python的数据结构
数据结构:是指通过某种方式组织在一起的数据元素的集合
主要包括:
序列:主要介绍列表、元组、字符串
映射:字典
集合(set)
列表:shoplist = ['apple', 'mango', 'carrot', 'banana']
字典:di = {'a':123,'b':'something'}
集合:jihe = {'apple','pear','apple'}
元组: t = 123,456,'hello'
1.列表
空列表:a=[]
函数方法:a.append(3) >>>[3]
a.extend([3,4,5]) >>>[3,3,4,5] 添加一个列表序列
a.insert(1,'hello') >>>[3,'hello',3,4,5]
a.remove(3) >>>['hello',3,4,5] 删除第一个出现的3,没有3则报错
a.pop() >>>['hello',3,4]
a.pop(0) >>>[3,4]
a.index(4) >>>1 返回出现的第一个4的下标
a.count(3) >>>1 列表中元素3的个数
a.sort >>>[3,4] 排序
a.reverse() >>>[4,3] 反序
删除元素的方法
a.remove(3) 通过值删除元素,删除第一个为参数值得元素
a.pop() 通过下标删除元素,默认删除列表最后一个值,带参数则删除下标为参数值的元素
del a[0] 通过下标删除元素,
del a[2:4] 删除a表下标为2,3的元素
del a[:] 删除a列表所有元素
del a 删除列表
列表推导式:
vec = [2,4,6]
[3*x for x in vec if x<6] >>>[6,12] 3*2,3*4
vec2 = [1,2,3]
[x*y for x in vec for y in vec2] >>>[2,4,6,4,8,12,6,12,18]
嵌套列表推导式:
mat = [
[1,2,3],
[4,5,6],
[7,8,9]
]
print ([[row[i] for row in mat] for i in [0,1,2]])
>>>[[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]]
思考:list (zip(mat)) 和 list (zip(*mat))结果会有什么不同
2.元组
空元组:t = ()
元组赋值: t = (123,345)
t[0] >>>123
3.字典
d = {'Jack':'jack@mail.com','Tom':'Tom@main.com'}
d['Jack'] >>>'jack@mail.com
d['Jim'] = 'Jim@sin.com' >>>{'Jim': 'Jim@sin.com', 'Jack': 'jack@mail.com', 'Tom': 'Tom@main.com'}
del d['Jim'] >>>{'Jack': 'jack@mail.com', 'Tom': 'Tom@main.com'}
list(d.keys()) 将返回一个字典中所有关键字组成的无序列表
sorted(d.keys()) 将返回一个字典中所有关键字组成的排序列表
dict() 构造函数可以直接从key-value对中创建字典
dict([('Tim',123),('Tiny',234)]) >>>{'Tiny': 234, 'Tim': 123}
推导式创建字典:
{d2:d2+'@main.com' for d2 in list(d.keys())}
>>>{'Jack': 'Jack@main.com', 'Tom': 'Tom@main.com'}
练习:循环输出字典中的键值对:
for name,email in d.items():
print(name,email)
4.集合
空集合:A = set() ※想要创建空集合,必须使用set()
演示:
basket = {'apple','orange','apple'} >>>{'orange', 'apple'} 注意重复的元素只显示一个?
'apple' in basket >>>True
'pear' in basket >>>False
集合的数学运算:
a = set('ababcdabca') >>>{'c', 'b', 'a', 'd'}
b = {'a','b','m'} >>>{'b', 'a', 'm'}
a - b >>>{'c', 'd'}
b - a >>>{'m'}
a | b >>>{'c', 'd', 'b', 'a', 'm'}
a & b >>>{'a','b'}
a ^ b >>>{'c','d','m'}
集合推导式:
{x for x in a if x not in 'ab'} >>>{'c','d'}
Atas ialah kandungan terperinci python的数据结构. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



PHP dan Python mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri, dan pilihannya bergantung kepada keperluan projek dan keutamaan peribadi. 1.PHP sesuai untuk pembangunan pesat dan penyelenggaraan aplikasi web berskala besar. 2. Python menguasai bidang sains data dan pembelajaran mesin.

