python列表和元组使用实例分析

这篇文章主要讲解了“python列表和元组使用实例分析”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“python列表和元组使用实例分析”吧！

前言

在我们实际开发中，经常需要将一组数据存储起来，以便使用。如果学习了其他的语言可能知道数组（Array）这个数据结构，它就可以将多个数据进行存储，访问数据可以通过数组下标的方式，的进行获取。如果你是python开发者，那么可以使用更加灵活的列表(list)和元组(tuple)，来进行数据储存。下面我们先简单了解下列表和元组的基本使用。

列表

列表是动态的，长度可以改变，可以随意增加，修改或删除元素。

初始化列表

a = list()b = []# 可以通过range快速创建listc = list(range(1,6))print("a:", a)print("b:", b)print("c:", c)# a: []# b: []# c: [1, 2, 3, 4, 5]

添加元素

append：在列表的末尾添加一个元素

>>l = []>>l.append("python")>>l['python']

extend：使用可迭代对象中的所有元素来扩展列表

>>l = ["python"]>>t = ["java"]>>l.extend(t)>>l['python', 'java']

insert:在给定的位置插入一个元素。第一个参数是要插入的元素的索引，所以 list_name.insert(0, x) 插入列表头部

>>l = ["python", "java"]>>l.insert(1,"go")>>l['python', 'go', 'java']

删除元素

remove(x)：从列表中删除值为x的第一项。 如果没有需要删除的值，那就抛出异常

>>l = ["python", "java"]>>l.remove("java")>>l['python']>>l.remove("test")Traceback (most recent call last):  File "<input>", line 1, in <module>ValueError: list.remove(x): x not in list

pop: 删除列表中给定位置的元素并返回它。如果没有给定位置，pop() 将会删除并返回列表中的最后一个元素

>>l = ["python", "java", "go"]>>l.pop()'go'>>l['python', 'java']>>l.pop(1)'java'>>l.pop(1)Traceback (most recent call last):  File "<input>", line 1, in <module>IndexError: pop index out of range

del: Python 中的关键字，专门用来执行删除操作，它不仅可以删除整个列表，还可以删除列表中的某些元素

>>l = ["python", "java", "go", "js"]>>del l[0:1]>>l['java', 'go', 'js']>>del l[0]>>l['go', 'js']

clear(): 移除列表中的所有元素。等价于 del a[:]

>>l = ["python", "java", "go", "js"]>>l.clear()>>l[]

ps： 这里注意和del 的区别， clear是清空， del list_name 是删除，内存也释放

修改元素

修改单个可以通过下标的方法

>>l = ["python", "go", "java"]>>l[0] = "PYTHON">>l['PYTHON', 'go', 'java']

修改一组数据可以通过切片的方式

>>l = ["python", "go", "java"]>>l[0:2] = "PYTHON", "GO">>l['PYTHON', 'GO', 'java']>>l[0:2] = ["python", "go"]>>l['python', 'go', 'java']

查询元素

index(x) ：方法用来查找某个元素在列表中出现的位置（也就是索引），如果该元素不存在，则会导致 ValueError 错误

>>l['python', 'go', 'java']>>l.index("python")0>>l.index("python1")Traceback (most recent call last):  File "<input>", line 1, in <module>ValueError: 'python1' is not in list

count() :用来统计某个元素在列表中出现的次数

>>l['python', 'go', 'java']>>l.count("PYTHON")0>>l.count("python")1

其他操作

sort：对列表中的元素进行排序

>>l['go', 'java', 'python']>>l.sort(reverse=True)>>l['python', 'java', 'go']>>l.sort()>>l['go', 'java', 'python']

reverse: 反转元素

>>l = [1,2,3,4,5]>>l.reverse()>>l[5, 4, 3, 2, 1]

copy: 返回列表的一个浅拷贝，等价于 a[:]

>>l[5, 4, 3, 2, 1]>>a = l.copy()>>a[5, 4, 3, 2, 1]

python列表使用场景

1-使用列表实现栈

栈（stack)特点就是后进先出， 使用列表实现是非常容易的，要添加一个元素到堆栈的顶端，使用 append() 。要从堆栈顶部取出一个元素，使用 pop() ，不用指定索引。

stack = []stack.append(1)stack.append(2)stack.append(3)stack.append(4)stack.pop()# 4stack.pop()# 3stack.pop()# 2stack.pop()# 1# 注意捕捉错误

2-实现队列

from collections import dequequeue = deque(["python", "go", "java"])queue.append("python")queue.append("go")print(queue)queue.popleft()queue.popleft()print(queue)

返回结果

deque(['python', 'go', 'java', 'python', 'go'])deque(['java', 'python', 'go'])

列表推导式

a = [x ** 2 for x in range(10)]b = [(x, y) for x in [1, 2, 3] for y in [3, 1, 4] if x != y]# 嵌套列表推导式matrix = [    [1, 2, 3, 4],    [5, 6, 7, 8],    [9, 10, 11, 12],]c = [[row[i] for row in matrix] for i in range(4)]print("a:", a)print("b:", b)print("c:", c)

返回

a: [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]b: [(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]c: [[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]

