从语法的角度来看，Python数据结构非常直观，它们提供了大量操作选择。 您需要根据数据所涉及的内容，是否需要修改，或者它是否为固定数据以及需要什么访问类型(如开始/结束/随机等)来选择Python数据结构。
列表(List)
列表(List)代表了Python中最通用的数据结构类型。 列表是一个容器，它在方括号中包含逗号分隔的值(项目或元素)。 当我们想要处理多个相关的值时，列表很有用。 当列表将数据保存在一起时，我们可以一次对多个值执行相同的方法和操作。 列表索引从零开始，与字符串不同，列表是可变的。
数据结构 - 列表
>>>
>>> # Any Empty List
>>> empty_list = []
>>>
>>> # A list of String
>>> str_list = ['Life', 'Is', 'Beautiful']
>>> # A list of Integers
>>> int_list = [1, 4, 5, 9, 18]
>>>
>>> #Mixed items list
>>> mixed_list = ['This', 9, 'is', 18, 45.9, 'a', 54, 'mixed', 99, 'list']
>>> # To print the list
>>>
>>> print(empty_list)
[]
>>> print(str_list)
['Life', 'Is', 'Beautiful']
>>> print(type(str_list))
<class 'list'>
>>> print(int_list)
[1, 4, 5, 9, 18]
>>> print(mixed_list)
['This', 9, 'is', 18, 45.9, 'a', 54, 'mixed', 99, 'list']
访问Python列表中的项目
列表中的每个项目都分配一个数字 - 即该数字的索引或位置。索引总是从零开始，第二个索引是一个，依此类推。 要访问列表中的项目，我们可以在方括号内使用这些索引编号。 例如，请注意以下代码 -
>>> mixed_list = ['This', 9, 'is', 18, 45.9, 'a', 54, 'mixed', 99, 'list']
>>>
>>> # To access the First Item of the list
>>> mixed_list[0]
'This'
>>> # To access the 4th item
>>> mixed_list[3]
18
>>> # To access the last item of the list
>>> mixed_list[-1]
'list'
空的对象
空对象是最简单和最基本的Python内置类型。多次使用它们而没有注意到并将它扩展到我们创建的每个类。编写一个空类的主要目的是暂时阻止某些东西，然后扩展并向其添加行为。
将行为添加到类意味着用对象替换数据结构并更改对其的所有引用。 因此，在创建任何内容之前，检查数据是否很重要，无论是伪装的对象。 请注意以下代码以获得更好的理解:
>>> #Empty objects
>>>
>>> obj = object()
>>> obj.x = 9
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#3>", line 1, in <module>
obj.x = 9
AttributeError: 'object' object has no attribute 'x'
所以从上面可以看到，不可能在直接实例化的对象上设置任何属性。当Python允许对象具有任意属性时，它需要一定量的系统内存来跟踪每个对象具有的属性，以存储属性名称及其值。 即使没有存储属性，也会为潜在的新属性分配一定量的内存。
因此Python默认禁用对象和其他内置插件的任意属性。
>>> # Empty Objects
>>>
>>> class EmpObject:
pass
>>> obj = EmpObject()
>>> obj.x = 'Hello, World!'
>>> obj.x
'Hello, World!'
