【Python 2】列表 模式匹配 循环 dict set 可变对象与不可变对象

Python内置的一种数据类型是列表：list
变量classmates就是一个list。用len()函数可以获得list元素的个数
用索引来访问list中每一个位置的元素
当索引超出了范围时，Python会报一个IndexError错误，所以，要确保索引不要越界，记得最后一个元素的索引是len(classmates) - 1
如果要取最后一个元素，除了计算索引位置外，还可以用-1做索引，直接获取最后一个元素，以此类推，可以获取倒数第2个、倒数第3个
当然，倒数第4个就越界了

classmates = ['Zane', 'L', 'Z']
len(classmates) # 3
classmates[0] # 'Zane'
classmates[-1] # 'Z'
classmates[-2] # 'L'
1
2
3
4
5

list是一个可变的有序表，所以，可以往list中追加元素到末尾
也可以把元素插入到指定的位置，比如索引号为1的位置
要删除list末尾的元素，用pop()方法
要删除指定位置的元素，用pop(i)方法，其中i是索引位置
要把某个元素替换成别的元素，可以直接赋值给对应的索引位置

classmates.append('Tht')
classmates.insert(1, 'Cws')
classmates.pop()
classmates.pop(1)
classmates[1] = 'LJD'
1
2
3
4
5

list里面的元素的数据类型也可以不同
list元素也可以是另一个list

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另一种有序列表叫元组：tuple
tuple和list非常类似，但是tuple一旦初始化就不能修改

注意定义一个只有1个元素的tuple若不加逗号则定义的不是tuple，是1这个数

classmates = ('Zane', 'L', 'Z')
t1 = (1, 2)
t2 = ()
t3 = (1)
t3 # 1
t4 = (1,)
t4 # (1,)
1
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3
4
5
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7

Python在显示只有1个元素的tuple时，也会加一个逗号,以免你误解成数学计算意义上的括号

>>> t = ('a', 'b', ['A', 'B'])
>>> t[2][0] = 'X'
>>> t[2][1] = 'Y'
>>> t
('a', 'b', ['X', 'Y'])
1
2
3
4
5

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可以用elif做更细致的判断

age = 21
if age >= 18:
	print('your age is', age)
	print('adult')
elif age >= 6:
	print('your age is', age)
	print('teenager')
else:
	print('kid')
1
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if语句执行有个特点，它是从上往下判断，如果在某个判断上是True，把该判断对应的语句执行后，就忽略掉剩下的elif和else

if判断条件还可以简写

if x:
	print('True')
1
2

只要x是非零数值、非空字符串、非空list等，就判断为True，否则为False

input()返回的数据类型是str，str不能直接和整数比较，必须先把str转换成整数
Python提供了int()函数来完成这件事情

s = input("birth: ")
birth = int(s)
if birth < 2000:
	print('00前')
else:
	print('00后')
1
2
3
4
5
6

int()函数若发现一个字符串并不是合法的数字时就会报错，程序就退出

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模式匹配
当我们用if … elif … elif … else …判断时，会写很长一串代码，可读性较差
如果要针对某个变量匹配若干种情况，可以使用match语句

score = 'B'

match score:
	case 'A':
		print('score is a')
	case 'B':
		print('score is b')
	case 'C':
		print('score is c')
	case _:
		print('score is ?')
1
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9
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11

使用match语句时，我们依次用case xxx匹配，并且可以在最后（且仅能在最后）加一个case _表示任意值

复杂匹配
match语句除了可以匹配简单的单个值外，还可以匹配多个值、匹配一定范围，并且把匹配后的值绑定到变量

age = 15

match age:
	case x if x < 10:
		print(f'< 10 years old: {x}')
	case 10:
		print('10 years old')
	case 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18:
		print('11~18 years old')
	case 19:
		print('19 years old.')
   case _:
    print('not sure.')
1
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10
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13

在上面这个示例中，第一个case x if x < 10表示当age < 10成立时匹配，且赋值给变量x
第二个case 10仅匹配单个值，第三个case 11|12|…|18能匹配多个值，用|分隔
可见，match语句的case匹配非常灵活

匹配列表

args = ['gcc', 'hello.c', 'world.c']
# args = ['clean']
# args = ['gcc']

match args:
	case ['gcc']:
		print('gcc: missing source file(s).')
	case ['gcc', file1, *files]:
		print('gcc compile: ' + file1 + ', ' + ', '.join(files))
	case ['clean']:
		print('clean')
	case _:
    print('invalid command.')	
1
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第一个case [‘gcc’]表示列表仅有’gcc’一个字符串，没有指定文件名，报错
第二个case [‘gcc’, file1, *files]表示列表第一个字符串是’gcc’，第二个字符串绑定到变量file1，后面的任意个字符串绑定到*files，它实际上表示至少指定一个文件
第三个case [‘clean’]表示列表仅有’clean’一个字符串
最后一个case _表示其他所有情况

