第3章序列

序列是一种数据存储方式。用来存储一系列的数据。在内存中,序列就是一块用来存放

多个值的连续的内存空间。比如一个整数序列[10,20,30.40]，可以这样示意表示:

10

20    30    40

由于Python3中一切皆对象。在内存中实际是按照如下方式存储的:

a =

[10,20,30,40]

从图示中，我们可以看出序列中存储的是整数对象的地址,而不是整数对象的值，python

中常用的序列结构有

字符串、列表、元组、字典、集合

我们上一章学习的字符串就是一种序列。关于字符串里面很多操作。在这一章中仍然会

用到，大家一定会感觉非常熟悉。

本章内容，我们必须非常熟悉，无论是在学习还是工作中,序列都是每天都会用到的技

术，可以非常方便的帮助我们进行数据存储的操作。

列表简介

列表:用于存储任意数目、任意类型的数据集合。.

列表是内置可变序列，是包含多个元素的有序连续的内存空间。列表定义的标准语法格式:

a= [10,20,30,40]

其中。10,20,30.40这些称为;列表a的元素。

列表中的元素可以各不相同。可以是任意类型。比如:

a= [10,20,’abc',True]

列表对象的常用方法汇总如下,方便大家学习和查阅。

Python的列表大小可变。根据需要随时增加或缩小。

字符串和列表都是序列类型，一个字符串是一个字符序列. 一个列表是任何元素的序列。我

们前面学习的很多字符串的方法，在列表中也有类似的用法，几乎一模-一样。

列表的创建

基本语法[]创建

>>>

a = [10,20,’gaoqi',’sxt']

>>>a

= [ ]           #创建一个空的列表对象

list()创建

使用list()可以将任何可迭代的数据转化成列表。

>>>a=

list()          #创建- 一个空的列表对象

>>>

a = list(range(10))

>>>

a

[0,1,2,3,4,5,6,7,8,

9]

>>>

a = list("gaoqi,sxt”)

>>>

a

[‘g',  'a'

,  ’ o',  'q’  ,  ’i’ ,  ’,’  ,  's' ,

’ x’ , ’ t’]

range()创建整数列表

range()可以帮助我们非常方便的创建整数列表。这在开发中及其有用。语法格式为:

range([start,] end [,step])

start参数:可选,表示起始数字。默认是0

end参数:必选，表示结尾数字。

step参数:可选,表示步长默认为1

python3中range()返回的是-个range对象，而不是列表。我们需要通过list()方法将其

转换成列表对象。

典型示例如下:

>>>

list(range(3,15,2))

[3.5,7.9,

11, 13]

>>>

list(range(15,3,-1))

[15, 14,

13, 12,11, 10,9,8,7,6,5, 4]

>>>

list(range(3,-10,-1))

[3,2,1,0,-1,-2,-3,-4,-5,-6,-7,-8,

-9]

推导式生成列表(简介一下，重点在for循环后讲)

使用列表推导式可以非常方便的创建列表,在开发中经常使用。但是，由于涉及到for循环

和if语句。在此，仅做基本介绍,在我们控制语句后面。会详细讲解更多列表推导式的细节。

>>>a

= [x*2  for x in range(5)]       #循环创建多个元素

>>>a

[0,2,4,

6, 8]

>>>a

= [x*2  for x in range(100) if X%9= = 0]    #通过if过滤元素

>>>

a

[0, 18,

36, 54, 72, 90, 108, 126, 144, 162, 180, 198]

列表元素的增加和删除

当列表增加和删除元素时, 列表会自动进行内存管理.大大减少了程序员

的负担。但这个特点涉及列表元素的大量移动。效率较低。除非必要,我们一般只在列表的尾部添加元素。

append()方法

原地修改列表对象,是真正的列表尾部添加新的元素。速度最快,推荐使用。

>>>a

= [20,40]

>>>

a .append(80)

>>>

a

[20, 40,

80]

+运算符操作

并不是真正的尾部添加元素，而是创建新的列表对象;将原列表的元素和新列表的元素依次

复制到新的列表对象中。这样，会涉及大量的复制操作。对于操作大量元素不建议使用。

>>>

a= [20,40]

>>>id(a)

