>>> x=900 >>> y=900 >>> x==y True >>> type(x) is type(y) True >>> x is y False >>> id(x) 3107344641872 >>> id(y) 3107344907216 #is 左边的是不是右边的,is比较的是id 而‘==’比较的是值
==================================================================== x=1 无返回值 a=b=c=d=3 x,y两个变量交换值 x,y=y,x 增量赋值 x+=1 ……
==================================================================== 解压序列类型 s='hello' a,b,c,d,e=s #将s[0]、s[1]……分别赋值给abcde a,_,_,_,e=s #_只用下划线,默认为:要丢弃的变量,因此只有a,e赋值。 print(a,e) a,*_,e='alex' #只要第一个,最后一个 a,b,*_ *_,a,b >>> s='aksjdfhkajsdfhksajdfhkasjdfh' >>> a,*_,b=s >>> print(a,b) a h >>> *_,a,b=s >>> print(a,b) f h #_ 能够是任意变量名,可是须要时合法变量名
===============================================================
补充:(enumerate)php
enumerate函数用于遍历序列中的元素以及它们的下标,多用于在for循环中获得计数,enumerate参数为可遍历的变量,如 字符串,列表等java
通常状况下对一个列表或数组既要遍历索引又要遍历元素时,会这样写:python
1
2
|
for
i
in
range
(
0
,
len
(
list
)):
print
i ,
list
[i]
|
可是这种方法有些累赘,使用内置enumerrate函数会有更加直接,优美的作法,先看看enumerate的定义:算法
1
2
3
4
5
6
7
|
def
enumerate
(collection):
'Generates an indexed series: (0,coll[0]), (1,coll[1]) ...'
i
=
0
it
=
iter
(collection)
while
1
:
yield
(i, it.
next
())
i
+
=
1
|
enumerate会将数组或列表组成一个索引序列。使咱们再获取索引和索引内容的时候更加方便以下:数组
1
2
|
for
index,text
in
enumerate
(
list
):
print
index ,text
|
1
2
3
4
5
|
i
=
0
seq
=
[
'one'
,
'two'
,
'three'
]
for
element
in
seq:
print
i, seq[i]
i
+
=
1
|
0 one安全
1 twoapp
2 three函数
1
2
3
|
seq
=
[
'one'
,
'two'
,
'three'
]
for
i, element
in
enumerate
(seq):
print
i, seq[i]
# prin i ,element效果同样
|
0 oneui
1 twospa
2 three
1
2
|
for
i,j
in
enumerate
(
'abc'
):
print
i,j
|
0 a
1 b
2 c
可变、不可变
可变/不可变类型,指的是:内存id不变,type也不变的前提下,value是不是可变的。
int()和str()都是不可变类型
列表、字典是可变类型
对于可变对象,好比list,对list进行操做,list内部的内容是会变化的,好比:
>>> a = ['c', 'b', 'a'] >>> a.sort() >>> a ['a', 'b', 'c']
而对于不可变对象,好比str,对str进行操做呢:
>>> a = 'abc' >>> a.replace('a', 'A') 'Abc' >>> a 'abc'
虽然字符串有个replace()
方法,也确实变出了'Abc'
,但变量a
最后还是'abc'
,应该怎么理解呢?
