Python列表list操作相關(guān)知識(shí)小結(jié)

更新時(shí)間：2020年01月29日 22:01:43 作者：豌豆花下貓

今天，本喵帶大家仔細(xì)溫習(xí)一下Python的列表，溫故而知新，不亦說乎,需要的朋友可以參考下

當(dāng)然，溫習(xí)的同時(shí)也要發(fā)散思考，因?yàn)橛行┛此茻o關(guān)緊要的、約定俗成的語言習(xí)慣，例如數(shù)組索引為何從0開始，其背后可能大有來歷。知其然，亦需知其所以然啊喵喵喵~~~

最后，在基礎(chǔ)知識(shí)之上，更要探索進(jìn)階，例如學(xué)習(xí)生成器表達(dá)式，這樣既能更扎實(shí)地掌握基礎(chǔ)，又能融會(huì)貫通，獲得更全面的認(rèn)知升級。

Python的列表是怎樣滴？

列表（list）是一種有序的集合，可以隨時(shí)添加、查找和刪除元素。

列表支持加入不同數(shù)據(jù)類型的元素：數(shù)字、字符串、列表、元組等。

列表通過有序的索引可遍歷所有的元素，從前往后數(shù)，索引是[0,n-1]，從后往前數(shù)，索引是[-1, -n]，其中n是列表的長度。

列表可以是不含元素的空列表，也可以包含超級多的元素（在內(nèi)存大小支持的情況下）。

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

# list_b 長度為5，包含2個(gè)數(shù)字元素、1個(gè)字符串元素、1個(gè)列表元素和1個(gè)元組元素
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）創(chuàng)建列表：

用中括號[]包裹元素，元素使用逗號分隔。

用list()方法，轉(zhuǎn)化生成列表。

列表生成式/列表解析式/列表推導(dǎo)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]

# 結(jié)合range()函數(shù)，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以內(nèi)的能夠被3整除的正整數(shù)
list_k = list(range(3,100,3)) # list_k == [3, 6, 9, ..., 96, 99]

2）擴(kuò)充列表：

用append()方法，在列表尾部添加單個(gè)新元素。

用insert()方法，在列表中指定位置添加元素。

用 “+” 運(yùn)算符，將兩個(gè)列表拼接出一個(gè)新列表。

用extend()方法，在一個(gè)列表后面拼接進(jìn)另一個(gè)列表。

# 以下分別添加2個(gè)元素
list_a = []
list_a.append('happy') # list_a == ['happy']
list_a.insert(0, 'very') # list_a == ['very', 'happy']

# 以下兩種擴(kuò)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擴(kuò)充，list_1 == ['I', 'am', 'very', 'happy']

3）刪減列表與銷毀列表：

用del list[m] 語句，刪除指定索引m處的元素。

用remove()方法，刪除指定值的元素（第一個(gè)匹配項(xiàng)）。

用pop()方法，取出并刪除列表末尾的單個(gè)元素。

用pop(m)方法，取出并刪除索引值為m的元素。

用clear()方法，清空列表的元素。（杯子還在，水倒空了）

用del list 語句，銷毀整個(gè)列表。（杯子和水都沒有了）

# 以下4種刪除列表元素方式
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']

# 清空與銷毀
list_a = [1, 2, 3]
list_b = [1, 2, 3]
list_b.clear()  # list_b == []
del list_a  # 沒有l(wèi)ist_a了，再使用則會(huì)報(bào)錯(cuò)

4）列表切片：

基本含義：從第i位索引起，向右取到后n位元素為止，按m間隔過濾

基本格式：[i : i+n : m] ；i 是切片的起始索引值，為列表首位時(shí)可省略；i+n 是切片的結(jié)束位置，為列表末位時(shí)可省略；m 可以不提供，默認(rèn)值是1，不允許為0，當(dāng)m為負(fù)數(shù)時(shí)，列表翻轉(zhuǎn)。注意：這些值都可以大于列表長度，不會(huì)報(bào)越界。

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

# 以下寫法都可以表示整個(gè)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] # 從1起，取5-1位元素
li[1:5:2] == [4,6] # 從1起，取5-1位元素，按2間隔過濾
li[-1:] == [16] # 取倒數(shù)第一個(gè)元素
li[-4:-2] == [9, 11] # 從倒數(shù)第四起，取-2-(-4)=2位元素
li[:-2] == li[-len(li):-2] == [1,4,5,6,7,9,11] # 從頭開始，取-2-(-len(li))=7位元素

