Python基础(10) 序列(tuple/list)、字典(dict)、集合(set)

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0. 前言

• Python中基本数据结构介绍。
• 参考资料：
  • 《深入理解Python特性》第5章
  • 《流畅的Python》第2、3章
  • 《Python Cookbook》第1章

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1. 数组

• 包括list/tuple等。
• 有一些操作是所有序列都共有的。
• 如何选择数组类型：
  • 如果需要存储任意对象，且其中可能含有混合数据类型，那应该选择列表或元组。
  • 如果存储数值（整数或浮点数）数据，并要求数据排列紧密、注重性能，则应该使用 array.array。
  • 强烈建议在初期使用通用数据格式，不要试图在一开始就榨干所有性能。

1.1. 序列

• 个人理解：本质就是数组，可以通过索引来获取（部分类型可以修改）元素。
• 索引操作：
  • 数组编号，可以为负数，如-1就是最后一个元素。
  • 分片：通过索引来访问一定范围内的元素，形如[start:end:step]
    • 索引范围包括start，不包括end。
    • 步长不能是0，但可以是负数。
    • 如果start >= end（step为正数）或start <= end（step为负数），则返回空序列。
• 加法：相同类型序列相加就是拼接操作。
• 乘法：生成新序列，原来序列重复x次。
• 成员资格：in运算符，判断是否存在某元素。
• 长度、最大/小值，对应len max min函数。

1.2. 列表

• 基本概念：
  • list对象，可变序列。
  • 底层通过动态数组实现（应该就是类似ArrayList）。
  • 不同数据类型可以混合存储在一个列表中，但这回导致数据存储不紧凑，占据了更多的空间。
• 基本操作
  • 新建列表：list = []
  • 赋值单个元素：list[1] = value
  • 删除单个元素：del list[1]
  • 分片赋值：list[:2] = list('ab')
• 列表方法
  • 基本形式：对象.方法(参数)
  • append
  • count
  • extend
  • index
  • insert
  • pop
  • remove
  • reverse
  • sort

1.3. 元组

• 基本概念：
  • tuple，不可变序列，定义时就固定了。
  • 不同数据类型可以保存在同一个元组中。
  • 相比list所占的空间更少
• 基本操作
  • 定义：
    • 直接通过都好分隔：1, 2, 3
    • 通过圆括号括起来：(1, 2, 3)
    • 一个值的元组：1,或(1,)
  • tuple函数：将序列转换为元组，tuple([1, 2, 3])
  • 索引、分片获取。
• 元组的优势
  • 可以在映射中当作键使用，列表不行。
  • 元组作为很多内建函数、方法的返回值。

1.4. array.array

2. 字典

• 即dict类。
• 官方文档：Mapping Types Dict

2.1. 字典的基本操作

• 创建字典对象

# 普通方法
map1 = {}
map2 = {1.23:"136", "age":18}
# dict方法
# 可以通过其他映射 或 key-value序列建立字典
key_values = [('name', 'emma'), ('age', 18)]
map3 = dict(key_values)
# 通过关键字创建
map4 = dict(name="emma", age=18)

• 操作操作

len(map) # key-value数量
map[key] # 获取某个key对应的value
map[key] = value # 关联key-value
del map[key] # 删除键为key的项
key in map # 检查map中是否存在键key

• 其他概念
  • 键类型：必须为不可变类型（如字符串、整数、实数、元组）
  • 自动添加：如果本来不存在的key，可以通过赋值直接创建
  • 成员资格：in操作查找的是键，不是值。
  • 遍历字典：

# 好像建议不这么用
for key in dict:
    print(key, dict[key])
# 通过key遍历
for key in dict.keys():
    print(key, dict[key])
    
# 通过key-value对遍历1
# 字典较小时效率较高
for key, value in dict.items():
    print(key, value)
# 通过key-value对遍历2
# 字典较大时效率较高
for (key, value) in dict.items():
    print(key, value)

• 字典方法
  • clear
  • copy
  • fromkeys
  • get
  • has_key
  • items
  • iteritems
  • keys
  • iterkeys
  • pop
  • popitem
  • setdefault
  • update
  • values
  • itervalues

2.2. 特殊的字典

• 特殊的字典一般都是 dict 的子类，有着几乎相同的使用方式。
• collections.OrderdDict
  • 作用：记住key的插入顺序，在遍历时会按照循序遍历。
  • 在CPython3.6及更高版本中，标准字典实现dict也能暴露键的插入顺序，但这只是CPython的一个附带功能，到Python3.7才固定下来。
  • 建议使用本功能时还是使用 OrderedDict
• collections.defaultdict
  • 作用：为缺失的key返回默认值， 构造函数输入的是一个default_factory，即一个构造器。
  • 构造方法接受一个可调用对象（如list），如果查询时key不存在，则返回这个可调用对象。
  • 当然，设置默认值这个功能也可以通过 get() 方法实现，但通过这个类可以更清晰地表达意图。
  • 实例：defaultdict(int), defaultdict(list)
    • int() 返回0。
• collections.ChainMap
  • 作用：将多个字典组成一个映射，查询时逐个查询。
  • 查询操作时，会逐个查询，但增删改操作都是对第一个字典进行。
• types.MappingProxyType
  • 作用：只读字典。

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3. 集合

• 参考资料：
  • 官方文档：集合类型 - set, frozenset
  • 《深入理解Python特性》5.4节

3.1. set

• 最基本的集合类型。
• 集合基本概念：
  • 不含重复元素的无序对象。
  • 由于是无序的，所以不支持索引、切片操作。
  • 每个对象都是 hashable 的对象。
  • 预计查询时间复杂度为O(1)，交集、并集、子集、差集的时间复杂度为O(n)。
• 新建：
  • {ele1, ele2, ...} 创建。
  • set(list) 新建
  • 注意：空集只能通过 set() 而不能用 dict。
• 增删操作
  • add()：添加元素。
  • remove()：删除元素，如果元素不存在会报错。
  • discard()：删除元素。
  • pop()：任意移除一个元素，如果是空集会报错。
  • clear()：清空。
• 基本操作
  • len(s)
  • x in s
  • x not in s
• 集合操作
  • issubset(other)或set <= other或set < other：s是否是other的子集。
  • isdisjoint(other)：两个集合没有公共元素则返回True。
  • issuperset(other)或set >= other或set > other：s是否是other的超集。
  • union(*others)或set | other | ...：并集。
  • intersection(*others)或set & other：交集。~~
  • difference(*others)或set - other - ...：差集，存在于set但不存在于other。
  • symmetric_difference(other)或set ^ other：只存在于set或other中，不能同时存在或同时不存在。
• 集合改操作，基本上就是一个集合操作加上update，是对原始集合的操作
  • update(*others) 或 set |= other | ...：添加来自others的元素。
  • intersection_update(*others)或set &= other & ...：只保留在others中也都存在的元素。
  • symmetric_difference_update(other)：只保留存在于其中一个集合的元素，不能同时存在或同时不存在。

3.2. frozenset

• 不可变集合。

• 与set操作几乎完全相同，就是少了增删改的相关操作。