python基础数据结构：序列、映射、集合

参考资料：

渝中ssl适用于网站、小程序/APP、API接口等需要进行数据传输应用场景，ssl证书未来市场广阔！成为创新互联的ssl证书销售渠道，可以享受市场价格4-6折优惠！如果有意向欢迎电话联系或者加微信：13518219792（备注：SSL证书合作）期待与您的合作！

Python中常见的数据结构可以统称为容器（container）。序列（如列表和元组）、映射（如字典）以及集合（set）是三类主要的容器。

一、序列（列表、元组和字符串）

序列中的每个元素都有自己的编号。Python中有6种内建的序列。其中列表和元组是最常见的类型。其他包括字符串、Unicode字符串、buffer对象和xrange对象。下面重点介绍下列表、元组和字符串。

1、列表

列表是可变的，这是它区别于字符串和元组的最重要的特点，一句话概括即：列表可以修改，而字符串和元组不能。

（1）、创建

通过下面的方式即可创建一个列表：

输出：

['hello', 'world']

[1, 2, 3]

可以看到，这中创建方式非常类似于javascript中的数组。

（2）、list函数

通过list函数（其实list是一种类型而不是函数）对字符串创建列表非常有效：

输出：

['h', 'e', 'l', 'l', 'o']

2、元组

元组与列表一样，也是一种序列，唯一不同的是元组不能被修改（字符串其实也有这种特点）。

（1） 、创建

输出：

(1, 2, 3) ('jeffreyzhao', 'cnblogs') (1, 2, 3, 4) () (1,)

从上面我们可以分析得出：

a、逗号分隔一些值，元组自动创建完成；

b、元组大部分时候是通过圆括号括起来的；

c、空元组可以用没有包含内容的圆括号来表示；

d、只含一个值的元组，必须加个逗号（,）；

（2）、tuple函数

tuple函数和序列的list函数几乎一样：以一个序列（注意是序列）作为参数并把它转换为元组。如果参数就算元组，那么该参数就会原样返回：

输出：

(1, 2, 3)

('j', 'e', 'f', 'f')

(1, 2, 3)

Traceback (most recent call last):

File "F:\Python\test.py", line 7, in

t4=tuple(123)

TypeError: 'int' object is not iterable

3、字符串

（1）创建

输出：

Hello world

H

H

e

l

l

o

w

o

r

l

d

（2）、格式化

format（）：

print(‘{0} was {1} years old when he wrote this book’. format(name,age) )

print(‘{} was {} years old when he wrote this book’. format(name,age) )

print(‘{name} was {age} years old when he wrote this book’. format(name=’Lily’,age=’22’) )

#对于浮点数“0.333”保留小数点后三位

print(‘{0 : .3f}’.format(1.0/3) )

结果：0.333

#使用下划线填充文本，并保持文字处于中间位置

#使用^定义‘_____hello_____’字符串长度为11

print(‘{0 : ^_11}’.format(‘hello’) )

结果：_____hello_____

% :

格式化操作符的右操作数可以是任何东西，如果是元组或者映射类型（如字典），那么字符串格式化将会有所不同。

输出：

Hello,world

Hello,World

注意：如果需要转换的元组作为转换表达式的一部分存在，那么必须将它用圆括号括起来：

输出：

Traceback (most recent call last):

File "F:\Python\test.py", line 2, in

str1='%s,%s' % 'Hello','world'

TypeError: not enough arguments for format string

如果需要输出%这个特殊字符，毫无疑问，我们会想到转义，但是Python中正确的处理方式如下：

输出：100%

对数字进行格式化处理，通常需要控制输出的宽度和精度：

输出：

3.14

3.141593

3.14

字符串格式化还包含很多其他丰富的转换类型，可参考官方文档。

4、通用序列操作（方法）

从列表、元组以及字符串可以“抽象”出序列的一些公共通用方法（不是你想像中的CRUD），这些操作包括：索引（indexing）、分片（sliceing）、加（adding）、乘（multiplying）以及检查某个元素是否属于序列的成员。除此之外，还有计算序列长度、最大最小元素等内置函数。

