面向对象的 Python - 数据结构

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。您需要根据数据涉及的内容、是否需要修改、是否是固定数据以及需要什么访问类型(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，列表很有用。由于列表将数据保存在一起，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

列表中的每个项目都分配有一个数字 - 即该数字的索引或位置。索引始终从零开始，第二个索引为 1，依此类推。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，请观察以下代码 −

>>> 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、最基本的 Python 内置类型。我们多次使用它们却没有注意到，并且已经将其扩展到我们创建的每个类中。编写空类的主要目的是暂时阻止某些事情，然后对其进行扩展并为其添加行为。

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，检查数据是否是伪装的对象非常重要。请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，无法在直接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，它会占用一定数量的系统内存来跟踪每个对象具有的属性，用于存储属性名称及其值。即使没有存储任何属性，也会为潜在的新属性分配一定数量的内存。

因此，默认情况下，Python 会禁用对象和其他几个内置函数的任意属性。

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

因此，如果我们想将属性组合在一起，我们可以将它们存储在一个空对象中，如上面的代码所示。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，所以我们不能添加、删除或替换对象。由于元组的不可变性，它提供的主要好处是，我们可以将它们用作字典中的键，或者在对象需要哈希值的其他位置使用它们。

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。我们可以通过用逗号分隔值来创建元组。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，只是整个元素集用圆括号而不是方括号括起来。

就像切片列表时会得到一个新列表一样，切片元组时也会得到一个新元组。

>>> 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

以下代码展示了 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

从上面的代码中，我们可以理解元组是不可变的，因此 −

您不能向元组添加元素。
您不能附加或扩展方法。
您不能从元组中删除元素。
元组没有删除或弹出方法。
计数和索引是元组中可用的方法。

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一个字典 −

>>> # 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，并将其分配给变量 my_dict。每个元素都是一个键值对，整个元素集都括在花括号中。
数字 1 是键，msft 是其值。同样，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看出 −

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。
字典中没有元素之间顺序的概念。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看出 −

字典值不仅是字符串，还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，如字符串、整数或其他类型。

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看出 −

del − 允许您按键从字典中删除单个项目。
clear − 删除字典中的所有项目。

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，也就是说我们可以从集合中添加或删除元素/项目。我们可以使用集合执行数学运算，如并集、交集等。

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。这使得它能够以高度优化的方式检查特定元素是否包含在集合中

创建集合

通过将所有项目(元素)放在花括号{内并以逗号分隔或使用内置函数set()来创建集合。请观察以下代码行 −

>>> #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()
>>>

集合运算符

观察以下代码以了解集合运算符 −

>>> # 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
')
Set4 and set5 have nothing in common
>>> # Removing all the values of set5
>>> set5.clear()
>>> set5 set()

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