1. 列表 (List)
列表是一种有序、可变的集合,可以存储任意类型的元素。使用方括号 []
定义。
python
fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
fruits.append("orange") # 添加元素
print(fruits) # 输出: ['apple', 'banana', 'cherry', 'orange']
2. 元组 (Tuple)
元组是一种有序、不可变的集合,可以存储任意类型的元素。使用小括号 ()
定义。
python
coordinates = (10, 20)
print(coordinates[0]) # 输出: 10
# 尽管元组本身是不可变的,但元组中的可变元素(如列表)仍然可以改变
nested_tuple = (1, [2, 3])
nested_tuple[1][0] = 4
print(nested_tuple) # 输出: (1, [4, 3])
如果元组中只有一个元素那么需要在元素后面添加一个逗号。
python
single_element_tuple = (42,)
print(type(single_element_tuple)) # 输出: <class 'tuple'>
print(single_element_tuple) # 输出: (42,)
3. 字典 (Dictionary)
字典是一种无序的键值对集合,键必须是唯一的,值可以是任意类型。使用花括号 {}
定义。
python
person = {"name": "Alice", "age": 30}
person["city"] = "New York" # 添加键值对
print(person) # 输出: {'name': 'Alice', 'age': 30, 'city': 'New York'}
4. 集合 (Set)
集合是一种无序、不重复元素的集合。使用花括号 {}
或 set()
函数定义。
python
unique_numbers = {1, 2, 3, 4}
unique_numbers.add(5) # 添加元素
print(unique_numbers) # 输出: {1, 2, 3, 4, 5}
5. 字符串 (String)
字符串是字符的有序集合,用单引号 '
或双引号 "
定义。字符串是不可变的。
python
message = "Hello, World!"
print(message.upper()) # 输出: 'HELLO, WORLD!'
6. 队列 (Queue)
队列是一种先进先出 (FIFO) 的数据结构。可以使用 collections.deque
模块来实现队列。
python
from collections import deque
queue = deque(["Alice", "Bob", "Charlie"])
queue.append("Dave") # 添加元素到队列末尾
print(queue.popleft()) # 输出: 'Alice' 并移除
7. 堆栈 (Stack)
堆栈是一种后进先出 (LIFO) 的数据结构。列表可以用作堆栈。
python
stack = [1, 2, 3]
stack.append(4) # 添加元素到堆栈顶部
print(stack.pop()) # 输出: 4 并移除
8. 队列 (Priority Queue)
优先队列可以使用 heapq
模块实现,它允许以元素的优先级顺序来访问元素。
python
import heapq
heap = [1, 3, 5, 7]
heapq.heappush(heap, 2) # 添加元素并保持堆的属性
print(heapq.heappop(heap)) # 输出: 1 并移除
9. 有序字典 (OrderedDict)
OrderedDict
是一种记住插入顺序的字典,使用 collections
模块。
python
from collections import OrderedDict
ordered_dict = OrderedDict()
ordered_dict["one"] = 1
ordered_dict["two"] = 2
print(ordered_dict) # 输出: OrderedDict([('one', 1), ('two', 2)])
10. 默认字典 (defaultdict)
defaultdict
是一种带有默认值的字典,使用 collections
模块。
python
from collections import defaultdict
default_dict = defaultdict(int)
default_dict["count"] += 1
print(default_dict) # 输出: defaultdict(<class 'int'>, {'count': 1})
总结
这些内置数据结构在处理不同类型的数据时非常有用。选择合适的数据结构可以提高代码的效率和可读性。理解和善用这些数据结构是高效编程的重要一环。