Python入门：Python3 数据结构全面学习教程

Python入门：Python3 数据结构全面学习教程

Python入门：Python3 数据结构全面学习教程，本文详细介绍Python3常用数据结构及遍历技巧。列表为可变序列，含丰富操作方法，可实现栈和队列，还可通过推导式及嵌套解析高效处理数据，del语句能删除元素或变量。元组是不可变序列，由逗号分隔值组成，可嵌套。集合为无序不重复元素集，支持关系测试和推导式。字典以键值对存储，关键字不可变且唯一，有多种构造方式。此外，还讲解了字典、序列等的遍历技巧，如用items()、enumerate()、zip()等函数，助力高效编程。

前言

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🌐 前篇文章咱们讲解了 Python入门：Python3 装饰器全面学习教程 ，如果忘记了，可以去重温一下，不停的重复敲击基础代码，有助于让你更加熟练掌握一门语言。今天咱们学习 Python3 数据结构全面学习教程，下面开始吧！

在 Python 编程中，数据结构是处理和组织数据的基础。掌握好各种数据结构的特性和用法，能让我们更高效地编写代码。本文将详细介绍 Python3 中常用的数据结构，包括列表、元组、集合、字典等，以及它们的操作方法和实际应用场景。

一、列表（List）

列表是 Python 中最常用的数据结构之一，它是可变的，这也是它与字符串和元组最显著的区别，即列表可以修改，而字符串和元组不能。

列表的常用方法

列表提供了丰富的方法来操作元素，如下表所示：

列表方法示例演示

下面通过一个实例来演示列表的大部分方法：

a = [66.25, 333, 333, 1, 1234.5]
print(a.count(333), a.count(66.25), a.count('x')) # 输出：2 1 0
a.insert(2, –1)
a.append(333)
print(a) # 输出：[66.25, 333, -1, 333, 1, 1234.5, 333]
print(a.index(333)) # 输出：1
a.remove(333)
print(a) # 输出：[66.25, -1, 333, 1, 1234.5, 333]
a.reverse()
print(a) # 输出：[333, 1234.5, 1, 333, -1, 66.25]
a.sort()
print(a) # 输出：[-1, 1, 66.25, 333, 333, 1234.5]

需要注意的是，类似 insert、remove 或 sort 等修改列表的方法没有返回值。

将列表当作栈使用

栈是一种后进先出（LIFO, Last-In-First-Out）的数据结构，意味着最后添加的元素最先被移除。在 Python 中，可以使用列表来实现栈的功能，主要用到 append() 和 pop() 方法。

栈的基本操作及实现如下：

stack = []

stack.append(1)
stack.append(2)
stack.append(3)
print(stack) # 输出: [1, 2, 3]

top_element = stack.pop()
print(top_element) # 输出: 3
print(stack) # 输出: [1, 2]

top_element = stack[–1]
print(top_element) # 输出: 2

is_empty = len(stack) == 0
print(is_empty) # 输出: False

size = len(stack)
print(size) # 输出: 2

我们还可以封装一个 Stack 类来实现栈的功能：

class Stack:
def __init__(self):
self.stack = []
def push(self, item):
self.stack.append(item)
def pop(self):
if not self.is_empty():
return self.stack.pop()
else:
raise IndexError("pop from empty stack")
def peek(self):
if not self.is_empty():
return self.stack[–1]
else:
raise IndexError("peek from empty stack")
def is_empty(self):
return len(self.stack) == 0
def size(self):
return len(self.stack)

# 使用示例
stack = Stack()
stack.push(1)
stack.push(2)
stack.push(3)
print("栈顶元素:", stack.peek()) # 输出: 栈顶元素: 3
print("栈大小:", stack.size()) # 输出: 栈大小: 3
print("弹出元素:", stack.pop()) # 输出: 弹出元素: 3
print("栈是否为空:", stack.is_empty()) # 输出: 栈是否为空: False
print("栈大小:", stack.size()) # 输出: 栈大小: 2

将列表当作队列使用

队列是一种先进先出（FIFO, First-In-First-Out）的数据结构，意味着最早添加的元素最先被移除。

使用列表直接实现队列并不是最优选择，因为在列表开头插入或删除元素的时间复杂度是 O(n)。Python 提供了 collections.deque，它是双端队列，可以在两端高效地添加和删除元素，时间复杂度为 O(1)。

