几种常见的Python数据结构
摘要：本文主要为大家讲解在Python开发中常见的几种数据结构。本文分享自华为云社区《Python的常见数据结构》，作者： timerring 。数据结构和序列
元组
元组是一个固定长度，不可改变的Python序列对象。创建元组的最简单方式，是用逗号分隔一列值：
In : tup = 4, 5, 6当用复杂的表达式定义元组，最好将值放到圆括号内，如下所示：
In : nested_tup = (4, 5, 6), (7, 8)
In : nested_tup
Out: ((4, 5, 6), (7, 8))用 tuple 可以将任意序列或迭代器转换成元组：
In : tuple()
Out: (4, 0, 2)
In : tup = tuple('string')
In : tup
Out: ('s', 't', 'r', 'i', 'n', 'g')可以用方括号访问元组中的元素。和C、C++、JAVA等语言一样，序列是从0开始的：
In : tup
Out: 's'元组中存储的对象可能是可变对象。一旦创建了元组，元组中的对象就不能修改了：
如果元组中的某个对象是可变的，比如列表，可以在原位进行修改：
In : tup.append(3)
In : tup
Out: ('foo', , True)可以用加号运算符将元组串联起来：
In : (4, None, 'foo') + (6, 0) + ('bar',)
Out: (4, None, 'foo', 6, 0, 'bar')元组乘以一个整数，像列表一样，会将几个元组的复制串联起来：
In : ('foo', 'bar') * 4
Out: ('foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar')对象本身并没有被复制，只是引用了它。
拆分元组
如果你想将元组赋值给类似元组的变量，Python会试图拆分等号右边的值：
In : tup = (4, 5, 6)
In : a, b, c = tup
In : b
Out: 5即使含有元组的元组也会被拆分：
In : tup = 4, 5, (6, 7)
In : a, b, (c, d) = tup
In : d
Out: 7使用这个功能，你可以很容易地替换变量的名字，其它语言可能是这样：
tmp = a
a = b
b = tmp但是在Python中，替换可以这样做：
In : a, b = 1, 2
In : a
Out: 1
In : b
Out: 2
In : b, a = a, b
In : a
Out: 2
In : b
Out: 1变量拆分常用来迭代元组或列表序列：
In : seq = [(1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 9)]
In : for a, b, c in seq:
....: print('a={0}, b={1}, c={2}'.format(a, b, c))
a=1, b=2, c=3
a=4, b=5, c=6
a=7, b=8, c=9另一个常见用法是从函数返回多个值。后面会详解。
Python最近新增了更多高级的元组拆分功能，允许从元组的开头“摘取”几个元素。它使用了特殊的语法 *rest ，抓取剩余的部分组成列表：
In : values = 1, 2, 3, 4, 5
In : a, b, *rest = values
In : a, b
Out: (1, 2)
In : rest
Out: rest的部分是想要舍弃的部分，rest的名字不重要。作为惯用写法，许多Python程序员会将不需要的变量使用下划线：
In : a, b, *_ = valuestuple方法
因为元组的大小和内容不能修改，它的实例方法都很少。其中一个很有用的就是count（也适用于列表），它可以统计某个值出现频率：
In : a = (1, 2, 2, 2, 3, 4, 2)
In : a.count(2)
Out: 4列表
与元组对比，列表的长度可变、内容可以被修改。你可以用方括号定义，或用list函数：
In : tup = ('foo', 'bar', 'baz')
In : b_list = list(tup)
In : b_list
Out: ['foo', 'bar', 'baz']list函数常用来在数据处理中实体化迭代器或生成器：
In : gen = range(10)
In : gen
Out: range(0, 10)
In : list(gen)
Out: 添加和删除元素
用append在列表末尾添加元素：
In : b_list.append('dwarf')
In : b_list
Out: ['foo', 'peekaboo', 'baz', 'dwarf']insert可以在特定的位置插入元素：
In : b_list.insert(1, 'red')
In : b_list
Out: ['foo', 'red', 'peekaboo', 'baz', 'dwarf']插入的序号必须在0和列表长度之间。
警告：与append相比，insert耗费的计算量大，因为对后续元素的引用必须在内部迁移，以便为新元素提供空间。如果要在序列的头部和尾部插入元素，你可能需要使用collections.deque，一个双尾部队列。insert的逆运算是 pop，它移除并返回指定位置的元素**：
