Python列表list操作相关知识小结

当然,温习的同时也要发散思考,因为有些看似无关紧要的、约定俗成的语言习惯,例如数组索引为何从0开始,其背后可能大有来历。知其然,亦需知其所以然啊喵喵喵~~~

最后,在基础知识之上,更要探索进阶,例如学习生成器表达式,这样既能更扎实地掌握基础,又能融会贯通,获得更全面的认知升级。

Python的列表是怎样滴?

列表(list)是一种有序的集合,可以随时添加、查找和删除元素。

列表支持加入不同数据类型的元素:数字、字符串、列表、元组等。

列表通过有序的索引可遍历所有的元素,从前往后数,索引是[0,n-1],从后往前数,索引是[-1, -n],其中n是列表的长度。

列表可以是不含元素的空列表,也可以包含超级多的元素(在内存大小支持的情况下)。

list_a = []  # 空列表,即len(list_a) == 0
list_b = [2018, 10, '2018-10-1', ['hi', 1, 2], (33, 44)]

# list_b 长度为5,包含2个数字元素、1个字符串元素、1个列表元素和1个元组元素
len(list_b) == 5
list_b[0] == list_b[-5] == 2018
lits_b[3] == list_b[-2] == ['hi', 1, 2]
lits_b[4] == list_b[-1] == (33, 44)

Python中怎么操作列表?

1)创建列表:

用中括号[]包裹元素,元素使用逗号分隔。

用list()方法,转化生成列表。

列表生成式/列表解析式/列表推导式,生成列表。

list_a = [1, 2, 3]
list_b = list("abc") # list_b == ['a', 'b', 'c']
list_c = list((4, 5, 6)) # list_c == [4, 5, 6]
list_d = [i for i in list_a] # list_d == [1, 2, 3]
list_e = [i*j for i in list_a for j in list_c] # list_e == [4,5,6,10,12,12,15,18]
list_f = [i*j for i,j in zip(list_a,list_c)] # list_f == [4, 10, 18]
list_g = [i for i in list_a if i%2 == 0] # list_g == [2]

# 结合range()函数,range(start, stop[, step])
list_h = list(range(3)) # list_h == [0, 1, 2]
list_i = list(range(3,7)) # list_i == [3, 4, 5, 6]
list_j = list(range(3,9,2)) # list_j == [3, 5, 7]

# 找出100以内的能够被3整除的正整数
list_k = list(range(3,100,3)) # list_k == [3, 6, 9, ..., 96, 99]

2)扩充列表:

用append()方法,在列表尾部添加单个新元素。

用insert()方法,在列表中指定位置添加元素。

用 “+” 运算符,将两个列表拼接出一个新列表。

用extend()方法,在一个列表后面拼接进另一个列表。

# 以下分别添加2个元素
list_a = []
list_a.append('happy') # list_a == ['happy']
list_a.insert(0, 'very') # list_a == ['very', 'happy']

# 以下两种扩充列表方式
list_1 = ['I', 'am']
list_2 = ['very', 'happy']
list_3 = list_1 + list_2 # 新列表 list_3 == ['I', 'am', 'very', 'happy']
list_1.extend(list_2) # 原列表1扩充,list_1 == ['I', 'am', 'very', 'happy']

3)删减列表与销毁列表:

用del list[m] 语句,删除指定索引m处的元素。

用remove()方法,删除指定值的元素(第一个匹配项)。

用pop()方法,取出并删除列表末尾的单个元素。

用pop(m)方法,取出并删除索引值为m的元素。

用clear()方法,清空列表的元素。(杯子还在,水倒空了)

用del list 语句,销毁整个列表。(杯子和水都没有了)

# 以下4种删除列表元素方式
list_1 = list_2 = list_3 = list_4 = ['I', 'am', 'very', 'happy']
del list_1[0] # list_1 == ['am', 'very', 'happy']
list_2.remove('I') # list_2 == ['am', 'very', 'happy']
list_3.pop() # list_3 == ['I', 'am', 'very']
list_4.pop(0) # list_4 == ['am', 'very', 'happy']

# 清空与销毁
list_a = [1, 2, 3]
list_b = [1, 2, 3]
list_b.clear()  # list_b == []
del list_a  # 没有list_a了,再使用则会报错

4)列表切片:

基本含义:从第i位索引起,向右取到后n位元素为止,按m间隔过滤

基本格式:[i : i+n : m] ;i 是切片的起始索引值,为列表首位时可省略;i+n 是切片的结束位置,为列表末位时可省略;m 可以不提供,默认值是1,不允许为0,当m为负数时,列表翻转。注意:这些值都可以大于列表长度,不会报越界。

li = [1, 4, 5, 6, 7, 9, 11, 14, 16]

# 以下写法都可以表示整个列表,其中 X >= len(li)
li[0:X] == li[0:] == li[:X] == li[:] == li[::] == li[-X:X] == li[-X:]

li[1:5] == [4,5,6,7] # 从1起,取5-1位元素
li[1:5:2] == [4,6] # 从1起,取5-1位元素,按2间隔过滤
li[-1:] == [16] # 取倒数第一个元素
li[-4:-2] == [9, 11] # 从倒数第四起,取-2-(-4)=2位元素
li[:-2] == li[-len(li):-2] == [1,4,5,6,7,9,11] # 从头开始,取-2-(-len(li))=7位元素

# 注意列表先翻转,再截取
li[::-1] == [16,14,11,9,7,6,5,4,1] # 翻转整个列表
li[::-2] == [16,11,7,5,1] # 翻转整个列表,再按2间隔过滤
li[:-5:-1] == [16,14,11,9] # 翻转整个列表,取-5-(-len(li))=4位元素
li[:-5:-3] == [16,9] # 翻转整个列表,取-5-(-len(li))=4位元素,再按3间隔过滤

li[::0] # 报错(ValueError: slice step cannot be zero)

5) 其它操作:

用len()方法,统计全部元素的个数。
用count()方法,统计指定值的元素的个数。
用max()方法,统计元素中的最大值(要求元素类型相同;数字类型直接比较,其它类型比较id)
用min()方法,统计元素中的最小值(要求元素类型相同;数字类型直接比较,其它类型比较id)
用index()方法,查找指定值的元素的索引位置(第一个匹配项)。
用reverse()方法,翻转列表中的元素。
用copy()方法,浅拷贝并生成新的列表。
用deepcopy()方法,深拷贝并生成新的列表。
用sort()方法,在原列表基础上进行排序。
用sorted()方法,将新列表基础上对原列表的元素进行排序。

list_1 = [2018, 10, '2018-10-1', ['hi', 1, 2], (33, 44)]
len(list_1) == 5
list_1.count(10) == 1 # 元素10的数量为1
list_1.index(10) == 1 # 元素10的索引为1
list_1.reverse() # list_1 == [(33, 44), ['hi', 1, 2], '2018-10-1', 10, 2018]

# 比较浅拷贝与深拷贝
import copy
list_a = [2018, 10, '2018-10-1', ['hi', 1, 2], (33, 44)]
list_b = ['hi', 1, 2]
list_c = list_a.copy() # list_c == [2018, 10, '2018-10-1', ['hi', 1, 2], (33, 44)]
list_d = copy.deepcopy(list_a) # list_d == [2018, 10, '2018-10-1', ['hi', 1, 2], (33, 44)]

# 改变原列表中的可变对象元素
list_a[3].append('new') # list_a == [2018, 10, '2018-10-1', ['hi', 1, 2, 'new'], (33, 44)]

# 浅拷贝中的可变对象会随原列表变化而变化
list_c == [2018, 10, '2018-10-1', ['hi', 1, 2, 'new'], (33, 44)]

# 深拷贝中的可变对象不会随原列表变化而变化
list_d == [2018, 10, '2018-10-1', ['hi', 1, 2], (33, 44)]

# 比较sort() 与 sorted()
list_1 = list_2 = [2,1,4,6,5,3]
list_1.sort() # 原列表变化:list_1 == [1,2,3,4,5,6]
list_3 = sorted(list_2) # 原列表不变:list_2 == [2,1,4,6,5,3]; list_3 == [1,2,3,4,5,6]

Python列表索引为何从0始?