使用 collections.deque 实现队列

from collections import deque
# 创建一个空队列
queue = deque()
# 向队尾添加元素
queue.append('a')
queue.append('b')
queue.append('c')
print("队列状态:", queue) # 输出: 队列状态: deque(['a', 'b', 'c'])
# 从队首移除元素
first_element = queue.popleft()
print("移除的元素:", first_element) # 输出: 移除的元素: a
print("队列状态:", queue) # 输出: 队列状态: deque(['b', 'c'])
# 查看队首元素（不移除）
front_element = queue[0]
print("队首元素:", front_element) # 输出: 队首元素: b
# 检查队列是否为空
is_empty = len(queue) == 0
print("队列是否为空:", is_empty) # 输出: 队列是否为空: False
# 获取队列大小
size = len(queue)
print("队列大小:", size) # 输出: 队列大小: 2

使用列表实现队列

虽然 deque 更高效，但也可以使用列表来实现队列：

queue = []

queue.append('a')
queue.append('b')
queue.append('c')
print("队列状态:", queue) # 输出: 队列状态: ['a', 'b', 'c']

first_element = queue.pop(0)
print("移除的元素:", first_element) # 输出: 移除的元素: a
print("队列状态:", queue) # 输出: 队列状态: ['b', 'c']

front_element = queue[0]
print("队首元素:", front_element) # 输出: 队首元素: b

is_empty = len(queue) == 0
print("队列是否为空:", is_empty) # 输出: 队列是否为空: False

size = len(queue)
print("队列大小:", size) # 输出: 队列大小: 2

也可以封装一个 Queue 类：

class Queue:
def __init__(self):
self.queue = []
def enqueue(self, item):
self.queue.append(item)
def dequeue(self):
if not self.is_empty():
return self.queue.pop(0)
else:
raise IndexError("dequeue from empty queue")
def peek(self):
if not self.is_empty():
return self.queue[0]
else:
raise IndexError("peek from empty queue")
def is_empty(self):
return len(self.queue) == 0
def size(self):
return len(self.queue)

# 使用示例
queue = Queue()
queue.enqueue('a')
queue.enqueue('b')
queue.enqueue('c')
print("队首元素:", queue.peek()) # 输出: 队首元素: a
print("队列大小:", queue.size()) # 输出: 队列大小: 3
print("移除的元素:", queue.dequeue()) # 输出: 移除的元素: a
print("队列是否为空:", queue.is_empty()) # 输出: 队列是否为空: False
print("队列大小:", queue.size()) # 输出: 队列大小: 2

列表推导式

列表推导式提供了从序列创建列表的简单途径。它的基本形式是在 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式从其后的 for 和 if 上下文环境中生成出来的列表。

列表推导式示例

vec = [2, 4, 6]
print([3*x for x in vec]) # 输出: [6, 12, 18]

vec = [2, 4, 6]
print([[x, x**2] for x in vec]) # 输出: [[2, 4], [4, 16], [6, 36]]

freshfruit = [' banana', ' loganberry ', 'passion fruit ']
print([weapon.strip() for weapon in freshfruit]) # 输出: ['banana', 'loganberry', 'passion fruit']

vec = [2, 4, 6]
print([3*x for x in vec if x > 3]) # 输出: [12, 18]
print([3*x for x in vec if x < 2]) # 输出: []

vec1 = [2, 4, 6]
vec2 = [4, 3, –9]
print([x*y for x in vec1 for y in vec2]) # 输出: [8, 6, -18, 16, 12, -36, 24, 18, -54]
print([x+y for x in vec1 for y in vec2]) # 输出: [6, 5, -7, 8, 7, -5, 10, 9, -3]
print([vec1[i]*vec2[i] for i in range(len(vec1))]) # 输出: [8, 12, -54]

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

嵌套列表解析

Python 的列表可以嵌套，通过嵌套列表解析可以对嵌套列表进行处理。

例如，将 3X4 的矩阵列表转换为 4X3 列表：

matrix = [
[1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8],
[9, 10, 11, 12],
]
print([[row[i] for row in matrix] for i in range(4)]) # 输出: [[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]

也可以使用以下方法实现：

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

或者：

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

del 语句

使用 del 语句可以从一个列表中根据索引来删除一个元素、删除一个切割或清空整个列表，也可以删除实体变量。

a = [–1, 1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
del a[0]
print(a) # 输出: [1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
del a[2:4]
print(a) # 输出: [1, 66.25, 1234.5]
del a[:]
print(a) # 输出: []
del a # 删除变量 a

二、元组和序列

元组由若干逗号分隔的值组成，它是不可变的。

t = 12345, 54321, 'hello!'
print(t[0]) # 输出: 12345
print(t) # 输出: (12345, 54321, 'hello!')

