python的序列类型包括哪三类

Python012

python的序列类型包括哪三类,第1张

python序列类型包括：列表、元组、字典。

列表：有序可变序列

元组：有序不可变序列

字典：无序可变序列

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序列是Python中最基本的数据结构。序列是一种数据存储方式，用来存储一系列的数据。

在内存中，序列就是一块用来存放多个值的连续的内存空间。比如一个整数序列[10,20,30,40]

序列中的每个元素都分配一个数字 - 它的位置，或索引。第一个索引是0，第二个索引是1，依此类推。

列表：用于存储任意数目、任意类型的数据集合。

列表是内置可变序列，是包含多个元素的有序连续的内存空间。列表定义的标准语法格式：

其中，10，20，30，40 这些称为：列表a的元素。

列表中的元素可以各不相同，可以是任意类型。比如：a = [10,20,"abc",True,[]]

当列表增加元素时,列表会自动进行内存管理，减少了程序员的负担。但是列表元素大量移动，效率低所以一般建议在尾部添加。

本地电脑运行结果：

列表是可变数据类型，地址不变，值可变。因此，添加新的值之后，地址也是不变的。

解析：在索引2处要引用50这个元素

申请了8个内存空间但是list实际用来存储元素只使用了其中5个内存空间

insert的时间复杂度是O(n)

pop () 方法 删除并返回指定位置的元素，如果未指定位置则默认操作

pop () 方法 删除并返回指定位置的元素，如果未指定位置则默认操作

结果运行：

列表和字符串都是Python中的序列类型，它们有很多共同特性，如都可以进行“+”操作和“*”操作，都可以使用for循环迭代等。

为什么要使用序列呢?通过图中有序与无序的对比可能会得出答案，在很多情况下，有序的序列可能会更加方便操作。

序列是有序元素的集合。在计算机中，序列的一个典型示例就是在内存中保存数据，内存的地址是从小到大有序排列的，每一个地址存放一个数据，如图所示。

实际上，Python中的序列有一些操作是通用的，即可以用到每一种序列类型中。以下序列操作分别用列表和字符串举例。

1. min()函数和max()函数

min()函数和max()函数分别返回序列的最小项和最大项。

>>> numbers = [15, -2, 3, 42, 102]

>>> max(numbers)

102

>>> min(numbers)

-2

>>> max('Python')

'y'

>>> min('Python')

'P'

2. in和not in

使用in和not in操作符来判断某个子序列是否在该序列中：

>>> 1 in [1, 2, 3]

True

>>> 4 not in [1, 2, 3]

True

>>> 'p' in 'Python'  # Python区分大小写

False

>>> 'yth' in 'Python'  # 不仅仅可以判断单个字符

True

3. “+”和“*”

使用“+”操作符来拼接序列，使用“*”操作符来重复相加序列：

>>> 'Py' + 'thon'

'Python'

>>> 'I love you!' * 5

'I love you!I love you!I love you!I love you!I love you!'

列表的“+”操作与extend()方法类似，但是“+”操作不是就地操作，有返回值：

>>> list1 = [1, 2, 3]

>>> list2 = [4, 5, 6]

>>> list3 = list1 + list2

>>> list3

[1, 2, 3, 4, 5, 6]

>>> list4 = list1.extend(list2)

>>> list4  # list4是None

>>> list1  # list2追加到了list1上

[1, 2, 3, 4, 5, 6]

包含数字的列表和包含字符串的列表进行“*”操作：

>>> numbers_list = [1] * 3

>>> strings_list = ['Python'] * 3

>>> numbers_list

[1, 1, 1]

>>> strings_list

['Python', 'Python', 'Python']

>>> numbers_list[0] = 3

>>> strings_list[0] = 'C'

>>> numbers_list

[3, 1, 1]

>>> strings_list

['C', 'Python', 'Python']

4. 索引和切片

索引和切片都是通用的序列操作，因此，不仅列表有索引和切片，字符串也有索引和切片：

>>> word = 'Python'

>>> word[0]  # 第1个字符

'P'

>>> word[-2]  # 倒数第2个字符

'o'

>>> word[:2]  # 前2个字符

'Py'

>>> word[:2] + word[2:]  # 字符拼接

'Python'

>>> word[-3:]  # 后3个字符

'hon'

5. len()函数

len()函数用于获取序列的长度：

>>> words = """Python is a programming language that lets you work quickly and integrate systems more effectively."""

>>> len(words)

99

>>> lists_ = ['Python', 312, []]

>>> len(lists)

3

6. index()方法

序列中的index()方法用于查找第一个出现指定子序列的索引位置，如果不存在，那么会抛出ValueError异常：

>>> word = 'banana'

>>> word.index('a')

1

>>> word.index('na')

2

>>> word.index('an')

1

>>> word.index('c')

Traceback (most recent call last):

File "", line 1, in

ValueError: substring not found

index()方法也可以指定查找范围，即查找索引位置的起始值和结束值：

>>> numbers = [3, 1, 4, 1, 5]

>>> numbers.index(1)

1

>>> numbers.index(1, 2)

3

>>> word = 'banana'

>>> word.index('a', 2, 4)

3

7. count()方法

不仅仅是列表，每一种序列类型都有count()方法：

>>> word = 'banana'

>>> word.count('a')

3

>>> word.count('na')

2

>>> word.count('c')

0

>>> numbers = [1, 0, 1, 0, 1, 1]

>>> numbers.count(0)

2

>>> numbers.count(1)

4