python入门---3.1 数据结构和序列之列表,切片,序列函数

列表

与元组对比,列表的长度可变、内容可以被修改。你可以用方括号定义,或用list函数:

In [36]: a_list = [2, 3, 7, None]

In [37]: tup = ('foo', 'bar', 'baz')

In [38]: b_list = list(tup)

In [39]: b_list
Out[39]: ['foo', 'bar', 'baz']

In [40]: b_list[1] = 'peekaboo'

In [41]: b_list
Out[41]: ['foo', 'peekaboo', 'baz']

列表和元组的语义接近,在许多函数中可以交叉使用。

list函数常用来在数据处理中实体化迭代器或生成器:

In [42]: gen = range(10)

In [43]: gen
Out[43]: range(0, 10)

In [44]: list(gen)
Out[44]: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

添加和删除元素

可以用append在列表末尾添加元素:

In [45]: b_list.append('dwarf')

In [46]: b_list
Out[46]: ['foo', 'peekaboo', 'baz', 'dwarf']

insert可以在特定的位置插入元素:

In [47]: b_list.insert(1, 'red')

In [48]: b_list
Out[48]: ['foo', 'red', 'peekaboo', 'baz', 'dwarf']

插入的序号必须在0和列表长度之间。

警告:与append相比,insert耗费的计算量大,因为对后续元素的引用必须在内部迁移,以便为新元素提供空间。如果要在序列的头部和尾部插入元素,你可能需要使用collections.deque,一个双尾部队列。

insert的逆运算是pop,它移除并返回指定位置的元素:

In [49]: b_list.pop(2)
Out[49]: 'peekaboo'

In [50]: b_list
Out[50]: ['foo', 'red', 'baz', 'dwarf']

可以用remove去除某个值,remove会先寻找第一个值并除去:

In [51]: b_list.append('foo')

In [52]: b_list
Out[52]: ['foo', 'red', 'baz', 'dwarf', 'foo']

In [53]: b_list.remove('foo')

In [54]: b_list
Out[54]: ['red', 'baz', 'dwarf', 'foo']

如果不考虑性能,使用appendremove,可以把Python的列表当做完美的“多重集”数据结构。

in可以检查列表是否包含某个值:

In [55]: 'dwarf' in b_list
Out[55]: True

否定in可以再加一个not:

In [56]: 'dwarf' not in b_list
Out[56]: False

在列表中检查是否存在某个值远比字典和集合速度慢,因为Python是线性搜索列表中的值,但在字典和集合中,在同样的时间内还可以检查其它项(基于哈希表)。

串联和组合列表

与元组类似,可以用加号将两个列表串联起来:

In [57]: [4, None, 'foo'] + [7, 8, (2, 3)]
Out[57]: [4, None, 'foo', 7, 8, (2, 3)]

如果已经定义了一个列表,用extend方法可以追加多个元素:

In [58]: x = [4, None, 'foo']

In [59]: x.extend([7, 8, (2, 3)])

In [60]: x
Out[60]: [4, None, 'foo', 7, 8, (2, 3)]

通过加法将列表串联的计算量较大,因为要新建一个列表,并且要复制对象。用extend追加元素,尤其是到一个大列表中,更为可取。因此:

everything = []
for chunk in list_of_lists:
    everything.extend(chunk)

要比串联方法快:

everything = []
for chunk in list_of_lists:
    everything = everything + chunk

排序

你可以用sort函数将一个列表原地排序(不创建新的对象):

In [61]: a = [7, 2, 5, 1, 3]

In [62]: a.sort()

In [63]: a
Out[63]: [1, 2, 3, 5, 7]

sort有一些选项,有时会很好用。其中之一是二级排序key,可以用这个key进行排序。例如,我们可以按长度对字符串进行排序:

In [64]: b = ['saw', 'small', 'He', 'foxes', 'six']

In [65]: b.sort(key=len)

In [66]: b
Out[66]: ['He', 'saw', 'six', 'small', 'foxes']

稍后,我们会学习sorted函数,它可以产生一个排好序的序列副本。

二分搜索和维护已排序的列表

bisect模块支持二分查找,和向已排序的列表插入值。bisect.bisect可以找到插入值后仍保证排序的位置,bisect.insort是向这个位置插入值:

In [67]: import bisect

In [68]: c = [1, 2, 2, 2, 3, 4, 7]

In [69]: bisect.bisect(c, 2)
Out[69]: 4

In [70]: bisect.bisect(c, 5)
Out[70]: 6

In [71]: bisect.insort(c, 6)

In [72]: c
Out[72]: [1, 2, 2, 2, 3, 4, 6, 7]

