0/1To Begin/数据类型与结构

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0 To Begin

• //：向下取整除法
• **：乘方
• 在交互模式下，上一次打印出来的表达式被赋值给变量 _
• 如果不希望前置了 的字符转义成特殊字符，可以使用 原始字符串 方式，在引号前添加 r 即可
• python可以多重赋值，如：a,b=b,a+b

1 数据类型与结构

1.1 数字

1.2 序列-字符串

• 字符串可以用 + 进行连接（粘到一起），也可以用 * 进行重复

  相邻的两个或多个 字符串字面值 （引号引起来的字符）将会自动连接到一起

  连接变量和字面值，需要使用+号，不能省略

• 字符串与列表是可以被 索引 （下标访问）的，第一个字符索引是 0。单个字符并没有特殊的类型，只是一个长度为一的字符串

• Python 中的字符串不能被修改，因此，向字符串的某个索引位置赋值会产生错误，但列表可以被修改

  索引也可以用负数，这种会从右边开始数

• 除了索引，字符串还支持 切片。索引可以得到单个字符，而 切片 可以获取子字符串

  切片的索引有默认值；省略开始索引时默认为0，省略结束索引时默认为到字符串的结束

  注意切片的开始总是被包括在结果中，而结束不被包括

1.3 序列-列表

• 例如 a=[2,4,4,5,6,7]
• 支持拼接操作+
• 可以嵌套赋值a=[[2,3,4],[4,5,6]]
• [:] 可索引所有列表内元素

1.3.1、列表更多特性

>>> fruits = ['orange', 'apple', 'pear', 'banana', 'kiwi', 'apple', 'banana']
>>> fruits.count('apple')
2
>>> fruits.count('tangerine')
0
>>> fruits.index('banana')
3
>>> fruits.index('banana', 4)
# Find next banana starting a position 4
6
>>> fruits.reverse()
>>> fruits
['banana', 'apple', 'kiwi', 'banana', 'pear', 'apple', 'orange']
>>> fruits.append('grape')
>>> fruits
['banana', 'apple', 'kiwi', 'banana', 'pear', 'apple', 'orange', 'grape']
>>> fruits.sort()
>>> fruits
['apple', 'apple', 'banana', 'banana', 'grape', 'kiwi', 'orange', 'pear']
>>> fruits.pop()
'pear'

• list.append(x)

  在列表的末尾添加一个元素。相当于 a[len(a):] = [x] 。

• list.extend(iterable)

  使用可迭代对象中的所有元素来扩展列表。相当于 a[len(a):] = iterable 。

• list.insert(i, x)

  在给定的位置插入一个元素。第一个参数是要插入的元素的索引，所以 a.insert(0, x) 插入列表头部， a.insert(len(a), x) 等同于 a.append(x) 。

• list.remove(x)

  移除列表中第一个值为 x 的元素。如果没有这样的元素，则抛出 ValueError 异常。

• list.pop([i])

  删除列表中给定位置的元素并返回它。如果没有给定位置，a.pop() 将会删除并返回列表中的最后一个元素。（ 方法签名中 i 两边的方括号表示这个参数是可选的，而不是要你输入方括号。你会在 Python 参考库中经常看到这种表示方法)。

• list.clear()

  删除列表中所有的元素。相当于 del a[:] 。

• list.index(x[, start[, end]])

  返回列表中第一个值为 x 的元素的从零开始的索引。如果没有这样的元素将会抛出 ValueError 异常。可选参数 start 和 end 是切片符号，用于将搜索限制为列表的特定子序列。返回的索引是相对于整个序列的开始计算的，而不是 start 参数。

• list.count(x)

  返回元素 x 在列表中出现的次数。

• list.sort(key=None, reverse=False)

  对列表中的元素进行排序（参数可用于自定义排序，解释请参见 sorted()）。

• list.reverse()

  反转列表中的元素。

• list.copy()

  返回列表的一个浅拷贝。相当于 a[:]

1.3.2、列表作为堆栈使用（后进先出）

>>> stack = [3, 4, 5]
>>> stack.append(6)
>>> stack.append(7)
>>> stack
[3, 4, 5, 6, 7]
>>> stack.pop()
7
>>> stack
[3, 4, 5, 6]

