随着项目的进展,团队需要有效管理大量数据。这对码娜来说是一个学习和应用 Python 数据结构的绝佳机会。
龙:(指着屏幕上的数据)我们需要有效地处理这些信息。在 Python 中,我们有多种数据结构可以帮助我们。
码娜:(好奇地看着屏幕)数据结构?那是什么?
龙:(笑着回答)简单来说,数据结构就像是不同种类的存储箱,每种都有自己的特点和用途。
1. 列表
龙:首先,让我们来看看列表。
# 创建列表
shopping_list = ["牛奶", "鸡蛋", "面包"]
print(shopping_list)
# 添加元素
shopping_list.append("果汁")
print(shopping_list)
# 删除元素
shopping_list.remove("鸡蛋")
print(shopping_list)
# 访问元素
print("我需要买的第一样东西是:", shopping_list[0])
# 遍历列表
for task in shopping_list:
print(task)
码娜:哇,列表就像是购物车,我们可以随时添加或删除东西!
龙:对!接下来是字典,是一个键值对映射,适合快速访问和存储具有名称的数据。
2. 字典
# 创建字典
user_info = {"name": "码娜", "age": 22, "occupation": "实习生"}
# 添加键值对
user_info["hobby"] = "编程"
# 删除键值对
del user_info["age"]
# 获取字典的值
print(user_info.get("name", "未知"))
# 遍历字典
for key, value in user_info.items():
print(key, ":", value)
码娜:哦,这就像是给每个数据都贴上了标签!
龙:没错。现在,让我们看看集合。集合是一组唯一的元素。集合非常适合处理不重复的元素,用于快速检查存在性或进行数学运算。
1.3 集合
# 创建集合
unique_numbers = {1, 2, 3, 4, 5}
# 添加元素
unique_numbers.add(6)
# 删除元素
unique_numbers.discard(1)
# 检查元素是否存在
if 3 in unique_numbers:
print("数字 3 在集合中")
# 集合运算
other_numbers = {4, 5, 6, 7}
print("交集:", unique_numbers & other_numbers)
码娜:哦,集合就像是一个没有重复的秘密俱乐部!
1.4 元组
龙:正是这样。最后是我们来介绍下元组,元组是不可变的列表,适用于存储不应该改变的数据。
# 创建元组
dimensions = (20, 10, 15)
# 访问元组
print("尺寸是:", dimensions)
# 尝试修改元组(会报错)
# dimensions[0] = 25
码娜:(认真地)这就像是一个安全的保险箱,放进去的东西就不会改变了。
通过这章的学习,码娜对 Python 的不同数据结构有了更深的了解。她开始想象如何在项目中运用这些结构来处理复杂的数据。龙对她的快速学习感到满意,同时也期待着她在未来的项目中如何应用这些新知识。