我就是这样学习Python中的列表

1. 列表

对于python列表的理解可以和c语言里面的数组进行比较性的记忆与对照，它们比较相似，对于python里面列表的定义可以直接用方括号里加所包含对象的方法，并且python的列表是比较强大的，它包含了很多不同类型的数据：整型数字，浮点型，字符串以及对象等。

不同于 c++ 和 java，在 python 中，没有在标准库中内置数组类型，而是通常利用列表来表示数组，同时它也比数组的使用要灵活得太多。

列表是 python 中最基本的数据结构，列表中的元素的存储是有序的，所以我们可以直接利用索引去访问列表中的值。在学习数据结构时，我们知道，对一个数据结构的操作，无外乎增删改查四种。接下来本文将从这四个方面来介绍列表的一些常用小技巧。

1.1. 列表中的增

对列表的增加操作有两种，一种是创建一个新的列表，一种是在一个已有的列表中增加一个新元素。我们首先介绍如何创建一个新的列表：

# 创建一个空列表
list1 = []
# 创建一个默认值为0，长度为n的列表
list2 = [0] * n
# 利用列表生成式创建列表
list3 = [i for i in range(10)]
# 5*5 二维列表
list4 = [[i for i in range(5)] for j in range(5)]
# 利用其他数据结构生成列表, list() 函数接收一个可迭代对象作为参数
tuple1 = (1, 2, 3)
list5 = list(tuple1)

# 字符串转化为列表
str1 = "i love code"
# 每个元素作为列表中的一个元素
list6 = list(str1)
# 按照指定字符分割
list7 = str1.split(" ") # ['i', 'love', 'code']

在编程过程中，有时我们需要对一个列表进行操作，但是列表是一个可变对象，对列表的操作往往会改变其本来的顺序结构。因此，当我们不想改变列表原有的顺序结构，我们需要对旧的列表进行一个拷贝，然后在新的列表上进行操作。拷贝存在两种，浅拷贝和深拷贝。可能有人会对这两种拷贝存在疑问，他们得到的列表的形式不是一样的嘛？

是的，它们在拷贝后得到的列表形式确实是一样的。但是在进行操作时，就会有很大的差别了，特别是当你的列表中存在可变对象时。我们只需要记住一点，浅拷贝只复制不可变对象，而深拷贝不仅复制不可变对象，还复制了可变对象。以下进行举例说明：

# 如果一个列表中的元素都是不可变对象，可以直接用浅拷贝
list1 = [1, 2, 'i']

list2 = list1[::1] # 浅拷贝
list3 = [i for i in list1] # 浅拷贝
import copy
list4 = copy.copy(list1) # 浅拷贝

# 如果一个列表中的元素包含可变对象，要完成复制列表，需要用深拷贝
list5 = ["will", 1, ["python", "java", "c++"]]
list6 = copy.deepcopy(list5)

为什么在包含不可变对象的时候，需要用到深拷贝呢？

上面我们说过，浅拷贝只拷贝不可变对象。当列表中存在可变对象时，我们可以发现其引用 id 是一样的，即它们是同一个对象，因此对 list5 的操作会影响到 list6 。而在深拷贝中，对于可变对象，在拷贝的新列表中会生成一个新的对象，所以对 list6 的修改不会影响到 list5 。

id(list5[2]) # 2195936916360
id(list6[2]) # 2195936916744

对列表的另一种增加操作就是在已有的列表的基础上增加元素了，主要包括以下几种操作：

list1 = ["i"]
# 在列表尾部增加一个新元素
list1.append("love")
# 合并两个列表
list2 = ["apple", 3]
list1.extend(list2) # ["i", "love", "apple", 3]
list1 = list1 + list2 # ["i", "love", "apple", 3]
# 在指定位置插入元素
list1.insert(index=1, "not") # ["i", "not", "love", "apple", 3]

