python中有哪些常用的数据结构

今天就跟大家聊聊有关python中有哪些常用的数据结构，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。

栈

# 使用List作为栈
stack = [3, 4, 5]

# 入栈
stack.append(6)
# 出栈
val = stack.pop()
# 栈定元素
val = stack[-1]

队列

队列是FIFO, 但是List对于First Out效率不够高。通常用双端队列Deque来实现队列

Deque的特点是，两端添加和删除都是O(1)的时间复杂度

from collections import deque
queue = deque(["Eric", "John", "Michael"])

# 入队列
queue.append("Terry")
# 出队列
queue.popleft()

元组

与List非常相似，但是Tuple是不可变的数据结构

# 创建, 等号右边可以用括号扩起来
empty = ()
xyz = 12345, 54321, 'hello!'
one = 12345,
## Unpacking
x, y, z = xyz
x, = one

Tuple内部是可以有List这样可变的元素的

a = [1,2,3]
b = [4,5,6]
# 创建, 等号右边可以用括号扩起来
t = (a, b) 
# ([1, 2, 3], [4, 5, 6])
a.append(4)
b.append(7)
print(t)
# ([1, 2, 3, 4], [4, 5, 6, 7])

如果Tuple足够满足，那么Tuple由以下两个优势:

• 元组由于不可修改天然的线程安全

• 元组在占用的空间上面都优于列表

import sys
t = tuple(range(2 ** 24))
l = [i for i in range(2 ** 24)]

# 比较内存使用
print(sys.getsizeof(t), sys.getsizeof(l))

Tuple创建方式

import timeit

# 从Range转换Tuple 这种速度最快，推荐此方法
timeit.timeit('''t = tuple(range(10000))''', number = 10000)

# 从List创建Tuple
timeit.timeit('''t = tuple([i for i in range(10000)])''', number = 10000)

# 从Range创建Tuple
timeit.timeit('''t = tuple(i for i in range(10000))''', number = 10000)

# Unpacking生成器创建Tuple
timeit.timeit('''t = *(i for i in range(10000)),''', number = 10000)

Range

序列数据结构(List, Tuple, Range)的一种, 常与For循环一起使用

# 0 - 9
val = range(10)
val = range(0, 10)
val = range(0, 10, 1)

集合

empty = set()
a = {1, 2, 3, 3, 3, 2}
b = {1, 3, 5, 7, 9}

# 超集和子集
a <= b
a.issubset(b)
b.issuperset(a)

# 交集
intersection = a & b
# 并集
union = a | b
# 差
subtraction = a - b
# 对称差
symmetric_difference = a ^ b

字典

字典由(Key: Value)对组成，对于Key的要求是不可变类型(String, Number等)，

所以Tuple可以作为Key，但是List却不行。

# {'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098}
d = dict([('sape', 4139), ('guido', 4127), ('jack', 4098)])

# {2: 4, 4: 16, 6: 36}
d = {x: x**2 for x in (2, 4, 6)}

# {'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098}
d = dict(sape=4139, guido=4127, jack=4098)

但是如果Tuple内包含可变类型，那么也不能作为Key, 会出现如下错误:

TypeError: unhashable type: 'list'

生成式

生成式(List Comprehensions)提供一种简洁的方式创建列表

# [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
# 创建列表
squares = []
for x in range(10):
 squares.append(x**2)

# 生成式
squares = [x**2 for x in range(10)]

条件语句

# [(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]
[(x, y) for x in [1,2,3] for y in [3,1,4] if x != y]

使用函数

# ['3.1', '3.14', '3.142', '3.1416', '3.14159']
from math import pi
[str(round(pi, i)) for i in range(1, 6)]

生成式嵌套

matrix = [
  [1, 2, 3, 4],
  [5, 6, 7, 8],
  [9, 10, 11, 12],
]

# 行列
matrix = [[row[i] for i in range(len(row))] for row in matrix]

# 列行
transposed = [[row[i] for row in matrix] for i in range(4)]
transposed = list(zip(*matrix))

生成器

生成器与生成式语法相似，只是生成器是懒加载模式，不会立即生成整个列表

import sys
# 元素已经就绪，耗费较多的内存
l = [i for i in range(2 ** 24)] 
print(sys.getsizeof(l)) 
# 146916504 // 8 = 2 ** 24 

# 创建生成器对象, 不占用额外空间，但是需要数据的时候需要内部运算
l = (i for i in range(2 ** 24)) 
print(sys.getsizeof(l)) 
# 128

除了上面的生成器语法，还有一种就是通过yield关键字

def fib(n):
  a, b = 0, 1
  for _ in range(n):
    a, b = b, a + b
    yield a

if __name__ == '__main__':
  for val in fib(20):
    print(val)

循环

列表循环

l = ['tic', 'tac', 'toe']

for index in range(len(l))
 print(index, l[index])

for val in l:
 print(val)

for index, val in enumerate(l):
 print(index, val)

字典循环

d = {'gallahad': 'the pure', 'robin': 'the brave'}

for key in d:
 print(key, d[key])

for key, val in d.items():
 print(key, val)

reversed

# [0, 2, 4, 6, 8]
for num in range(0, 10, 2):
 print(num)

# [8, 6, 4, 2, 0]
for num in reversed(range(0, 10, 2)):
 print(num)

zip

返回Tuple的迭代器, 第i个元素来自于参数中每一个第i个元素, 长度等于最短的那个参数

看完上述内容，你们对python中有哪些常用的数据结构有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注亿速云行业资讯频道，感谢大家的支持。