面向对象Python - 数据结构

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从语法的角度来看，Python数据结构非常直观，并且提供了大量的操作选择。你需要根据数据的构成、是否需要修改、是否是固定数据以及所需的访问类型（例如开头/结尾/随机等）来选择Python数据结构。

列表

列表代表Python中最通用的数据结构类型。列表是一个容器，它在方括号之间保存用逗号分隔的值（项目或元素）。当我们想要处理多个相关值时，列表非常有用。由于列表将数据放在一起，我们可以同时对多个值执行相同的方法和操作。列表索引从零开始，与字符串不同，列表是可变的。

数据结构 - 列表

>>>
>>> # Any Empty List
>>> empty_list = []
>>>
>>> # A list of String
>>> str_list = ['Life', 'Is', 'Beautiful']
>>> # A list of Integers
>>> int_list = [1, 4, 5, 9, 18]
>>>
>>> #Mixed items list
>>> mixed_list = ['This', 9, 'is', 18, 45.9, 'a', 54, 'mixed', 99, 'list']
>>> # To print the list
>>>
>>> print(empty_list)
[]
>>> print(str_list)
['Life', 'Is', 'Beautiful']
>>> print(type(str_list))
<class 'list'>
>>> print(int_list)
[1, 4, 5, 9, 18]
>>> print(mixed_list)
['This', 9, 'is', 18, 45.9, 'a', 54, 'mixed', 99, 'list']

访问Python列表中的项目

列表的每个项目都分配一个数字——这就是该数字的索引或位置。索引总是从零开始，第二个索引是一，以此类推。要访问列表中的项目，我们可以在方括号内使用这些索引号。例如，观察以下代码：

>>> mixed_list = ['This', 9, 'is', 18, 45.9, 'a', 54, 'mixed', 99, 'list']
>>>
>>> # To access the First Item of the list
>>> mixed_list[0]
'This'
>>> # To access the 4th item
>>> mixed_list[3]
18
>>> # To access the last item of the list
>>> mixed_list[-1]
'list'

空对象

空对象是最简单和最基本的Python内置类型。我们多次在没有注意到的情况下使用了它们，并且将其扩展到我们创建的每个类。编写空类的主要目的是暂时阻止某些东西，稍后再扩展并添加行为。

向类添加行为意味着用对象替换数据结构并更改对它的所有引用。因此，在创建任何内容之前，检查数据是否伪装成对象非常重要。观察以下代码以更好地理解

>>> #Empty objects
>>>
>>> obj = object()
>>> obj.x = 9
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#3>", line 1, in <module>
obj.x = 9
AttributeError: 'object' object has no attribute 'x'

因此，从上面可以看出，不可能直接在实例化的对象上设置任何属性。当Python允许对象具有任意属性时，它需要一定的系统内存来跟踪每个对象具有哪些属性，用于存储属性名称及其值。即使没有存储属性，也会为潜在的新属性分配一定量的内存。

因此，默认情况下，Python禁用了对象和一些其他内置对象的任意属性。

>>> # Empty Objects
>>>
>>> class EmpObject:
    pass
>>> obj = EmpObject()
>>> obj.x = 'Hello, World!'
>>> obj.x
'Hello, World!'

因此，如果我们想要将属性组合在一起，我们可以像上面代码中显示的那样将它们存储在空对象中。但是，这种方法并不总是建议的。请记住，只有当您想要同时指定数据和行为时，才应该使用类和对象。

元组

元组类似于列表，可以存储元素。但是，它们是不可变的，因此我们不能添加、删除或替换对象。元组由于其不可变性而提供的最主要好处是，我们可以将它们用作字典中的键，或在对象需要哈希值的其他位置。

元组用于存储数据，而不是行为。如果您需要行为来操作元组，则需要将元组传递给执行该操作的函数（或另一个对象上的方法）。

由于元组可以充当字典键，因此存储的值彼此不同。我们可以通过逗号分隔值来创建一个元组。元组用括号括起来，但不是强制性的。以下代码显示了两个相同的赋值。

>>> stock1 = 'MSFT', 95.00, 97.45, 92.45
>>> stock2 = ('MSFT', 95.00, 97.45, 92.45)
>>> type (stock1)
<class 'tuple'>
>>> type(stock2)
<class 'tuple'>
>>> stock1 == stock2
True
>>>

