【Python操作基础】——序列

简介: 【Python操作基础】——序列

【Python操作基础】系列——序列操作,建议收藏!

该篇文章首先利用Python展示了使用序列类型数据的相关操作,包括索引、切片、迭代、拆包、*运算、通用函数操作实例演示等。

1 支持索引

 运行程序:

myString="123456789"
myString[1]
myList=[11,12,13,14,15,16,17,18,19]
myList[1]
myTuple=(21,22,23,24,25,26,27,28,29)
myTuple[1]

运行结果:

'2'
12
22

2 支持切片

  运行程序:

myString="123456789"
myString[1:9:2] #步长为2切片
myList=[11,12,13,14,15,16,17,18,19]
myList[1:9:2]
myTuple=(21,22,23,24,25,26,27,28,29)
myTuple[1:9:2]

运行结果:

'2468'
[12, 14, 16, 18]
(22, 24, 26, 28)

3 支持迭代

  运行程序:

from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell
InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all"       ##执行多输出
myString="123456789"
for i in myString:
    print(i,end=" ")
myList=[11,12,13,14,15,16,17,18,19]
for i in myList:
    print(i,end=" ")
myTuple=(21,22,23,24,25,26,27,28,29)
for i in myTuple:
    print(i,end=" ")

运行结果:

1 2 3 4 5 6 7 8 9 11 12 13 14 15 16 17 18 19 21 22 23 24 25 26 27 28 29

4 支持拆包

  运行程序:

myString="123456789"
a1,a2,a3,a4,a5,a6,a7,a8,a9=myString
a1,a2,a3,a4,a5,a6,a7,a8,a9
myList=[11,12,13,14,15,16,17,18,19]
a1,a2,a3,a4,a5,a6,a7,a8,a9=myList
a1,a2,a3,a4,a5,a6,a7,a8,a9
myTuple=(21,22,23,24,25,26,27,28,29)
a1,a2,a3,a4,a5,a6,a7,a8,a9=myTuple
a1,a2,a3,a4,a5,a6,a7,a8,a9

运行结果:

('1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9')
(11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19)
(21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29)1 2 3 4 5 6 7 8 9 11 12 13 14 15 16 17 18 19 21 22 23 24 25 26 27 28 29

5 支持*运算

  运行程序:

myString="123456789"
myString * 3 #重复运算符
myList=[11,12,13,14,15,16,17,18,19]
myList * 3
myTuple=(21,22,23,24,25,26,27,28,29)
myTuple * 3

运行结果:

'123456789123456789123456789'
[11,
 12,
 13,
 14,
 15,
 16,
 17,
 18,
 19,
 11,
 12,
 13,
 14,
 15,
 16,
 17,
 18,
 19,
 11,
 12,
 13,
 14,
 15,
 16,
 17,
 18,
 19]
(21,
 22,
 23,
 24,
 25,
 26,
 27,
 28,
 29,
 21,
 22,
 23,
 24,
 25,
 26,
 27,
 28,
 29,
 21,
 22,
 23,
 24,
 25,
 26,
 27,
 28,
 29)

6 通用函数

  运行程序:

myString="123456789"
myList=[11,12,13,14,15,16,17,18,19]
myTuple=(21,22,23,24,25,26,27,28,29)
len(myString),len(myList),len(myTuple)
sorted(myString),sorted(myList),sorted(myTuple)
(['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9'],
 [11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19],
 [21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29])
reversed(myString),reversed(myList),reversed(myTuple)#生成迭代器
list(reversed(myString)) #强制转换值
enumerate(myString),enumerate(myList),enumerate(myTuple)
list(enumerate(myString))
[(0, '1'),
 (1, '2'),
 (2, '3'),
 (3, '4'),
 (4, '5'),
 (5, '6'),
 (6, '7'),
 (7, '8'),
 (8, '9')]
zip(myList,myTuple)
list(zip(myList,myTuple))

运行结果:

(9, 9, 9)
(['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9'],
 [11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19],
 [21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29])
(['1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9'],
 [11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19],
 [21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29])
(<reversed at 0x2cd42810208>,
 <list_reverseiterator at 0x2cd428102b0>,
 <reversed at 0x2cd42810128>)
['9', '8', '7', '6', '5', '4', '3', '2', '1']
(<enumerate at 0x2cd449af048>,
 <enumerate at 0x2cd449af090>,
 <enumerate at 0x2cd449af288>)
[(0, '1'),
 (1, '2'),
 (2, '3'),
 (3, '4'),
 (4, '5'),
 (5, '6'),
 (6, '7'),
 (7, '8'),
 (8, '9')]
[(0, '1'),
 (1, '2'),
 (2, '3'),
 (3, '4'),
 (4, '5'),
 (5, '6'),
 (6, '7'),
 (7, '8'),
 (8, '9')]
<zip at 0x2cd44b38548>
[(11, 21),
 (12, 22),
 (13, 23),
 (14, 24),
 (15, 25),
 (16, 26),
 (17, 27),
 (18, 28),
 (19, 29)]


