《python中的集中列表类型总结》

一、list
list:是Python内置的一种数据类型是列表，它是一种有序的集合，可以随时添加和删除其中的元素。list中的元素是按照顺序排列的，构造list非常简单，按照上面的代码，直接用 [ ] 把list的所有元素都括起来，就是一个list对象。通常，我们会把list赋值给一个变量，这样，就可以通过变量来引用list

L = ['adam', 95.5, 'lisa', 85, 'bart', 59]print (L)

由于Python是动态语言，所以list中包含的元素并不要求都必须是同一种数据类型，我们完全可以在list中包含各种数据

L = ['Michael', 100, True]

因为list是一个有序集合，那么我们就可以通过下标的方式访问里边的元素(下标是从0开始的的)

L = ['adam', 95.5, 'lisa', 85, 'bart', 59]print (L[0])

List下标可以是负数，-1表示最后一个元素，-2，-3一次表示倒数第二和倒数第三个元素

L = [95.5, 85, 59]print (L[-1])print (L[-2])print (L[-3])

注意：当访问的下标越界时就会报错，比如L[-4]，这时候会报错

如果想向list中添加元素，则可以使用append()函数（插入的位置为末尾）。要想插入到指定位置，则使用insert()方法

L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart']L.append('shulv')L.insert(2,'Paul')//第一个参数是要插入的位置print L

list中删除元素:删除一个元素，使用的是pop()方法，不传递参数时，删除的是最后一位，传递参数时为删除指定位置的元素，且返回值是 删除的那个元素的值

L = ['Adam', 'Lisa', 'Paul', 'Bart']L.pop()L.pop(0)print L

list中替换元素：直接给对应下标重新赋值即可：L[0]=’abc’
二、tuple
tuple是另一种有序的列表，中文翻译为“ 元组 ”。tuple 和 list 非常类似，但是，tuple一旦创建完毕，就不能修改了。创建tuple和创建list唯一不同之处是用( )替代了[ ]。现在，这个 t 就不能改变了，tuple没有 append()方法，也没有insert()和pop()方法。不能再添加、删除和修改元素。访问元祖中的元素和list是一模一样的
需要注意的是，当tuple中包含一个元素的时候，我们需要这样写t=(1,)(是字符串的时候，也需要加“逗号”)，也就是在后边加一个“逗号”。因为()既可以表示tuple，又可以作为括号表示运算时的优先级，结果 (1) 被Python解释器计算出结果 1，导致我们得到的不是tuple，而是整数 1。正是因为用()定义单元素的tuple有歧义，所以 Python 规定，单元素 tuple 要多加一个逗号“,”，这样就避免了歧义

下边我们看一个“可变”的tuple
t = (‘a’, ‘b’, [‘A’, ‘B’])
注意到 t 有 3 个元素：’a’，’b’和一个list：[‘A’, ‘B’]。list作为一个整体是tuple的第3个元素。list对象可以通过 t[2] 拿到:L=t[2]
然后，我们把list的两个元素改一改：
L[0] = ‘X’
L[1] = ‘Y’
再看看tuple的内容：
print t
(‘a’, ‘b’, [‘X’, ‘Y’])
不是说tuple一旦定义后就不可变了吗？怎么现在又变了？

别急，我们先看看定义的时候tuple包含的3个元素

当我们把list的元素’A’和’B’修改为’X’和’Y’后，tuple变为：

表面上看，tuple的元素确实变了，但其实变的不是 tuple 的元素，而是list的元素。

tuple一开始指向的list并没有改成别的list，所以，tuple所谓的“不变”是说，tuple的每个元素，指向永远不变。即指向’a’，就不能改成指向’b’，指向一个list，就不能改成指向其他对象，但指向的这个list本身是可变的！

理解了“指向不变”后，要创建一个内容也不变的tuple怎么做？那就必须保证tuple的每一个元素本身也不能变。
三、dict
我们已经知道，list 和 tuple 可以用来表示顺序集合。dict是一种包含key，value的集合，它的表示方法为：

d = {    'Adam': 95,    'Lisa': 85,    'Bart': 59}

花括号 {} 表示这是一个dict，然后按照 key: value, 写出来即可。最后一个 key: value 的逗号可以省略。由于dict也是集合，len() 函数可以计算任意集合的大小：len(d),输出为3
访问dict：

d = {    'Adam': 95,    'Lisa': 85,    'Bart': 59}

可以简单地使用 d[key] 的形式来查找对应的 value，这和 list 很像，不同之处是，list 必须使用索引返回对应的元素，而dict使用key：print d[‘Adam’] 输出95

注意: 通过 key 访问 dict 的value，只要 key 存在，dict就返回对应的value。如果key不存在，会直接报错：KeyError。
要避免 KeyError 发生，有两个办法：
一是先判断一下 key 是否存在，用 in 操作符：

if 'Paul' in d:    print d['Paul']

