.. include:: ../LINKS.rst  .. _tut-structures: ************************ 数据结构 ************************ 本章深入讲述一些你已经学过的东西, 当然也同样增加了一些新的内容. .. _tut-morelists: 深入列表 ====================== 列表数据类型还有一些方法. 这里把列表对象的所有的方法都列了出来: .. method:: list.append(x) :noindex: 在列表的尾部添加一个项; 等价于 ``a[len(a):] = [x]``. .. method:: list.extend(L) :noindex: 用给入的列表将当前列表接长; 等价于 ``a[len(a):] = L``. .. method:: list.insert(i, x) :noindex: 在给定的位置上插入项. 第一个参数就是准备在它之前插入的元素的索引, 因此 ``a.insert(0, x)`` 会在列表的头部插入, 而 ``a.insert(len(a), x)`` 则等价于 ``a.append(x)``. .. method:: list.remove(x) :noindex: 移除列表中第一个值为 *x* 的项. 没有符合要求的项时, 会产生一个错误. .. method:: list.pop([i]) :noindex: 删除列表给定位置的项, 并返回它. 如果没有指定索引, ``a.pop`` 移除并返回列表的最后一项. (函式原型的 *i* **在中方括号中** 意味着它是一个可选参数, 而不是你应当在那里键入一个方括号. 你将会在 Python 库参考中经常见到这种表示法.) .. method:: list.index(x) :noindex: 返回列表中第一个值为 *x* 的项索引值. 如果没有匹配的项, 则产生一个错误. .. method:: list.count(x) :noindex: 返回列表中 *x* 出现的次数. .. method:: list.sort() :noindex: 就地完成列表排序. .. method:: list.reverse() :noindex: 就地完成列表项的翻转. 下面这个示例演示了列表的大部分方法:: >>> a = [66.25, 333, 333, 1, 1234.5] >>> print(a.count(333), a.count(66.25), a.count('x')) 2 1 0 >>> a.insert(2, -1) >>> a.append(333) >>> a [66.25, 333, -1, 333, 1, 1234.5, 333] >>> a.index(333) 1 >>> a.remove(333) >>> a [66.25, -1, 333, 1, 1234.5, 333] >>> a.reverse() >>> a [333, 1234.5, 1, 333, -1, 66.25] >>> a.sort() >>> a [-1, 1, 66.25, 333, 333, 1234.5] .. _tut-lists-as-stacks: 把列表当成堆栈用 -------------------------------------- .. sectionauthor:: Ka-Ping Yee 列表的方法使得其能十分简便的当成堆栈来使用, 堆栈的特性是最后添加的元素就是第一个取出的元素 (即"后入先出"). 要在栈顶添加一个项, 就使用 :meth:`append`. 要从栈顶取回一个项, 就使用不带显式索引的 :meth:`pop`. 例如:: >>> stack = [3, 4, 5] >>> stack.append(6) >>> stack.append(7) >>> stack [3, 4, 5, 6, 7] >>> stack.pop() 7 >>> stack [3, 4, 5, 6] >>> stack.pop() 6 >>> stack.pop() 5 >>> stack [3, 4] .. _tut-lists-as-queues: 把列表当队列使用 -------------------------------------- .. sectionauthor:: Ka-Ping Yee 也可以把列表当成队列使用, 队列的特性是第一个添加的元素就是第一个取回的元素 (即"先入先出"); 然而, 这时列表是低效的. 从列表的尾部添加和弹出是很快的, 而在列表的开头插入或弹出是慢的 (因为所有元素都得移动一个位置). 要实现一个队列, 使用 :class:`collection.deque`, 它被设计成在两端添加和弹出都很快. 