46016072

>>>a

= a+[50]

>>>

id(a)

46015432

通过如上测试，我们发现变量a的地址发生了变化。也就是创建了新的列表对象。

extend ()方法

将目标列表的所有元素添加到本列表的尾部，属于原地操作,不创建新的列表对象。

>>>

a= [20.40]

>>>

id(a)

46016072

>>>

a.extend([50,60])

>>>id(a)

46016072

insert()插入元素

使用insert()方法可以将制定元素插入到列表对象的任意制定位置。这样会让播入位置后面

所有的元素进行移动。会影响处理速度。涉及大量元素时,尽量避免使用。类似发生这种移

动的函数还有: remove()、pop()、del()。它们在删除非尾部元素时也会发生操作位置后面

元素的移动。

>>>

a= [10,20,30]

>>>

a.insert(2,100)

>>>

a

[10, 20,

100, 30]

乘法扩展

使用乘法扩展列表,生成一个新列表,新列表元素时原列表元素的多次重复。

>>> a= [‘sxt’,100]

>>>b= a*3

>>>

a

['sxt’,

100]

>>>

b

[‘sxt',

100, 'sxt', 100, 'sxt', 100]

适用于乘法操作的,还有:字符串、元组。例如:

>>>

c = 'sxt'

>>>d

= c*3

>>>c

‘sxt’

>>>d

‘sxtsxtsxt’

列表元素的删除

del删除

删除列表指定位置的元素。

>>>

a= [10,20,30]

>>>

del a[1]

>>>a

[10, 30]

pop()方法

pop()删除并返回指定位置元素，如果未指定位置则默认操作列表最后一个元素。

>>>

a = [10,20,30,40,50]

>>>

a.pop()

50

>>>a

[10 20

30 40]

>>>a.pop(1)

20

>>>a

[10

,30,40]

remove()方法

删除首次出现的指定元素，若不存在该元素抛出异常。

>>>

a= [10,20,30,40,50,20,30,20,30]

>>>

a.remove(20)

>>>

a

[10, 30,

40, 50, 20, 30, 20, 30]

>>>

a.remove(100)

Traceback

(most recent call last);

File “",

line 1, in

a.remove(100)

ValueError:

list.remove(x): x not in list

列表元素访问和计数

通过索引直接访问元素

我们可以通过索引直接访问元素。索引的区间在[0,列表长度-1]这个范围，超过这个范围则

会抛出异常。

>>>

a = [10,20,30,40,50,20,30,20,30]

>>>

a[2]

30

>>>

a[10]

Traceback

(most recent call last):

File”",

line 1, in

a[10]

IndexError:

list index out of range

index(获得指定元素在列表中首次出现的索引

index()可以获取指定元素首次出现的索引位置.语法是: index(value,[start,[end]]).其中,

start和end指定了搜索的范围。

>>>

a= [10,20,30,40,50,20,30,20,30]

>>>

a.index(20)

1

>>>a.index(20,3)

5

>>>

a.index(20,3)        #从索引位置 3开始往后搜索的第一个20

5

>>>

a.index(30,5,7)      #从索引位置5到7这个区间,第一次出现30元素的位置

6

count()获得指定元素在列表中出现的次数

count()可以返回指定元素在列表中出现的次数。

>>>

a = [10,20,30,40,50,20,30,20,30]

>>>

a.count(20)

3

len()返回列表长度

len()返回列表长度，即列表中包含元素的个数。

>>>

a = [10,20,30]

>>>

len(a)

3

成员资格判断

判断列表中是否存在指定的元素。我们可以使用count()方法。返回0则表示不存在,返回

大于0则表示存在，但是，一般我们会使用更加简洁的in关键字来判断，直按返回True

或False.

