python 数据类型（sequence 序列、dictionary 词典、动态类型）

提示：扫一扫查出行
【扫一扫了解最新限行尾号】
复制提示

文章内容摘自：http://www.cnblogs.com/vamei

1.sequence 序列

sequence(序列)是一组有顺序的元素的集合

(严格的说，是对象的集合，但鉴于我们还没有引入“对象”概念，暂时说元素)

序列可以包含一个或多个元素，也可以没有任何元素。

我们之前所说的基本数据类型，都可以作为序列的元素。元素还可以是另一个序列，以及我们以后要介绍的其他对象。

序列有两种：tuple（定值表； 也有翻译为元组） 和 list (表)

>>>s1 = (2, 1.3, 'love', 5.6, 9, 12, False)         # s1是一个tuple

>>>s2 = [True, 5, 'smile']                          # s2是一个list

>>>print s1,type(s1)

>>>print s2,type(s2)

tuple和list的主要区别在于，一旦建立，tuple的各个元素不可再变更，而list的各个元素可以再变更。

一个序列作为另一个序列的元素

>>>s3 = [1,[3,4,5]]

空序列

>>>s4 = []

元素的引用

序列元素的下标从0开始：

>>>print s1[0]

>>>print s2[2]

>>>print s3[1][2]

由于list的元素可变更，你可以对list的某个元素赋值：

>>>s2[1] = 3.0

>>>print s2

如果你对tuple做这样的操作，会得到错误提示。

所以，可以看到，序列的引用通过s[<int>]实现， int为下标

其他引用方式

范围引用： 基本样式[下限:上限:步长]

>>>print s1[:5]             # 从开始到下标4 （下标5的元素 不包括在内）

>>>print s1[2:]             # 从下标2到最后

>>>print s1[0:5:2]          # 从下标0到下标4 (下标5不包括在内)，每隔2取一个元素 （下标为0，2，4的元素）

>>>print s1[2:0:-1]         # 从下标2到下标1

从上面可以看到，在范围引用的时候，如果写明上限，那么这个上限本身不包括在内。

尾部元素引用

>>>print s1[-1]             # 序列最后一个元素

>>>print s1[-3]             # 序列倒数第三个元素

同样，如果s1[0:-1], 那么最后一个元素不会被引用 （再一次，不包括上限元素本身）

字符串是元组

字符串是一种特殊的元素，因此可以执行元组的相关操作。

>>>str = 'abcdef'

>>>print str[2:4]

总结

tuple元素不可变，list元素可变

序列的引用 s[2], s[1:8:2]

字符串是一种tuple

list是一个类

dir()用来查询一个类或者对象所有属性。你可以尝试一下

>>>print dir(list)

help()用来查询的说明文档。你可以尝试一下

>>>print help(list)

(list是Python内置的一个类，对应于我们之前讲解过的列表)

在上面以及看到，表是Python已经定义好的一个类。当我们新建一个表时，比如：

>>>nl = [1,2,5,3,5]

实际上，nl是类list的一个对象。

实验一些list的方法：

>>>print nl.count(5)       # 计数，看总共有多少个5

>>>print nl.index(3)       # 查询 nl 的第一个3的下标

>>>nl.append(6)            # 在 nl 的最后增添一个新元素6

>>>nl.sort()               # 对nl的元素排序

>>>print nl.pop()          # 从nl中去除最后一个元素，并将该元素返回。

>>>nl.remove(2)            # 从nl中去除第一个2

>>>nl.insert(0,9)          # 在下标为0的位置插入9

总之，list是一个类。每个列表都属于该类。

Python补充中有list常用方法的附录。

运算符是特殊方法

使用dir(list)的时候，能看到一个属性，是__add__()。从形式上看是特殊方法（下划线，下划线）。它特殊在哪呢？

这个方法定义了"+"运算符对于list对象的意义，两个list的对象相加时，会进行的操作。

>>>print [1,2,3] + [5,6,9]

运算符，比如+, -, >, <, 以及下标引用[start:end]等等，从根本上都是定义在类内部的方法。

尝试一下

>>>print [1,2,3] - [3,4]

会有错误信息，说明该运算符“-”没有定义。现在我们继承list类，添加对"-"的定义

class superList(list):
def __sub__(self, b):
a = self[:]     # 这里，self是supeList的对象。由于superList继承于list，它可以利用和list[:]相同的引用方法来表示整个对象。
b = b[:]        
while len(b) > 0:
element_b = b.pop()
if element_b in a:
a.remove(element_b)
return aprint superList([1,2,3]) - superList([3,4])

内置函数len()用来返回list所包含的元素的总数。内置函数__sub__()定义了“-”的操作：从第一个表中去掉第二个表中出现的元素。如果__sub__()已经在父类中定义，你又在子类中定义了，那么子类的对象会参考子类的定义，而不会载入父类的定义。任何其他的属性也是这样。

（教程最后也会给出一个特殊方法的清单）

定义运算符对于复杂的对象非常有用。举例来说，人类有多个属性，比如姓名，年龄和身高。我们可以把人类的比较（>, <, =）定义成只看年龄。这样就可以根据自己的目的，将原本不存在的运算增加在对象上了。

2.词典 (dictionary)

基本概念

常见的创建词典的方法:

>>>dic = {'tom':11, 'sam':57,'lily':100}

>>>print type(dic)

词典和表类似的地方，是包含有多个元素，每个元素以逗号分隔。但词典的元素包含有两部分，键和值，常见的是以字符串来表示键，也可以使用数字或者真值来表示键（不可变的对象可以作为键）。值可以是任意对象。键和值两者一一对应。

比如上面的例子中，‘tom’对应11，'sam对应57，'lily'对应100

与表不同的是，词典的元素没有顺序。你不能通过下标引用元素。词典是通过键来引用。

>>>print dic['tom']

>>>dic['tom'] = 30

>>>print dic

构建一个新的空的词典：

>>>dic = {}

>>>print dic

在词典中增添一个新元素的方法：

>>>dic['lilei'] = 99

>>>print dic

这里，我们引用一个新的键，并赋予它对应的值。

词典元素的循环调用

在循环中，dict的每个键，被提取出来，赋予给key变量。

通过print的结果，我们可以再次确认，dic中的元素是没有顺序的。

词典的常用方法

>>>print dic.keys()           # 返回dic所有的键

>>>print dic.values()         # 返回dic所有的值

>>>print dic.items()          # 返回dic所有的元素（键值对）

>>>dic.clear()                # 清空dic，dict变为{}

另外有一个很常用的用法：

>>>del dic['tom']             # 删除 dic 的‘tom’元素

del是Python中保留的关键字，用于删除对象。

与表类似，你可以用len()查询词典中的元素总数。

>>>print(len(dic))

总结

词典的每个元素是键值对。元素没有顺序。

dic = {'tom':11, 'sam':57,'lily':100}

dic['tom'] = 99

for key in dic: ...

del, len()

3.动态类型

作者：Vamei 出处：http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢！

谢谢TeaEra, 猫咪cat

动态类型(dynamic typing)是Python另一个重要的核心概念。我们之前说过，Python的变量(variable)不需要声明，而在赋值时，变量可以重新赋值为任意值。这些都与动态类型的概念相关。

动态类型

在我们接触的对象中，有一类特殊的对象，是用于存储数据的。常见的该类对象包括各种数字，字符串，表，词典。在C语言中，我们称这样一些数据结构为变量。而在Python中，这些是对象。

对象是储存在内存中的实体。但我们并不能直接接触到该对象。我们在程序中写的对象名，只是指向这一对象的引用(reference)。

引用和对象分离，是动态类型的核心。引用可以随时指向一个新的对象：

第一个语句中，3是储存在内存中的一个整数对象。通过赋值，引用a指向对象3。

第二个语句中，内存中建立对象‘at’，是一个字符串(string)。引用a指向了'at'。此时，对象3不再有引用指向它。Python会自动将没有引用指向的对象销毁(destruct)，释放相应内存。

(对于小的整数和短字符串，Python会缓存这些对象，而不是频繁的建立和销毁。)

再看这个例子。通过前两个句子，我们让a,b指向同一个整数对象5(b = a的含义是让引用b指向引用a所指的那一个对象)。但第三个句子实际上对引用a重新赋值，让a指向一个新的对象7。此时a,b分别指向不同的对象。我们看到，即使是多个引用指向同一个对象，如果一个引用值发生变化，那么实际上是让这个引用指向一个新的引用，并不影响其他的引用的指向。从效果上看，就是各个引用各自独立，互不影响。

其它数据对象也是如此:

但注意以下情况

在该情况下，我们不再对L1这一引用赋值，而是对L1所指向的表的元素赋值。结果是，L2也同时发生变化。

原因何在呢？因为L1，L2的指向没有发生变化，依然指向那个表。表实际上是包含了多个引用的对象（每个引用是一个元素，比如L1[0]，L1[1]..., 每个引用指向一个对象，比如1,2,3), 。而L1[0] = 10这一赋值操作，并不是改变L1的指向，而是对L1[0], 也就是表对象的一部份(一个元素)，进行操作，所以所有指向该对象的引用都受到影响。

（与之形成对比的是，我们之前的赋值操作都没有对对象自身发生作用，只是改变引用指向。）

列表可以通过引用其元素，改变对象自身(in-place change)。这种对象类型，称为可变数据对象(mutable object)，词典也是这样的数据类型。

而像之前的数字和字符串，不能改变对象本身，只能改变引用的指向，称为不可变数据对象(immutable object)。

我们之前学的元组(tuple)，尽管可以调用引用元素，但不可以赋值，因此不能改变对象自身，所以也算是immutable object.

从动态类型看函数的参数传递

函数的参数传递，本质上传递的是引用。比如说：

def f(x):
x = 100
print xa = 1
f(a)
print a

参数x是一个新的引用，指向a所指的对象。如果参数是不可变(immutable)的对象，a和x引用之间相互独立。对参数x的操作不会影响引用a。这样的传递类似于C语言中的值传递。

如果传递的是可变(mutable)的对象，那么改变函数参数，有可能改变原对象。所有指向原对象的引用都会受影响，编程的时候要对此问题留心。比如说：

def f(x):
x[0] = 100
print xa = [1,2,3]
f(a)
print a

动态类型是Python的核心机制之一。可以在应用中慢慢熟悉。

总结

引用和对象的分离，对象是内存中储存数据的实体，引用指向对象。

可变对象，不可变对象

函数值传递