# 注意列表先翻轉(zhuǎn)，再截取
li[::-1] == [16,14,11,9,7,6,5,4,1] # 翻轉(zhuǎn)整個(gè)列表
li[::-2] == [16,11,7,5,1] # 翻轉(zhuǎn)整個(gè)列表，再按2間隔過濾
li[:-5:-1] == [16,14,11,9] # 翻轉(zhuǎn)整個(gè)列表，取-5-(-len(li))=4位元素
li[:-5:-3] == [16,9] # 翻轉(zhuǎn)整個(gè)列表，取-5-(-len(li))=4位元素，再按3間隔過濾

li[::0] # 報(bào)錯(cuò)（ValueError: slice step cannot be zero）

5) 其它操作：

用len()方法，統(tǒng)計(jì)全部元素的個(gè)數(shù)。
用count()方法，統(tǒng)計(jì)指定值的元素的個(gè)數(shù)。
用max()方法，統(tǒng)計(jì)元素中的最大值（要求元素類型相同；數(shù)字類型直接比較，其它類型比較id）
用min()方法，統(tǒng)計(jì)元素中的最小值（要求元素類型相同；數(shù)字類型直接比較，其它類型比較id）
用index()方法，查找指定值的元素的索引位置（第一個(gè)匹配項(xiàng)）。
用reverse()方法，翻轉(zhuǎn)列表中的元素。
用copy()方法，淺拷貝并生成新的列表。
用deepcopy()方法，深拷貝并生成新的列表。
用sort()方法，在原列表基礎(chǔ)上進(jìn)行排序。
用sorted()方法，將新列表基礎(chǔ)上對原列表的元素進(jìn)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的數(shù)量為1
list_1.index(10) == 1 # 元素10的索引為1
list_1.reverse() # list_1 == [(33, 44), ['hi', 1, 2], '2018-10-1', 10, 2018]

# 比較淺拷貝與深拷貝
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)]

# 改變原列表中的可變對象元素
list_a[3].append('new') # list_a == [2018, 10, '2018-10-1', ['hi', 1, 2, 'new'], (33, 44)]

# 淺拷貝中的可變對象會(huì)隨原列表變化而變化
list_c == [2018, 10, '2018-10-1', ['hi', 1, 2, 'new'], (33, 44)]

# 深拷貝中的可變對象不會(huì)隨原列表變化而變化
list_d == [2018, 10, '2018-10-1', ['hi', 1, 2], (33, 44)]

# 比較sort() 與 sorted()
list_1 = list_2 = [2,1,4,6,5,3]
list_1.sort() # 原列表變化：list_1 == [1,2,3,4,5,6]
list_3 = sorted(list_2) # 原列表不變：list_2 == [2,1,4,6,5,3]; list_3 == [1,2,3,4,5,6]

Python列表索引為何從0始？

權(quán)威解釋來自Guido van Rossum（Python之父）的博文：《Why Python uses 0-based indexing》

一句話總結(jié)：索引從0開始，切片用法很優(yōu)雅。

翻譯精華如下：

我決定在Python中使用0-based索引方式的一個(gè)原因，就是切片語法(slice notation)。

讓我們來先看看切片的用法?？赡茏畛Ｒ姷挠梅?，就是“取前n位元素”或“從第i位索引起，取后n位元素”(前一種用法，實(shí)際上是i==起始位的特殊用法)。如果這兩種用法實(shí)現(xiàn)時(shí)可以不在表達(dá)式中出現(xiàn)難看的+1或-1，那將會(huì)非常的優(yōu)雅。

使用0-based的索引方式、半開區(qū)間切片和缺省匹配區(qū)間的話（Python最終采用這樣的方式），上面兩種情形的切片語法就變得非常漂亮：a[:n]和a[i:i+n]，前者是a[0:n]的縮略寫法。

如果使用1-based的索引方式，那么，想讓a[:n]表達(dá)“取前n個(gè)元素”的意思，你要么使用閉合區(qū)間切片語法，要么在切片語法中使用切片起始位和切片長度作為切片參數(shù)。半開區(qū)間切片語法如果和1-based的索引方式結(jié)合起來，則會(huì)變得不優(yōu)雅。而使用閉合區(qū)間切片語法的話，為了從第i位索引開始取后n個(gè)元素，你就得把表達(dá)式寫成a[i:i+n-1]。

