# 5. 数据结构

本章将详细介绍一些您已经了解的内容，并添加了一些新内容。

## 5.1. 列表的更多特性

列表数据类型还有更多的方法。这里是列表对象方法的清单：

`list.``append`(x)

  添加一个元素到列表的末尾。相当于 `a[len(a):] = [x]` 。

`list.``extend`(iterable)

  通过附加iterable中的所有项来扩展列表。相当于 `a [len（a）：] = iterable` 。

`list.``insert`(i, x)

  在一个给定的位置插入一个项目。第一个参数是要插入位置之前的一个索引，所以 `a.insert（0，x）` 插入在列表头部， `a.insert（len（a），x）` 等同于 `a.append（x）` 。

`list.``remove`(x)

  Remove the first item from the list whose value is x. It is an error if there is no such item.

`list.``pop`([i])

  删除列表中给定位置的元素并返回它。如果没有给定位置，`a.pop()` 将会删除并返回列表中的最后一个元素。（ i 两边的方括号表示这个参数是可选的，而不是要你输入方括号。你会在 Python 参考库中经常看到这种表示法)。

`list.``clear`()

  删除列表中所有的元素。相当于 `del a[:]` 。

`list.``index`(x[, start[, end]])

  Return zero-based index in the list of the first item whose value is x. Raises a `ValueError` if there is no such item.

  可选参数 start 和 end 是切片符号，用于搜索出指定的列表子序列。返回的索引是相对于原列表计算的，而不是 start 参数。

`list.``count`(x)

  返回元素 x 在列表中出现的次数。

`list.``sort`(key=None, reverse=False)

  对列表中的项目进行排序（参数可用于自定义排序，详情请参阅 `sorted()` ）。

`list.``reverse`()

  反转列表中的元素。

`list.``copy`()

  返回列表的一个浅拷贝。相当于 `a[:]` 。

列表方法示例：

    >>> fruits = ['orange', 'apple', 'pear', 'banana', 'kiwi', 'apple', 'banana']
    >>> fruits.count('apple')
    2
    >>> fruits.count('tangerine')
    0
    >>> fruits.index('banana')
    3
    >>> fruits.index('banana', 4)  # Find next banana starting a position 4
    6
    >>> fruits.reverse()
    >>> fruits
    ['banana', 'apple', 'kiwi', 'banana', 'pear', 'apple', 'orange']
    >>> fruits.append('grape')
    >>> fruits
    ['banana', 'apple', 'kiwi', 'banana', 'pear', 'apple', 'orange', 'grape']
    >>> fruits.sort()
    >>> fruits
    ['apple', 'apple', 'banana', 'banana', 'grape', 'kiwi', 'orange', 'pear']
    >>> fruits.pop()
    'pear'

你可能已经注意到，像 `insert` ，`remove` 或者 `sort` 方法，只修改列表，没有打印出返回值——它们返回默认值 `None` 。[1] 这是Python中所有可变数据结构的设计原则。

### 5.1.1. 列表作为栈使用

列表方法使得列表作为堆栈非常容易，最后一个插入，最先取出（“后进先出”）。要添加一个项目到堆栈的顶端，使用 `append()` 。要从堆栈顶部检索一个项目，请使用 `pop()` ，不用指定索引。例如

    >>> stack = [3, 4, 5]
    >>> stack.append(6)
    >>> stack.append(7)
    >>> stack
    [3, 4, 5, 6, 7]
    >>> stack.pop()
    7
    >>> stack
    [3, 4, 5, 6]
    >>> stack.pop()
    6
    >>> stack.pop()
    5
    >>> stack
    [3, 4]

### 5.1.2. 列表作为队列使用

列表也有可能被用来作队列——先添加的元素被最先取出 (“先进先出”)；然而列表用作这个目的相当低效。因为在列表的末尾添加和弹出元素非常快，但是在列表的开头插入或弹出元素却很慢 (因为所有的其他元素必须向右或向左移一位)。

若要实现一个队列， `collections.deque` 被设计用于快速地从两端操作。例如

    >>> from collections import deque
    >>> queue = deque(["Eric", "John", "Michael"])
    >>> queue.append("Terry")           # Terry arrives
    >>> queue.append("Graham")          # Graham arrives
    >>> queue.popleft()                 # The first to arrive now leaves
    'Eric'
    >>> queue.popleft()                 # The second to arrive now leaves
    'John'
    >>> queue                           # Remaining queue in order of arrival
    deque(['Michael', 'Terry', 'Graham'])