因此，如果想将属性组合在一起，可以将它们存储在一个空对象中，如上面的代码所示。 但是，并不建议这种方法。 请记住，只有在您要指定数据和行为时才应使用类和对象。
元组
元组与元素类似，可以存储元素。 但是，它们是不可变的，所以不能添加，删除或替换对象。 元组提供的主要好处是因为它的不变性，可以将它们用作字典中的键，或者在对象需要散列值的其他位置使用它们。
元组用于存储数据，而不是行为。 如果需要行为来操作元组，则需要将元组传递到执行操作的函数(或另一个对象上的方法)。
由于元组可以作为字典键，所存储的值彼此不同。 可以通过用逗号分隔值来创建一个元组。 元组包裹在圆括号中，但不是强制性的。 以下代码显示了两个相同的分配。
>>> stock1 = 'MSFT', 95.00, 97.45, 92.45
>>> stock2 = ('MSFT', 95.00, 97.45, 92.45)
>>> type (stock1)
<class 'tuple'>
>>> type(stock2)
<class 'tuple'>
>>> stock1 == stock2
True
>>>
定义一个元组
元组与元素列表非常相似，只是整个元素集包含在圆括号中而不是方括号中。
就像当对一个列表进行切片时一样，会得到一个新的列表，当对一个元组进行切片时，会得到一个新的元组。
>>> tupl = ('Tuple','is', 'an','IMMUTABLE', 'list')
>>> tupl
('Tuple', 'is', 'an', 'IMMUTABLE', 'list')
>>> tupl[0]
'Tuple'
>>> tupl[-1]
'list'
>>> tupl[1:3]
('is', 'an')
Python元组方法
以下代码显示了Python元组的方法 -
>>> tupl
('Tuple', 'is', 'an', 'IMMUTABLE', 'list')
>>> tupl.append('new')
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#148>", line 1, in <module>
tupl.append('new')
AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'append'
>>> tupl.remove('is')
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#149>", line 1, in <module>
tupl.remove('is')
AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'remove'
>>> tupl.index('list')
4
>>> tupl.index('new')
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#151>", line 1, in <module>
tupl.index('new')
ValueError: tuple.index(x): x not in tuple
>>> "is" in tupl
True
>>> tupl.count('is')
1
从上面显示的代码中，我们可以知道元组是不可变的，因此 -
- 不能将元素添加到元组中。
- 不能附加或扩展一个方法。
- 不能从元组中移除元素。
- 元组没有删除或弹出方法。
- 计数和索引是元组中可用的方法。
字典
Dictionary是Python内置的数据类型之一，它定义了键和值之间的一对一关系。
定义词典
观察以下代码以了解有关定义字典的信息 -
>>> # empty dictionary
>>> my_dict = {}
>>>
>>> # dictionary with integer keys
>>> my_dict = { 1:'msft', 2: 'IT'}
>>>
>>> # dictionary with mixed keys
>>> my_dict = {'name': 'Aarav', 1: [ 2, 4, 10]}
>>>
>>> # using built-in function dict()
>>> my_dict = dict({1:'msft', 2:'IT'})
>>>
>>> # From sequence having each item as a pair
>>> my_dict = dict([(1,'msft'), (2,'IT')])
>>>
>>> # Accessing elements of a dictionary
>>> my_dict[1]
'msft'
>>> my_dict[2]
'IT'
>>> my_dict['IT']
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#177>", line 1, in <module>
my_dict['IT']
KeyError: 'IT'
>>>
从上面的代码可以看到:
- 首先创建一个包含两个元素的字典并将其分配给变量
my_dict。 每个元素都是一个键 - 值对，整个元素集都用大括号括起来。 - 数字
1是键，msft是它的值。 同样，2是键，it是它的值。 - 可以通过键获取值，但反之亦然。 因此，当我们尝试
my_dict ['it']时，它会引发一个例外，因为'it'是一个不存在的键。
修改字典
观察以下代码以了解有关修改字典的信息 -
>>> # Modifying a Dictionary
>>>
>>> my_dict
{1: 'msft', 2: 'IT'}
>>> my_dict[2] = 'Software'
>>> my_dict
{1: 'msft', 2: 'Software'}
>>>
>>> my_dict[3] = 'Microsoft Technologies'
>>> my_dict
{1: 'msft', 2: 'Software', 3: 'Microsoft Technologies'}
从上面的代码可以观察到 -
- 字典中不能有重复的键。 更改现有键的值将删除旧值。
- 可以随时添加新的键值对。
- 字典在元素之间没有顺序的概念，它们是简单的无序集合。
在字典中混合数据类型
观察以下代码以了解如何在字典中混合数据类型 -
>>> # Mixing Data Types in a Dictionary
>>>
>>> my_dict
{1: 'msft', 2: 'Software', 3: 'Microsoft Technologies'}
>>> my_dict[4] = 'Operating System'
>>> my_dict
{1: 'msft', 2: 'Software', 3: 'Microsoft Technologies', 4: 'Operating System'}
>>> my_dict['Bill Gates'] = 'Owner'
>>> my_dict
{1: 'msft', 2: 'Software', 3: 'Microsoft Technologies', 4: 'Operating System',
'Bill Gates': 'Owner'}
从上面的代码可以观察到 -
