本文实例讲述了Python列表原理与用法。分享给大家供大家参考,具体如下:
列表的基本认识
- 列表简介
- 列表的创建
- 基本语法[]创建
- list()创建
- range()创建整数列表
- 推导式生成列表(简介一下,重点在 for 循环后讲)
- 列表元素的增加
- append()方法
- +运算符操作
- extend()方法
- insert()插入元素
- 乘法扩展
- 列表元素的删除
- del 删除
- pop()方法
- remove()方法
- 列表元素访问和计数
- 通过索引直接访问元素
- index()获得指定元素在列表中首次出现的索引
- count()获得指定元素在列表中出现的次数
- len()返回列表长度
- 成员资格判断
- 切片操作
- 典型操作(三个量为正数的情况)如下:
- 其他操作(三个量为负数)的情况:
- 列表的遍历
- 复制列表所有的元素到新列表对象
- 列表排序
- 修改原列表,不建新列表的排序
- 建新列表的排序
- reversed()返回迭代器
- 列表相关的其他内置函数汇总
- max 和 min
- sum
- 多维列表
- 二维列表
列表简介
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:
a = [10,20,30,40]
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]
列表对象的常用方法汇总如下,方便大家学习和查阅。
Python 的列表大小可变,根据需要随时增加或缩小。
字符串和列表都是序列类型,一个字符串是一个字符序列,一个列表是任何元素的序列。我
们前面学习的很多字符串的方法,在列表中也有类似的用法,几乎一模一样。
列表的创建
基本语法[]创建
> a = [10,20,'gaoqi','sxt'] > a = [] #创建一个空的列表对象
list()创建
使用 list()可以将任何可迭代的数据转化成列表。
> a = list() #创建一个空的列表对象 > a = list(range(10)) > a [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] > a = list("gaoqi,sxt") > a ['g', 'a', 'o', 'q', 'i', ',', 's', 'x', 't']
range()创建整数列表
range()可以帮助我们非常方便的创建整数列表,这在开发中及其有用。语法格式为:
range([start,] end [,step])
start 参数:可选,表示起始数字。默认是 0
end 参数:必选,表示结尾数字。
step 参数:可选,表示步长,默认为 1
python3 中 range()返回的是一个 range 对象,而不是列表。我们需要通过 list()方法将其
转换成列表对象。
典型示例如下:
> list(range(3,15,2)) [3, 5, 7, 9, 11, 13] > list(range(15,3,-1)) [15, 14, 13, 12, 11, 10, 9, 8, 7, 6, 5, 4] > list(range(3,-10,-1)) [3, 2, 1, 0, -1, -2, -3, -4, -5, -6, -7, -8, -9]
推导式生成列表(简介一下,重点在 for 循环后讲)
使用列表推导式可以非常方便的创建列表,在开发中经常使用。但是,由于涉及到 for 循环
和 if 语句。在此,仅做基本介绍。在我们控制语句后面,会详细讲解更多列表推导式的细节。
> a = [x*2 for x in range(5)] #循环创建多个元素 > a [0, 2, 4, 6, 8] > a = [x*2 for x in range(100) if x%9==0] #通过 if 过滤元素 > a [0, 18, 36, 54, 72, 90, 108, 126, 144, 162, 180, 198]
列表元素的增加
当列表增加和删除元素时,列表会自动进行内存管理,大大减少了程序员的负担。但这
个特点涉及列表元素的大量移动,效率较低。除非必要,我们一般只在列表的尾部添加元素
或删除元素,这会大大提高列表的操作效率。
append()方法
原地修改列表对象,是真正的列表尾部添加新的元素,速度最快,推荐使用。
> a = [20,40] > a.append(80) > a [20, 40, 80]
+运算符操作
并不是真正的尾部添加元素,而是创建新的列表对象;将原列表的元素和新列表的元素依次
复制到新的列表对象中。这样,会涉及大量的复制操作,对于操作大量元素不建议使用。
> a = [20,40] > id(a) 46016072 > a = a+[50] > id(a) 46015432
通过如上测试,我们发现变量 a 的地址发生了变化。也就是创建了新的列表对象。
extend()方法
将目标列表的所有元素添加到本列表的尾部,属于原地操作,不创建新的列表对象。
> a = [20,40] > id(a) 46016072 > a.extend([50,60]) > id(a) 46016072
insert()插入元素
使用 insert()方法可以将指定的元素插入到列表对象的任意制定位置。这样会让插入位置后
面所有的元素进行移动,会影响处理速度。涉及大量元素时,尽量避免使用。类似发生这种
移动的函数还有:remove()、pop()、del(),它们在删除非尾部元素时也会发生操作位置后
面元素的移动。
> a = [10,20,30] > a.insert(2,100) > a [10, 20, 100, 30]
乘法扩展
使用乘法扩展列表,生成一个新列表,新列表元素时原列表元素的多次重复。
> a = ['sxt',100] > b = a*3 > a ['sxt', 100] > b ['sxt', 100, 'sxt', 100, 'sxt', 100]
适用于乘法操作的,还有:字符串、元组。例如:
> c = 'sxt' > d = c*3 > c 'sxt' > d 'sxtsxtsxt'
列表元素的删除
del 删除
删除列表指定位置的元素。
> a = [100,200,888,300,400] > del a[1] > a [100,200,300,400]
pop()方法
pop()删除并返回指定位置元素,如果未指定位置则默认操作列表最后一个元素。
> a = [10,20,30,40,50] > a.pop() 50 > a [10, 20, 30, 40] > a.pop(1) 20 > a [10, 30, 40]
remove()方法
删除首次出现的指定元素,若不存在该元素抛出异常。
> a = [10,20,30,40,50,20,30,20,30] > a.remove(20) > a [10, 30, 40, 50, 20, 30, 20, 30] > a.remove(100) Traceback (most recent call last): File "<pyshell#208>", line 1, in <module> a.remove(100) ValueError: list.remove(x): x not in list
列表元素访问和计数
通过索引直接访问元素
我们可以通过索引直接访问元素。索引的区间在[0, 列表长度-1]这个范围。超过这个范围则
会抛出异常。
> a = [10,20,30,40,50,20,30,20,30] > a[2] 30 > a[10] Traceback (most recent call last): File "<pyshell#211>", line 1, in <module> a[10] IndexError: list index out of range
index()获得指定元素在列表中首次出现的索引
index()可以获取指定元素首次出现的索引位置。语法是:index(value,[start,[end]])。其中,
start 和 end 指定了搜索的范围。
> a = [10,20,30,40,50,20,30,20,30] > a.index(20) 1 > a.index(20,3) 5 > a.index(20,3) #从索引位置 3 开始往后搜索的第一个 20 5 > a.index(30,5,7) #从索引位置 5 到 7 这个区间,第一次出现 30 元素的位置 6
count()获得指定元素在列表中出现的次数
count()可以返回指定元素在列表中出现的次数。
> a = [10,20,30,40,50,20,30,20,30] > a.count(20) 3
len()返回列表长度
len()返回列表长度,即列表中包含元素的个数。
> a = [10,20,30] > len(a) 3
成员资格判断
判断列表中是否存在指定的元素,我们可以使用 count()方法,返回 0 则表示不存在,返回
大于 0 则表示存在。但是,一般我们会使用更加简洁的 in 关键字来判断,直接返回 True
或 False。
> a = [10,20,30,40,50,20,30,20,30] > 20 in a True > 100 not in a True > 30 not in a False
切片操作
我们在前面学习字符串时,学习过字符串的切片操作,对于列表的切片操作和字符串类似。
切片是 Python 序列及其重要的操作,适用于列表、元组、字符串等等。切片的格式如下:
切片 slice 操作可以让我们快速提取子列表或修改。标准格式为:
[起始偏移量 start:终止偏移量 end[:步长 step]]
注:当步长省略时顺便可以省略第二个冒号
典型操作(三个量为正数的情况)如下:
其他操作(三个量为负数)的情况:
切片操作时,起始偏移量和终止偏移量不在[0,字符串长度-1]这个范围,也不会报错。起始
偏移量小于 0 则会当做 0,终止偏移量大于“长度-1”会被当成”长度-1”。例如:
> [10,20,30,40][1:30] [20, 30, 40]
我们发现正常输出了结果,没有报错。
列表的遍历
for obj in listObj:
print(obj)
复制列表所有的元素到新列表对象
如下代码实现列表元素的复制了吗?
list1 = [30,40,50] list2 = list1
只是将 list2 也指向了列表对象,也就是说 list2 和 list2 持有地址值是相同的,列表对象本
身的元素并没有复制。
我们可以通过如下简单方式,实现列表元素内容的复制:
list1 = [30,40,50] list2 = [] + list1
注:我们后面也会学习 copy 模块,使用浅复制或深复制实现我们的复制操作。
列表排序
修改原列表,不建新列表的排序
> a = [20,10,30,40] > id(a) 46017416 > a.sort() #默认是升序排列 > a [10, 20, 30, 40] > a = [10,20,30,40] > a.sort(reverse=True) #降序排列 > a [40, 30, 20, 10] > import random > random.shuffle(a) #打乱顺序 > a [20, 40, 30, 10]
建新列表的排序
我们也可以通过内置函数 sorted()进行排序,这个方法返回新列表,不对原列表做修改。
> a = [20,10,30,40] > id(a) 46016008 > a = sorted(a) #默认升序 > a [10, 20, 30, 40] > id(a) 45907848 > a = [20,10,30,40] > id(a) 45840584 > b = sorted(a) > b [10, 20, 30, 40] > id(a) 45840584 > id(b) 46016072 > c = sorted(a,reverse=True) #降序 > c [40, 30, 20, 10]
通过上面操作,我们可以看出,生成的列表对象 b 和 c 都是完全新的列表对象。
reversed()返回迭代器
内置函数 reversed()也支持进行逆序排列,与列表对象 reverse()方法不同的是,内置函数
reversed()不对原列表做任何修改,只是返回一个逆序排列的迭代器对象。
> a = [20,10,30,40] > c = reversed(a) > c <list_reverseiterator object at 0x0000000002BCCEB8> > list(c) [40, 30, 10, 20] > list(c) []
我们打印输出 c 发现提示是:list_reverseiterator。也就是一个迭代对象。同时,我们使用
list"_383">列表相关的其他内置函数汇总
max 和 min
用于返回列表中最大和最小值。
[40, 30, 20, 10] > a = [3,10,20,15,9] > max(a) 20 > min(a) 3
sum
对数值型列表的所有元素进行求和操作,对非数值型列表运算则会报错。
> a = [3,10,20,15,9] > sum(a) 57
多维列表
二维列表
一维列表可以帮助我们存储一维、线性的数据。
二维列表可以帮助我们存储二维、表格的数据。例如下表的数据:
源码:
a = [ ["高小一",18,30000,"北京"], ["高小二",19,20000,"上海"], ["高小一",20,10000,"深圳"], ]
> print(a[1][0],a[1][1],a[1][2]) 高小二 19 20000
嵌套循环打印二维列表所有的数据(mypy_08.py)(由于没有学循环,照着敲一遍即可):
a = [ ["高小一",18,30000,"北京"], ["高小二",19,20000,"上海"], ["高小一",20,10000,"深圳"], ] for m in range(3): for n in range(4): print(a[m][n],end="\t") print() #打印完一行,换行 ====================================================================== 运行结果: 高小一 18 30000 北京 高小二 19 20000 上海 高小一 20 10000 深圳
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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
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