Le didacticiel Python#Structures de données-Tutoriel Python-php.cn

<h2 id="译the-python-tutorialdata-structures">[Traduction]Le Tutoriel Python#Les Structures de Données</h2> <h2 id="data-structures">5.1 Structures de données</h2> Ce chapitre détaille certains des contenus introduits précédemment et présentera également du nouveau contenu. <h3 id="more-on-lists">5.1 Plus sur les listes</h3> Le type de données liste a plus de méthodes, voici toutes les méthodes de l'objet liste : <ul> <li><code>list.append(x)</code> Ajoute un nouvel élément à la fin de la liste, équivalent à <code>a[len(a):] = [x]</code></li> <li><code>list.extend(iterable)</code> Étendez la liste en ajoutant tous les éléments de l'objet itérable, équivalent à <code>a[len(a):] = iterable</code></li> <li><code>list.insert(i, x)</code> Insère un élément à la position spécifiée. Le premier paramètre est l'index de l'élément. Le nouvel élément sera inséré avant cet index, donc <code>a.insert(0, x)</code> sera inséré au début de la liste, et <code>a.insert(len(a), x)</code> est équivalent à <code>a.append(x)</code>. </li> <li><code>list.remove(x)</code> Supprime le premier élément avec la valeur <code>x</code> de la liste Si <code>x</code> n'existe pas, la méthode lève une exception (<code>ValueError</code>Exception) </li>. <li><code>list.pop([i])</code> Supprime l'élément à la position spécifiée de la liste et renvoie. Si aucun index n'est spécifié, <code>a.pop()</code> supprime et renvoie le dernier élément de la liste. (Les crochets entourant <code>i</code> dans la signature de la méthode indiquent que le paramètre est facultatif, plutôt que d'écrire un crochet à cette position. Cette notation est souvent utilisée dans la référence de la bibliothèque Python) </li> <li><code>list.clear()</code> Supprimez tous les éléments de la liste, équivalent à <code>del a[:]</code></li> <li><code>list.index(x[, start[, end]])</code> Renvoie l'index de base 0 du premier élément avec la valeur <code>x</code>, ou lève une exception <code>x</code> si <code>ValueError</code> n'existe pas. Les arguments facultatifs start et end sont interprétés comme une notation slice et sont utilisés pour limiter la recherche à une sous-liste spécifique de la liste. L'index renvoyé est relatif à l'index de la liste complète, et non à l'argument start. </li> <li><code>list.count(x)</code> Renvoie le nombre de fois où x apparaît dans la liste </li> <li><code>list.sort(key=None, reverse=False)</code> Trier tous les éléments de la liste (les paramètres sont utilisés pour personnaliser le tri, voir <code>sorted()</code> pour plus d'informations) </li> <li><code>list.reverse()</code> Éléments de liste inversés </li> <li><code>list.copy()</code> Renvoie une copie superficielle de la liste, équivalente à <code>a[:]</code></li> </ul> Ce qui suit est un exemple illustrant la méthode list : <div class="sourceCode"><div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><pre class="sourceCode python"><code class="sourceCode python">>>> fruits = ['orange', 'apple', 'pear', 'banana', 'kiwi', 'apple', 'banana'] >>> fruits.count('apple') 2 >>> fruits.count('tangerine') 0 >>> fruits.index('banana') 3 >>> fruits.index('banana', 4) # Find next banana starting a position 4 6 >>> fruits.reverse() >>> fruits ['banana', 'apple', 'kiwi', 'banana', 'pear', 'apple', 'orange'] >>> fruits.append('grape') >>> fruits ['banana', 'apple', 'kiwi', 'banana', 'pear', 'apple', 'orange', 'grape'] >>> fruits.sort() >>> fruits ['apple', 'apple', 'banana', 'banana', 'grape', 'kiwi', 'orange', 'pear'] >>> fruits.pop() 