序列
序列是一種數據存儲方式，用來存儲一系列的數據。在內存中，序列就是一塊用來存放多個值的連續的內存空間。比如一個整數序列[10,20,30,40]，可以這樣示意表示：
由於 Python3 中一切皆對象，在內存中實際是按照如下方式存儲的：
a = [10,20,30,40]
從圖示中，我們可以看出序列中存儲的是整數對象的地址，而不是整數對象的值。python
中常用的序列結構有：字符串、列表、元組、字典、集合
列表簡介
列表：用於存儲任意數目、任意類型的數據集合。
列表是內置可變序列，是包含多個元素的有序連續的內存空間。列表定義的標準語法格式：
a = [10,20,30,40]其中，10,20,30,40 這些稱爲：列表 a 的元素。
列表中的元素可以各不相同，可以是任意類型。比如：a = [10,20,'abc',True]
Python 的列表大小可變，根據需要隨時增加或縮小。
字符串和列表都是序列類型，一個字符串是一個字符序列，一個列表是任何元素的序列
基本語法[]創建
list()創建 range()創建
使用 list()可以將任何可迭代的數據轉化成列表。range()可以幫助我們非常方便的創建整數列表，語法格式爲：
range([start,] end [,step])
append()方法
原地修改列表對象，是真正的列表尾部添加新的元素，速度最快，推薦使用。
+運算符操作
並不是真正的尾部添加元素， 而是創建新的列表對象； 將原列表的元素和新列表的元素依次
複製到新的列表對象中。這樣，會涉及大量的複製操作，對於操作大量元素不建議使用。
通過如上測試，我們發現變量 a 的地址發生了變化。也就是創建了新的列表對象。
extend()方法
將目標列表的所有元素添加到本列表的尾部，屬於原地操作，不創建新的列表對象。
insert()插入元素
使用 insert()方法可以將指定的元素插入到列表對象的任意制定位置。這樣會讓插入位置後面所有的元素進行移動，會影響處理速度。涉及大量元素時，儘量避免使用。類似發生這種移動的函數還有：remove()、pop()、del()，它們在刪除非尾部元素時也會發生操作位置後面元素的移動。
del 刪除
刪除列表指定位置的元素。
pop()方法
pop()刪除並返回指定位置元素，如果未指定位置則默認操作列表最後一個元素。
remove()方法
刪除首次出現的指定元素，若不存在該元素拋出異常。
通過索引直接訪問元素
可以通過索引直接訪問元素。 索引的區間在[0, 列表長度-1]這個範圍。 超過這個範圍則會拋出異常。
index()獲得指定元素在列表中首次出現的索引
index()可以獲取指定元素首次出現的索引位置。 語法是： index(value,[start,[end]])。 其中，start 和 end 指定了搜索的範圍。
count()獲得指定元素在列表中出現的次數
count()可以返回指定元素在列表中出現的次數。
成員資格判斷
判斷列表中是否存在指定的元素，我們可以使用 count()方法，返回 0 則表示不存在，返回大於 0 則表示存在。但是，一般我們會使用更加簡潔的 in 關鍵字來判斷，直接返回 True或 False。
切片操作
在前面字符串章節，提到過字符串的切片操作，對於列表的切片操作和字符串類似。
切片是 Python 序列及其重要的操作，適用於列表、元組、字符串等等。切片的格式如下：
切片 slice 操作可以讓我們快速提取子列表或修改。標準格式爲：[起始偏移量 start:終止偏移量 end[:步長 step]]
注：當步長省略時順便可以省略第二個冒號
切片操作時，起始偏移量和終止偏移量不在[0,字符串長度-1]這個範圍，也不會報錯。起始偏移量小於 0 則會當做 0，終止偏移量大於“長度-1”會被當成”長度-1”
列表排序
修改原列表，不建新列表的排序
建新列表的排序
我們也可以通過內置函數 sorted()進行排序，這個方法返回新列表，不對原列表做修改。
reversed()返回迭代器
內置函數 reversed()也支持進行逆序排列，與列表對象 reverse()方法不同的是，內置函數
reversed()不對原列表做任何修改，只是返回一個逆序排列的迭代器對象。
打印輸出 b 發現提示是：list_reverseiterator。也就是一個迭代對象。同時，我們使用list(b)進行輸出，發現只能使用一次。第一次輸出了元素，第二次爲空。那是因爲迭代對象在第一次時已經遍歷結束了，第二次不能再使用。(類似遊標指針)
列表相關的其他內置函數彙總
元組 tuple
列表屬於可變序列，可以任意修改列表中的元素。元組屬於不可變序列，不能修改元組中的
元素。因此，元組沒有增加元素、修改元素、刪除元素相關的方法。