1.2. 列表中的删

对数据结构的删除操作包括两种，删除整个列表，或者删除列表中的某些元素。对于从内存中删除整个列表，该操作十分简单：

list1 = [1, 2, 3]
del list1

对于删除列表中的元素，同样可以使用 del 语句，同时还可以使用 remove() 函数。

list1 = [1, 2, 3]
print(list1) # [1, 2, 3]
del list1[1] 
print(list1) # [1, 3]

# 移除某个值的第一匹配项
list2 = [1, 2, 2, 3, 5]
list2.remove(2) # 移除第一个值为 2 的元素

1.3. 列表中的改

修改操作即在原有的列表的基础上对其进行修改，上面以及介绍了增加和删除操作，这里就对不改变元素的个数的操作进行介绍，主要包括排序和反转列表等。

# 对一个整数列表进行排序
list1 = [9, 5, 6, 2, 7, 1, 3]
# 升序排列
list1.sort() # [1, 2, 3, 5, 6, 7, 9]
list1 = sorted(list1) # [1, 2, 3, 5, 6, 7, 9]
# 降序排列
list1.sort(reverse=true) # [9, 7, 6, 5, 3, 2, 1]
list1 = sorted(list1, reverse=true) # [9, 7, 6, 5, 3, 2, 1]

# 指定键值排序
list1 = [('a', 3), ('b', 2), ('c', 1)]
list1.sort(key=lambda x:x[1]) # [('c', 1), ('b', 2), ('a', 3)]

## 反转列表，即将原来的列表逆序排列
list2 = [4, 2, 3, 1]
list2 = list2[::-1] # [1, 3, 2, 4]
list2.reverse() # [1, 3, 2, 4]

1.4. 列表中的查

对列表的查找操作无外乎以下几种：

• 遍历列表；
• 查找指定索引的元素；
• 查找指定值的元素；

列表的遍历方式有三种，分别是根据索引遍历、根据值遍历和 enumerate()遍历。

list1 = ["python", "c++", "java"]

# 方法 1
for i in range(len(list1)):
 print(list1[i])

# 方法 2 , 遍历速度最高效，但是无法记录索引
for i in list1:
 print(i)

# 方法 3
for index, val in enumerate(list1):
 print(val)

查找元素有两种，一种是按照索引查找，一种是遍历按值查找。

# 查找指定索引的元素
list1 = [1, 3, 2, 5, 7, 8]
list1[3] # 返回索引为 3 的元素，值为5

# 查找指定值的元素
key = 5
for i in list1:
 if i == key:
 print("ok")

# 查找最大元素和最小元素
max(list1) # 8
min(list1) # 1

1.5. 其它小技巧

上述介绍了列表的增删改查四种常用操作，当然对列表的操作不仅仅只有这些，例如还有两个列表的比较，列表结构的转化等等。

比较两个列表是否是一样的，这里的前提条件是这两个列表对象不是同一个对象。

list5 = [("car", 1), ("bike", 2), ("foot", 3)]
list6 = [("car", 1), ("bike", 2), ("foot", 3)]
# 判断两个列表是否是同一个对象
list5 is list6 # false
# 判断两个列表是否相等
list5 == list6 # true

# 当列表中的元素很多，且结构复杂时，可以使用 numpy 模块
import numpy as np
a = np.array(list5)
b = np.array(list6)
(a == b).all() # true

列表结构的转化主要包括将列表转化为元组、集合、字符串和字典：

list1 = ["a", "b", "c", "d", "c"]
# 列表转化为元组
tuple1 = tuple(list1) # ('a', 'b', 'c', 'd', 'c')

# 列表转化为集合
set1 = set(list1) # {'a', 'b', 'c', 'd'}

# 列表转化为字符串
str1 = "".join(list1) # 'abcdc'

# 列表转化为字典，元素为 key， 次数为 value
from collections import counter, defaultdict
dict1 = counter(list1) # counter({'a': 1, 'b': 1, 'c': 2, 'd': 1})
# 或者
dict2 = defaultdict(int)
for i in list1:
 dict2[i] += 1
dict2 # defaultdict(int, {'a': 1, 'b': 1, 'c': 2, 'd': 1})

总结

以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对的支持。