python列表用什么符号表示

列表类型简介

列表类型是一个容器，它里面可以存放任意数量、任意类型的数据。

例如下面的几个列表中，有存储数值的、字符串的、内嵌列表的。不仅如此，还可以存储其他任意类型。

>>> L = [1, 2, 3, 4]

>>> L = ["a", "b", "c", "d"]

>>> L = [1, 2, "c", "d"]

>>> L = [[1, 2, 3], "a", "b", [4, "c"]]

python中的列表是一个序列，其内元素是按索引顺序进行存储的，可以进行索引取值、切片等操作。

列表结构

列表是可变对象，可以原处修改列表中的元素而不会让列表有任何元数据的变动。

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

>>> id(L), id(L[0])

(57028736, 55712192)

>>> L[0] = "aa"

>>> id(L), id(L[0])

(57028736, 56954784)

从id的变动上看，修改列表的第一个元素时，列表本身的id没有改变，但列表的第一个元素的id已经改变。

看了下面列表的内存图示就很容易理解了。

上面是L = ["a", "b", "c"]列表的图示。变量名L存储了列表的内存地址，列表内部包含了类型声明、列表长度等元数据，还保存了属于列表的3个元素的内存地址。需要注意的是，列表元素不是直接存在列表范围内的，而是以地址的形式保存在列表中。

所以，修改列表中的元素时，新建一个元素"aa"(之所以新建，是因为字符串是不可变类型)，列表本身并没有改变，只是将列表中指向第一个元素的地址改为新数据"aa"的地址。

因为修改列表数据不会改变列表本身属性，这种行为称为"原处修改"。

所以，列表有几个主要的的特性：

列表中可以存放、嵌套任意类型的数据

列表中存放的是元素的引用，也就是各元素的地址，因此是列表可变对象

列表是可变序列。所以各元素是有位置顺序的，可以通过索引取值，可以通过切片取子列表

构造列表

有两种常用的构造列表方式：

使用中括号[]

使用list()构造方法

使用(中)括号构建列表时，列表的元素可以跨行书写，这是python语法中各种括号类型的特性。

例如：

>>> [] # 空列表

>>> [1,2,3]

[1, 2, 3]

>>> L = [

]

>>> list('abcde')

['a', 'b', 'c', 'd', 'e']

>>> list(range(0, 4))

[0, 1, 2, 3]

上面range()用于生成一系列数值，就像Linux下的seq命令一样。但是range()不会直接将数据生成出来，它返回的是一个可迭代对象，表示可以一个一个地生成这些数据，所以这里使用list()将range()的数据全部生成出来并形成列表。

中括号方式构造列表有一个很重要的特性：列表解析，很多地方也称为"列表推到"。例如：

>>> [x for x in 'abcdef']

['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']

list()是直接将所给定的数据一次性全部构造出来，直接在内存中存放整个列表对象。列表推导方式构造列表比list()要快，且性能差距还挺大的。

列表基本操作

列表支持+ *符号操作：

>>> L = [1,2,3,4]

>>> L1 = ['a','b','c']

>>> L + L1

[1, 2, 3, 4, 'a', 'b', 'c']

>>> [1,2] + list("34")

[1, 2, '3', '4']

>>> L * 2

[1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4]

>>> 2 * L

[1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4]

可以通过+=的方式进行二元赋值：

>>> L1 = [1,2,3,4]

>>> L2= [5,6,7,8]

>>> L1 += L2

>>> L1

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

L1 += L2的赋值方式对于可变序列来说(比如这里的列表)，性能要好于L1 = L1 + L2的方式。前者直接在L1的原始地址内进行修改，后者新创建一个列表对象并拷贝原始L1列表。但实际上，性能的差距是微乎其微的，前面说过列表中保存的是元素的引用，所以拷贝也仅仅只是拷贝一些引用，而非实际数据对象。

列表是序列，序列类型的每个元素都是按索引位置进行存放的，所以可以通过索引的方式取得列表元素：

>>> L = [1,2,3,4,5]

>>> L[0]

>>> L = [

... [1,2,3,4],

... [11,22,33,44],

... [111,222,333,444]

... ]

>>> L[0][2]

>>> L[1][2]

>>> L[2][2]

333

当然，也可以按索引的方式给给定元素赋值，从而修改列表：

>>> L = [1,2,3,4,5]

>>> L[0] = 11

通过赋值方式修改列表元素时，不仅可以单元素赋值修改，还可以多元素切片赋值。

>>> L[1:3] = [22,33,44,55]

>>> L

[11, 22, 33, 44, 55, 4, 5]

上面对列表的切片进行赋值时，实际上是先取得这些元素，删除它们，并插入新数据的过程。所以上面是先删除[1:3]的元素，再在这个位置处插入新的列表数据。

所以，如果将某个切片赋值为空列表，则表示直接删除这个元素或这段范围的元素。

>>> L

[11, 22, 33, 44]

>>> L[1:3] = []

>>> L

[11, 44]

但如果是将空列表赋值给单个索引元素，这不是表示删除元素，而是表示将空列表作为元素嵌套在列表中。

>>> L = [1,2,3,4]

>>> L[0] = []

>>> L

[[], 2, 3, 4]

这两种列表赋值的区别，在理解了前文所说的列表结构之后应该不难理顺。

列表其它操作

列表是一种序列，所以关于序列的操作，列表都可以用，比如索引、切片、各种序列可用的函数(比如append()、extend()、remove()、del、copy()、pop()、reverse())等。详细内容参见：python序列操作

除了这些序列通用操作，列表还有一个专门的列表方法sort，用于给列表排序。

列表排序sort()和sorted()

sort()是列表类型的方法，只适用于列表；sorted()是内置函数，支持各种容器类型。它们都可以排序，且用法类似，但sort()是在原地排序的，不会返回排序后的列表，而sorted()是返回新的排序列表。

>>> help(list.sort)

Help on method_descriptor:

sort(...)

