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Python学习之列表常用方法总结

开发者 https://www.devze.com 2022-12-12 11:03 出处:网络 作者: 渴望力量的哈士奇
目录列表(元组)基本操作符回顾len()函数在列表与元组上的使用列表(元组)之间的累加与乘法in和notin在列表(元组)中的用法列表常用方法append()函数insert()函数count()函数remove()函数python内置函数delreverse()函数
目录
  • 列表(元组)基本操作符回顾
    • len()函数在列表与元组上的使用
    • 列表(元组)之间的累加与乘法
    • in和notin在列表(元组)中的用法
  • 列表常用方法
    • append()函数
    • insert()函数
    • count()函数
    • remove()函数
    • python内置函数del
    • reverse()函数
    • sort()函数
    • clear()函数
    • copy()函数
    • extend()函数
  • 小练习:完成列表合并功能

    列表(元组)基本操作符回顾

    len()函数在列表与元组上的使用

    示例如下:

    names = ['Neo', 'Lily', 'Jack']
    length = len(names)
    print(length)
    
    # 执行结果如下
    # >>> 3
    

    注意:len()函数可以计算除了数字类型之外的其他所有数据类型的长度

    列表(元组)之间的累加与乘法

    示例如下:

    names = ['Neo', 'Lily', 'Jack']
    new_names_01 = names + names
    print(new_names_01)
    
    names = ['Neo', 'Lily', 'Jack']
    new_names_01 = names * 2
    print(new_names_01)
    
    # 输出结果如下:
    # >>> ['Neo', 'Lily', 'Jack', 'Neo', 'Lily', 'Jack']
    # >>> ['Neo', 'Lily', 'Jack', 'Neo', 'Lily', 'Jack']
    

    in 和 not in 在列表(元组)中的用法

    in :判断某个成员(元素)是否在该数据结构中,返回结果为布尔值。

    not in :判断某个成员(元素)是否不在该数据结构中,返回结果为布尔值。

    示例如下:

    names = ['Neo', 'Lily', 'Jack']
    print(bool('Adam' in names))
    print(bool('Adam' not in names))
    
    # 执行结果如下:
    # >>> False
    # >>> True
    

    列表常用方法

    append() 函数

    append()函数的功能:将一个元素添加当当前列表中

    append()函数的用法:list_append(new_item) ,new_item为添加进列表的新的元素(成员)

    append()函数的注意事项:

    • 被添加的元素止水被添加到末尾
    • append() 函数是在原有列表的基础上进行添加,不需要额外的添加新的变量

    示例如下:

    names = ['Neo']
    names.append('Jack')
    
    print(names)
    
    # 执行结果如下:
    # >>> ['Neo', 'Jack']
    
    a = [1, 2, 3]
    b = [4, 5, 6]
    
    print(a.append(1))
    print(a)
    
    a.append(b)
    print(a)
    
    # 执行结果如下:
    # >>> [1, 2, 3, 1]
    # >>> Node
    # >>> [1, 2, 3, 1, [4, 5, 6]]		a.append(b) 会将整个列表当做一个元素添加进去
    

    这里我们注意到 print(a.append(1)) 返回的是 Node ,这是为什么呢?

    原因是append方法只是在恰当的位置修改原来的列表!也就是说,不是返回一个列表,而只是修改原来的列表,所以如果用 等式 输出的话,返回是None 。去掉返回值即可得到新的列表!

    看下面两个示例:

    # 原代码:
    
    list= [1,2,3,4]
    list= list.append(5)
    print(list)
    
    # 输出:
    # >>> None
    
    
    # 修改后代码
    
    list= [1,2,3,4]
    list.append(5)
    print(list)
    
    # 输出:
    # >>> 1,2,3,4,5
    

    insert() 函数

    insert() 函数的功能:讲一个元素添加到列表的指定位置中

    insert() 函数的用法:list.insert(index, new_item) , index为新的元素放在的新的位置(数字,下标位),new_item为填的新成员(元素)

    insert() 函数与append()函数的区别:

    • insert() 函数可以将元素添加至任意的位置,而append()函数只能将元素添加之末尾。
    • 如果insert() 函数传入的位置不存在,则将新的元素添加至列表结尾

    示例如下:

    friuts = ['橘子', '香蕉', '火龙果']
    friuts.insert(1, '苹果')
    
    print(friuts)
    
    # 执行结果如下:
    # >>> ['橘子', '苹果', '香蕉', '火龙果']
    
    
    friuts.insert(10, '鸭梨')
    
    print(friuts)
    
    # 执行结果如下:
    # >>> '橘子', '苹果', '香蕉', '火龙果', '鸭梨']
    

    count() 函数

    count() 函数的功能:返回列表(元组)中某个成员(元素)的个数

    count() 函数的用法:inttype = list.count(item) , item为想要查询的个数

    count() 函数的注意事项:如果查询的成员(元素)不存在,则返回 0;列表只会检查完整元素是否存在需要计算的内容。

    示例如下:

    friuts = ['橘子', '香蕉', '火龙果', '香蕉', '苹果']
    count = friuts.count('香蕉')
    print('friuts 列表中香蕉出现的次数为 ' + str(count) + ' 次')
    