• 列表方法使得列表作为堆栈非常容易，最后一个插入，最先取出（“后进先出”）。要添加一个元素到堆栈的顶端，使用 append() 。要从堆栈顶部取出一个元素，使用 pop()

1.3.3、列表作为队列使用（先进先出）

>>> from collections import deque
>>> queue = deque(["Eric", "John", "Michael"])
>>> queue.append("Terry")
# Terry arrives
>>> queue.append("Graham")
# Graham arrives
>>> queue.popleft()
# The first to arrive now leaves
'Eric'
>>> queue.popleft()
# The second to arrive now leaves
'John'
>>> queue
# Remaining queue in order of arrival
deque(['Michael', 'Terry', 'Graham'])

>>> # flatten a list using a listcomp with two 'for'
>>> vec = [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]
>>> [num for elem in vec for num in elem]
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

• 列表也可以用作队列，其中先添加的元素被最先取出 (“先进先出”)；然而列表用作这个目的相当低效。因为在列表的末尾添加和弹出元素非常快，但是在列表的开头插入或弹出元素却很慢 (因为所有的其他元素都必须移动一位)。
• 若要实现一个队列， collections.deque 被设计用于快速地从两端操作

1.3.4、列表推导式

squares = [x**2 for x in range(10)]

• 列表推导式的结构是由一对方括号所包含的以下内容：一个表达式，后面跟一个 for 子句，然后是零个或多个 for 或 if 子句。 其结果将是一个新列表，由对表达式依据后面的 for 和 if 子句的内容进行求值计算而得出

1.4、del语句

>>> a = [-1, 1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
>>> del a[0]
>>> a
[1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
>>> del a[2:4]
>>> a
[1, 66.25, 1234.5]
>>> del a[:]
>>> a
[]

• 可以从列表按照给定的索引而不是值来移除一个元素
• del 也可以被用来删除整个变量

1.5、序列-元组

一个元组由几个被逗号隔开的值组成

>>> t = 12345, 54321, 'hello!'
>>> t[0]
12345
>>> t
(12345, 54321, 'hello!')
>>> # Tuples may be nested:
... u = t, (1, 2, 3, 4, 5)
>>> u
((12345, 54321, 'hello!'), (1, 2, 3, 4, 5))
>>> # Tuples are immutable:
... t[0] = 88888
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
>>> # but they can contain mutable objects:
... v = ([1, 2, 3], [3, 2, 1])
>>> v
([1, 2, 3], [3, 2, 1])

• 元组在输出时总是被圆括号包围的，以便正确表示嵌套元组
• 给元组中的一个单独的元素赋值是不允许的，当然你可以创建包含可变对象的元组
• 虽然元组可能看起来与列表很像，但它们通常是在不同的场景被使用，并且有着不同的用途。元组是不可变的，其序列通常包含不同种类的元素，并且通过解包或者索引来访问。
• 列表是可变的，并且列表中的元素一般是同种类型的，并且通过迭代访问
• 空元组可以直接被一对空圆括号创建
• 含有一个元素的元组可以通过在这个元素后添加一个逗号来构建

t=12345,54321,'hello!'
x,y,z=t

• 语句 t = 12345, 54321, 'hello!' 是 元组打包 的一个例子：值 12345, 54321 和 'hello!' 被打包进元组。其逆操作也是允许的
• x,y,z=t被称为 序列解包 也是很恰当的，因为解包操作的等号右侧可以是任何序列。序列解包要求等号左侧的变量数与右侧序列里所含的元素数相同。注意可变参数其实也只是元组打包和序列解包的组合。

1.6、散列-集合

>>> basket = {'apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana'}
>>> print(basket)
# show that duplicates have been removed
{'orange', 'banana', 'pear', 'apple'}
>>> 'orange' in basket
# fast membership testing
True
>>> 'crabgrass' in basket
False
>>> # Demonstrate set operations on unique letters from two words
...
>>> a = set('abracadabra')
>>> b = set('alacazam')
>>> a
# unique letters in a
{'a', 'r', 'b', 'c', 'd'}
>>> a - b
# letters in a but not in b
{'r', 'd', 'b'}
>>> a | b
# letters in a or b or both
{'a', 'c', 'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}
>>> a & b
# letters in both a and b
{'a', 'c'}
>>> a ^ b
# letters in a or b but not both
{'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}