# 元组可以嵌套
u = t, (1, 2, 3, 4, 5)
print(u) # 输出: ((12345, 54321, 'hello!'), (1, 2, 3, 4, 5))

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）。

三、集合

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。

可以用大括号({})创建集合。注意：如果要创建一个空集合，必须用 set() 而不是 {}，后者创建一个空的字典。

集合的基本操作

basket = {'apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana'}
print(basket) # 输出: {'orange', 'banana', 'pear', 'apple'}（删除重复元素）
print('orange' in basket) # 输出: True（检测成员）
print('crabgrass' in basket) # 输出: False

a = set('abracadabra')
b = set('alacazam')
print(a) # 输出: {'a', 'r', 'b', 'c', 'd'}（a 中唯一的字母）
print(a – b) # 输出: {'r', 'd', 'b'}（在 a 中的字母，但不在 b 中）
print(a | b) # 输出: {'a', 'c', 'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}（在 a 或 b 中的字母）
print(a & b) # 输出: {'a', 'c'}（在 a 和 b 中都有的字母）
print(a ^ b) # 输出: {'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}（在 a 或 b 中的字母，但不同时在 a 和 b 中）

集合推导式

a = {x for x in 'abracadabra' if x not in 'abc'}
print(a) # 输出: {'r', 'd'}

四、字典（Dictionary）

字典是 Python 中另一种非常重要的数据结构，它与序列不同，序列以连续的整数为索引，而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。

字典可以看作是无序的键值对集合，在同一个字典中，关键字必须互不相同。一对大括号{}可以创建一个空字典。

字典的基本操作

# 创建并初始化字典
tel = {'jack': 4098, 'sape': 4139}
# 新增键值对
tel['guido'] = 4127
print(tel) # 输出: {'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098}
# 获取指定键的值
print(tel['jack']) # 输出: 4098
# 删除键值对
del tel['sape']
# 再次新增键值对
tel['irv'] = 4127
print(tel) # 输出: {'guido': 4127, 'irv': 4127, 'jack': 4098}
# 获取所有键并转为列表
print(list(tel.keys())) # 输出: ['irv', 'guido', 'jack']
# 对键进行排序
print(sorted(tel.keys())) # 输出: ['guido', 'irv', 'jack']
# 检查键是否在字典中
print('guido' in tel) # 输出: True
print('jack' not in tel) # 输出: False

字典的构造方式

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

print({x: x**2 for x in (2, 4, 6)}) # 输出: {2: 4, 4: 16, 6: 36}

print(dict(sape=4139, guido=4127, jack=4098))
# 输出: {'sape': 4139, 'jack': 4098, 'guido': 4127}

五、遍历技巧

在处理各种数据结构时，掌握有效的遍历技巧能提高编程效率。

遍历字典

在字典中遍历时，可使用items()方法同时获取关键字和对应的值：

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

遍历序列

在序列中遍历时，enumerate()函数可同时获取索引位置和对应值：

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

同时遍历多个序列

使用zip()函数可以组合多个序列，实现同时遍历：

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

反向遍历序列

调用reversed()函数可以反向遍历一个序列：

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

按顺序遍历序列

使用sorted()函数可返回一个已排序的序列，且不修改原序列，从而实现按顺序遍历：

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

总结

本文详细介绍了 Python3 中常用的数据结构，包括列表、元组、集合、字典等。列表作为可变序列，提供了丰富的方法，可用于实现栈和队列；元组是不可变序列，适合存储不可修改的数据；集合能有效处理元素去重和关系测试；字典则以键值对的形式存储数据，便于快速查找。

同时，文中还介绍了各种数据结构的遍历技巧，掌握这些知识能帮助我们更灵活地处理数据，提高编程效率。希望本教程能为大家学习 Python 数据结构提供有力的帮助。

💡下一篇咱们学习 Python3 模块全面学习教程！

附录：扩展学习资源

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