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python列表与元组详解实例,python中的2维列表实例

日期:2019-05-28编辑作者:韦德国际1946官方网站

壹. 应用输入值伊始化列表

在那章中引进了数据结构的概念。数据结构是经过某种方式协会在壹块的数量成分的集纳。在python中,最基本的数据结构便是类别。类别中的每一个成分被分配二个序号,即成分的地点,也被叫作索引。注意:第二个索引是0。
1.队列大概浏览
python有多种内建的队列:列表,元组,字符串,Unicode字符串,buffer对象和xrange对象。
 这里首要介绍列表和元组。列表和元组首要分歧在于,列表能够修改,元组不可修改。一般的话,在差十分的少具有情状下列表都能够替代元组。
在必要操作壹组数值的时候,种类很好用:

12.python中的列表,1贰.python列表

  先看列表是什么创设的:  

a = ['scolia', 123]
b = list('scolia',123)

  同样有二种成立形式,但貌似用第一种。

  列表和元祖最大的例外就是列表是足以修改的。

  老规矩,使用 help(list) ,真的是 help() 大法好哎。

  好,来人,上代码。

图片 1Help on class list in module __builtin__: class list(object) | list() -> new empty list | list(iterable) -> new list initialized from iterable's items | | Methods defined here: | | __add__(...) | x.__add__(y) <==> x y | | __contains__(...) | x.__contains__(y) <==> y in x | | __delitem__(...) | x.__delitem__(y) <==> del x[y] | | __delslice__(...) | x.__delslice__(i, j) <==> del x[i:j] | | Use of negative indices is not supported. | | __eq__(...) | x.__eq__(y) <==> x==y | | __ge__(...) | x.__ge__(y) <==> x>=y | | __getattribute__(...) | x.__getattribute__('name') <==> x.name | | __getitem__(...) | x.__getitem__(y) <==> x[y] | | __getslice__(...) | x.__getslice__(i, j) <==> x[i:j] | | Use of negative indices is not supported. | | __gt__(...) | x.__gt__(y) <==> x>y | | __iadd__(...) | x.__iadd__(y) <==> x =y | | __imul__(...) | x.__imul__(y) <==> x*=y | | __init__(...) | x.__init__(...) initializes x; see help(type(x)) for signature | | __iter__(...) | x.__iter__() <==> iter(x) | | __le__(...) | x.__le__(y) <==> x<=y | | __len__(...) | x.__len__() <==> len(x) | | __lt__(...) | x.__lt__(y) <==> x<y | | __mul__(...) | x.__mul__(n) <==> x*n | | __ne__(...) | x.__ne__(y) <==> x!=y | | __repr__(...) | x.__repr__() <==> repr(x) | | __reversed__(...) | L.__reversed__() -- return a reverse iterator over the list | | __rmul__(...) | x.__rmul__(n) <==> n*x | | __setitem__python列表与元组详解实例,python中的2维列表实例详解。(...) | x.__setitem__(i, y) <==> x[i]=y | | __setslice__(...) | x.__setslice__(i, j, y) <==> x[i:j]=y | | Use of negative indices is not supported. | | __sizeof__(...) | L.__sizeof__() -- size of L in memory, in bytes | | append(...) | L.append(object) -- append object to end | | count(...) | L.count(value) -> integer -- return number of occurrences of value | | extend(...) | L.extend(iterable) -- extend list by appending elements from the iterable | | index(...) | L.index(value, [start, [stop]]) -> integer -- return first index of value. | Raises ValueError if the value is not present. | | insert(...) | L.insert(index, object) -- insert object before index | | pop(...) | L.pop([index]) -> item -- remove and return item at index (default last). | Raises IndexError if list is empty or index is out of range. | | remove(...) | L.remove(value) -- remove first occurrence of value. | Raises ValueError if the value is not present. | | reverse(...) | L.reverse() -- reverse *IN PLACE* | | sort(...) | L.sort(cmp=None, key=None, reverse=False) -- stable sort *IN PLACE*; | cmp(x, y) -> -1, 0, 1 | | ---------------------------------------------------------------------- | Data and other attributes defined here: | | __hash__ = None | | __new__ = <built-in method __new__ of type object> | T.__new__(S, ...) -> a new object with type S, a subtype of T list

  遵照其功用能够将安置方法分为以下几类:

  壹.队列有关办法,如索引,切块,加法,乘法,成员剖断(那么些都在python的连串中讲过,不再重复)

  2.内置函数相关(一样将位于python的嵌入函数中总括)

  ③.经常的松手药方法。

  小编在上篇python的元祖中分享了温馨关于元祖的敞亮,并把其比作成是叁个菜系,而列表其实和元祖是看似的。

  只可是元祖就好像守旧派,菜式坚定不移守旧,所以其菜单也不会改造。但列表则像是创新派,要靠司空眼惯的菜式来诱惑消费者,所以其菜单会平时修改。

  那为什么要分手二种啊,直接都用列表不就好了,作者不改就是,那样不更有益呢?