In : b_list.pop(2)
Out: 'peekaboo'
In : b_list
Out: ['foo', 'red', 'baz', 'dwarf']可以用remove去除某个值，remove会先寻找第一个值并除去：
In : b_list.append('foo')
In : b_list
Out: ['foo', 'red', 'baz', 'dwarf', 'foo']
In : b_list.remove('foo')
In : b_list
Out: ['red', 'baz', 'dwarf', 'foo']如果不考虑性能，使用append和remove，可以把Python的列表当做完美的“多重集”数据结构。
用in可以检查列表是否包含某个值：
In : 'dwarf' in b_list
Out: True否定in可以再加一个not：
In : 'dwarf' not in b_list
Out: False在列表中检查是否存在某个值远比字典和集合速度慢，因为Python是线性搜索列表中的值，但在字典和集合中，在同样的时间内还可以检查其它项（基于哈希表）。
串联和组合列表
与元组类似，可以用加号将两个列表串联起来：
In : +
Out: 如果已经定义了一个列表，用extend方法可以追加多个元素：
In : x =
In : x.extend()
In : x
Out: 通过加法将列表串联的计算量较大，因为要新建一个列表，并且要复制对象。用extend追加元素，尤其是到一个大列表中，更为可取。
everything = []
for chunk in list_of_lists:
everything.extend(chunk)要比串联方法快：
everything = []
for chunk in list_of_lists:
everything = everything + chunk排序
你可以用sort函数将一个列表原地排序（不创建新的对象）：
In : a =
In : a.sort()
In : a
Out: sort有一些选项，有时会很好用。其中之一是二级排序key，可以用这个key进行排序。例如，我们可以按长度对字符串进行排序：
In : b = ['saw', 'small', 'He', 'foxes', 'six']
In : b.sort(key=len)
In : b
Out: ['He', 'saw', 'six', 'small', 'foxes']稍后，我们会学习sorted函数，它可以产生一个排好序的序列副本。
二分搜索和维护已排序的列表
bisect模块支持二分查找，和向已排序的列表插入值。
[*]bisect.bisect可以找到插入值后仍保证排序的位置，
[*]bisect.insort是向这个位置插入值：
In : import bisect
In : c =
In : bisect.bisect(c, 2)
Out: 4
In : bisect.bisect(c, 5)
Out: 6
In : bisect.insort(c, 6)
In : c
Out: 注意：bisect模块不会检查列表是否已排好序，进行检查的话会耗费大量计算。因此，对未排序的列表使用bisect不会产生错误，但结果不一定正确。切片
用切边可以选取大多数序列类型的一部分，切片的基本形式是在方括号中使用start:stop：
In : seq =
In : seq
Out: 切片也可以被序列赋值：
In : seq =
In : seq
Out: 切片的起始元素是包括的，不包含结束元素。因此，结果中包含的元素个数是stop - start。start或stop都可以被省略，省略之后，分别默认序列的开头和结尾，负数表明从后向前切片。
展示了正整数和负整数的切片。
在第二个冒号后面使用step，可以隔一个取一个元素：
In : seq[::2]
Out: 一个聪明的方法是使用-1，它可以将列表或元组颠倒过来：
In : seq[::-1]
Out: 序列函数
enumerate函数
迭代一个序列时，你可能想跟踪当前项的序号。手动的方法可能是下面这样：
i = 0
for value in collection:
# do something with value
i += 1Python内建了一个enumerate函数，可以返回(i, value)元组序列：
for i, value in enumerate(collection):
# do something with value当你索引数据时，使用enumerate的一个好方法是计算序列（唯一的）dict映射到位置的值：
In : some_list = ['foo', 'bar', 'baz']
In : mapping = {}
# 同时列出序号和数据内容
In : for i, v in enumerate(some_list):
....: mapping = i
In : mapping
Out: {'bar': 1, 'baz': 2, 'foo': 0}sorted函数
sorted函数可以从任意序列的元素返回一个新的排好序的列表：
In : sorted()
Out:
In : sorted('horse race')