权威解释来自Guido van Rossum(Python之父)的博文:《Why Python uses 0-based indexing》

一句话总结:索引从0开始,切片用法很优雅。

翻译精华如下:

我决定在Python中使用0-based索引方式的一个原因,就是切片语法(slice notation)。

让我们来先看看切片的用法。可能最常见的用法,就是“取前n位元素”或“从第i位索引起,取后n位元素”(前一种用法,实际上是i==起始位的特殊用法)。如果这两种用法实现时可以不在表达式中出现难看的+1或-1,那将会非常的优雅。

使用0-based的索引方式、半开区间切片和缺省匹配区间的话(Python最终采用这样的方式),上面两种情形的切片语法就变得非常漂亮:a[:n]和a[i:i+n],前者是a[0:n]的缩略写法。

如果使用1-based的索引方式,那么,想让a[:n]表达“取前n个元素”的意思,你要么使用闭合区间切片语法,要么在切片语法中使用切片起始位和切片长度作为切片参数。半开区间切片语法如果和1-based的索引方式结合起来,则会变得不优雅。而使用闭合区间切片语法的话,为了从第i位索引开始取后n个元素,你就得把表达式写成a[i:i+n-1]。

……

特别是当两个切片操作位置邻接时,第一个切片操作的终点索引值是第二个切片的起点索引值时,太漂亮了,无法舍弃。例如,你想将一个字符串以i,j两个位置切成三部分,这三部分的表达式将会是a[:i],a[i:j]和a[j:]。

其它编程语言的索引?

索引从0开始的编程语言:C、C++、Python、Java、PHP、Ruby、Javascript...

索引从1开始的编程语言:ABC、Matlab、VB、易语言、大部分shell语言...

索引从其它值开始的编程语言:Pascal、Lua...

还有像表示星期、月份等序列结构的数据,各种编程语言也划分成了不同阵营。

它们出于何种考虑?

C语言:索引从0开始,可以大大提升内存寻址计算的效率,详细分析参考《[C语言数组元素下标为何从0开始](https://blog.csdn.net/bufanq/article/details/51330197)》

大部分shell语言:大多数是从1开始,来源参考[stackexchange这篇问答](https://unix.stackexchange.com/questions/252368/is-there-a-reason-why-the-first-element-of-a-zsh-array-is-indexed-by-1-instead-o)

Pascal、Lua:默认从1开始,但支持改变起始索引值,原因据说是对非专业的开发者更友好,来源参考[这篇知乎问答](https://www.zhihu.com/question/19675689/answer/19174752)

以上列举的原因是最审慎的、体面的解释,话题应该到此终结,因为“索引应该从几开始最好”这个问题的破坏性不亚于“哪种编程语言是最好的”......

优雅漂亮的结尾:生成器表达式

列表生成式是一种漂亮优雅的东西,然而它有一个致命的缺点:它一次性把所有元素加载到内存中,当列表过长的时候,便会占据过多的内存资源,而且,我们通常仅需要使用少数的元素,这样未使用的元素所占据的绝大部分的内存,就成了不必要的支出。

生成器是一种更高级更优雅的东西,它使用“懒加载”的原理,并不生成完整的列表,而是迭代地、即时地、按需地生成元素,这样不仅能极大地节省内存空间,而且,在理论上,它可以生成一个无穷大的列表!

大多数生成器是以函数来实现的,然而,它并不返回(return)一个值,而是生成(yield)一个值,并挂起程序。然后,通过next()方法生成并马上返回一个元素,或者通过for循环,逐一生成和返回全部元素。

next()效率太低,且调用次数越界时会抛出StopIteration的异常,而for循环会自动捕捉这个异常,并停止调用,所以使用更佳。

# 计算斐波那契数列的生成器
def fibon(n):
a = b = 1
for i in range(n):
yield a # 使用yield
a, b = b, a + b

# 计算前1000000个数,通过next()函数,按顺序每次生成一个数
g = fibon(1000000)
next(g) # 1
next(g) # 1
next(g) # 2
next(g) # 3
next(g) # 5
# 以此类推,但若调用超过1000000次,就会报异常StopIteration

# 计算前1000000个数,通过for循环逐一打印生成数
for x in fibon(1000000):
print(x)

生成器表达式与列表生成式极其形似,只是把[]改成了(),但背后的原理大不相同。

l = [x*2 for x in range(5)] # 列表生成式,4以内整数的2倍数
g = (x*2 for x in range(5)) # 生成器表达式
type(l)  # 结果:<type 'list'>
type(g)  # 结果:<type 'generator'>

print(l) # 结果:[0,2,4,6,8]
print(g) # 结果:<generator object at 0x000002173F0EBC50>
next(g)  # 0
next(g)  # 2
next(g)  # 4
next(g)  # 6
next(g)  # 8
next(g)  # Traceback (most recent call last): ....StopIteration

for x in g:
print(x, end=' ') # 结果:0 2 4 6 8

这篇文章就结束到这了,如果对你有帮助希望多多支持我们。

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