Python从入门到精通秘籍七

发布时间:2024年01月18日

一、Python的数据容器(序列)的切片

当讨论数据容器(序列)的切片时,我们通常指的是字符串、列表和元组。在Python中,切片是从序列中获取一部分元素的操作。

切片操作使用方括号?[]?完成,包括开始索引、结束索引和步长。具体语法如下:

sequence[start:end:step]
  • start:表示切片的起始位置(包含),默认为0(即从序列的开头开始)。
  • end:表示切片的结束位置(不包含),默认为序列的长度。
  • step:表示切片的步长,默认为1(即连续元素)。可以是负数,表示逆向切片。

下面通过代码示例来详细讲解切片的用法:

# 字符串切片
string = "Hello, World!"
print(string[7:])   # 从索引为7的位置开始到末尾(包含空格)
print(string[:5])   # 从开头到索引为5的位置(不包含)
print(string[::2])  # 每隔一个字符取一个元素

# 列表切片
list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
print(list1[1:4])    # 包含索引1到3的元素
print(list1[:-2])   # 从开头到倒数第二个元素(不包含)
print(list1[::2])   # 每隔一个元素取一个元素

# 元组切片
tuple1 = (1, 2, 3, 4, 5)
print(tuple1[2:])    # 从索引为2的位置开始到末尾(包含)
print(tuple1[:3])    # 从开头到索引为2的位置(不包含)
print(tuple1[::-1])  # 反转元组

输出结果:

World!
Hello
HloWrd
[2, 3, 4]
[1, 2, 3]
[1, 3, 5]
(3, 4, 5)
(1, 2, 3)
(5, 4, 3, 2, 1)

以上示例展示了对字符串、列表和元组进行切片的不同用法。切片操作可以根据需要获取序列中的子集,非常灵活方便。

二、Python的集合的定义和操作

在Python中,集合是一种无序且不重复的数据容器,可以用于存储多个元素。集合类似于数学中的集合概念,提供了常见的集合操作,如交集、并集、差集等。下面是一个使用代码示例来详细说明Python的集合的定义和操作的具体用法:

1.定义集合:

# 使用大括号 {} 创建集合
set1 = {1, 2, 3}
print(set1)    # 输出:{1, 2, 3}

# 使用 set() 函数创建集合,传入可迭代对象作为参数
set2 = set([4, 5, 6])
print(set2)    # 输出:{4, 5, 6}

2.集合操作:

set1 = {1, 2, 3}
set2 = {2, 3, 4}

# 并集
union_set = set1.union(set2)
print(union_set)   # 输出:{1, 2, 3, 4}

# 交集
intersection_set = set1.intersection(set2)
print(intersection_set)   # 输出:{2, 3}

# 差集
difference_set = set1.difference(set2)
print(difference_set)   # 输出:{1}

# 对称差集(只出现在一个集合中的元素)
symmetric_difference_set = set1.symmetric_difference(set2)
print(symmetric_difference_set)   # 输出:{1, 4}

3.其他集合操作:

set1 = {1, 2, 3}

# 添加元素
set1.add(4)
print(set1)   # 输出:{1, 2, 3, 4}

# 移除元素
set1.remove(2)
print(set1)   # 输出:{1, 3, 4}

# 判断是否包含元素
print(3 in set1)   # 输出:True

# 清空集合
set1.clear()
print(set1)   # 输出:set()

以上示例展示了Python中集合的基本定义和常见操作。集合非常适合处理需要存储唯一值且不关心元素顺序的场景。利用集合提供的方法,我们可以进行交集、并集、差集等各种集合操作。同时,集合还支持添加、移除元素以及判断元素是否存在等操作,使得集合在实际应用中非常灵活和方便。

三、字典的定义与常用操作

在Python中,字典是一种无序的键值对数据容器,可以用于存储和管理各种类型的数据。每个键与其对应的值构成了一个项,通过键来访问值。下面是一个使用代码示例来详细说明Python的字典的定义和常用操作的具体用法:

1.定义字典:

# 使用花括号 {} 创建字典
dict1 = {"name": "Alice", "age": 25, "country": "USA"}
print(dict1)    # 输出:{'name': 'Alice', 'age': 25, 'country': 'USA'}

# 使用 dict() 函数创建字典,传入键值对作为参数
dict2 = dict(name="Bob", age=30, country="UK")
print(dict2)    # 输出:{'name': 'Bob', 'age': 30, 'country': 'UK'}

2.字典操作:

dict1 = {"name": "Alice", "age": 25, "country": "USA"}

# 访问字典中的值
print(dict1["name"])   # 输出:Alice

# 修改字典中的值
dict1["age"] = 26
print(dict1)   # 输出:{'name': 'Alice', 'age': 26, 'country': 'USA'}

# 添加新的键值对
dict1["city"] = "New York"
print(dict1)   # 输出:{'name': 'Alice', 'age': 26, 'country': 'USA', 'city': 'New York'}