Out: [' ', 'a', 'c', 'e', 'e', 'h', 'o', 'r', 'r', 's']sorted函数可以接受和sort相同的参数。
zip函数
zip可以将多个列表、元组或其它序列成对组合成一个元组列表：
In : seq1 = ['foo', 'bar', 'baz']
In : seq2 = ['one', 'two', 'three']
In : zipped = zip(seq1, seq2)
In : list(zipped)
Out: [('foo', 'one'), ('bar', 'two'), ('baz', 'three')]zip可以处理任意多的序列，元素的个数取决于最短的序列：
In : seq3 =
In : list(zip(seq1, seq2, seq3))
Out: [('foo', 'one', False), ('bar', 'two', True)]zip的常见用法之一是同时迭代多个序列，可能结合enumerate使用：
In : for i, (a, b) in enumerate(zip(seq1, seq2)):
....: print('{0}: {1}, {2}'.format(i, a, b))
....:
0: foo, one
1: bar, two
2: baz, three给出一个“被压缩的”序列，zip可以被用来解压序列。也可以当作把行的列表转换为列的列表。这个方法看起来有点神奇：
In : pitchers = [('Nolan', 'Ryan'), ('Roger', 'Clemens'),
....: ('Schilling', 'Curt')]
In : first_names, last_names = zip(*pitchers)
In : first_names
Out: ('Nolan', 'Roger', 'Schilling')
In : last_names
Out: ('Ryan', 'Clemens', 'Curt')reversed函数
reversed可以从后向前迭代一个序列：
In : list(reversed(range(10)))
Out: 要记住reversed是一个生成器（后面详细介绍），只有实体化（即列表或for循环）之后才能创建翻转的序列。
字典
创建字典
字典更为常见的名字是哈希映射或关联数组。它是键值对的大小可变集合，键和值都是Python对象。创建字典的方法之一是使用尖括号，用冒号分隔键和值：
In : empty_dict = {}
In : d1 = {'a' : 'some value', 'b' : }
In : d1
Out: {'a': 'some value', 'b': }访问字典
你可以像访问列表或元组中的元素一样，访问、插入或设定字典中的元素：
In : d1 = 'an integer'
In : d1
Out: {'a': 'some value', 'b': , 7: 'an integer'}
In : d1['b']
Out: 你可以用检查列表和元组是否包含某个值的方法，检查字典中是否包含某个键：
In : 'b' in d1
Out: True删除
可以用del关键字或pop方法（返回值的同时删除键）删除值：
In : d1
Out:
{'a': 'some value',
'b': ,
7: 'an integer',
5: 'some value',
'dummy': 'another value'}
In : del d1
In : ret = d1.pop('dummy')
In : ret
Out: 'another value'
In : d1
Out: {'a': 'some value', 'b': , 7: 'an integer'}keys 和 values
keys 和 values 是字典的键和值的迭代器方法。虽然键值对没有顺序，这两个方法可以用相同的顺序输出键和值：
In : list(d1.keys())
Out: ['a', 'b', 7]
In : list(d1.values())
Out: ['some value', , 'an integer']融合
用update方法可以将一个字典与另一个融合：
In : d1.update({'b' : 'foo', 'c' : 12})
In : d1
Out: {'a': 'some value', 'b': 'foo', 7: 'an integer', 'c': 12}update方法是原地改变字典，因此任何传递给update的键的旧的值都会被舍弃。
用序列创建字典
常常，你可能想将两个序列配对组合成字典。下面是一种写法：
mapping = {}
for key, value in zip(key_list, value_list):
mapping = value因为字典本质上是2元元组的集合，dict可以接受2元元组的列表：
In : mapping = dict(zip(range(5), reversed(range(5))))
In : mapping
Out: {0: 4, 1: 3, 2: 2, 3: 1, 4: 0}后面会谈到dict comprehensions，另一种构建字典的优雅方式。
默认值
下面的逻辑很常见：
