百度360必应搜狗淘宝本站头条
当前位置:网站首页 > IT知识 > 正文

Python 基础教程三之Python3 列表

liuian 2025-03-06 16:48 8 浏览

前言

序列是 Python 中最基本的数据结构。

序列中的每个值都有对应的位置值,称之为索引,第一个索引是 0,第二个索引是 1,依此类推。

Python 有 6 个序列的内置类型,但最常见的是列表和元组。

列表都可以进行的操作包括索引,切片,加,乘,检查成员。

此外,Python 已经内置确定序列的长度以及确定最大和最小的元素的方法。

列表是最常用的 Python 数据类型,它可以作为一个方括号内的逗号分隔值出现。

列表的数据项不需要具有相同的类型

创建一个列表,只要把逗号分隔的不同的数据项使用方括号括起来即可。如下所示:

list1 = ['baidu','toutiao',1997,2000]
list2 = [1,2,3,4,5,6,7]
list3 = ["a","b","c","d"]
list4 = ['red','green','blue','yellow','white','black']

访问列表中的值

与字符串的索引一样,列表索引从 0 开始,第二个索引是 1,依此类推。

通过索引列表可以进行截取、组合等操作。

#!/usr/bin/python3

list=['red','green','blue','yellow','white','black']
print(list[0])
print(list[1])
print(list[2])

以上实例输出结果:

red
green
blue

索引也可以从尾部开始,最后一个元素的索引为 -1,往前一位为 -2,以此类推。


#!/usr/bin/python3

list=['red','green','blue','yellow','white','black']
print(list[-1])
print(list[-2])
print(list[-3])

以上实例输出结果:

black
white
yellow

使用下标索引来访问列表中的值,同样你也可以使用方括号 [] 的形式截取字符,如下所示:


#!/usr/bin/python3

list = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]
print(list[0:4])

以上实例输出结果:

[10, 20, 30, 40]

使用负数索引值截取:

#!/usr/bin/python3

list = ['Google', 'baidu', 'toutiao', 'Taobao', "zhihu"]

# 读取第二位
print("list[1]:",list[1])
# 从第二位开始(包含)截取到倒数第二位(不包含)
print("list[1:-2]:",list[1:-2])

以上实例输出结果:

list[1]: baidu
list[1:-2]: ['baidu', 'toutiao']

更新列表

你可以对列表的数据项进行修改或更新,你也可以使用 append() 方法来添加列表项,如下所示:

#!/usr/bin/python3

list = ['Google', 'baidu', 'toutiao', 'Taobao', "zhihu"]

print("第三个元素为:",list[2])
list[2] = 'tianmao'
print("更新后的第三个元素为:",list[2])

list.append('douyin')
print("更新后的列表:",list)

注意:我们会在接下来的章节讨论 append() 方法的使用。

以上实例输出结果:

第三个元素为: toutiao
更新后的第三个元素为: tianmao
更新后的列表: ['Google', 'baidu', 'tianmao', 'Taobao', 'zhihu', 'douyin']

删除列表元素

可以使用 del 语句来删除列表中的元素,如下实例:

#!/usr/bin/python3

list = ['Google', 'baidu', 'toutiao', 'Taobao', "zhihu"]

print("原始列表:",list)
del list[2]
print("删除第三个元素:",list)

以上实例输出结果:

原始列表: ['Google', 'baidu', 'toutiao', 'Taobao', 'zhihu']
删除第三个元素: ['Google', 'baidu', 'Taobao', 'zhihu']

注意:我们会在接下来的章节讨论 remove() 方法的使用

Python列表脚本操作符

列表对 + 和 * 的操作符与字符串相似。+ 号用于组合列表,* 号用于重复列表。

如下所示:

Python 表达式

结果

描述

len([1, 2, 3])

3

长度

[1, 2, 3] + [4, 5, 6]

[1, 2, 3, 4, 5, 6]

组合

['Hi!'] * 4

['Hi!', 'Hi!', 'Hi!', 'Hi!']

重复

3 in [1, 2, 3]

True

元素是否存在于列表中

for x in [1, 2, 3]: print(x, end=" ")

1 2 3

迭代

Python 列表截取与拼接

Python 的列表截取与字符串操作类似,如下所示:

L=['Google', 'Runoob', 'Taobao']

操作:

Python 表达式

结果

描述

L[2]

'Taobao'

读取第三个元素

L[-2]

'Runoob'

从右侧开始读取倒数第二个元素: count from the right

L[1:]

['Runoob', 'Taobao']

输出从第二个元素开始后的所有元素

>>> L=['Google', 'Runoob', 'Taobao']
>>> L[2]
'Taobao'
>>> L[-2]
'Runoob'
>>> L[1:]
['Runoob', 'Taobao']
>>>

列表还支持拼接操作:

>>> squares = [1, 4, 9, 16, 25]
>>> squares += [36, 49, 64, 81, 100]
>>> squares
[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81, 100]
>>>

嵌套列表

使用嵌套列表即在列表里创建其它列表,例如:

>>> a = ['a', 'b', 'c']
>>> n = [1, 2, 3]
>>> x = [a, n]
>>> x
[['a', 'b', 'c'], [1, 2, 3]]
>>> x[0]
['a', 'b', 'c']
>>> x[0][1]
'b'

列表比较

列表比较需要引入 operator 模块的 eq 方法(详见:Python operator 模块):