元組的創建
通過()創建元組。小括號可以省略。
a = (10,20,30)或者a = 10,20,30
如果元組只有一個元素， 則必須後面加逗號。 這是因爲解釋器會把(1)解釋爲整數 1， (1,)解釋爲元組。
通過 tuple()創建元組 tuple(可迭代的對象)
總結：
tuple()可以接收列表、字符串、其他序列類型、迭代器等生成元組。
list()可以接收元組、字符串、其他序列類型、迭代器等生成列表。
元組的元素訪問和計數
1. 元組的元素不能修改
列表關於排序的方法 list.sorted()是修改原列表對象，元組沒有該方法。如果要對元組排
序，只能使用內置函數 sorted(tupleObj)
zip
zip(列表 1，列表 2，...)將多個列表對應位置的元素組合成爲元組，並返回這個 zip 對象。
元組總結
1. 元組的核心特點是：不可變序列。
2. 元組的訪問和處理速度比列表快。
3. 與整數和字符串一樣，元組可以作爲字典的鍵，列表則永遠不能作爲字典的鍵使用。
字典介紹
字典是“鍵值對”的無序可變序列，字典中的每個元素都是一個“鍵值對”，包含： “鍵對象”和“值對象”。可以通過“鍵對象”實現快速獲取、刪除、更新對應的“值對象”。列表中我們通過“下標數字”找到對應的對象。字典中通過“鍵對象”找到對應的“值對象”。“鍵”是任意的不可變數據，比如：整數、浮點數、字符串、元組。但是：列表、字典、集合這些可變對象，不能作爲“鍵”。並且“鍵”不可重複。“值”可以是任意的數據，並且可重複。一個典型的字典的定義方式：a = {'name':'gaoqi','age':18,'job':'programmer'}
字典的創建
1. 我們可以通過{}、dict()來創建字典對象。
2. 通過 zip()創建字典對象
3. 通過 fromkeys 創建值爲空的字典
字典元素的訪問
1.通過[鍵]獲得“值”。若鍵不存在，則拋出異常。
2. 通過 get()方法獲得“值”。推薦使用。優點是：指定鍵不存在，返回 None；也可以設
定指定鍵不存在時默認返回的對象。推薦使用 get()獲取“值對象”。
3.列出所有的鍵值對
字典元素添加、修改、刪除
1. 給字典新增“鍵值對”。如果“鍵”已經存在，則覆蓋舊的鍵值對；如果“鍵”不存在，則新增“鍵值對”
2. 使用 update()將新字典中所有鍵值對全部添加到舊字典對象上。如果 key 有重複，則直接覆蓋。
3. 字典中元素的刪除，可以使用 del()方法；或者 clear()刪除所有鍵值對；pop()刪除指定鍵值對，並返回對應的“值對象”
4.popitem() ：隨機刪除和返回該鍵值對。字典是“無序可變序列”，因此沒有第一個元素、最後一個元素的概念；popitem 彈出隨機的項，因爲字典並沒有"最後的元素"或者其他有關順序的概念。若想一個接一個地移除並處理項，這個方法就非常有效（因爲不用首先獲取鍵的列表）。
序列解包
序列解包可以用於元組、列表、字典。序列解包可以讓我們方便的對多個變量賦值.序列解包用於字典時，默認是對“鍵”進行操作； 如果需要對鍵值對操作，則需要使用items()；如果需要對“值”進行操作，則需要使用 values()
字典核心底層原理(重要)
字典對象的核心是散列表。散列表是一個稀疏數組（總是有空白元素的數組），數組的每個單元叫做 bucket。每個 bucket 有兩部分：一個是鍵對象的引用，一個是值對象的引用。由於所有 bucket 結構和大小一致，我們可以通過偏移量來讀取指bucket。
將一個鍵值對放進字典的底層過程
假設字典 a 對象創建完後，數組長度爲 7：
我要把”name”=”gaochenxi”這個鍵值對放到字典對象 a 中，第一步需要計算鍵”name”的散列值。Python 中通過 hash()來計算。
由於數組長度爲 7，我們可以拿計算出的散列值的最右邊 3 位數字作爲偏移量，即“000”，十進制是數字 0。我們查看偏移量 0，對應的 bucket 是否爲空。如果爲空，則將鍵值對放進去。如果不爲空，則依次取右邊 3 位作爲偏移量，即“010”，十進制是數字
2。再查看偏移量爲 2 的 bucket 是否爲空。直到找到爲空的 bucket 將鍵值對放進去。流程圖如下：
擴容
python 會根據散列表的擁擠程度擴容。“擴容”指的是:創造更大的數組，將原內容拷貝到新數組中。接近 2/3 時，數組就會擴容。
根據鍵查找“鍵值對”的底層過程
當我們調用 a.get(“name”)，就是根據鍵“name”查找到“鍵值對”，從而找到值對象“gaochenxi”。
第一步，我們仍然要計算“name”對象的散列值：