>>>

a = [10,20,30,40,50,20,30,20,30]

>>>

20 in a

True

>>>

100 not in a

True

>>>30

not in a

False

切片操作

我们在前面学习字符串时,学习过字符串的切片操作,对于列表的切片操作和字符串类似。

切片是Python序列及其重要的操作。适用于列表、元组、字符串等等。切片的格式如下:

切片slice操作可以让我们快速提取子列表或修改。标准格式为:

[起始偏移量start:终止偏移量:end[:步长step]]

注:当步长省略时顺便可以省略第二个冒号

典型操作(三个量为正数的情况)如下:

切片操作时,起始偏移量和终止偏移量不在[0,字符串长度-1]这个范围。也不会报错。起始

偏移量小于0则会当做0。终止偏移量大于“长度-1” 会被当成-1。例如:

>>>([10,20,30,40](1:30]

[20, 30,

40]

我们发现正常输出了结果,没有报错。

列表的遍历

for obj

in listObj:

print(obj)

复制列表所有的元素到新列表对象

如下代码实现列表元素的复制了吗?

list1=

[30,40,50]

list2 = list1

只是将list2也指向了列表对象。也就是说list2和list2持有地址值是相同的。列表对象本

身的元素并没有复制。

列表排序

修改原列表,不建新列表的排序

>>>

a = [20,10,30,40]

>>>

id(a)

46017416

>>>

a.sort()          #默认是升序排列

>>>a

[10, 20,

30, 40]

>>>

a= [10,20,30,40]

>>>

a.sort(reverse= True)       #降序排列

>>>

a

[40, 30,

20, 10]

>>>

import random

>>>

random.shuffle(a)        #打乱顺序

>>>

a

[20, 40,

30, 10]

建新列表的排序

我们也可以通过内置函数sorted()进行排序。这个方法返回新列表。不对原列表做修改。

>>>

a= [20,10,30,40]

>>>

id(a)

46016008

>>>

a = sorted(a)       #默认升序

>>>a

[10, 20,

30, 40]

>>>

id(a)

45907848

>>>

a= [20,10,30,40]

>>>id(a)

45840584

>>>b

= sorted(a)

>>>

b

[10, 20,

30, 40]

>>>

id(a)

45840584

>>>

id(b)

46016072

>>>

C = sorted(a,reverse=True)     #降序

>>>

C

[40, 30,

20, 10]

通过.上面操作，我们可以看出,生成的列表对象b和C都是完全新的列表对象。

reversed()返回迭代器

内置函数reversed()也支持进行逆序排列。与列表对象reverse()方法不同的是。内置函数

Reversed()不对原列表做任何修改。只是返回一个逆序排列的迭代器对象。

>>>a=

[20,10,30,40]

>>>

c = reversed(a)

>>>

c

_reverseiterator object at 0:x0000000002BCCEB8>

>>>

list(c)

[40, 30,

10, 20]

>>>

list(c)

[ ]

我们打印输出C发现提示是; list reverseiterator。也就是一个迭代对象。同时,我们使用

list(C)进行输出，发现只能使用一.次。第一次输出了元素，第二次为空。那是因为迭代对象

在第一次时已经遍历结束了,第二次不能再使用。

注;关于迭代对象的使用。后续章节会进行详细讲解。

列表相关的其他内置函数汇总

max和min

用于返回列表中最大和最小值。

[40, 30,

20, 10]

>>>

a = [3,10,20,15,9]

>>>

max(a)

20

>>>

min(a)

3

sum

对数值型列表的所有元素进行求和操作。对非数值型列表运算则会报错。

>>>

a = [3,10,20,15,9]

>>>

sum(a)

57

多维列表

二维列表

一维列表可以帮助我们存储一维、 线性的数据。

二维列表可以帮助我们存储二维、表格的数据。例如下表的数据:

姓名           年龄         薪资          城市

高小一

18          30000          北京

高小二

19          20000          上海

高小五

20          10000          深圳

源码:

a = [

[“高小一”,18,30000,"北京”],

[“高小二”,19,20000,"上海"]，

[“高小五”,20,10000,"深圳"],

]

高小二  19  20000

嵌套循环打印二维列表所有的数据( mypy _08.py ) (由于没有学循环，照着敲一遍即可) :

a = [

[“高小一”,18,30000,"北京"],

[“高小二”,19,20000,”上海"],

["高小五”,20,10000."深圳”],

]

for m in range(3):

for n in range(4):

print(a[m][n],end="\t")

print()

#打印完-行，换行

运行结果:

高小一18          30000北京

高小二19          20000上海

高小五20          10000深圳

元组tuple

列表属于可变序列，可以任应修改列表中的元素。元组属于不可变序列，不能修改元组中的元素。因此。元组没有增加元素、修改元素、删除元素相关的方法。

因此，我们只需要学习元组的创建和删除，元组中元素的访问和计数即可。元组支持如

下操作:

1.索引访问

2.切片操作

3.连接操作

4.成员关系操作

5.比较运算操作

6.计数:元组长度len()、最大值max()、最小值min()、求和sum()等。

元组的创建

1.通过()创建元组,小括号可以省略。

a = (10,20,30)或者a = 10,20,30

如果元组只有一个元素，则必须后面加逗号。这是因为解释器会把(1)解释为整数1 ,(1,)

解释为元组。

>>> a = (1)

>>> type(a)

>>>a = (1,)

#或者a = 1,

>>> type(a)

2.通过tuple()创建元组

tuple(可迭代的对象)

例如:

b = tuple()

#创建一个空元组对象

b = tuple("abc")

b = tuple(range(3))

b = tuple([2,3,4])

总结:

Tuple()可以接收列表、字符串、其他序列类型、迭代器等生成元组。

list()可以接收元组、字符串、其他序列类型、迭代器等生成列表。

元组的元素访问和计数

1.元组的元素不能修改

>>> a = (20,10,30,9,8)

>>> a[3]=33

Traceback (most recent call last):

File “", lirne 1, in

a[3]=33

TypeError: ‘tuple' object does not support

item assignment

2.元组的元素访问和列表一样,只不过返回的仍然是元组对象。

>>> a = (20,10,30,9,8)

>>> a[1]

10

>>> a[1:3]

(10, 30)

>>> a[:4]

(20, 10, 30, 9)

3.列表关于排序的方法list

sorted()是修改原列表对象，元组没有该方法。如果要对元组排序，只能使用内置函数sorted(tupleObj)，并生成新的列表对象。

>>> a =(20,10,30,9,8)

>>> sorted(a)

[8,9,10,20,30]

zip

zip(列表1,列表2 , ..)将多个列表对应位置的元素组合成为元组，并返回这个zip对象。

>>> a= [10,20,30]

>>> b =[40,50,60]

>>> c =[70,80,90]

>>> d = zip(a,b,c)

>>> list(d)

[(10,40,70),(20,50,80),(30,60,90)]

生成器推导式创建元组

从形式上看,生成器推导式与列表推导式类似。只是生成器推导式使用小括号。列表推

导式直接生成列表对象，生成器推导式生成的不是列表也不是元组。而是-个生成器对象。

我们可以通过生成器对象,转化成列表或者元组。也可以使用生成器对象的_ next_ 0

方法进行遍历,或者直接作为迭代器对象来使用。不管什么方式使用,元素访问结束后。如

果需要重新访问其中的元素。必须重新创建该生成器对象。

[操作]生成器的使用测试

>>>s = (x*2 for x in range(5))

>>> s

at

0x0000000002BDEB48>

>>> tuple(s)

(0,2,4, 6, 8)

>>> list(s)

#只能访问一次元素。第二次就为空了。需要再生成一次

[ ]

>>> s

at 0:0000000002BDEB48>

>>> tuple(s)

0

>>> s = (x*2 for x in range(5))

>>> s._ next_ ()

0

>>> s. next_ ()

2

>>> s._ _next_ ()

4

元组总结

1.元组的核心特点是:不可变序列。

2.元组的访问和处理速度比列表快。

3.与整数和字符串一样，元组可以作为字典的健,列表则永远不能作为字典的健使用。

字典

字典是“键值对“的无序可变序列。 字典中的每个元素都是一个“键值对”,包含: “键

对象”和“值对象”。可以通过“键对象”实现快速获取、删除、更新对应的“值对象”.