如果 ‘Paul’ 不存在，if语句判断为False，自然不会执行 print d[‘Paul’] ，从而避免了错误。

二是使用dict本身提供的一个 get 方法，在Key不存在的时候，返回None：

print d.get('Bart')59print d.get('Paul')None

dict特点：
dict的第一个特点是查找速度快，无论dict有10个元素还是10万个元素，查找速度都一样。而list的查找速度随着元素增加而逐渐下降。

不过dict的查找速度快不是没有代价的，dict的缺点是占用内存大，还会浪费很多内容，list正好相反，占用内存小，但是查找速度慢。

由于dict是按 key 查找，所以，在一个dict中，key不能重复。

dict的第二个特点就是存储的key-value序对是没有顺序的！这和list不一样：

d = {    'Adam': 95,    'Lisa': 85,    'Bart': 59}

当我们试图打印这个dict时打印的顺序不一定是我们创建时的顺序，而且，不同的机器打印的顺序都可能不同，这说明dict内部是无序的，不能用dict存储有序的集合。

dict的第三个特点是作为 key 的元素必须不可变，Python的基本类型如字符串、整数、浮点数都是不可变的，都可以作为 key。但是list是可变的，就不能作为 key。
更新dict：
dict是可变的，也就是说，我们可以随时往dict中添加新的 key-value。比如已有dict：

d = {    'Adam': 95,    'Lisa': 85,    'Bart': 59}d['Paul'] = 72print(L){'Lisa': 85, 'Paul': 72, 'Adam': 95, 'Bart': 59}

如果 key 已经存在，则赋值会用新的 value 替换掉原来的 value
遍历dict：

d = {    'Adam': 95,    'Lisa': 85,    'Bart': 59}for key in d:      print key + ':',d[key]

四、set
dict的作用是建立一组 key 和一组 value 的映射关系，dict的key是不能重复的。

有的时候，我们只想要 dict 的 key，不关心 key 对应的 value，目的就是保证这个集合的元素不会重复，这时，set就派上用场了。

set 持有一系列元素，这一点和 list 很像，但是set的元素没有重复，而且是无序的，这点和 dict 的 key很像。

创建 set 的方式是调用 set() 并传入一个 list，list的元素将作为set的元素：

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

可以查看 set 的内容：
print s
set([‘A’, ‘C’, ‘B’])
请注意，上述打印的形式类似 list， 但它不是 list，仔细看还可以发现，打印的顺序和原始 list 的顺序有可能是不同的，因为set内部存储的元素是无序的。

因为set不能包含重复的元素，所以，当我们传入包含重复元素的 list 会怎么样呢？

s = set(['A', 'B', 'C', 'C'])print sset(['A', 'C', 'B'])len(s)3

结果显示，set会自动去掉重复的元素，原来的list有4个元素，但set只有3个元素。
访问set：
由于set存储的是无序集合，所以我们没法通过索引来访问。访问 set中的某个元素实际上就是判断一个元素是否在set中。
例如，存储了班里同学名字的set：

s = set(['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul'])

我们可以用 in 操作符判断：(在就返回true，不在返回false)
Bart是该班的同学吗？
‘Bart’ in s
True
set的特点：
set的内部结构和dict很像，唯一区别是不存储value，因此，判断一个元素是否在set中速度很快。set存储的元素和dict的key类似，必须是不变对象，因此，任何可变对象是不能放入set中的。最后，set存储的元素也是没有顺序的。set的这些特点，可以应用在哪些地方呢？

星期一到星期日可以用字符串’MON’, ‘TUE’, … ‘SUN’表示。

假设我们让用户输入星期一至星期日的某天，如何判断用户的输入是否是一个有效的星期呢？

可以用 if 语句判断，但这样做非常繁琐
如果事先创建好一个set，包含’MON’ ~ ‘SUN’：

weekdays = set([‘MON’, ‘TUE’, ‘WED’, ‘THU’, ‘FRI’, ‘SAT’, ‘SUN’])
再判断输入是否有效，只需要判断该字符串是否在set中：

x = '???' # 用户输入的字符串if x in weekdays:    print 'input ok'else:    print 'input error'

这样一来，代码就简单多了。
遍历set：
由于 set 也是一个集合，所以，遍历 set 和遍历 list 类似，都可以通过 for 循环实现。
直接使用 for 循环可以遍历 set 的元素：

s = set(['Adam', 'Lisa', 'Bart'])for name in s:...     print name... LisaAdamBart

注意: 观察 for 循环在遍历set时，元素的顺序和list的顺序很可能是不同的，而且不同的机器上运行的结果也可能不同。
更新set：
由于set存储的是一组不重复的无序元素，因此，更新set主要做两件事：一是把新的元素添加到set中，二是把已有元素从set中删除。添加元素时，用set的add()方法：

