列表(list):
首先,列表属于序列,那么序列类型可用如下内建函数——
list(iter):把可迭代对象转换为列表。
str(obj):把obj对象转换为字符串,即用字符串来表示这个对象。
tuple(iter):把一个可迭代对象转换为一个元组。
unicode(obj):把对象转换成Unicode字符串。
basestring():抽象工厂函数,其作用仅仅是为str和unicode函数提供父类,所以不能被实例化,也不能被调用。
enumerate(iter):接受一个可迭代对象作为参数,返回一个enumerate对象,该对象生成由iter每个元素的index值和item值组成的元组。
len(seq):返回seq的长度。
max(iter,key=None)、max(arg0,arg1...,key=None):返回iter或(arg0,arg1...)的最大值,如果指定了key,这个key必须是一个可以传给sort()方法的,用于比较的回调函数。
min(iter,key=None)、min(arg0,arg1...,key=None):返回iter或(arg0,arg1...)的最小值,如果指定了key,这个key必须是一个可以传给sort()方法的,用于比较的回调函数。
reversed(seq):接受一个序列作为参数,返回一个以逆序访问的迭代器。
sorted(iter,cmp=None,key=None,reverse=False):接受一个可迭代对象作为参数,返回一个有序的列表,可选参数cmp、key和reverse和list.sort()内建函数含义一样。
sum(seq,init=0):返回seq和可选参数init的总和,其效果等同于reduce(operator.add,seq,init)。
zip([it0,it1...]):返回一个列表,其第一个元素是it0、it1...这些元素的第一个元素组成的一个元组,其它元素依次类推。
列表就像一个线性容器,但是比C++的 lis t扩展多得多
列表里的元素可以是相同类型,也可以包含各种类型,比如列表里嵌套另一个列表
列表示例:
>>> L1 = [1,2,3] >>> type(L1) <class 'list'> >>> L1 = [1,'a',2,1.4] >>> L1 [1, 'a', 2, 1.4] >>> L1 = [ ['sub'],1,'n'] >>> L1 [['sub'], 1, 'n']
list的索引是也是从0开始,但也可以从后访问,L1[-1] 表示L1中的最后一个元素
>>> L1 [['sub'], 1, 'n'] >>> L1[0] ['sub'] >>> L1[-1] 'n'
对列表可以进行切片,切片的操作类似于对函数的调用,返回值一个新的列表
切片 L1[ x : y : z ] 是半开闭区间(z通常不用写),如L1[1:3] 返回的是一个从 L1[1] 开始到 L1[2] 结束的列表,不包含L1[3]
x 不写表示从头开始,y 不写表示直到列表结束,z 用于表示步长, 默认是1, 可以认为是在这个区间里每 z 个元素取一个(取第一个),可以是负数,表示从后到前遍历
>>> L1 = [1,2,3,4,5,6] >>> L1[1:3] [2, 3] >>> L1[:3] [1, 2, 3] >>> L1[1:] [2, 3, 4, 5, 6] >>> L1[-3:-1] [4, 5] >>> L2 = L1[:] >>> L2 [1, 2, 3, 4, 5, 6] >>> L1[::2] [1, 3, 5] >>> L1[::-1] [6, 5, 4, 3, 2, 1]
列表可以做加法,做乘法,字符串也可以看做一个字符的列表
>>> L1 = [1,2] >>> L2 = [3,4] >>> L1 + L2 [1, 2, 3, 4] >>> 5 * L1 [1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2]
in语句,判断一个对象是否在一个字符串/列表/元组里
not 语句表示对后面的否定
len 可以检测字符串/列表/元祖/字典的元素个数
max 可以返回最大元素,min 返回最小元素
>>> L1 [1, 2, 3, 4, 2] >>> 3 in L1 True >>> 5 in L1 False >>> 3 not in L1 False >>> 5 not in L1 True >>> len(L1) 5 >>> max(L1) 4 >>> min(L1) 1
操作:
>>> #赋值 >>> L1[1] = 5 >>> L1 [1, 5, 3, 4, 2] >>> #删除 >>> del L1[1] >>> L1 [1, 3, 4, 2] >>> #分片赋值 >>> L1[2:] = [6,7,8] >>> L1 [1, 3, 6, 7, 8] >>> L1[1:3] = [] >>> L1 [1, 7, 8]
list 的函数:
append( x ) 是将 x 作为一个元素添加到列表的末尾,即使 x 是一个列表
>>> L1 [1, 2, 7, 8] >>> L1.append(3) >>> L1 [1, 2, 7, 8, 3] >>> L1.append([4,5]) >>> L1 [1, 2, 7, 8, 3, [4, 5]] >>> 4 in L1 False
count( x) 统计 x 在列表中出现的次数
>>> L1 = [1, 2, 7, 8] >>> L1.count(2) 1 >>> L1.count(3) 0
extend( x ) 将x 作为一个列表与原列表合并,添加到末尾。若不是列表,则编译器尝试将 x 转换为列表然后执行操作,不成功就会报错
>>> L1 [1, 2, 7, 8] >>> L1.extend([4,5]) >>> L1 [1, 2, 7, 8, 4, 5] >>> 4 in L1 True
index ( x ) 返回 x 在列表中的坐标,若 x 不在列表中会出错
>>> L1.index(2) 1
insert( i , x) 在位置i 插入元素x
>>> L1 [1, 2, 7, 8, 4, 5] >>> L1.insert(0,'a') >>> L1 ['a', 1, 2, 7, 8, 4, 5] >>> L1.insert(-1,'b') >>> L1 ['a', 1, 2, 7, 8, 4, 'b', 5]
pop( i ) 删除位置 i 的元素并将它返回,默认可以不写 i ,删除最后一个元素,不存在会出错
>>> L1 = [1, 2, 7, 8] >>> L1.pop(1) 2 >>> L1 [1, 7, 8] >>> L1.pop() 8 >>> L1 [1, 7]
remove( x ) 移除在 列表中 x 的第一个匹配项,x 不存在会出错
>>> L1.remove(2) >>> L1 [1, 7, 8]
reverse() 将列表逆序
>>> L1 = [1, 2, 7, 8] >>> L1.reverse() >>> L1 [8, 7, 2, 1]
sort 将原列表排序,返回None,有两个可选参数,key 和 reverse,默认为升序排列
>>> L1 [8, 7, 2, 1] >>> L1.sort() >>> L1 [1, 2, 7, 8] >>> L1.sort(reverse = True) >>> L1 [8, 7, 2, 1] >>> L1 = ['a','ccc','abcd','bc','cd','abc'] >>> L1.sort(key = len) >>> L1 ['a', 'bc', 'cd', 'ccc', 'abc', 'abcd']
元组(tuple)
元组也属于序列,但元组为不可修改的列表。所以元组没有以上序列通用方法可用!
一个元素的元组表示为 ( 1 , )
>>> x = (1,) >>> type(x) <class 'tuple'> >>> x = (1) >>> type(x) <class 'int'>
元组可转换成列表,反之亦然。
内建的 tuple() 函数接受一个列表参数,并返回一个包含同样元素的元组,而 list() 函数接受一个元组参数并返回一个列表。
从效果上看, tuple() 冻结列表,而 list() 融化元组。
>>> x = [1,2,4,3,1] >>> y = (1,2,4,3,1) >>> type(x) <class 'list'> >>> type(y) <class 'tuple'> >>> z = tuple(x) >>> z (1, 2, 4, 3, 1) >>> z = list(y) >>> z [1, 2, 4, 3, 1]
可以用列表 或 元组 进行一次多赋值:
>>> L1 = (1,2,4) >>> (x, y, z) = L1 >>> x 1 >>> y 2 >>> z 4 >>> L1 = [1,2,4] >>> (x,y,z) = L1 >>> x 1 >>> y 2 >>> z 4
[] ,和 () 在布尔值中表示 False