'pear'</code></pre><div class="contentsignin">Copier après la connexion</div></div></div> Comme <code>insert, reverse</code> ou <code>sort</code> modifiez uniquement la liste mais n'imprimez pas la valeur de retour. Ils renvoient la valeur par défaut <code>None</code>[1]. Il s'agit d'un principe de conception qui s'applique aux structures de données mutables de Python. <h4 id="using-lists-as-stacks">5.1.1 Utiliser des listes comme piles</h4> Les méthodes de liste rendent très facile son utilisation comme pile, où le dernier élément ajouté à la pile est le premier à être libéré (dernier entré, premier sorti). Utilisez la méthode <code>append()</code> pour ajouter des éléments en haut de la pile et utilisez <code>pop()</code> sans paramètres pour extraire l'élément supérieur de la pile. Exemple : <div class="sourceCode"><div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><pre class="sourceCode python"><code class="sourceCode python">>>> stack = [3, 4, 5] >>> stack.append(6) >>> stack.append(7) >>> stack [3, 4, 5, 6, 7] >>> stack.pop() 7 >>> stack [3, 4, 5, 6] >>> stack.pop() 6 >>> stack.pop() 5 >>> stack [3, 4]</code></pre><div class="contentsignin">Copier après la connexion</div></div></div> <h4 id="using-lists-as-queues">5.1.2 Utiliser des listes comme files d'attente</h4> Il est également possible d'utiliser une liste comme file d'attente. Les éléments ajoutés en premier dans la file d'attente sont libérés en premier (premier entré, premier sorti) cependant, utiliser une liste de cette manière est très inefficace. Parce que l'ajout et la suppression d'éléments à la fin de la liste sont rapides, mais l'insertion ou la suppression d'éléments au début de la liste est lente (car tous les autres éléments doivent être décalés d'un point). Le <code>collections.deque</code> spécialement conçu ajoute et supprime rapidement des éléments aux deux extrémités, et vous pouvez l'utiliser pour implémenter des files d'attente. Exemple : <div class="sourceCode"><div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><pre class="sourceCode python"><code class="sourceCode python">>>> from collections import deque >>> queue = deque(["Eric", "John", "Michael"]) >>> queue.append("Terry") # Terry arrives >>> queue.append("Graham") # Graham arrives >>> queue.popleft() # The first to arrive now leaves 'Eric' >>> queue.popleft() # The second to arrive now leaves 'John' >>> queue # Remaining queue in order of arrival deque(['Michael', 'Terry', 'Graham'])</code></pre><div class="contentsignin">Copier après la connexion</div></div></div> <h4 id="list-comprehensions">5.1.3 Compréhensions des listes</h4> Les compréhensions de listes fournissent un moyen concis de créer des listes. Les méthodes d'application générales sont : la création d'une nouvelle liste, les éléments de la liste sont les résultats d'opérations sur d'autres séquences ou objets itérables ou la création d'une sous-séquence dont les éléments répondent à des conditions spécifiques ; Supposons que vous souhaitiez créer une liste carrée : <div class="sourceCode"><div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><pre class="sourceCode python"><code class="sourceCode python">>>> squares = [] >>> for x in range(10): ... squares.append(x**2) ... >>> squares [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]</code></pre><div class="contentsignin">Copier après la connexion</div></div></div> Notez que ce qui précède crée (ou réécrit) une variable nommée <code>x</code>, qui existe toujours après la fin de la boucle. Utilisez la méthode suivante pour créer une liste au carré sans aucun