# 删除键值对
del dict1["country"]
print(dict1)   # 输出:{'name': 'Alice', 'age': 26, 'city': 'New York'}

# 获取所有键
keys = dict1.keys()
print(keys)    # 输出:dict_keys(['name', 'age', 'city'])

# 获取所有值
values = dict1.values()
print(values)  # 输出:dict_values(['Alice', 26, 'New York'])

3.其他字典操作:

dict1 = {"name": "Alice", "age": 25, "country": "USA"}

# 判断键是否存在
print("name" in dict1)   # 输出:True

# 获取指定键的值,若键不存在则返回默认值
print(dict1.get("city", "Unknown"))   # 输出:Unknown

# 清空字典
dict1.clear()
print(dict1)   # 输出:{}

以上示例展示了Python中字典的基本定义和常用操作。字典是一种非常有用的数据容器,可以用于存储、查找和管理各种类型的数据。通过键来访问和修改字典中的值,还可以添加、删除键值对等操作。利用字典提供的方法,我们可以方便地进行字典的遍历、获取键或值的列表,以及判断键是否存在等操作。字典在实际开发中广泛应用,提供了高效的数据组织和访问方式。

四、Python的五类数据容器的总结对比

在Python中,有五种常用的数据容器,分别是列表(List)、元组(Tuple)、集合(Set)、字典(Dictionary)和字符串(String)。下面通过代码示例来详细总结和对比这五类数据容器的特点:

# 列表 (List) - 有序可变的数据容器
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
print(my_list)         # 输出:[1, 2, 3, 4, 5]

# 元组 (Tuple) - 有序不可变的数据容器
my_tuple = (1, 2, 3, 4, 5)
print(my_tuple)        # 输出:(1, 2, 3, 4, 5)

# 集合 (Set) - 无序不重复的数据容器
my_set = {1, 2, 3, 4, 5}
print(my_set)          # 输出:{1, 2, 3, 4, 5}

# 字典 (Dictionary) - 无序的键值对数据容器
my_dict = {'name': 'Alice', 'age': 25, 'country': 'USA'}
print(my_dict)         # 输出:{'name': 'Alice', 'age': 25, 'country': 'USA'}

# 字符串 (String) - 包含字符的不可变的数据容器
my_string = "Hello, World!"
print(my_string)       # 输出:Hello, World!

上述示例展示了列表、元组、集合、字典和字符串的创建和基本特点:

总结对比:

根据实际情况和具体任务需求,选择合适的数据容器能够更好地组织和处理数据,提高代码的可读性和效率。

五、Python的数据容器的通用操作

我可以给你示例代码来详细讲解Python的数据容器(列表、元组、集合、字典和字符串)的通用操作:

  • 下面是一个详细总结和对比Python的五类数据容器(列表、元组、集合、字典和字符串)的特点,包括创建、特点和适用场景等方面:

  • 列表 (List):

    • 创建:使用方括号 [] 或 list() 函数创建。
    • 特点:有序可变的容器,可以包含不同类型的元素。支持索引和切片操作。
    • 适用场景:适合存储和处理多个元素,常用于需要动态增删元素的情况。
  • 元组 (Tuple):

    • 创建:使用圆括号 () 或 tuple() 函数创建。
    • 特点:有序不可变的容器,可以包含不同类型的元素。支持索引和切片操作。
    • 适用场景:适合存储不可变的数据,常用于表示固定的数据结构或函数返回多个值。
  • 集合 (Set):

    • 创建:使用花括号 {} 或 set() 函数创建。
    • 特点:无序不重复的容器,只能包含不可变的元素。集合运算如并集、交集非常高效。
    • 适用场景:适合去除重复元素、进行集合运算或需要快速检查元素是否存在的情况。
  • 字典 (Dictionary):

    • 创建:使用花括号 {} 或 dict() 函数创建,使用键值对表示。
    • 特点:无序的键值对容器,可以包含不同类型的值。根据键快速查找和访问值。
    • 适用场景:适合存储和管理键值对数据,常用于表示实体属性、配置信息等。
  • 字符串 (String):

    • 创建:使用引号(单引号或双引号)创建。
    • 特点:由字符组成的不可变容器,支持索引和切片操作。字符串是不可变的,不能直接修改。
    • 适用场景:适合处理文本数据,常用于字符串操作、格式化、拼接等任务。
  • 列表和元组都是有序的数据容器,但列表是可变的,元组是不可变的。
  • 集合是无序且不重复的数据容器,用于去重和集合运算。
  • 字典是无序的键值对数据容器,用于存储和管理键值对数据。
  • 字符串是不可变的容器,主要用于处理文本数据。
  • 不同的数据容器适用于不同的场景和需求,根据具体要求选择合适的容器可以提高代码效率和简化逻辑。
# 列表 (List)
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]

