5. 資料結構

這個章節將會更深入的介紹一些你已經學過的東西的細節上，並且加入一些你還沒有接觸過的部分。

5.1. 進一步了解 List（串列）

List（串列）這個資料型態，具有更多操作的方法。下面條列了所有關於 list 的物件方法：

list.append(x)

將一個新的項目加到 list 的尾端。等同於 a[len(a):] = [x]。

list.extend(iterable)

將 iterable（可列舉物件）接到 list 的尾端。等同於 a[len(a):] = iterable。

list.insert(i, x)

將一個項目插入至 list 中給定的位置。第一個引數為插入處前元素的索引值，所以 a.insert(0, x) 會插入為 list 首位，而 a.insert(len(a), x) 則相當於 a.append(x)。

list.remove(x)

从列表中删除第一个值为 x 的元素。未找到指定元素时，触发 ValueError 异常。

list.pop([i])

移除 list 中給定位置的項目，並回傳它。如果沒有指定位置， a.pop() 將會移除 list 中最後的項目並回傳它。（在 i 周圍的方括號代表這個參數是選用的，並不代表你應該在該位置輸入方括號。你將會常常在 Python 函式庫參考指南中看見這個表示法）

list.clear()

刪除 list 中所有項目。這等同於 del a[:] 。

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

回傳 list 中第一個值等於 x 的項目之索引值（從零開始的索引）。若 list 中無此項目，則丟出 ValueError 錯誤。

引數 start 和 end 的定義跟在 slice 表示法中相同，搜尋的動作被這兩個引數限定在 list 中特定的子序列。但要注意的是，回傳的索引值是從 list 的開頭開始算，而不是從 start 開始算。

list.count(x)

回傳數值為 x 在 list 中所出現的次數。

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

將 list 中的項目排序。（有參數可以使用來進行客製化的排序，請參考 sorted() 部分的解釋）

list.reverse()

將 list 中的項目前後順序反過來。

list.copy()

回傳一個淺複製 (shallow copy) 的 list 。等同於 a[:]。

以下是一個使用到許多 list 物件方法的例子：

>>> 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'

你可能會注意到一些方法，像是 insert 、 remove 或者是 sort ，並不會印出回傳的值，事實上，他們回傳預設值 None 1。這是一個用於 Python 中所有可變資料結構的設計法則。

还有，不是所有数据都可以排序或比较。例如，[None, 'hello', 10] 就不可排序，因为整数不能与字符串对比，而 None 不能与其他类型对比。有些类型根本就没有定义顺序关系，例如，3+4j < 5+7j 这种对比操作就是无效的。

5.1.1. 將 List 作為 Stack（堆疊）使用

List 的操作方法使得它非常簡單可以用來實作 stack（堆疊）。Stack 為一個遵守最後加入元素最先被取回（後進先出，"last-in, first-out"）規則的資料結構。你可以使用方法 append() 將一個項目放到堆疊的頂層。而使用方法 pop() 且不給定索引值去取得堆疊最上面的項目。舉例而言：

>>> 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. 將 List 作為 Queue（佇列）使用

我們也可以將 list 當作 queue（佇列）使用，即最先加入元素最先被取回（先進先出，"first-in, first-out"）的資料結構。然而，list 在這種使用方式下效率較差。使用 append 和 pop 來加入和取出尾端的元素較快，而使用 insert 和 pop 來插入和取出頭端的元素較慢（因為其他元素都需要挪動一格）。

如果要實作 queue，請使用 collections.deque ，其被設計成能快速的從頭尾兩端加入和取出。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. List Comprehensions（串列綜合運算）

List Comprehension（串列綜合運算）讓你可以用簡潔的方法創建 list。常見的應用是基於一個 list 或 iterable（可列舉物件），將每一個元素經過某個運算的結果串接起來成為一個新的 list 。或是創建一個 list 的子序列，其每一個元素皆滿足一個特定的條件。

舉例來說，假設我們要創建一個「平方的 list」：

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

注意這是創建（或複寫）一個變數叫 x 其在迴圈結束後仍然存在。我們可以這樣產生平方串列而不造成任何 side effects（副作用）：

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

或與此相等的：

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

這樣更簡潔和易讀。

列表推导式的方括号内包含以下内容：一个表达式，后面为一个 for 子句，然后，是零个或多个 for 或 if 子句。结果是由表达式依据 for 和 if 子句求值计算而得出一个新列表。 举例来说，以下列表推导式将两个列表中不相等的元素组合起来：

>>> [(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)]

而這和下者相同：

>>> 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 for 和 if 在這兩段程式裡的順序是相同的。

如果 expression 是一個 tuple（例如上面例子中的 (x, y)），它必須加上小括弧：

>>> 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]