effet secondaire : <div class="sourceCode"><div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><pre class="sourceCode python"><code class="sourceCode python">squares = list(map(lambda x: x**2, range(10)))</code></pre><div class="contentsignin">Copier après la connexion</div></div></div> Ou, etc. utilisé pour : <div class="sourceCode"><div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><pre class="sourceCode python"><code class="sourceCode python">squares = [x**2 for x in range(10)]</code></pre><div class="contentsignin">Copier après la connexion</div></div></div> Cette méthode est plus concise et plus facile à lire. suivi d'une clause <code>for</code>, suivi de zéro ou plusieurs clauses <code>for</code> ou expressions dans des clauses <code>if</code> plus des crochets, forment une compréhension de liste. Le résultat renvoyé est une nouvelle liste dont les éléments sont les résultats de calcul des clauses <code>for</code> et <code>if</code> dans l'expression. Par exemple, la compréhension de liste suivante combine des éléments inégaux dans deux listes : <div class="sourceCode"><div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><pre class="sourceCode python"><code class="sourceCode python">>>> [(x, y) for x in [1,2,3] for y in [3,1,4] if x != y] [(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]</code></pre><div class="contentsignin">Copier après la connexion</div></div></div> équivaut à : <div class="sourceCode"><div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><pre class="sourceCode python"><code class="sourceCode python">>>> combs = [] >>> for x in [1,2,3]: ... for y in [3,1,4]: ... if x != y: ... combs.append((x, y)) ... >>> combs [(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]</code></pre><div class="contentsignin">Copier après la connexion</div></div></div> 注意上面两个代码段中<code>for</code>和<code>if</code>语句的顺序是相同的。 如果表达式是一个元组（如上所示的(x, y)），必须将其加上括号。 <div class="sourceCode"><div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><pre class="sourceCode python"><code class="sourceCode python">>>> vec = [-4, -2, 0, 2, 4] >>> # create a new list with the values doubled >>> [x*2 for x in vec] [-8, -4, 0, 4, 8] >>> # filter the list to exclude negative numbers >>> [x for x in vec if x >= 0] [0, 2, 4] >>> # apply a function to all the elements >>> [abs(x) for x in vec] [4, 2, 0, 2, 4] >>> # call a method on each element >>> freshfruit = [' banana', ' loganberry ', 'passion fruit '] >>> [weapon.strip() for weapon in freshfruit] ['banana', 'loganberry', 'passion fruit'] >>> # create a list of 2-tuples like (number, square) >>> [(x, x**2) for x in range(6)] [(0, 0), (1, 1), (2, 4), (3, 9), (4, 16), (5, 25)] >>> # the tuple must be parenthesized, otherwise an error is raised >>> [x, x**2 for x in range(6)] File "<stdin>", line 1, in <module> [x, x**2 for x in range(6)] ^ SyntaxError: invalid syntax >>> # flatten a list using a listcomp with two 'for' >>> vec = [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]] >>> [num for elem in vec for num in elem] [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]</code></pre><div class="contentsignin">Copier après la connexion</div></div></div> 列表推导式可以包含复杂的表达式甚至嵌套函数： <div class="sourceCode"><div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><pre class="sourceCode python"><code class="sourceCode python">>>> from math import pi >>> [str(round(pi, i)) for i in range(1, 6)] ['3.1', '3.14', '3.142', '3.1416', '3.14159']</code></pre><div class="contentsignin">Copier après la connexion</div></div></div> <h4 id="nested-list-comprehensions">5.1.4 Nested List Comprehensions</h4> 列表推导式开头的表达式可以是任意表达式，包括另一个列表推导式。 