1. 列表、元组操作
列表是我们最以后最常用的数据类型之一，通过列表可以对数据实现最方便的存储、修改等操作
定义列表
names = ['Alex',"Tenglan",'Eric']
通过下标访问列表中的元素，下标从0开始计数
>>> names[0]
'Alex'
>>> names[2]
'Eric'
>>> names[-1]
'Eric'
>>> names[-2] #还可以倒着取
'Tenglan'
切片:取多个元素
>>> names = ["Alex","Tenglan","Eric","Rain","Tom","Amy"]
>>> names[1:4] #取下标1至下标4之间的数字，包括1，不包括4
['Tenglan', 'Eric', 'Rain']
>>> names[1:-1] #取下标1至-1的值，不包括-1
['Tenglan', 'Eric', 'Rain', 'Tom']
>>> names[0:3]
['Alex', 'Tenglan', 'Eric']
>>> names[:3] #如果是从头开始取，0可以忽略，跟上句效果一样
['Alex', 'Tenglan', 'Eric']
>>> names[3:] #如果想取最后一个，必须不能写-1，只能这么写
['Rain', 'Tom', 'Amy']
>>> names[3:-1] #这样-1就不会被包含了
['Rain', 'Tom']
>>> names[0::2] #后面的2是代表，每隔一个元素，就取一个
['Alex', 'Eric', 'Tom']
>>> names[::2] #和上句效果一样
['Alex', 'Eric', 'Tom']
追加
>>> names
['Alex', 'Tenglan', 'Eric', 'Rain', 'Tom', 'Amy']
>>> names.append("我是新来的")
>>> names
['Alex', 'Tenglan', 'Eric', 'Rain', 'Tom', 'Amy', '我是新来的']
插入
>>> names
['Alex', 'Tenglan', 'Eric', 'Rain', 'Tom', 'Amy', '我是新来的']
>>> names.insert(2,"强行从Eric前面插入")
>>> names
['Alex', 'Tenglan', '强行从Eric前面插入', 'Eric', 'Rain', 'Tom', 'Amy', '我是新来的'] >>> names.insert(5,"从eric后面插入试试新姿势")
>>> names
['Alex', 'Tenglan', '强行从Eric前面插入', 'Eric', 'Rain', '从eric后面插入试试新姿势', 'Tom', 'Amy', '我是新来的']
修改
>>> names
['Alex', 'Tenglan', '强行从Eric前面插入', 'Eric', 'Rain', '从eric后面插入试试新姿势', 'Tom', 'Amy', '我是新来的']
>>> names[2] = "该换人了"
>>> names
['Alex', 'Tenglan', '该换人了', 'Eric', 'Rain', '从eric后面插入试试新姿势', 'Tom', 'Amy', '我是新来的']
删除
>>> del names[2]
>>> names
['Alex', 'Tenglan', 'Eric', 'Rain', '从eric后面插入试试新姿势', 'Tom', 'Amy', '我是新来的']
>>> del names[4]
>>> names
['Alex', 'Tenglan', 'Eric', 'Rain', 'Tom', 'Amy', '我是新来的']
>>>
>>> names.remove("Eric") #删除指定元素
>>> names
['Alex', 'Tenglan', 'Rain', 'Tom', 'Amy', '我是新来的']
>>> names.pop() #删除列表最后一个值
'我是新来的'
>>> names
['Alex', 'Tenglan', 'Rain', 'Tom', 'Amy']
扩展
>>> names
['Alex', 'Tenglan', 'Rain', 'Tom', 'Amy']
>>> b = [1,2,3]
>>> names.extend(b)
>>> names
['Alex', 'Tenglan', 'Rain', 'Tom', 'Amy', 1, 2, 3]
拷贝
>>> names
['Alex', 'Tenglan', 'Rain', 'Tom', 'Amy', 1, 2, 3] >>> name_copy = names.copy()
>>> name_copy
['Alex', 'Tenglan', 'Rain', 'Tom', 'Amy', 1, 2, 3]
统计
>>> names
['Alex', 'Tenglan', 'Amy', 'Tom', 'Amy', 1, 2, 3]
>>> names.count("Amy")
2
排序&翻转
>>> names
['Alex', 'Tenglan', 'Amy', 'Tom', 'Amy', 1, 2, 3]
>>> names.sort() #排序
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unorderable types: int() < str() #3.0里不同数据类型不能放在一起排序了，擦
>>> names[-3] = ''
>>> names[-2] = ''
>>> names[-1] = ''
>>> names
['Alex', 'Amy', 'Amy', 'Tenglan', 'Tom', '', '', '']
>>> names.sort()
>>> names
['', '', '', 'Alex', 'Amy', 'Amy', 'Tenglan', 'Tom'] >>> names.reverse() #反转
>>> names
['Tom', 'Tenglan', 'Amy', 'Amy', 'Alex', '', '', '']
获取下标
>>> names
['Tom', 'Tenglan', 'Amy', 'Amy', 'Alex', '', '', '']
>>> names.index("Amy")
2 #只返回找到的第一个下标
元组
元组其实跟列表差不多，也是存一组数，只不是它一旦创建，便不能再修改，所以又叫只读列表
语法
names = ("alex","jack","eric")
它只有2个方法，一个是count,一个是index，完毕。
2. 字符串操作
>>> n3_arg
{'name': 'alex', 'age': 33}
>>> n3
'my name is {name} and age is {age}'
>>> n3.format_map(n3_arg)
'my name is alex and age is 33' >>> n4.ljust(40,"-")
'Hello 2orld-----------------------------'
>>> n4.rjust(40,"-")
'-----------------------------Hello 2orld' >>> s = "Hello World!"