L.sort(key=None, reverse=False) -> None -- stable sort *IN PLACE*

>>> help(sorted)

Help on built-in function sorted in module builtins:

sorted(iterable, /, *, key=None, reverse=False)

Return a new list containing all items from the iterable in ascending order.

A custom key function can be supplied to customize the sort order, and the

reverse flag can be set to request the result in descending order.

本文仅简单介绍排序用法。

例如列表L：

>>> L = ['python', 'shell', 'Perl', 'Go', 'PHP']

使用sort()和sorted()排序L，注意sort()是对L直接原地排序的，不是通过返回值来体现排序结果的，所以无需赋值给变量。而sorted()则是返回排序后的新结果，需要赋值给变量才能保存排序结果。

>>> sorted(L)

['Go', 'PHP', 'Perl', 'python', 'shell']

>>> L

['python', 'shell', 'Perl', 'Go', 'PHP']

>>> L.sort()

>>> L

['Go', 'PHP', 'Perl', 'python', 'shell']

不难发现，sort()和sorted()默认都是升序排序的(A

>>> L.sort(reverse=True)

>>> L

['shell', 'python', 'Perl', 'PHP', 'Go']

在python 3.x中，sort()和sorted()不允许对包含不同数据类型的列表进行排序。也就是说，如果列表中既有数值，又有字符串，则排序操作报错。

sort()和sorted()的另一个参数是key，它默认为key=None，该参数用来指定自定义的排序函数，从而实现自己需要的排序规则。

例如，上面的列表不再按照默认的字符顺序排序，而是想要按照字符串的长度进行排序。所以，自定义这个排序函数：

>>> def sortByLen(s):

... return len(s)

然后通过指定key = sortByLen的参数方式调用sort()或sorted()，在此期间还可以指定reverse = True：

>>> L = ['shell', 'python', 'Perl', 'PHP', 'Go']

>>> sorted(L,key=sortByLen)

['Go', 'PHP', 'Perl', 'shell', 'python']

>>> L.sort(key=sortByLen,reverse=True)

>>> L

['python', 'shell', 'Perl', 'PHP', 'Go']

再例如，按照列表每个元素的第二个字符来排序。

def f(e):

return e[1]

L = ['shell', 'python', 'Perl', 'PHP', 'Go']

sorted(L, key=f)

L.sort(key=f)

更多的排序方式，参见：sorting HOWTO。比如指定两个排序依据，一个按字符串长度升序排，长度相同的按第2个字符降序排。用法其实很简单，不过稍占篇幅，所以本文不解释了。

列表迭代和解析

列表是一个序列，可以使用in测试，使用for迭代。

例如：

>>> L = ["a","b","c","d"]

>>> 'c' in L

True

>>> for i in L:

... print(i)

...

再说列表解析，它指的是对序列中(如这里的列表)的每一项元素应用一个表达式，并将表达式计算后的结果作为新的序列元素(如这里的列表)。

通俗一点的解释，以列表序列为例，首先取列表各元素，对每次取的元素都做一番操作，并将操作后得到的结果放进一个新的列表中。

因为解析操作是一个元素一个元素追加到新列表中的，所以也称为"列表推导"，表示根据元素推导列表。

最简单的，将字符串序列中的各字符取出来放进列表中：

>>> [ i for i in "abcdef" ]

['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']

这里是列表解析，因为它外面使用的是中括号[]，表示将操作后的元素放进新的列表中。可以将中括号替换成大括号，就变成了集合解析，甚至字典解析。但注意，没有直接的元组解析，因为元组的括号是特殊的，它会被认为是表达式的优先级包围括号，而不是元组构造符号。

取出元素对各元素做一番操作：

>>> [ i * 2 for i in "abcdef" ]

['aa', 'bb', 'cc', 'dd', 'ee', 'ff']

>>> L = [1,2,3,4]

>>> [ i * 2 for i in L ]

[2, 4, 6, 8]

>>> [ (i * 2, i * 3) for i in L ]

[(2, 3), (4, 6), (6, 9), (8, 12)]

解析操作和for息息相关，且都能改写成for循环。例如，下面两个语句得到的结果是一致的：

[ i * 2 for i in "abcdef" ]

L = []

for i in "abcdef":

L.append(i * 2)

但是解析操作的性能比for循环要更好，正符合越简单越高效的理念。

学过其他语言的人，估计已经想到了，解析过程中对各元素的表达式操作类似于回调函数。其实在python中有一个专门的map()函数，它以第一个参数作为回调函数，并返回一个可迭代对象。也就是说，也能达到和解析一样的结果。例如：

>>> def f(x):return x * 2

...

>>> list(map(f,[1,2,3,4]))

[2, 4, 6, 8]

map()函数在后面的文章会详细解释。

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