### 5.1.3. 列表推导式

列表推导式提供了一个更简单的创建列表的方法。常见的用法是把某种操作应用于序列或可迭代对象的每个元素上，然后使用其结果来创建列表，或者通过满足某些特定条件元素来创建子序列。

例如，建设我们想创建一个 squares 列表，像这样

    >>> squares = []
    >>> for x in range(10):
    ...     squares.append(x**2)
    ...
    >>> squares
    [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

注意这里创建（或被重写）的名为 `x` 的变量在for循环后仍然存在。我们可以计算squares的值而不会产生任何副作用

    squares = list(map(lambda x: x**2, range(10)))

或者，等价于

    squares = [x**2 for x in range(10)]

上面这种写法更加简洁易读

列表推导式由一对方括号包含着以下内容构成：一个表达式，后面跟着一个 `for` 从句，再然后是0或多个 `for` 或 `if` 从句。其结果将会是一个新列表，由表达式依据其后面的 `for` 和 `if` 从句计算得出的结果来构成。举例来说，如下列表推导式结合两个列表中的不相等的元素

    >>> [(x, y) for x in [1,2,3] for y in [3,1,4] if x != y]
    [(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]

而这等价于

    >>> combs = []
    >>> for x in [1,2,3]:
    ...     for y in [3,1,4]:
    ...         if x != y:
    ...             combs.append((x, y))
    ...
    >>> combs
    [(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]

注意在上面两个代码片段中， `for` 和 `if` 的顺序是相同的。

如果表达式是一个元组（例如上面的 `(x, y)`），那么就必须加上括号

    >>> vec = [-4, -2, 0, 2, 4]
    >>> # create a new list with the values doubled
    >>> [x*2 for x in vec]
    [-8, -4, 0, 4, 8]
    >>> # filter the list to exclude negative numbers
    >>> [x for x in vec if x >= 0]
    [0, 2, 4]
    >>> # apply a function to all the elements
    >>> [abs(x) for x in vec]
    [4, 2, 0, 2, 4]
    >>> # call a method on each element
    >>> freshfruit = ['  banana', '  loganberry ', 'passion fruit  ']
    >>> [weapon.strip() for weapon in freshfruit]
    ['banana', 'loganberry', 'passion fruit']
    >>> # create a list of 2-tuples like (number, square)
    >>> [(x, x**2) for x in range(6)]
    [(0, 0), (1, 1), (2, 4), (3, 9), (4, 16), (5, 25)]
    >>> # the tuple must be parenthesized, otherwise an error is raised
    >>> [x, x**2 for x in range(6)]
      File "<stdin>", line 1, in <module>
        [x, x**2 for x in range(6)]
                   ^
    SyntaxError: invalid syntax
    >>> # flatten a list using a listcomp with two 'for'
    >>> vec = [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]
    >>> [num for elem in vec for num in elem]
    [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

列表推导可以使用复杂的表达式和嵌套函数

    >>> from math import pi
    >>> [str(round(pi, i)) for i in range(1, 6)]
    ['3.1', '3.14', '3.142', '3.1416', '3.14159']

### 5.1.4. 嵌套的列表推导式

列表推导式中的初始表达式可以是任何表达式，包括另一个列表推导式。

考虑下面这个 3x4的矩阵，它由3个长度为4的列表组成

    >>> matrix = [
    ...     [1, 2, 3, 4],
    ...     [5, 6, 7, 8],
    ...     [9, 10, 11, 12],
    ... ]

下面的列表推导式将交换其行和列

    >>> [[row[i] for row in matrix] for i in range(4)]
    [[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]

如上所示，嵌套的列表推导式计算的是 `for` 和 `if` 后的内容，所以这个例子等价于

    >>> transposed = []
    >>> for i in range(4):
    ...     transposed.append([row[i] for row in matrix])
    ...
    >>> transposed
    [[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]

反过来说，也等价于

    >>> transposed = []
    >>> for i in range(4):
    ...     # the following 3 lines implement the nested listcomp
    ...     transposed_row = []
    ...     for row in matrix:
    ...         transposed_row.append(row[i])
    ...     transposed.append(transposed_row)
    ...
    >>> transposed
    [[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]

实际应用中，你应该会更喜欢使用内置函数去组成复杂的流程语句。 `zip()` 函数将会很好地处理这种情况

    >>> list(zip(*matrix))
    [(1, 5, 9), (2, 6, 10), (3, 7, 11), (4, 8, 12)]

