Python 核心数据结构详解

在 Python 编程中，数据结构是组织和操作数据的基础。Python 提供了多种内置的数据结构，每种结构都有其独特的特性和使用场景。本文将深入探讨 Python 中的主要数据结构，包括列表、元组、字典和集合，帮助读者理解它们的使用方法和适用场景。

一、列表（List）

列表是 Python 中最常用的数据结构之一，它是一种有序的、可变的序列，可以包含不同类型的元素。

1. 创建列表

empty_list = []  # 空列表
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]  # 包含整数的列表
mixed_list = [1, "two", 3.0, True]  # 包含不同数据类型的列表

2. 访问列表元素

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
print(numbers[0])  # 输出 1
print(numbers[-1])  # 输出 5

3. 列表切片

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
print(numbers[1:4])  # 输出 [2, 3, 4]
print(numbers[:3])  # 输出 [1, 2, 3]
print(numbers[3:])  # 输出 [4, 5]

4. 修改列表元素

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
numbers[2] = 10
print(numbers)  # 输出 [1, 2, 10, 4, 5]

5. 列表方法

• append(): 在列表末尾添加元素。
• extend(): 将一个可迭代对象的元素添加到列表末尾。
• insert(): 在指定位置插入元素。
• remove(): 删除第一个匹配的元素。
• pop(): 删除并返回指定位置的元素。
• index(): 返回第一个匹配元素的索引。
• count(): 返回匹配元素的出现次数。
• sort(): 对列表进行排序。
• reverse(): 反转列表。

二、元组（Tuple）

元组是一种有序的、不可变的序列，与列表类似，但一旦创建就不能修改。

1. 创建元组

empty_tuple = ()  # 空元组
numbers = (1, 2, 3, 4, 5)  # 包含整数的元组
mixed_tuple = (1, "two", 3.0, True)  # 包含不同数据类型的元组

2. 访问元组元素

numbers = (1, 2, 3, 4, 5)
print(numbers[0])  # 输出 1
print(numbers[-1])  # 输出 5

3. 元组切片

numbers = (1, 2, 3, 4, 5)
print(numbers[1:4])  # 输出 (2, 3, 4)
print(numbers[:3])  # 输出 (1, 2, 3)
print(numbers[3:])  # 输出 (4, 5)

三、字典（Dictionary）

字典是一种无序的、可变的映射类型，用于存储键值对。

1. 创建字典

empty_dict = {}  # 空字典
person = {"name": "Alice", "age": 30, "city": "New York"}

2. 访问字典元素

person = {"name": "Alice", "age": 30, "city": "New York"}
print(person["name"])  # 输出 "Alice"
print(person.get("age"))  # 输出 30

3. 修改字典元素

person = {"name": "Alice", "age": 30, "city": "New York"}
person["age"] = 35
person["email"] = "alice@example.com"

4. 字典方法

• keys(): 返回字典中的所有键。
• values(): 返回字典中的所有值。
• items(): 返回字典中的所有键值对。
• get(): 获取指定键的值，如果键不存在则返回默认值。
• pop(): 删除并返回指定键的值。
• popitem(): 删除并返回最后一个键值对。
• clear(): 清空字典。

四、集合（Set）

集合是一种无序的、不包含重复元素的容器类型。

1. 创建集合

empty_set = set()  # 空集合
fruits = {"apple", "banana", "cherry"}

2. 访问集合元素

fruits = {"apple", "banana", "cherry"}
for fruit in fruits:
    print(fruit)

3. 修改集合元素

fruits = {"apple", "banana", "cherry"}
fruits.add("orange")
fruits.remove("banana")

4. 集合操作

• union(): 返回两个集合的并集。
• intersection(): 返回两个集合的交集。
• difference(): 返回两个集合的差集。
• issubset(): 判断一个集合是否是另一个集合的子集。
• issuperset(): 判断一个集合是否是另一个集合的超集。

五、总结

Python 的内置数据结构提供了丰富多样的工具，用于存储和操作数据。列表适用于需要频繁修改和访问元素的场景；元组适用于存储不可变的有序数据；字典适用于需要快速查找和映射的场景；集合适用于需要去重和集合运算的场景。掌握这些数据结构的使用方法和特性，能够帮助开发者编写出更加高效、可读和易于维护的代码。

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