Python基础(2)——列表和元组

    科技2024-11-03  18

    Python中的列表和元组

    1. 列表1.1 列表的创建1.2 修改列表元素1.3 列表中的常用方法 2. 元组2.1 元组的创建2.2 元组中的常用方法

    1. 列表

    1.1 列表的创建

    列表类似于数组,但是它可以存储任意类型的数据,而不是同一种数据类型的集合。

    #列表的定义主要有以下两种方式: list1 = [] list2 = list()

    1.2 修改列表元素

    修改列表中的元素主要有两种方法:

    利用单个索引来对列表中的元素进行赋值利用切片方法来对列表中的一部分来进行赋值 list1 = [1, 2, 3, 4] print(list1) list1[2] = 5 print(list1) list1[1: 3] = ['a', 'b'] print(list1) #======output======= [1, 2, 3, 4] [1, 2, 5, 4] [1, 'a', 'b', 4]

    注:如果对列表中空的切片赋值,就变成了向列表中插入元素;如果将列表中其中一段赋值为空列表,就变成了从列表中删除元素。

    list2 = [1, 2, 3, 4, 5] print(list2) list2[2:2] = ['a', 'b', 'c'] print(list2) list2[2:3] = [] print(list2) #======output======= [1, 2, 3, 4, 5] [1, 2, 'a', 'b', 'c', 3, 4, 5] [1, 2, 'b', 'c', 3, 4, 5]

    1.3 列表中的常用方法

    count() # 用于统计列表中某个元素出现的次数 index() # 用于判断某个元素在列表中出现的位置,可指定起止范围 pop() # 用于将列表当成栈使用,实现出栈的功能,默认删除列表中的最后一个元素,并返回其值,此外还可指定删除的位置 reverse() # 用于将列表中的元素反向存放 sort() # 将列表中的元素排序,可以指定排序的关键字,也可以指定排序为升序还是降序 append() # 向列表末尾添加元素 clear() # 清空列表中的元素 copy() # 复制列表,浅拷贝 extend() # 向列表中插入多个元素,参数传入的为一个可迭代对象 insert() # 向列表中指定位置插入一个元素 remove() # 删除列表中指定的值,调用一次只能删除一个指定的元素 list2 = [1, 2, 3, 4, 5, 2, 6, 7, 3] print(list2) print(list2.count(3)) print(list2.index(6)) print(list2.pop()) print(list2) list2.reverse() print(list2) list2.append(10) print(list2) list2.insert(1, 9) print(list2) list2.extend([8, 11]) # 在这里与两个列表相加的结果相同,但是,该位置可以传入任何可迭代对象,如字符串,元组,字典等。 print(list2) list2.remove(2) print(list2) list2.sort(reverse=True) # 排序,reverse参数为True表示指定为降序 print(list2) list2.clear() # 清空列表 print(list2) #=======output========= [1, 2, 3, 4, 5, 2, 6, 7, 3] 2 6 3 [1, 2, 3, 4, 5, 2, 6, 7] [7, 6, 2, 5, 4, 3, 2, 1] [7, 6, 2, 5, 4, 3, 2, 1, 10] [7, 9, 6, 2, 5, 4, 3, 2, 1, 10] [7, 9, 6, 2, 5, 4, 3, 2, 1, 10, 8, 11] [7, 9, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 10, 8, 11] [11, 10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1] []

    2. 元组

    2.1 元组的创建

    元组与列表类似,但是元组中的元素不能被更改。

    # 元组的定义主要有如下两种方式: tuple1 = (1, 2) tuple2 = tuple([1, 2])

    2.2 元组中的常用方法

    # 用法及含义与列表中的相同 index() count()

    欢迎关注微信公众号,一起学习交流!

    Processed: 0.020, SQL: 8