注意:bisect模块不会检查列表是否已排好序,进行检查的话会耗费大量计算。因此,对未排序的列表使用bisect不会产生错误,但结果不一定正确。

切片

用切边可以选取大多数序列类型的一部分,切片的基本形式是在方括号中使用start:stop

In [73]: seq = [7, 2, 3, 7, 5, 6, 0, 1]

In [74]: seq[1:5]
Out[74]: [2, 3, 7, 5]

切片也可以被序列赋值:

In [75]: seq[3:4] = [6, 3]

In [76]: seq
Out[76]: [7, 2, 3, 6, 3, 5, 6, 0, 1]

切片的起始元素是包括的,不包含结束元素。因此,结果中包含的元素个数是stop - start

startstop都可以被省略,省略之后,分别默认序列的开头和结尾:

In [77]: seq[:5]
Out[77]: [7, 2, 3, 6, 3]

In [78]: seq[3:]
Out[78]: [6, 3, 5, 6, 0, 1]

负数表明从后向前切片:

In [79]: seq[-4:]
Out[79]: [5, 6, 0, 1]

In [80]: seq[-6:-2]
Out[80]: [6, 3, 5, 6]

需要一段时间来熟悉使用切片,尤其是当你之前学的是R或MATLAB。图3-1展示了正整数和负整数的切片。在图中,指数标示在边缘以表明切片是在哪里开始哪里结束的。

image

在第二个冒号后面使用step,可以隔一个取一个元素:

In [81]: seq[::2]
Out[81]: [7, 3, 3, 6, 1]

一个聪明的方法是使用-1,它可以将列表或元组颠倒过来:

In [82]: seq[::-1]
Out[82]: [1, 0, 6, 5, 3, 6, 3, 2, 7]

序列函数

Python有一些有用的序列函数。

enumerate函数

迭代一个序列时,你可能想跟踪当前项的序号。手动的方法可能是下面这样:

i = 0
for value in collection:
   # do something with value
   i += 1

因为这么做很常见,Python内建了一个enumerate函数,可以返回(i, value)元组序列:

for i, value in enumerate(collection):
   # do something with value

当你索引数据时,使用enumerate的一个好方法是计算序列(唯一的)dict映射到位置的值:

In [83]: some_list = ['foo', 'bar', 'baz']

In [84]: mapping = {}

In [85]: for i, v in enumerate(some_list):
   ....:     mapping[v] = i

In [86]: mapping
Out[86]: {'bar': 1, 'baz': 2, 'foo': 0}

sorted函数

sorted函数可以从任意序列的元素返回一个新的排好序的列表:

In [87]: sorted([7, 1, 2, 6, 0, 3, 2])
Out[87]: [0, 1, 2, 2, 3, 6, 7]

In [88]: sorted('horse race')
Out[88]: [' ', 'a', 'c', 'e', 'e', 'h', 'o', 'r', 'r', 's']

sorted函数可以接受和sort相同的参数。

zip函数

zip可以将多个列表、元组或其它序列成对组合成一个元组列表:

In [89]: seq1 = ['foo', 'bar', 'baz']

In [90]: seq2 = ['one', 'two', 'three']

In [91]: zipped = zip(seq1, seq2)

In [92]: list(zipped)
Out[92]: [('foo', 'one'), ('bar', 'two'), ('baz', 'three')]

zip可以处理任意多的序列,元素的个数取决于最短的序列:

In [93]: seq3 = [False, True]

In [94]: list(zip(seq1, seq2, seq3))
Out[94]: [('foo', 'one', False), ('bar', 'two', True)]

zip的常见用法之一是同时迭代多个序列,可能结合enumerate使用:

In [95]: for i, (a, b) in enumerate(zip(seq1, seq2)):
   ....:     print('{0}: {1}, {2}'.format(i, a, b))
   ....:
0: foo, one
1: bar, two
2: baz, three

给出一个“被压缩的”序列,zip可以被用来解压序列。也可以当作把行的列表转换为列的列表。这个方法看起来有点神奇:

In [96]: pitchers = [('Nolan', 'Ryan'), ('Roger', 'Clemens'),
   ....:             ('Schilling', 'Curt')]

In [97]: first_names, last_names = zip(*pitchers)

In [98]: first_names
Out[98]: ('Nolan', 'Roger', 'Schilling')

In [99]: last_names
Out[99]: ('Ryan', 'Clemens', 'Curt')

reversed函数

reversed可以从后向前迭代一个序列:

In [100]: list(reversed(range(10)))
Out[100]: [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]

要记住reversed是一个生成器(后面详细介绍),只有实体化(即列表或for循环)之后才能创建翻转的序列。

作者:SeanCheney
链接:https://www.jianshu.com/p/b444cda10aa0

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