定义元组

元组与列表非常相似，只是所有元素都用括号括起来，而不是方括号。

就像切片列表一样，您会得到一个新列表，而当您切片元组时，您会得到一个新的元组。

>>> tupl = ('Tuple','is', 'an','IMMUTABLE', 'list')
>>> tupl
('Tuple', 'is', 'an', 'IMMUTABLE', 'list')
>>> tupl[0]
'Tuple'
>>> tupl[-1]
'list'
>>> tupl[1:3]
('is', 'an')

Python元组方法

以下代码显示了Python元组中的方法：

>>> tupl
('Tuple', 'is', 'an', 'IMMUTABLE', 'list')
>>> tupl.append('new')
Traceback (most recent call last):
   File "<pyshell#148>", line 1, in <module>
      tupl.append('new')
AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'append'
>>> tupl.remove('is')
Traceback (most recent call last):
   File "<pyshell#149>", line 1, in <module>
      tupl.remove('is')
AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'remove'
>>> tupl.index('list')
4
>>> tupl.index('new')
Traceback (most recent call last):
   File "<pyshell#151>", line 1, in <module>
      tupl.index('new')
ValueError: tuple.index(x): x not in tuple
>>> "is" in tupl
True
>>> tupl.count('is')
1

从上面显示的代码中，我们可以理解元组是不可变的，因此：

  • 你不能向元组添加元素。

  • 你不能追加或扩展方法。

  • 你不能从元组中删除元素。

  • 元组没有remove或pop方法。

  • 元组中可用的方法是count和index。

字典

字典是Python的内置数据类型之一，它定义了键和值之间的一对一关系。

定义字典

观察以下代码以了解如何定义字典：

>>> # empty dictionary
>>> my_dict = {}
>>>
>>> # dictionary with integer keys
>>> my_dict = { 1:'msft', 2: 'IT'}
>>>
>>> # dictionary with mixed keys
>>> my_dict = {'name': 'Aarav', 1: [ 2, 4, 10]}
>>>
>>> # using built-in function dict()
>>> my_dict = dict({1:'msft', 2:'IT'})
>>>
>>> # From sequence having each item as a pair
>>> my_dict = dict([(1,'msft'), (2,'IT')])
>>>
>>> # Accessing elements of a dictionary
>>> my_dict[1]
'msft'
>>> my_dict[2]
'IT'
>>> my_dict['IT']
Traceback (most recent call last):
   File "<pyshell#177>", line 1, in <module>
   my_dict['IT']
KeyError: 'IT'
>>>

从上面的代码中我们可以观察到

  • 首先，我们创建一个包含两个元素的字典，并将其赋值给变量my_dict。每个元素都是一个键值对，所有元素都用花括号括起来。

  • 数字1是键，msft是其值。类似地，2是键，IT是其值。

  • 您可以通过键获取值，但反之则不行。因此，当我们尝试my_dict[‘IT’]时，它会引发异常，因为IT不是键。

修改字典

观察以下代码以了解如何修改字典：

>>> # Modifying a Dictionary
>>>
>>> my_dict
{1: 'msft', 2: 'IT'}
>>> my_dict[2] = 'Software'
>>> my_dict
{1: 'msft', 2: 'Software'}
>>>
>>> my_dict[3] = 'Microsoft Technologies'
>>> my_dict
{1: 'msft', 2: 'Software', 3: 'Microsoft Technologies'}

从上面的代码中我们可以观察到：

  • 字典中不能有重复的键。更改现有键的值将删除旧值。

  • 您可以随时添加新的键值对。

  • 字典在元素之间没有顺序的概念。它们是简单的无序集合。

在字典中混合数据类型

观察以下代码以了解如何在字典中混合数据类型：

>>> # Mixing Data Types in a Dictionary
>>>
>>> my_dict
{1: 'msft', 2: 'Software', 3: 'Microsoft Technologies'}
>>> my_dict[4] = 'Operating System'
>>> my_dict
{1: 'msft', 2: 'Software', 3: 'Microsoft Technologies', 4: 'Operating System'}
>>> my_dict['Bill Gates'] = 'Owner'
>>> my_dict
{1: 'msft', 2: 'Software', 3: 'Microsoft Technologies', 4: 'Operating System',
'Bill Gates': 'Owner'}