例如:: >>> from collections import deque >>> queue = deque(["Eric", "John", "Michael"]) >>> queue.append("Terry") # Terry 进入 >>> queue.append("Graham") # Graham 进入 >>> queue.popleft() # 第一个进入的现在离开 'Eric' >>> queue.popleft() # 第二个进入的现在离开 'John' >>> queue # 剩余的队列, 它按照进入的顺序排列 deque(['Michael', 'Terry', 'Graham']) .. _tut-listcomps: 列表推导式 ---------------------------- 列表推导式提供了从序列中创建列表的简便途径. 通常程序会对序列的每一个元素做些操作,并以其结果作为新列表的元素, 或者根据指定的条件来创建子序列. 而列表推导式的结构是, 在一个方括号里, 首先是一个表达式, 随后是一个 :keyword:`for` 子句, 然后是零个或更多的 :keyword:`for` 或 :keyword:`if` 子句. 结果将是通过计算 :keyword:`for` 和 :keyword:`if` 子句来获得的一个列表. 如果要使表达式推导式出元组, 就必须用圆括号. 这里我们将一个数字列表每个元素翻三倍从而生成一个新列表:: >>> vec = [2, 4, 6] >>> [3*x for x in vec] [6, 12, 18] 现在加点儿小花样:: >>> [[x, x**2] for x in vec] [[2, 4], [4, 16], [6, 36]] 这里我们对序列里每一项逐个调用某方法:: >>> freshfruit = [' banana', ' loganberry ', 'passion fruit '] >>> [weapon.strip() for weapon in freshfruit] ['banana', 'loganberry', 'passion fruit'] 我们可以用 :keyword:`if` 子句来进行过滤:: >>> [3*x for x in vec if x > 3] [12, 18] >>> [3*x for x in vec if x < 2] [] 元组经常能不用圆括号而创建, 但这里不行:: >>> [x, x**2 for x in vec] # error - parens required for tuples File "", line 1, in ? [x, x**2 for x in vec] ^ SyntaxError: invalid syntax >>> [(x, x**2) for x in vec] [(2, 4), (4, 16), (6, 36)] 这里是一些循环的嵌套和其它技巧的演示:: >>> vec1 = [2, 4, 6] >>> vec2 = [4, 3, -9] >>> [x*y for x in vec1 for y in vec2] [8, 6, -18, 16, 12, -36, 24, 18, -54] >>> [x+y for x in vec1 for y in vec2] [6, 5, -7, 8, 7, -5, 10, 9, -3] >>> [vec1[i]*vec2[i] for i in range(len(vec1))] [8, 12, -54] 列表推导式可使用复杂的表达式和嵌套的函式:: >>> [str(round(355/113, i)) for i in range(1, 6)] ['3.1', '3.14', '3.142', '3.1416', '3.14159'] 嵌套列表推导式 --------------------------------------- 如果你受的了的话, 其实列表推导式是可以嵌套的. 它的确是个强大的工具, 但 -- 就像所有强大的工具一样 -- 需要被小心地使用, 考虑下面的例子, 有一个 3x3 的矩阵, 存储为一个包含三个列表的列表, 每一行一个列表:: >>> mat = [ ... [1, 2, 3], ... [4, 5, 6], ... [7, 8, 9], ... ] 现在, 如果你想交换行和列, 可以使用列表推导式:: >>> print([[row[i] for row in mat] for i in [0, 1, 2]]) [[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]] 使用*嵌套*列表推导式时特别需要注意: 从右至左地阅读嵌套列表推导式更容易理解. 该代码的冗长版本, 就明白地表述了流程:: for i in [0, 1, 2]: for row in mat: print(row[i], end="") print() 现实中, 你应当选择内建函式来处理复杂流程. 这里, 函式 :func:`zip` 就非常好用. >>> list(zip(*mat)) [(1, 4, 7), (2, 5, 8), (3, 6, 9)] 参见 :ref:`tut-unpacking-arguments` 了解本行中星号的详细内容. .. _tut-del: :keyword:`del` 语句 ================================================ 这有一种通过给定索引而不是值, 来删除列表中项的方法: 用 :keyword:`del` 语句. 