 25
print(sum((1, 3, 5, 7, 9), 20))  # 45

sorted(iterable, key=None, reverse=False) 对所有可迭代的对象进行排序操作。

numbers = [-8, 99, 3, 7, 83]
print(sorted(numbers))  # [-8, 3, 7, 83, 99]
print(sorted(numbers, reverse=True))  # [99, 83, 7, 3, -8]

reversed() 用于反向列表中元素。

numbers = [-8, 99, 3, 7, 83]
a = list(reversed(numbers))
print(a)  # [83, 7, 3, 99, -8]

enumerate(sequence, [start=0])
用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列,同时列出数据和数据下标,一般用在 for 循环当中。

seasons = ['Spring', 'Summer', 'Fall', 'Winter']
a = list(enumerate(seasons))
print(a)  # [(0, 'Spring'), (1, 'Summer'), (2, 'Fall'), (3, 'Winter')]
b = list(enumerate(seasons, 1))
print(b)  # [(1, 'Spring'), (2, 'Summer'), (3, 'Fall'), (4, 'Winter')]
for i, element in a:
    print('{0},{1}'.format(i, element))

zip([iterable, …])
用于将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元组,然后返回由这些元组组成的对象,这样做的好处是节约了不少的内存。
我们可以使用 list() 转换来输出列表。
如果各个迭代器的元素个数不一致,则返回列表长度与最短的对象相同,利用 * 号操作符,可以将元组解压为列表。