  即便说列表帮助越来越多的操作,可是元祖相较于列表照旧有以下优点的:

  一.数额更安全

    就是因为元祖是不足修改的,所以可防止止有个别误操作。比方笔者有个别参数特别首要,作者将其坐落列表里面,作者在取的时候大概会见世误操作修改掉当中的参数,从而导致各个错误。而将那么些首要的,确认不用修改的数量放在元祖里,笔者的数目就能够更加的安全。

  贰.质量越来越高

    列表既然能够修改,肯定要对内部存储器实行愈来愈多的操作,而这一个操作必然会损耗越多的能源。而元祖是不可变的,1旦在内部存款和储蓄器中开创以往,就不会有剩余的内部存储器操作了。所以举办查询的时候,元祖的频率会比列表更加高

  二种各有特色,能够依附必要选拔。


  列表相较元祖的最大不相同正是其是可修改的,而修改的为主操作为:增加和删除改查。

一.增

1.1 L.append(object) -- append object to end 

    往列表的最后布置一个要素。   

a = ['scolia','中文']
a.append(123)
print a
a.append(['新列表',])
print a
print a[1]
print   

图片 2

  这里有四个多少个难题要小心一下:

  一.列表中的汉语在积存的时候,存的是华语的编码(具体的编码是文本初叶注明的),元祖也是同等。

    图片 3

    可是采取 print 的时候两边的表现又差异。

    图片 4

    元祖能科学打字与印刷,而列表不可能。

    本来在用索引取到对象后则尚未那一个主题材料了。

  2.['新列表',] 的写法

   是或不是和元祖同样只有一个因素的时候确定要加逗号。列表能够不用。

  图片 5

   列表不写也不曾提到,但是元祖在唯有一个要素的时候料定要用逗号分隔!!

    3.a[3][0] 写法的意思

    这一个写法其实丰富地体现出3个要素就是一个单独的靶子。首先 a 是1个列表,我们能够用索引的不二法门取到三个对象 a[3] ,但a[3]取到的可能三个列表,那本身是否能够一而再对这几个取到的列表进行索引取成分。

    所谓的连接其规律也是如此的,到时候会持续深入分析。

 

2. L.insert(index, object) -- insert object before index 

  在一定的目录地点插入贰个新因素,原本的因素都向后移3个职责。

a = ['scolia', 123]
a.insert(1, 'good')
print a
a.insert(10, 456)
print a

 

图片 6

  对于高出的索引值python会优雅地将其坐落最终,此时一定于 append 。

  但如假设负值的高出索引:

a = ['scolia', 123]
a.insert(-10, 456)
print a

 

图片 7

  会放在最头,那也是python优雅的地点

 

3. L.extend(iterable) -- extend list by appending elements from the iterable 

  将2个可迭代的目的的持有因素逐一加多到列表的最终,关于迭代器大家未来会注解。

  这里先记着相比常用的:

a = ['scolia']
b = ['good',123,456]
a.extend(b)
print a
print b

图片 8

  能够将八个列表合并成1个,当然 b 这里是元祖也能够,只借使可迭代的指标。其它还大概有注意并从未影响到b对象自己。

 


 

二、删

1.  L.pop([index]) -> item -- remove and return item at index (default last) 

    删除给定索引对应的成分,并将其回来,不给索引时暗中认可删除并赶回列表的最后一个。当列表为空或加以的目录超过范围时抛出IndexError错误。

    注意,这里的回到意味着自个儿能够用变量去继承重临的那几个元素(对象)。

a = ['scolia', 'good', 123, 456]
b = a.pop()
c = a.pop(0)
print a
print b
print c

 

图片 9

2. L.remove(value) -- remove first occurrence of value. 

    给定3个因素,将找到的第一个剔除,注意和方面包车型地铁不及,这里不会回来被剔除的指标,只会回去二个空对象 None。

a = ['scolia', 123, 123, 123, 456]
print id(a[1]), id(a[2]), id(a[3])
b = 123
print id(b)
a.remove(b)
print a

