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：

1. 创建一个空栈

stack =[]

2. 压入（Push）操作：使用 append() 方法将元素添加到栈的顶端

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

3. 弹出（Pop）操作：使用 pop() 方法移除并返回栈顶元素

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

4. 查看栈顶元素（Peek/Top）：直接访问列表的最后一个元素（不移除）

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

5. 检查是否为空（IsEmpty）：检查列表是否为空

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

6. 获取栈的大小（Size）：使用 len() 函数获取栈中元素的数量

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：

classStack:def__init__(self): self.stack =[]defpush(self, item): self.stack.append(item)defpop(self):ifnot self.is_empty():return self.stack.pop()else:raise IndexError("pop from empty stack")defpeek(self):ifnot self.is_empty():return self.stack[-1]else:raise IndexError("peek from empty stack")defis_empty(self):returnlen(self.stack)==0defsize(self):returnlen(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: 3print("栈大小:", stack.size())# 输出: 栈大小: 3print("弹出元素:", stack.pop())# 输出: 弹出元素: 3print("栈是否为空:", stack.is_empty())# 输出: 栈是否为空: Falseprint("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: aprint("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)==0print("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：

1. 创建队列

queue =[]

2. 向队尾添加元素：使用 append() 方法

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

3. 从队首移除元素：使用 pop(0) 方法

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

4. 查看队首元素（不移除）：直接访问列表的第一个元素

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

5. 检查队列是否为空

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

6. 获取队列大小

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：

classQueue:def__init__(self): self.queue =[]defenqueue(self, item): self.queue.append(item)defdequeue(self):ifnot self.is_empty():return self.queue.pop(0)else:raise IndexError("dequeue from empty queue")defpeek(self):ifnot self.is_empty():return self.queue[0]else:raise IndexError("peek from empty queue")defis_empty(self):returnlen(self.queue)==0defsize(self):returnlen(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: aprint("队列大小:", queue.size())# 输出: 队列大小: 3print("移除的元素:", queue.dequeue())# 输出: 移除的元素: aprint("队列是否为空:", queue.is_empty())# 输出: 队列是否为空: Falseprint("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

1. 将列表中每个数值乘三

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

2. 生成包含元素及其平方的列表

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

3. 对序列里每一个元素调用 strip() 方法

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

4. 使用 if 子句作为过滤器

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: []

5. 多重循环操作

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 inrange(len(vec1))])# 输出: [8, 12, -54]

6. 使用复杂表达式或嵌套函数

print([str(round(355/113, i))for i inrange(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 inrange(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 inrange(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 inrange(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: 12345print(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 notin'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']=4127print(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']=4127print(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: Trueprint('jack'notin tel)# 输出: False

字典的构造方式

1. 使用构造函数dict()从键值对元组列表构建字典

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

2. 使用字典推导式创建字典

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

3. 当关键字是简单字符串时，使用关键字参数指定键值对更方便

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 inenumerate(['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 inzip(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 inreversed(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 insorted(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

1. 官方资源：
   • Python官网：https://www.python.org
   • PyPI：https://pypi.org（查找第三方库）
   • 安装包等相关文件（另附带pycharm工具），网盘下载地址：https://pan.quark.cn/s/649af731037c
   • 学习资料视频和文档资源，网盘下载地址： https://pan.quark.cn/s/ee16901a8954
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