python中列表(list)和元组(tuple)的深入讲解

时间：2022-11-21 23:17:18

前言

在我们实际开发中，经常需要将一组数据存储起来，以便使用。如果学习了其他的语言可能知道数组（Array）这个数据结构，它就可以将多个数据进行存储，访问数据可以通过数组下标的方式，的进行获取。如果你是python开发者，那么可以使用更加灵活的列表(list)和元组(tuple)，来进行数据储存。下面我们先简单了解下列表和元组的基本使用。

列表

列表是动态的，长度可以改变，可以随意增加，修改或删除元素。

初始化列表

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a = list()
b = []
# 可以通过range快速创建list
c = list(range(1,6))
print("a:", a)
print("b:", b)
print("c:", c)
 
# a: []
# b: []
# c: [1, 2, 3, 4, 5]

添加元素

append：在列表的末尾添加一个元素

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>>l = []
>>l.append("python")
>>l
['python']

extend：使用可迭代对象中的所有元素来扩展列表

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>>l = ["python"]
>>t = ["java"]
>>l.extend(t)
>>l
['python', 'java']

insert:在给定的位置插入一个元素。第一个参数是要插入的元素的索引，所以 list_name.insert(0, x) 插入列表头部

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>>l = ["python", "java"]
>>l.insert(1,"go")
>>l
['python', 'go', 'java']

删除元素

remove(x)：从列表中删除值为x的第一项。 如果没有需要删除的值，那就抛出异常

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>>l = ["python", "java"]
>>l.remove("java")
>>l
['python']
>>l.remove("test")
Traceback (most recent call last):
 File "<input>", line 1, in <module>
ValueError: list.remove(x): x not in list

pop: 删除列表中给定位置的元素并返回它。如果没有给定位置，pop() 将会删除并返回列表中的最后一个元素

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>>l = ["python", "java", "go"]
>>l.pop()
'go'
>>l
['python', 'java']
>>l.pop(1)
'java'
>>l.pop(1)
Traceback (most recent call last):
 File "<input>", line 1, in <module>
IndexError: pop index out of range

del: Python 中的关键字，专门用来执行删除操作，它不仅可以删除整个列表，还可以删除列表中的某些元素

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>>l = ["python", "java", "go", "js"]
>>del l[0:1]
>>l
['java', 'go', 'js']
>>del l[0]
>>l
['go', 'js']

clear(): 移除列表中的所有元素。等价于 del a[:]

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>>l = ["python", "java", "go", "js"]
>>l.clear()
>>l
[]

ps： 这里注意和del 的区别， clear是清空， del list_name 是删除，内存也释放

修改元素

修改单个可以通过下标的方法

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>>l = ["python", "go", "java"]
>>l[0] = "PYTHON"
>>l
['PYTHON', 'go', 'java']

修改一组数据可以通过切片的方式

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>>l = ["python", "go", "java"]
>>l[0:2] = "PYTHON", "GO"
>>l
['PYTHON', 'GO', 'java']
>>l[0:2] = ["python", "go"]
>>l
['python', 'go', 'java']

查询元素

index(x) ：方法用来查找某个元素在列表中出现的位置（也就是索引），如果该元素不存在，则会导致 ValueError 错误

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>>l
['python', 'go', 'java']
>>l.index("python")
0
>>l.index("python1")
Traceback (most recent call last):
 File "<input>", line 1, in <module>
ValueError: 'python1' is not in list

count() :用来统计某个元素在列表中出现的次数

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>>l
['python', 'go', 'java']
>>l.count("PYTHON")
0
>>l.count("python")
1

其他操作

sort：对列表中的元素进行排序

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>>l
['go', 'java', 'python']
>>l.sort(reverse=True)
>>l
['python', 'java', 'go']
>>l.sort()
>>l
['go', 'java', 'python']

reverse: 反转元素

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>>l = [1,2,3,4,5]
>>l.reverse()
>>l
[5, 4, 3, 2, 1]

copy: 返回列表的一个浅拷贝，等价于 a[:]

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>>l
[5, 4, 3, 2, 1]
>>a = l.copy()
>>a
[5, 4, 3, 2, 1]

python列表使用场景

1-使用列表实现栈

栈（stack)特点就是后进先出， 使用列表实现是非常容易的，要添加一个元素到堆栈的顶端，使用 append() 。要从堆栈顶部取出一个元素，使用 pop() ，不用指定索引。

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stack = []
stack.append(1)
stack.append(2)
stack.append(3)
stack.append(4)
stack.pop()
# 4
stack.pop()
# 3
stack.pop()
# 2
stack.pop()
# 1
# 注意捕捉错误

2-实现队列

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from collections import deque
queue = deque(["python", "go", "java"])
queue.append("python")
queue.append("go")
print(queue)
queue.popleft()
 
queue.popleft()
print(queue)

