1. 列表
Python 中列表是可变的，这是它区别于++字符串++ 和++元组++的最重要的特点；即，列表可以修改，而字符串和元组不能。
以下是 Python 中列表的方法：
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| list.append(x) | 把一个元素添加到列表的结尾，相当于 a[len(a):] = [x]。 |
| list.extend(L) | 通过添加指定列表的所有元素来扩充列表，相当于 a[len(a):] = L。 |
| list.insert(i, x) | 在指定位置插入一个元素。第一个参数是准备插入到其前面的那个元素的索引，例如 a.insert(0, x) 会插入到整个列表之前，而 a.insert(len(a), x) 相当于 a.append(x) 。 |
| list.remove(x) | 删除列表中值为 x 的第一个元素。如果没有这样的元素，就会返回一个错误。 |
| list.pop([i]) | 从列表的指定位置移除元素，并将其返回。如果没有指定索引，a.pop()返回最后一个元素。元素随即从列表中被移除。（方法中 i 两边的方括号表示这个参数是可选的，而不是要求你输入一对方括号，你会经常在 Python 库参考手册中遇到这样的标记。） |
| list.clear() | 移除列表中的所有项，等于del a[:]。 |
| list.index(x) | 返回列表中第一个值为 x 的元素的索引。如果没有匹配的元素就会返回一个错误。 |
| list.count(x) | 返回 x 在列表中出现的次数。 |
| list.sort() | 对列表中的元素进行排序。 |
| list.reverse() | 倒排列表中的元素。 |
| list.copy() | 返回列表的浅复制，等于a[:]。 |
示例：
python
>>> a = [66.25, 333, 333, 1, 1234.5]
>>> print(a.count(333), a.count(66.25), a.count('x'))
2 1 0
>>> a.insert(2, -1)
>>> a.append(333)
>>> a
[66.25, 333, -1, 333, 1, 1234.5, 333]
>>> a.index(333)
1
>>> a.remove(333)
>>> a
[66.25, -1, 333, 1, 1234.5, 333]
>>> a.reverse()
>>> a
[333, 1234.5, 1, 333, -1, 66.25]
>>> a.sort()
>>> a
[-1, 1, 66.25, 333, 333, 1234.5]注意：类似 insert, remove 或 sort 等修改列表的方法没有返回值。
1.1 将列表当做栈使用
栈是后进先出（LIFO）数据结构，列表提供了一些如 append() 和 pop() 方法，使其非常适合用于栈操作。用 append() 方法可以把一个元素添加到栈顶，用不指定索引的 pop() 方法可以把一个元素从栈顶释放出来。
栈操作
- 压入（Push）：将一个元素添加到栈的顶端。
- 弹出（Pop）：移除并返回栈顶元素。
- 查看栈顶元素（Peek/Top）：返回栈顶元素而不移除它。
- 检查是否为空（IsEmpty）：检查栈是否为空。
- 获取栈的大小（Size）：获取栈中元素的数量。
示例：
python
# 定义一个栈类
class Stack:
# 初始化方法，创建一个空列表作为栈的底层数据结构
def __init__(self):
self.stack = []
# 入栈方法，将元素添加到栈的顶部
def push(self, item):
self.stack.append(item)
# 出栈方法，移除并返回栈顶元素
def pop(self):
# 如果栈不为空，则弹出栈顶元素并返回
if not self.is_empty():
return self.stack.pop()
# 如果栈为空，则抛出索引错误
else:
raise IndexError("pop from empty stack")
# 查看栈顶元素，但不移除它
def peek(self):
# 如果栈不为空，则返回栈顶元素
if not self.is_empty():
return self.stack[-1]
# 如果栈为空，则抛出索引错误
else:
raise IndexError("peek from empty stack")
# 判断栈是否为空
def is_empty(self):
# 如果栈的长度为0，则返回True，表示栈为空
return len(self.stack) == 0
# 获取栈的大小
def size(self):
# 返回栈的长度，即栈中元素的数量
return len(self.stack)
# 使用示例
# 创建一个栈对象
stack = Stack()
# 将元素1、2、3依次入栈
stack.push(1)
stack.push(2)
stack.push(3)
# 输出操作信息
print("栈顶元素:", stack.peek()) # 输出: 栈顶元素: 3
print("栈大小:", stack.size()) # 输出: 栈大小: 3
print("弹出元素:", stack.pop()) # 输出: 弹出元素: 3
print("栈是否为空:", stack.is_empty()) # 输出: 栈是否为空: False
print("栈大小:", stack.size()) # 输出: 栈大小: 21.2 将列表当作队列使用
