数据结构
简单介绍Python中常用的几种数据结构。
1. 列表 list
列表类似于其它编程语言里的可变数组。
标准库参考：列表是可变序列，通常用于存放同类项目。
1.1 列表的创建
- 使用方括号创建空列表：
[] - 使用方括号，里面的项用
,隔开：[a,b,c] - 使用列表推导式：
[x for x in iterable] - 使用构造器:
list()或list(iterable)
构造器会返回一个列表，其中的项与iterable中的项值和顺序都相同。iterable是一个可迭代对象。
1.2 列表的操作
列表是可变序列，因此它支持通用序列操作，可变序列操作。
通用序列操作：支持判断，求值等操作，但不可修改序列内容。
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-KVKDDZoD-1654953870678)(file://D:\笔记\笔记\日常记录\2022\python_pytorch\个人笔记\Python零基础\assets\2022-05-21-10-04-09-image.png?msec=1654953864040)]
可变序列操作:
除了通用序列操作，还支持对序列元素赋值、删除等操作。
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-XY3jbzxq-1654953870680)(file://D:\笔记\笔记\日常记录\2022\python_pytorch\个人笔记\Python零基础\assets\2022-05-21-10-04-48-image.png?msec=1654953864039)]
列表额外方法
``sort(*, key=None, reverse=False)
就地排序列表中的元素。key是有一个参数的函数，用来生成用于比较的键；reverse是True或False，表示是否反转。*用来限定后面的参数仅能通过关键字方式传递。
lst1 = [1,2,3,7,3,4] lst1.sort() print(lst1)
key参数很适合用lambda表达式：
scores = [('a', 99), ('b', 66), ('c', 77), ('d', 88)] scores.sort(key=lambda x: -x[1]) print(scores)
使用列表实现堆栈、队列
堆栈是一种后进先出的数据结构。可以将堆栈想象成一口井。
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-JDwWIdTK-1654953870681)(file://D:\笔记\笔记\日常记录\2022\python_pytorch\个人笔记\Python零基础\assets\2022-05-21-10-27-30-image.png?msec=1654953864030)]
（堆栈：进的顺序是1，2，3，4。出的顺序是4，3，2，1。）
使用列表实现堆栈非常容易，用append()模拟进栈，pop()模拟出栈。
stack = [1, 2, 3] stack.append(4) stack.append(5) print(stack) stack.pop() print(stack) stack.pop() stack.pop() print(stack)
2. 元组
元组是不可变序列，通常用于存储多项集。或用于需要数据不可变的情况（如存储到set中）。
2.1 元组的创建
可以用多种方式构建元组：
- 使用一对圆括号来表示空元组:
() - 使用一个后缀的逗号来表示单元组:
a,或(a,) - 使用以逗号分隔的多个项:
a, b, cor(a, b, c) - 使用内置的
tuple():tuple()或tuple(iterable)
请注意决定生成元组的其实是逗号而不是圆括号。 圆括号只是可选的，生成空元组或需要避免语法歧义的情况除外。 例如，f(a, b, c) 是在调用函数时附带三个参数，而 f((a, b, c)) 则是在调用函数时附带一个三元组。
2.2 元组的操作
元组是不可变序列，实现了所有通用序列的操作。
2.3 扩展内容：命名元组
通过名称访问相比通过索引访问更清晰，collections.namedtuple() 提供了命名元组的方法。
collections.namedtuple(typename, field_names, *, rename=False, defaults=None, module=None)
返回一个新的元组子类，名为 typename 。这个新的子类用于创建类元组的对象，可以通过字段名来获取属性值，同样也可以通过索引和迭代获取值。
子类实例同样有文档字符串（类名和字段名）。另外一个有用的 __repr__() 方法，以 name=value 格式列明了元组内容。
field_names 是一个像 [‘x’, ‘y’] 一样的字符串序列。 field_names 也可以是一个纯字符串，用空白或逗号分隔开元素名，比如 'x y' 或者 'x, y' 。
from collections import namedtuple Point = namedtuple('Point', ['x', 'y']) #namedtuple('Point', 'x, y') p = Point(1, 2) print(p[0] + p[1]) print(p.x + p.y)
命名元组尤其有用于赋值 csv sqlite3 模块返回的元组
EmployeeRecord = namedtuple('EmployeeRecord', 'name, age, title, department, paygrade') import csv for emp in map(EmployeeRecord._make, csv.reader(open("employees.csv", "rb"))): print(emp.name, emp.title)
除了继承元组的方法，命名元组还支持三个额外的方法和两个属性。为了防止字段名冲突，方法和属性以下划线开始。
三个方法：
classmethod somenamedtuple._make(iterable)
类方法从存在的序列或迭代实例创建一个新实例。
t = [11, 22] Point._make(t)
somenamedtuple._asdict()
返回一个新的 dict ，它将字段名称映射到它们对应的值：
p = Point(x=11, y=22) p._asdict() #{'x': 11, 'y': 22}
somenamedtuple._replace(**kwargs)
返回一个新的命名元组实例，并将指定域替换为新的值
p = Point(x=11, y=22) p._replace(x=33)
两个属性：
somenamedtuple._fields
字符串元组列出了字段名。用于提醒和从现有元组创建一个新的命名元组类型。
p._fields # view the field names Color = namedtuple('Color', 'red green blue') Pixel = namedtuple('Pixel', Point._fields + Color._fields) Pixel(11, 22, 128, 255, 0)
somenamedtuple._field_defaults
字典将字段名称映射到默认值。
Account = namedtuple('Account', ['type', 'balance'], defaults=[0]) Account._field_defaults # {'balance': 0} Account('premium') # Account(type='premium', balance=0)
要获取这个名字域的值，使用 getattr() 函数 :
getattr(p, 'x')
转换一个字典到命名元组，使用 ** 两星操作符
d = {'x': 11, 'y': 22} Point(**d)
命名元组是一个正常的Python类，它可以很容易的通过子类更改功能。
class Point(namedtuple('Point', ['x', 'y'])): __slots__ = () @property def hypot(self): return (self.x ** 2 + self.y ** 2) ** 0.5 def __str__(self): return 'Point: x=%6.3f y=%6.3f hypot=%6.3f' % (self.x, self.y, self.hypot) for p in Point(3, 4), Point(14, 5/7): print(p)
通过直接赋值给 __doc__ 属性，更改文档字符串。
Book = namedtuple('Book', ['id', 'title', 'authors']) Book.__doc__ += ': Hardcover book in active collection' Book.id.__doc__ = '13-digit ISBN' Book.title.__doc__ = 'Title of first printing' Book.authors.__doc__ = 'List of authors sorted by last name'