List comprehensions 可以含有複雜的 expression 和巢狀的函式呼叫：

>>> 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. 巢狀的 List Comprehensions

最初放在 list comprehesion 中的 expression 可以是任何形式的 expression，包括再寫一個 list comprehension。

考慮以下表示 3x4 矩陣的範例，使用 list 包含 3 個長度為 4 的 list ：

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

以下的 list comprehesion 會將矩陣的行與列作轉置：

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

如同我們在上一節看到的，此巢狀的 list comprehension 為一個 list comprehension在 for 之前先被計算，接著再作一次 list comprehension，所以，這個例子和下者相同：

>>> 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]]

因此，也和下者相同：

>>> 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]]

在實際運用上，我們傾向於使用內建函式 (built-in functions) 而不是複雜的流程控制陳述式。在這個例子中，使用 zip() 函式會非常有效率：

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

關於星號的更多細節，請參考 解包实参列表 。

5.2. del 语句

del 语句按索引，而不是值从列表中移除元素。与返回值的 pop() 方法不同， del 语句也可以从列表中移除切片，或清空整个列表（之前是将空列表赋值给切片）。 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 也可以用來刪除變數：

>>> del a

刪除之後，對 a 的參照將會造成錯誤（至少在另一個值又被指派到它之前）。我們將在後面看到更多關於 del 的其他用法。

5.3. Tuples 和序列 (Sequences)

我們看到 lists 和 strings 有許多共同的特性，像是索引操作 (indexing) 以及切片操作 (slicing) 。他們是 序列 資料結構中的兩個例子（請參考 序列类型 --- list, tuple, range ）。由於 Python 是個持續發展中的語言，未來可能還會有其他的序列資料結構加入。接著要介紹是下一個標準序列資料結構： tuple 。

一個 tuple 是由若干個值藉由逗號區隔而組成，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])

如同我們看到的，被輸出的 tuple 總是以括號包著，如此巢狀的 tuple 才能被正確的直譯 (interpret)；他們可以是以被括號包著或不被包著的方式當作輸入，雖然括號的使用常常是有其必要的（譬如此 tuple 是一個較大的陳述式的一部分）。指派東西給 tuple 中個別的項是不行的，但是可以在 tuple 中放入含有可變項的物件，譬如 list 。

雖然 tuple 和 list 看起來很類似，但是他們通常用在不同的情況與不同目的。 tuple 是 immutable （不可變的），通常儲存異質的序列元素，並可經由拆解(unpacking) （請參考本節後段）或索引 (indexing) 來存取（或者在使用 namedtuples 的時候藉由屬性 (attribute) 來存取）。 list 是 mutable （可變的），其元素通常是同質的且可藉由迭代整個串列來存取。

一個特別的議題是，關於創建一個含有 0 個或 1 個項目的 tuple：語法上會採納一些奇怪的用法。空的 tuple 藉由一對空括號來創建；含有一個項目的 tuple 經由一個值加上一個逗點來創建（不需要用括號把一個單一的值包住）。醜，但有效率。例如：

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

陳述式 t = 12345, 54321, 'hello!' 就是一個 tuple packing 的例子： 12345 ， 54321 和 'hello!' 一起被放進 tuple 裡。反向操作也可以：

>>> x, y, z = t

這個正是我們所說序列拆解 (sequence unpacking) ，可運用在任何位在等號右邊的序列。序列拆解要求等號左邊的變數數量必須與等號右邊的序列中的元素數量相同。注意，多重指派就只是 tuple packing 和序列拆解的結合而已。

5.4. 集合 (Sets)

Python 也包含了一種用在集合 (sets) 的資料結構。一個 set 是一組無序且沒有重複的元素。基本的使用方式包括了成員測試和消除重複項。 Set 物件也支援聯集，交集，差集和互斥等數學操作。

大括號或 set() 函式都可以用來創建 set 。注意：要創建一個空的 set ，我們必須使用 set() 而不是 {} ；後者會創建一個空的 dictionary ，一種我們將在下一節討論的資料結構。

這裡是一個簡單的演示：

>>> 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'}

和 list comprehensions 類似，也有 set comprehensions （集合綜合運算）：

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

5.5. 字典（Dictionary）

下一個常用的 python 內建資料結構為 dictionary （請參考 映射类型 --- dict ）。 Dictionary 有時被稱為 "關聯記憶體" (associative memories) 或 "關聯矩陣" (associative arrays) 。不像序列是由一個範圍內的數字當作索引， dictionary 是由 key （鍵）來當索引， key 可以是任何不可變的型態；字串和數字都可以當作 key 。 Tuple 也可以當作 key 如果他們只含有字串、數字或 tuple；若一個 tuple 直接或間接地含有任何可變的物件，它就不能當作 key 。我們無法使用 list 當作 key ，因為 list 可以經由索引操作、切片操作或是方法像是 append() 和 extend() 來修改。

