python序列类型有哪些
- anonymity原创
- 2019-06-17 11:58:4424834浏览
python序列类型有哪些？在Python中什么才是序列类型，通过本文来详细了解。
序列：字符、列表、元组
所有序列都支持迭代
序列表示索引为非负整数的有序对象集合
字符和元组属于不可变序列，列表可变
1)字符
字符串字面量:把文本放入单引号、双引号或三引号中；
' '' '''
>>> str1 = ' hello, fanison '
>>> type(str1)
str
如果要使用unicode编码，则在字符之前使用字符u进行标识
>>> str2 = u'你好，fanison'
>>> type(str2)
unicode
文档字串：模块、类或函数的第一条语句是一个字符的话，该 字符串就成为文档字符串，可以使用__doc__属性引用；
例：
>>> def printName():
"the function is print hello"
print 'hello'
>>> printName.__doc__运算符：
索引运算符 s[i] 返回一个序列的元素i
切片运算符 s[i:j] 返回一个切片
扩展切片运算符 s[i:j:stride]
例：
>>> str3 = 'hello,fanison'
>>> str2[0:]
'hello,fanison' 返回所有元素
>>> str2[0:7]
'hello,f' 返回索引7之前的所有元素
>>> str2[0:7:2]
'hlof' 返回从索引0到6内步径为2的元素，即隔一个取一个
>>> str2[7:0:-2]
'a,le' 从索引7处倒着隔一个取一个取到索引1处
>>> str2[-4:-1]
'iso' 从索引-4处取到-2处
>>> str2[-4::-1]
'inaf,olleh' 从-4处到开始处倒着取注意：
步径为正表示 正着取，索引从小到大 i 5734b6fd135b00c2ad6301ce24c2b090 j
支持运算：
索引、切片、min()、max()、len()等
len(s) s中的元素个数
min(s) s的最小值
max(s) s的最大值
支持方法：
S.index(sub [,start [,end]]) 找到指定字符串sub首次出现的位置
S.upper() 将一个字符串转换为大写形式
S.lower() 将一个字符串转化为小写形式
S.join(t) 使用s作为分隔符连接序列t中的字符串
>>> l1 = list(str1) >>> l1 ['h', 'e', 'l', 'l', 'o', ',', 'f', 'a', 'n', 'i', 's', 'o', 'n'] >>> ''.join(l1) 'hello,fanison' 使用空字符作为分隔符连接列表l1 S.replace(old, new[, count]) 替换一个字符串 >>> str1.replace('fan','FAN') 'hello,FANison'
注意：
使用 help()获取其帮助
>>> help(str.join)
2)列表
列表：容器类型
任意对象的有序集合，通过索引访问其中的元素，可变对象，长度可变，异构，任意嵌套
支持在原处修改
修改指定的索引元素，修改指定的分片，删除语句，内置方法
>>> list1 = [ 1,2,3,'x','n' ]
>>> list1[1]=56
>>> print list1
[1, 56, 3, 'x', 'n']
>>> list1[1:3]=[] 会删除索引1到索引3之前的元素
>>> print list1
[1, 'x', 'n']
>>> del(list1[1]) 使用del函数删除list索引为1的元素
>>> print list1
[1, 'n']注意：
因为支持原处修改，不会改变内存位置，可使用 id() 查看其位置变化
内置方法：
L.count(value) 计算value值出现的次数
L.append(object) 将一个新元素追加到L末端
L.extend(iterable) 增加合并列表(第二个列表内容会以单个元素追加至末端)
>>> l1 = [ 1,2,3 ]
>>> l2 = [ 'x','y','z']
>>> l1.append(l2)
>>> l1
[1, 2, 3, ['x', 'y', 'z']] 使用append方法会以其原有存在形式追加
>>> l1 = [ 1,2,3 ]
>>> l1.extend(l2)
>>> l1
[1, 2, 3, 'x', 'y', 'z'] 注意两种增加的区别L.pop([index]) 返回元素index并从列表中移除它，如果省略则返回并移除列表最后一个元素
L.remove(key) 移除值为key的元素
>>> l1 = [ 'x',2,'abc',16,75 ]