关于本行中星号的详细说明，参见 参数列表的展开。

## 5.2. `del` 语句

有一种方法可以从列表中按照给定的索引而不是值来删除一个元素： `del` 语句。它不同于有返回值的 `pop()` 方法。 `del` 语句也可以从列表中删除一个切片，或清空整个列表（我们之前的方式是把空列表赋值给列表切片）。例如

    >>> a = [-1, 1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
    >>> del a[0]
    >>> a
    [1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
    >>> del a[2:4]
    >>> a
    [1, 66.25, 1234.5]
    >>> del a[:]
    >>> a
    []

`del` 也可以被用来删除整个变量

    >>> del a

此后再引用 `a` 时会报错（直到另一个值被赋给它）。我们会在后面了解到 `del` 的其他用法。

## 5.3. 元组和序列

我们看到列表和字符串有很多共同特性，例如索引和切片操作。他们是 序列 数据类型（参见 typeseeq）中的两种。随着Python语言的发展，其他的序列类型也会被加入其中。这里介绍另一种标准序列类型：元组。

一个元组由几个被逗号隔开的值组成，例如

    >>> t = 12345, 54321, 'hello!'
    >>> t[0]
    12345
    >>> t
    (12345, 54321, 'hello!')
    >>> # Tuples may be nested:
    ... u = t, (1, 2, 3, 4, 5)
    >>> u
    ((12345, 54321, 'hello!'), (1, 2, 3, 4, 5))
    >>> # Tuples are immutable:
    ... t[0] = 88888
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
    >>> # but they can contain mutable objects:
    ... v = ([1, 2, 3], [3, 2, 1])
    >>> v
    ([1, 2, 3], [3, 2, 1])

如你所见，元组在输出是总是被圆括号包围的，以便正确表示嵌套元组。输入时圆括号可有可无，不过经常会是必须的（如果这个元组是一个更大的表达式的一部分）。给元组中的一个单独的元素赋值是不允许的，当然你可以创建包含可变对象的元组，例如包含列表。

虽然元组可能看起来与列表很像，但它们通常是在不同的场景被使用，并且有着不同的用途。元组是 immutable （不可变的），其序列通常包含不同种类的元素，并且通过解包（这一节下面会解释）或者索引来访问（如果是 `namedtuples` 的话甚至还可以通过属性访问）。列表是 mutable （可变的），并且列表中的元素一般是同种类型的，并且通过迭代访问。

一个特殊的问题是构造包含0个或1个元素的元组：为了适应这种情况，语法有一些额外的改变。空元组可以直接被一对空圆括号创建，含有一个元素的元组可以通过在这个元素后添加一个逗号来构建（圆括号里只有一个值的话不够明确）。丑陋，但是有效。例如

    >>> empty = ()
    >>> singleton = 'hello',    # <-- note trailing comma
    >>> len(empty)
    0
    >>> len(singleton)
    1
    >>> singleton
    ('hello',)

语句 `t = 12345, 54321, 'hello!'` 是 元组打包 的一个例子：值 `12345`, `54321` 和 `'hello!'` 被打包进元组。其逆操作也是允许的

    >>> x, y, z = t

这被称为 序列解包 也是很恰当的，因为解包操作的等号右侧可以是任何序列。序列解包要求等号左侧的变量数与右侧序列里所含的元素数相同。注意可变参数其实也只是元组打包和序列解包的组合。

## 5.4. 集合

Python也包含有 集合 类型。集合是由不重复元素组成的无序的集。它的基本用法包括成员检测和消除重复元素。集合对象也支持像 联合，交集，差集，对称差分等数学运算。

花括号或者 ;func:set 方法可以用来创建集合。注意：如果要创建空集合，则只能用 `set()`，不能用 `{}`，因为后者创建的是空字典，这是我们下一节会讨论的数据结构。

以下是一些简单的示例：

    >>> basket = {'apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana'}
    >>> print(basket)                      # show that duplicates have been removed
    {'orange', 'banana', 'pear', 'apple'}
    >>> 'orange' in basket                 # fast membership testing
    True
    >>> 'crabgrass' in basket
    False