思考 dict 最好的方式是把它想成是一組鍵值對 (key: value pair) 的集合，其中 key 在同一個 dictionary（字典）裡必須是獨一無二的。使用一對大括號可創建一個空的字典 ：{}。將一串由逗號分隔的鍵值對置於大括號則可初始化字典。這同樣也是字典輸出時的格式。

Dict 主要的操作為藉由鍵來儲存一個值並且可藉由該鍵來取出該值。也可以使用 del 來刪除鍵值對。如果我們使用用過的鍵來儲存，該鍵所對應的較舊的值會被覆蓋。使用不存在的鍵來取出值會造成錯誤。

對字典使用 list(d) 會得到一個包含該字典所有鍵（key）的 list，其排列順序為插入時的順序。（若想要排序，則使用 sorted(d) 代替即可）。如果想確認一個鍵是否已存在於字典中，可使用關鍵字 in 。

這是個使用一個字典的簡單範例：

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

函式 dict() 可直接透過一串鍵值對序列來創建 dict：

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

此外， dict comprehensions 也可以透過鍵與值的陳述式來創建 dict ：

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

當鍵是簡單的字串時，使用關鍵字引數 (keyword arguments) 有時會較為簡潔：

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

5.6. 迴圈技巧

當對 dict 作迴圈時，鍵以及其對應的值可以藉由使用 items() 方法來同時取得：

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

當對序列作迴圈時，位置索引及其對應的值可以藉由使用 enumerate() 函式來同時取得：

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

要同時對兩個以上的序列作迴圈，可以將其以成對的方式放入 zip() 函式：

>>> 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.

要對序列作反向的迴圈，首先先寫出正向的序列，在對其使用 reversed() 函式：

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

要以迴圈對序列作排序，使用 sorted() 函式會得到一個新的經排序過的 list ，但不會改變原本的序列：

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

有時我們會想要以迴圈來改變的一個 list，但是，通常創建一個新的 list 會更簡單且安全：

>>> 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. 更多條件式主題

使用在 while 和 if 內的陳述式可以包含任何運算子，而不是只有比較運算子 (comparisons) 。

比較運算子 in 和 not in 檢查一個數值是否存在（不存在）於一個序列中。運算子 is 和 not is 比較兩個物件是否真的是相同的物件；這對可變物件例如 list 來說很重要。所有的比較運算子優先度都相同且都低於數值運算子。

比較運算是可以串連在一起的。例如， a < b == c 就是在測試 a 是否小於 b 和 b 是否等於 c 。

比較運算可以結合布林運算子 and 和 or ，且一個比較運算的結果（或任何其他布林表達式）可以加上 not 來否定。這些運算子的優先度都比比較運算子還低，其中， not 的優先度最高， or 的優先度最低，因此 A and not B or C 等同於 (A and (not B)) or C 。一如往常，括號可以用來表示任何想要的組合。

布林運算子 and 和 or 也被稱為短路 (short-circuit) 運算子：會將其引數從左至右進行運算，當結果出現時即結束運算。例如，若 A 和 C 為真但 B 為假，則 A and B and C 的運算並不會執行到 C 。當運算結果被當成一般數值而非布林值時，短路運算子的回傳值為最後被運算的引數。

將一個比較運算或其他布林表達式的結果指派給一個變數是可以的。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，在表达式内部赋值必须显式使用 海象运算符 :=。 这避免了 C 程序中常见的问题：要在表达式中写 == 时，却写成了 =。

5.8. 序列和其他資料結構之比較

序列对象可以与相同序列类型的其他对象比较。这种比较使用 字典式 顺序：首先，比较前两个对应元素，如果不相等，则可确定比较结果；如果相等，则比较之后的两个元素，以此类推，直到其中一个序列结束。如果要比较的两个元素本身是相同类型的序列，则递归地执行字典式顺序比较。如果两个序列中所有的对应元素都相等，则两个序列相等。如果一个序列是另一个的初始子序列，则较短的序列可被视为较小（较少）的序列。 对于字符串来说，字典式顺序使用 Unicode 码位序号排序单个字符。下面列出了一些比较相同类型序列的例子：

(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，若使用 < 或 > 來比較不同型態的物件是合法的，表示物件擁有適當的比較方法。例如，混合型數值比較是根據它們數字的值來做比較，所以 0 等於 0.0，等等。否則直譯器會選擇丟出一個 TypeError 錯誤而不是提供一個任意的排序。

註解

1

其他語言可能可以回傳可變的物件並允許方法串連，例如 d->insert("a")->remove("b")->sort(); 。