この記事は、Python の一般的なデータ構造を詳細にリストして要約し、例を示して読者にとって一定の参考になると思います。
一般にPython の一般的なデータ構造は、集合的にコンテナと呼ばれます。 および シーケンス (リストやタプルなど) 、 マップ (辞書など) および セット (セット) は、コンテナーの 3 つの主要なタイプです。
1. シーケンス (リスト、タプル、文字列)
シーケンス内の各要素には独自の番号があります。 Python には 6 つの組み込みシーケンスがあります。リストとタプルが最も一般的なタイプです。その他には、文字列、Unicode 文字列、バッファ オブジェクト、および xrange オブジェクトが含まれます。以下では、リスト、タプル、文字列に焦点を当てます。
1. リスト
リストは変更可能であり、これが文字列やタプルと区別する最も重要な特徴です。一言で言えば、リストは変更できますが、文字列とタプルは変更できません。
(1)、
を作成します次の方法でリストを作成します:
list1=['hello','world'] print list1 list2=[1,2,3] print list2
出力:
['hello', 'world'] [1, 2, 3]
ご覧のとおり、作成方法は JavaScript の配列と非常によく似ています。
(2)、リスト関数
list 関数 (実際にはリストは関数ではなく型です) を使用して文字列からリストを作成するのは非常に効率的です:
list3=list("hello")
print list3
出力:
['h', 'e', 'l', 'l', 'o']
2. タプル
リストと同様、タプルもシーケンスです。唯一の違いは、タプルは変更できないことです (文字列にもこの機能があります)。
(1)、
を作成しますt1=1,2,3 t2="jeffreyzhao","cnblogs" t3=(1,2,3,4) t4=() t5=(1,) print t1,t2,t3,t4,t5
出力:
(1, 2, 3) ('jeffreyzhao', 'cnblogs') (1, 2, 3, 4) () (1,)
上記のことから、次のことが分析できます:
a、 一部の値はカンマで区切られ、タプルは自動的に作成されます。 b、
タプルはほとんどが括弧で囲まれています。c、 空のタプルは、内容のない括弧で表すことができます。 d,
値を 1 つだけ含むタプルには、コンマ (,) を追加する必要があります。(2)、タプル関数
タプル関数はシーケンス リスト関数とほぼ同じです。パラメータとしてシーケンス (シーケンスであることに注意してください) を受け取り、それをタプルに変換します。パラメータがタプルの場合、パラメータは変更されずに返されます:
出力:
t1=tuple([1,2,3])
t2=tuple("jeff")
t3=tuple((1,2,3))
print t1
print t2
print t3
t4=tuple(123)
print t45
トレースバック (最後の呼び出し):
ファイル「F:Pythontest.py」、7 行目、
(1, 2, 3)
('j', 'e', 'f', 'f')
(1, 2, 3)
3. 文字列
を作成します
出力:
str1='Hello world' print str1 print str1[0] for c in str1: print c
(2) フォーマット
Hello world H H e l l o w o r l d
書式演算子の右側のオペランドは、タプルまたはマップ型 (辞書など) の場合、文字列の書式設定が異なります。
str1='Hello,%s' % 'world.' print str1
strs=('Hello','world') #元组
str1='%s,%s' % strs
print str1
d={'h':'Hello','w':'World'} #字典
str1='%(h)s,%(w)s' % d
print str1
変換するタプルが変換式の一部として存在する場合は、括弧で囲む必要があります
:Hello,world Hello,World
出力:
str1='%s,%s' % 'Hello','world' print str1
Traceback (most recent call last): File "F:\Python\test.py", line 2, in <module> str1='%s,%s' % 'Hello','world' TypeError: not enough arguments for format string
str1='%s%%' % 100 print str1
数値をフォーマットするには、通常、出力
の幅と精度を制御する必要があります:100%
出力:
from math import pi str1='%.2f' % pi #精度2 print str1 str1='%10f' % pi #字段宽10 print str1 str1='%10.2f' % pi #字段宽10，精度2 print str1
Python の文字列モジュールは、値をフォーマットする別の方法、テンプレート文字列も提供します。これは、以下に示すように、多くの UNIX シェルの変数置換と同様に機能します。
3.14 3.141593 3.14
出力:
from string import Template
str1=Template('$x,$y!')