它与返回一个值的 :meth:`pop` 方法不同. :keyword:`del` 语句也可以移除列表中的切片, 或者清除整个列表 (之前我们通过给切片赋值为空列表来完成这点). 例如:: >>> 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 [] :keyword:`del` 也可以用于删除变量实体:: >>> del a 在这之后引用 ``a`` 的话会产生一个错误 (至少到给它赋另一个值之前). 我们将在后面找到 :keyword:`del` 的其它用法. .. _tut-tuples: 元组和序列 =============================== 我们看到列表和字串有很多通用的属性, 例如索引和切片操作. 它们是 **序列** 数据类型的两个例子 (参考 :ref:`typesseq`). Python 作为一门进化中的语言, 可能还有其它序列类型会被加入. 这里就有另一种标准序列数据类型: **元组** . 元组由若干逗号分隔的值组成, 例如:: >>> 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)) 如你所见, 元组输出时用圆括号包围, 以便正确表达元组的嵌套; 在输入时圆括号可加可不加, 不过圆括号经常是必要的 (特别是当元组是更大的表达式的一部分时). 元组有许多用途. 例如: (x, y) 坐标对, 数据库里的员工记录等. 元组同字串都是不可变的: 无法对元组指定项进行赋值 (尽管可通过切片和连接来模拟这个操作). 元组中可以包含可变的对象, 如列表. 构造包含 0 或 1 个项的元组是个特殊问题: 语法上为了适应这一情况,有些额外的规则. 空元组由一对空的圆括号构造; 一个项的元组由一个值后面跟着一个逗号构造 (把一个值放入一对圆括号里并不足以构造一个元组). 丑陋, 但有效. 例如:: >>> empty = () >>> singleton = 'hello', # <-- 注意后面的逗号 >>> len(empty) 0 >>> len(singleton) 1 >>> singleton ('hello',) 语句 ``t = 12345, 54321, 'hello!'`` 是 **元组打包** 的一个例子: 值 ``12345``, ``54321`` 和 ``'hello!'`` 被打包进一个元组. 反过来, 这个操作也是可行的:: >>> x, y, z = t 这种对右侧任一序列的处理很合适称为 **序列解包** . 序列解包时要求等号左边的值个数与右边序列元素个数相等. 注意, 多重赋值其实是联合使用了元组打包和序列解包. (虽然元组和列表都算序列,但是必须有所不同) .. XXX Add a bit on the difference between tuples and lists. .. _tut-sets: 集合(Set) ========= Python 还包含了 *集合(set)* 数据类型. 集合是种无序不重复的元素集. 基本用途包括成员关系测试和重复条目消除. 集合对象也支持合(union),交(intersection), 差(difference), 和对称差(sysmmetric difference)等数学操作. 花括号或函式 :func:`set` 可用于创建集合. 注意: 创建一个空集合只能使用 ``set()``, 而不能使用 ``{}``; 后者是创建一个空字典, 字典我们会在下一节里讨论. 以下是简明示范: >>> basket = {'apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana'} >>> print(basket) # 重复的被移除了 {'orange', 'banana', 'pear', 'apple'} >>> 'orange' in basket # 快速成员关系测试 True >>> 'crabgrass' in basket False >>> # 在两个单词的不重复的字母里演示集合操作 ... >>> a = set('abracadabra') >>> b = set('alacazam') >>> a # a 中的不重复字母 {'a', 'r', 'b', 'c', 'd'} >>> a - b # a 中有而 b 中没有的字母 {'r', 'd', 'b'} >>> a | b # 既有 a 的字母又有 b 的字母 {'a', 'c', 'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'} >>> a & b # a 和 b 中都有的字母 {'a', 'c'} >>> a ^ b # a 或 b 中只有一个有的字母 {'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'} 就像 :ref:`列表 `, 集合也支持推导式:: >>> a = {x for x in 'abracadabra' if x not in 'abc'} >>> a {'r', 'd'} .. _tut-dictionaries: 字典 ================= Python 中另一很有用的内建数据类型为 *字典* (参考 :ref:`typesmapping`). 