    # 执行结果如下:
    # >>> friuts 列表中香蕉出现的次数为 2 次
    
    
    # 注意事项:如果查询的成员(元素)不存在,则返回 0;列表只会检查完整元素是否存在需要计算的内容。
    friuts = ['橘子', '香蕉', '火龙果', '香蕉', '苹果']
    count = friuts.count('香')
    print('friuts 列表中\'香\'出现的次数为 ' + str(count) + ' 次')
    
    # 执行结果如下:
    # >>> friuts 列表中'香'出现的次数为 0 次
    

    remove() 函数

    remove() 函数的功能:删除列表中的某个元素

    remove() 函数的用法:list_remove = list.remove(item) , item为想要删除的元素

    remove() 函数的注意事项:

    • 如果删除的成员(元素)不存在,则会直接报错
    • 如果被删除的元素有多个,只会删除第一个
    • remove() 函数不会返回一个新的列表,而是在原有的列表中对成员(元素)执行删除动作

    示例如下:

    books = ['Python', 'java', 'php']
    books.remove('PHP')
    print(books)
    
    # 执行结果如下:
    # >>> ['Python', 'Java']
    

    Python内置函数 del

    del 函数的功能:将变量完全删除(即踢打内存管家将变量从内存中删除)

    示例如下:

    books = ['Python', 'Java', 'PHP']
    books.del()
    print(books)
    
    # 执行结果如下:
    # >>> NameError: name 'books' is not defined. Did you mean: 'bool'?
    

    reverse() 函数

    reverse() 函数的功能:对当前列表顺序的反转

    reverse() 函数的用法: list = list.reverse() , 无参数传递

    示例如下:

    books = ['Python', 'Java', 'PHP']
    books.reverse()
    print(books)
    
    # 执行结果如下:
    # >>> ['PHP', 'Java', 'Python']
    

    sort() 函数

    sort() 函数的功能:对当前列表按照一定的规律进行排序

    sort() 函数的用法: list = list.sort(cmp=Node, key=Node, reverse=False)

    • cmp —> 可选参数,制定排序方案的函数
    • key —> 参数比较
    • reverse —> 排序规则,reverse = True (降序);reverse = False (升序),升序是默认状态
    • 这里的 cmp 和 key涉及到函数的知识点,后续的函数相关章节会详细介绍

    sort() 函数的注意事项:列表中的元素类型必须相同,否则会报错,无法排序

    示例如下:

    books = ['Python', 'C', 'PHP', 'Go', 'C++', 'Java']
    books.sort()
    print(books)
    
    # 执行结果如下:
    # >>> ['C', 'C++', 'Go', 'Java', 'PHP', 'Pwww.cppcns.comython']
    
    int_lists = [79, 6, 99, 46, 30]
    int_lists.sort(reverse=True)
    print(int_lists)
    
    # 执行结果如下:
    # >>> [99, 79, 46, 30, 6]
    
    test_list = ['Hello', 666, 3.14, True]
    test_list.sort()
    print(test_list)
    
    # 执行结果如下:
    # >>> TypeError: '<' not supported between instances of 'int' and 'str'
    

    clear() 函数

    clear() 函数的功能:将当前列表的数据清空

    clear() 函数的用法: list = list.clear() , 该函数无参数,无返回值

    示例如下:

    int_list = [79, 6, 99, 46, www.cppcns.com30]
    int_list.clear()
    print(int_list)
    print(len(int_list))
    
    # 执行结果如下:
    # >>> []
    # >>> 0
    

    思考一个问题:当我们使用 clear() 函数 清空一个列表时,和重新命名一个空的列表,哪个更节省资源?

    其实相对来说使用 clear() 函数更节省资源;当我们创造一个变量的时候,会占用一个内存地址,使用该变量之后该变量地址则会被内存管家清空。再次使用时,又会生成新的内存地址,这个过程也是需要消耗资源的,只是因为速度处理的比较快我们无法感知罢了。

    copy() 函数

    c编程客栈opy() 函数的功能:将当前列表复制一份新的列表,虽然新的列表虽与旧的列表的内容相同,但是内存地址不同

    copy() 函数的用法:list = list.copy() ,该函数无参数,返回一个与旧列表一模一样的列表

    copy() 函数与 2次赋值 的区别:

    • 二次赋值的变量与原始变量共享相同的内存地址空间
    • copy() 函数创建的新列表与原始列表不是一个内存空间,新列表的变量值不因原列表变量的值的变更而变更
    • copy() 函数属于浅拷贝