考虑以下示例，一个包含3个长度为4的列表的列表实现了3x4的矩阵： <div class="sourceCode"><div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><pre class="sourceCode python"><code class="sourceCode python">matrix = [ [1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12], ]</code></pre><div class="contentsignin">Copier après la connexion</div></div></div> 以下列表推导式反转行列： <div class="sourceCode"><div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><pre class="sourceCode python"><code class="sourceCode python">>>> [[row[i] for row in matrix] for i in range(4)] [[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]</code></pre><div class="contentsignin">Copier après la connexion</div></div></div> 前面的章节提到，嵌套的列表推导式是在其后跟随的<code>for</code>的上下文中求值的，因此这个示例等同于： <div class="sourceCode"><div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><pre class="sourceCode python"><code class="sourceCode python">>>> transposed = [] >>> for i in range(4): ... transposed.append([row[i] for row in matrix]) ... >>> transposed [[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]</code></pre><div class="contentsignin">Copier après la connexion</div></div></div> 依次等同于： <div class="sourceCode"><div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><pre class="sourceCode python"><code class="sourceCode python">>>> transposed = [] >>> for i in range(4): ... # the following 3 lines implement the nested listcomp ... transposed_row = [] ... for row in matrix: ... transposed_row.append(row[i]) ... transposed.append(transposed_row) >>> transposed [[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]</code></pre><div class="contentsignin">Copier après la connexion</div></div></div> 在实践中，应该选择built-in函数来复合流程语句。在以上的用例中<code>zip()</code>函数更有用： <div class="sourceCode"><div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><pre class="sourceCode python"><code class="sourceCode python">>>> list(zip(*matrix)) [(1, 5, 9), (2, 6, 10), (3, 7, 11), (4, 8, 12)]</code></pre><div class="contentsignin">Copier après la connexion</div></div></div> 参见 Unpacking Argument Lists了解关于上面<code>*</code>使用的更多详细信息。 <h3 id="the-del-statement">5.2 The del statement</h3> 在提供列表索引而不是值的情况下，有一种方法可以移除列表中的元素：<code>del</code>语句。这种方式与返回值的<code>pop()</code>方法不同。<code>del</code>语句也可以用来移除部分列表或者清除整个列表（之前使用将空的列表赋值给列表片段的方式实现）。示例： <div class="sourceCode"><div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><pre class="sourceCode python"><code class="sourceCode python">>>> a = [-1, 1, 66.25, 333, 333, 1234.5] >>> del a[0] >>> a [1, 66.25, 333, 333, 1234.5] >>> del a[2:4] >>> a [1, 66.25, 1234.5] >>> del a[:] >>> a []</code></pre><div class="contentsignin">Copier après la connexion</div></div></div> <code>del</code>也可以用来删除整个变量： <div class="sourceCode"><div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><pre class="sourceCode python"><code class="sourceCode python">>>> del a</code></pre><div class="contentsignin">Copier après la connexion</div></div></div> 此后引用名字<code>a</code>会抛出异常（至少在其他值赋值给名字<code>a</code>之前）。接下来会有更多<code>del</code>的使用 <h3 id="tuples-and-sequences">5.3 Tuples and Sequences</h3> 列表和字符串有很多常用属性，比如索引和切片操作。它们是序列数据类型（参见 Sequence Types - list, tuple, range）的两种。Python是一种不断进化的语言，其他的序列类型也可以加入。元组是另一种标准的序列数据类型。 