列表、字典、元组进阶

　　列表、字典和元组是python中所有脚本的主要工作组件。

列表

　　列表中可包含任意种类的对象。和字符串一样，他也支持序列的常规操作，指定偏移值和切片、合并以及迭代等序列操作。

　　与其他语言不同的是列表是一种高阶的序列操作工具，python中的列表可以完成大多数几何体数据结构的工作。

　　列表的主要属性：

　　1.任意对象的有序集合：列表中收集任何python对象并且保持了从左往右的位置顺序；

　　2.通过偏移量读取；

　　3.可变长度、异构和任意长度：列表是可变数据类型，支持原处修改，其中元素可以是任意数据类型，包括列表字典。

　　4.对象引用：python总是会存储对象的引用而不是对象的copy。

　　注：我们在学习时注重精通常量语法，但是现实生产中python的多数据结构都是建立在运行执行程序代码时。

　　列表的常规操作：

a=[1,2,'a']
b=['a','s','d']
print(a+b)
print(a*2)
运行结果：
[1, 2, 'a', 'a', 's', 'd']
[1, 2, 'a', 1, 2, 'a']

　　列表的迭代与解析：

for i in a:
    print(i**2)
运行结果：
1
4
9

a=[1,2,3]
print(i**2 for i in a)
print(list(i**2 for i in a))
运行结果：
<generator object <genexpr> at 0x00000000027EBB40>
[1, 4, 9]

a=[-1,2,3]
print(list(map(abs, a)))
运行结果：
[1, 2, 3]

　　由于列表多次嵌套，所以有时需要多次索引才能深入到数据结构中。

a=[[1,2,3],
   [4,5,6],
   [7,8,9]]
print(a[2][1])
运行结果：
8

　　切片赋值时被赋值序列长度可以与我们复制的序列长度不相同，故可以用此操作进行替换，插入，缩短主列表。并且赋值的值与切片重合也是切实可行的。例：a[2:5]=a[3:7]。

　　列表的常用方法：

　　append()：与a+[x]不同的是，方法原地修改列表，而+会产生新的列表。所以append方法执行更快。

a=[1,2,3]
a.append(4)
print(a)
运行结果：
[1, 2, 3, 4]

　　sort()：可以给定配置选项，name=value来定义。

a=['aBC','abd','Abe']
a.sort()
print(a)
a.sort(key=str.upper,reverse=True)
print(a)
运行结果：
['Abe', 'aBC', 'abd']
['Abe', 'abd', 'aBC']

　　注：在python2中比较时int总比str小，比较运算并不会自动转换类型，到了python3以后类型之间有了明确的界限，[1,2,'a']这用列表已经不可以用sort方法排序了。

a=['aBC','abd','Abe']
print(sorted(a))
运行结果：
['Abe', 'aBC', 'abd']

　　其他常用方法：

a=['aBC','abd','Abe']
a.extend(['a'])
print(a)
运行结果：
['aBC', 'abd', 'Abe', 'a']

a=['aBC','abd','Abe']
a.pop()
print(a)
运行结果：
['aBC', 'abd']

a=['aBC','abd','Abe']
a.reverse()
print(a)
print(list(reversed(a)))
运行结果：
['Abe', 'abd', 'aBC']
['aBC', 'abd', 'Abe']

a=['aBC','abd','Abe']
a.insert(0,'a')
print(a)
print(a.index('a'))
a.remove('a')
print(a)
print(a.pop(1))
运行结果：
['a', 'aBC', 'abd', 'Abe']
0
['aBC', 'abd', 'Abe']
abd

　　注：a[i:j]=[]可以做到删除，但是a[i]=[]只会将此索引位置改为空列表。

字典：

　　字典是一种无序的集合，是靠key来取值的序列。字典可以非常快速的进行一些其他语言的搜索算法和数据结构。

　　字典的主要属性：

　　1.通过key而不是偏移量取值：字典有自己的hash表，通过键来取值。

　　2.任意对象无需集合：字典并没有特定的顺序，实际上key提供了象征性的位置作用。

　　3.与列表一样字典可变长、异构、任意嵌套。

　　4.属于可变映射类型。

　　5.对象引用表：采用最优化的散列算法来寻找key，搜索速度极快，并且与列表一样存储对象是引用而不是拷贝。

　　字典的常用操作：

a={'name':'jeff','age':'111'}
print(list(a.keys()))
运行结果：
['name', 'age']

a={'name':'jeff','age':'111'}
print('name' in a)
运行结果：
Ture

a={'name':'jeff','age':'111'}
a['name']='frank'
print(a)
运行结果：
{'name': 'frank', 'age': '111'}

a={'name':'jeff','age':'111'}
a['like']='game'
print(a)
运行结果：
{'name': 'jeff', 'like': 'game', 'age': '111'}

a={'name':'jeff','age':'111'}
a['like']='game'
del a['like']
print(a)
运行结果：
{'age': '111', 'name': 'jeff'}