相关文章
|
6天前
|
Python
高阶函数如`map`, `filter`, `reduce`和`functools.partial`在Python中用于函数操作
【6月更文挑战第20天】高阶函数如`map`, `filter`, `reduce`和`functools.partial`在Python中用于函数操作。装饰器如`@timer`接收或返回函数,用于扩展功能,如记录执行时间。`timer`装饰器通过包裹函数并计算执行间隙展示时间消耗,如`my_function(2)`执行耗时2秒。
15 3
|
16天前
|
Java Serverless 应用服务中间件
Serverless 应用引擎操作报错合集之部署python项目时,构建过程报错,怎么解决
Serverless 应用引擎(SAE)是阿里云提供的Serverless PaaS平台,支持Spring Cloud、Dubbo、HSF等主流微服务框架,简化应用的部署、运维和弹性伸缩。在使用SAE过程中,可能会遇到各种操作报错。以下是一些常见的报错情况及其可能的原因和解决方法。
|
6天前
|
存储 Go 索引
牢记python对象的操作方式
【6月更文挑战第20天】在Python中,`hash()`和`is`帮助确定对象的相等性。`dir()`和`vars()`揭示对象的属性和内部表示,`__slots__`优化内存使用。列表和字典结构有不同的内存和性能特性,字典使用哈希表进行快速访问。
39 5
牢记python对象的操作方式
|
11天前
|
机器学习/深度学习 调度 Python
SOFTS: 时间序列预测的最新模型以及Python使用示例
这是2024年4月《SOFTS: Efficient Multivariate Time Series Forecasting with Series-Core Fusion》中提出的新模型,采用集中策略来学习不同序列之间的交互,从而在多变量预测任务中获得最先进的性能。
36 4
|
1天前
|
jenkins 持续交付 API
使用Python操作Jenkins的过程详解
Python作为一种简洁、灵活且功能丰富的编程语言,可以与各种API轻松集成,Jenkins的API也不例外。借助于Python中的python-jenkins模块,我们可以轻松地编写脚本来连接到Jenkins服务器,并执行各种操作,如创建、删除、构建Jobs等。这种自动化的方式不仅提高了效率,还使得CI/CD流程更加灵活和可控。
|
7天前
|
Python
Python列表推导式是一种简洁的创建新列表的方式,它允许你在一行代码中完成对数据的操作和转换
【6月更文挑战第19天】Python列表推导式是创建新列表的简洁语法,它在一行内处理数据。表达式如`[expr for item in iterable if cond]`,其中`expr`是对元素的操作,`item`来自`iterable`,`if cond`是可选过滤条件。例如,将数字列表平方:`[x**2 for x in numbers]`。嵌套列表推导处理复杂结构,如合并二维数组:`[[a+b for a,b in zip(row1, row2)] for row1, row2 in zip(matrix1, matrix2)]`。简洁但勿过度复杂化。
14 5
|
7天前
|
Python
Python教程:Python中的输入与输出操作
在编程语言中,输入(Input)和输出(Output),简称I/O,是基础且重要的概念。Python作为一门易于学习且功能强大的编程语言,在处理输入和输出方面提供了多种方式。本文将深入探讨Python中的输入输出操作,包括标准输入输出、文件操作、以及网络I/O等领域
18 4
|
6天前
|
SQL Oracle 关系型数据库
Python连接数据库进行数据查询的操作代码
mysql数据库(mariadb) 连接数据库 首先,你需要使用MySQLdb.connect()函数建立与MySQL数据库的连接。你需要提供数据库服务器的地址(host),用户名(user),密码(passwd),以及你想要操作的数据库名称(db)。 创建Cursor对象 一旦建立了数据库连接,你可以使用连接对象的cursor()方法来创建一个cursor对象。这个方法返回一个cursor实例,你可以使用这个实例来执行SQL查询和命令。
|
7天前
|
Python
在Python中,`range()`函数生成一个整数序列,用于循环迭代。
【6月更文挑战第19天】`Python`的`range()`函数生成整数序列,用于迭代。它接受`start`(默认0)、`stop`(不包含,右开)和`step`(默认1)参数。在`for`循环中,`range(5)`会输出0到4。若要包含结束值,需将`stop`设为`end+1`,如`range(1, 6)`将输出1到5。
20 1
|
8天前
|
Python
【干货】python xlwt写入excel操作
【干货】python xlwt写入excel操作
10 2