1.序列类型的分类
- 容器序列(元素类型可以不同)：list、tuple、deque
- 扁平序列(元素类型必须相同)：str、bytes、bytearray、array.array
- 可变序列(序列内容可以修改)：list、deque、bytearray、array
- 不可变(序列内容不可以修改)：str、tuple、bytes
2.序列的abc继承关系
- Sequence就是不可变序列的方法集合的抽象基类
- MutableSequence是集合了可变序列的方法和协议的抽象基类。
3.序列的+、+=和extend的区别
- +：加号两边都是相同的类型，并且返回一个新的对象
- +=：右侧只要是一个可迭代类型即可，不会返回一个新对象
- +=内部调用魔法函数__iadd__，__iadd__内部调用extend函数遍历添加的对象放入左侧对象中
补充：extend和append函数区别
- extend：遍历元素一个一个放入其中
- append：直接放入其中变成嵌套
1 a = [1, 2] 2 c = a + [3, 4] # +：只能相同类型，产生新对象 3 print(c) # [1, 2, 3, 4] 4 5 a += (3, 4) # +=：可以不同类型 6 print(a) # [1, 2, 3, 4] 7 8 b = [10, 11] 9 b.extend((13, 14)) 10 print(b) # [10, 11, 13, 14] 11 12 b.append((1, 2)) 13 print(b) # [10, 11, 13, 14, (1, 2)]
4.实现可切片的对象
- list的切片：
- 模式：[start:end:step]
- 解释：
- 第一个数字start表示切片开始的位置，默认0
- 第二个数字end表示切片截止的位置，不包含end的数据
- 第三个数字step表示切片的步长，默认1
- 当start为0时可以省略，当end为列表长度时可以省略
- 当step为1时可以省略，省略步长时可以同时省略最后一个冒号
- 当step为负整数时，表示反向切片，这时候start应该比end的值要大才行
1 aList = [3, 4, 5, 6, 7, 9, 11, 13, 15, 17] 2 print(aList[::]) # 返回包含原列表中所有元素的新列表 3 print(aList[::-1]) # 返回包含原列表中所有元素的逆序列表 4 print(aList[::2]) # 隔一个取一个，获取偶数位置的元素 5 print(aList[1::2]) # 隔一个取一个，获取奇数位置的元素 6 print(aList[3:6]) # 指定切片的开始和结束位置 7 aList[0:100] # 切片结束位置大于列表长度时，从列表尾部截断 8 aList[100:] # 切片开始位置大于列表长度时，返回空列表 9 10 aList[len(aList):] = [9] # 在列表尾部增加元素 11 aList[:0] = [1, 2] # 在列表头部插入元素 12 aList[3:3] = [4] # 在列表中间位置插入元素 13 aList[:3] = [1, 2] # 替换列表元素，等号两边的列表长度相等 14 aList[3:] = [4, 5, 6] # 等号两边的列表长度也可以不相等 15 aList[::2] = [0] * 3 # 隔一个修改一个 16 print(aList) 17 aList[::2] = ['a', 'b', 'c'] # 隔一个修改一个 18 aList[::2] = [1, 2] # 左侧切片不连续，等号两边列表长度必须相等 19 aList[:3] = [] # 删除列表中前3个元素 20 21 del aList[:3] # 切片元素连续 22 del aList[::2] # 切片元素不连续，隔一个删一个
- 实现对象切片：
- 重写__getitem__魔法函数
- 获得当前的类名
- 判断传入的参数是int类型还是slice类型
- int类型返回元素，切片类型返回对象
1 import numbers 2 3 4 class Group: 5 # 支持切片操作 6 def __init__(self, group_name, company_name, staffs): 7 self.group_name = group_name 8 self.company_name = company_name 9 self.staffs = staffs 10 11 def __reversed__(self): 12 self.staffs.reverse() 13 14 # 因为object[] 和 object[::]都会调动这个方法 15 def __getitem__(self, item): 16 # 取到class 17 cls = type(self) 18 # 判断传递进来的是slice类型还是int类型，返回不同的类型和操作， 19 if isinstance(item, slice): 20 return cls(group_name=self.group_name, company_name=self.company_name, 21 staffs=self.staffs[item]) # staffs = sel.staffs[:2] = ['wzh1', '123'] 22 if isinstance(item, numbers.Integral): 23 return self.staffs[item] 24 25 def __iter__(self): 26 return iter(self.staffs) 27 28 def __len__(self): 29 return len(self.staffs) 30 31 def __str__(self): 32 return '组员有:{}'.format(self.staffs) 33 34 def __contains__(self, item): 35 if item in self.staffs: 36 return True 37 else: 38 return False 39 40 41 st = ['wzh1', '123', '456', '789'] 42 group = Group('A', 'TR', staffs=st) 43 sub_group = group[:2] # 这里会调用__getitem__魔法函数 44 print(group) # 这里会调用__str__魔法函数 45 print(sub_group) # 这里会调用__str__魔法函数 46 47 if 'A' in group: # 这里会调用__contains__魔法函数 48 print('yes') 49 50 for i in group: # 这里会调用__iter__魔法函数 51 print(i) 52 53 reversed(group) # 实际上是调用了__reversed__魔法函数 54 print(group) # 这里会调用__str__魔法函数
