python数据结构:数据类型_开发_开发者_运维开发者技术经验分享

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1.数据是什么？
2.数据类型

2.1内建原子数据类型
2.2 内建集合数据类型

3.集合数据类型的方法

3.1 列表
3.2 字符串
3.3 元祖
3.4 集合
3.5 字典

1.数据是什么？

在 python 以及其他所有面向对象编程语言中，类都是对数据的构成(状态)以及数据能做什么(行为)的描述。由于类的使用者只能看到数据项的状态和行为，因此类与抽象数据类型是相似的。在面向对象编程范式中，数据项被称作对象。一个对象就是类的一个实例。

2.数据类型

2.1内建原子数据类型

Python 有两大內建数据类实现了整数类型和浮点数类型，相应的 Python 类就是 int 和 float。标准的数学运算符，即+、-、*、/以及**(幂)，可以和能够改变运算优先级的括号一起使用。其他非常有用的运算符包括取余(取模)运算符%，以及整除运算符//。注意，当两个整数相除时，其结果是一个浮点数，而整除运算符截去小数部分，只返回商的整数部分。

Python 通过 bool 类实现对表达真值非常有用的布尔数据类型。布尔对象可能的状态值是 True 或者 False，布尔运算符有 and、or 以及 not。

其实这一章最想让大家知道的变量赋值的问题：

 theSum = 0

赋值语句 theSum = 0 会创建变量 theSum，并且令其保存指向数据对象 0 的引用。Python 会先计算赋值运算符右边的表达式，然后将指向该结果数据对象的引用赋给左边的变量名。在本例中，由于 theSum 当前指向的数据是整数类型，因此该变量类型为整型。

python数据结构:数据类型

如果数据发生了变化怎么办，比如：

theSum=True

这个时候变量的类型也会变成布尔类型。赋值语句改变了变量的引用，这体现了 Python 的动态特性。同样的变量可以指向许多不同类型的数据。

python数据结构:数据类型

2.2 内建集合数据类型

除了数值类和布尔类，python还有众多强大的内建集合类。我们将它们分为两类：

有序集合：列表、字符串、元祖
无需集合：集合、字典

python数据结构:数据类型

说明一下编程客栈，有序集合中有些方法是可以相互通用的，因为它们的性质很相似。无需集合也是一样，但是它们都是属于数据集合，会有一些大家公共的方法。

3.集合数据类型的方法

这一章节主要讲述列表、字符串、元祖、集合、字典各自的内置函数。

在这之前先介绍一下range函数。

range 是一个常见的 Python 函数，我们常把它与列表放在一起讨论。range 会生成一个代表值序列的范围对象。使用 list 函数，能够以列表形式看到范围对象的值。

rang的一些用法。

range(10)#默认从0开始
#结果range(0, 10)
list(range(10))
#[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
range(5,10)
#结果range(5, 10)
list(range(5,10))
#[5, 6, 7, 8, 9]
list(range(5,10,2))
#[5, 7, 9]
list(range(10,1,-1))
#[10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2]

3.1 列表

列表是零个或多个指向 Python 数据对象的引用的有序集合，通过在方括号内以逗号分隔的一系列值来表达。空列表就是[]。列表是异构的，这意味着其指向的数据对象不需要都是同一个类，并且这一集合可以被赋值给一个变量。

python数据结构:数据类型

举例：

#列表
mylist=[1,3,True,6.5]
#结果：[1, 3, True, 6.5]
mylist[0]
#结果 1
mylist[2]+mylist[1]
#结果 4
mylist[1:3]#只显示index为1，2
#结果 [3, True]
for i in mylist:
    print(i)
#结果 