元组包含若干由逗号分隔的值，示例： <div class="sourceCode"><div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><pre class="sourceCode python"><code class="sourceCode python">>>> t = 12345, 54321, 'hello!' >>> t[0] 12345 >>> t (12345, 54321, 'hello!') >>> # Tuples may be nested: ... u = t, (1, 2, 3, 4, 5) >>> u ((12345, 54321, 'hello!'), (1, 2, 3, 4, 5)) >>> # Tuples are immutable: ... t[0] = 88888 Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: 'tuple' object does not support item assignment >>> # but they can contain mutable objects: ... v = ([1, 2, 3], [3, 2, 1]) >>> v ([1, 2, 3], [3, 2, 1])</code></pre><div class="contentsignin">Copier après la connexion</div></div></div> 可见，输出的元组总是放在圆括号中，以便于嵌套的元组可以被正确解析；虽然圆括号总是必须的（如果元组是其他更大表达式的一部分），但是在输入元组的时候可以选择使用圆括号。不能对元组的单个项赋值，但是可以创建包含如列表的可变对象的元组。 虽然元组和列表有些相似，但是他们通常以不同的目的，用于不同的场景。元组是不可变的，通常包含不同类型的元素，可以通过拆包操作（参见后续章节）或者索引（或者当元组是命名元组时，甚至可以通过属性来访问）来访问。列表是可变的，通常其元素也是不同类型的，可以通过对列表的迭代访问元素。 构建包含零个或者1个项的元组比较特殊：一种额外的奇怪语法可以适用于这种情况。空元组由一对空的圆括号创建；一个元素的元组由一个跟着逗号的值创建（在圆括号中放入单个值是不够的。译注：这种情况：(1)表示整数而不是元组，使用(1, )表示元组也是可行的）。丑陋但是有效。示例： <div class="sourceCode"><div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><pre class="sourceCode python"><code class="sourceCode python">>>> empty = () >>> singleton = 'hello', # <-- note trailing comma >>> len(empty) 0 >>> len(singleton) 1 >>> singleton ('hello',)</code></pre><div class="contentsignin">Copier après la connexion</div></div></div> 语句<code>t = 12345, 54321, 'hello!'</code>是封装元组的一个示例：值<code>12345, 54321</code>和<code>hello!</code>被封装到了一个元组中。逆向操作也是可行的： <div class="sourceCode"><div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><pre class="sourceCode python"><code class="sourceCode python">>>> x, y, z = t</code></pre><div class="contentsignin">Copier après la connexion</div></div></div> 非常恰当地称之为序列解包，适用于任何在等号右边的序列（译注：等号右操作数）。序列解包要求等号左边待赋值的变量数量与序列包含元素数目相同。注意多重赋值只是封装元组和序列解包的结合（译注：多重赋值：<code>i, j = 1, 2</code>） <h3 id="set">5.4 Set</h3> Python也包含实现了集合的数据类型。集合是无序不重复的元素集。基本功能包括成员关系测试和重复实体消除。集合对象也支持并集，交集，差集以及对称差集等数学操作。 可以使用花括号和<code>set()</code>函数创建集合。谨记：创建空集合必须使用<code>set</code>函数，不能使用<code>{}</code>，后者用于创建空字典。 以下是简单示范： <div class="sourceCode"><div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><pre class="sourceCode python"><code class="sourceCode python">>>> basket = {'apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana'} >>> print(basket) # show that duplicates have been removed {'orange', 'banana', 'pear', 'apple'} >>> 'orange' in basket # fast membership testing True >>> 'crabgrass' in basket False >>> # Demonstrate set operations on unique letters from two words ... >>> a = set('abracadabra') >>> b = set('alacazam') >>> a # unique letters in a {'a', 'r', 'b', 'c', 'd'} >>> a - b # letters in a but not in b {'r', 'd', 'b'} >>> a | b # letters in a or b or both {'a', 'c', 'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'} >>> a & b # letters in both a and b {'a', 'c'} >>> a ^ b # letters in a or b but not both {'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}</code></pre><div class="contentsignin">Copier après la connexion</div></div></div> 与列表推导式相同，Python也支持集合推导式： <div class="sourceCode"><div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><pre class="sourceCode python"><code class="sourceCode python">>>> a = {x for x in 'abracadabra' if x not in 'abc'} >>> a {'r', 'd'}</code></pre><div class="contentsignin">Copier après la connexion</div></div></div> <h3 id="dictionaries">5.5 Dictionaries</h3> 另一个内嵌入Python中的数据结构是字典（参见 Mapping Types - dict）。字典在其他一些语言中被称为“联合存储”或者“联合数组”。与序列不同，序列以一系列数字作索引，字典以键作索引，键可以是任何不可变类型；通常使用字符串和数字作为键。只包含字符串，数字或者其他元组的元组也可以作为键；直接或者间接包含可变对象的元组不能作为键。因为列表可以使用索引赋值，切片赋值或者<code>append()</code>以及<code>extend()</code>等方法改变自身，所以列表不能作为键。 最好的理解字典的方式是将其认为是键值对的无序集合，同一集合中键唯一。一对花括号创建空字典：<code>{}</code>。在花括号中放置由逗号分隔键值对列表可以为字典添加初始键值对；这也是字典输出的格式。 字典提供的主要操作是：使用键存储值以及取值。可以使用<code>del</code>删除一个键值对。如果使用已经存在的键来存储值，那么与键关联的旧值会被重写。使用不存在的键来取值会抛出异常。 