 

图片 10

  关于这里的 1二三为何会是同多个指标自己在python的系列中1度讲过了,这里写出了只是为了印证这里的删除在本质上只是剔除1个引用对象而已,而何为引用小编在python的赋值操作中讲过。

3.del 关键字

   python中del那么些首要字是极度用来删除对象的,而小编辈说过成分正是对象,所以大家能够透过索引,或然切成片的秘技取到对象,然后用del关键字删除掉。

a = ['scolia', 456, 123, 123, 123]
del a[1]
print a
del a[1:4]
print a

图片 11

  注意:每一回进行列表的修改都会刷新列表,在仅仅是修改的时候呈现不鲜明,但在增加和删除操作的时候,成分的增进或删除是会刷新整个列表的索引值的。

  如这里,本来a[1]是45陆,但其被删掉了,后边成分的索引值就迈入1位,所以大家a[1:4]获取的是剩下的五个1二3。

 


三、改

1.x[i]=y

  修改三个因素。

a = ['scolia', 'good', 123, 456]
a[1] = 'very good'
print a

图片 12

  注意:这里的目录1旦超越是会报错的,供给的是精准操作。

2.x[i:j]=y

  修改八个因素

当数码是相持刻:

a = ['scolia', 'good', 123, 456]
a[1:4] = 'very good', 111, 999
print a

图片 13

 

数码不对应时:

a = ['scolia', 'good', 123, 456]
b = ['scolia', 'good', 123, 456]
a[1:4] = 'very good', 111, 999, 888
b[1:4] = 'very good', 111
print a
print b

图片 14

 

数据不对应且唯有2个时:

a = ['scolia', 'good', 123, 456]
b = ['scolia', 'good', 123, 456]
a[1:4] = 'very good'
print a
b[1:4] =  111
print b

图片 15

  是数字等非种类时,直接报错,字符串则各种字符拆分后填充。

 

当新修改的是字典时:

a = ['scolia', 'good', 123, 456]
b = ['scolia', 'good', 123, 456]
a[1:4] = {'abc':111}
b[1:4] = {'abc':111,'cdf':123}
print a
print b

图片 16

  获得的键名,多于和轻巧是和上边的如出一辙,但唯有二个的时候,不会拆分。

  这里的景况相比较多,但是貌似十分的少出现这个特种情况,小编这里只是尽量列举特殊情状而已,记不住也毫不钻牛角尖

 

3.  L.sort(cmp=None, key=None, reverse=False) -- stable sort 

  将列表从小到大排序。reverse=True代表从大到小,即先从小到大排序,再将其顺序反过来。

a = ['scolia', 123, 123, 456]
a.sort()
print a

图片 17

  区别等级次序的轻重相比难题,作者在python中的数字里关于相比较运算符的总计。

 

4. L.reverse() -- reverse 

  翻转列表的逐条,注意这里不是从大到小

a = ['scolia', 123, 123, 456, 'good']
a.reverse()
print a

图片 18

 

5.  L.__reversed__() -- return a reverse iterator over the list 

  翻转列表后,并将其生成可迭代对象。

a = ['scolia', 123, 123, 456, 'good']
print type(a.__reversed__())
for x in a:
    print x

图片 19

  可迭代对象一般用于迭代循环,大家之后会讲。

 


四、查

   关于索引、切成丝和成员决断也算是查的操作,可是已经讲过就不讲了。

1. L.count(value) -> integer -- return number of occurrences of value 

  再次回到元素在列表中出现的次数(计数器)。和元祖里的基本上,就十分少讲了。

a = ['scolia', 123, 123, 456]
print a.count(123)

图片 20

 

2.  L.index(value, [start, [stop]]) -> integer -- return first index of value. 

  在列表中探究给定元素的率先次面世的索引值,也和元祖里的同1。重返的是索引值,不是出现次数。

a = ['scolia', 123, 123, 456]
print a.index(123)

图片 21

 

  1. L.__sizeof__() -- size of L in memory, in bytes 

  再次来到列表在内部存款和储蓄器中山大学小,单位是字节。

 


 

   关于列表就先讲到这里了,以往有必要会延续补充。

 

  

先看列表是怎么创设的: a = [ ' scolia ' , 123 ]b = list( ' scolia ' ,1二3) 一样有三种成立情势,但一般用第壹种。 列...

python中的闭包用法实例详解,python用法实例详解

正文实例讲述了python中的闭包用法。分享给大家供大家参谋。具体深入分析如下:

如何是闭包?