    >>> # Demonstrate set operations on unique letters from two words
    ...
    >>> a = set('abracadabra')
    >>> b = set('alacazam')
    >>> a                                  # unique letters in a
    {'a', 'r', 'b', 'c', 'd'}
    >>> a - b                              # letters in a but not in b
    {'r', 'd', 'b'}
    >>> a | b                              # letters in a or b or both
    {'a', 'c', 'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}
    >>> a & b                              # letters in both a and b
    {'a', 'c'}
    >>> a ^ b                              # letters in a or b but not both
    {'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}

类似于列表推导式 list comprehensions，集合也支持推导式形式

    >>> a = {x for x in 'abracadabra' if x not in 'abc'}
    >>> a
    {'r', 'd'}

## 5.5. 字典

另一个非常有用的Python內建数据类型是 字典 （参见 Mapping Types — dict）。字典在其他语言里可能会被叫做 联合内存 或 联合数组。与以连续整数为索引的序列不同，字典是以 关键字 为索引，关键字可以是任意不可变类型，通常是字符串或数字。如果一个元组只包含字符串，数字或元组，那么这个元组也可以作关键字。但如果元组直接或间接地包含了可变对象，那么它就不能作关键字。列表不能用做关键字，因为列表可以通过索引，切片或 `append()` 和 :meth:`extend`之类的方法来改变。

It is best to think of a dictionary as an unordered set of key: value pairs, with the requirement that the keys are unique (within one dictionary). A pair of braces creates an empty dictionary: `{}`. Placing a comma-separated list of key:value pairs within the braces adds initial key:value pairs to the dictionary; this is also the way dictionaries are written on output.

字典主要的操作是使用关键字存储和解析值。也可以用 `del` 来删除一个键值对。如果你使用了一个已经存在的关键字来存储值，那么之前与这个关键字关联的值就会被遗忘。用一个不存在的键来取值则会报错。

Performing `list(d.keys())` on a dictionary returns a list of all the keys used in the dictionary, in arbitrary order (if you want it sorted, just use `sorted(d.keys())` instead). [2] To check whether a single key is in the dictionary, use the `in` keyword.

以下是使用字典的一些简单示例

    >>> tel = {'jack': 4098, 'sape': 4139}
    >>> tel['guido'] = 4127
    >>> tel
    {'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098}
    >>> tel['jack']
    4098
    >>> del tel['sape']
    >>> tel['irv'] = 4127
    >>> tel
    {'guido': 4127, 'irv': 4127, 'jack': 4098}
    >>> list(tel.keys())
    ['irv', 'guido', 'jack']
    >>> sorted(tel.keys())
    ['guido', 'irv', 'jack']
    >>> 'guido' in tel
    True
    >>> 'jack' not in tel
    False

`dict()` 构造函数可以直接从键值对序列里创建字典。

    >>> dict([('sape', 4139), ('guido', 4127), ('jack', 4098)])
    {'sape': 4139, 'jack': 4098, 'guido': 4127}

次卧，字典推导式可以从任意的键值表达式中创建字典

    >>> {x: x**2 for x in (2, 4, 6)}
    {2: 4, 4: 16, 6: 36}

当关键字是简单字符串时，有时直接通过关键字参数来指定键值对更方便

    >>> dict(sape=4139, guido=4127, jack=4098)
    {'sape': 4139, 'jack': 4098, 'guido': 4127}

## 5.6. 循环的技巧

当在字典中循环时，用 `items()` 方法可将关键字和对应的值同时取出

    >>> knights = {'gallahad': 'the pure', 'robin': 'the brave'}
    >>> for k, v in knights.items():
    ...     print(k, v)
    ...
    gallahad the pure
    robin the brave

当在序列中循环时，用 `enumerate()` 函数可以将索引位置和其对应的值同时取出

    >>> for i, v in enumerate(['tic', 'tac', 'toe']):
    ...     print(i, v)
    ...
    0 tic
    1 tac
    2 toe

当同时在两个或更多序列中循环时，可以用 `zip()` 函数将其内元素一一匹配

    >>> questions = ['name', 'quest', 'favorite color']
    >>> answers = ['lancelot', 'the holy grail', 'blue']
    >>> for q, a in zip(questions, answers):
    ...     print('What is your {0}?  It is {1}.'.format(q, a))
    ...
    What is your name?  It is lancelot.
    What is your quest?  It is the holy grail.
    What is your favorite color?  It is blue.

