四种数据结构：

列表list = [val1,val2,val3,val4]
字典dict = {key1:val1,key2:val2}
元组tuple = (val2,val2,val3,val4)
集合set = {val1,val2,val3,val4}

 一。列表

列表可以装入Python中所有的对象，例子

all_in_list = [

　　1, #整数

　　1.0 #浮点数

　　‘a worf‘ #字符串

　　print(), #函数

　　True, #布尔值

　　[1,2] #列表中套列表

　　(1,2),#元组

　　{‘key‘:‘value‘}#字典

]

例子2列表的增删改查

fruit = [‘pineapple‘,‘pear‘]

fruit.insert(1,‘grape‘)

print(fruit)

例子3位置插入

fruit[0:0] = [‘Orange‘]

print(fruit)

例子3删除列表中元素的方法是remove():

fruit = [‘pinapple‘,‘pear‘,‘grape‘]

fruit.remove(‘grape‘)

print(fruit)

例子4替换修改其中的元素

fruit[0] = ‘Grapefruit‘

删除的另外一种方法del

del fruit[0:2]

print(fruit)

二。字典（Dictionary）

例子

NASDAQ_code = {

　　‘BIDU‘:‘Baidu‘,

　　‘SINA‘:‘Sina‘,

　　‘YOKU‘:‘Youku‘,

}

字典的增删改查

添加

NASDAQ_code = {‘BIDU‘:‘Baidu‘,‘SINA‘:‘Sina‘}

NASDAQ_code[‘YOKU‘] = ‘Youku‘

print(NASDAQ_code)

列表中用来添加多个元素的方法extend(),在字典中也有对应的添加多个元素的方法update():

NASDAQ_code.update({‘FB‘:‘Facebook‘,‘TSLA‘:‘Tesla‘})

删除字典中的元素则使用del方法：

del NASDAQ_code[‘FB‘]

注意字典是不可以进行切片的

三。元组Tuple  稳固版的列表

letters = (‘a‘,‘b‘,‘c‘,‘d‘,‘e‘,‘f‘,‘g‘)

letters[0]

四。集合Set

可以通过集合去判断数据的从属关系，有时还可以通过集合吧数据结构中重复的元素减掉。

注意集合不能被切片也不能被索引，除了做集合运算之外，集合元素可以被添加还有删除：

a_set = {1,2,3,4}

a_set.add(5)

a_set.discard(5)

五。数据结构的一些技巧

正序排列

num_list = [6,2,7,4,1,3,5]

print(sorted(num_list))

逆序排列

sorted(num_list,reverse=True)

同时需要两个列表排序，可以用Zip函数

for a,b in zip(num,str):

　　print(b,‘is‘,a)

推导式

将10个元素要装进列表中，普通写法

a = []

for i in range(1,11):

　　a.append(i)

列表解析方式

b = [i for i in range(1,11)]

 列表解析式不仅非常方便，并且在执行效率上要远远胜过前者

import time

a = []

t0 time.clock()

for i in range(1,20000):

　　a.append(i)

print("time.clock() - t0,seconds process time")

t0 = time.clock()

b = [i for i in range(1,20000)]

print("time.clock() - t0,seconds process time")

得到结果

8.999999999998592e-06 seconds process time

0.0012320000000000005 seconds process time

a = [i**2 for i in range(1,10)]

c = [j+1 for j in range(1,10)]

k = [n for n in range(1,10) if n %2 == 0]

z = [letter.lower() for letter in ‘ABCDEFGHIGKLMN‘ ]

字典推导式，满足键 - 值 两个条件才能达成：

d = {i:i+1 for i in range(4)}

g = {i:j for i,j in zip(range(1,6),‘abcde‘)}

g = {i:j.upper() for i,j in zip(range(1,6),‘abcde‘) }

例子

letters = [‘a‘,‘b‘,‘c‘,‘d‘,‘e‘,‘f‘,‘g‘]

for num,letter in enumerate(letters):

　　print(letter,‘is‘,num+1)

结果为a=1,b=2...

六。综合项目

使用split方法将字符串中的每个单词分开，得到独立的单词：

lyric = ‘The night begin to shine,the night begin to shine‘

words = lyric.split()

结果[‘The‘,‘night‘,‘begin‘,‘to‘,‘shine‘]

词频统计，count方法来统计重复出现的单词：

path = ‘/Users/Hou/.../Walden.txt‘

with open(path,‘r‘) as text:

　　words = text.read().split()

　　print(words)

　　for word in words:

　　　　print(‘{}-{} times‘.format(word,words.count(word)))

结果结论

1，有些带标点符号单词被单独统计次数

2，有些单词不止一次展示了出现的次数

3，,由于Python对大小写敏感，开头大写的单词被单独统计了

调整统计方法，对单词做些预处理：

import string

path = ‘/Userss/Hou/.../Walden.txt‘

with open(path,‘r‘) as text:

　　words = [raw_word.strip(string.punctuation).lower() for raw_word in text.read().split()]

　　words_index = set(words)

for word in sorted(counts_dict,key=lambda x: counts_dict[x],reverse=True):

　　print(‘{} --{} times‘.format(word,counts_dict[word]))

第1行，引入了一个新的模块，string. 其实这个模块的用法很简单

string.punctuation打印出来，其实这里面也仅仅是包含了所有的标点符号!@#$$%%%^&*

第4行，在文字的首位去掉了连着一起的标点符号，并把首字母大写的单词转化成小写；

第5行，将列表用set函数转换成集合，自动去掉其中所有重复的元素

第6行，创建了一个以单词为键key,以出现频率为值value的字典

第7-8行，打印整理后的函数，其中key=lambda x: counts_dict[x]叫做lambda表达式，可以暂且理解为以字典中的值为排序的参数

python-数据结构Data Structure1