python序列类型-Python内置的序列类型

内置序列类型概览

按照可否存储不同数据类型来分，可以分为容序列和扁平序列。

容器序列

list, tuple, collections.deque　这些序列类型可以容纳不同类型的数据。

扁平序列

str, bytes, bytearray, memoryview, array.array　这类序列只能容纳一种类型的数据

按照是否可变可以分为可变序列和不可变序列。

可变序列

list, bytesarray, array.array, collections.deque, memoryview

不可变序列

tuple, str, bytes

列表推导式和生成器表达式

列表推导是构建列表的快捷方式。而生成器表达式则可以用来创建其他的任何序列。

善于使用列表推导式1

21from pprint import pprint

a=[1,2,3]

b=["a","b","c"]

c=[(d,e) for d,e in zip(a,b)]

print(c)

g=[(i,j) for i in a for j in b]

pprint(g)

"""注意比较c,g两个列表推导式的区别"""

h=[i+i for i in range(10) if i % 2==0]

print(h)

#生成器表达式

#把列表推导式的中括号改为圆括号就得到了生成器表达式

a=(i for i in range(10))

print(a)

print(a.__next__())

#当生成器表达式作为函数调用过程中的唯一

#参数的时候不需要再用圆括号括起来

输出：

17[(1, 'a'), (2, 'b'), (3, 'c')]

[(1, 'a'),

(1, 'b'),

(1, 'c'),

(2, 'a'),

(2, 'b'),

(2, 'c'),

(3, 'a'),

(3, 'b'),

(3, 'c')]

[0, 4, 8, 12, 16]

at 0x7f28a9f3fc50>

元组不仅仅是不可变列表

如果仅仅是把元组理解为不可变的列表，那其他的信息——他所含有的元素的总数和他们的位置似乎就变得可有可无了。但是这样并没有发挥元组本来所有的力量。元组的特点就是它所记录数据的数量和位置。

元组拆包1

23#拆包

a=(1,2,3)

n1,n2,n3=a

print(n1)

print(n2)

print(n3)

#用*处理剩下的元素

b=("aaa","bbb","ccc","ddd")

b1,b2,*rest=b

print(b1)

print(b2)

print(rest)

#变量的值

m=1

n=2

print(m,n)

m,n=n,m

print(m,n)

#用*运算符把一个可迭代对象拆开作为函数的参数

c=(5,6)

def myadd(a,b):

return a+b

print(myadd(*c))

输出：

aaa

bbb

['ccc', 'ddd']

1 2

2 1

具名元组

collctions.namedtuple()是一个工厂函数，它可以用来构建一个带字段名的元组和一个有名字的类。

基本使用1

7from collections import namedtuple

City=namedtuple("City",["name","country","population"])

Beijing=City("Beijing","China",100)

Tokyo=City("Tokyo","Japan",96)

print(Beijing.country)

print(Tokyo.population)

print(Tokyo[1])

输出：

3China

Japan

创建一个具名元组需要两个参数，一个是类名，另一个是类的各个字段的名字。后者可以是由数个字符串组成的可迭代对象，或者是由空格分隔开的字段名组成的字符串。存放在对应字段里的数据要以一串参数的形式传入到构造函数中。可以通过字段名或者位置来获取一个字段的信息。

具名元组的属性和方法1

6print(City._fields)#获得所有的字段名

cityMsg=("Shanghai","China",99)

shanghai=City._make(cityMsg)#创建对象的一种方式，和City(*cityMsg)一样

print(shanghai._asdict())

for key,value in shanghai._asdict().items():

print(key,":",value)

输出：

5('name', 'country', 'population')

OrderedDict([('name', 'Shanghai'), ('country', 'China'), ('population', 99)])

name : Shanghai

country : China

population : 99

序列排序

在这里我们用list这一个序列来作为例子讲解python中序列的排序，其他的可排序序列和list是一致。这里主要讨论list.sort()和sorted()。前者是对列表就地排序，它会返回None,将list改变为有序的list.而后者则不会改变传入的list，只是复制了一个新的list,将新的list调整顺序之后返回。无论是list.sort()还是sorted()都有两个可选的关键字参数：key,reverse。他们分别决定排序的标准和升降序。

用bisect来管理已排序的序列

bisect模块包含两个主要的函数，bisect和insort两个函数都是利用二分查找算法来在有序序列中查找或插入元素。

10import bisect

a=[1,2,38,85]

b=bisect.bisect(a,39)

#返回39插入已升序排序序列a中后仍然满足升序规则的下标值

a.insert(b,39)

print(a)

#上面两步操作可以直接用下面的替代

c=[1,2,38,85]

d=bisect.insort(c,39)#直接插入并且保持升序

print(c)

输出：

2[1, 2, 38, 39, 85]

[1, 2, 38, 39, 85]

当列表不是首选时

有时候因为列表实在太方便了，所以python程序员会过度使用它。但是，如果你只需要处理数字列表的话，数组可能是个更好的选择，下面我们就来探讨一下可以替换列表的数据结构。

数组

数组(array)可以紧凑盛放基本的变量，如：字符，整数，浮点数。他是一个序列类型，在表现上和list非常想，但是它存储的数据类型受到了限制，它只能存储相同的基本类型的数据。所存储的数据的类型由array对象初始化时传入的typecode指定。以下的为所支持的typecode:

Typecode

C Type

Python Type

Minimum size in bytes

signed char

int

unsigned char

int

Py_UNICODE

Unicode character

signed short

int

unsigned char

int

signed int

int

unsigned int

int

signed long

int

unsigned long

int

signed long long

int

unsigned long long

int

float

double

float

15from array import array

from random import random

a1=array('q',(i for i in range(100)))

#其基本上和list具备相同的行为

print(a1.typecode)

print(a1[2])

print(a1.count(55))

print(a1.pop())

a3=array('d',(random() for i in range(10**3)))

with open("float.bin","wb") as f:

a3.tofile(f)

a2=array("d")

with open("float.bin","rb") as f2:

a2.fromfile(f2,10**3)

print(a2[3])

内存视图

memoryview是一个内置类，他能让用户在不复制内容的情况下操作同一个数组的不同切片，在数据结构之间共享内存。

8from array import array

a=array('h',[1,2,3])

print(a)

m1=memoryview(a)

print(len((m1)))

m1[0]=15

print(m1)

print(a)

输出：

4array('h', [1, 2, 3])

array('h', [15, 2, 3])

双向队列和其他形式的队列1

19from collections import deque

dq=deque(range(10),maxlen=10)

print(dq)

dq.rotate(3)

print(dq)

dq.rotate(-3)

print(dq)

dq.append(100)

print(dq)

dq.appendleft(-100)

print(dq)

dq.extend([111,222,333])

print(dq)

dq.extendleft([-111,-222,-333])

print(dq)

print(dq.pop())

print(dq)

print(dq.popleft())

print(dq)

输出：

11deque([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], maxlen=10)

deque([7, 8, 9, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6], maxlen=10)

deque([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], maxlen=10)

deque([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 100], maxlen=10)

deque([-100, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], maxlen=10)

deque([3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 111, 222, 333], maxlen=10)

deque([-333, -222, -111, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], maxlen=10)

deque([-333, -222, -111, 3, 4, 5, 6, 7, 8], maxlen=10)

-333

deque([-222, -111, 3, 4, 5, 6, 7, 8], maxlen=10)

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