Python中内置数据类型list,tuple,dict,set的区别和用法

 

 

Python语言简洁明了，可以用较少的代码实现同样的功能。这其中Python的四个内置数据类型功不可没，他们即是list, tuple, dict, set。这里对他们进行一个简明的总结。

List

字面意思就是一个集合，在Python中List中的元素用中括号[]来表示，可以这样定义一个List:

1	L = [ 12 , 'China' , 19.998 ]

可以看到并不要求元素的类型都是一样的。当然也可以定义一个空的List:

1

L = []

Python中的List是有序的，所以要访问List的话显然要通过序号来访问，就像是数组的下标一样，一样是下标从0开始：

1 2	>>> print L[ 0 ] 12

千万不要越界，否则会报错

1 2 3 4

>>> print L[ 3 ] Traceback (most recent call last):   File "<stdin>" , line 1 , in <module> IndexError: list index out of range

List也可以倒序访问，通过“倒数第x个”这样的下标来表示序号，比如-1这个下标就表示倒数第一个元素：

1 2 3

>>> L = [ 12 , 'China' , 19.998 ] >>> print L[ - 1 ] 19.998

-4的话显然就越界了

1 2 3 4 5 6 7

>>> print L[ - 4 ]   Traceback (most recent call last):   File "<pyshell#2>" , line 1 , in <module>    print L[ - 4 ] IndexError: list index out of range >>>

List通过内置的append()方法来添加到尾部，通过insert()方法添加到指定位置（下标从0开始）：

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>>> L = [ 12 , 'China' , 19.998 ] >>> L.append( 'Jack' ) >>> print L [ 12 , 'China' , 19.998 , 'Jack' ] >>> L.insert( 1 , 3.14 ) >>> print L [ 12 , 3.14 , 'China' , 19.998 , 'Jack' ] >>>

通过pop()删除最后尾部元素，也可以指定一参数删除指定位置：

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>>> L.pop() 'Jack' >>> print L [ 12 , 3.14 , 'China' , 19.998 ] >>> L.pop( 0 ) 12 >>> print L [ 3.14 , 'China' , 19.998 ]

也可以通过下标进行复制替换

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>>> L[ 1 ] = 'America' >>> print L [ 3.14 , 'America' , 19.998 ]

Tuple

Tuple可以看做是一种“不变”的List，访问也是通过下标，用小括号（）表示：

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>>> t = ( 3.14 , 'China' , 'Jason' ) >>> print t ( 3.14 , 'China' , 'Jason' )

但是不能重新赋值替换：

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>>> t[ 1 ] = 'America'   Traceback (most recent call last):   File "<pyshell#21>" , line 1 , in <module>    t[ 1 ] = 'America' TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

也没有pop和insert、append方法。

可以创建空元素的tuple:

t = ()

或者单元素tuple (比如加一个逗号防止和声明一个整形歧义):

t = (3.14,)

那么tuple这个类型到底有什么用处呢？要知道如果你希望一个函数返回多个返回值，其实只要返回一个tuple就可以了，因为tuple里面的含有多个值，而且是不可变的（就像是java里面的final）。当然，tuple也是可变的，比如:

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>>> t = ( 3.14 , 'China' , 'Jason' , [ 'A' , 'B' ]) >>> print t ( 3.14 , 'China' , 'Jason' , [ 'A' , 'B' ]) >>> L = t[ 3 ] >>> L[ 0 ] = 122 >>> L[ 1 ] = 233 >>> print t ( 3.14 , 'China' , 'Jason' , [ 122 , 233 ])

这是因为Tuple所谓的不可变指的是指向的位置不可变，因为本例子中第四个元素并不是基本类型，而是一个List类型，所以t指向的该List的位置是不变的，但是List本身的内容是可以变化的，因为List本身在内存中的分配并不是连续的。

Dict

Dict是Python中非常重要的数据类型，就像它的字面意思一样，它是个活字典，其实就是Key-Value键值对，类似于HashMap，可以用花括号{}通过类似于定义一个C语言的结构体那样去定义它：

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>>> d = {    'Adam' : 95 ,    'Lisa' : 85 ,    'Bart' : 59 ,    'Paul' : 75 } >>> print d { 'Lisa' : 85 , 'Paul' : 75 , 'Adam' : 95 , 'Bart' : 59 }

可以看到打印出来的结果都是Key:Value的格式，可以通过len函数计算它的长度（List，tuple也可以）：

>>> len(d)

4

可以直接通过键值对方式添加dict中的元素：

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>>> print d { 'Lisa' : 85 , 'Paul' : 75 , 'Adam' : 95 , 'Bart' : 59 } >>> d[ 'Jone' ] = 99 >>> print d { 'Lisa' : 85 , 'Paul' : 75 , 'Adam' : 95 , 'Jone' : 99 , 'Bart' : 59 }

List和Tuple用下标来访问内容，而Dict用Key来访问： (字符串、整型、浮点型和元组tuple都可以作为dict的key)

1 2	>>> print d[ 'Adam' ] 95

如果Key不存在，会报错：

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>>> print d[ 'Jack' ]   Traceback (most recent call last):   File "<pyshell#40>" , line 1 , in <module>    print d[ 'Jack' ] KeyError: 'Jack'