>>> p = str.maketrans("abcdefg","3!@#$%^")
>>> s.translate(p)
'H$llo Worl#! >>> b="ddefdsdff_哈哈"
>>> b.isidentifier() #检测一段字符串可否被当作标志符，即是否符合变量命名规则
True
3. 字典操作
字典一种key - value 的数据类型，使用就像我们上学用的字典，通过笔划、字母来查对应页的详细内容。
key-value对
- 特性：
- 无顺序
- 去重
- 查询速度快，比列表快多了
- 比list占用内存多
为什么会查询速度会快呢？因为他是hash类型的，那什么是hash呢？
哈希算法将任意长度的二进制值映射为较短的固定长度的二进制值，这个小的二进制值称为哈希值。哈希值是一段数据唯一且极其紧凑的数值表示形式。如果散列一段明文而且哪怕只更改该段落的一个字母，随后的哈希都将产生不同的值。要找到散列为同一个值的两个不同的输入，在计算上是不可能的，所以数据的哈希值可以检验数据的完整性。一般用于快速查找和加密算法
dict会把所有的key变成hash 表，然后将这个表进行排序，这样，你通过data[key]去查data字典中一个key的时候，python会先把这个key hash成一个数字，然后拿这个数字到hash表中看没有这个数字， 如果有，拿到这个key在hash表中的索引，拿到这个索引去与此key对应的value的内存地址那取值就可以了。
语法:
info = {
'stu1101': "TengLan Wu",
'stu1102': "LongZe Luola",
'stu1103': "XiaoZe Maliya",
}
字典的特性：
- dict是无序的
- key必须是唯一的,so 天生去重
增加
>>> info["stu1104"] = "苍井空"
>>> info
{'stu1102': 'LongZe Luola', 'stu1104': '苍井空', 'stu1103': 'XiaoZe Maliya', 'stu1101': 'TengLan Wu'}
修改
>>> info['stu1101'] = "武藤兰"
>>> info
{'stu1102': 'LongZe Luola', 'stu1103': 'XiaoZe Maliya', 'stu1101': '武藤兰'}
删除
>>> info
{'stu1102': 'LongZe Luola', 'stu1103': 'XiaoZe Maliya', 'stu1101': '武藤兰'}
>>> info.pop("stu1101") #标准删除姿势
'武藤兰'
>>> info
{'stu1102': 'LongZe Luola', 'stu1103': 'XiaoZe Maliya'}
>>> del info['stu1103'] #换个姿势删除
>>> info
{'stu1102': 'LongZe Luola'}
>>>
>>>
>>>
>>> info = {'stu1102': 'LongZe Luola', 'stu1103': 'XiaoZe Maliya'}
>>> info
{'stu1102': 'LongZe Luola', 'stu1103': 'XiaoZe Maliya'} #随机删除
>>> info.popitem()
('stu1102', 'LongZe Luola')
>>> info
{'stu1103': 'XiaoZe Maliya'}
查找
>>> info = {'stu1102': 'LongZe Luola', 'stu1103': 'XiaoZe Maliya'}
>>>
>>> "stu1102" in info #标准用法
True
>>> info.get("stu1102") #获取
'LongZe Luola'
>>> info["stu1102"] #同上，但是看下面
'LongZe Luola'
>>> info["stu1105"] #如果一个key不存在，就报错，get不会，不存在只返回None
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 'stu1105'
多级字典嵌套及操作
av_catalog = {
"欧美":{
"www.youporn.com": ["很多免费的,世界最大的","质量一般"],
"www.pornhub.com": ["很多免费的,也很大","质量比yourporn高点"],
"letmedothistoyou.com": ["多是自拍,高质量图片很多","资源不多,更新慢"],
"x-art.com":["质量很高,真的很高","全部收费,屌比请绕过"]
},
"日韩":{
"tokyo-hot":["质量怎样不清楚,个人已经不喜欢日韩范了","听说是收费的"]
},
"大陆":{
"":["全部免费,真好,好人一生平安","服务器在国外,慢"]
}
}
av_catalog["大陆"][""][1] += ",可以用爬虫爬下来"
print(av_catalog["大陆"][""])
#ouput
['全部免费,真好,好人一生平安', '服务器在国外,慢,可以用爬虫爬下来']
其它姿势
#values
>>> info.values()
dict_values(['LongZe Luola', 'XiaoZe Maliya']) #keys
>>> info.keys()
dict_keys(['stu1102', 'stu1103']) #setdefault
>>> info.setdefault("stu1106","Alex")
'Alex'
>>> info