if key in some_dict:
value = some_dict
else:
value = default_value因此，dict的方法get和pop可以取默认值进行返回，上面的if-else语句可以简写成下面：
value = some_dict.get(key, default_value)get默认会返回None，如果不存在键，pop会抛出一个例外。关于设定值，常见的情况是在字典的值是属于其它集合，如列表。例如，你可以通过首字母，将一个列表中的单词分类：
In : words = ['apple', 'bat', 'bar', 'atom', 'book']
In : by_letter = {}
In : for word in words:
# 取首字母
.....: letter = word
.....: if letter not in by_letter:
# 没有该首字母，以该首字母为键，word为值
.....: by_letter =
.....: else:
# 直接添加
.....: by_letter.append(word)
.....:
In : by_letter
Out: {'a': ['apple', 'atom'], 'b': ['bat', 'bar', 'book']}setdefault方法就正是干这个的。前面的for循环可以改写为：
for word in words:
letter = word
by_letter.setdefault(letter, []).append(word)collections模块有一个很有用的类，defaultdict，它可以进一步简化上面。传递类型或函数以生成每个位置的默认值：
from collections import defaultdict
by_letter = defaultdict(list)
for word in words:
by_letter].append(word)有效的键类型
字典的值可以是任意Python对象，而键通常是不可变的标量类型（整数、浮点型、字符串）或元组（元组中的对象必须是不可变的）。这被称为“可哈希性”。可以用hash函数检测一个对象是否是可哈希的（可被用作字典的键）：
In : hash('string')
Out: 5023931463650008331
In : hash((1, 2, (2, 3)))
Out: 1097636502276347782
In : hash((1, 2, )) # fails because lists are mutable
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-129-800cd14ba8be> in <module>()
----> 1 hash((1, 2, )) # fails because lists are mutable
TypeError: unhashable type: 'list'要用列表当做键，一种方法是将列表转化为元组，只要内部元素可以被哈希，它也就可以被哈希：
In : d = {}
In : d)] = 5
In : d
Out: {(1, 2, 3): 5}集合
创建
集合是无序的不可重复的元素的集合。你可以把它当做字典，但是只有键没有值。可以用两种方式创建集合：通过set函数或使用尖括号set语句：
In : set()
Out: {1, 2, 3}
In : {2, 2, 2, 1, 3, 3}
Out: {1, 2, 3}集合支持合并、交集、差分和对称差等数学集合运算。考虑两个示例集合：
In : a = {1, 2, 3, 4, 5}
In : b = {3, 4, 5, 6, 7, 8}合并 union 或者 |
合并是取两个集合中不重复的元素。可以用union方法，或者|运算符：
In : a.union(b)
Out: {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}
In : a | b
Out: {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}交集 intersection 或者 &
交集的元素包含在两个集合中。可以用intersection或&运算符：
In : a.intersection(b)
Out: {3, 4, 5}
In : a & b
Out: {3, 4, 5}表3-1列出了常用的集合方法。
https://pic2.zhimg.com/v2-eddb8c16e57f992f22e29fefe4141661_b.jpg所有逻辑集合操作都有另外的原地实现方法，可以直接用结果替代集合的内容。对于大的集合，这么做效率更高：
In : c = a.copy()
In : c |= b
In : c
Out: {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}
In : d = a.copy()
In : d &= b
In : d
Out: {3, 4, 5}与字典类似，集合元素通常都是不可变的。要获得类似列表的元素，必须转换成元组：
In : my_data =
In : my_set = {tuple(my_data)}