    示例如下:

    old_list = [1, 2, 3, 4, 5]
    new_list = old_list.copy()
    
    print(new_list)
    print("\'old_list\'内存地址为:" + str(id(old_list)), "\'new_list\'内存地址为:" + str(id(new_list)))
    
    # 执行结果如下:
    # >>> [1, 2, 3, 4, 5]
    # >>> 'old_list'内存地址为:2175764462080 'new_list'内存地址为:2175767330496
    

    copy() 函数与 2次赋值 的区别示例如下:

    old_list = [1, 2, 3, 4, 5]
    new_list_01 = old_list
    new_list_02 = old_list.copy()
    
    old_list.append(6)
    
    print(new_list_01)
    print(new_list_02)
    
    # 执行结果如下:
    # >>> [1, 2, 3, 4, 5, 6]
    # >>> [1, 2, 3, 4, 5]
    

    浅拷贝

    什么是浅拷贝?

    通俗的说,我们有一个列表 a,列表里的元素还是列表。当我们拷贝出新列表 b 后,无论是 a 还是 b 的内部的列表中的数据发生了变化后,相互之间都会受到影响。这就是浅拷贝。

    浅拷贝示例如下:

    old_list = [[1, 2, 3], [4, 5]]
    new_list = old_list.copy()
    
    old_list[1].append(6)
    print(str(old_list), "--------," + str(new_list))
    
    # 执行结果如下:
    # >>> [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] --------,[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
    
    
    new_list[0].append(0)
    print(str(old_list), "--------," + str(new_list))
    
    # 执行结果如下:
    # >>> [[1, 2, 3, 0], [4, 5, 6]] --------,[[1, 2, 3, 0], [4, 5, 6]]
    

    深拷贝

    什么是深拷贝?

    深拷贝不仅对列表第一层进行了 copy ,对深层的数据也进行了 copy, 原始变量与新变量之间完全不共享数据,这就是深拷贝。

    深拷贝示例如下:

    old_list_deepcopy = [[1, 2, 4], [4, 5]]
    new_list_deepcopy = copy.deepcopy(old_list_deepcopy)
    
    old_list_deepcopy[1].append(6)
    print(str(old_list_deepcopy), "--------," + str(new_list_deepcopy))
    
    # 执行结果如下:
    # >>> [[1, 2, 4], [4, 5, 6]] --------,[[1, 2, 4], [4, 5]]
    
    
    new_list_deepcopy[0].append(0)
    print(str(old_list_deepcopy), "--------," + str(new_list_deepcopy))
    
    # 执行结果如下:
    # >>> [[1, 2, 4], [4, 5, 6]] --------,[[1, 2, 4, 0], [4, 5]]

    关于浅拷贝与深拷贝,我们再来看看对 数字类型 和 字符串类型又是怎样的,示例如下:

    str_1 = "python"
    print("str_1: ", str_1, id(str_1))
    
    str_2 = str_1
    print("str_2: ", str_2, id(str_2))
    
    str_3 = copy.copy(str_2)
    print("str_3: ", str_3, id(str_3))
    
    str_4 = copy.deepcopy(str_1)
    print("str_4: ", str_4, id(str_4))
    
    # 执行结果如下:
    # >>> str_1: python 140222883317104
    # >>> str_2: python 140222883317104
    # >>> str_3: python 140222883317104
    # >>> str_4: python 140222883317104

    可以看出,数字类型与字符串类型的浅拷贝与深拷贝是没有区别的,都是指向aZpazed的同意内存地址,所以深拷贝与浅拷贝是没有意义的

    extend() 函数

    extend() 函数的功能:将其他列表或元组中的元素一次性的导入到当前列表中

    extend() 函数的用法:list = list.extend(iterable) ,iterable 代表列表或元组,该函数无返回值。

    示例如下:

    students = ['Neo', 'Jack', 'Lily']
    new_students = ('Lilei', 'Lily')
    print(id(students))
    
    # 执行结果如下:
    # >>> 2032966498816
    
    students.extend(new_students)
    
    print(students)
    print(id(students))
    
    # 执行结果如下:
    # >>> ['Neo', 'Jack', 'Lily', 'Lilei', 'Lily']  相同的成员(元素)并aZpazed不会覆盖掉
    # >>> 2032966498816

    小练习:完成列表合并功能

    例如给出两个列表[1, 3, 5, 7, 9]和[2, 4, 6, 8, 10],最终合并为[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

    list_1 = [1, 3, 5, 7, 9]
    list_2 = [2, 4, 6, 8, 10]
    list_1.extend(list_2)
    print(list_1)
    
    # 执行结果如下:
    # >>> [1, 3, 5, 7, 9, 2, 4, 6, 8, 10]
    
    
    list_1.sort()
    print(list_1)
    
    # 执行结果如下:
    # >>> [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

    以上就是Python学习之列表常用方法总结的详细内容,更多关于Python列表的资料请关注我们其它相关文章!

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