Python中list,tuple,dict,set的区别和用法

Python语言简洁明了，能够用较少的代码实现一样的功能。这其中Python的四个内置数据类型功不可没，他们便是list, tuple, dict, set。这里对他们进行一个简明的总结。

 

List

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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，能够这样定义一个List:

L = [12, 'China', 19.998]

能够看到并不要求元素的类型都是同样的。固然也能够定义一个空的List:

L = []

 

Python中的List是有序的，因此要访问List的话显然要经过序号来访问，就像是数组的下标同样，同样是下标从0开始：

>>> print L[0]
12

千万不要越界，不然会报错

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

List也能够倒序访问，经过“倒数第x个”这样的下标来表示序号，好比-1这个下标就表示倒数第一个元素：

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

-4的话显然就越界了

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

>>> 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']
>>> 

经过pop()删除最后尾部元素，也能够指定一参数删除指定位置：

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

也能够经过下标进行复制替换

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

 

Tuple

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Tuple能够看作是一种“不变”的List，访问也是经过下标，用小括号（）表示：

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

可是不能从新赋值替换：

>>> 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。

能够建立空元素的tuple:

t = ()

或者单元素tuple (好比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？要知道若是你但愿一个函数返回多个返回值，其实只要返回一个tuple就能够了，由于tuple里面的含有多个值，并且是不可变的（就像是java里面的final）。固然，tuple也是可变的，好比:

>>> 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])

这是由于Tuple所谓的不可变指的是指向的位置不可变，由于本例子中第四个元素并非基本类型，而是一个List类型，因此t指向的该List的位置是不变的，可是List自己的内容是能够变化的，由于List自己在内存中的分配并非连续的。

 

Dict

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Dict是Python中很是重要的数据类型，就像它的字面意思同样，它是个活字典，其实就是Key-Value键值对，相似于HashMap，能够用花括号{}经过相似于定义一个C语言的结构体那样去定义它：

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

能够看到打印出来的结果都是Key:Value的格式，能够经过len函数计算它的长度（List，tuple也能够）：

>>> len(d)
4

 

能够直接经过键值对方式添加dict中的元素：

>>> 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均可以做为dict的key)

>>> print d['Adam']
95

若是Key不存在，会报错：

>>> print d['Jack']

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

因此访问以前最好先查询下key是否存在：

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

exist key

或者直接用保险的get方法：

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

 

至于遍历一个dict，其实是在遍历它的全部的Key的集合，而后用这个Key来得到对应的Value:

>>> for key in d : print key, ':', d.get(key)

Lisa : 85
Paul : 75
Adam : 95
Bart : 59

 

Dict具备一些特色：

• 查找速度快。不管是10个仍是10万个，速度都是同样的，可是代价是耗费的内存大。List相反，占用内存小，可是查找速度慢。这就比如是数组和链表的区别，数组并不知道要开辟多少空间，因此每每开始就会开辟一个大空间，可是直接经过下标查找速度快；而链表占用的空间小，可是查找的时候必须顺序的遍历致使速度很慢
• 没有顺序。Dict是无顺序的，而List是有序的集合，因此不能用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，可是Value是能够变化的。因此List不能够当作Dict的Key，可是能够做为Value:

>>> 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，可是实际上原来已经有'Jone'这个Key了，因此仅仅是改了原来的value）

>>> 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，能够用dict函数：

>>> 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

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

方法2比方法1速度快不少，方法2等同于：

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

 

set

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set就像是把Dict中的key抽出来了同样，相似于一个List，可是内容又不能重复，经过调用set()方法建立：

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

就像dict是无序的同样，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：

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

大小写是敏感的。

也经过for来遍历：

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

>>>
Lisa : 85
Adam : 95
Bart : 59

 

经过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：

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

若是添加的元素已经存在于set中，add()不会报错，可是不会加进去了：

>>> 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：

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

若是删除的元素不存在set中，remove()会报错：

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

 

因此若是咱们要判断一个元素是否在一些不一样的条件内符合，用set是最好的选择，下面例子：

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