Python和C 各有優勢,選擇應基於項目需求。 1)Python適合快速開發和數據處理,因其簡潔語法和動態類型。 2)C 適用於高性能和系統編程,因其靜態類型和手動內存管理。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)如果需要快速開發、數據處理和原型設計,選擇Python;2)如果需要高性能、低延遲和接近硬件的控制,選擇C 。

通過每天投入2小時的Python學習,可以有效提升編程技能。 1.學習新知識:閱讀文檔或觀看教程。 2.實踐:編寫代碼和完成練習。 3.複習:鞏固所學內容。 4.項目實踐:應用所學於實際項目中。這樣的結構化學習計劃能幫助你係統掌握Python並實現職業目標。

在兩小時內高效學習Python的方法包括:1.回顧基礎知識,確保熟悉Python的安裝和基本語法;2.理解Python的核心概念,如變量、列表、函數等;3.通過使用示例掌握基本和高級用法;4.學習常見錯誤與調試技巧;5.應用性能優化與最佳實踐,如使用列表推導式和遵循PEP8風格指南。

Python適合初學者和數據科學,C 適用於系統編程和遊戲開發。 1.Python簡潔易用,適用於數據科學和Web開發。 2.C 提供高性能和控制力,適用於遊戲開發和系統編程。選擇應基於項目需求和個人興趣。

Python更適合數據科學和快速開發,C 更適合高性能和系統編程。 1.Python語法簡潔,易於學習,適用於數據處理和科學計算。 2.C 語法複雜,但性能優越,常用於遊戲開發和系統編程。

每天投入兩小時學習Python是可行的。 1.學習新知識:用一小時學習新概念,如列表和字典。 2.實踐和練習:用一小時進行編程練習,如編寫小程序。通過合理規劃和堅持不懈,你可以在短時間內掌握Python的核心概念。

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。


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