5.bisect管理可排序序列
- 概念：用来处理已经排序的序列，并且可以维护已经排序的序列，只使用升序排列
- 查找方式：二分查找
- 拥有属性和函数
- 属性：
- bisect：返回会插入的位置，默认为bisect_right，相同数字默认放入右侧
- insort：直接插入的位置，默认为insort_right，相同数字默认插入右侧
- 函数：
- insort_right：直接插入的位置，相同数字右侧
- insort_left：直接插入的位置，相同数字左侧
- bisect_right：返回会插入的位置，相同数字为右侧
- bisect_left：返回会插入的位置，相同数字为左侧
- 属性：
1 import bisect 2 from collections import deque 3 4 # 用来处理已排序的序列，用来维持已排序的序列， 升序 5 # 二分查找 6 inter_list = deque() 7 bisect.insort(inter_list, 3) 8 bisect.insort(inter_list, 2) 9 bisect.insort(inter_list, 5) 10 bisect.insort(inter_list, 1) 11 bisect.insort(inter_list, 6) 12 13 print(bisect.bisect_left(inter_list, 3.0)) # 2 14 print(bisect.bisect(inter_list, 3.0)) # 3 15 print(bisect.bisect_right(inter_list, 3.0)) # 3 16 bisect.insort_left(inter_list, 3.0) 17 # 学习成绩 18 print(inter_list) # deque([1, 2, 3.0, 3, 5, 6])
6.什么时候我们不该用列表
- array和list的区别：
- array：只能放入相同的指定类型的数据，内存空间连续
- list：可以放入不同类型的数据，内存空间不连续
1 my_array = array.array("i") 2 my_array.append(1) 3 my_array.append("abc") # 报错
7.列表推导式、生成器表达式、字典推导式
- 使用范围：尽量保持可读性，不要太过复杂
- 优点：效率高，简洁
- 使用语法：
- list：
- 使用中括号[]：[表达式 for 变量 in 列表] 或者 [表达式 for 变量 in 列表 if 条件]
- generator：
- 使用小括号()：(表达式 for 变量 in 列表) 或者 (表达式 for 变量 in 列表 if 条件)
- dict：
- 使用花括号{}：{表达式 for 变量 in 列表} 或者 {表达式 for 变量 in 列表 if 条件}
- list：
1 # 列表推导式 2 # 1.提取出1-20之间的奇数 3 odd_list = [] 4 for i in range(21): 5 if i % 2 == 1: 6 odd_list.append(i) 7 print(odd_list) 8 9 # 使用列表推导式 10 odd_list = [x for x in range(21) if x % 2 == 1] 11 print(odd_list) 12 13 14 # 列表推导式的格式 15 # [on True for x in iteralbe 条件表达式(过滤)] 16 17 # 逻辑复杂的情况 18 def handle_item(item): 19 return item * item 20 21 22 odd_list = [handle_item(x) for x in range(21) if x % 2 == 1] 23 print(odd_list) 24 # 列表表达式的前面可以是一个函数,也可以是一个函数,但是不能是匿名函数 25 26 # 生成器表达式,将列表推导式的[]改成(),就变成了生成器表达式 27 gen = (x for x in range(21) if x % 2 == 1) 28 print(gen) # <generator object <genexpr> at 0x000001CF1B01C8E0> 29 print(type(gen)) # <class 'generator'> 30 for item in gen: 31 print(item) 32 33 # 字典推导式,颠倒key和value 34 my_dict = {'bob1': 22, 'bob3': 23, 'bob4': 5} 35 36 reversed_dict = {value: key for key, value in my_dict.items()} 37 print(reversed_dict) 38 39 # 集合推导式 set 40 # 如何将一个字典的key全部放到一个集合当中. 41 my_set = {key for key in my_dict.keys()} 42 # 也可以使用 43 my_set = set(my_dict.keys()) 44 print(type(my_set)) 45 print(my_set)