返回结果

deque(['python', 'go', 'java', 'python', 'go'])
deque(['java', 'python', 'go'])

列表推导式

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a = [x ** 2 for x in range(10)]
b = [(x, y) for x in [1, 2, 3] for y in [3, 1, 4] if x != y]
 
# 嵌套列表推导式
matrix = [
 [1, 2, 3, 4],
 [5, 6, 7, 8],
 [9, 10, 11, 12],
]
c = [[row[i] for row in matrix] for i in range(4)]
print("a:", a)
print("b:", b)
print("c:", c)

返回

a: [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
b: [(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]
c: [[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]

元组

元组是静态，大小固定，不可以对元素进行增加，修改或删除的操作

创建元组

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a = 1, 2, 3
print("a", a)
b = (1, 2, 3)
print("b", b)
# 将字符串转换成元组
tup1 = tuple("hello")
print("将字符串转换成元组", tup1)
 
# 将列表转换成元组
list1 = ['Python', 'Java', 'C++', 'JavaScript']
tup2 = tuple(list1)
print("将列表转换成元组", tup2)
 
# 将字典转换成元组
dict1 = {'a': 100, 'b': 42, 'c': 9}
tup3 = tuple(dict1)
print("将字典转换成元组", tup3)
 
# 将区间转换成元组
range1 = range(1, 6)
tup4 = tuple(range1)
print("将区间转换成元组", tup4)

返回结果

a (1, 2, 3)
b (1, 2, 3)
将字符串转换成元组 ('h', 'e', 'l', 'l', 'o')
将列表转换成元组 ('Python', 'Java', 'C++', 'JavaScript')
将字典转换成元组 ('a', 'b', 'c')
将区间转换成元组 (1, 2, 3, 4, 5)

访问元素

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a = (1, 2, 3, 4, 5)
# 通过下标
print(a[0])
# 通过切片：a[start : end : step]
print(a[0:4:2])

返回结果

1
(1, 3)

删除

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a = (1, 2, 3, 4, 5)
del a

元组和列表区别

元组是静态，列表是动态

元组修改

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l = (1,2,3,4)
id(l)
# 4497372488
l = l + (5,6)
id(l)
# 4494985832

列表修改

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l = [1,2,3,4]
id(l)
# 4499169160
l = l + [5,6]
id(l)
# 4495787016

通过上面可以发现元组是不可以改变的，这里强调一点很多新手对这个 l = l + (5,6) 很不难理解，不是说元组不可以修改的吗，那为什么这里可以修改？记住这里虽然可以执行，但是他是创建了一个新的元组，这时候的 l 不是原来的 l, 可以通过 id 查询（或则执行 l[0] = -1 就会报错）

在这里我多说几句，这里的静态和动态，大白话来讲是列表是可以进行列表的操作（新增，删除，修改），一般操作行为下他的内存地址不变（通过id查看），这和他的实现有关，但是元组就会改变，所以新的元组和原来的不一样，一般时候有人（面试官或则开发不小心）会问你 a = ([1,2], 3,4),  为什么可以进行a[0].append(3)，但是id(a)前后不变，这就是0下标的元素是列表，列表可以修改的。

列表需要更多内存，元组需要更少内存

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list_t = []
print("列表初始化时候大小:", list_t.__sizeof__())
tuple_t = ()
print("元组初始化时候大小:", tuple_t.__sizeof__())

返回结果

列表初始化时候大小: 40
元组初始化时候大小: 24

看到结果有没有发现列表比元组大18字节，那么问题来了：这18字节是怎么来的？这是由于列表是动态的，它需要存储指针来指向对应的元素（占用 8 个字节）。另外，由于列表中元素可变，所以需要额外存储已经分配的长度大小（占用 8 个字节），这样才能实时追踪列表空间的使用情况。但是对于元组，情况就不同了，元组长度大小固定，且存储元素不可变，所以存储空间也是固定的。

列表不可被hash，元组可以被hash

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tuple_t = (1, 2)
print("元组hash值:", hash(tuple_t))
list_t = [1, 2]
print("列表hash值:", hash(list_t))

执行结果

Traceback (most recent call last):
  File "/Users/linjian/MonitorCenter/MonitorCenter/apps/t6.py", line 4, in <module>
    print("列表hash值:", hash(list_t))
TypeError: unhashable type: 'list'
元组hash值: 3713081631934410656

从上面的结果可以发现元组是可以被hash，但列表却是不可以。如果基础扎实的应该会反应过来，python中hash需要满足是不可变类型的数据结构(字符串str、元组tuple、对象集objects)

执行效率

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# 初始化一个相同元素的列表和元组使用情况
(djangoDemo) MonitorCenter % python -m timeit 'x=(1,2,3,4,5,6)'
 
