1 列表
1.1 列表方法
列表数据类型支持很多方法，列表对象的所有方法所示如下：
- list.append(x )：在列表末尾添加一项。 类似于
a[len(a):] = [x]。 - list.extend(iterable )：通过添加来自 iterable 的所有项来扩展列表。 类似于
a[len(a):] = iterable。 - list.insert(i , x )：在指定位置插入元素。第一个参数是插入元素的索引，因此，
a.insert(0, x)在列表开头插入元素，a.insert(len(a), x)等同于a.append(x)。 - list.remove(x )：从列表中删除第一个值为 x 的元素。未找到指定元素时，触发 ValueError 异常。
- list.pop([i ])：移除列表中给定位置上的条目，并返回该条目。 如果未指定索引号，则
a.pop()将移除并返回列表中的最后一个条目。 如果列表为空或索引号在列表索引范围之外则会引发 IndexError。 - list.clear()：移除列表中的所有项。 类似于
del a[:]。 - list.index(x [, start [, end ]])：返回列表中第一个值为 x 的元素的零基索引。未找到指定元素时，触发 ValueError 异常。可选参数 start 和 end 是切片符号，用于将搜索限制为列表的特定子序列。返回的索引是相对于整个序列的开始计算的，而不是 start 参数。
- list.count(x )：返回列表中元素 x 出现的次数。
- list.sort(* , key=None , reverse=False)：就地排序列表中的元素。
- list.reverse()：翻转列表中的元素。
- list.copy()：返回列表的浅拷贝。 类似于
a[:]。
多数列表方法示例：
python
fruits = ['orange', 'apple', 'pear', 'banana', 'kiwi', 'apple', 'banana']
print('apple 出现次数：' + str(fruits.count('apple')))
print('tangerine 出现次数：' + str(fruits.count('tangerine')))
print('banana 所在位置：' + str(fruits.index('banana')))
print('banana 所在位置从索引4开始查找下一个：' + str(fruits.index('banana', 4))) # 从 4 号位开始查找下一个 banana
fruits.reverse()
print('翻转列表：' + str(fruits))
fruits.append('grape')
print('向列表最后添加元素：' + str(fruits))
fruits.sort()
print('排序：' + str(fruits))
print('移除并获取列表最后一个元素：' + fruits.pop())
insert, remove 或 sort 等仅修改列表的方法都不会打印返回值 -- 它们返回默认值 None。 这是适用于 Python 中所有可变数据结构的设计原则。另外并非所有数据都可以排序或比较。 举例来说，[None, 'hello', 10] 就不可排序因为整数不能与字符串比较而 None 不能与其他类型比较。 此外，还存在一些没有定义顺序关系的类型。 例如，3+4j < 5+7j 就不是一个合法的比较。
1.2 用列表实现堆栈
列表方法使得将列表用作栈非常容易，最后添加的元素会最先被取出（"后进先出"）。 要将一个条目添加到栈顶，可使用 append()。 要从栈顶取出一个条目，则使用 pop() 且不必显式指定索引。 例如:
python
stack = [3, 4, 5]
stack.append(6)
stack.append(7)
print(stack)
print(stack.pop())
print(stack)
print(stack.pop())
print(stack.pop())
print(stack)
1.3 用列表实现队列
列表也可以用作队列，最先加入的元素，最先取出（"先进先出"）；然而，列表作为队列的效率很低。因为，在列表末尾添加和删除元素非常快，但在列表开头插入或移除元素却很慢（因为所有其他元素都必须移动一位）。实现队列最好用 collections.deque，可以快速从两端添加或删除元素。例如：
python
from collections import deque
queue = deque(["Eric", "John", "Michael"])
queue.append("Terry") # Terry 到了
queue.append("Graham") # Graham 到了
print(queue.popleft()) # 第一个到的现在走了
print(queue.popleft()) # 第二个到的现在走了
print(queue) # 按到达顺序排列的剩余队列
deque(['Michael', 'Terry', 'Graham'])
1.4 列表推导式
列表推导式创建列表的方式更简洁。常见的用法为，对序列或可迭代对象中的每个元素应用某种操作，用生成的结果创建新的列表；或用满足特定条件的元素创建子序列。例如，创建平方值的列表：
python
squares = []
for x in range(10):
squares.append(x**2)
print(squares)
注意，这段代码创建（或覆盖）变量 x，该变量在循环结束后仍然存在。下述方法可以无副作用地计算平方列表：
python
squares = list(map(lambda x: x**2, range(10)))
# 等价于
squares = [x**2 for x in range(10)]列表推导式的方括号内包含以下内容：一个表达式，后面为一个 for 子句，然后，是零个或多个 for 或 if 子句。结果是由表达式依据 for 和 if 子句求值计算而得出一个新列表。 举例来说，以下列表推导式将两个列表中不相等的元素组合起来：
python
combs1 = [(x, y) for x in [1, 2, 3] for y in [3, 1, 4] if x != y]
# 等价于
combs2 = []
for x in [1, 2, 3]:
for y in [3, 1, 4]:
if x != y:
combs2.append((x, y))
print(combs1)
print(combs2)
注意，上面两段代码中，for 和 if 的顺序相同。表达式是元组（例如上例的 (x, y)）时，必须加上括号：
python
from math import pi
vec = [-4, -2, 0, 2, 4]
# 新建一个将值翻倍的列表
print([x * 2 for x in vec])
# 过滤列表以排除负数
print([x for x in vec if x >= 0])
# 对所有元素应用一个函数
print([abs(x) for x in vec])
# 在每个元素上调用一个方法
freshFruit = [' banana', ' loganberry ', 'passion fruit ']
print([weapon.strip() for weapon in freshFruit])
# 创建一个包含 (数字, 平方) 2 元组的列表
print([(x, x ** 2) for x in range(6)])
# 元组必须加圆括号，否则会引发错误
# [x, x**2 for x in range(6)] 错误：x, x**2 必须在圆括号中，需要更改为 (x, x**2)
# 使用两个 'for' 来展平嵌套的列表
vec = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
print([num for elem in vec for num in elem])
# 列表推导式可以使用复杂的表达式和嵌套函数：
print([str(round(pi, i)) for i in range(1, 6)])
1.5 嵌套的列表推导式
列表推导式中的初始表达式可以是任何表达式，甚至可以是另一个列表推导式。下面这个 3x4 矩阵，由 3 个长度为 4 的列表组成：
python
matrix = [
[1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8],
[9, 10, 11, 12],
]
# 下面的列表推导式可以转置行列：
print([[row[i] for row in matrix] for i in range(4)])
# 如我们在之前小节中看到的，内部的列表推导式是在它之后的 for 的上下文中被求值的，所以这个例子等价于:
transposed = []
for i in range(4):
transposed.append([row[i] for row in matrix])
print(transposed)
# 反过来说，也等价于：
transposed = []
for i in range(4):
# 以下 3 行实现了嵌套的列表组
transposed_row = []
for row in matrix:
transposed_row.append(row[i])
transposed.append(transposed_row)
print(transposed)实际应用中，最好用内置函数替代复杂的流程语句。此时，zip() 函数更好用，关于本行中星号的详细说明，参见Python学习（4）：函数-CSDN博客 解包实参列表。
python
matrix = [
[1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8],
[9, 10, 11, 12],
]
print(list(zip(*matrix)))
2 del
可以按索引而不是按值从一个列表移除条目：即使用 del 语句。 这不同于返回一个值的 pop() 方法。 del 语句还可被用来从列表移除切片或清空整个列表（之前我们通过将一个空列表赋值给切片实现此功能）。 例如:
python
a = [-1, 1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
del a[0]
print(a)
del a[2:4]
print(a)
del a[:]
print(a)
# del 也可以用来删除整个变量。此后，再引用 a 就会报错（直到为它赋与另一个值）。
del a
3 元组和序列
列表和字符串有很多共性，例如，索引和切片操作。这两种数据类型是 序列 。随着 Python 语言的发展，其他的序列类型也被加入其中。本节介绍另一种标准序列类型：元组。元组由多个用逗号隔开的值组成，例如：
python
t = 12345, 54321, 'hello!'
print(t[0])
print(t)
# 元组可以嵌套：
u = t, (1, 2, 3, 4, 5)
print(u)
# 元组是不可变对象：
# t[0] = 88888 TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
# 但它们可以包含可变对象：
v = ([1, 2, 3], [3, 2, 1])
print(v)
输出时，元组都要由圆括号标注，这样才能正确地解释嵌套元组。输入时，圆括号可有可无，不过经常是必须的（如果元组是更大的表达式的一部分）。不允许为元组中的单个元素赋值，当然，可以创建含列表等可变对象的元组。
虽然，元组与列表很像，但使用场景不同，用途也不同。元组是 immutable （不可变的），一般可包含异质元素序列，通过解包（见本节下文）或索引访问（如果是 namedtuples，可以属性访问）。列表是 mutable （可变的），列表元素一般为同质类型，可迭代访问。
构造 0 个或 1 个元素的元组比较特殊：为了适应这种情况，对句法有一些额外的改变。用一对空圆括号就可以创建空元组；只有一个元素的元组可以通过在这个元素后添加逗号来构建（圆括号里只有一个值的话不够明确）。丑陋，但是有效。例如：
python
empty = ()
singleton = 'hello', # <-- 注意末尾的逗号
print(len(empty))
print(len(singleton))
print(singleton)
语句 t = 12345, 54321, 'hello!' 是 元组打包 的例子：值 12345, 54321 和 'hello!' 一起被打包进元组。逆操作也可以：
python
x, y, z = t称之为 序列解包 也是妥妥的，适用于右侧的任何序列。序列解包时，左侧变量与右侧序列元素的数量应相等。注意，多重赋值其实只是元组打包和序列解包的组合。
4 集合
Python 还支持 集合 这种数据类型。集合是由不重复元素组成的无序容器。基本用法包括成员检测、消除重复元素。集合对象支持合集、交集、差集、对称差分等数学运算。创建集合用花括号或 set() 函数。注意，创建空集合只能用 set()，不能用 {}，{} 创建的是空字典，下一小节介绍数据结构：字典。以下是一些简单的示例：
python
basket = {'apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana'}
print(basket) # 显示重复项已被移除
print('orange' in basket) # 快速成员检测
print('crabgrass' in basket)
# 演示针对两个单词中独有的字母进行集合运算
a = set('abracadabra')
b = set('alacazam')
print(a) # a 中独有的字母
print(a - b) # 存在于 a 中但不存在于 b 中的字母
print(a | b) # 存在于 a 或 b 中或两者中皆有的字母
print(a & b) # 同时存在于 a 和 b 中的字母
print(a ^ b) # 存在于 a 或 b 中但非两者中皆有的字母
# 与 列表推导式 类似，集合也支持推导式：
a = {x for x in 'abracadabra' if x not in 'abc'}
print(a)
5 字典
另一个常用的 Python 内置数据类型是 字典 。 字典在其他编程语言中可能称为"联合内存"或"联合数组"。 与以连续整数为索引的序列不同，字典是以 键 来索引的，键可以是任何不可变类型；字符串和数字总是可以作为键。 元组在其仅包含字符串、数字或元组时也可以作为键；如果一个元组直接或间接地包含了任何可变对象，则不可以用作键。 你不能使用列表作为键，因为列表可使用索引赋值、切片赋值或 append() 和 extend() 等方法进行原地修改。
可以把字典理解为 键值对 的集合，但字典的键必须是唯一的。花括号 {} 用于创建空字典。另一种初始化字典的方式是，在花括号里输入逗号分隔的键值对，这也是字典的输出方式。
字典的主要用途是通过关键字存储、提取值。用 del 可以删除键值对。用已存在的关键字存储值，与该关键字关联的旧值会被取代。通过不存在的键提取值，则会报错。
对字典执行 list(d) 操作，返回该字典中所有键的列表，按插入次序排列（如需排序，请使用 sorted(d)）。检查字典里是否存在某个键，使用关键字 in。以下是一些字典的简单示例：
python
tel = {'jack': 4098, 'sape': 4139}
tel['guido'] = 4127
print(tel)
print(tel['jack'])
del tel['sape']
tel['irv'] = 4127
print(tel)
print(list(tel))
print(sorted(tel))
print('guido' in tel)
print('jack' not in tel)
# dict() 构造函数可以直接用键值对序列创建字典：
print(dict([('sape', 4139), ('guido', 4127), ('jack', 4098)]))
# 字典推导式可以用任意键值表达式创建字典：
print({x: x**2 for x in (2, 4, 6)})
# 关键字是比较简单的字符串时，直接用关键字参数指定键值对更便捷：
print(dict(sape=4139, guido=4127, jack=4098))
6 循环的技巧
6.1 items()
当对字典执行循环时，可以使用 items() 方法同时提取键及其对应的值。
python
knights = {'gallahad': 'the pure', 'robin': 'the brave'}
for k, v in knights.items():
print(k, v)
6.2 enumerate()
在序列中循环时，用 enumerate() 函数可以同时取出位置索引和对应的值：
python
for i, v in enumerate(['tic', 'tac', 'toe']):
print(i, v)
6.3 zip()
同时循环两个或多个序列时，用 zip() 函数可以将其内的元素一一匹配：
python
questions = ['name', 'quest', 'favorite color']
answers = ['lancelot', 'the holy grail', 'blue']
for q, a in zip(questions, answers):
print('What is your {0}? It is {1}.'.format(q, a))
6.4 reversed(range())
为了逆向对序列进行循环，可以求出欲循环的正向序列，然后调用 reversed() 函数：
python
for i in reversed(range(1, 10, 2)):
print(i)
6.5 sorted()
按指定顺序循环序列，可以用 sorted() 函数，在不改动原序列的基础上，返回一个重新的序列：
python
basket = ['apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana']
for i in sorted(basket):
print(i)
6.6 sorted(set())
使用 set() 去除序列中的重复元素。使用 sorted() 加 set() 则按排序后的顺序，循环遍历序列中的唯一元素：
python
basket = ['apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana']
for f in sorted(set(basket)):
print(f)
6.7 修改列表时创建
一般来说，在循环中修改列表的内容时，创建新列表比较简单，且安全：
python
import math
raw_data = [56.2, float('NaN'), 51.7, 55.3, 52.5, float('NaN'), 47.8]
filtered_data = []
for value in raw_data:
if not math.isnan(value):
filtered_data.append(value)
print(filtered_data)
7 深入条件控制
while 和 if 条件句不只可以进行比较，还可以使用任意运算符。比较运算符 in 和 not in 用于执行确定一个值是否存在（或不存在）于某个容器中的成员检测。 运算符 is 和 is not 用于比较两个对象是否是同一个对象。 所有比较运算符的优先级都一样，且低于任何数值运算符。
比较操作支持链式操作。例如，a < b == c 校验 a 是否小于 b，且 b 是否等于 c。
比较操作可以用布尔运算符 and 和 or 组合，并且，比较操作（或其他布尔运算）的结果都可以用 not 取反。这些操作符的优先级低于比较操作符；not 的优先级最高， or 的优先级最低，因此，A and not B or C 等价于 (A and (not B)) or C。与其他运算符操作一样，此处也可以用圆括号表示想要的组合。
布尔运算符 and 和 or 是所谓的 短路 运算符：其参数从左至右求值，一旦可以确定结果，求值就会停止。例如，如果 A 和 C 为真，B 为假，那么 A and B and C 不会对 C 求值。用作普通值而不是布尔值时，短路运算符的返回值通常是最后一个求了值的参数。
还可以把比较运算或其它布尔表达式的结果赋值给变量，例如：
python
string1, string2, string3 = '', 'Trondheim', 'Hammer Dance'
non_null = string1 or string2 or string3
print(non_null)
注意，Python 与 C 不同，在表达式内部赋值必须显式使用 海象运算符 :=。 这避免了 C 程序中常见的问题：要在表达式中写 == 时，却写成了 =。
8 序列和其他类型的比较
序列对象可以与相同序列类型的其他对象比较。这种比较使用 字典式 顺序：首先，比较前两个对应元素，如果不相等，则可确定比较结果；如果相等，则比较之后的两个元素，以此类推，直到其中一个序列结束。如果要比较的两个元素本身是相同类型的序列，则递归地执行字典式顺序比较。如果两个序列中所有的对应元素都相等，则两个序列相等。如果一个序列是另一个的初始子序列，则较短的序列可被视为较小（较少）的序列。 对于字符串来说，字典式顺序使用 Unicode 码位序号排序单个字符。下面列出了一些比较相同类型序列的例子：
python
print((1, 2, 3) < (1, 2, 4))
print([1, 2, 3] < [1, 2, 4])
print('ABC' < 'C' < 'Pascal' < 'Python')
print((1, 2, 3, 4) < (1, 2, 4))
print((1, 2) < (1, 2, -1))
print((1, 2, 3) == (1.0, 2.0, 3.0))
print((1, 2, ('aa', 'ab')) < (1, 2, ('abc', 'a'), 4))
注意，当比较不同类型的对象时，只要待比较的对象提供了合适的比较方法，就可以使用 < 和 > 进行比较。例如，混合的数字类型通过数字值进行比较，所以，0 等于 0.0，等等。如果没有提供合适的比较方法，解释器不会随便给出一个比较结果，而是引发 TypeError 异常。