轻易说,闭包正是基于分裂的布置消息获得不相同的结果

再来看看专门的学问的分解:闭包(Closure)是词法闭包(Lexical Closure)的简称,是引用了大4别变化量的函数。这一个被引述的妄动变量将和那一个函数一齐存在,纵然已经偏离了创制它的条件也不例外。所以,有另一种说法以为闭包是由函数和与其有关的引用境遇组合而成的实业。

python实例:

看概念总是令人摸不着头脑,看多少个python小例子就能了

例1

def make_adder(addend):
  def adder(augend):
    return augend   addend
  return adder
p = make_adder(23)
q = make_adder(44)
print p(100)
print q(100)

运作结果:

123
144

分析一下:

咱俩发掘,make_adder是叁个函数,包蕴四个参数addend,相比奇特的地方是其1函数里面又定义了二个新函数,那几个新函数里面包车型地铁二个变量正好是表面make_adder的参数.也正是说,外部传递过来的addend参数已经和adder函数绑定到联合了,形成了一个新函数,大家得以把addend看做新函数的三个配备音信,配置音讯区别,函数的效率就分裂样了,也正是能博得定制之后的函数.

再看看运维结果,大家开掘,纵然p和q都以make_adder生成的,但是因为计划参数区别,后面再施行同一参数的函数后获取了差别的结果.那正是闭包.

例2

def hellocounter (name):
  count=[0] 
  def counter():
    count[0] =1
    print 'Hello,',name,',',str(count[0]) ' access!'
  return counter
hello = hellocounter('ma6174')
hello()
hello()
hello()

进行结果

Hello, ysisl , 1 access!
Hello, ysisl , 2 access!
Hello, ysisl , 3 access!

深入分析一下

以此程序比较风趣,我们能够把这么些顺序作为总括一个函数调用次数的函数.count[0]可以用作多个计数器,没实践壹次hello函数,count[0]的值就加一。可能你会不通常:为何不直接写count而用1个列表?这是python二的2个bug,即使不用列表的话,会报那样贰个荒谬:

UnboundLocalError: local variable 'count' referenced before assignment.

什么样看头?正是说conut这一个变量你从未概念就直接引用了,小编不知情那是个如李铁西,程序就夭亡了.于是,再python3里面,引进了二个第二字:nonlocal,这么些主要字是干吗的?正是报告python程序,作者的这一个count变量是再外部定义的,你去外边找吧.然后python就去外层函数找,然后就找到了count=0这几个概念和赋值,程序就能够平常实践了.

python3 代码

def hellocounter (name):
  count=0 
  def counter():
    nonlocal count
    count =1
    print 'Hello,',name,',',str(count[0]) ' access!'
  return counter
hello = hellocounter('ma6174')
hello()
hello()
hello()

例3

def makebold(fn):
  def wrapped():
    return "<b>"   fn()   "</b>"
  return wrapped
def makeitalic(fn):
  def wrapped():
    return "<i>"   fn()   "</i>"
  return wrapped
@makebold
@makeitalic
def hello():
  return "hello world"
print hello()

实行结果

<b><i>hello world</i></b>

简轻巧单深入分析

何以?那么些顺序熟识吗?那不是传说的的装饰器吗?对,那就是装饰器,其实,装饰器正是一种闭包,大家再回首一下装饰器的概念:对函数(参数,重临值等)实行加工管理,生成多少个职能巩固版的叁个函数。再看看闭包的概念,这么些加强版的函数不就是大家配备之后的函数吗?差别在于,装饰器的参数是1个函数或类,特地对类或函数实行加工管理。

python里面包车型大巴大多尖端功用,举个例子装饰器,生成器,列表推到,闭包,无名函数等,开垦中用一下,或然会落得经济的成效!

希望本文所述对大家的Python程序设计有着帮忙。

本文实例讲述了python中的闭包用法。分享给我们供大家参照他事他说加以考查。具体深入分析如下: 什么是闭包...

nums = []
rows = eval(input("请输入行数:"))
columns = eval(input("请输入列数:"))
for row in range(rows):
  nums.append([])
  for column in range(columns):
    num = eval(input("请输入数字:"))
    nums[row].append(num)
print(nums)

复制代码 代码如下:

出口结果为:

Edward = ["Gumby",42]

请输入行数:叁
请输入列数:三
请输入数字:一
请输入数字:二
请输入数字:三
请输入数字:4
请输入数字:伍
请输入数字:⑥
请输入数字:7
请输入数字:捌
请输入数字:玖
[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