# 访问元素
print(my_list[0])          # 输出:1

# 遍历容器
for item in my_list:
    print(item)

# 获取长度
print(len(my_list))        # 输出:5

# 切片操作
my_slice = my_list[:3]
print(my_slice)            # 输出:[1, 2, 3]

# 成员检查
if 3 in my_list:
    print("3 is in my_list")

# 增加元素
my_list.append(6)
print(my_list)             # 输出:[1, 2, 3, 4, 5, 6]

# 删除元素
del my_list[2]
print(my_list)             # 输出:[1, 2, 4, 5, 6]

# 更新元素
my_list[0] = 0
print(my_list)             # 输出:[0, 2, 4, 5, 6]

# 排序
my_list.sort()
print(my_list)             # 输出:[0, 2, 4, 5, 6]

# 检查空容器
if not my_list:
    print("my_list is empty")
else:
    print("my_list is not empty")


# 元组 (Tuple)
my_tuple = (1, 2, 3, 4, 5)

# 访问元素
print(my_tuple[0])         # 输出:1

# 遍历容器
for item in my_tuple:
    print(item)

# 获取长度
print(len(my_tuple))       # 输出:5

# 切片操作
my_slice = my_tuple[:3]
print(my_slice)            # 输出:(1, 2, 3)

# 成员检查
if 3 in my_tuple:
    print("3 is in my_tuple")


# 集合 (Set)
my_set = {1, 2, 3, 4, 5}

# 遍历容器
for item in my_set:
    print(item)

# 获取长度
print(len(my_set))         # 输出:5

# 成员检查
if 3 in my_set:
    print("3 is in my_set")

# 增加元素
my_set.add(6)
print(my_set)

# 删除元素
my_set.remove(2)
print(my_set)


# 字典 (Dictionary)
my_dict = {"name": "Alice", "age": 25}

# 访问元素
print(my_dict["name"])     # 输出:Alice

# 遍历容器
for key, value in my_dict.items():
    print(key, value)

# 获取长度
print(len(my_dict))        # 输出:2

# 删除元素
del my_dict["age"]
print(my_dict)

# 更新元素
my_dict["city"] = "New York"
print(my_dict)

# 成员检查
if "age" in my_dict:
    print("age is in my_dict")


# 字符串 (String)
my_string = "Hello, World!"

# 访问元素
print(my_string[0])        # 输出:H

# 遍历容器
for char in my_string:
    print(char)

# 获取长度
print(len(my_string))      # 输出:13

# 切片操作
my_slice = my_string[:5]
print(my_slice)            # 输出:Hello

# 成员检查
if "World" in my_string:
    print("World is in my_string")

以上代码示例详细讲解了Python中数据容器的通用操作,包括访问元素、遍历容器、获取长度、切片操作、成员检查、增加和删除元素等。根据具体需求,你可以选择适合的数据容器和相应操作来处理和管理数据。

六、Python的字符串大小比较的方法

当进行字符串大小比较时,Python使用的是基于字符的 Unicode 值进行比较。下面是一些示例代码来详细说明Python中字符串大小比较的方法:

# 使用比较运算符进行大小比较
str1 = "apple"
str2 = "banana"
print(str1 < str2)   # 输出:True,因为 'a' 的 Unicode 值小于 'b'
print(str1 > str2)   # 输出:False

# 使用字符串的内置方法进行大小比较
str3 = "Apple"
print(str1.__lt__(str2))   # 输出:True
print(str1.__gt__(str2))   # 输出:False

# 忽略大小写进行比较
print(str1.lower() == str3.lower())   # 输出:True,忽略大小写比较

# 使用 locale.strcoll 进行本地化的字符串比较
import locale
str4 = "?pfel"  # 包含特殊字符
str5 = "Zebra"
print(locale.strcoll(str4, str5))  # 输出:-1,根据本地化规则,? 排在 Z 之前

以上代码示例演示了几种字符串大小比较的方法:

  • 使用比较运算符(如?<,?>,?<=,?>=,?==?和?!=)可以直接对字符串进行大小比较。
  • 字符串对象还有内置方法,如?__lt__()?和?__gt__(),可以用于进行大小比较。
  • 如果需要忽略大小写进行比较,可以使用字符串的?lower()?或?upper()?方法将字符串转换为统一大小写后再进行比较。
  • 对于本地化的字符串比较,可以使用?locale.strcoll()?函数,它会根据本地化规则来比较字符串。

需要注意的是,字符串的大小比较是基于字符的 Unicode 值进行的。因此,在进行大小比较时,应确保字符集和编码的正确性,以避免产生意外的结果。

文章来源:https://blog.csdn.net/m0_63030819/article/details/135671909
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