目录
列表
Example
示例
元组
Set
集合
字典
比较表
结论
首页 后端开发 Python教程 Python中列表、元组、集合和字典的区别和应用

Python中列表、元组、集合和字典的区别和应用

Aug 27, 2023 pm 02:09 PM
列表(list) 元组(tuple) 字典(dictionary)

Python中列表、元组、集合和字典的区别和应用

高级解释型编程语言 Python 附带了许多内置数据结构,包括列表、元组、集合和字典。这些数据结构对于 Python 编程环境至关重要,因为它们提供了存储和管理数据的有效方法。本文对几种数据结构进行了比较和对比,重点介绍了它们的优点、缺点和最佳使用场景,以帮助开发人员。

列表

  • 列表是由方形部分 [] 表示的排列好的数据结构。由于它是一个可变信息结构,因此您可以在添加任何部分时更改它们。

  • 您可以使用内置的方法(如append(),remove()和insert())添加,删除或修改列表中的条目。

  • 列表中的单个内容同样可以通过切片和排序策略来获取和更改,因此在数据不断变化和运行繁重功能的场景中非常有用。

  • 购物清单是使用列表的一个很好的方式,因为您可以根据需要添加、删除或修改项目,并且可以用于存储值的列表,例如姓名或数字的列表。

Example

的中文翻译为:

示例

# Define a list of fruits
fruits = ['apple', 'banana', 'orange']

# Add a new fruit to the end of the list
fruits.append('kiwi')

# Print the contents of the list
print(fruits)  # Output: ['apple', 'banana', 'orange', 'kiwi']
登录后复制

元组

  • 元组是括在方括号 () 中的有序项目集合。由于它是一个永久的信息结构,因此在添加其任何部分后就无法更改它们。

  • 一旦创建完成,元组的各个部分保持不变。然而,您可以通过合并两个或多个元组来创建一个新的元组。在Python中,通常将不经常需要更改的数据存储在元组中。

  • 元组可用于例如记录图表上点的方向。由于您可能从功能中返回一个元组,而不是为所有内容创建明确无误的因素,因此元组对于从功能中返回一些品质特别有用。

Example

的中文翻译为:

示例

# Define a tuple of names
names = ('Alice', 'Bob', 'Charlie')

# Print the third name in the tuple
print(names[2])  # Output: Charlie
登录后复制

Set

的中文翻译为:

集合

  • 集合是一组未排序且包含在花括号中的不同组件。它是一种可变的数据结构,因此当创建集合时,您可以从中添加或删除元素。您还可以对集合执行并集、交集和差集等集合运算。

  • 在Python中,集合通常用于执行数学操作,例如查找集合的交集或并集,并消除重复项。

Example

的中文翻译为:

示例

# Define a set of unique numbers
numbers = {1, 2, 3, 4, 4, 4}

# Print the contents of the set
print(numbers)  # Output: {1, 2, 3, 4}
登录后复制

字典

  • 键值对的花括号集合是字典的基础。它是一种可变信息结构,这意味着您可以在创建后添加、删除或更改单词引用中的组件。索引操作可用于获取键的值。

  • Python 中通常使用字典来以结构化格式存储数据。例如,您可以使用字典来存储学生的详细信息,如姓名、年龄和年级。字典对于在程序中存储配置设置也很有用。

Example

的中文翻译为:

示例

# Define a dictionary of ages
ages = {'Hancock': 25, 'Julie': 30, 'Jamie': 35}

# Print the age of Hancock
print(ages['Hancock'])  # Output: 25
登录后复制

比较表

列表

元组

设置

字典

语法

[ ]

( )

{ }

{ }

可变/不可变

可变的

不可变的

可变的

可变的

订单

已订购

已订购

无序列表

无序列表

重复

允许

允许

不允许

不允许

索引

允许

允许

不允许

允许

切片

允许

允许

不允许

不允许

常见操作

追加()、插入()、删除()、弹出()、扩展()

串联、解包、索引、切片

add()、remove()、union()、intersection()、difference()

keys()、values()、items()、get()

应用程序

存储可变的项目序列

存储不可变的项目序列,从函数返回多个值

执行集合操作,从列表中删除重复项

存储键值对,提供对数据的结构化访问

限制

处理大型列表时速度较慢,占用的内存比元组多

创建后无法添加、删除或修改元素

不保留顺序,无法存储重复项

键必须是唯一且不可变的,值可以是可变或不可变的

结论

为了有效地存储和操作数据,Python 附带了许多内置数据结构。记录、元组、集合和单词引用的明确无误的品质使它们适合不同的使用环境。通过研究各种数据结构的各种变体和应用,开发人员可以根据自己的特定需求选择理想的数据结构。