在字典上执行<code>list(d.keys())</code>返回字典所有键的无序列表（使用<code>sorted(d.keys())</code>使其有序）[2]。使用关键字<code>in</code>检查键在字典中是否存在。 以下是使用字典的示例： <div class="sourceCode"><div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><pre class="sourceCode python"><code class="sourceCode python">>>> tel = {'jack': 4098, 'sape': 4139} >>> tel['guido'] = 4127 >>> tel {'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098} >>> tel['jack'] 4098 >>> del tel['sape'] >>> tel['irv'] = 4127 >>> tel {'guido': 4127, 'irv': 4127, 'jack': 4098} >>> list(tel.keys()) ['irv', 'guido', 'jack'] >>> sorted(tel.keys()) ['guido', 'irv', 'jack'] >>> 'guido' in tel True >>> 'jack' not in tel False</code></pre><div class="contentsignin">Copier après la connexion</div></div></div> <code>dict()</code>构造器直接使用键值对序列构造字典： <div class="sourceCode"><div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><pre class="sourceCode python"><code class="sourceCode python">>>> dict([('sape', 4139), ('guido', 4127), ('jack', 4098)]) {'sape': 4139, 'jack': 4098, 'guido': 4127}</code></pre><div class="contentsignin">Copier après la connexion</div></div></div> 此外，字典推导式可以从任意键值表达式中创建字典： <div class="sourceCode"><div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><pre class="sourceCode python"><code class="sourceCode python">>>> {x: x**2 for x in (2, 4, 6)} {2: 4, 4: 16, 6: 36}</code></pre><div class="contentsignin">Copier après la connexion</div></div></div> 当键是简单的字符串时，可以使用关键字参数来指定键值对： <div class="sourceCode"><div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><pre class="sourceCode python"><code class="sourceCode python">>>> dict(sape=4139, guido=4127, jack=4098) {'sape': 4139, 'jack': 4098, 'guido': 4127}</code></pre><div class="contentsignin">Copier après la connexion</div></div></div> <h3 id="looping-techniques">5.6 Looping Techniques</h3> 遍历字典时，使用<code>items()</code>方法可以同时检索键及其对应的值。 <div class="sourceCode"><div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><pre class="sourceCode python"><code class="sourceCode python">>>> knights = {'gallahad': 'the pure', 'robin': 'the brave'} >>> for k, v in knights.items(): ... print(k, v) ... gallahad the pure robin the brave</code></pre><div class="contentsignin">Copier après la connexion</div></div></div> 遍历序列时，使用<code>enumerate()</code>函数可以同时检索位置索引及其对应的值： <div class="sourceCode"><div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><pre class="sourceCode python"><code class="sourceCode python">>>> for i, v in enumerate(['tic', 'tac', 'toe']): ... print(i, v) ... 0 tic 1 tac 2 toe</code></pre><div class="contentsignin">Copier après la connexion</div></div></div> 同时遍历两个或者更多序列时，使用<code>zip()</code>函数可以将元素组成对： <div class="sourceCode"><div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><pre class="sourceCode python"><code class="sourceCode python">>>> questions = ['name', 'quest', 'favorite color'] >>> answers = ['lancelot', 'the holy grail', 'blue'] >>> for q, a in zip(questions, answers): ... print('What is your {0}? It is {1}.'.format(q, a)) ... What is your name? It is lancelot. What is your quest? It is the holy grail. What is your favorite color? It is blue.</code></pre><div class="contentsignin">Copier après la connexion</div></div></div> 需要逆序遍历序列时，首先指定一个正向的序列，然后调用<code>reversed()</code>函数： <div class="sourceCode"><div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><pre class="sourceCode python"><code class="sourceCode python">>>> for i in reversed(range(1, 10, 2)): ... print(i) ... 