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

如果添加的元素已经存在于set中，add()不会报错，但是不会加进去了：

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

删除set中的元素时，用set的remove()方法：

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

如果删除的元素不存在set中，remove()会报错：

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

所以用add()可以直接添加，而remove()前需要判断。
五、切片
(1)对list进行切片
取一个list的部分元素是非常常见的操作。比如，一个list如下：

L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']

取前3个元素，应该怎么做？
笨办法：

[L[0], L[1], L[2]]['Adam', 'Lisa', 'Bart']

之所以是笨办法是因为扩展一下，取前N个元素就没辙了。取前N个元素，也就是索引为0-(N-1)的元素，可以用循环：

r = []n = 3for i in range(n):...     r.append(L[i])... print r['Adam', 'Lisa', 'Bart']

对这种经常取指定索引范围的操作，用循环十分繁琐，因此，Python提供了切片（Slice）操作符，能大大简化这种操作。

对应上面的问题，取前3个元素，用一行代码就可以完成切片：
L[0:3]
[‘Adam’, ‘Lisa’, ‘Bart’]
L[0:3]表示，从索引0开始取，直到索引3为止，但不包括索引3。即索引0，1，2，正好是3个元素。
如果第一个索引是0，还可以省略：
L[:3]
[‘Adam’, ‘Lisa’, ‘Bart’]
也可以从索引1开始，取出2个元素出来：
L[1:3]
[‘Lisa’, ‘Bart’]
只用一个 : ，表示从头到尾：
L[:]
[‘Adam’, ‘Lisa’, ‘Bart’, ‘Paul’]
因此，L[:]实际上复制出了一个新list。
切片操作还可以指定第三个参数：
L[::2]
[‘Adam’, ‘Bart’]
第三个参数表示每N个取一个，上面的 L[::2] 会每两个元素取出一个来，也就是隔一个取一个。
把list换成tuple，切片操作完全相同，只是切片的结果也变成了tuple。
(2)倒序切片
对于list，既然Python支持L[-1]取倒数第一个元素，那么它同样支持倒数切片，试试：

L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']L[-2:]输出：['Bart', 'Paul']L[:-2]输出：['Adam', 'Lisa']L[-3:-1]输出：['Lisa', 'Bart']L[-4:-1:2]输出：['Adam', 'Bart']

记住倒数第一个元素的索引是-1。倒序切片包含起始索引，不包含结束索引。
(3)对字符串切片
字符串 ‘xxx’和 Unicode字符串 u’xxx’也可以看成是一种list，每个元素就是一个字符。因此，字符串也可以用切片操作，只是操作结果仍是字符串：

'ABCDEFG'[:3]输出：'ABC''ABCDEFG'[-3:]输出：'EFG''ABCDEFG'[::2]输出：'ACEG'

在很多编程语言中，针对字符串提供了很多各种截取函数，其实目的就是对字符串切片。Python没有针对字符串的截取函数，只需要切片一个操作就可以完成，非常简单。
六、迭代
(1)什么是迭代
在Python中，如果给定一个list或tuple，我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple，这种遍历我们成为迭代（Iteration）。

在Python中，迭代是通过 for … in 来完成的，而很多语言比如C或者Java，迭代list是通过下标完成的，比如Java代码：

for (i=0; i<list.length; i++) {    n = list[i];}

可以看出，Python的for循环抽象程度要高于Java的for循环。
因为 Python 的 for循环不仅可以用在list或tuple上，还可以作用在其他任何可迭代对象上。
因此，迭代操作就是对于一个集合，无论该集合是有序还是无序，我们用 for 循环总是可以依次取出集合的每一个元素。
注意: 集合是指包含一组元素的数据结构，我们已经介绍的包括：
**1. 有序集合：**list，tuple，str和unicode；
**2. 无序集合：**set
**3. 无序集合并且具有 key-value 对：**dict
而迭代是一个动词，它指的是一种操作，在Python中，就是 for 循环。

迭代与按下标访问数组最大的不同是，后者是一种具体的迭代实现方式，而前者只关心迭代结果，根本不关心迭代内部是如何实现的。
(2)索引迭代
Python中，迭代永远是取出元素本身，而非元素的索引。

对于有序集合，元素确实是有索引的。有的时候，我们确实想在 for 循环中拿到索引，怎么办？

方法是使用 enumerate() 函数：

L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul']for index, name in enumerate(L):...     print index, '-', name输出： 0 - Adam1 - Lisa2 - Bart3 - Paul

使用 enumerate() 函数，我们可以在for循环中同时绑定索引index和元素name。但是，这不是 enumerate() 的特殊语法。实际上，enumerate() 函数把：