（1）索引

输出

H

2

345

索引从0（从左向右）开始，所有序列可通过这种方式进行索引。神奇的是，索引可以从最后一个位置（从右向左）开始，编号是-1：

输出：

o

3

123

（2）分片

分片操作用来访问一定范围内的元素。分片通过冒号相隔的两个索引来实现：

输出：

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

[1, 2, 3, 4]

[6, 7, 8, 9]

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

[7, 8]

[7, 8, 9]

不同的步长，有不同的输出：

输出：

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

[0, 2, 4, 6, 8]

[0, 3, 6, 9]

[]

（3）序列相加

输出：

Hello world

[1, 2, 3, 2, 3, 4]

Traceback (most recent call last):

File "F:\Python\test.py", line 7, in

print str1+num1

TypeError: cannot concatenate 'str' and 'list' objects

（4）乘法

输出：

[None, None, None, None, None, None, None, None, None, None]

HelloHello

[1, 2, 1, 2]

Traceback (most recent call last):

File "F:\Python\test.py", line 5, in

print str1*num1

TypeError: can't multiply sequence by non-int of type 'list'

（5）成员资格

in运算符会用来检查一个对象是否为某个序列（或者其他类型）的成员（即元素）：

输出：

False

True

True

（6）长度、最大最小值

通过内建函数len、max和min可以返回序列中所包含元素的数量、最大和最小元素。

输出：

5

o

H

5

123

1

二、映射（字典）

映射中的每个元素都有一个名字，如你所知，这个名字专业的名称叫键。字典（也叫散列表）是Python中唯一内建的映射类型。

1、键类型

字典的键可以是数字、字符串或者是元组，键必须唯一。在Python中，数字、字符串和元组都被设计成不可变类型，而常见的列表以及集合（set）都是可变的，所以列表和集合不能作为字典的键。键可以为任何不可变类型，这正是Python中的字典最强大的地方。

输出：

{1: 1}

Traceback (most recent call last):

File "F:\Python\test.py", line 6, in

d[list1]="Hello world."

TypeError: unhashable type: 'list'

2、自动添加

即使键在字典中并不存在，也可以为它分配一个值，这样字典就会建立新的项。

3、成员资格

表达式item in d（d为字典）查找的是键（containskey），而不是值（containsvalue）。

三、集合

集合（Set）在Python 2.3引入，通常使用较新版Python可直接创建，如下所示：

strs=set(['jeff','wong','cnblogs'])

nums=set(range(10))

看上去，集合就是由序列（或者其他可迭代的对象）构建的。集合的几个重要特点和方法如下：

1、副本是被忽略的

集合主要用于检查成员资格，因此副本是被忽略的，如下示例所示,输出的集合内容是一样的。

输出如下：

set([0, 1, 2, 3, 4, 5])

set([0, 1, 2, 3, 4, 5])

2、集合元素的顺序是随意的

这一点和字典非常像，可以简单理解集合为没有value的字典。

输出如下：

set(['wong', 'cnblogs', 'jeff'])

3、集合常用方法

a、并集union

输出：

set([1, 2, 3])

set([2, 3, 4])

set([1, 2, 3, 4])

union操作返回两个集合的并集，不改变原有集合。使用按位与（OR）运算符“|”可以得到一样的结果：

输出和上面union操作一模一样的结果。

其他常见操作包括（交集）,=,=,-,copy()等等，这里不再列举。

输出如下：

set([1, 2, 3])

set([2, 3, 4])

set([2, 3])

True

set([1, 2, 3])

False

b、add和remove

和序列添加和移除的方法非常类似，可参考官方文档：

输出：

set([1])

set([1, 2])

set([1])

set([1])

False

Traceback (most recent call last):

File "F:\Python\test.py", line 9, in

set1.remove(29) #移除不存在的项

KeyError: 29

4、frozenset

集合是可变的，所以不能用做字典的键。集合本身只能包含不可变值，所以也就不能包含其他集合：

输出如下：

Traceback (most recent call last):

File "F:\Python\test.py", line 3, in

set1.add(set2)

TypeError: unhashable type: 'set'

可以使用frozenset类型用于代表不可变（可散列）的集合：

输出：

set([1, frozenset([2])])

xml是否可以实现Python和C++的交互

这个是可以的。

#coding=utf-8

import

xml.dom.minidom

#打开xml文档

dom

=

xml.dom.minidom.parse('abc.xml')