str1=str1.substitute(x='Hello',y='world')
print str1
Hello,world!
from string import Template
str1=Template('Hello,w${x}d!')
str1=str1.substitute(x='orl')
print str1
Hello,world!
from string import Template
str1=Template('$x$$')
str1=str1.substitute(x='100')
print str1
100$
除了格式化之外，Python字符串还内置了很多实用方法，可参考官方文档，这里不再列举。
4、通用序列操作（方法）
从列表、元组以及字符串可以“抽象”出序列的一些公共通用方法（不是你想像中的CRUD），这些操作包括：索引（indexing）、分片（sliceing）、加（adding）、乘（multiplying）以及检查某个元素是否属于序列的成员。除此之外，还有计算序列长度、最大最小元素等内置函数。
（1）索引
str1='Hello' nums=[1,2,3,4] t1=(123,234,345) print str1[0] print nums[1] print t1[2]
输出
H 2 345
索引从0（从左向右）开始，所有序列可通过这种方式进行索引。神奇的是，索引可以从最后一个位置（从右向左）开始，编号是-1：
str1='Hello' nums=[1,2,3,4] t1=(123,234,345) print str1[-1] print nums[-2] print t1[-3]
输出：
o 3 123
（2）分片
分片操作用来访问一定范围内的元素。分片通过冒号相隔的两个索引来实现：
nums=range(10) print nums print nums[1:5] print nums[6:10] print nums[1:] print nums[-3:-1] print nums[-3:] #包括序列结尾的元素，置空最后一个索引 print nums[:] #复制整个序列
输出：
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] [1, 2, 3, 4] [6, 7, 8, 9] [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] [7, 8] [7, 8, 9]
不同的步长，有不同的输出：
nums=range(10) print nums print nums[0:10] #默认步长为1 等价于nums[1:5：1] print nums[0:10:2] #步长为2 print nums[0:10:3] #步长为3 ##print nums[0:10:0] #步长为0 print nums[0:10:-2] #步长为-2
输出：
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] [0, 2, 4, 6, 8] [0, 3, 6, 9] []
（3）序列相加
str1='Hello' str2=' world' print str1+str2 num1=[1,2,3] num2=[2,3,4] print num1+num2 print str1+num1
输出：
Hello world [1, 2, 3, 2, 3, 4]
Traceback (most recent call last):
File "F:\Python\test.py", line 7, in
print str1+num1
TypeError: cannot concatenate 'str' and 'list' objects
（4）乘法
print [None]*10 str1='Hello' print str1*2 num1=[1,2] print num1*2 print str1*num1
输出：
[None, None, None, None, None, None, None, None, None, None] HelloHello [1, 2, 1, 2]
Traceback (most recent call last):
File "F:\Python\test.py", line 5, in
print str1*num1
TypeError: can't multiply sequence by non-int of type 'list'
（5）成员资格
in运算符会用来检查一个对象是否为某个序列（或者其他类型）的成员（即元素）：
str1='Hello' print 'h' in str1 print 'H' in str1 num1=[1,2] print 1 in num1
输出：
False True True
（6）长度、最大最小值
通过内建函数len、max和min可以返回序列中所包含元素的数量、最大和最小元素。
str1='Hello' print len(str1) print max(str1) print min(str1) num1=[1,2,1,4,123] print len(num1) print max(num1) print min(num1)
输出：
5 o H 5 123 1
二、映射（字典）
映射中的每个元素都有一个名字，如你所知，这个名字专业的名称叫键。字典（也叫散列表）是Python中唯一内建的映射类型。
1、键类型
字典的键可以是数字、字符串或者是元组，键必须唯一。在Python中，数字、字符串和元组都被设计成不可变类型，而常见的列表以及集合（set）都是可变的，所以列表和集合不能作为字典的键。键可以为任何不可变类型，这正是Python中的字典最强大的地方。
list1=["hello,world"]
set1=set([123])
d={}
d[1]=1
print d
d[list1]="Hello world."
d[set1]=123
print d
输出：
{1: 1}
Traceback (most recent call last):
File "F:\Python\test.py", line 6, in
d[list1]="Hello world."