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Python的循环有两种，一种是for…in循环，依次把list或tuple中的每个元素迭代出来

names = ['Zane', 'L', 'Tht']
for name in names:
	print(name)

sum = 0
for x in [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]:
	sum += x
print(sum)
1
2
3
4
5
6
7
8

所以for x in …循环就是把每个元素代入变量x，然后执行缩进块的语句

如果要计算1-100的整数之和，从1写到100有点困难，幸好Python提供一个range()函数，可以生成一个整数序列，再通过list()函数可以转换为list

sum = 0
for x in range(101):
	sum += x
print(sum)

#####

sum = 0
n = 99
while n > 0:
	sum += n
	n -= 2
print(sum)
1
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13

在循环中，break语句可以提前退出循环
在循环过程中，也可以通过continue语句，跳过当前的这次循环，直接开始下一次循环

n = 0
while n < 100:
	if n % 2 = 0:
		continue
	print(n)
	n += 1
1
2
3
4
5
6

break语句可以在循环过程中直接退出循环，而continue语句可以提前结束本轮循环，并直接开始下一轮循环。这两个语句通常都必须配合if语句使用

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Python内置了字典：dict的支持，dict全称dictionary，在其他语言中也称为map，使用键-值（key-value）存储，具有极快的查找速度

d = {'Zane': 19, 'L': 21, 'Tht':18}
d['Zane'] # 19

d['LJD'] = 20
d['LJD'] # 20
1
2
3
4
5

给定一个名字，比如’Michael’，dict在内部就可以直接计算出Michael对应的存放成绩的“页码”，也就是95这个数字存放的内存地址，直接取出来，所以速度非常快
这种key-value存储方式，在放进去的时候，必须根据key算出value的存放位置，这样，取的时候才能根据key直接拿到value
由于一个key只能对应一个value，所以，多次对一个key放入value，后面的值会把前面的值冲掉
如果key不存在，dict就会报错

要避免key不存在的错误，有两种办法，一是通过in判断key是否存在
二是通过dict提供的get()方法，如果key不存在，可以返回None，或者自己指定的value
注意：返回None的时候Python的交互环境不显示结果

'Zane' in d
False

d.get('Zane')
d.get('Zane', 666)
666
1
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3
4
5
6

要删除一个key，用pop(key)方法，对应的value也会从dict中删除

请务必注意，dict内部存放的顺序和key放入的顺序是没有关系的

和list比较，dict有以下几个特点：

1. 查找和插入的速度极快，不会随着key的增加而变慢
2. 需要占用大量的内存，内存浪费多

所以，dict是用空间来换取时间的一种方法
dict可以用在需要高速查找的很多地方，在Python代码中几乎无处不在

正确使用dict非常重要，需要牢记的第一条就是dict的key必须是不可变对象
这是因为dict根据key来计算value的存储位置，如果每次计算相同的key得出的结果不同，那dict内部就完全混乱了
这个通过key计算位置的算法称为哈希算法（Hash）

要保证hash的正确性，作为key的对象就不能变。在Python中，字符串、整数等都是不可变的，因此，可以放心地作为key。而list是可变的，就不能作为key

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set和dict类似，也是一组key的集合，但不存储value
重复元素在set中自动被过滤

s = set([1, 1, 2, 2, 3, 3])
s # {1, 2, 3}
1
2

通过add(key)方法可以添加元素到set中，可以重复添加，但不会有效果
通过remove(key)方法可以删除元素

set可以看成数学意义上的无序和无重复元素的集合，因此，两个set可以做数学意义上的交集、并集等操作

s1 = set([1, 2, 3])
s2 = set([2, 3, 4])
s1 & s2 # {2, 3}
s1 | s2 # {1, 2, 3, 4}
1
2
3
4

set和dict的唯一区别仅在于没有存储对应的value，但是，set的原理和dict一样，所以，同样不可以放入可变对象

str是不变对象，而list是可变对象

a = ['c', 'b', 'a']
a.sort()
a # ['a', 'b', 'c']

a = 'abc'
a.replace('a', 'A')
'Abc'
a # 'abc'
1
2
3
4
5
6
7
8

要始终牢记的是，a是变量，而’abc’才是字符串对象
对于不变对象来说，调用对象自身的任意方法，也不会改变该对象自身的内容
相反，这些方法会创建新的对象并返回，这样，就保证了不可变对象本身永远是不可变的