以上是Python中列表、元组、集合和字典的区别和应用的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

本站声明
本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系admin@php.cn

热AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智能驱动的应用程序,用于创建逼真的裸体照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用于从照片中去除衣服的在线人工智能工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免费脱衣服图片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脱衣机

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

免费生成ai无尽的。

热门文章

R.E.P.O.能量晶体解释及其做什么(黄色晶体)
2 周前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
仓库:如何复兴队友
1 个月前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Hello Kitty Island冒险:如何获得巨型种子
4 周前 By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

热工具

记事本++7.3.1

记事本++7.3.1

好用且免费的代码编辑器

SublimeText3汉化版

SublimeText3汉化版

中文版,非常好用

禅工作室 13.0.1

禅工作室 13.0.1

功能强大的PHP集成开发环境

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

视觉化网页开发工具

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神级代码编辑软件(SublimeText3)

如何使用Python查找文本文件的ZIPF分布 如何使用Python查找文本文件的ZIPF分布 Mar 05, 2025 am 09:58 AM

本教程演示如何使用Python处理Zipf定律这一统计概念,并展示Python在处理该定律时读取和排序大型文本文件的效率。 您可能想知道Zipf分布这个术语是什么意思。要理解这个术语,我们首先需要定义Zipf定律。别担心,我会尽量简化说明。 Zipf定律 Zipf定律简单来说就是:在一个大型自然语言语料库中,最频繁出现的词的出现频率大约是第二频繁词的两倍,是第三频繁词的三倍,是第四频繁词的四倍,以此类推。 让我们来看一个例子。如果您查看美国英语的Brown语料库,您会注意到最频繁出现的词是“th

我如何使用美丽的汤来解析HTML? 我如何使用美丽的汤来解析HTML? Mar 10, 2025 pm 06:54 PM

本文解释了如何使用美丽的汤库来解析html。 它详细介绍了常见方法,例如find(),find_all(),select()和get_text(),以用于数据提取,处理不同的HTML结构和错误以及替代方案(SEL)

python中的图像过滤 python中的图像过滤 Mar 03, 2025 am 09:44 AM

处理嘈杂的图像是一个常见的问题,尤其是手机或低分辨率摄像头照片。 本教程使用OpenCV探索Python中的图像过滤技术来解决此问题。 图像过滤:功能强大的工具 图像过滤器

如何使用TensorFlow或Pytorch进行深度学习? 如何使用TensorFlow或Pytorch进行深度学习? Mar 10, 2025 pm 06:52 PM

本文比较了Tensorflow和Pytorch的深度学习。 它详细介绍了所涉及的步骤:数据准备,模型构建,培训,评估和部署。 框架之间的关键差异,特别是关于计算刻度的

Python中的平行和并发编程简介 Python中的平行和并发编程简介 Mar 03, 2025 am 10:32 AM

Python是数据科学和处理的最爱,为高性能计算提供了丰富的生态系统。但是,Python中的并行编程提出了独特的挑战。本教程探讨了这些挑战,重点是全球解释

如何在Python中实现自己的数据结构 如何在Python中实现自己的数据结构 Mar 03, 2025 am 09:28 AM

本教程演示了在Python 3中创建自定义管道数据结构,利用类和操作员超载以增强功能。 管道的灵活性在于它能够将一系列函数应用于数据集的能力,GE

python对象的序列化和避难所化:第1部分 python对象的序列化和避难所化:第1部分 Mar 08, 2025 am 09:39 AM

Python 对象的序列化和反序列化是任何非平凡程序的关键方面。如果您将某些内容保存到 Python 文件中,如果您读取配置文件,或者如果您响应 HTTP 请求,您都会进行对象序列化和反序列化。 从某种意义上说,序列化和反序列化是世界上最无聊的事情。谁会在乎所有这些格式和协议?您想持久化或流式传输一些 Python 对象,并在以后完整地取回它们。 这是一种在概念层面上看待世界的好方法。但是,在实际层面上,您选择的序列化方案、格式或协议可能会决定程序运行的速度、安全性、维护状态的自由度以及与其他系

Python中的数学模块:统计 Python中的数学模块:统计 Mar 09, 2025 am 11:40 AM

Python的statistics模块提供强大的数据统计分析功能,帮助我们快速理解数据整体特征,例如生物统计学和商业分析等领域。无需逐个查看数据点,只需查看均值或方差等统计量,即可发现原始数据中可能被忽略的趋势和特征,并更轻松、有效地比较大型数据集。 本教程将介绍如何计算平均值和衡量数据集的离散程度。除非另有说明,本模块中的所有函数都支持使用mean()函数计算平均值,而非简单的求和平均。 也可使用浮点数。 import random import statistics from fracti

See all articles