Python中list,tuple,dict,set的區別和用法

Python語言簡潔明瞭，能夠用較少的代碼實現一樣的功能。這其中Python的四個內置數據類型功不可沒，他們便是list, tuple, dict, set。這裏對他們進行一個簡明的總結。

 

List

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字面意思就是一個集合，在Python中List中的元素用中括號[]來表示，能夠這樣定義一個List:

L = [12, 'China', 19.998]

能夠看到並不要求元素的類型都是同樣的。固然也能夠定義一個空的List:

L = []

 

Python中的List是有序的，因此要訪問List的話顯然要經過序號來訪問，就像是數組的下標同樣，同樣是下標從0開始：

>>> print L[0]
12

千萬不要越界，不然會報錯

>>> print L[3]
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
IndexError: list index out of range

List也能夠倒序訪問，經過「倒數第x個」這樣的下標來表示序號，好比-1這個下標就表示倒數第一個元素：

>>> L = [12, 'China', 19.998]
>>> print L[-1]
19.998

-4的話顯然就越界了

>>> print L[-4]

Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#2>", line 1, in <module>
    print L[-4]
IndexError: list index out of range
>>> 

 

List經過內置的append()方法來添加到尾部，經過insert()方法添加到指定位置（下標從0開始）：

>>> L = [12, 'China', 19.998]
>>> L.append('Jack')
>>> print L
[12, 'China', 19.998, 'Jack']
>>> L.insert(1, 3.14)
>>> print L
[12, 3.14, 'China', 19.998, 'Jack']
>>> 

經過pop()刪除最後尾部元素，也能夠指定一參數刪除指定位置：

>>> L.pop()
'Jack'
>>> print L
[12, 3.14, 'China', 19.998]
>>> L.pop(0)
12
>>> print L
[3.14, 'China', 19.998]

也能夠經過下標進行復制替換

>>> L[1] = 'America'
>>> print L
[3.14, 'America', 19.998]

 

Tuple

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Tuple能夠看作是一種「不變」的List，訪問也是經過下標，用小括號（）表示：

>>> t = (3.14, 'China', 'Jason')
>>> print t
(3.14, 'China', 'Jason')

可是不能從新賦值替換：

>>> t[1] = 'America'

Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#21>", line 1, in <module>
    t[1] = 'America'
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

也沒有pop和insert、append方法。

能夠建立空元素的tuple:

t = ()

或者單元素tuple (好比加一個逗號防止和聲明一個整形歧義):

t = (3.14,)

 

那麼tuple這個類型到底有什麼用處呢？要知道若是你但願一個函數返回多個返回值，其實只要返回一個tuple就能夠了，由於tuple裏面的含有多個值，並且是不可變的（就像是java裏面的final）。固然，tuple也是可變的，好比:

>>> t = (3.14, 'China', 'Jason', ['A', 'B'])
>>> print t
(3.14, 'China', 'Jason', ['A', 'B'])
>>> L = t[3]
>>> L[0] = 122
>>> L[1] = 233
>>> print t
(3.14, 'China', 'Jason', [122, 233])

這是由於Tuple所謂的不可變指的是指向的位置不可變，由於本例子中第四個元素並非基本類型，而是一個List類型，因此t指向的該List的位置是不變的，可是List自己的內容是能夠變化的，由於List自己在內存中的分配並非連續的。

 

Dict

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Dict是Python中很是重要的數據類型，就像它的字面意思同樣，它是個活字典，其實就是Key-Value鍵值對，相似於HashMap，能夠用花括號{}經過相似於定義一個C語言的結構體那樣去定義它：

>>> d = {
    'Adam': 95,
    'Lisa': 85,
    'Bart': 59,
    'Paul': 75
}
>>> print d
{'Lisa': 85, 'Paul': 75, 'Adam': 95, 'Bart': 59}

能夠看到打印出來的結果都是Key:Value的格式，能夠經過len函數計算它的長度（List，tuple也能夠）：

>>> len(d)
4

 

能夠直接經過鍵值對方式添加dict中的元素：

>>> print d
{'Lisa': 85, 'Paul': 75, 'Adam': 95, 'Bart': 59}
>>> d['Jone'] = 99
>>> print d
{'Lisa': 85, 'Paul': 75, 'Adam': 95, 'Jone': 99, 'Bart': 59}

 

List和Tuple用下標來訪問內容，而Dict用Key來訪問： (字符串、整型、浮點型和元組tuple均可以做爲dict的key)

>>> print d['Adam']
95

若是Key不存在，會報錯：

>>> print d['Jack']

Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#40>", line 1, in <module>
    print d['Jack']
KeyError: 'Jack'