列表中我们通过“下标数字”找到对应的对象。字典中通过“键对象”找到对应的“值

对象”。“键” 是任意的不可变数据，比如:整数、浮点数、字符串、元组。但是:列表、

字典、集合这些可变对象，不能作为“键”。并且“键”不可重复。

“值”可以是任意的数据，并且可重复。

一个典型的字典的定义方式:

a = {‘name': ‘gaoqi’, ‘age':18, ‘job’:

‘programmer’}

字典的创建

1.我们可以通过{

}、dict{ }来创建字典对象。

>>> a ={‘name': ‘gaoqi’, ‘age':18, ‘job’: ‘programmer’}

>>> b = dict{name = ‘gaoqi’, age = 18, job = ‘programmer’}

>>> a = dict{[("name”, "gaoqi"),("age”,18)]}

>>>c = {}

#空的字典对象

>>>d = dict{

}          #空的字典对象

2.通过zip{

}创建字典对象

>>> k = [‘name', ’age’ , ‘job’]

>>> v = [‘gaoqi', 18, ‘techer']

>>> d = dict{zip(k,v)}

>>> d

{‘name': 'gaoqi', 'age': 18, ‘ job’: ‘techer’}

3.通过fromkeys创建值为空的字典

>>> a = dict.fromkeys{['name’, 'age’, ‘job’]}

>>> a

{'name': None, 'age': None, ‘job': None}

字典元素的访问

为了测试各种访问方法。我们这里设定一个字典对象:

a = {‘name': ‘gaoqi’, ‘age':18, ‘job’: ‘programmer’}

1.通过[键]获得“值".若健不存在,则抛出异常.

>>> a ={‘name': ‘gaoqi’, ‘age':18, ‘job’: ‘programmer’}

>>> a[‘name’]

'gaoqi ‘

>>> a[‘age’]

18

>>> a[‘sex’]

Traceback (most recent call last):

File " ", line 1, in < module>

a['sex’]

KeyError: ‘sex'

2.通过get()方法获得“值”。推荐使用。优点是:指定键不存在。返回None ;也可以设

定指定键不存在时默认返回的对象。推荐使用get()获取“值对象”。

>>> a.get('name’)

'gaoqi'

>>> a.get(‘sex’)

>>> a.get('sex,'一个男人’)

‘一个男人”

3.列出所有的健值对

>>> a.items()

dict _items([(‘name', 'gaoqi’), (‘age', 18),(‘job', 'programmer'])

4. 列出所有的健。列出所有的值

>>> a .keys()

dict _keys([‘name', 'age',’ job’])

>>> a.values()

dict_ values(('gaoqi', 18, 'programmer’])

5. len()键值对的个数

6.检测一个“键”是否在字典中

>>> a = {"name":"gaoqi","age”:18}

>>> "name" in a

True

字典元素添加、修改、删除

1.给字典新增“键值对”。如果“键”已经存在。则覆盖旧的健值对:如果“键”不存在，

则新增“键值对“.

>>>a ={‘name': ‘gaoqi’, ‘age':18, ‘job’: ‘programmer’}

>>> a['address’]=’西三旗1号院'

>>> a['age’]=16

>>> a

{name': 'gaoqi, 'age': 16, ‘job': 'programmer', 'address': ‘西三旗1号院’}

2.使用update()将新字典中所有健值对全部添加到旧字典对象上。如果key有重复。则直

接覆盖。

>>> a = {‘name': ‘gaoqi’,'age':18, ‘job':'programmer’}

>>> b = {‘name’: ‘gaoxixi’, 'money':1000,'sex':’男的’}

>>> a.update(b)

>>> a

{‘name': 'gaoxixi’, 'age': 18, 'job': 'programmer’, 'money': 1000,

'sex’:’男的’}

3.字典中元素的删除。可以使用del()方法;咸者clear()删除所有键值对; pop()删除指定

键值对,并返回对应的“值对象” :

>>> a = {‘name':’gaoqi', ‘age’:18, ‘job': ‘programmer'}

>>> del(a["name"])

>>> a

{‘age': 18, ‘job': 'programmer)

>>>b = a.pop('age’)

>>> b

18

4. popitem( ): 随机删除和返回该键值对。字典是“无序可变序列”。因此没有第一个元

素、最后一个元素的概念; popitem弹出随机的项，因为字典并没有“最后的元素“或者其他有关顺序的概念。若想“一个接一 个地移除并处理项 ,这个方法就非常有效(因为不用首先获取键的列表)。

>>> a = {‘name’:'gaoqi', ‘age':18, ‘job': ‘programmer’}

>> > a.popitem()

(‘job', 'progr ammer’)

