python学习-1-列表，元组，字典，集合，文件操作

1. 列表、元组操作

names = ['Alex',"Tenglan",'Eric']

>>> names[0]

>>> names[2]

>>> names[-1]

>>> names[-2] #还可以倒着取

 

切片:取多个元素

>>> names[1:4] #取下标1至下标4之间的数字，包括1，不包括4

>>> names[1:-1] #取下标1至-1的值，不包括-1

>>> names[0:3] 

>>> names[:3] #如果是从头开始取，0可以忽略，跟上句效果一样

>>> names[3:] #如果想取最后一个，必须不能写-1，只能这么写

>>> names[3:-1] #这样-1就不会被包含了

>>> names[0::2] #后面的2是代表，每隔一个元素，就取一个

>>> names[::2] #和上句效果一样

追加

names.append("我是新来的")

插入

>>> 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']

修改

>>> 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.remove("Eric") #删除指定元素

>>> names.pop() #删除列表最后一个值

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 = copy.copy(names)

>>> name_copy = copy.deepcopy(names)

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

TypeError: unorderable types: int() < str()

#3.0里不同数据类型不能放在一起排序了

>>> names.reverse() #反转

>>> names

['Tom', 'Tenglan', 'Amy', 'Amy', 'Alex', '3', '2', '1']

获取下标

>>> names = ['Tom', 'Tenglan', 'Amy', 'Amy', 'Alex', '3', '2', '1']

>>> names.index("Amy")

2 #只返回找到的第一个下标

2.元组

names = ("alex","jack","eric")

只有2个方法，一个是count,一个是index

2. 字符串操作　

'my name is {name} and age is {age}'.format_map({'name': 'alex', 'age': 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_" 

>>> 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。

info = {

'stu1101': "TengLan Wu",

'stu1102': "LongZe Luola",

'stu1103': "XiaoZe Maliya",

}

字典的特性：

1、无序的

2:key必须是唯一的,

增加

info["stu1104"] = "苍井空"

修改

info['stu1101'] = "武藤兰"

删除

info.pop("stu1101") #标准删除姿势

del info['stu1103']

info.popitem() #随机删除

查找

"stu1102" in info #标准用法

info.get("stu1102") #获取

info["stu1102"] #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":{

"1024":["全部免费,真好,好人一生平安","服务器在国外,慢"]

}

}

av_catalog["大陆"]["1024"][1] += ",可以用爬虫爬下来"

其他

info.values()

info.keys()

info.setdefault("stu1106","Alex")

info={'stu1102': 'LongZe Luola', 'stu1103': 'XiaoZe Maliya', 'stu1106': 'Alex'}

b = {1:2,3:4, "stu1102":"龙泽萝拉"}

info.update(b)

{'stu1102': '龙泽萝拉', 1: 2, 3: 4, 'stu1103': 'XiaoZe Maliya', 'stu1106': 'Alex'}

info.items()

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)

4.集合操作

集合是一个无序的，不重复的数据组合，

主要作用如下：

1、去重，把一个列表变成集合，就自动去重了

2、关系测试，测试两组数据之前的交集、差集、并集等关系

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） 



t.add('x') # 添加一项 

s.update([10,37,42]) # 在s中添加多项 

t.remove('H') 

len(s) 

x in s 

x not in s 

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

5. 文件操作

文件操作流程

1、打开文件，得到文件句柄并赋值给一个变量

2、通过句柄对文件进行操作

3、关闭文件

f = open('lyrics') #打开文件

first_line = f.readline() #读一行

print('我是分隔线'.center(50,'-'))

data = f.read()# 读取剩下的所有内容,文件大时不要用

f.close() #关闭文件

打开文件的模式有：

r，只读模式（默认）。

w，只写模式。【不可读；不存在则创建；存在则删除内容；】

a，追加模式。【可读； 不存在则创建；存在则只追加内容；】

"+" 表示可以同时读写某个文件

r+，可读写文件。【可读；可写；可追加】(从开头覆盖原有数据)

w+，写读　　　（数据被清空）

a+，同a　　　

"U"表示在读取时，可以将 \r \n \r\n自动转换成 \n （与 r 或 r+ 模式同使用）

rU

r+U

"b"表示处理二进制文件（如：FTP发送上传ISO镜像文件，linux可忽略，windows处理二进制文件时需标注）

rb

wb

ab

with语句

with open('log','r') as f:

with open('log1') as obj1, open('log2') as obj2:

6. 字符编码与转码

python2

#-*-coding:utf-8-*-

import sys

print(sys.getdefaultencoding())

msg = "我爱北京天安门"

msg_gb2312 = msg.decode("utf-8").encode("gb2312")

gb2312_to_gbk = msg_gb2312.decode("gbk").encode("gbk")

python3

#-*-coding:gb2312 -*- #这个也可以去掉

import sys

print(sys.getdefaultencoding())

msg = "我爱北京天安门"

#msg_gb2312 = msg.decode("utf-8").encode("gb2312")

msg_gb2312 = msg.encode("gb2312") #默认就是unicode,不用再decode,喜大普奔

gb2312_to_unicode = msg_gb2312.decode("gb2312")

gb2312_to_utf8 = msg_gb2312.decode("gb2312").encode("utf-8")