Python有4个内建的数据结构：List列表，Tuple元组，Dictionary字典，Set集合，统称为容器container.
(1)列表/元组
都是序列结构
列表 a=[1,2,3]
元组 b=(4,5,6)
列表可被修改，元组不可以
完整复制列表 ： b= a[:]
b=a 无效，b仅是a的别名（或引用）
列表解析：能够简化对列表内元素逐一进行操作的代码
a=[1,2,3]
b=[i+2 for i in a]
(2)字典
d= ['today':20, 'tomorrow':30]
或使用dict()函数转换，或通过dict.fromkeys创建
dict([['today', 20], ['tomorrow', 30]])
dict.fromkeys(['today', 'tomorrow'], 20)
(3)集合
集合与列表的区别：1.元素是不重复的，而且是无序的；2.不支持索引
一般用{}或set()函数创建一个集合
s=set([1, 2, 3])
特别的运算：
a= t | s #并集
b = t & s #交集
c = t - s #求差集（项在t中，但不在s中）
d = t ^ s# 对称差集（项在t或s中，但不会同时出现在二者中）
（4）函数式编程
函数式编程又称泛函编程。
在Python中，函数式编程主要由几个函数的使用构成：lambda(),map(),reduce(),filter().
map()函数：
b=[i + 2 for i in a] #列表解析的方式本质上还是for命令，而Python for命令效率不高
用map函数写：
b = map(lambda x: x+2, a) #3.X,map函数仅仅创建一个待运行的命令容器，只有其他函数调用它的时候才返回结果
b = list(b)
map()函数效率高，循环命令速度相当于C语言
reduce()函数：
用于递归计算(3.X中该函数被移出了全局命名空间，
使用该函数需要通过from fuctools import reduce 引入reduce )
reduce(lambda x,y: x*y, range(1,n+1))
用for循环写：
s = 1
for i in range(1, n+1):
s = s * i
filter()函数：
过滤器，用来筛选列表中符合条件的元素
b = filter(lambda x: x > 5 and x < 8, range(10))
b = list(b)
列表解析：
b= [i for i in range(10) if i > 5 and i < 8]
总结自《Python数据分析与数据挖掘》第2章