[‘Adam’, ‘Lisa’, ‘Bart’, ‘Paul’]
变成了类似：
[(0, ‘Adam’), (1, ‘Lisa’), (2, ‘Bart’), (3, ‘Paul’)]
因此，迭代的每一个元素实际上是一个tuple：

for t in enumerate(L):    index = t[0]    name = t[1]    print index, '-', name

如果我们知道每个tuple元素都包含两个元素，for循环又可以进一步简写为：
for index, name in enumerate(L):
print index, ‘-‘, name
这样不但代码更简单，而且还少了两条赋值语句。

可见，索引迭代也不是真的按索引访问，而是由 enumerate() 函数自动把每个元素变成 (index, element) 这样的tuple，再迭代，就同时获得了索引和元素本身。
(3)迭代dict的value
我们已经了解了dict对象本身就是可迭代对象，用 for 循环直接迭代 dict，可以每次拿到dict的一个key。

如果我们希望迭代 dict 对象的value，应该怎么做？

dict 对象有一个 values() 方法，这个方法把dict转换成一个包含所有value的list，这样，我们迭代的就是 dict的每一个 value：

d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59 }print d.values()[85,59,95]for v in d.values():    print v855995

如果仔细阅读Python的文档，还可以发现，dict除了values()方法外，还有一个 itervalues() 方法，用 itervalues() 方法替代 values() 方法，迭代效果完全一样:

d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59 }print d.itervalues()<dictionary-valueiterator object at 0x106adbb50>for v in d.itervalues():    print v859559

那这两个方法有何不同之处呢？
1. values() 方法实际上把一个 dict 转换成了包含 value 的list。
2. 但是 itervalues() 方法不会转换，它会在迭代过程中依次从 dict 中取出 value，所以 itervalues() 方法比 values() 方法节省了生成 list 所需的内存。

1. 打印 itervalues() 发现它返回一个 对象，这说明在Python中，for 循环可作用的迭代对象远不止 list，tuple，str，unicode，dict等，任何可迭代对象都可以作用于for循环，而内部如何迭代我们通常并不用关心。

如果一个对象说自己可迭代，那我们就直接用 for 循环去迭代它，可见，迭代是一种抽象的数据操作，它不对迭代对象内部的数据有任何要求。
(4)迭代dict的key和value
我们了解了如何迭代 dict 的key和value，那么，在一个 for 循环中，能否同时迭代 key和value？答案是肯定的。

首先，我们看看 dict 对象的 items() 方法返回的值：

d = { 'Adam': 95, 'Lisa': 85, 'Bart': 59 }print d.items()输出：[('Lisa', 85), ('Adam', 95), ('Bart', 59)]

可以看到，items() 方法把dict对象转换成了包含tuple的list，我们对这个list进行迭代，可以同时获得key和value：

for key, value in d.items():...     print key, ':', value输出：Lisa : 85Adam : 95Bart : 59

和 values() 有一个 itervalues() 类似， items() 也有一个对应的 iteritems()，iteritems() 不把dict转换成list，而是在迭代过程中不断给出 tuple，所以， iteritems() 不占用额外的内存。
七、列表生成式
(1)生成列表
要生成list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]，我们可以用range(1, 11)：
range(1, 11)
输出：[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
但如果要生成[1x1, 2x2, 3x3, …, 10x10]怎么做？方法一是循环：

L = []for x in range(1, 11):...    L.append(x * x)... >>> L输出：[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]

但是循环太繁琐，而列表生成式则可以用一行语句代替循环生成上面的list：
[x * x for x in range(1, 11)]
输出：[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
这种写法就是Python特有的列表生成式。利用列表生成式，可以以非常简洁的代码生成 list。

写列表生成式时，把要生成的元素 x * x 放到前面，后面跟 for 循环，就可以把list创建出来，十分有用，多写几次，很快就可以熟悉这种语法。
(2)条件过滤
列表生成式的 for 循环后面还可以加上 if 判断。例如：

[x * x for x in range(1, 11)]
输出：[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
如果我们只想要偶数的平方，不改动 range()的情况下，可以加上 if 来筛选：

[x * x for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]
输出：[4, 16, 36, 64, 100]
有了 if 条件，只有 if 判断为 True 的时候，才把循环的当前元素添加到列表中。
(3)多层表达式
for循环可以嵌套，因此，在列表生成式中，也可以用多层 for 循环来生成列表。

对于字符串 ‘ABC’ 和 ‘123’，可以使用两层循环，生成全排列：

[m + n for m in 'ABC' for n in '123']输出：['A1', 'A2', 'A3', 'B1', 'B2', 'B3', 'C1', 'C2', 'C3']

翻译成循环代码就像下面这样：

L = []for m in 'ABC':    for n in '123':        L.append(m + n)

初学python，希望这些能够对大家有所帮助^_^，共同进步！