　　字典常用方法：

a={'name':'jeff','age':'111'}
print(list(a.values()))
print(list(a.items()))
运行结果：
['jeff', '111']
[('name', 'jeff'), ('age', '111')]

　　get()：检查key是否在，并返回某个值，默认None。

a={'name':'jeff','age':'111'}
print(a.get('name','no'))
print(a.get('like','no'))
运行结果：
jeff
no

　　update():更新没有的，并且盲目覆盖已有的值。

a={'name':'jeff','age':'111'}
a.update({'like':'game'})
print(a)
运行结果：
{'name': 'jeff', 'like': 'game', 'age': '111'}

　　pop()：

a={'name':'jeff','age':'111'}
a.pop('age')
print(a)
运行结果：
{'name': 'jeff'}

　　注：字典的键不一定都是字符串，当然不可能是列表啦，字典的键可以是任何不可变对象。

　　小技巧：制作一个字典让他用起来很像一个列表。

a={0:'jeff',1:'111'}
print(a[0])
运行结果：
jeff

　　值得一提的是读取不存在的键时常会报错，而在一些场景我们并不希望报错，我们可以采取以下三种方式进行避免：

　　1.if先对键进行判断再使用。

a={0:'jeff',1:'111'}
if 2 in a:
    print(a[0])
else:
    print('none')
运行结果：
none

　　2.try语句修复

a={0:'jeff',1:'111'}
try:
    print(a[2])
except KeyError:
    print('none')
运行结果：
none

　　3.get()

a={0:'jeff',1:'111'}
print(a.get(2,'none'))
运行结果：
none

　　字典取代了搜索数据结构，在嵌套时轻松表达结构化信息。

　　注：字典接口适用于python各种内置工具。

　　字典的4中创建方法：

a={0:'jeff',1:'111'}
print(a)
运行结果：
{0: 'jeff', 1: '111'}

a={}
a['name']='jeff'
print(a)
运行结果：
{'name': 'jeff'}

a=dict(name='jeff')
print(a)
运行结果：
{'name': 'jeff'}

a=dict([('name','jeff')])
print(a)
运行结果：
{'name': 'jeff'}

 　　如果事先就能拼出整个字典，就使用第一种创建方式，如果需要动态创建字典的某个字段则使用第二种方式，第三种方式的key必须是字符串，第四种方式需要在运行时把key好的value逐步建成序列。

　　python3中字典做出了哪些改变：

　　1.支持字典解析表达式；

　　2.调用a.keys、a.values、a.items方法需要使用list使其可视化；

　　3.不再支持大小比较，相等性测试依然存在；

　　4.取消has_key方法，只使用in判断成员关系，当然get方法也是可行的。

　　字典解析：

a={k:v for (k,v) in zip([1,2,3],['a','s','d'])}
print(a)
运行结果：
{1: 'a', 2: 's', 3: 'd'}

　　keys，values，items返回的都是可迭代视图对象，如果想用列表操作或者显示他们的值，必须通过内置函数list来完成。当然这种试图既然是可迭代对象，我们还可以使用for循环迭代查看。此外遍历key的方法直接使用for i in {}即可，不一定要是用key方法。并且python3可以动态反映在视图创建对象后对字典做出的修改。

　　注：python2keys不会反回一个列表，所以python2需要通过排序键来浏览一个字典的编码模式。

　　小练习：创建字典，所有键的value都是0。

a={'a':0,'b':0...}
print(a)

a={}
a['a']=0
a['b']=0
.
.
.
print(a)

a=dict(a=0,b=0...)
print(a)

a=dict([('a',0),('b',0)...])
print(a)

a=dict.fromkeys(['a','b'...],0)
print(a)

a={k:0 for k in 'ab...'}
print(a)

元组

　　元组基本属性：

　　1.任意对象有序集合：这点与列表一致；

　　2.通过偏移存取；

　　3.固定长度、异构任意嵌套：因为元组是不可变序列类型；

　　4.引用对象而非copy。

　　元组和其他两种序列不同的是他没有方法，还是因为他的不可变性，可能根本就不需要什么方法吧。

　　这里值得注意的是定义只有单个元素的元组的情况：

a=('a')
b=('a',)
print(a)
print(b)
运行结果：
a
('a',)

　　在python里，括号在大所属情况下是可以忽略的，仅当元组作为常量穿个函数调用和元组在python2中print语句中列出时才必不可少。对于初学者可能对概念模糊不清，所以建议当前还是使用括号更好。

　　如果想要操作元组，可以将其转化为俩表对象进行操作，然后再转化为元组，在进行排序的操作时可以使用sorted函数来完成，此函数接受任何序列对象。

　　列表解析可以用于元组转换，列表解析甚至可以用在某些并非实际存储的序列之上，任何遍历对象都可以，包括逐行读取文件。

　　注：元组也不是完全没有方法，index和count在元组中也是可以工作的。并且元组的不可变性只是本身，不包括它内部的元素，如果元组的内部是列表元素，那他依然可以进行修改列表。

其他python对象及类型

　　篇幅有限简单介绍一下python的其他类型。

　　None对象

　　python特殊数据类型的唯一值，一般都起到一个空的占位作用。None不意味着无意义，None是某些内容，尽管是没有意义的意思，但是他是一个真正的对象，并且他有一块内存存放，python给定一个内置的名称。他还是函数的返回值。

　　bool类型

　　当明确地用在真值测试，真假就是1和0.交互模式下进行布尔测试结果也是打印成Ture与False。python内置函数bool()用于测试对象的真假。

　　type对象

　　即使是类型本身在python中也是有对象的。

print(type(type))
运行结果：
<class 'type'>

　　python还定义了isinstance来作为类型判断内置函数。

　　注：最后一点复合对象指向自身的引用，成为循环，python在对象中检测到循环就会打印成[...]而不会陷入无限的循环。

l=[1,2,3]
l.append(l)
print(l)
运行结果：
[1, 2, 3, [...]]

　　除了这些核心对象以外，还有函数，模块和类的内核心数据类型，在之后的学习过程中，一一分享给大家。