Python容器类型之列表/字典/元组/集合方式

目录

• 1. 列表（List） - 有序可变序列
• 1.1 基本特性
• 1.2 核心操作
• 1.3 应用场景
• 2. 字典（Dict） - 键值对映射
• 2.1 基本特性
• 2.2 核心操作
• 2.3 应用场景
• 3. 元组（Tuple） - 不可变序列
• 3.1 基本特性
• 3.2 核心应用
• 4. 集合（Set） - 唯一元素容器
• 4.1 基本特性
• 4.2 核心操作
• 5. 容器对比总结
• 6. 嵌套使用案例
• 6.1 列表字典组合
• 6.2 字典值存储集合
• 7. 性能优化建议
• 8. 进阶技巧
• 总结

1. 列表（List） - 有序可变序列

1.1 基本特性

• 有序排列：元素按插入顺序存储
• 可变类型：支持原地修改
• 允许重复：www.devze.com可存储相同值的元素
• 异构数据：可混合不同类型元素

# 创建方式
fruits = ['appandroidle', 'banana', 'cherry']
numbers = list(range(1, 6))      # [1,2,3,4,5]
mixed = [1, 'text', True, 3.14]  # 混合类型

1.2 核心操作

操作	示例	说明
索引访问	fruits[0] → ‘apple’	支持负数索引（-1表最后）
切片操作	numbers[1:3] → [2,3]	含头不含尾
添加元素	fruits.append(‘orange’)	末尾追加
插入元素	fruits.insert(1, ‘mango’)	指定位置插入
删除元素	del fruits[2]	删除指定索引元素
列表推导式	[x**2 for x in numbers]	快速生成新列表

1.3 应用场景

• 数据收集与批量处理
• 实现栈/队列数据结构
• 临时存储计算结果
• CSV文件行记录处理

2. 字典（Dict） - 键值对映射

2.1 基本特性

• 键值对存储：{key: value} 结构
• 无序排列（python 3.7+ 保持插入顺序）
• 键必须可javascript哈希（不可变类型）
• 快速查找：O(1)时间复杂度

# 创建方式
person = {'name': 'Alice', 'age': 25}
scores = dict(math=90, english=85)  # 关键字创建
empty_dict = {}  # 空字典

2.2 核心操作

操作	示例	说明
获取值	person[‘name’] → ‘Alice’	KeyError处理建议用get()
添加/修改	person[‘gender’] = ‘female’	自动新增或更新
删除键	del person[‘age’]	删除指定键
遍历键值对	for k, v in person.items():	同时获取键值
字典推导式	{k:v*2 for k,v in d.items()}	快速生成新字典

2.3 应用场景

• 配置文件存储
• jsON数据处理
• 缓存系统实现
• 数据库记录表示

3. 元组（Tuple） - 不可变序列

3.1 基本特性

• 不可变类型：创建后不能修改
• 有序排列：类似列表
• 可哈希：可用作字典键
• 性能优化：比列表更节省内存

# 创建方式
colors = ('red', 'green', 'blue')
single_element = (42,)  # 注意逗号
coordinates = tuple([1.2, 3.4])

3.2 核心应用

• 函数多返回值封装
• 保护数据不被修改
• 字典键值存储
• 格式化字符串参数

4. 集合（Set） - 唯一元素容器

4.1 基本特性

• 无序排列：无索引概念
• 元素唯一：自动去重
• 可变类型：可增删元素
• 数学运算：支持交/并/差集

# 创建方式
vowels = {'a', 'e', 'i', 'o', 'u'}
numbers = set([1,2,3,2,1])  # {1,2,3}
empty_set = set()  # 注意不能用 {}

4.2 核心操作

操作	示例	说明
添加元素	vowels.add(‘y’)	新增元素
移除元素	vowels.remove(‘i’)	KeyError需处理
集合运算	set1|set2 → 并集	支持 &交集 -差集
成员检测	‘a&rsquo编程客栈; in vowels → True	快速判断存在性

5. 容器对比总结

特性	列表	字典	元组	集合
有序性	✅	❌/✅*	✅	❌
可变性	✅	✅	❌	✅
元素重复	允许	键唯一	允许	元素唯一
查找速度	O(n)	O(1)	O(n)	O(1)
典型应用	数据收集	键值映射	数据保护	去重/运算

*注：Python 3.7+ 字典保持插入顺序

6. 嵌套使用案例

6.1 列表字典组合

students = [
    {'name': 'Alice', 'scores': [85, 92, 78]},
    {'name': 'Bob', 'scores': [76, 88, 95]}
]

# 计算平均分
for student in students:
    avg = sum(student['scores']) / len(student['scores'])
    print(f"{student['name']} 平均分：{avg:.1f}")

6.2 字典值存储集合

department = {
    'sales': {'Alice', 'Bob', 'Charlie'},
    'dev': {'David', 'Eve'}
}

# javascript合并所有部门成员
all_members = set()
for members in department.values():
    all_members.update(members)

7. 性能优化建议

• 列表 vs 集合查找：

# 列表查找（O(n)）
if target in big_list: ...
# 转换为集合查找（O(1)）
if target in set(big_list): ...

字典键设计：

• 使用不可变类型作为键
• 优先选择简单数据结构

选择合适容器：

• 需要顺序 → 列表/元组
• 快速查找 → 字典/集合
• 数据不可变 → 元组
• 元素唯一 → 集合

8. 进阶技巧

生成器表达式：节省内存处理大数据

sum(x**2 for x in range(1000000))

collections模块：

• defaultdict：自动初始化字典值
• Counter：快速元素计数
• deque：高效双端队列

*注：掌握这些容器类型的特点和适用场景，将显著提升Python编程效率和代码质量。

总结

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持编程客栈(www.devze.com)。