 同期,体系能够包括其余的队列。如:

贰. 采用随机数伊始化列表

复制代码 代码如下:

import random
numsList = []
nums = random.randint(0, 9)
rows = random.randint(3, 6)
columns = random.randint(3, 6)
for row in range(rows):
  numsList.append([])
  for column in range(columns):
    num = random.randint(0, 9)
    numsList[row].append(num)
print(numsList)

Edward = ["Gumby",42]
John = ["Smith",50]
database = [Edward,John]

出口结果为:

  1. 通用体系操作
    富有体系类型都得以开展一些特点的操作,包涵:索引,分片,加,乘以及检查有些成分是不是属于系列的积极分子(成员身价)。除此而外,python还会有划算类别长度,寻找最大因素和纤维成分的内建函数。
    2.1 索引
    队列中的全数因素都以有号码的--从0发轫递增。那些要素得以因此编号分别走访:

[[0, 0, 4, 0, 7], [4, 2, 9, 6, 4], [7, 9, 8, 1, 7], [1, 7, 7, 5, 7]]

复制代码 代码如下:

三. 对全体的因素求和

>>>greeting = "hello"
>>>greeting[0]
'H'

nums = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [3, 4, 7]]
total = 0
for i in nums:
  for j in i:
    total  = j
print(total)

选取负数索引的话,python会从左侧,也正是从最终二个因素起初计数,最后二个要素的岗位编号是-壹!

出口结果为:

复制代码 代码如下:

total =  59

>>> greeting[-1]
'g'

肆. 按列求和

2.2 分片
分片可以访问必将范围内的因素,通过冒号相隔的一个索引来完毕。分片对于领取体系的一有的是很有用的,第2个目录是领取部分的首先个因素编号,最终的目录是分片之后剩下部分的第3个成分编号。

nums = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [3, 4, 7]]
total = 0
for column in range(len(nums[0])):
  # print("column = ",column)
  for i in range(len(nums)):
    total  = nums[i][column]
  print(total)

复制代码 代码如下:

输出结果为:

>>> number = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
>>> number[3:6]
[4,5,6]
>>> number[0:1]
[1]

15
34
59

二.二.一 优雅的走后门
亟待拜访最后二个成分,能够如此显式操作:

伍. 搜索和 最大的行

复制代码 代码如下:

nums = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [3, 4, 7]]
maxRow = sum(nums[0])
indexOfMaxRow = 0
for row in range(1, len(nums)):
  if sum(nums[row]) > maxRow:
    maxRow = sum(nums[row])
    indexOfMaxRow = row
print("索引:",indexOfMaxRow)
print("最大的行:",maxRow)

>>> number[7:10]
[8,9,10]

出口结果为:

此地索引十对准的第二二个成分不存在,却是在结尾壹个成分之后。
假设供给从列表结尾起首计数,即是说假设分片所得一些包涵系列结尾的成分,那么只需置空最终二个目录:

索引: 2
最大的行: 二四

复制代码 代码如下:

陆. 打乱二维列表的有着因素

>>> number[-3:]
[8,9,10]

import random
nums = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [3, 4, 7]]
for row in range(len(nums)):
  for column in range(len(nums[row])):
    i = random.randint(0, len(nums) - 1)
    j = random.randint(0, len(nums[row]) - 1)
    nums[row][column], nums[i][j] = nums[i][j], nums[row][column]
print(nums)

这种艺术适用于队列发轫的因素也许展现全数系列:

输出结果为:

复制代码 代码如下:

[[3, 3, 5], [7, 6, 7], [4, 2, 4], [9, 8, 1]]

>>> number[:3]
[1,2,3]
>>> number[:]
[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]

7. 排序

二.贰.二 越来越大的宽度
张开分片的时候,分片的起来和终结都急需开始展览点名,另多少个参数-步长,经常是隐式设置的。暗许的上升的幅度是一。假若展现设置步长为比一大的数,那么会跳过好几因素。

'''
sort方法,通过每壹行的率先个要素实行排序。对于首个要素同样的行,则透过它们的第一个成分实行排序。要是行中的第5个和第三个要素都平等,那么利用他们的第多少个成分举行排序,由此及彼

'''

复制代码 代码如下:

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关键词:

form提交表单,二种form表单提交格局

先是种:原生形式 注意点:button标签的style为submit form action="/trans/doTrans.do" method="post" 转出卡号:${cardNo} br 转出卡号...

详细>>