Python数据类型详解(三)元祖:tuple
一.基本数据类型
整数:int
字符串:str(注:\t等于一个tab键)
布尔值: bool
列表:list
列表用[]
元祖:tuple
元祖用()
字典:dict
注:所有的数据类型都存在想对应的类列里,元祖和列表功能一样,列表可以修改,元祖不能修改。
二.列表所有数据类型:
基本操作:
索引,切片,长度,包含,循环
class tuple(object): """ tuple() -> empty tuple tuple(iterable) -> tuple initialized from iterable's items If the argument is a tuple, the return value is the same object. """ def count(self, value): # real signature unknown; restored from __doc__ """ T.count(value) -> integer -- return number of occurrences of value """ (T.count(价值)- >整数,返回值的出现次数) return 0 def index(self, value, start=None, stop=None): # real signature unknown; restored from __doc__ """ T.index(value, [start, [stop]]) -> integer -- return first index of value. Raises ValueError if the value is not present. """ (T。指数(价值,[开始,[不要]])- >整数,返回第一索引值。提出了ValueError如果不存在的价值。) return 0 def __add__(self, *args, **kwargs): # real signature unknown """ Return self+value. """ pass def __contains__(self, *args, **kwargs): # real signature unknown """ Return key in self. """ pass def __eq__(self, *args, **kwargs): # real signature unknown """ Return self==value. """ pass def __getattribute__(self, *args, **kwargs): # real signature unknown """ Return getattr(self, name). """ pass def __getitem__(self, *args, **kwargs): # real signature unknown """ Return self[key]. """ pass def __getnewargs__(self, *args, **kwargs): # real signature unknown pass def __ge__(self, *args, **kwargs): # real signature unknown """ Return self>=value. """ pass def __gt__(self, *args, **kwargs): # real signature unknown """ Return self>value. """ pass def __hash__(self, *args, **kwargs): # real signature unknown """ Return hash(self). """ pass def __init__(self, seq=()): # known special case of tuple.__init__ """ tuple() -> empty tuple tuple(iterable) -> tuple initialized from iterable's items If the argument is a tuple, the return value is the same object. # (copied from class doc) """ pass def __iter__(self, *args, **kwargs): # real signature unknown """ Implement iter(self). """ pass def __len__(self, *args, **kwargs): # real signature unknown """ Return len(self). """ pass def __le__(self, *args, **kwargs): # real signature unknown """ Return self<=value. """ pass def __lt__(self, *args, **kwargs): # real signature unknown """ Return self<value. """ pass def __mul__(self, *args, **kwargs): # real signature unknown """ Return self*value.n """ pass @staticmethod # known case of __new__ def __new__(*args, **kwargs): # real signature unknown """ Create and return a new object. See help(type) for accurate signature. """ pass def __ne__(self, *args, **kwargs): # real signature unknown """ Return self!=value. """ pass def __repr__(self, *args, **kwargs): # real signature unknown """ Return repr(self). """ pass def __rmul__(self, *args, **kwargs): # real signature unknown """ Return self*value. """ pass
三.所有元祖数据类型举例
#count 用于计算元素出现的个数 name_tuple = ("zhangyanlin","suoning","nick") print(name_tuple.count('zhangyanlin')) #index获取指定元素的指定位置 name_tuple = ("zhangyanlin","suoning","nick") print(name_tuple.index('zhangyanlin'))
四.索引
name_tuple = ("zhangyanlin","suoning","nick") print(name_tuple[1])
五.切片
#取出第一位到最后一位减1的元素 name_tuple = ("zhangyanlin","suoning","nick") print(name_tuple[0:len(name_tuple)-1])
六.总长度len
#取出最后一位减1的元素 name_tuple = ("zhangyanlin","suoning","nick") print(name_tuple[len(name_tuple)-1])
七.for循环
name_tuple = ("zhangyanlin","suoning","nick") for i in name_tuple: print(i)
那么使用 tuple 有什么好处呢?
Tuple 比 list 操作速度快。如果您定义了一个值的常量集,并且唯一要用它做的是不断地遍历它,请使用 tuple 代替 list。
如果对不需要修改的数据进行 “写保护”,可以使代码更安全。使用 tuple 而不是 list 如同拥有一个隐含的 assert 语句,说明这一数据是常量。如果必须要改变这些值,则需要执行 tuple 到 list 的转换 (需要使用一个特殊的函数)。
还记得我说过 dictionary keys 可以是字符串,整数和 “其它几种类型”吗?Tuples 就是这些类型之一。Tuples 可以在 dictionary 中被用做 key,但是 list 不行。实际上,事情要比这更复杂。Dictionary key 必须是不可变的。Tuple 本身是不可改变的,但是如果您有一个 list 的 tuple,那就认为是可变的了,用做 dictionary key 就是不安全的。只有字符串、整数或其它对 dictionary 安全的 tuple 才可以用作 dictionary key。
Tuples 可以用在字符串格式化中,我们会很快看到。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック

LinuxターミナルでPythonバージョンを表示する際の許可の問題の解決策PythonターミナルでPythonバージョンを表示しようとするとき、Pythonを入力してください...

この記事では、Pythonライブラリである美しいスープを使用してHTMLを解析する方法について説明します。 find()、find_all()、select()、およびget_text()などの一般的な方法は、データ抽出、多様なHTML構造とエラーの処理、および代替案(SEL

Pythonの統計モジュールは、強力なデータ統計分析機能を提供して、生物統計やビジネス分析などのデータの全体的な特性を迅速に理解できるようにします。データポイントを1つずつ見る代わりに、平均や分散などの統計を見て、無視される可能性のある元のデータの傾向と機能を発見し、大きなデータセットをより簡単かつ効果的に比較してください。 このチュートリアルでは、平均を計算し、データセットの分散の程度を測定する方法を説明します。特に明記しない限り、このモジュールのすべての関数は、単に平均を合計するのではなく、平均()関数の計算をサポートします。 浮動小数点数も使用できます。 ランダムをインポートします インポート統計 fractiから

この記事では、深い学習のためにTensorflowとPytorchを比較しています。 関連する手順、データの準備、モデルの構築、トレーニング、評価、展開について詳しく説明しています。 特に計算グラップに関して、フレームワーク間の重要な違い

この記事では、numpy、pandas、matplotlib、scikit-learn、tensorflow、django、flask、and requestsなどの人気のあるPythonライブラリについて説明し、科学的コンピューティング、データ分析、視覚化、機械学習、Web開発、Hの使用について説明します。

この記事では、コマンドラインインターフェイス(CLI)の構築に関するPython開発者をガイドします。 Typer、Click、Argparseなどのライブラリを使用して、入力/出力の処理を強調し、CLIの使いやすさを改善するためのユーザーフレンドリーな設計パターンを促進することを詳述しています。

PythonのPandasライブラリを使用する場合、異なる構造を持つ2つのデータフレーム間で列全体をコピーする方法は一般的な問題です。 2つのデータがあるとします...

この記事では、Pythonにおける仮想環境の役割について説明し、プロジェクトの依存関係の管理と競合の回避に焦点を当てています。プロジェクト管理の改善と依存関係の問題を減らすための作成、アクティベーション、およびメリットを詳しく説明しています。