9 7 5 3 1</code></pre><div class="contentsignin">Copier après la connexion</div></div></div> 需要以特定顺序遍历序列时，使用<code>sorted()</code>函数返回新的有序序列，原序列不会改动： <div class="sourceCode"><div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><pre class="sourceCode python"><code class="sourceCode python">>>> basket = ['apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana'] >>> for f in sorted(set(basket)): ... print(f) ... apple banana orange pear</code></pre><div class="contentsignin">Copier après la connexion</div></div></div> 有时需要在遍历序列的同时修改序列，创建新的替代序列更加简单并且安全： <div class="sourceCode"><div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><pre class="sourceCode python"><code class="sourceCode python">>>> import math >>> raw_data = [56.2, float('NaN'), 51.7, 55.3, 52.5, float('NaN'), 47.8] >>> filtered_data = [] >>> for value in raw_data: ... if not math.isnan(value): ... filtered_data.append(value) ... >>> filtered_data [56.2, 51.7, 55.3, 52.5, 47.8]</code></pre><div class="contentsignin">Copier après la connexion</div></div></div> <h3 id="more-on-conditions">5.7 More on Conditions</h3> <code>while</code>和<code>if</code>语句中使用的条件可以包含任意操作符，不仅仅是比较运算符。 比较运算符<code>in</code>和<code>not in</code>检查指定值在序列中是否存在（不存在）。操作符<code>is</code>和<code>is not</code>比较两个对象是否真正相同（内存地址比较）；这两个操作符只对像列表那样的可变对象重要。所有的比较运算符拥有相同的优先级，并且都低于数字运算符。 比较运算符可以链接起来。例如<code>a 测试<code>b</code>是否大于<code>a</code>同时<code>b</code>等于<code>c</code>（译注：同其他高级语言的：<code>a ） 比较运算符可以结合布尔运算符<code>and</code>和<code>or</code>使用，比较的结果（或者其他任何布尔表达式）可以使用<code>not</code>来作否定。<code>and</code>,<code>or</code>和<code>not</code>优先级比比较运算符低；其中<code>not</code>的优先级最高而<code>or</code>优先级最低，因此<code>A and not B or C</code>等同于<code>(A and (not B)) or C</code>。一如既往，可以使用圆括号表述想要的优先级顺序。 布尔运算符<code>and</code>和<code>or</code>号称短路运算符：它们的参数从左向右求值，一旦结果确定，求值过程就会停止。例如，如果<code>A</code>和<code>C</code>是真，<code>B</code>是假，<code>A and B and C</code>不会对表达式<code>C</code>求值（译注：<code>A and B</code>为假，已经确定了整个表达式<code>A and B and C</code>的值为假，表达式<code>C</code>的值对结果不会造成影响，因此不会对其求值）。当用作一般值而不是布尔值时，短路操作的返回值是最后一个求值的参数。 可以将比较运算或者布尔表达式赋值给变量： <div class="sourceCode"><div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><pre class="sourceCode python"><code class="sourceCode python">>>> string1, string2, string3 = '', 'Trondheim', 'Hammer Dance' >>> non_null = string1 or string2 or string3 >>> non_null 'Trondheim'</code></pre><div class="contentsignin">Copier après la connexion</div></div></div> 注意在Python中，赋值操作不能像C语言一样在表达式内发生。C程序员也许会抱怨，但是这避免了C程序中遇到的一个普遍问题：当想要表示<code>==</code>时候可能误用了<code>=</code>。 <h3 id="comparing-sequences-and-other-types">5.8 Comparing Sequences and Other Types</h3> 相同序列类型之间的序列对象可以相互比较。比较使用字典序：首先比较两个序列的第一项，如果它们不同，比较运算的结果就可确定了；如果它们不同，比较两个序列中的下一个项，以此类推，直到其中一个序列耗尽。如果被比较的两个项是同一类型的，那么使用字典序递归比较。如果两个序列的所有项都是相等的，那么他们相等。如果其中一个序列是另一个序列的子序列，那么短的一个序列较小。字符串的字典序使用Unicode代码点数字排序单个字符。 以下是相同类型的序列对象之间的比较示例： <div class="sourceCode"><div class="code" style="position:relative; padding:0px; margin:0px;"><pre class="sourceCode python"><code class="sourceCode python">(1, 2, 3) < (1, 2, 4) [1, 2, 3] < [1, 2, 4] 'ABC' < 'C' < 'Pascal' < 'Python' (1, 2, 3, 4) < (1, 2, 4) (1, 2) < (1, 2, -1) (1, 2, 3) == (1.0, 2.0, 3.0) (1, 2, ('aa', 'ab')) < (1, 2, ('abc', 'a'), 4)</code></pre><div class="contentsignin">Copier après la connexion</div></div></div> 注意当不同类型对象之间有合适的比较方式时，使用<code><</code>或者<code>></code>比较不同类型的对象是合法的。例如，混合数字类型之间的比较是根据其数字上的值，0等于0.0。否则，解释器会抛出<code>TypeException</code>异常，而不是随意提供结果 <h3 id="footnotes">Footnotes</h3> [1] 其他语言可能返回改变后的对象，从而允许方法链接，如：<code>d->insert("a")>remove("b")->sort();</code> [2] 调用<code>d.keys()</code>返回一个dictionary view对象。从而支持如成员关系测试和迭代之类的操作，但是其内容并不是独立于原始字典的，只是一个视图

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