# 导入 operator 模块
import operator

a = [1, 2]
b = [2, 3]
c = [2, 3]
print("operator.eq(a,b): ", operator.eq(a,b))
print("operator.eq(c,b): ", operator.eq(c,b))

以上代码输出结果为:

operator.eq(a,b):  False
operator.eq(c,b):  True

Python列表函数&方法

Python包含以下函数:

序号

函数

1

len(list)
列表元素个数

2

max(list)
返回列表元素最大值

3

min(list)
返回列表元素最小值

4

list(seq)
将元组转换为列表

Python包含以下方法:

序号

方法

1

list.append(obj)
在列表末尾添加新的对象

2

list.count(obj)
统计某个元素在列表中出现的次数

3

list.extend(seq)
在列表末尾一次性追加另一个序列中的多个值(用新列表扩展原来的列表)

4

list.index(obj)
从列表中找出某个值第一个匹配项的索引位置

5

list.insert(index, obj)
将对象插入列表

6

list.pop([index=-1])
移除列表中的一个元素(默认最后一个元素),并且返回该元素的值

7

list.remove(obj)
移除列表中某个值的第一个匹配项

8

list.reverse()
反向列表中元素

9

list.sort( key=None, reverse=False)
对原列表进行排序

10

list.clear()
清空列表

11

list.copy()
复制列表

相关推荐

【常识】如何优化Windows 7

优化Windows7可以让这个经典系统运行更流畅,特别是在老旧硬件上。以下是经过整理的实用优化方案,分为基础优化和进阶优化两部分:一、基础优化(适合所有用户)1.关闭不必要的视觉效果右键计算机...

系统优化!Windows 11/10 必做的十个优化配置

以下是为Windows10/11用户整理的10个必做优化配置,涵盖性能提升、隐私保护和系统精简等方面,操作安全且无需第三方工具:1.禁用不必要的开机启动项操作路径:`Ctrl+S...

最好用音频剪辑的软件,使用方法?

QVE音频剪辑是一款简单实用的软件,功能丰富,可编辑全格式音频。支持音频转换、合并、淡入淡出、变速、音量调节等,无时长限制,用户可自由剪辑。剪辑后文件音质无损,支持多格式转换,便于存储与跨设备播放,满...

Vue2 开发总踩坑?这 8 个实战技巧让代码秒变丝滑

前端开发的小伙伴们,在和Vue2打交道的日子里,是不是总被各种奇奇怪怪的问题搞得头大?数据不响应、组件传值混乱、页面加载慢……别慌!今天带来8个超实用的Vue2实战技巧,每一个都能直击痛...

Motion for Vue:为Vue量身定制的强大动画库

在前端开发中,动画效果是提升用户体验的重要手段。Vue生态系统中虽然有许多动画库,但真正能做到高性能、易用且功能丰富的并不多。今天,我们要介绍的是MotionforVue(motion-v),...

CSS view():JavaScript 滚动动画的终结

前言CSSview()方法可能会标志着JavaScript在制作滚动动画方面的衰落。如何用5行CSS代码取代50多行繁琐的JavaScript,彻底改变网页动画每次和UI/U...

「大数据」 hive入门

前言最近会介入数据中台项目,所以会推出一系列的跟大数据相关的组件博客与文档。Hive这个大数据组件自从Hadoop诞生之日起,便作为Hadoop生态体系(HDFS、MR/YARN、HIVE、HBASE...

青铜时代的终结:对奖牌架构的反思

作者|AdamBellemare译者|王强策划|Tina要点运维和分析用例无法可靠地访问相关、完整和可信赖的数据。需要一种新的数据处理方法。虽然多跳架构已经存在了几十年,并且可以对...

解析IBM SQL-on-Hadoop的优化思路

对于BigSQL的优化,您需要注意以下六个方面:1.平衡的物理设计在进行集群的物理设计需要考虑数据节点的配置要一致,避免某个数据节点性能短板而影响整体性能。而对于管理节点,它虽然不保存业务数据,但作...

交易型数据湖 - Apache Iceberg、Apache Hudi和Delta Lake的比较

图片由作者提供简介构建数据湖最重要的决定之一是选择数据的存储格式,因为它可以大大影响系统的性能、可用性和兼容性。通过仔细考虑数据存储的格式,我们可以增强数据湖的功能和性能。有几种不同的选择,每一种都有...

深入解析全新 AWS S3 Tables:重塑数据湖仓架构

在AWSre:Invent2024大会中,AWS发布了AmazonS3Tables:一项专为可扩展存储和管理结构化数据而设计的解决方案,基于ApacheIceberg开放表格...

Apache DataFusion查询引擎简介

简介DataFusion是一个查询引擎,其本身不具备存储数据的能力。正因为不依赖底层存储的格式,使其成为了一个灵活可扩展的查询引擎。它原生支持了查询CSV,Parquet,Avro,Json等存储格式...

大数据Hadoop之——Flink Table API 和 SQL(单机Kafka)

一、TableAPI和FlinkSQL是什么TableAPI和SQL集成在同一套API中。这套API的核心概念是Table,用作查询的输入和输出,这套API都是批处理和...

比较前 3 名Schema管理工具

关注留言点赞,带你了解最流行的软件开发知识与最新科技行业趋势。在本文中,读者将了解三种顶级schema管理工具,如AWSGlue、ConfluentSchemaRegistry和Memph...

大数据技术之Flume

第1章概述1.1Flume定义Flume是Cloudera提供的一个高可用的,高可靠的,分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统。Flume基于流式架构,灵活简单。1.2Flume的优点1.可以和...