Pythonのシーケンスタイプとは何ですか?

Python のシーケンス型とは何ですか? Python のシーケンス型とは何ですか?詳しくは、この記事をご覧ください。

シーケンス: 文字、リスト、タプル

すべてのシーケンスは反復をサポートします

シーケンスは、インデックスが非負の整数であるオブジェクトの順序付きコレクション

#文字とタプルは不変シーケンスに属し、リストは変更可能です

1)文字

文字列リテラル: テキストを一重引用符、二重引用符、または三重引用符で囲みます;

    '    ''    '''
        >>> str1 = ' hello, fanison '
        >>> type(str1)
        str

Unicode エンコードを使用する場合は、文字の前に文字 u を使用して識別します

        >>> str2 = u'你好，fanison'
        >>> type(str2)
        unicode

ドキュメント文字列: モジュール、クラス、または関数の最初のステートメントが 1 文字の場合、その文字列はドキュメント文字列となり、__doc__ 属性を使用して参照できます。

#例:

            >>> def printName():
                    "the function is print hello"
                    print 'hello'
            >>> printName.__doc__

演算子:

# S [i] シーケンス要素に戻る I

スライス計算 s [i: j] 1 つのスライスに戻る

拡張スライス演算子 s[i:j:stride]

例:

            >>> str3 = 'hello,fanison'
            >>> str2[0:]
            'hello,fanison'      返回所有元素
            >>> str2[0:7]
            'hello,f'            返回索引7之前的所有元素
            >>> str2[0:7:2]
            'hlof'               返回从索引0到6内步径为2的元素，即隔一个取一个
            >>> str2[7:0:-2]        
            'a,le'               从索引7处倒着隔一个取一个取到索引1处
            >>> str2[-4:-1]
            'iso'                从索引-4处取到-2处       
            >>> str2[-4::-1]
            'inaf,olleh'         从-4处到开始处倒着取

注:

Step 正の場合、それは意味しますインデックスは小さいものから大きいものへと取得されます i < j

ステップ パスは負です。これは、インデックスが大きいものから小さなものへ取得されることを意味します i > j

サポートされる操作:

インデックス付け、スライス、min()、max()、len() など

#len(s) 数値s 内の要素の数

min (s) s の最小値

Max (s) s)

の最大値 サポート方法:

S.index (SUB [,start [,end]]) 指定された文字列 sub が最初に出現する位置を検索します

S.upper() 文字列を大文字に変換します

S. lower() one 文字列を小文字形式に変換

# S.Join (T) は、分離主義接続シーケンス T の文字列として S を使用します

 >>> l1 = list(str1)
>>> l1
['h', 'e', 'l', 'l', 'o', ',', 'f', 'a', 'n', 'i', 's', 'o', 'n']
>>> ''.join(l1)
'hello,fanison'             使用空字符作为分隔符连接列表l1
S.replace(old, new[, count])             替换一个字符串
>>> str1.replace('fan','FAN')
'hello,FANison'

注:

## を使用しますhelp () ヘルプを取得するには

#>>> help(str.join)

2) List

リスト: コンテナの種類 .リーリー

注:

## 元の場所の元の変更をサポートしているため、メモリの場所は変更されません。ID () を使用してその場所の変更を表示できます。

ビルド

## L.append(object) L の末尾に新しい要素を追加する’s . マージされたリストを追加します (2 番目のリストの内容が 1 つの要素として最後に追加されます)

         >>> list1 = [ 1,2,3,'x','n' ]
         >>> list1[1]=56
         >>> print list1
         [1, 56, 3, 'x', 'n']
         >>> list1[1:3]=[]              会删除索引1到索引3之前的元素
         >>> print list1
         [1, 'x', 'n']   
         >>> del(list1[1])              使用del函数删除list索引为1的元素
         >>> print list1
         [1, 'n']

L.pop ([Index]) 要素のインデックスを返し、リストから削除します。key である要素

      >>> l1 = [ 1,2,3 ]
                        >>> l2 = [ 'x','y','z']
                        >>> l1.append(l2)
                        >>> l1
                        [1, 2, 3, ['x', 'y', 'z']]          使用append方法会以其原有存在形式追加
                        >>> l1 = [ 1,2,3 ]
                        >>> l1.extend(l2)
                        >>> l1
                        [1, 2, 3, 'x', 'y', 'z']            注意两种增加的区别

s へs ‐to ‐ ‐‐ ‐‐ ‐nキー、

L.insert(index, object) 在索引index处插入值

                        >>> l1.insert(1,'abc')
                        >>> l1
                        ['x', 'abc', 2, 75]