当逆向循环一个序列时，先正向定位序列，然后调用 `reversed()` 函数

    >>> for i in reversed(range(1, 10, 2)):
    ...     print(i)
    ...
    9
    7
    5
    3
    1

如果要按某个指定顺序循环一个序列，可以用 `sorted()` 函数，它可以在不改动原序列的基础上返回一个新的排好序的序列

    >>> basket = ['apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana']
    >>> for f in sorted(set(basket)):
    ...     print(f)
    ...
    apple
    banana
    orange
    pear

有时可能会想在循环时修改列表内容，一般来说改为创建一个新列表是比较简单且安全的

    >>> import math
    >>> raw_data = [56.2, float('NaN'), 51.7, 55.3, 52.5, float('NaN'), 47.8]
    >>> filtered_data = []
    >>> for value in raw_data:
    ...     if not math.isnan(value):
    ...         filtered_data.append(value)
    ...
    >>> filtered_data
    [56.2, 51.7, 55.3, 52.5, 47.8]

## 5.7. 深入条件控制

`while` 和 `if` 条件句中可以使用任意操作，而不仅仅是比较操作。

比较操作符 `in` 和 `not in` 校验一个至是否在（或不在）一个序列里。操作符 `is` 和 `is not` 比较两个对象是不是同一个对象，这只跟像列表这样的可变对象有关。所有的比较操作符都有相同的优先级，且这个优先级比数值运算符低。

比较操作可以传递。例如 `a < b == c``校验是否 ``a` 小于 `b` 并且 `b` 等于 `c`。

比较操作可以通过逻辑运算符 `and` 和 `or` 来组合，并且比较操作（或其他任何逻辑运算）的结果都可以用 `not` 来取反义。这些操作符的优先级又低于比较操作符。在它们之中，`not` 优先级最高， `or``优先级最低，因此 ``A and not B or C` 等价于 `(A and (not B)) or C`。一如既往，你也可以在这种式子里使用圆括号。

逻辑运算符 `and` 和 `or` 也被成为 短路 运算符：它们的参数从左至右解析，一旦可以确定结果解析就会停止。例如，如果 `A` 和 `C` 为真而 `B` 为假，那么 `A and B and C `` 不会解析 ``C`。当作用于普通值而非逻辑值时，短路操作符的返回值通常是最后一个变量。

也可以把比较操作或者逻辑表达式的结果赋值给一个变量，例如

    >>> string1, string2, string3 = '', 'Trondheim', 'Hammer Dance'
    >>> non_null = string1 or string2 or string3
    >>> non_null
    'Trondheim'

注意 Python 与 C 不同，赋值操作不能发生在表达式内部。C程序员可能会对此抱怨，但它避免了一类C程序中常见的错误：想在表达式中写 `==` 时却写成了 `=`。

## 5.8. 序列和其它类型的比较

序列对象可以与相同类型的其他对象比较。它们使用 字典顺序 进行比较：首先比较两个序列的第一个元素，如果不同，那么这就决定了比较操作的结果。如果它们相同，就再比较每个序列的第二个元素，以此类推，直到有一个序列被耗尽。如果要比较的两个元素本身就是相同类型的序列，那么就递归进行字典顺序比较。如果两个序列中所有的元素都相等，那么我们认为这两个序列相等。如果一个序列是另一个序列的初始子序列，那么短序列就小于另一个。字典顺序对字符串来说，是使用单字符的 Unicode 码的顺序。下面是同类型序列之间比较的例子

    (1, 2, 3)              < (1, 2, 4)
    [1, 2, 3]              < [1, 2, 4]
    'ABC' < 'C' < 'Pascal' < 'Python'
    (1, 2, 3, 4)           < (1, 2, 4)
    (1, 2)                 < (1, 2, -1)
    (1, 2, 3)             == (1.0, 2.0, 3.0)
    (1, 2, ('aa', 'ab'))   < (1, 2, ('abc', 'a'), 4)

注意对不同类型对象来说，只要待比较对象提供了合适的比较方法，就可以使用 `<` 和 `>` 来比较。例如，混合数值类型是通过他们的数值进行比较的，所以 0 等于 0.0，等等。否则，解释器将抛出一个 `TypeError` 异常，而不是随便给出一个结果。

脚注

[1] | 别的语言可能会返回一个可变对象，他们允许方法连续执行，例如 `d->insert("a")->remove("b")->sort();`。

[2] | Calling `d.keys()` will return a dictionary view object. It supports operations like membership test and iteration, but its contents are not independent of the original dictionary – it is only a view.