Python dan JavaScript mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri dari segi komuniti, perpustakaan dan sumber. 1) Komuniti Python mesra dan sesuai untuk pemula, tetapi sumber pembangunan depan tidak kaya dengan JavaScript. 2) Python berkuasa dalam bidang sains data dan perpustakaan pembelajaran mesin, sementara JavaScript lebih baik dalam perpustakaan pembangunan dan kerangka pembangunan depan. 3) Kedua -duanya mempunyai sumber pembelajaran yang kaya, tetapi Python sesuai untuk memulakan dengan dokumen rasmi, sementara JavaScript lebih baik dengan MDNWebDocs. Pilihan harus berdasarkan keperluan projek dan kepentingan peribadi.

Docker menggunakan ciri -ciri kernel Linux untuk menyediakan persekitaran berjalan yang cekap dan terpencil. Prinsip kerjanya adalah seperti berikut: 1. Cermin digunakan sebagai templat baca sahaja, yang mengandungi semua yang anda perlukan untuk menjalankan aplikasi; 2. Sistem Fail Kesatuan (Unionfs) menyusun pelbagai sistem fail, hanya menyimpan perbezaan, menjimatkan ruang dan mempercepatkan; 3. Daemon menguruskan cermin dan bekas, dan pelanggan menggunakannya untuk interaksi; 4. Ruang nama dan cgroups melaksanakan pengasingan kontena dan batasan sumber; 5. Pelbagai mod rangkaian menyokong interkoneksi kontena. Hanya dengan memahami konsep -konsep teras ini, anda boleh menggunakan Docker dengan lebih baik.

Dalam kod VS, anda boleh menjalankan program di terminal melalui langkah -langkah berikut: Sediakan kod dan buka terminal bersepadu untuk memastikan bahawa direktori kod selaras dengan direktori kerja terminal. Pilih arahan Run mengikut bahasa pengaturcaraan (seperti python python your_file_name.py) untuk memeriksa sama ada ia berjalan dengan jayanya dan menyelesaikan kesilapan. Gunakan debugger untuk meningkatkan kecekapan debug.

Kod VS boleh digunakan untuk menulis Python dan menyediakan banyak ciri yang menjadikannya alat yang ideal untuk membangunkan aplikasi python. Ia membolehkan pengguna untuk: memasang sambungan python untuk mendapatkan fungsi seperti penyempurnaan kod, penonjolan sintaks, dan debugging. Gunakan debugger untuk mengesan kod langkah demi langkah, cari dan selesaikan kesilapan. Mengintegrasikan Git untuk Kawalan Versi. Gunakan alat pemformatan kod untuk mengekalkan konsistensi kod. Gunakan alat linting untuk melihat masalah yang berpotensi lebih awal.

Sambungan kod VS menimbulkan risiko yang berniat jahat, seperti menyembunyikan kod jahat, mengeksploitasi kelemahan, dan melancap sebagai sambungan yang sah. Kaedah untuk mengenal pasti sambungan yang berniat jahat termasuk: memeriksa penerbit, membaca komen, memeriksa kod, dan memasang dengan berhati -hati. Langkah -langkah keselamatan juga termasuk: kesedaran keselamatan, tabiat yang baik, kemas kini tetap dan perisian antivirus.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.

Kod VS boleh dijalankan pada Windows 8, tetapi pengalaman mungkin tidak hebat. Mula -mula pastikan sistem telah dikemas kini ke patch terkini, kemudian muat turun pakej pemasangan kod VS yang sepadan dengan seni bina sistem dan pasangnya seperti yang diminta. Selepas pemasangan, sedar bahawa beberapa sambungan mungkin tidak sesuai dengan Windows 8 dan perlu mencari sambungan alternatif atau menggunakan sistem Windows yang lebih baru dalam mesin maya. Pasang sambungan yang diperlukan untuk memeriksa sama ada ia berfungsi dengan betul. Walaupun kod VS boleh dilaksanakan pada Windows 8, disyorkan untuk menaik taraf ke sistem Windows yang lebih baru untuk pengalaman dan keselamatan pembangunan yang lebih baik.