从上面的代码中我们可以观察到：

  • 不仅是字符串，字典值可以是任何数据类型，包括字符串、整数，甚至字典本身。

  • 与字典值不同，字典键受到更多限制，但可以是任何类型，例如字符串、整数或其他任何类型。

从字典中删除项目

观察以下代码以了解如何从字典中删除项目：

>>> # Deleting Items from a Dictionary
>>>
>>> my_dict
{1: 'msft', 2: 'Software', 3: 'Microsoft Technologies', 4: 'Operating System',
'Bill Gates': 'Owner'}
>>>
>>> del my_dict['Bill Gates']
>>> my_dict
{1: 'msft', 2: 'Software', 3: 'Microsoft Technologies', 4: 'Operating System'}
>>>
>>> my_dict.clear()
>>> my_dict
{}

从上面的代码中我们可以观察到：

  • del - 允许您按键从字典中删除单个项目。

  • clear - 从字典中删除所有项目。

集合

Set() 是一个无序集合，没有重复元素。虽然单个项目是不可变的，但集合本身是可变的，也就是说我们可以向集合中添加或删除元素/项目。我们可以对集合执行并集、交集等数学运算。

虽然集合通常可以使用树来实现，但Python中的集合可以使用哈希表来实现。这为它提供了一种高度优化的检查特定元素是否包含在集合中的方法。

创建集合

集合是通过将所有项目（元素）放在花括号{}内，用逗号分隔，或者使用内置函数set()来创建的。观察以下代码行：

>>> #set of integers
>>> my_set = {1,2,4,8}
>>> print(my_set)
{8, 1, 2, 4}
>>>
>>> #set of mixed datatypes
>>> my_set = {1.0, "Hello World!", (2, 4, 6)}
>>> print(my_set)
{1.0, (2, 4, 6), 'Hello World!'}
>>>

集合的方法

观察以下代码以了解集合的方法：

>>> >>> #METHODS FOR SETS
>>>
>>> #add(x) Method
>>> topics = {'Python', 'Java', 'C#'}
>>> topics.add('C++')
>>> topics
{'C#', 'C++', 'Java', 'Python'}
>>>
>>> #union(s) Method, returns a union of two set.
>>> topics
{'C#', 'C++', 'Java', 'Python'}
>>> team = {'Developer', 'Content Writer', 'Editor','Tester'}
>>> group = topics.union(team)
>>> group
{'Tester', 'C#', 'Python', 'Editor', 'Developer', 'C++', 'Java', 'Content
Writer'}
>>> # intersets(s) method, returns an intersection of two sets
>>> inters = topics.intersection(team)
>>> inters
set()
>>>
>>> # difference(s) Method, returns a set containing all the elements of
invoking set but not of the second set.
>>>
>>> safe = topics.difference(team)
>>> safe
{'Python', 'C++', 'Java', 'C#'}
>>>
>>> diff = topics.difference(group)
>>> diff
set()
>>> #clear() Method, Empties the whole set.
>>> group.clear()
>>> group
set()
>>>

集合的运算符

观察以下代码以了解集合的运算符：

>>> # PYTHON SET OPERATIONS
>>>
>>> #Creating two sets
>>> set1 = set()
>>> set2 = set()
>>>
>>> # Adding elements to set
>>> for i in range(1,5):
   set1.add(i)
>>> for j in range(4,9):
   set2.add(j)
>>> set1
{1, 2, 3, 4}
>>> set2
{4, 5, 6, 7, 8}
>>>
>>> #Union of set1 and set2
>>> set3 = set1 | set2 # same as set1.union(set2)
>>> print('Union of set1 & set2: set3 = ', set3)
Union of set1 & set2: set3 = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}
>>>
>>> #Intersection of set1 & set2
>>> set4 = set1 & set2 # same as set1.intersection(set2)
>>> print('Intersection of set1 and set2: set4 = ', set4)
Intersection of set1 and set2: set4 = {4}
>>>
>>> # Checking relation between set3 and set4
>>> if set3 > set4: # set3.issuperset(set4)
   print('Set3 is superset of set4')
elif set3 < set4: #set3.issubset(set4)
   print('Set3 is subset of set4')
else: #set3 == set4
   print('Set 3 is same as set4')
Set3 is superset of set4
>>>
>>> # Difference between set3 and set4
>>> set5 = set3 - set4
>>> print('Elements in set3 and not in set4: set5 = ', set5)
Elements in set3 and not in set4: set5 = {1, 2, 3, 5, 6, 7, 8}
>>>
>>> # Check if set4 and set5 are disjoint sets
>>> if set4.isdisjoint(set5):
   print('Set4 and set5 have nothing in common\n')
Set4 and set5 have nothing in common
>>> # Removing all the values of set5
>>> set5.clear()
>>> set5 set()
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