L.sort() 排序

L.reverse() 逆序

                        >>> l1.sort()
                        [2, 75, 'abc', 'x']
                        >>> l1.reverse()
                        ['x', 'abc', 75, 2]

l1 + l2: 合并两个列表，返回一个新的列表；不会修改原列表；

                        >>> l1 = [ 1,2,3]
                        >>> l2 = [ 'x','y','z']
                        >>> l1 + l2
                        [1, 2, 3, 'x', 'y', 'z']

l1 * N: 把l1重复N次，返回一个新列表;

                        >>> l1 * 3
                        [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3]         使用id()查看是否生成新列表

成员关系判断字符：

in 用法： item in container

not in item not in container

                            >>> l1 = [ 'x','y',3 ]
                            >>> 'y' in l1
                            True
                            >>> 'x' not in l1
                            False

列表解析：[]

列表复制方式：

浅复制:两者指向同一内存对象

                    >>> l1 = [ 1,2,3,4 ]
                    >>> l2 = l1
                    >>> id(l1) == id(l1)
                    True                            可以看出两者内存地址相同
                    >>> l1.append('x')
                    >>> print l1
                    [ 1,2,3,4,'x' ]
                    >>> print l2
                     [ 1,2,3,4,'x' ]

深复制：两者指向不同内存对象

1)导入copy模块，使用deepcoop方法

                     >>> import copy
                     >>> l3 = copy.deepcopy(l1)
                     >>> id(l3) == id(l1)
                     False                          地址不同

2)复制列表的所有元素，生成一个新列表

                    >>> l4 = l1[:]              
                    >>> print l4
                    [ 1,2,3,4,'x' ]
                    >>> l1.append(6)
                    >>> print l1
                    [ 1,2,3,4,'x',6 ]               l1改变
                    >>> print l4
                    [ 1,2,3,4,'x' ]                 l4不变

3)元组

表达式符号：()

容器类型

任意对象的有序集合，通过索引访问其中的元素，不可变对象，长度固定，异构，嵌套

常见操作：

                    >>> t1 = ( 1,2,3,'xyz','abc')
                    >>> type(t1)
                    tuple
                    >>> len(t1)
                    5
                    >>> t2 = ()                             定义一个空元组
                    >>> t3 = ( , )
                    SyntaxError: invalid syntax             报错：使用逗号分隔的条件是最少要有一个元素

(1,)

                    >>> t1[:]
                    ( 1,2,3,'xyz','abc' )
                    >>> t1[1:]
                    (2, 3, 'xyz', 'abc')

(1,2)

                    >>> t1[1:4]
                    (2, 3, 'xyz')
                    >>> t4 = 'x',1,'yz',45,[2,4,6]              注意!!!这样也可以生成元组
                    >>> t4  
                    ('x', 1, 'yz', 45, [2, 4, 6])

t1 + t4: 合并两个元组，返回一个新的元组；不会修改原元组；

                    >>> t1 + t4
                    (1, 2, 3, 'xyz', 'abc', 'x', 1, 'yz', 45, [2, 4, 6])

t1 * N: 把l1重复N次，返回一个新元组;

                    >>> t1 * 3
                    (1, 2, 3, 'xyz', 'abc', 1, 2, 3, 'xyz', 'abc', 1, 2, 3, 'xyz', 'abc')

成员关系判断

in

not in

注意：

虽然元组本身不可变，但如果元组内嵌套了可变类型的元素，那么此类元素的修改不会返回新元组；

例：

                    >>> t4 = ('x', 1, 'yz', 45, [2, 4, 6])
                    >>> id(t4)
                    44058448
                    >>> t4[4]                           
                    [2, 4, 6]
                    >>> t4[4].pop()                     弹出列表内一个元素
                    6
                    >>> print t4[4]
                    [2, 4]
                    >>> print t4
                    ('x', 1, 'yz', 45, [2, 4]) 
                    >>> id(t4)
                    44058448                            由此可见，对元组内列表内的修改也会使元组发生改变，没有返回新元组

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