>>> a

{‘name': 'gaoqi', 'age': 18}

>>> a.popitem()

(‘age', 18)

>>> a

{‘name': 'gaoqi’}

序列解包

序列解包可以用于元组，列表、字典。序列解包可以让我们方便的对多个变量赋值。

>>> x,y,z = (20,30,10)

>>> x

20

>>> y

30

>>>z

10

>>> (a,b,c)=(9,8,10)

>>> a

9

>>> [a,b.c]=[10,20,30]

>>> a

10

>>> b

20

序列解包用于字典时。默认是对“键”进行操作:如果需要对键值对操作。则需要使用

Items() ;如果需要对“值”进行操作，则霄要使用values() :

>>> s = {‘name':'gaoqi,'age':18,’job':’teacher’}

>>> name,age,job=s

#默认对键进行操作

>>> name

'name'

>>> name,age,job= s.items()

#对键值对进行操作

>>>name

(‘name', 'gaoqi’)

>>> name,age,job= s.values()     #对值进行操作

>>>name

'gaoqi'

表格数据使用字典和列表存储，并实现访问

姓名        年龄     薪资      城市

高小一

18       30000      北京

高小二

19       20000      上海

高小五

20       10000      深圳姓名年龄薪资城市

高小一1830000北京

高小二1920000上海

高小五2010000深圳

字典核心底层原理(重要)

字典对象的核心是散列表，散列表是一个稀疏数组(总是有空白元素的数组)。数组的

每个单元叫做bucket.每个bucket有两部分: 一个是键对象的引用，一个是值对象的引

用。由于，所有bucket结构和大小一致。我们可以通过偏移星来读取指定bucket.

源代码

r1 = {“name”: “高小一”, “age”: “18”, “salary”: “30000”, “city”: “北京”}

r2 = {“name”: “高小二”, “age”: “19”, “salary”: “20000”, “city”: “上海”}

r3 = {“name”: “高小五”, “age”: “20”, “salary”: “10000”, “city”: “深圳”}

tb = {r1,r2,r3}

print(tb[1].get(“salary”))   # 获取第二行的人的薪资

for i in range(len(tb)):        #

i==> 0,1,2

print(tb[i].get(“salary”))

# 打印表中所有的薪资

for i in range(len(tb)):

print(tb[i].get(“name”)，tb[i].get(“age”)，tb[i].get(“salary”)，tb[i].get(“city”))

高小一18

30000北京

高小二19

20000上海

高小五20

10000深圳

字典核心底层原理(重要)

字典对象的核心是散列表。散列表是一个稀疏数组(总是有空白元素的数组)。数组的

每个单元叫做bucket.每个bucket有两部分:一个是键对象的引用，一个是值对象的引

用。由于，所有bucket结构和大小一致。我们可以通过偏移量来读取指定bucket.

集合

集合是无序可变,元素不能重复。实际上,集合底层是字典实现.集合的所有元素都是字典

中的“键对象”, 因此是不能重复的且唯一-的。

集合创建和删除

1.使用{ }创建集合对象。井使用add()方法添加元素

>>> a = {3,5,7}

>>> a

{3,5, 7}

>>> a.add(9)

>>> a

{9,3,5, 7}

2.使用set{ }。将列表、元组等可迭代对象转成集合。如果原来数据存在重复数据，则只保留一个。

>>> a = [‘a', ‘b', 'c,’ ‘ b']

>>> b = set(a)

>>> b

{‘b', 'a,' ‘c’}

3. remove(删除指定元素; clear()清空整个集合

>>> a = {10,20,30,40,50}

>>> a .remove(20)

>>> a

{10, 50, 30}

集合相关操作

像数学中概念一样, Python对集合也提供了并集、交集，差集等运算，我们始出示例:

>>> a = {1,3,"sxt”}

>>> b = {“he”, "it”,

"sxt”}

>>> a|b

#并集

{1,3, “sxt”, "he”, “it”}

>>> a&b

#交集

{“sxt”}

>>> a-b

#差集

{1,3}

>>> a. union(b)

#并集

{1,3, “sxt", "he”, “it”}

>>> a. intersection(b)

#交集

{“sxt”}

>>> a.difference(b)

#差集

{1, 3}