Python中常见几种序列的特点以及推导式

原创已于 2025-08-06 22:25:54 修改 · 651 阅读

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#python #开发语言

于 2025-08-06 22:03:20 首次发布

一.常见序列的特点

常见序列

语法

特点

常用函数

应用场景

字符串（str）

s = "hello"

s = '''多行字符串

'''

不可变

可索引、可切片

可遍历

replace()：替换

split()：切割

join()：拼接

lower() upper()：大小写转换

find() index()：查找

title()：单词首字母大写

isalpha() isdigit()：判断

文本处理

格式化输出

正则匹配

列表（list）

lst = [1,2,3]

lst = list(range(5))

可变

可索引、可切片

可嵌套

append() extend()

insert：添加元素

sort()：排序

reverse()：反转

remove() pop()：删除

动态数据存储

需要修改的序列

栈或者队列

元组（tuple)

t = (1,2,3)

t = tuple([1,2,3])

不可变

可索引、可切片

可哈希

count()：统计元素出现次数

index()：查找

不可变数据

函数的对多个返回值

字典的键

字典（dict）

d = {"name": "Alice", "age": 25}

d = dict(name="Alice", age=25)

键值对储存

键唯一且不可变

keys()：返回所有键

values()：返回所有值

items()：返回键值对

字典名称[key] = value ：修改或添加

update()：合并

快速查找

JSON数据处理

缓存

集合（set）

s = {1, 2, 3}

s = set([1, 2, 3])

无序不重复

可变

add()：添加元素

remove()：删除元素

in not in ：判断

update()：合并

去重

成员快速判断

集合运算

二.常见序列的公共方法

+	合并
*	复制（set和int类型不支持）
in	元素是否不存在
not in	元素是否存在
max()	返回最大值
min()	返回最小值
len()	查看序列元素个数

# 合并
str1 = "我爱"
str2 = "中国"
print(str1 + str2)

list1 = [1,2,3]
list2 = [4,5,6]
print(list1 + list2)

tuple1 = (1,2,3)
tuple2 = (4,5,6)
print(tuple1 + tuple2)


# 复制
# 1、字符串与乘号的关系
print('-' * 40)
print('小明爱吃麻辣烫')
print('-' * 40)
# 2、列表与乘号的关系
list1 = ['*']
print(list1 * 10)
# 3、元组与乘号的关系
tuple1 = (5, )
print(tuple1 * 10)


# in和not in
fruits = ['apple', 'banana', 'orange']
if 'apple' in fruits:
    print("存在")
else:
    print("不存在")


# max()和min()
nums = [1,2,3,5,8,6,9,4]
max_num = max(nums)
min_num = min(nums)
print(max_num)
print(min_num)

# len()
str1 = 'aaabbbccc'
length = len(str1)
print(length)

三.推导式

3.1推导式是什么

推导式是 Python 提供的一种简洁、高效的创建数据结构（如列表、字典、集合）的方式，可以替代传统的for循环

3.2列表推导式

列表推导式的基本语法：

变量名 = [表达式 for 变量 in 对象]
变量名 = [表达式 for 变量 in 对象 if 条件]
变量名 = [表达式 for 变量 in 对象 for 变量 in 对象]

可以帮你快速生成列表，并进行过滤。

示例：

（1）基本用法

# 生成 0~9 的平方列表
squares = [x**2 for x in range(10)]
print(squares)  # [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

（2）带条件过滤

# 只保留偶数
evens = [x for x in range(10) if x % 2 == 0]
print(evens)  # [0, 2, 4, 6, 8]

（3）嵌套循环

# 生成笛卡尔积（组合）
pairs = [(x, y) for x in [1, 2, 3] for y in ['a', 'b']]
print(pairs)  # [(1, 'a'), (1, 'b'), (2, 'a'), (2, 'b'), (3, 'a'), (3, 'b')]

3.3字典推导式

基本语法：

列表名 = {key: value for item in 对象 if 条件}

可以快速生成字典，并进行过滤或者转换。

示例：

（1）基本用法

# 将列表转为字典（元素作为键，平方作为值）
d = {x: x**2 for x in [1, 2, 3, 4]}
print(d)  # {1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16}

（2）条件过滤

# 只保留值大于 10 的项
scores = {'Alice': 85, 'Bob': 59, 'Charlie': 72}
passed = {k: v for k, v in scores.items() if v >= 60}
print(passed)  # {'Alice': 85, 'Charlie': 72}

（3）键值对换

# 将键和值互换
original = {'a': 1, 'b': 2}
swapped = {v: k for k, v in original.items()}
print(swapped)  # {1: 'a', 2: 'b'}

3.4集合推导式

基本语法：

集合名 = {表达式 for 变量 in 对象 for 条件}

可以快速生成集合并且可以自动去重。

示例：

（1）基本用法

# 生成 0~9 的平方集合（自动去重）
squares = {x**2 for x in [1, 2, 2, 3, 4]}
print(squares)  # {1, 4, 9, 16}

（2）带条件过滤

# 只保留偶数
evens = {x for x in range(10) if x % 2 == 0}
print(evens)  # {0, 2, 4, 6, 8}

3.5生成器推导式

基本语法：

(表达式 for 变量 in 对象 if 条件)

生成一个生成器，可以直接将生成器表达式用tuple()方法生成元组。

示例：

# 生成 0~9 的平方生成器（不立即计算）
squares_gen = (x**2 for x in range(10))
print(squares_gen)  # <generator object <genexpr> at 0x7f8b1c2b4d60>

# 使用时才计算
for num in squares_gen:
    print(num, end=" ")  # 0 1 4 9 16 25 36 49 64 81

四.总结

推导式类型	语法	适用场景
列表推导式	变量名 = [表达式 for 变量 in 对象 if 条件]	生成列表
字典推导式	`列表名 = {key: value for item in 对象 if 条件}`	生成字典
集合推导式	`集合名 = {表达式 for 变量 in 对象 for 条件}`	生成集合（去重）
生成器推导式	`生成器推导式 = (表达式 for 变量 in 对象 if 条件)`	惰性计算（节省内存）