- 字典值可以是任何数据类型，包括字符串，整数，包括字典本身。
- 与字典值不同，字典的键更受限制，但可以是任何类型的字符串，整数或任何其他类型。
从字典中删除项目
观察以下代码以了解如果从字典中删除项目 -
>>> # Deleting Items from a Dictionary
>>>
>>> my_dict
{1: 'msft', 2: 'Software', 3: 'Microsoft Technologies', 4: 'Operating System',
'Bill Gates': 'Owner'}
>>>
>>> del my_dict['Bill Gates']
>>> my_dict
{1: 'msft', 2: 'Software', 3: 'Microsoft Technologies', 4: 'Operating System'}
>>>
>>> my_dict.clear()
>>> my_dict
{}
从上面的代码可以观察到 -
del- 允许通过键从字典中删除单个项目。clear- 从字典中删除所有项目。
集合
Set()是一个没有重复元素的无序集合。 虽然单个项目是不可变的，但设置本身是可变的，也就是说可以添加或删除组中的元素/项目。可以执行像联合，交叉等数学运算。
尽管集合通常可以使用树来实现，但可以使用哈希表来实现在Python中设置。 这允许它高度优化的方法来检查集合中是否包含特定的元素
创建一个集合
通过将所有项目(元素)放置在大括号{}内，用逗号或使用内置函数set()分隔来创建一个集合。 遵守以下几行代码 -
>>> #set of integers
>>> my_set = {1,2,4,8}
>>> print(my_set)
{8, 1, 2, 4}
>>>
>>> #set of mixed datatypes
>>> my_set = {1.0, "Hello World!", (2, 4, 6)}
>>> print(my_set)
{1.0, (2, 4, 6), 'Hello World!'}
>>>
集合方法
观察以下代码以了解有关集合的方法 -
>>> >>> #METHODS FOR SETS
>>>
>>> #add(x) Method
>>> topics = {'Python', 'Java', 'C#'}
>>> topics.add('C++')
>>> topics
{'C#', 'C++', 'Java', 'Python'}
>>>
>>> #union(s) Method, returns a union of two set.
>>> topics
{'C#', 'C++', 'Java', 'Python'}
>>> team = {'Developer', 'Content Writer', 'Editor','Tester'}
>>> group = topics.union(team)
>>> group
{'Tester', 'C#', 'Python', 'Editor', 'Developer', 'C++', 'Java', 'Content
Writer'}
>>> # intersets(s) method, returns an intersection of two sets
>>> inters = topics.intersection(team)
>>> inters
set()
>>>
>>> # difference(s) Method, returns a set containing all the elements of
invoking set but not of the second set.
>>>
>>> safe = topics.difference(team)
>>> safe
{'Python', 'C++', 'Java', 'C#'}
>>>
>>> diff = topics.difference(group)
>>> diff
set()
>>> #clear() Method, Empties the whole set.
>>> group.clear()
>>> group
set()
>>>
集合的操作符
观察以下代码以了解有关运算符的集合 -
>>> # PYTHON SET OPERATIONS
>>>
>>> #Creating two sets
>>> set1 = set()
>>> set2 = set()
>>>
>>> # Adding elements to set
>>> for i in range(1,5):
set1.add(i)
>>> for j in range(4,9):
set2.add(j)
>>> set1
{1, 2, 3, 4}
>>> set2
{4, 5, 6, 7, 8}
>>>
>>> #Union of set1 and set2
>>> set3 = set1 | set2 # same as set1.union(set2)
>>> print('Union of set1 & set2: set3 = ', set3)
Union of set1 & set2: set3 = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}
>>>
>>> #Intersection of set1 & set2
>>> set4 = set1 & set2 # same as set1.intersection(set2)
>>> print('Intersection of set1 and set2: set4 = ', set4)
Intersection of set1 and set2: set4 = {4}
>>>
>>> # Checking relation between set3 and set4
>>> if set3 > set4: # set3.issuperset(set4)
print('Set3 is superset of set4')
elif set3 < set4: #set3.issubset(set4)
print('Set3 is subset of set4')
else: #set3 == set4
print('Set 3 is same as set4')
Set3 is superset of set4
>>>
>>> # Difference between set3 and set4
>>> set5 = set3 - set4
>>> print('Elements in set3 and not in set4: set5 = ', set5)
Elements in set3 and not in set4: set5 = {1, 2, 3, 5, 6, 7, 8}
>>>
>>> # Check if set4 and set5 are disjoint sets
>>> if set4.isdisjoint(set5):
print('Set4 and set5 have nothing in common\n')
Set4 and set5 have nothing in common
>>> # Removing all the values of set5
>>> set5.clear()
>>> set5 set()