咱们先把代码改为下面这样:
>>> a = 'abc' >>> b = a.replace('a', 'A') >>> b 'Abc' >>> a 'abc'
要始终牢记的是,a
是变量,而'abc'
才是字符串对象!有些时候,咱们常常说,对象a
的内容是'abc'
,但实际上是指,a
自己是一个变量,它指向的对象的内容才是'abc'
:
当咱们调用a.replace('a', 'A')
时,实际上调用方法replace
是做用在字符串对象'abc'
上的,而这个方法虽然名字叫replace
,但却没有改变字符串'abc'
的内容。相反,replace
方法建立了一个新字符串'Abc'
并返回,若是咱们用变量b
指向该新字符串,就容易理解了,变量a
仍指向原有的字符串'abc'
,但变量b
却指向新字符串'Abc'
了:
因此,对于不变对象来讲,调用对象自身的任意方法,也不会改变该对象自身的内容。相反,这些方法会建立新的对象并返回,这样,就保证了不可变对象自己永远是不可变的。
各数据类型分类:
存放值的个数:
一个值:数字、字符串
多个值(容器类型):列表、元组、字典
取值方式:
直接取值:数字
序列类型:字符串、元组、列表
映射类型:字典
布尔值
bool()
条件判断自行调用bool()函数,将数据转为bool值
#只有 0、none、空 的bool值为FALSE
列表经常使用操做
索引 切片 l[2:5] 追加 l.append() #最后追加 插入 l.insert(0,'alex') (位置,加入的东西) 删除 l.pop() #pop(索引) 索引为整数,没参数默认删除最后一个 pop()有返回值,返回的是刚刚删除的元素
del l[索引] 长度 len() #不能统计数字长度,只能统计序列类型的数据的长度 切片 循环 包含 in : l=['a','b','c'] a in l msg = 'abcdf' d in msg >>> msg = 'aksjdfhaksjdfh' >>> a in msg True >>> 'sjd' in msg True >>> l.count() l.extend() l.remove() #按照元素删除,从头删除找到的第一个 l.sort() #从小到大排序,直接操做列表,无返回值,reverse=True,从大到小 l.reverse() #翻转列表
===================================================
去重:
l=list(set(l))
利用集合去重,这样会改变列表顺序
如何不改变顺序:
空集合 l_2=[]
遍历 l ,若是元素不在 l_2 中,就append
Python内置的一种数据类型是列表:list。list是一种有序的集合,能够随时添加和删除其中的元素。
好比,列出班里全部同窗的名字,就能够用一个list表示:
>>> classmates = ['Michael', 'Bob', 'Tracy'] >>> classmates ['Michael', 'Bob', 'Tracy']
变量classmates
就是一个list。用len()
函数能够得到list元素的个数:
>>> len(classmates) 3
用索引来访问list中每个位置的元素,记得索引是从0
开始的:
>>> classmates[0]
'Michael'
>>> classmates[1]
'Bob'
>>> classmates[2]
'Tracy'
>>> classmates[3]
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module> IndexError: list index out of range
当索引超出了范围时,Python会报一个IndexError错误,因此,要确保索引不要越界,记得最后一个元素的索引是len(classmates) - 1
。
若是要取最后一个元素,除了计算索引位置外,还能够用-1
作索引,直接获取最后一个元素:
>>> classmates[-1] 'Tracy'
以此类推,能够获取倒数第2个、倒数第3个:
>>> classmates[-2]
'Bob'
>>> classmates[-3]
'Michael'
>>> classmates[-4]
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module> IndexError: list index out of range
固然,倒数第4个就越界了。
list是一个可变的有序表,因此,能够往list中追加元素到末尾:
>>> classmates.append('Adam') >>> classmates ['Michael', 'Bob', 'Tracy', 'Adam']
也能够把元素插入到指定的位置,好比索引号为1
的位置:
>>> classmates.insert(1, 'Jack') >>> classmates ['Michael', 'Jack', 'Bob', 'Tracy', 'Adam']
要删除list末尾的元素,用pop()
方法:
>>> classmates.pop() 'Adam' >>> classmates ['Michael', 'Jack', 'Bob', 'Tracy']
要删除指定位置的元素,用pop(i)
方法,其中i
是索引位置:
>>> classmates.pop(1) 'Jack' >>> classmates ['Michael', 'Bob', 'Tracy']
要把某个元素替换成别的元素,能够直接赋值给对应的索引位置:
>>> classmates[1] = 'Sarah' >>> classmates ['Michael', 'Sarah', 'Tracy']
list里面的元素的数据类型也能够不一样,好比:
>>> L = ['Apple', 123, True]
list元素也能够是另外一个list,好比:
>>> s = ['python', 'java', ['asp', 'php'], 'scheme'] >>> len(s) 4
要注意s
只有4个元素,其中s[2]
又是一个list,若是拆开写就更容易理解了:
>>> p = ['asp', 'php'] >>> s = ['python', 'java', p, 'scheme']
要拿到'php'
能够写p[1]
或者s[2][1]
,所以s
能够当作是一个二维数组,相似的还有三维、四维……数组,不过不多用到。
若是一个list中一个元素也没有,就是一个空的list,它的长度为0:
>>> L = [] >>> len(L) 0
元组经常使用操做
t.count #统计个数 t.index #查索引 索引 切片 t.[2:5] 循环 长度 包含
另外一种有序列表叫元组:tuple。tuple和list很是相似,可是tuple一旦初始化就不能修改,好比一样是列出同窗的名字:
>>> classmates = ('Michael', 'Bob', 'Tracy')
如今,classmates这个tuple不能变了,它也没有append(),insert()这样的方法。其余获取元素的方法和list是同样的,你能够正常地使用classmates[0]
,classmates[-1]
,但不能赋值成另外的元素。
不可变的tuple有什么意义?由于tuple不可变,因此代码更安全。若是可能,能用tuple代替list就尽可能用tuple。
tuple的陷阱:当你定义一个tuple时,在定义的时候,tuple的元素就必须被肯定下来,好比:
>>> t = (1, 2) >>> t (1, 2)
若是要定义一个空的tuple,能够写成()
:
>>> t = () >>> t ()
可是,要定义一个只有1个元素的tuple,若是你这么定义:
>>> t = (1) >>> t 1
定义的不是tuple,是1
这个数!这是由于括号()
既能够表示tuple,又能够表示数学公式中的小括号,这就产生了歧义,所以,Python规定,这种状况下,按小括号进行计算,计算结果天然是1
。
因此,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,) >>> t (1,)
Python在显示只有1个元素的tuple时,也会加一个逗号,
,以避免你误解成数学计算意义上的括号。
最后来看一个“可变的”tuple:
>>> t = ('a', 'b', ['A', 'B']) >>> t[2][0] = 'X' >>> t[2][1] = 'Y' >>> t ('a', 'b', ['X', 'Y'])
这个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?
别急,咱们先看看定义的时候tuple包含的3个元素:
当咱们把list的元素'A'
和'B'
修改成'X'
和'Y'
后,tuple变为:
表面上看,tuple的元素确实变了,但其实变的不是tuple的元素,而是list的元素。tuple一开始指向的list并无改为别的list,因此,tuple所谓的“不变”是说,tuple的每一个元素,指向永远不变。即指向'a'
,就不能改为指向'b'
,指向一个list,就不能改为指向其余对象,但指向的这个list自己是可变的!