{'stu1102': 'LongZe Luola', 'stu1103': 'XiaoZe Maliya', 'stu1106': 'Alex'}
>>> info.setdefault("stu1102","龙泽萝拉")
'LongZe Luola'
>>> info
{'stu1102': 'LongZe Luola', 'stu1103': 'XiaoZe Maliya', 'stu1106': 'Alex'} #update
>>> info
{'stu1102': 'LongZe Luola', 'stu1103': 'XiaoZe Maliya', 'stu1106': 'Alex'}
>>> b = {1:2,3:4, "stu1102":"龙泽萝拉"}
>>> info.update(b)
>>> info
{'stu1102': '龙泽萝拉', 1: 2, 3: 4, 'stu1103': 'XiaoZe Maliya', 'stu1106': 'Alex'} #items
info.items()
dict_items([('stu1102', '龙泽萝拉'), (1, 2), (3, 4), ('stu1103', 'XiaoZe Maliya'), ('stu1106', 'Alex')]) #通过一个列表生成默认dict,有个没办法解释的坑，少用吧这个
>>> dict.fromkeys([1,2,3],'testd')
{1: 'testd', 2: 'testd', 3: 'testd'}
循环dict
#方法1
for key in info:
print(key,info[key]) #方法2
for k,v in info.items(): #会先把dict转成list,数据里大时莫用
print(k,v)
程序练习
程序: 三级菜单
要求:
- 打印省、市、县三级菜单
- 可返回上一级
- 可随时退出程序
menu = {
'北京':{
'海淀':{
'五道口':{
'soho':{},
'网易':{},
'google':{}
},
'中关村':{
'爱奇艺':{},
'汽车之家':{},
'youku':{},
},
'上地':{
'百度':{},
},
},
'昌平':{
'沙河':{
'老男孩':{},
'北航':{},
},
'天通苑':{},
'回龙观':{},
},
'朝阳':{},
'东城':{},
},
'上海':{
'闵行':{
"人民广场":{
'炸鸡店':{}
}
},
'闸北':{
'火车战':{
'携程':{}
}
},
'浦东':{},
},
'山东':{},
}
exit_flag = False
current_layer = menu
layers = [menu]
while not exit_flag:
for k in current_layer:
print(k)
choice = input(">>:").strip()
if choice == "b":
current_layer = layers[-1]
#print("change to laster", current_layer)
layers.pop()
elif choice not in current_layer:continue
else:
layers.append(current_layer)
current_layer = current_layer[choice]
4.集合操作
集合是一个无序的，不重复的数据组合，它的主要作用如下：
- 去重，把一个列表变成集合，就自动去重了
- 关系测试，测试两组数据之前的交集、差集、并集等关系
常用操作
s = set([3,5,9,10]) #创建一个数值集合
t = set("Hello") #创建一个唯一字符的集合
a = t | s # t 和 s的并集
b = t & s # t 和 s的交集
c = t – s # 求差集（项在t中，但不在s中）
d = t ^ s # 对称差集（项在t或s中，但不会同时出现在二者中）
基本操作：
t.add('x') # 添加一项
s.update([10,37,42]) # 在s中添加多项
使用remove()可以删除一项：
t.remove('H')
len(s)
set 的长度
x in s
测试 x 是否是 s 的成员
x not in s
测试 x 是否不是 s 的成员
s.issubset(t)
s <= t
测试是否 s 中的每一个元素都在 t 中
s.issuperset(t)
s >= t
测试是否 t 中的每一个元素都在 s 中
s.union(t)
s | t
返回一个新的 set 包含 s 和 t 中的每一个元素
s.intersection(t)
s & t
返回一个新的 set 包含 s 和 t 中的公共元素
s.difference(t)
s - t
返回一个新的 set 包含 s 中有但是 t 中没有的元素
s.symmetric_difference(t)
s ^ t
返回一个新的 set 包含 s 和 t 中不重复的元素
s.copy()
返回 set “s”的一个浅复制
>>> a = {1,2,3,4}
>>> b ={3,4,5,6}
>>> a
{1, 2, 3, 4}
>>> type(a)
<class 'set'>
>>> a.symmetric_difference(b)
{1, 2, 5, 6}
>>> b.symmetric_difference(a)
{1, 2, 5, 6}
>>>
>>>
>>> a.difference(b)
{1, 2}
>>> a.union(b)
{1, 2, 3, 4, 5, 6}
>>> a.issu
a.issubset( a.issuperset(
>>> a.issubset(b)
False