#得到文档元素对象

root

=

dom.documentElement

print

root.nodeName

print

root.nodeValue

print

root.nodeType

print

root.ELEMENT_NODE

Python编程常用技巧

清理用户输入

对输入的的值进行清理处理，是常见的程序要求。比如要做大小写转化、要验证输入字符的注入，通常可以通过写正则用Regex来做专项任务。但是对于复杂的情况，可以用一些技巧，比如下面：

user_input = "This\nstring has\tsome whitespaces...\r\n"

character_map = {

ord('\n') : ' ',

ord('\t') : ' ',

ord('\r') : None

}

在此示例中，可以看到空格字符"\n"和"\t"都被替换为空格，而 "\r"被删除。

这是一个简单的示例，我们还可以使用unicodedata包和combinin()函数来生成大的映射表,以生成映射来替换字符串。

提示用户输入

命令行工具或脚本需要输入用户名和密码才能操作。要用这个功能，一个很有用的技巧是使用getpass模块：

import getpass

user = getpass.getuser()

password = getpass.getpass()

这三行代码就可以让我们优雅的交互提醒用户输入输入密码并捕获当前的系统用户和输入的密码，而且输入密码时候会自动屏蔽显示，以防止被人窃取。

查找字符串频率

如果需要使用查找类似于某些输入字符串的单词，可以使用difflib来实现：

import difflib

difflib.get_close_matches('appel', ['ape', 'apple', 'peach', 'puppy'], n=2)

# 返回['apple', 'ape']

difflib.get_close_matches会查找相似度最匹配的字串。本例中，第一个参数与第二个参数匹配。提供可选参数n，该参数指定要返回的最大匹配数，以及参数cutoff(默认值为0.6)设置为thr确定匹配字符串的分数。

关于Python编程常用技巧，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对python编程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于python编程的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

python 字典为什么这么快

因为字典是通过键来索引的，关联到相对的值，理论上他的查询复杂度是O(1)。

哈希表（也叫散列表），根据关键值对(Key-value)而直接进行访问的数据结构。它通过把key和value映射到表中一个位置来访问记录，这种查询速度非常快，更新也快。而这个映射函数叫做哈希函数，存放值的数组叫做哈希表。 哈希函数的实现方式决定了哈希表的搜索效率。

Python数据结构-哈希表（Hash Table）

哈希表（Hash Table） ：通过键 key 和一个映射函数 Hash(key) 计算出对应的值 value，把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。

哈希函数（Hash Function） ：将哈希表中元素的关键键值映射为元素存储位置的函数。

哈希冲突（Hash Collision） ：不同的关键字通过同一个哈希函数可能得到同一哈希地址。

哈希表的两个核心问题是： 「哈希函数的构建」 和 「哈希冲突的解决方法」 。

常用的哈希函数方法有：直接定址法、除留余数法、平方取中法、基数转换法、数字分析法、折叠法、随机数法、乘积法、点积法等。

常用的哈希冲突的解决方法有两种：开放地址法和链地址法。

给你一个整数数组 nums 和两个整数 k 和 t 。请你判断是否存在 两个不同下标 i 和 j，使得 abs(nums[i] - nums[j]) = t ，同时又满足 abs(i - j) = k 。

如果存在则返回 true，不存在返回 false。

给定两个数组 nums1 和 nums2 ，返回 它们的交集 。输出结果中的每个元素一定是 唯一 的。我们可以 不考虑输出结果的顺序 。

给你两个整数数组 nums1 和 nums2 ，请你以数组形式返回两数组的交集。返回结果中每个元素出现的次数，应与元素在两个数组中都出现的次数一致（如果出现次数不一致，则考虑取较小值）。可以不考虑输出结果的顺序。

请你判断一个 9 x 9 的数独是否有效。只需要 根据以下规则 ，验证已经填入的数字是否有效即可。

数字 1-9 在每一行只能出现一次。

数字 1-9 在每一列只能出现一次。

数字 1-9 在每一个以粗实线分隔的 3x3 宫内只能出现一次。（请参考示例图）

力扣217

力扣389

力扣496

内容参考：

网站名称：映射表函数python 映射 函数
转载注明：http://kswjz.com/article/dodoshj.html