在其它语言中字典一般被叫做 "关联存储" 或 "关联数组". 与使用某个范围作为索引的序列不一样, 字典通过 *键* 来索引, 而键可以是任意不可变类型; 通常用字符串和数字作为键. 如果元组只包含字符串和数字, 元组也可以作为键; 但是, 当元组直接或间接地包含可变对象时, 就不能用作一个键. 不能使用列表作为键, 因为列表可以通过索引, 切片, 或如 :meth:`append` 和 :meth:`extend` 方法原地赋值而被改变. 最好把字典看成是一个没有顺序的 *键:值* 对集合, 键必须是唯一的 (在一个字典里). 一对花括号创建一个空字典: ``{}``. 在括号中间放置的以逗号分隔的 ``键:值对`` 列表就是字典的初始 ``键:值对``. 这也是字典输出时的格式. 字典最主要的操作是通过某键存储一个值, 以及从给定的键里提取它的值. 使用 ``del`` 可以删除一个键:值对. 如果你使用一个已被使用的键进行存储操作, 该键的旧值就没有了. 使用一个不存在的键提取值会产生一个错误. 在一个字典上执行 ``list(d.keys())`` 返回该字典中所使用键的列表, 该列表的顺序不确定 (如果需要有序, 只要使用 ``sorted(d.keys())``). [#]_ 要检查某一个键是否在字典里, 使用 :keyword:`in` 关键字. 这是一个使用字典的小例子:: >>> tel = {'jack': 4098, 'sape': 4139} >>> tel['guido'] = 4127 >>> tel {'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098} >>> tel['jack'] 4098 >>> del tel['sape'] >>> tel['irv'] = 4127 >>> tel {'guido': 4127, 'irv': 4127, 'jack': 4098} >>> list(tel.keys()) ['irv', 'guido', 'jack'] >>> sorted(tel.keys()) ['guido', 'irv', 'jack'] >>> 'guido' in tel True >>> 'jack' not in tel False 构造器 :func:`dict()` 从键-值对序列里直接生成字典,如果有固定的模式,可在列表推导式指定特定的键值对:: >>> dict([('sape', 4139), ('guido', 4127), ('jack', 4098)]) {'sape': 4139, 'jack': 4098, 'guido': 4127} >>> dict([(x, x**2) for x in (2, 4, 6)]) # 使用列表推导式 {2: 4, 4: 16, 6: 36} 在本教程后面的章节, 会学习到生成器表达式, 这更适于为 :func:`dict()` 构造器生成键-值对序列. 若键为字符串, 有时用关键字参数指定键-值对更为简单:: >>> dict(sape=4139, guido=4127, jack=4098) {'sape': 4139, 'jack': 4098, 'guido': 4127} .. _tut-loopidioms: 遍历技巧 =========================== 当对字典遍历时, 可用 :meth:`items` 方法同时取回键和对应的值. :: >>> knights = {'gallahad': 'the pure', 'robin': 'the brave'} >>> for k, v in knights.items(): ... print(k, v) ... gallahad the pure robin the brave 对序列遍历时, 可以使用 :func:`enumerate` 函式来同时取回位置索引和相应的值. >>> for i, v in enumerate(['tic', 'tac', 'toe']): ... print(i, v) ... 0 tic 1 tac 2 toe 同时对两个或更多的序列进行遍历时, 可用 :func:`zip` 进行组合 :: >>> 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)) ... What is your name? It is lancelot. What is your quest? It is the holy grail. What is your favorite color? It is blue. 