100000000 loops, best of 3: 0.0103 usec per loop
(djangoDemo) MonitorCenter % python -m timeit 'x=[1,2,3,4,5,6]'
10000000 loops, best of 3: 0.0514 usec per loop
 
 
# 元组和列表索引操作对比
(djangoDemo) MonitorCenter % python -m timeit 'x=(1,2,3,4,5,6)' 'y=x[3]'
10000000 loops, best of 3: 0.0267 usec per loop
(djangoDemo) MonitorCenter % python -m timeit 'x=(1,2,3,4,5,6)' 'y=x[3]'
10000000 loops, best of 3: 0.0265 usec per loop

 上面的运行结果显示： 元组初始化远快于列表  ，大概有五倍的差距，但是索引操作的时候速度没有多大差距

截止目前为止，我们可以简单总结列表和元组的区别有如下：

  1. 元组使用tuple()或()初始化，列表使用list()或[]初始化
  2. 元组是静态，而列表是动态
  3. 列表需要更多内存，元组需要更少内存
  4. 列表不可被hash，元组可以被hash
  5. 元组初始化效率高于列表，但索引操作没有多大差距

元组和列表使用场景

再说使用场景前先讲一下，在python后台，对静态数据做一些资源缓存，通常因为垃圾回收机制的存在，一些变量不使用，python就会回收他们所占的内存，但是对于一些静态变量（比如说元组），当他们占用不大时候（长度1~20的元组），python会暂时缓存这部分内存，这样下次就可以不再向操作系统发出请求，分配内存资源，而是直接使用用缓存中之前的内存空间，这样大大加快了程序的运行速度。所以一般有时候数据量不大，我经常使用元组替代列表。到目前为止我们可以简单的总结出场景可以如下所示：

  1. 如果数据不可变，我们就可以考虑使用元组，比如说性别类型，返回出去的城市信息等等
  2. 如果数据可变，我们就考虑使用列表，比如说用户当天访问的网页等等

拓展知识

创建空的列表，是使用list()效率好还是[]？

(djangoDemo) MonitorCenter % python -m timeit 'x=list()'               
10000000 loops, best of 3: 0.087 usec per loop
(djangoDemo) MonitorCenter % python -m timeit 'x=[]'   
100000000 loops, best of 3: 0.0177 usec per loop

通过上面的测试可以知道是[]快。list()函数调用，python中函数调用会创建stack并且会进行参数检查，[]是一个内置C函数，可以直接调用，因此效率更高。

执行相乘操作时候，是 *= 效率好， 还是*？ 

(djangoDemo) MonitorCenter % python -m timeit 'x = [1,2,3]' 'x*=3'
10000000 loops, best of 3: 0.0903 usec per loop
(djangoDemo) MonitorCenter % python -m timeit 'x = [1,2,3]' 'x = x * 3'
10000000 loops, best of 3: 0.104 usec per loop

从结果可以看出是*效率会低点。*= 中会预分配，不足的时候扩容，但是* 会按照每次的量进行分配大小

为什么输出是这样的？

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list_1 = [1, 2, 3, 4]
list_2 = [1, 2, 3, 4]
list_3 = [1, 2, 3, 4]
list_4 = [1, 2, 3, 4]
 
for idx, item in enumerate(list_1):
  del item
 
for idx, item in enumerate(list_2):
  list_2.remove(item)
 
for idx, item in enumerate(list_3[:]):
  list_3.remove(item)
 
for idx, item in enumerate(list_4):
  list_4.pop(idx)
 
print("list_1", list_1)
print("list_2", list_2)
print("list_3", list_3)
print("list_4", list_4)

结果

list_1 [1, 2, 3, 4]
list_2 [2, 4]
list_3 []
list_4 [2, 4]

 list_2为什么输出是[2,4]? 因为在第一次删除后，list_2变成了 [2,3,4], 然后在删除轮循到到第二个数据也就是3（大部分都以为是2，但是2从原来的下表2变为1），可以参看下面的

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give next element: 0
0 ---> 1
1   2
2   3
3   4
give next element: 1
0   2
1 ---> 3
2   4
give next element: 2
0   2
1   4

list_3 为什么是[], 还记得之前我们说copy时候，copy等于[:]（浅拷贝），所以轮询的和删除的不是同一内存的数据。

list_4可以结合list_2思考，因为第一次删除，第二次删除是下标2，但是数据变了，下标2的数据不是原来的2，而是3.

学习链接

官方文档

浅析Python中的列表和元组

总结

到此这篇关于python中列表(list)和元组(tuple)的文章就介绍到这了,更多相关python列表(list)和元组(tuple)内容请搜索服务器之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持服务器之家！

原文链接：https://blog.csdn.net/lin_keys/article/details/114694491

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