In : my_set
Out: {(1, 2, 3, 4)}superset 和 subset
你还可以检测一个集合是否是另一个集合的子集或父集：
In : a_set = {1, 2, 3, 4, 5}
In : {1, 2, 3}.issubset(a_set)
Out: True
In : a_set.issuperset({1, 2, 3})
Out: True集合的内容相同时，集合才对等：
In : {1, 2, 3} == {3, 2, 1}
Out: True列表、集合和字典推导式
列表推导式！
列表推导式是Python最受喜爱的特性之一。它允许用户方便的从一个集合过滤元素，形成列表，在传递参数的过程中还可以修改元素。形式如下：
它等同于下面的for循环;
result = []
for val in collection:
if condition:
result.append(expr)filter条件可以被忽略，只留下表达式就行。例如，给定一个字符串列表，我们可以过滤出长度在2及以下的字符串，并将其转换成大写：
In : strings = ['a', 'as', 'bat', 'car', 'dove', 'python']
In :
Out: ['BAT', 'CAR', 'DOVE', 'PYTHON']字典的推导式 ！
用相似的方法，还可以推导集合和字典。字典的推导式如下所示：
dict_comp = {key-expr : value-expr for value in collection if condition}集合的推导式！
集合的推导式与列表很像，只不过用的是尖括号：
set_comp = {expr for value in collection if condition}与列表推导式类似，集合与字典的推导也很方便，而且使代码的读写都很容易。来看前面的字符串列表。假如我们只想要字符串的长度，用集合推导式的方法非常方便：
In : unique_lengths = {len(x) for x in strings}
In : unique_lengths
Out: {1, 2, 3, 4, 6}map函数可以进一步简化：
In : set(map(len, strings)) # 妙极
Out: {1, 2, 3, 4, 6}作为一个字典推导式的例子，我们可以创建一个字符串的查找映射表以确定它在列表中的位置：
In : loc_mapping = {val : index for index, val in enumerate(strings)}
In : loc_mapping
Out: {'a': 0, 'as': 1, 'bat': 2, 'car': 3, 'dove': 4, 'python': 5}嵌套列表推导式
假设我们有一个包含列表的列表，包含了一些英文名和西班牙名：
In : all_data = [['John', 'Emily', 'Michael', 'Mary', 'Steven'],
.....: ['Maria', 'Juan', 'Javier', 'Natalia', 'Pilar']]你可能是从一些文件得到的这些名字，然后想按照语言进行分类。现在假设我们想用一个列表包含所有的名字，这些名字中包含两个或更多的e。可以用for循环来做：
names_of_interest = []
for names in all_data:
enough_es =
names_of_interest.extend(enough_es)可以用嵌套列表推导式的方法，将这些写在一起，如下所示：
In : result = [name for names in all_data for name in names
.....: if name.count('e') >= 2]
In : result
Out: ['Steven']嵌套列表推导式看起来有些复杂。列表推导式的for部分是根据嵌套的顺序，过滤条件还是放在最后。下面是另一个例子，我们将一个整数元组的列表扁平化成了一个整数列表：
In : some_tuples = [(1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 9)]
In : flattened =
In : flattened
Out: 记住，for表达式的顺序是与嵌套for循环的顺序一样（而不是列表推导式的顺序）：
flattened = []
for tup in some_tuples:
for x in tup:
flattened.append(x)你可以有任意多级别的嵌套，但是如果你有两三个以上的嵌套，你就应该考虑下代码可读性的问题了。分辨列表推导式的列表推导式中的语法也是很重要的：
In : [ for tup in some_tuples]
Out: [, , ]这段代码产生了一个列表的列表，而不是扁平化的只包含元素的列表。
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来源:https://www.cnblogs.com/huaweiyun/p/17381183.html
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