因此訪問以前最好先查詢下key是否存在：

>>> if 'Adam' in d : print 'exist key'

exist key

或者直接用保險的get方法：

>>> print d.get('Adam')
95
>>> print d.get('Jason')
None

 

至於遍歷一個dict，其實是在遍歷它的全部的Key的集合，而後用這個Key來得到對應的Value:

>>> for key in d : print key, ':', d.get(key)

Lisa : 85
Paul : 75
Adam : 95
Bart : 59

 

Dict具備一些特色：

• 查找速度快。不管是10個仍是10萬個，速度都是同樣的，可是代價是耗費的內存大。List相反，佔用內存小，可是查找速度慢。這就比如是數組和鏈表的區別，數組並不知道要開闢多少空間，因此每每開始就會開闢一個大空間，可是直接經過下標查找速度快；而鏈表佔用的空間小，可是查找的時候必須順序的遍歷致使速度很慢
• 沒有順序。Dict是無順序的，而List是有序的集合，因此不能用Dict來存儲有序集合
• Key不可變，Value可變。一旦一個鍵值對加入dict後，它對應的key就不能再變了，可是Value是能夠變化的。因此List不能夠當作Dict的Key，可是能夠做爲Value:

>>> print d
{'Lisa': 85, 'Paul': 75, 'Adam': 95, 'Jone': 99, 'Bart': 59}
>>> d['NewList'] = [12, 23, 'Jack']
>>> print d
{'Bart': 59, 'NewList': [12, 23, 'Jack'], 'Adam': 95, 'Jone': 99, 'Lisa': 85, 'Paul': 75}

• Key不可重複。（下面例子中添加了一個'Jone':0，可是實際上原來已經有'Jone'這個Key了，因此僅僅是改了原來的value）

>>> print d
{'Bart': 59, 'NewList': [12, 23, 'Jack'], 'Adam': 95, 'Jone': 99, 'Lisa': 85, 'Paul': 75}
>>> d['Jone'] = 0
>>> print d
{'Bart': 59, 'NewList': [12, 23, 'Jack'], 'Adam': 95, 'Jone': 0, 'Lisa': 85, 'Paul': 75}

 

Dict的合併，如何將兩個Dict合併爲一個，能夠用dict函數：

>>> d1 = {'mike':12, 'jack':19}
>>> d2 = {'jone':22, 'ivy':17}
>>> dMerge = dict(d1.items() + d2.items())
>>> print dMerge
{'mike': 12, 'jack': 19, 'jone': 22, 'ivy': 17}

或者

>>> dMerge2 = dict(d1, **d2)
>>> print dMerge2
{'mike': 12, 'jack': 19, 'jone': 22, 'ivy': 17}

方法2比方法1速度快不少，方法2等同於：

>>> dMerge3 = dict(d1)
>>> dMerge3.update(d2)
>>> print dMerge
{'mike': 12, 'jack': 19, 'jone': 22, 'ivy': 17}

 

set

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set就像是把Dict中的key抽出來了同樣，相似於一個List，可是內容又不能重複，經過調用set()方法建立：

>>> s = set(['A', 'B', 'C'])

就像dict是無序的同樣，set也是無序的，也不能包含重複的元素。

 

對於訪問一個set的意義就僅僅在於查看某個元素是否在這個集合裏面：

>>> print 'A' in s
True
>>> print 'D' in s
False

大小寫是敏感的。

也經過for來遍歷：

s = set([('Adam', 95), ('Lisa', 85), ('Bart', 59)])
#tuple
for x in s:
    print x[0],':',x[1]

>>>
Lisa : 85
Adam : 95
Bart : 59

 

經過add和remove來添加、刪除元素（保持不重複），添加元素時，用set的add()方法：

>>> s = set([1, 2, 3])
>>> s.add(4)
>>> print s
set([1, 2, 3, 4])

若是添加的元素已經存在於set中，add()不會報錯，可是不會加進去了：

>>> s = set([1, 2, 3])
>>> s.add(3)
>>> print s
set([1, 2, 3])

刪除set中的元素時，用set的remove()方法：

>>> s = set([1, 2, 3, 4])
>>> s.remove(4)
>>> print s
set([1, 2, 3])

若是刪除的元素不存在set中，remove()會報錯：

>>> s = set([1, 2, 3])
>>> s.remove(4)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 4

 

因此若是咱們要判斷一個元素是否在一些不一樣的條件內符合，用set是最好的選擇，下面例子：

months = set(['Jan','Feb','Mar','Apr','May','Jun','Jul','Aug','Sep','Oct','Nov','Dec',])
x1 = 'Feb'
x2 = 'Sun'

if x1 in months:
    print 'x1: ok'
else:
    print 'x1: error'

if x2 in months:
    print 'x2: ok'
else:
    print 'x2: error'

>>>
x1: ok
x2: error