反向遍历序列时, 先指定这个序列, 然后调用 :func:`reversed` 函式 :: >>> for i in reversed(range(1, 10, 2)): ... print(i) ... 9 7 5 3 1 想有序地遍历一个序列, 用 :func:`sorted` 函式返回排序后的序列,原序列将不被触及 :: >>> basket = ['apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana'] >>> for f in sorted(set(basket)): ... print(f) ... apple banana orange pear .. _tut-conditions: 深入条件控制 =========================== 在 ``while`` 和 ``if`` 语句中使用的条件可以包含任何操作符, 而不仅仅是比较. - 比较操作符 ``in`` 和 ``not in`` 检查一个值是否在序列中. - 操作符 ``is`` 和 ``is not`` 比较两个对象是否为同一对象; 这只对诸如列表的可变对象有用. 所有比较操作符具有相同的优先级, 低于所有的数值操作. 比较操作符可以连起来使用. 例如, - ``a < b == c`` 测试 ``a`` 小于 ``b`` 且 ``b`` 与 ``c`` 相等. 比较操作(或其它任何布尔表达式)都能用逻辑操作符 ``and`` 和 ``or`` 连接, 结果值可以用 ``not`` 取反. - 逻辑操作符的优先级又低于比较操作符; - 这其中, ``not`` 优先级最高, 而 ``or`` 的优先级最低, 因此 ``A and not B or C`` 等价于 ``(A and (not B)) or C`` . 同样, 可以使用圆括号来表达想要的结果. - 逻辑操作符 ``and`` 和 ``or`` 被称为 *短路* 操作符: 它从左至右计算参数,并且当结果确定时计算就立即停止. - 例如, 如果 ``A`` 和 ``C`` 为真, 而 ``B`` 为假时, ``A and B and C`` 不会计算表达式 ``C``. - 当把短路操作符的返回值作为一个常规值而不是布尔值时, 它的值就是最后计算的参数值. 可以把比较式或其它逻辑表达式的值赋给一个变量. 例如, :: >>> string1, string2, string3 = '', 'Trondheim', 'Hammer Dance' >>> non_null = string1 or string2 or string3 >>> non_null 'Trondheim' 注意, 在 Python 中, 不像 C, 赋值不可以发生在表达式内部. C 程序员可能对此有抱怨, 但是这样就避免了 C 程序中常见的一类错误,比如说: - 在使用 ``==`` 的表达式里键入了 ``=`` . .. _tut-comparing: 序列和其它类型的比较 ====================================================== 序列对象可以与同一类型的其它对象比较. 使用 *字典编纂* 顺序比较: - 首先比较头两项, 如果它们不同, 它们的比较就决定整个比较的结果; - 如果它们相同, 就比较下两项, 就这样直到其中有序列被比较完了. - 如果要被比较的两项本身就是相同类型的序列, 那么就递归进行比较. - 如果两个序列所有的项都相等, 那么, 它们就相等. - 如果一个序列是另一个序列的初始子序列(initial sub-sequence),那么短的就是较小的. - 字符串的 *字典编纂* 顺序由单个字符的 Unicode 字码来决定. 以下是比较相同类型序列的例子:: (1, 2, 3) < (1, 2, 4) [1, 2, 3] < [1, 2, 4] 'ABC' < 'C' < 'Pascal' < 'Python' (1, 2, 3, 4) < (1, 2, 4) (1, 2) < (1, 2, -1) (1, 2, 3) == (1.0, 2.0, 3.0) (1, 2, ('aa', 'ab')) < (1, 2, ('abc', 'a'), 4) 注意, 使用 ``<`` 或 ``>`` 比较两个不同类型的对象有时候是合法的, 条件是它们要有合适的比较方法. 例如, 不同的数字类型可以按照它们的数字大小来比较, 因此 0 等于 0.0, 等等. 否则, 解释器不会提供一个任意的顺序, 而会抛出一个 :exc:`TypeError` 异常. .. rubric:: Footnotes .. [#] 调用 ``d.keys()`` 将返回一个 :dfn:`dictionary view` 对象. 它支持类似成员关系测试以及迭代操作, 但是它的内容不是独立于原始字典的 -- 它只是一个*视图*. .. seealso:: (^.^) - 原文: http://docs.python.org/py3k/tutorial/datastructures.html - 初译: `刘鑫`_ - 精译: `DocsPy3zh`_ - 校对: `Zoom.Quiet`_ - 复审: