Python3 函数与数据结构 | 菜鸟教程(十一)

news2024/11/14 21:42:33

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一、Python3 函数

(一)定义一个函数

1、你可以定义一个由自己想要功能的函数,以下是简单的规则:

 2、语法

3、实例

①让我们使用函数来输出"Hello World!":

②更复杂点的应用,函数中带上参数变量:

Ⅰ实例:比较两个数,并返回较大的数:

Ⅱ实例:计算面积函数:

(二)函数调用

1、定义一个函数:给了函数一个名称,指定了函数里包含的参数,和代码块结构。

2、这个函数的基本结构完成以后,你可以通过另一个函数调用执行,也可以直接从 Python 命令提示符执行。

3、如下实例调用了 printme() 函数:

(三)参数传递

(四)可更改(mutable)与不可更改(immutable)对象

1、在 python 中,strings, tuples, 和 numbers 是不可更改的对象,而 list,dict 等则是可以修改的对象。

 2、python 函数的参数传递:

3、python 传不可变对象实例

4、传可变对象实例

(五)参数

 1、必需参数

①必需参数须以正确的顺序传入函数。调用时的数量必须和声明时的一样。

②调用 printme() 函数,你必须传入一个参数,不然会出现语法错误:

2、关键字参数

①关键字参数和函数调用关系紧密,函数调用使用关键字参数来确定传入的参数值。

②使用关键字参数允许函数调用时参数的顺序与声明时不一致,因为 Python 解释器能够用参数名匹配参数值。

③以下实例在函数 printme() 调用时使用参数名:

④以下实例中演示了函数参数的使用不需要使用指定顺序:

3、默认参数

4、不定长参数

①你可能需要一个函数能处理比当初声明时更多的参数。这些参数叫做不定长参数,和上述 2 种参数不同,声明时不会命名。基本语法如下:

②加了星号 * 的参数会以元组(tuple)的形式导入,存放所有未命名的变量参数。

③如果在函数调用时没有指定参数,它就是一个空元组。我们也可以不向函数传递未命名的变量。

④还有一种就是参数带两个星号 **基本语法如下:

⑤加了两个星号 ** 的参数会以字典的形式导入。

⑥声明函数时,参数中星号 * 可以单独出现,例如:

⑦如果单独出现星号 *,则星号 * 后的参数必须用关键字传入:

(六)匿名函数

1、Python 使用 lambda 来创建匿名函数。

2、所谓匿名,意即不再使用 def 语句这样标准的形式定义一个函数。

3、语法

①lambda 函数的语法只包含一个语句,如下:

②设置参数 a 加上 10:

③以下实例匿名函数设置两个参数:

④我们可以将匿名函数封装在一个函数内,这样可以使用同样的代码来创建多个匿名函数。

⑤以下实例将匿名函数封装在 myfunc 函数中,通过传入不同的参数来创建不同的匿名函数:

(七)return 语句

(八)强制位置参数

1、Python3.8 新增了一个函数形参语法 / 用来指明函数形参必须使用指定位置参数,不能使用关键字参数的形式。

2、在以下的例子中,形参 a 和 b 必须使用指定位置参数,c 或 d 可以是位置形参或关键字形参,而 e 和 f 要求为关键字形参:

3、以下使用方法是正确的:

4、以下使用方法会发生错误:

二、Python3 数据结构

(一)列表

1、ython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,一句话概括即:列表可以修改,而字符串和元组不能。

2、以下是 Python 中列表的方法:

3、下面示例演示了列表的大部分方法:

(二)将列表当做堆栈使用

1、列表方法使得列表可以很方便的作为一个堆栈来使用,堆栈作为特定的数据结构,最先进入的元素最后一个被释放(后进先出)。

2、用 append() 方法可以把一个元素添加到堆栈顶。用不指定索引的 pop() 方法可以把一个元素从堆栈顶释放出来。

3、实例:

(三)将列表当作队列使用

1、也可以把列表当做队列用,只是在队列里第一加入的元素,第一个取出来;但是拿列表用作这样的目的效率不高。

2、在列表的最后添加或者弹出元素速度快,然而在列表里插入或者从头部弹出速度却不快(因为所有其他的元素都得一个一个地移动)。

3、实例:

(四)列表推导式

1、列表推导式提供了从序列创建列表的简单途径。

2、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。

3、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。

4、这里我们将列表中每个数值乘三,获得一个新的列表:

5、现在我们玩一点小花样:

6、这里我们对序列里每一个元素逐个调用某方法:

7、我们可以用 if 子句作为过滤器:

8、以下是一些关于循环和其它技巧的演示:

9、列表推导式可以使用复杂表达式或嵌套函数:

(五)嵌套列表解析

1、Python的列表还可以嵌套。

2、以下实例展示了3X4的矩阵列表:

3、以下实例将3X4的矩阵列表转换为4X3列表:

4、以下实例也可以使用以下方法来实现:

5、另外一种实现方法:

(六)del 语句

1、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(我们以前介绍的方法是给该切割赋一个空列表)。

2、实例:

3、也可以用 del 删除实体变量:

(七)元组和序列

(八)集合

1、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。

2、可以用大括号({})创建集合。

3、注意:如果要创建一个空集合,你必须用 set() 而不是 {} ;后者创建一个空的字典,下一节我们会介绍这个数据结构。

4、以下是一个简单的演示:

5、集合也支持推导式:

(九)字典

1、另一个非常有用的 Python 内建数据类型是字典。

2、序列是以连续的整数为索引,与此不同的是,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。

3、理解字典的最佳方式是把它看做无序的键=>值对集合。在同一个字典之内,关键字必须是互不相同。

4、一对大括号创建一个空的字典:{}。

5、这是一个字典运用的简单例子:

6、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:

7、此外,字典推导可以用来创建任意键和值的表达式词典:

8、如果关键字只是简单的字符串,使用关键字参数指定键值对有时候更方便:

(十)遍历技巧

1、在字典中遍历时,关键字和对应的值可以使用 items() 方法同时解读出来:

2、在序列中遍历时,索引位置和对应值可以使用 enumerate() 函数同时得到:

3、同时遍历两个或更多的序列,可以使用 zip() 组合:

4、要反向遍历一个序列,首先指定这个序列,然后调用 reversed() 函数:

5、要按顺序遍历一个序列,使用 sorted() 函数返回一个已排序的序列,并不修改原值:


一、Python3 函数

函数是组织好的,可重复使用的,用来实现单一,或相关联功能的代码段。

函数能提高应用的模块性,和代码的重复利用率。你已经知道Python提供了许多内建函数,比如print()。但你也可以自己创建函数,这被叫做用户自定义函数。

(一)定义一个函数

1、你可以定义一个由自己想要功能的函数,以下是简单的规则:

  • 函数代码块以 def 关键词开头,后接函数标识符名称和圆括号 ()
  • 任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间,圆括号之间可以用于定义参数。
  • 函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串—用于存放函数说明。
  • 函数内容以冒号 : 起始,并且缩进。
  • return [表达式] 结束函数,选择性地返回一个值给调用方,不带表达式的 return 相当于返回 None。

 

 2、语法

Python 定义函数使用 def 关键字,一般格式如下:

def 函数名(参数列表):
    函数体

默认情况下,参数值和参数名称是按函数声明中定义的顺序匹配起来的。

3、实例

①让我们使用函数来输出"Hello World!":

#!/usr/bin/python3

def hello() :
    print("Hello World!")

hello()

②更复杂点的应用,函数中带上参数变量:

Ⅰ实例:比较两个数,并返回较大的数:

#!/usr/bin/python3

def max(a, b):

        if a > b:

                return a

        else:

                return b

a = 4

b = 5

print(max(a, b))

以上实例输出结果:

5

Ⅱ实例:计算面积函数:

#!/usr/bin/python3

# 计算面积函数

def area(width, height):

        return width * height

def print_welcome(name):

        print("Welcome", name)

print_welcome("Runoob")

w = 4

h = 5

print("width =", w, " height =", h, " area =", area(w, h))

以上实例输出结果:

Welcome Runoob
width = 4  height = 5  area = 20

(二)函数调用

1、定义一个函数:给了函数一个名称,指定了函数里包含的参数,和代码块结构。

2、这个函数的基本结构完成以后,你可以通过另一个函数调用执行,也可以直接从 Python 命令提示符执行。

3、如下实例调用了 printme() 函数:

#!/usr/bin/python3

# 定义函数

def printme( str ):

        # 打印任何传入的字符串

        print (str)

        return

# 调用函数

printme("我要调用用户自定义函数!")

printme("再次调用同一函数")

以上实例输出结果:

我要调用用户自定义函数!
再次调用同一函数

(三)参数传递

在 python 中,类型属于对象,对象有不同类型的区分,变量是没有类型的:

a=[1,2,3]

a="Runoob"

以上代码中,[1,2,3] 是 List 类型,"Runoob" 是 String 类型,而变量 a 是没有类型,她仅仅是一个对象的引用(一个指针),可以是指向 List 类型对象,也可以是指向 String 类型对象。

(四)可更改(mutable)与不可更改(immutable)对象

1、在 python 中,strings, tuples, 和 numbers 是不可更改的对象,而 list,dict 等则是可以修改的对象。

  • 不可变类型:变量赋值 a=5 后再赋值 a=10,这里实际是新生成一个 int 值对象 10,再让 a 指向它,而 5 被丢弃,不是改变 a 的值,相当于新生成了 a。

  • 可变类型:变量赋值 la=[1,2,3,4] 后再赋值 la[2]=5 则是将 list la 的第三个元素值更改,本身la没有动,只是其内部的一部分值被修改了。

 2、python 函数的参数传递:

  • 不可变类型:类似 C++ 的值传递,如整数、字符串、元组。如 fun(a),传递的只是 a 的值,没有影响 a 对象本身。如果在 fun(a) 内部修改 a 的值,则是新生成一个 a 的对象。

  • 可变类型:类似 C++ 的引用传递,如 列表,字典。如 fun(la),则是将 la 真正的传过去,修改后 fun 外部的 la 也会受影响

 python 中一切都是对象,严格意义我们不能说值传递还是引用传递,我们应该说传不可变对象和传可变对象。

3、python 传不可变对象实例

通过 id() 函数来查看内存地址变化:

def change(a):

        print(id(a))                 # 指向的是同一个对象

        a=10

        print(id(a))                 # 一个新对象

a=1

print(id(a))

change(a)

以上实例输出结果为:

4379369136
4379369136
4379369424

可以看见在调用函数前后,形参和实参指向的是同一个对象(对象 id 相同),在函数内部修改形参后,形参指向的是不同的 id。

4、传可变对象实例

可变对象在函数里修改了参数,那么在调用这个函数的函数里,原始的参数也被改变了。例如:

#!/usr/bin/python3

# 可写函数说明

def changeme( mylist ):

        "修改传入的列表"

        mylist.append([1,2,3,4])

        print ("函数内取值: ", mylist)

        return

# 调用changeme函数

mylist = [10,20,30]

changeme( mylist )

print ("函数外取值: ", mylist)

传入函数的和在末尾添加新内容的对象用的是同一个引用。故输出结果如下:

函数内取值:  [10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]
函数外取值:  [10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]

(五)参数

以下是调用函数时可使用的正式参数类型:

  • 必需参数
  • 关键字参数
  • 默认参数
  • 不定长参数

 1、必需参数

①必需参数须以正确的顺序传入函数。调用时的数量必须和声明时的一样。

②调用 printme() 函数,你必须传入一个参数,不然会出现语法错误:

实例:

#!/usr/bin/python3

#可写函数说明

def printme( str ):

        "打印任何传入的字符串"

        print (str)

        return

# 调用 printme 函数,不加参数会报错

printme()

以上实例输出结果:

Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 10, in <module>
    printme()
TypeError: printme() missing 1 required positional argument: 'str'

2、关键字参数

①关键字参数和函数调用关系紧密,函数调用使用关键字参数来确定传入的参数值。

②使用关键字参数允许函数调用时参数的顺序与声明时不一致,因为 Python 解释器能够用参数名匹配参数值。

③以下实例在函数 printme() 调用时使用参数名:

实例:

#!/usr/bin/python3

#可写函数说明

def printme( str ):

        "打印任何传入的字符串"

        print (str)

        return

#调用printme函数

printme( str = "菜鸟教程")

以上实例输出结果:

菜鸟教程

④以下实例中演示了函数参数的使用不需要使用指定顺序:

#!/usr/bin/python3

#可写函数说明

def printinfo( name, age ):

        "打印任何传入的字符串"

        print ("名字: ", name)

        print ("年龄: ", age)

        return

#调用printinfo函数

printinfo( age=50, name="runoob" )

以上实例输出结果:

名字:  runoob
年龄:  50

3、默认参数

调用函数时,如果没有传递参数,则会使用默认参数。以下实例中如果没有传入 age 参数,则使用默认值:

实例:

#!/usr/bin/python3

#可写函数说明

def printinfo( name, age = 35 ):

        "打印任何传入的字符串"

        print ("名字: ", name)

        print ("年龄: ", age)

        return

#调用printinfo函数

printinfo( age=50, name="runoob" )

print ("------------------------")

printinfo( name="runoob" )

以上实例输出结果:

名字:  runoob
年龄:  50
------------------------
名字:  runoob
年龄:  35

4、不定长参数

①你可能需要一个函数能处理比当初声明时更多的参数。这些参数叫做不定长参数,和上述 2 种参数不同,声明时不会命名。基本语法如下:

def functionname([formal_args,] *var_args_tuple ):
   "函数_文档字符串"
   function_suite
   return [expression]

②加了星号 * 的参数会以元组(tuple)的形式导入,存放所有未命名的变量参数。

实例:

#!/usr/bin/python3

# 可写函数说明

def printinfo( arg1, *vartuple ):

        "打印任何传入的参数"

        print ("输出: ")

        print (arg1)

        print (vartuple)

# 调用printinfo 函数

printinfo( 70, 60, 50 )

以上实例输出结果:

输出: 
70
(60, 50)

③如果在函数调用时没有指定参数,它就是一个空元组。我们也可以不向函数传递未命名的变量。

如下实例:

#!/usr/bin/python3

# 可写函数说明

def printinfo( arg1, *vartuple ):

        "打印任何传入的参数"

        print ("输出: ")

        print (arg1)

        for var in vartuple:

                print (var)

        return

# 调用printinfo 函数

printinfo( 10 )

printinfo( 70, 60, 50 )

以上实例输出结果:

输出:
10
输出:
70
60
50

④还有一种就是参数带两个星号 **基本语法如下:

def functionname([formal_args,] **var_args_dict ):
   "函数_文档字符串"
   function_suite
   return [expression]

⑤加了两个星号 ** 的参数会以字典的形式导入。

实例:

#!/usr/bin/python3

# 可写函数说明

def printinfo( arg1, **vardict ):

        "打印任何传入的参数"

        print ("输出: ")

        print (arg1)

        print (vardict)

# 调用printinfo 函数

printinfo(1, a=2,b=3)

以上实例输出结果:

输出: 
1
{'a': 2, 'b': 3}

⑥声明函数时,参数中星号 * 可以单独出现,例如:

def f(a,b,*,c):
    return a+b+c

⑦如果单独出现星号 *,则星号 * 后的参数必须用关键字传入:

>>> def f(a,b,*,c):
...     return a+b+c
... 
>>> f(1,2,3)   # 报错
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: f() takes 2 positional arguments but 3 were given
>>> f(1,2,c=3) # 正常
6
>>>

(六)匿名函数

1、Python 使用 lambda 来创建匿名函数。

2、所谓匿名,意即不再使用 def 语句这样标准的形式定义一个函数。

  • lambda 只是一个表达式,函数体比 def 简单很多。
  • lambda 的主体是一个表达式,而不是一个代码块。仅仅能在 lambda 表达式中封装有限的逻辑进去。
  • lambda 函数拥有自己的命名空间,且不能访问自己参数列表之外或全局命名空间里的参数。
  • 虽然 lambda 函数看起来只能写一行,却不等同于 C 或 C++ 的内联函数,后者的目的是调用小函数时不占用栈内存从而增加运行效率。

3、语法

①lambda 函数的语法只包含一个语句,如下:

lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression

②设置参数 a 加上 10:

实例:

x = lambda a : a + 10

print(x(5))

以上实例输出结果:

15

③以下实例匿名函数设置两个参数:

实例:

#!/usr/bin/python3

# 可写函数说明

sum = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2

# 调用sum函数

print ("相加后的值为 : ", sum( 10, 20 ))

print ("相加后的值为 : ", sum( 20, 20 ))

以上实例输出结果:

相加后的值为 :  30
相加后的值为 :  40

④我们可以将匿名函数封装在一个函数内,这样可以使用同样的代码来创建多个匿名函数。

⑤以下实例将匿名函数封装在 myfunc 函数中,通过传入不同的参数来创建不同的匿名函数:

实例:

def myfunc(n):

        return lambda a : a * n

mydoubler = myfunc(2)

mytripler = myfunc(3)

print(mydoubler(11))

print(mytripler(11))

以上实例输出结果:

22
33

(七)return 语句

return [表达式] 语句用于退出函数,选择性地向调用方返回一个表达式。不带参数值的 return 语句返回 None。之前的例子都没有示范如何返回数值,以下实例演示了 return 语句的用法:

实例:

#!/usr/bin/python3

# 可写函数说明

def sum( arg1, arg2 ):

        # 返回2个参数的和."

        total = arg1 + arg2

        print ("函数内 : ", total)

        return total

# 调用sum函数

total = sum( 10, 20 )

print ("函数外 : ", total)

以上实例输出结果:

函数内 :  30
函数外 :  30

(八)强制位置参数

1、Python3.8 新增了一个函数形参语法 / 用来指明函数形参必须使用指定位置参数,不能使用关键字参数的形式。

2、在以下的例子中,形参 a 和 b 必须使用指定位置参数,c 或 d 可以是位置形参或关键字形参,而 e 和 f 要求为关键字形参:

def f(a, b, /, c, d, *, e, f):
    print(a, b, c, d, e, f)

3、以下使用方法是正确的:

f(10, 20, 30, d=40, e=50, f=60)

4、以下使用方法会发生错误:

f(10, b=20, c=30, d=40, e=50, f=60)   # b 不能使用关键字参数的形式
f(10, 20, 30, 40, 50, f=60)           # e 必须使用关键字参数的形式

二、Python3 数据结构

(一)列表

1、ython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,一句话概括即:列表可以修改,而字符串和元组不能。

2、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[:]。

3、下面示例演示了列表的大部分方法:

实例:

>>> 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。

(二)将列表当做堆栈使用

1、列表方法使得列表可以很方便的作为一个堆栈来使用,堆栈作为特定的数据结构,最先进入的元素最后一个被释放(后进先出)。

2、用 append() 方法可以把一个元素添加到堆栈顶。用不指定索引的 pop() 方法可以把一个元素从堆栈顶释放出来。

3、实例:

>>> stack = [3, 4, 5]
>>> stack.append(6)
>>> stack.append(7)
>>> stack
[3, 4, 5, 6, 7]
>>> stack.pop()
7
>>> stack
[3, 4, 5, 6]
>>> stack.pop()
6
>>> stack.pop()
5
>>> stack
[3, 4]

(三)将列表当作队列使用

1、也可以把列表当做队列用,只是在队列里第一加入的元素,第一个取出来;但是拿列表用作这样的目的效率不高。

2、在列表的最后添加或者弹出元素速度快,然而在列表里插入或者从头部弹出速度却不快(因为所有其他的元素都得一个一个地移动)。

3、实例:

>>> from collections import deque
>>> queue = deque(["Eric", "John", "Michael"])
>>> queue.append("Terry")                   # Terry arrives
>>> queue.append("Graham")              # Graham arrives
>>> queue.popleft()                               # The first to arrive now leaves
'Eric'
>>> queue.popleft()                                # The second to arrive now leaves
'John'
>>> queue                                              # Remaining queue in order of arrival
deque(['Michael', 'Terry', 'Graham'])

(四)列表推导式

1、列表推导式提供了从序列创建列表的简单途径。

2、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。

3、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。

4、这里我们将列表中每个数值乘三,获得一个新的列表:

>>> vec = [2, 4, 6]
>>> [3*x for x in vec]
[6, 12, 18]

5、现在我们玩一点小花样:

>>> [[x, x**2] for x in vec]
[[2, 4], [4, 16], [6, 36]]

6、这里我们对序列里每一个元素逐个调用某方法:

实例:

>>> freshfruit = ['  banana', '  loganberry ', 'passion fruit  ']
>>> [weapon.strip() for weapon in freshfruit]
['banana', 'loganberry', 'passion fruit']

7、我们可以用 if 子句作为过滤器:

>>> [3*x for x in vec if x > 3]
[12, 18]
>>> [3*x for x in vec if x < 2]
[]

8、以下是一些关于循环和其它技巧的演示:

>>> 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]

9、列表推导式可以使用复杂表达式或嵌套函数:

>>> [str(round(355/113, i)) for i in range(1, 6)]
['3.1', '3.14', '3.142', '3.1416', '3.14159']

(五)嵌套列表解析

1、Python的列表还可以嵌套。

2、以下实例展示了3X4的矩阵列表:

>>> matrix = [
...     [1, 2, 3, 4],
...     [5, 6, 7, 8],
...     [9, 10, 11, 12],
... ]

3、以下实例将3X4的矩阵列表转换为4X3列表:

>>> [[row[i] for row in matrix] for i in range(4)]
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]

4、以下实例也可以使用以下方法来实现:

>>> transposed = []
>>> for i in range(4):
...     transposed.append([row[i] for row in matrix])
...
>>> transposed
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]

5、另外一种实现方法:

>>> transposed = []
>>> for i in range(4):
...     # the following 3 lines implement the nested listcomp
...     transposed_row = []
...     for row in matrix:
...         transposed_row.append(row[i])
...     transposed.append(transposed_row)
...
>>> transposed
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]

(六)del 语句

1、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(我们以前介绍的方法是给该切割赋一个空列表)。

2、实例:

>>> 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
[]

3、也可以用 del 删除实体变量:

>>> del a

(七)元组和序列

元组由若干逗号分隔的值组成,例如:

>>> 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))

如你所见,元组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)。

(八)集合

1、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。

2、可以用大括号({})创建集合。

3、注意:如果要创建一个空集合,你必须用 set() 而不是 {} ;后者创建一个空的字典,下一节我们会介绍这个数据结构。

4、以下是一个简单的演示:

>>> 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'}

5、集合也支持推导式:

>>> a = {x for x in 'abracadabra' if x not in 'abc'}
>>> a
{'r', 'd'}

(九)字典

1、另一个非常有用的 Python 内建数据类型是字典。

2、序列是以连续的整数为索引,与此不同的是,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。

3、理解字典的最佳方式是把它看做无序的键=>值对集合。在同一个字典之内,关键字必须是互不相同。

4、一对大括号创建一个空的字典:{}。

5、这是一个字典运用的简单例子:

>>> 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

6、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:

>>> dict([('sape', 4139), ('guido', 4127), ('jack', 4098)])
{'sape': 4139, 'jack': 4098, 'guido': 4127}

7、此外,字典推导可以用来创建任意键和值的表达式词典:

>>> {x: x**2 for x in (2, 4, 6)}
{2: 4, 4: 16, 6: 36}

8、如果关键字只是简单的字符串,使用关键字参数指定键值对有时候更方便:

>>> dict(sape=4139, guido=4127, jack=4098)
{'sape': 4139, 'jack': 4098, 'guido': 4127}

(十)遍历技巧

1、在字典中遍历时,关键字和对应的值可以使用 items() 方法同时解读出来:

>>> knights = {'gallahad': 'the pure', 'robin': 'the brave'}
>>> for k, v in knights.items():
...     print(k, v)
...
gallahad the pure
robin the brave

2、在序列中遍历时,索引位置和对应值可以使用 enumerate() 函数同时得到:

>>> for i, v in enumerate(['tic', 'tac', 'toe']):
...     print(i, v)
...
0 tic
1 tac
2 toe

3、同时遍历两个或更多的序列,可以使用 zip() 组合:

>>> 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))
...
What is your name?  It is lancelot.
What is your quest?  It is the holy grail.
What is your favorite color?  It is blue.

4、要反向遍历一个序列,首先指定这个序列,然后调用 reversed() 函数:

>>> for i in reversed(range(1, 10, 2)):
...     print(i)
...
9
7
5
3
1

5、要按顺序遍历一个序列,使用 sorted() 函数返回一个已排序的序列,并不修改原值:

>>> basket = ['apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana']
>>> for f in sorted(set(basket)):
...     print(f)
...
apple
banana
orange
pear

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