• Python也包含有 集合 类型。集合是由不重复元素组成的无序的集。它的基本用法包括成员检测和消除重复元素。集合对象也支持像 联合，交集，差集，对称差分等数学运算。
• 花括号或 set() 函数可以用来创建集合。注意：要创建一个空集合你只能用 set() 而不能用 {}，因为后者是创建一个空字典

1.7、散列-字典

>>> tel = {'jack': 4098, 'sape': 4139}
>>> tel['guido'] = 4127
>>> tel
{'jack': 4098, 'sape': 4139, 'guido': 4127}
>>> tel['jack']
4098
>>> del tel['sape']
>>> tel['irv'] = 4127
>>> tel
{'jack': 4098, 'guido': 4127, 'irv': 4127}
>>> list(tel)
['jack', 'guido', 'irv']
>>> sorted(tel)
['guido', 'irv', 'jack']
>>> 'guido' in tel
True
>>> 'jack' not in tel
False

• 字典是以关键字为索引的，关键字可以是任意不可变类型，通常是字符串或数字。如果一个元组只包含字符串、数字或元组，那么这个元组也可以用作关键字。但如果元组直接或间接地包含了可变对象，那么它就不能用作关键字。
• 列表不能用作关键字，因为列表可以通过索引、切片或 append() 和 extend() 之类的方法来改变。
• 字典可看做是一个 键: 值 对的集合，键必须是唯一的（在一个字典中）。一对花括号可以创建一个空字典：{} 。另一种初始化字典的方式是在一对花括号里放置一些以逗号分隔的键值对，而这也是字典输出的方式。
• 字典主要的操作是使用关键字存储和解析值。也可以用 del 来删除一个键值对。如果你使用了一个已经存在的关键字来存储值，那么之前与这个关键字关联的值就会被遗忘。用一个不存在的键来取值则会报错。
• 对一个字典执行 list(d) 将返回包含该字典中所有键的列表，按插入次序排列 (如需其他排序，则要使用 sorted(d))。要检查字典中是否存在一个特定键，可使用 in 关键字。

>>> dict([('sape', 4139), ('guido', 4127), ('jack', 4098)])
{'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098}
#dict() 构造函数可以直接从键值对序列里创建字典。
>>> {x: x**2 for x in (2, 4, 6)}
{2: 4, 4: 16, 6: 36}
#字典推导式可以从任意的键值表达式中创建字典
>>> dict(sape=4139, guido=4127, jack=4098)
{'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098}
#当关键字是简单字符串时，有时直接通过关键字参数来指定键值对更方便

1.8、循环

1.8.1、字典中循环

当在字典中循环时，用 items() 方法可将关键字和对应的值同时取出

>>> knights = {'gallahad': 'the pure', 'robin': 'the brave'}
>>> for k, v in knights.items():
...
print(k, v)
...
gallahad the pure
robin the brave

1.8.2、序列中循环

• 当在序列中循环时，用 enumerate() 函数可以将索引位置和其对应的值同时取出

>>> for i, v in enumerate(['tic', 'tac', 'toe']):
...
print(i, v)
...
0 tic
1 tac
2 toe

• 当同时在两个或更多序列中循环时，可以用 zip() 函数将其内元素一一匹配。

questions = ['name', 'quest', 'favorite color']
answers = ['lancelot', 'the holy grail', 'blue']
for q, a in zip(questions, answers):
print('What is your {0}?
It is {1}.'.format(q, a))

1.8.3、逆向循环

当逆向循环一个序列时，先正向定位序列，然后调用 reverse() 函数

>>> for i in reversed(range(1, 10, 2)):
...
print(i)
...
9
7
5
3
1

1.8.4、循环时修改内容

有时可能会想在循环时修改列表内容，一般来说改为创建一个新列表是比较简单且安全的

>>> import math
>>> raw_data = [56.2, float('NaN'), 51.7, 55.3, 52.5, float('NaN'), 47.8]
>>> filtered_data = []
>>> for value in raw_data:
...
if not math.isnan(value):
...
filtered_data.append(value)
...
>>> filtered_data
[56.2, 51.7, 55.3, 52.5, 47.8]

最后

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