TypeError: unhashable type: 'list'
2、自动添加
即使键在字典中并不存在，也可以为它分配一个值，这样字典就会建立新的项。
3、成员资格
表达式item in d（d为字典）查找的是键（containskey），而不是值（containsvalue）。
Python字典强大之处还包括内置了很多常用操作方法，可参考官方文档，这里不再列举。
思考：根据我们使用强类型语言的经验，比如C#和Java，我们肯定会问Python中的字典是线程安全的吗？
三、集合
集合（Set）在Python 2.3引入，通常使用较新版Python可直接创建，如下所示：
strs=set(['jeff','wong','cnblogs']) nums=set(range(10))
看上去，集合就是由序列（或者其他可迭代的对象）构建的。集合的几个重要特点和方法如下：
1、副本是被忽略的
集合主要用于检查成员资格，因此副本是被忽略的，如下示例所示,输出的集合内容是一样的。
set1=set([0,1,2,3,0,1,2,3,4,5]) print set1 set2=set([0,1,2,3,4,5]) print set2
输出如下：
set([0, 1, 2, 3, 4, 5]) set([0, 1, 2, 3, 4, 5])
2、集合元素的顺序是随意的
这一点和字典非常像，可以简单理解集合为没有value的字典。
strs=set(['jeff','wong','cnblogs']) print strs
输出如下：
set(['wong', 'cnblogs', 'jeff'])
3、集合常用方法
a、交集union
set1=set([1,2,3]) set2=set([2,3,4]) set3=set1.union(set2) print set1 print set2 print set3
输出：
set([1, 2, 3]) set([2, 3, 4]) set([1, 2, 3, 4])
union操作返回两个集合的并集，不改变原有集合。使用按位与（OR）运算符“|”可以得到一样的结果：
set1=set([1,2,3]) set2=set([2,3,4]) set3=set1|set2 print set1 print set2 print set3
输出和上面union操作一模一样的结果。
其他常见操作包括&（交集）,<=,>=,-,copy()等等，这里不再列举。
set1=set([1,2,3]) set2=set([2,3,4]) set3=set1&set2 print set1 print set2 print set3 print set3.issubset(set1) set4=set1.copy() print set4 print set4 is set1
输出如下：
set([1, 2, 3]) set([2, 3, 4]) set([2, 3]) True set([1, 2, 3]) False
b、add和remove
和序列添加和移除的方法非常类似，可参考官方文档：
set1=set([1]) print set1 set1.add(2) print set1 set1.remove(2) print set1 print set1 print 29 in set1 set1.remove(29) #移除不存在的项
输出：
set([1]) set([1, 2]) set([1]) set([1]) False
Traceback (most recent call last):
File "F:\Python\test.py", line 9, in
set1.remove(29) #移除不存在的项
KeyError: 29
4、frozenset
集合是可变的，所以不能用做字典的键。集合本身只能包含不可变值，所以也就不能包含其他集合：
set1=set([1]) set2=set([2]) set1.add(set2)
输出如下：
Traceback (most recent call last):
File "F:\Python\test.py", line 3, in
set1.add(set2)
TypeError: unhashable type: 'set'
可以使用frozenset类型用于代表不可变（可散列）的集合：
set1=set([1]) set2=set([2]) set1.add(frozenset(set2)) print set1
输出：
set([1, frozenset([2])])
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