……

特別是當(dāng)兩個(gè)切片操作位置鄰接時(shí)，第一個(gè)切片操作的終點(diǎn)索引值是第二個(gè)切片的起點(diǎn)索引值時(shí)，太漂亮了，無法舍棄。例如，你想將一個(gè)字符串以i，j兩個(gè)位置切成三部分，這三部分的表達(dá)式將會(huì)是a[:i]，a[i:j]和a[j:]。

其它編程語言的索引？

索引從0開始的編程語言：C、C++、Python、Java、PHP、Ruby、Javascript...

索引從1開始的編程語言：ABC、Matlab、VB、易語言、大部分shell語言...

索引從其它值開始的編程語言：Pascal、Lua...

還有像表示星期、月份等序列結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，各種編程語言也劃分成了不同陣營。

它們出于何種考慮？

C語言：索引從0開始，可以大大提升內(nèi)存尋址計(jì)算的效率，詳細(xì)分析參考《[C語言數(shù)組元素下標(biāo)為何從0開始](https://blog.csdn.net/bufanq/article/details/51330197)》

大部分shell語言：大多數(shù)是從1開始，來源參考[stackexchange這篇問答](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：默認(rèn)從1開始，但支持改變起始索引值，原因據(jù)說是對非專業(yè)的開發(fā)者更友好，來源參考[這篇知乎問答](https://www.zhihu.com/question/19675689/answer/19174752)

以上列舉的原因是最審慎的、體面的解釋，話題應(yīng)該到此終結(jié)，因?yàn)椤八饕龖?yīng)該從幾開始最好”這個(gè)問題的破壞性不亞于“哪種編程語言是最好的”......

優(yōu)雅漂亮的結(jié)尾：生成器表達(dá)式

列表生成式是一種漂亮優(yōu)雅的東西，然而它有一個(gè)致命的缺點(diǎn)：它一次性把所有元素加載到內(nèi)存中，當(dāng)列表過長的時(shí)候，便會(huì)占據(jù)過多的內(nèi)存資源，而且，我們通常僅需要使用少數(shù)的元素，這樣未使用的元素所占據(jù)的絕大部分的內(nèi)存，就成了不必要的支出。

生成器是一種更高級更優(yōu)雅的東西，它使用“懶加載”的原理，并不生成完整的列表，而是迭代地、即時(shí)地、按需地生成元素，這樣不僅能極大地節(jié)省內(nèi)存空間，而且，在理論上，它可以生成一個(gè)無窮大的列表！

大多數(shù)生成器是以函數(shù)來實(shí)現(xiàn)的，然而，它并不返回（return）一個(gè)值，而是生成（yield）一個(gè)值，并掛起程序。然后，通過next()方法生成并馬上返回一個(gè)元素，或者通過for循環(huán)，逐一生成和返回全部元素。

next()效率太低，且調(diào)用次數(shù)越界時(shí)會(huì)拋出StopIteration的異常，而for循環(huán)會(huì)自動(dòng)捕捉這個(gè)異常，并停止調(diào)用，所以使用更佳。

# 計(jì)算斐波那契數(shù)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

# 計(jì)算前1000000個(gè)數(shù)，通過next()函數(shù)，按順序每次生成一個(gè)數(shù)
g = fibon(1000000)
next(g) # 1
next(g) # 1
next(g) # 2
next(g) # 3
next(g) # 5
# 以此類推，但若調(diào)用超過1000000次，就會(huì)報(bào)異常StopIteration

# 計(jì)算前1000000個(gè)數(shù)，通過for循環(huán)逐一打印生成數(shù)
for x in fibon(1000000):
print(x)

生成器表達(dá)式與列表生成式極其形似，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以內(nèi)整數(shù)的2倍數(shù)
g = (x*2 for x in range(5)) # 生成器表達(dá)式
type(l)  # 結(jié)果：<type 'list'>
type(g)  # 結(jié)果：<type 'generator'>

print(l) # 結(jié)果：[0,2,4,6,8]
print(g) # 結(jié)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=' ') # 結(jié)果：0 2 4 6 8

這篇文章就結(jié)束到這了，如果對你有幫助希望多多支持腳本之家。

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