True
6.5
mylist.append(9)
#[1, 3, True, 6.5, 9]
mylist.insert(1,2)#在index为1的位置插入2
#[1, 2, 3, True, 6.5, 9]
mylist.pop()#删除并返回最后一个数
# 结果 9
mylist.pop(1)#删除并返回index为1的数
#结果 2
mylist.sort()#排序
#[1, True, 3, 6.5]
mylist.reverse()#反转数组
#[6.5, 3, True, 1]
del mylist[1]#删除index为1的元素
mylist.index(1)# 返回元素为1的元素下标
mylist.insert(1,9)#在index位置插入元素9
mylist.count(9)#返回9在数组中出现的次数
mylist.remove(9)#移除元素9

3.2 字符串

字符串是零个或多个字母、数字和其他符号的有序集合。这些字母、数字和其他符号被称为字符。常量字符串值通过引号(单引号或者双引号均可)与标识符进行区分。

python数据结构:数据类型

举例：

myname="aaron"
#结果 aaron
myname.upper()#转化大写
#结果 'AARON'
myname.center(10)#填充空格
#结果为'  aaron   '
myname.find("r")
#结果为 2
myname.split("r")#分割子串，如果没有提供分隔字符，那么 split 方法将会寻找如制表符、换行符和空格等空白字符。
#结果为 ['aa', 'on']

总结：列表和字符串的主要区别在www.cppcns.com于，列表能够被修改，字符串则不能。列表的这一特性被称为可修改性。列表具有可修改性，字符串则不具有。例如，可以通过使用下标和赋值操作来修改列表中的一个元素，但是字符串不允许这一改动。

看一下：

python数据结构:数据类型

3.3 元祖

元组与列表非常相似。它们的区别在于，元组和字符串一样是不可修改的。元组通常写成由括号包含并且以逗号分隔的一系列值。与序列一样，元组允许之前描述的任一操作。

举例：

mytuple=(2,True,4.96)
#(2, True, 4.96)
len(mytuple)
#结果 3
mytuple[2]
#结果 4.96

注意：元祖不可修改

python数据结构:数据类型

3.4 集合

集合是由零个或多个不可修改的 Python 数据对象组成的无序集合。集不允许重复元素，并且写成由花括号包含、以逗号分隔的一系列值。

python数据结构:数据类型

举例：

myset={3,6,"dog","cat",False}
#{3, 6, False, 'cat', 'dog'}
len(myset)
#结果 5
False in myset #false是否在集合中
#结果 true
'pink' in myset
#结果 false

python数据结构:数据类型

举例：

myset
#{3, 6, False, 'cat', 'dog'}
yourset={99,3,100}
#{3, 99, 100}
myset.union(yourset)#取并级
#{100, 3, 6, 99, False, 'cat', 'dog'}
myset | yourset#取并集
#{100, 3, 6, 99, False, 'cat', 'dog'}
myset.intersection(yourset)#取交集
#{3}
myset.difference(yourset)#取差集
#{6, False, '编程客栈cat', 'dog'}
myset-yourset#取差集
#{6, False, 'cat', 'dog'}
{99,100}.issubset(yourset)#判断是否为子集
#True
{99,100}<=yourset#判断是否为子集
#True
myset.add(101)
#{101, 3, 6, False, 'cat', 'dog'}
myset.remove(101)#移除元素
#{3, 6, False, 'cat', 'dog'}
myset.pop()#随机移除元素（这里移除了f编程客栈alse）
#False
myset.clear()#清空集合
#set()

3.5 字典

python数据结构:数据类型

字典是无序结构，由相关的元素对构成，其中每对元素都由一个键和一个值组成。这种键–值对通常写成键:值的形式。字典由花括号包含的一系列以逗号分隔的键–值对表达。

举例：

mydict={"name":"aaron","sex":"man"}
#{'name': 'aaron', 'sex': 'man'}
mydict["name"]
#'aaron'
mydict["old"]=18#添加一对key- value
#{'name': 'aaron', 'sex': 'man', 'old': 18}
len(mydict)
#3
mydict.get("sex")
#'man'
mydict.get("class","不存在")#如果前面的不存在，就返回第二个
#'不存在'

参考资料：