python第三天(list,元组,dictionary)
1.list 列表
列表是最常用的Python数据类型,它可以作为一个方括号内的逗号分隔值出现。
列表的数据项不需要具有相同的类型
创建一个列表,只要把逗号分隔的不同的数据项使用方括号括起来即可。如下所示:
与字符串的索引一样,列表索引从0开始。列表可以进行截取、组合等。
list的增删改可以详细看http://www.runoob.com/python/python-lists.html
2. tuple 元组
另一种有序列表叫元组:tuple。tuple和list非常类似,但是tuple一旦初始化就不能修改,比如同样是列出同学的名字:
classmates = ('Michael', 'Bob', 'Tracy')
不可变的tuple有什么意义?因为tuple不可变,所以代码更安全。如果可能,能用tuple代替list就尽量用tuple。
只有1个元素的tuple定义时必须加一个逗号,,来消除歧义:
t = (1,)
可变的tuple:tuple定义的时候有3个元素,分别是'a','b'和一个list。不是说tuple一旦定义后就不可变了吗?怎么后来又变了?
>>> t = ('a', 'b', ['A', 'B'])
>>> t[2][0] = 'X'
>>> t[2][1] = 'Y'
>>> t
('a', 'b', ['X', 'Y'])
3.Dictionary 字典
字典是另一种可变容器模型,且可存储任意类型对象。
字典的每个键值 key=>value 对用冒号 : 分割,每个键值对之间用逗号 , 分割,整个字典包括在花括号 {} 中 ,格式如下所示:
键一般是唯一的,如果重复最后的一个键值对会替换前面的,值不需要唯一。
值可以取任何数据类型,但键必须是不可变的,如字符串,数字或元组。
示例
(1)假设要根据同学的名字查找对应的成绩,如果用list实现,需要两个list:
names = ['Michael', 'Bob', 'Tracy']
scores = [95, 75, 85]
给定一个名字,要查找对应的成绩,就先要在names中找到对应的位置,再从scores取出对应的成绩,list越长,耗时越长。
如果用dict实现,只需要一个“名字”-“成绩”的对照表,直接根据名字查找成绩,无论这个表有多大,查找速度都不会变慢。用Python写一个dict如下:
>>> d = {'Michael': 95, 'Bob': 75, 'Tracy': 85}
>>> d['Michael']
95
为什么dict查找速度这么快?因为dict的实现原理和查字典是一样的。假设字典包含了1万个汉字,我们要查某一个字,一个办法是把字典从第一页往后翻,直到找到我们想要的字为止,这种方法就是在list中查找元素的方法,list越大,查找越慢。
第二种方法是先在字典的索引表里(比如部首表)查这个字对应的页码,然后直接翻到该页,找到这个字。无论找哪个字,这种查找速度都非常快,不会随着字典大小的增加而变慢。
dict就是第二种实现方式,给定一个名字,比如'Michael',dict在内部就可以直接计算出Michael对应的存放成绩的“页码”,也就是95这个数字存放的内存地址,直接取出来,所以速度非常快。
请务必注意,dict内部存放的顺序和key放入的顺序是没有关系的。
和list比较,dict有以下几个特点:
- 查找和插入的速度极快,不会随着key的增加而变慢;
- 需要占用大量的内存,内存浪费多。
而list相反:
- 查找和插入的时间随着元素的增加而增加;
- 占用空间小,浪费内存很少。
所以,dict是用空间来换取时间的一种方法。
dict可以用在需要高速查找的很多地方,在Python代码中几乎无处不在,正确使用dict非常重要,需要牢记的第一条就是dict的key必须是不可变对象。
这是因为dict根据key来计算value的存储位置,如果每次计算相同的key得出的结果不同,那dict内部就完全混乱了。这个通过key计算位置的算法称为哈希算法(Hash)。
要保证hash的正确性,作为key的对象就不能变。在Python中,字符串、整数等都是不可变的,因此,可以放心地作为key。而list是可变的,就不能作为key:
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