所以访问之前最好先查询下key是否存在：

1 2 3

>>> if 'Adam' in d : print 'exist key'   exist key

或者直接用保险的get方法：

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>>> print d.get( 'Adam' ) 95 >>> print d.get( 'Jason' ) None

至于遍历一个dict，实际上是在遍历它的所有的Key的集合，然后用这个Key来获得对应的Value:

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>>> for key in d : print key, ':' , d.get(key)   Lisa : 85 Paul : 75 Adam : 95 Bart : 59

Dict具有一些特点：

查找速度快。无论是10个还是10万个，速度都是一样的，但是代价是耗费的内存大。List相反，占用内存小，但是查找速度慢。这就好比是数组和链表的区别，数组并不知道要开辟多少空间，所以往往开始就会开辟一个大空间，但是直接通过下标查找速度快；而链表占用的空间小，但是查找的时候必须顺序的遍历导致速度很慢

没有顺序。Dict是无顺序的，而List是有序的集合，所以不能用Dict来存储有序集合

Key不可变，Value可变。一旦一个键值对加入dict后，它对应的key就不能再变了，但是Value是可以变化的。所以List不可以当做Dict的Key，但是可以作为Value:

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>>> print d { 'Lisa' : 85 , 'Paul' : 75 , 'Adam' : 95 , 'Jone' : 99 , 'Bart' : 59 } >>> d[ 'NewList' ] = [ 12 , 23 , 'Jack' ] >>> print d { 'Bart' : 59 , 'NewList' : [ 12 , 23 , 'Jack' ], 'Adam' : 95 , 'Jone' : 99 , 'Lisa' : 85 , 'Paul' : 75 }

Key不可重复。（下面例子中添加了一个'Jone':0，但是实际上原来已经有'Jone'这个Key了，所以仅仅是改了原来的value）

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>>> print d { 'Bart' : 59 , 'NewList' : [ 12 , 23 , 'Jack' ], 'Adam' : 95 , 'Jone' : 99 , 'Lisa' : 85 , 'Paul' : 75 } >>> d[ 'Jone' ] = 0 >>> print d { 'Bart' : 59 , 'NewList' : [ 12 , 23 , 'Jack' ], 'Adam' : 95 , 'Jone' : 0 , 'Lisa' : 85 , 'Paul' : 75 }

Dict的合并，如何将两个Dict合并为一个，可以用dict函数：

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>>> d1 = { 'mike' : 12 , 'jack' : 19 } >>> d2 = { 'jone' : 22 , 'ivy' : 17 } >>> dMerge = dict (d1.items() + d2.items()) >>> print dMerge { 'mike' : 12 , 'jack' : 19 , 'jone' : 22 , 'ivy' : 17 }

或者

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>>> dMerge2 = dict (d1, * * d2) >>> print dMerge2 { 'mike' : 12 , 'jack' : 19 , 'jone' : 22 , 'ivy' : 17 }

方法2比方法1速度快很多，方法2等同于：

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>>> dMerge3 = dict (d1) >>> dMerge3.update(d2) >>> print dMerge { 'mike' : 12 , 'jack' : 19 , 'jone' : 22 , 'ivy' : 17 }

set

set就像是把Dict中的key抽出来了一样，类似于一个List，但是内容又不能重复，通过调用set()方法创建：

>>> s = set(['A', 'B', 'C'])

就像dict是无序的一样，set也是无序的，也不能包含重复的元素。

对于访问一个set的意义就仅仅在于查看某个元素是否在这个集合里面：

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>>> print 'A' in s True >>> print 'D' in s False

大小写是敏感的。

也通过for来遍历：

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s = set ([( 'Adam' , 95 ), ( 'Lisa' , 85 ), ( 'Bart' , 59 )]) #tuple for x in s:    print x[ 0 ], ':' ,x[ 1 ]   >>> Lisa : 85 Adam : 95 Bart : 59

通过add和remove来添加、删除元素（保持不重复），添加元素时，用set的add()方法：

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>>> s = set ([ 1 , 2 , 3 ]) >>> s.add( 4 ) >>> print s set ([ 1 , 2 , 3 , 4 ])

如果添加的元素已经存在于set中，add()不会报错，但是不会加进去了：

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>>> s = set ([ 1 , 2 , 3 ]) >>> s.add( 3 ) >>> print s set ([ 1 , 2 , 3 ])

删除set中的元素时，用set的remove()方法：

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>>> s = set ([ 1 , 2 , 3 , 4 ]) >>> s.remove( 4 ) >>> print s set ([ 1 , 2 , 3 ])

如果删除的元素不存在set中，remove()会报错：

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>>> s = set ([ 1 , 2 , 3 ]) >>> s.remove( 4 ) Traceback (most recent call last):   File "<stdin>" , line 1 , in <module> KeyError: 4

所以如果我们要判断一个元素是否在一些不同的条件内符合，用set是最好的选择，下面例子：

 

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17

months = set ([ 'Jan' , 'Feb' , 'Mar' , 'Apr' , 'May' , 'Jun' , 'Jul' , 'Aug' , 'Sep' , 'Oct' , 'Nov' , 'Dec' ,]) x1 = 'Feb' x2 = 'Sun'   if x1 in months:    print 'x1: ok' else :    print 'x1: error'   if x2 in months:    print 'x2: ok' else :    print 'x2: error'   >>> x1: ok x2: error