>>> l1.pop(2) pop方法是按索引移除
'abc'
>>> l1
['x', 2, 16, 75]
>>> l1.remove(16) remove方法是按值移除
>>> l1
['x', 2, 75]L.index(value) 指定值首次出现的位置
L.insert(index, object) 在索引index处插入值
>>> l1.insert(1,'abc')
>>> l1
['x', 'abc', 2, 75]L.sort() 排序
L.reverse() 逆序
>>> l1.sort()
[2, 75, 'abc', 'x']
>>> l1.reverse()
['x', 'abc', 75, 2]
l1 + l2: 合并两个列表，返回一个新的列表；不会修改原列表；
>>> l1 = [ 1,2,3]
>>> l2 = [ 'x','y','z']
>>> l1 + l2
[1, 2, 3, 'x', 'y', 'z']
l1 * N: 把l1重复N次，返回一个新列表;
>>> l1 * 3
[1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3] 使用id()查看是否生成新列表成员关系判断字符：
in 用法： item in container
not in item not in container
>>> l1 = [ 'x','y',3 ]
>>> 'y' in l1
True
>>> 'x' not in l1
False
列表解析：[]
列表复制方式：
浅复制:两者指向同一内存对象
>>> l1 = [ 1,2,3,4 ]
>>> l2 = l1
>>> id(l1) == id(l1)
True 可以看出两者内存地址相同
>>> l1.append('x')
>>> print l1
[ 1,2,3,4,'x' ]
>>> print l2
[ 1,2,3,4,'x' ]深复制：两者指向不同内存对象
1)导入copy模块，使用deepcoop方法
>>> import copy
>>> l3 = copy.deepcopy(l1)
>>> id(l3) == id(l1)
False 地址不同
2)复制列表的所有元素，生成一个新列表
>>> l4 = l1[:]
>>> print l4
[ 1,2,3,4,'x' ]
>>> l1.append(6)
>>> print l1
[ 1,2,3,4,'x',6 ] l1改变
>>> print l4
[ 1,2,3,4,'x' ] l4不变3)元组
表达式符号：()
容器类型
任意对象的有序集合，通过索引访问其中的元素，不可变对象，长度固定，异构，嵌套
常见操作：
>>> t1 = ( 1,2,3,'xyz','abc')
>>> type(t1)
tuple
>>> len(t1)
5
>>> t2 = () 定义一个空元组
>>> t3 = ( , )
SyntaxError: invalid syntax 报错：使用逗号分隔的条件是最少要有一个元素
(1,)
>>> t1[:]
( 1,2,3,'xyz','abc' )
>>> t1[1:]
(2, 3, 'xyz', 'abc')
(1,2)
>>> t1[1:4]
(2, 3, 'xyz')
>>> t4 = 'x',1,'yz',45,[2,4,6] 注意!!!这样也可以生成元组
>>> t4
('x', 1, 'yz', 45, [2, 4, 6])t1 + t4: 合并两个元组，返回一个新的元组；不会修改原元组；
>>> t1 + t4
(1, 2, 3, 'xyz', 'abc', 'x', 1, 'yz', 45, [2, 4, 6])
t1 * N: 把l1重复N次，返回一个新元组;
>>> t1 * 3
(1, 2, 3, 'xyz', 'abc', 1, 2, 3, 'xyz', 'abc', 1, 2, 3, 'xyz', 'abc')成员关系判断
in
not in
注意：
虽然元组本身不可变，但如果元组内嵌套了可变类型的元素，那么此类元素的修改不会返回新元组；
例：
>>> t4 = ('x', 1, 'yz', 45, [2, 4, 6])
>>> id(t4)
44058448
>>> t4[4]
[2, 4, 6]
>>> t4[4].pop() 弹出列表内一个元素
6
>>> print t4[4]
[2, 4]
>>> print t4
('x', 1, 'yz', 45, [2, 4])
>>> id(t4)
44058448 由此可见，对元组内列表内的修改也会使元组发生改变，没有返回新元组以上是python序列类型有哪些的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！