理解了“指向不变”后,要建立一个内容也不变的tuple怎么作?那就必须保证tuple的每个元素自己也不能变。
d={} key必须是不可变类型,或者是可hash类型 字典是可变类型,无序的,无索引概念 d.keys() d.values() 循环 for i in d: print(d[k]) 嵌套
d.get()
d.clear()
d.pop() #返回值是删除的键值对的值,或者返回指定的值/////可能像廖雪峰dict中的get上的-1。
d.popitem() #没有参数,随机删除,返回值是键值对
d.setdefault() #如果不存在的key,就添加,存在的值就不动。返回值是这个key的值
d=dict(x=1,y=2,z=3)
d={'x':1,'y':2}
d.update() #相同的key替换,没有的key添加,d1中没有的不变
d1={}
=====================================================================
d.items() #每一个键值对转化为一个小元组 d.keys d.values
例:
d={
'a':1,
'b':2,
'c':3,
'd':4
}
print(d)
l=d.items()
print(l)
for n,m in l:
print(n,m)
=========输出=============================
D:\Python36\python.exe D:/py/train.py
{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}
dict_items([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)])
a 1
b 2
c 3
d 4
=============================================
使用list()转化,能将dict_keys格式转化为list格式
例子:
print(d)
l=list(d.keys())
print(l,type(l))
=======输出====================================
{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}
['a', 'b', 'c', 'd'] <class 'list'>
=================================================
d.values()也是同理:
print(d)
l=list(d.values())
print(l,type(l))
=====输出===========================================
{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}
[1, 2, 3, 4] <class 'list'>
===================================================
初始化创建字典:【多个key对应一个值(如今是[1,2,3]),这样创建一个dict】
d={}.fromkeys(['a','b','c'],[1,2,3])
print(d)
=====输出=============================================
{'a': [1, 2, 3], 'b': [1, 2, 3], 'c': [1, 2, 3]}
====================================================
d.update()函数:d 中有的覆盖,没有的添加,其他的无论
d={
'a':1,
'b':2,
'c':3,
'd':4
}
du={
'c':'x',
'd':'y',
'e':'m',
'f':'n'
}
print('%s\n%s'%(d,du))
d.update(du)
print(d)
=======输出==========================
{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}
{'c': 'x', 'd': 'y', 'e': 'm', 'f': 'n'}
{'a': 1, 'b': 2, 'c': 'x', 'd': 'y', 'e': 'm', 'f': 'n'}
=========================================
Python内置了字典:dict的支持,dict全称dictionary,在其余语言中也称为map,使用键-值(key-value)存储,具备极快的查找速度。
举个例子,假设要根据同窗的名字查找对应的成绩,若是用list实现,须要两个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。
若是用dict实现,只须要一个“名字”-“成绩”的对照表,直接根据名字查找成绩,不管这个表有多大,查找速度都不会变慢。用Python写一个dict以下:
>>> d = {'Michael': 95, 'Bob': 75, 'Tracy': 85} >>> d['Michael'] 95
为何dict查找速度这么快?由于dict的实现原理和查字典是同样的。假设字典包含了1万个汉字,咱们要查某一个字,一个办法是把字典从第一页日后翻,直到找到咱们想要的字为止,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(好比部首表)查这个字对应的页码,而后直接翻到该页,找到这个字。不管找哪一个字,这种查找速度都很是快,不会随着字典大小的增长而变慢。
dict就是第二种实现方式,给定一个名字,好比'Michael'
,dict在内部就能够直接计算出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,因此速度很是快。
你能够猜到,这种key-value存储方式,在放进去的时候,必须根据key算出value的存放位置,这样,取的时候才能根据key直接拿到value。
把数据放入dict的方法,除了初始化时指定外,还能够经过key放入:
>>> d['Adam'] = 67 >>> d['Adam'] 67
因为一个key只能对应一个value,因此,屡次对一个key放入value,后面的值会把前面的值冲掉:
>>> d['Jack'] = 90 >>> d['Jack'] 90 >>> d['Jack'] = 88 >>> d['Jack'] 88
若是key不存在,dict就会报错:
>>> d['Thomas']
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module> KeyError: 'Thomas'
要避免key不存在的错误,有两种办法,一是经过in
判断key是否存在:
>>> 'Thomas' in d False
二是经过dict提供的get方法,若是key不存在,能够返回None,或者本身指定的value:
>>> d.get('Thomas') >>> d.get('Thomas', -1) -1
注意:返回None
的时候Python的交互式命令行不显示结果。
要删除一个key,用pop(key)
方法,对应的value也会从dict中删除:
>>> d.pop('Bob') 75 >>> d {'Michael': 95, 'Tracy': 85}
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有如下几个特色:
而list相反:
因此,dict是用空间来换取时间的一种方法。
dict能够用在须要高速查找的不少地方,在Python代码中几乎无处不在,正确使用dict很是重要,须要牢记的第一条就是dict的key必须是不可变对象。
这是由于dict根据key来计算value的存储位置,若是每次计算相同的key得出的结果不一样,那dict内部就彻底混乱了。这个经过key计算位置的算法称为哈希算法(Hash)。
要保证hash的正确性,做为key的对象就不能变。在Python中,字符串、整数等都是不可变的,所以,能够放心地做为key。而list是可变的,就不能做为key:
>>> key = [1, 2, 3]
>>> d[key] = 'a list'
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: unhashable type: 'list'
user_dic ={ ‘egon’:'123, 'alex':'alex3714' 'yuanhao':'123123' } while True: user=input('u>>:') pwd=input('p>>:') if user in user_dic: if pwd == user_dic[user]: print('login ok') break
#集合 ''' 集合内的元素惟一 集合内元素必须是可hash的 集合是无序的 集合的做用: 关系运算 去重 集合无法取单个值,也没有取特定单个值的需求 循环: in ''' s={'a','b','c'}#这样能直接创建集合 #交集 s1 & s2 s1.intersection(s2) #并集 s1 | s2 s1.union(s2) #差集 s1 - s2 s1.difference(s2) #只在s1 中的部分 #对称差集 s1 ^ s2 s1.symmetric_difference(s2) #交集之外的部分 #============================================================ #例子: py={'1','2','3'} jg={'a','b','c','2','3'} print(py |jg) print(py & jg) print(py - jg) print(py ^ jg) #结果以下 D:\Python36\python.exe D:/py/train.py {'b', 'c', '3', '1', '2', 'a'} {'2', '3'} {'1'} {'c', 'b', '1', 'a'} Process finished with exit code 0 #========================================================== s.clear s.difference_update() #对集合进行操做,不加update就只是运算,不将结果返回集合 s.intersection_update() s.symmetric_difference_update s1.update(s2) #将2的数据并入1 s.add() #添加 s.discard() #删除元素,用名字删除,没有元素不报错 s.remove() #删除元素,用名字删除,没有元素报错 s.pop() #无参数,随机删除 s1.issubset(s2) #1是不是2的子集 s1.issuperset() #1是不是2的父集 s1.isdisjoint(s2) #没有交集返回True。 是否有交集
set和dict相似,也是一组key的集合,但不存储value。因为key不能重复,因此,在set中,没有重复的key。
要建立一个set,须要提供一个list做为输入集合:
>>> s = set([1, 2, 3]) >>> s {1, 2, 3}
注意,传入的参数[1, 2, 3]
是一个list,而显示的{1, 2, 3}
只是告诉你这个set内部有1,2,3这3个元素,显示的顺序也不表示set是有序的。。
重复元素在set中自动被过滤:
>>> s = set([1, 1, 2, 2, 3, 3]) >>> s {1, 2, 3}
经过add(key)
方法能够添加元素到set中,能够重复添加,但不会有效果:
>>> s.add(4) >>> s {1, 2, 3, 4} >>> s.add(4) >>> s {1, 2, 3, 4}
经过remove(key)
方法能够删除元素:
>>> s.remove(4) >>> s {1, 2, 3}
set能够当作数学意义上的无序和无重复元素的集合,所以,两个set能够作数学意义上的交集、并集等操做:
>>> s1 = set([1, 2, 3]) >>> s2 = set([2, 3, 4]) >>> s1 & s2 {2, 3} >>> s1 | s2 {1, 2, 3, 4}
set和dict的惟一区别仅在于没有存储对应的value,可是,set的原理和dict同样,因此,一样不能够放入可变对象,由于没法判断两个可变对象是否相等,也就没法保证set内部“不会有重复元素”。试试把list放入set,看看是否会报错。
使用key-value存储结构的dict在Python中很是有用,选择不可变对象做为key很重要,最经常使用的key是字符串。
tuple虽然是不变对象,但试试把(1, 2, 3)
和(1, [2, 3])
放入dict或set中,并解释结果。