队列是一种先进先出（FIFO）的数据结构，但由于列表的特点，直接使用列表来实现队列时，如果频繁地在列表的开头插入或删除元素，性能会受到影响（时间复杂度是 O(n)），因此并不是最优的选择。为了解决这个问题，Python 提供了双端队列 collections.deque，它提供了 O(1) 时间复杂度的添加和删除操作，可以在两端高效地添加和删除元素。
使用列表实现队列：
python
# 定义一个队列类
class Queue:
# 初始化方法，创建一个空列表作为队列的底层数据结构
def __init__(self):
self.queue = []
# 入队方法，将元素添加到队列的尾部
def enqueue(self, item):
self.queue.append(item)
# 出队方法，移除并返回队列的首部元素
def dequeue(self):
# 如果队列不为空，则移除并返回队首元素
if not self.is_empty():
return self.queue.pop(0)
# 如果队列为空，则抛出索引错误
else:
raise IndexError("dequeue from empty queue")
# 查看队首元素，但不移除它
def peek(self):
# 如果队列不为空，则返回队首元素
if not self.is_empty():
return self.queue[0]
# 如果队列为空，则抛出索引错误
else:
raise IndexError("peek from empty queue")
# 判断队列是否为空
def is_empty(self):
# 如果队列的长度为0，则返回True，表示队列为空
return len(self.queue) == 0
# 获取队列的大小
def size(self):
# 返回队列的长度，即队列中元素的数量
return len(self.queue)
# 使用示例
# 创建一个队列对象
queue = Queue()
# 将元素'a'、'b'、'c'依次入队
queue.enqueue('a')
queue.enqueue('b')
queue.enqueue('c')
print("队首元素:", queue.peek()) # 输出: 队首元素: a
print("队列大小:", queue.size()) # 输出: 队列大小: 3
print("移除的元素:", queue.dequeue()) # 输出: 移除的元素: a
print("队列是否为空:", queue.is_empty()) # 输出: 队列是否为空: False
print("队列大小:", queue.size()) # 输出: 队列大小: 2使用 collections.deque 实现队列：
python
# 导入collections模块中的deque类，deque是一种双端队列
from collections import deque
# 创建一个空队列
queue = deque()
# 向队尾添加元素'a'、'b'、'c'
queue.append('a')
queue.append('b')
queue.append('c')
print("队列状态:", queue) # 输出: 队列状态: deque(['a', 'b', 'c'])
# 从队首移除元素，并将其赋值给变量first_element
first_element = queue.popleft()
print("移除的元素:", first_element) # 输出: 移除的元素: a
print("队列状态:", queue) # 输出: 队列状态: deque(['b', 'c'])
# 查看队首元素（不移除），直接通过索引0访问队首元素
front_element = queue[0]
print("队首元素:", front_element) # 输出: 队首元素: b
# 检查队列是否为空，通过判断队列的长度是否为0来实现
is_empty = len(queue) == 0
print("队列是否为空:", is_empty) # 输出: 队列是否为空: False
# 获取队列的大小，即队列中元素的数量
size = len(queue)
print("队列大小:", size) # 输出: 队列大小: 21.3 列表推导式
列表推导式提供了从序列创建列表的简单途径。通常应用程序将一些操作应用于某个序列的每个元素，用其获得的结果作为生成新列表的元素，或者根据确定的判定条件创建子序列。
每个列表推导式都在 for 之后跟一个表达式，然后有零到多个 for 或 if 子句。返回结果是一个根据表达从其后的 for 和 if 上下文环境中生成出来的列表。如果希望表达式推导出一个元组 ，就必须使用括号。
python
>>> vec = [2, 4, 6]
>>> [3*x for x in vec]
[6, 12, 18]
>>> [[x, x**2] for x in vec]
[[2, 4], [4, 16], [6, 36]]
>>> vec1 = [2, 4, 6]
>>> vec2 = [4, 3, -9]
>>> [x*y for x in vec1 for y in vec2]
[8, 6, -18, 16, 12, -36, 24, 18, -54]
>>> [x+y for x in vec1 for y in vec2]
[6, 5, -7, 8, 7, -5, 10, 9, -3]
>>> [vec1[i]*vec2[i] for i in range(len(vec1))]
[8, 12, -54]嵌套列表：
python
>>> [str(round(355/113, i)) for i in range(1, 6)]
['3.1', '3.14', '3.142', '3.1416', '3.14159']
>>> matrix = [
... [1, 2, 3, 4],
... [5, 6, 7, 8],
... [9, 10, 11, 12],
... ]
>>> [[row[i] for row in matrix] for i in range(4)]
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]1.4 del 语句
使用 del 语句可以从一个列表中根据索引来删除一个元素，而不是值来删除元素。这与使用 pop() 返回一个值不同。可以用 del 语句从列表中删除一个切割 ，或清空整个列表。
python
>>> a = [-1, 1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
>>> del a[0]
>>> a
[1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
>>> del a[2:4]
>>> a
[1, 66.25, 1234.5]
>>> del a[:]
>>> a
[]2. 元组
元组由若干逗号分隔的值组成，在输出时总是有括号的，以便于正确表达嵌套结构。在输入时可能有或没有括号， 不过括号通常是必须的（如果元组是更大的表达式的一部分）。
python
>>> t = 12345, 54321, 'hello!'
>>> t[0]
12345
>>> t
(12345, 54321, 'hello!')
>>> # Tuples may be nested:
... u = t, (1, 2, 3, 4, 5)
>>> u
((12345, 54321, 'hello!'), (1, 2, 3, 4, 5))3. 集合
集合是一个无序不重复元素的集。基本功能包括关系测试 和消除重复元素 。可以用大括号 {} 创建集合。如果要创建一个空集合 ，**必须用 set()**而不是 {} ；后者创建一个空的字典。
python
>>> basket = {'apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana'}
>>> print(basket) # 删除重复的
{'orange', 'banana', 'pear', 'apple'}
>>> 'orange' in basket # 检测成员
True
>>> 'crabgrass' in basket
False
>>> # 以下演示了两个集合的操作
...
>>> a = set('abracadabra')
>>> b = set('alacazam')
>>> a # a 中唯一的字母
{'a', 'r', 'b', 'c', 'd'}
>>> a - b # 在 a 中的字母，但不在 b 中
{'r', 'd', 'b'}
>>> a | b # 在 a 或 b 中的字母
{'a', 'c', 'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}
>>> a & b # 在 a 和 b 中都有的字母
{'a', 'c'}
>>> a ^ b # 在 a 或 b 中的字母，但不同时在 a 和 b 中
{'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}集合也支持推导式：
python
>>> a = {x for x in 'abracadabra' if x not in 'abc'}
>>> a
{'r', 'd'}4. 字典
序列是以连续的整数 为索引，而字典以关键字 为索引，关键字可以是任意不可变类型，通常用字符串或数值。可以把字典看做无序的键=>值对集合。在同一个字典之内，关键字必须是互不相同一对大括号表示创建一个空的字典：{}。
python
>>> tel = {'jack': 4098, 'sape': 4139}
>>> tel['guido'] = 4127
>>> tel
{'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098}
>>> tel['jack']
4098
>>> del tel['sape']
>>> tel['irv'] = 4127
>>> tel
{'guido': 4127, 'irv': 4127, 'jack': 4098}
>>> list(tel.keys())
['irv', 'guido', 'jack']
>>> sorted(tel.keys())
['guido', 'irv', 'jack']
>>> 'guido' in tel
True
>>> 'jack' not in tel
False构造函数 dict() 直接从键值对元组列表中构建字典。如果有固定的模式，列表推导式指定特定的键值对：
python
>>> dict([('sape', 4139), ('guido', 4127), ('jack', 4098)])
{'sape': 4139, 'jack': 4098, 'guido': 4127}字典推导可以用来创建任意键和值的表达式词典：
python
>>> {x: x**2 for x in (2, 4, 6)}
{2: 4, 4: 16, 6: 36}