和存儲的底層流程算法一致，也是依次取散列值的不同位置的數字。 假設數組長度爲7，我們可以拿計算出的散列值的最右邊 3 位數字作爲偏移量，即“00”，十進制是數字0。我們查看偏移量 0，對應的 bucket 是否爲空。如果爲空，則返回 None。如果不爲空，則將這個 bucket 的鍵對象計算對應散列值，和我們的散列值進行比較，如果相等。則將對應“值對象”返回。如果不相等，則再依次取其他幾位數字，重新計算偏移量。依次取完後，仍然沒有找到。則返回 None。流程圖如下：
用法總結：
1. 鍵必須可散列
(1) 數字、字符串、元組，都是可散列的。
(2) 自定義對象需要支持下面三點：
1支持 hash()函數
2支持通過__eq__()方法檢測相等性。
3若 a==b 爲真，則 hash(a)==hash(b)也爲真。
2. 字典在內存中開銷巨大，典型的空間換時間。
3. 鍵查詢速度很快
4. 往字典裏面添加新建可能導致擴容，導致散列表中鍵的次序變化。因此，不要在遍歷字典的同時進行字典的修改。
集合
集合是無序可變元素不能重複。實際上集合底層是字典實現，集合的所有元素都是字典中的“鍵對象”，因此是不能重複的且唯一
集合創建和刪除
1. 使用{}創建集合對象，並使用 add()方法添加元素
2. 使用 set()，將列表、元組等可迭代對象轉成集合。如果原來數據存在重複數據，則只保留一個。
3. remove()刪除指定元素；clear()清空整個集合
集合相關操作，像數學中概念一樣，Python 對集合也提供了並集、交集、差集等運算。給出示例：
推導式創建序列
推導式是從一個或者多個迭代器快速創建序列的一種方法。它可以將循環和條件判斷結合，從而避免冗長的代碼。推導式是典型的 Python 風格
列表推導式
列表推導式生成列表對象，語法如下：
[表達式foritemin 可迭代對象 ]或者：{表達式foritemin 可迭代對象if條件判斷}
>>> [x for x in range(1,5)]
[1, 2, 3, 4]
>>> [x*2 for x in range(1,5)]
[2, 4, 6, 8]
>>> [x*2 for x in range(1,20) if x%5==0 ]
[10, 20, 30]
>>> [aforain "abcdefg"]
['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g']
>>> cells = [(row,col) forrow in range(1,10) for col in range(1,10)]#可以使用兩個循環
>>> for cell in cells:
print(cell)
字典推導式
字典的推導式生成字典對象，格式如下：
{key_expression:value_expressionfor表達式in可迭代對象}類似於列表推導式，字典推導也可以增加 if 條件判斷、多個 for 循環。
統計文本中字符出現的次數：
>>> my_text = ' i love you, i love china, i love gao'
>>> char_count = {c:my_text.count(c)for c in my_text}
>>> char_count
{' ': 9, 'i': 4, 'l': 3, 'o': 5, 'v': 3, 'e': 3, 'y': 1, 'u': 1, ',': 2, 'h': 1, 'n': 1, 'c': 1, 'g': 1, 'a': 2}
集合推導式
集合推導式生成集合，和列表推導式的語法格式類似：
{表達式foritemin 可迭代對象 }或者：{表達式foritemin 可迭代對象if條件判斷}
>>> {x for x in range(1,100) if x%9==0}
{99, 36, 72, 9, 45, 81, 18, 54, 90, 27, 63}
生成器推導式（生成元組）
>>> (x for x in range(1,100) if x%9==0)
<generator object <genexpr> at 0x0000000002BD3048>
我們發現提示的是“一個生成器對象”。顯然，元組是沒有推導式的。一個生成器只能運行一次。第一次迭代可以得到數據，第二次迭代發現數據已經沒有了。
>>> gnt = (x for x in range(1,100) if x%9==0)
>>> for x in gnt:
print(x,end=' ')
9 18 27 36 45 54 63 72 81 90 99
>>> for x in gnt:
print(x,end=' ')
>>>