a = [1, 2, 3]
b = [4, 5, 6]
c = [4, 5, 6, 7, 8]
zipped = zip(a, b)
print(zipped)  # <zip object at 0x000000C5D89EDD88>
print(list(zipped))  # [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
zipped = zip(a, c)
print(list(zipped))  # [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
a1, a2 = zip(*zip(a, b))
print(list(a1))  # [1, 2, 3]
print(list(a2))  # [4, 5, 6]
<think>好的,用户想了解Python中字符串、列表、元组、集合、字典这几种数据结构的关系和应用场景。首先,我需要回顾这些数据结构的基本特性,然后比较它们的异同点,再结合用户提供的引用内容,特别是引用[1]和引用[2],来组织回答。 用户之前的提问是关于函数调用中的单双括号问题,现在转向数据结构,可能需要从基础开始解释,确保用户理解每个结构的特点。根据引用[1],列表、元组、字典和集合各有不同的特性和使用场景,比如列表可变,元组不可变,字典是键值对,集合元素唯一等。引用[2]展示了集合的操作,如交集、并集等,这可能帮助说明集合的应用。 用户的问题还提到“关系”,所以需要比较它们之间的共同点和差异。例如,字符串、列表、元组都是序列类型,支持索引和切片,而集合和字典属于无序结构。此外,字符串不可变,列表可变,元组不可变,这些都需要明确区分。 应用场景方面,需要结合实例,比如列表用于需要修改的数据集合,元组用于不可变的数据(如坐标),字典用于键值存储(如数据库记录),集合用于去重和集合运算。同时,引用[2]中的集合操作示例可以具体说明集合的使用方法。 需要确保回答结构清晰,分点解释每个数据结构,再综合比较。可能还需要回答用户潜在的问题,比如选择哪种结构更合适,或者它们之间的转换方法。另外,用户可能对为什么选择某种结构有疑问,比如为什么用元组而不是列表,这时候需要强调不可变性的重要性。 最后,生成相关问题时要围绕数据结构的比较和应用,帮助用户进一步理解。例如,如何选择合适的数据结构,或者不同结构之间的转换方法等。</think>### Python核心数据结构关系解析应用场景指南 --- #### **一、五大数据结构核心特性对比** $$ \begin{array}{|c|c|c|c|c|} \hline \text{类型} & \text{可变性} & \text{有序性} & \text{元素要求} & \text{典型初始化} \\ \hline 字符串(str) & 不可变 & 有序 & 字符序列 & s = "hello" \\ 列表(list) & 可变 & 有序 & 任意类型 & lst = [1, &#39;a&#39;, True] \\ 元组(tuple) & 不可变 & 有序 & 任意类型 & t = (3.14, 255, &#39;π&#39;) \\ 集合(set) & 可变 & 无序 & 可哈希元素 & s = \{2, 4, 6\} \\ 字典(dict) & 可变 & 无序 & 键可哈希 & d = \{&#39;name&#39;: &#39;Alice&#39;\} \\ \hline \end{array} $$ --- #### **二、数据结构关系网络** 1. **序列型结构(有序存储)** - **共同特征**:支持索引访问、切片操作 - **成员**:字符串、列表、元组 - **转换示例**: ```python s = "abc" list_s = list(s) # [&#39;a&#39;, &#39;b&#39;, &#39;c&#39;] tuple_s = tuple(s) # (&#39;a&#39;, &#39;b&#39;, &#39;c&#39;) ``` 2. **无序容器(快速检索)** - **共同特征**:基于哈希表实现,查找效率$O(1)$ - **成员**:集合、字典 - **转换限制**: ```python # 字典转集合时仅保留键 d = {&#39;a&#39;:1, &#39;b&#39;:2} set_d = set(d) # {&#39;a&#39;, &#39;b&#39;} ``` 3. **特殊关联关系** - **字典集合**:字典的键遵循集合元素规则(唯一、可哈希) - **元组列表**:可通过`list(tuple)`和`tuple(list)`相互转换 - **字符串字节序列**:字符串可编码为字节类型(`bytes`) --- #### **三、典型应用场景详解** 1. **字符串:文本处理基石** - **应用场景**: - 正则表达式匹配 - 自然语言处理 - 文件路径操作 ```python path = "/usr/local/bin" if path.endswith(".exe"): print("Windows可执行文件") # 路径检测[^1] ``` 2. **列表:动态数据容器** - **优势**:灵活增删元素 - **应用场景**: - 数据采集存储 - 循环处理数据集 - 实现栈/队列(结合`append()`/`pop(0)`) ```python # 实现队列 queue = [] queue.append(&#39;task1&#39;) # 入队 task = queue.pop(0) # 出队 ``` 3. **元组:数据完整性保障** - **优势**:不可变性确保数据安全 - **应用场景**: - 数据库记录存储 - 函数多返回值 - 字典键的候选类型 ```python def get_coordinates(): return (40.7128, -74.0060) # 纽约坐标元组[^2] locations = { (40.7128, -74.0060): "纽约", (51.5074, -0.1278): "伦敦" } ``` 4. **集合:高效去重集合运算** - **核心操作**:并集(|)、交集(&)、差集(-) ```python visitors_day1 = {&#39;Alice&#39;, &#39;Bob&#39;, &#39;Charlie&#39;} visitors_day2 = {&#39;Bob&#39;, &#39;David&#39;, &#39;Eve&#39;} # 计算两天都访问的用户 common_visitors = visitors_day1 & visitors_day2 # {&#39;Bob&#39;} ``` 5. **字典:键值映射专家** - **应用场景**: - JSON数据解析 - 快速属性查询 - 缓存机制实现 ```python # 实现简单缓存 cache = {} def get_data(key): if key not in cache: cache[key] = _fetch_from_db(key) return cache[key] ``` --- #### **四、数据结构选择决策树** $$ \begin{array}{l} \text{需要存储键值对?} \rightarrow \text{字典} \\ \text{需要快速去重?} \rightarrow \text{集合} \\ \text{需要修改数据?} \rightarrow \text{列表} \\ \text{需要保证数据安全?} \rightarrow \text{元组} \\ \text{处理文本?} \rightarrow \text{字符串} \\ \end{array} $$ --- #### **五、进阶关系解析** 1. **嵌套结构应用** ```python # 学生数据库结构示例 school_data = { "class1": [ {"name": "张三", "scores": (85, 90, 78)}, {"name": "李四", "scores": (92, 88, 95)} ], "class2": [...] # 类似结构 } ``` - **层级解析**: - 外层字典:以班级为键 - 值用列表存储学生信息 - 学生成绩用元组确保不可篡改 2. **内存效率对比** - **元组**比列表节省约20%内存(因不可变性无需预留扩展空间) - **集合**存储开销大于列表(需维护哈希表) --- #### **六、常见误区解决方案** **误区1:滥用列表存储键值对** ```python # 错误示范 user_info = [&#39;Alice&#39;, 30, &#39;alice@example.com&#39;] # 难以维护 # 正确方案 user_info = { &#39;name&#39;: &#39;Alice&#39;, &#39;age&#39;: 30, &#39;email&#39;: &#39;alice@example.com&#39; } ``` **误区2:误改元组数据** ```python coordinates = (40.7128, -74.0060) # coordinates[0] = 35.6895 # ❌ 触发TypeError # 正确重建方式 new_coordinates = (35.6895,) + coordinates[1:] # ✅ 创建新元组 ``` --- ### **相关拓展问题** 1. 如何选择元组和冻结集合(frozenset)? 2. 字典有序性在Python3.7+版本中有何变化? 3. 怎样实现自定义哈希对象用于集合存储? 4. 字符串驻留(interning)机制如何提升性能? 5. 列表推导式生成器表达式有何本质区别? --- [^1]: 元组的不可变性确保坐标数据安全 [^2]: 字典键需使用可哈希类型(如字符串、数字、元组)
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