元组

元组是静态，大小固定，不可以对元素进行增加，修改或删除的操作

创建元组

a = 1, 2, 3print("a", a)b = (1, 2, 3)print("b", b)# 将字符串转换成元组tup1 = tuple("hello")print("将字符串转换成元组", tup1)# 将列表转换成元组list1 = ['Python', 'Java', 'C++', 'JavaScript']tup2 = tuple(list1)print("将列表转换成元组", tup2)# 将字典转换成元组dict1 = {'a': 100, 'b': 42, 'c': 9}tup3 = tuple(dict1)print("将字典转换成元组", tup3)# 将区间转换成元组range1 = range(1, 6)tup4 = tuple(range1)print("将区间转换成元组", tup4)

返回结果

a (1, 2, 3)b (1, 2, 3)将字符串转换成元组 ('h', 'e', 'l', 'l', 'o')将列表转换成元组 ('Python', 'Java', 'C++', 'JavaScript')将字典转换成元组 ('a', 'b', 'c')将区间转换成元组 (1, 2, 3, 4, 5)

访问元素

a = (1, 2, 3, 4, 5)# 通过下标print(a[0])# 通过切片：a[start : end : step]print(a[0:4:2])

返回结果

1(1, 3)

删除

a = (1, 2, 3, 4, 5)del a

元组和列表区别

元组是静态，列表是动态

元组修改

l = (1,2,3,4)id(l)# 4497372488l = l + (5,6)id(l)# 4494985832

列表修改

l = [1,2,3,4]id(l)# 4499169160l = l + [5,6]id(l)# 4495787016

通过上面可以发现元组是不可以改变的，这里强调一点很多新手对这个 l = l + (5,6) 很不难理解，不是说元组不可以修改的吗，那为什么这里可以修改？记住这里虽然可以执行，但是他是创建了一个新的元组，这时候的 l 不是原来的 l, 可以通过 id 查询（或则执行 l[0] = -1 就会报错）

在这里我多说几句，这里的静态和动态，大白话来讲是列表是可以进行列表的操作（新增，删除，修改），一般操作行为下他的内存地址不变（通过id查看），这和他的实现有关，但是元组就会改变，所以新的元组和原来的不一样，一般时候有人（面试官或则开发不小心）会问你 a = ([1,2], 3,4),  为什么可以进行a[0].append(3)，但是id(a)前后不变，这就是0下标的元素是列表，列表可以修改的。

列表需要更多内存，元组需要更少内存

list_t = []print("列表初始化时候大小:", list_t.__sizeof__())tuple_t = ()print("元组初始化时候大小:", tuple_t.__sizeof__())

返回结果

列表初始化时候大小: 40元组初始化时候大小: 24

看到结果有没有发现列表比元组大18字节，那么问题来了：这18字节是怎么来的？这是由于列表是动态的，它需要存储指针来指向对应的元素（占用 8 个字节）。另外，由于列表中元素可变，所以需要额外存储已经分配的长度大小（占用 8 个字节），这样才能实时追踪列表空间的使用情况。但是对于元组，情况就不同了，元组长度大小固定，且存储元素不可变，所以存储空间也是固定的。

列表不可被hash，元组可以被hash

tuple_t = (1, 2)print("元组hash值:", hash(tuple_t))list_t = [1, 2]print("列表hash值:", hash(list_t))

执行结果

Traceback (most recent call last):  File "/Users/linjian/MonitorCenter/MonitorCenter/apps/t6.py", line 4, in <module>    print("列表hash值:", hash(list_t))TypeError: unhashable type: 'list'元组hash值: 3713081631934410656

从上面的结果可以发现元组是可以被hash，但列表却是不可以。如果基础扎实的应该会反应过来，python中hash需要满足是不可变类型的数据结构(字符串str、元组tuple、对象集objects)

执行效率

#   初始化一个相同元素的列表和元组使用情况(djangoDemo) MonitorCenter % python -m timeit 'x=(1,2,3,4,5,6)'100000000 loops, best of 3: 0.0103 usec per loop(djangoDemo)  MonitorCenter % python -m timeit 'x=[1,2,3,4,5,6]'10000000 loops, best of 3: 0.0514 usec per loop#  元组和列表索引操作对比(djangoDemo) MonitorCenter % python -m timeit 'x=(1,2,3,4,5,6)' 'y=x[3]'10000000 loops, best of 3: 0.0267 usec per loop(djangoDemo) MonitorCenter % python -m timeit 'x=(1,2,3,4,5,6)' 'y=x[3]'10000000 loops, best of 3: 0.0265 usec per loop

上面的运行结果显示： 元组初始化远快于列表  ，大概有五倍的差距，但是索引操作的时候速度没有多大差距

截止目前为止，我们可以简单总结列表和元组的区别有如下：

1. 元组使用tuple()或()初始化，列表使用list()或[]初始化

2. 元组是静态，而列表是动态

3. 列表需要更多内存，元组需要更少内存

4. 列表不可被hash，元组可以被hash

5. 元组初始化效率高于列表，但索引操作没有多大差距

元组和列表使用场景

再说使用场景前先讲一下，在python后台，对静态数据做一些资源缓存，通常因为垃圾回收机制的存在，一些变量不使用，python就会回收他们所占的内存，但是对于一些静态变量（比如说元组），当他们占用不大时候（长度1~20的元组），python会暂时缓存这部分内存，这样下次就可以不再向操作系统发出请求，分配内存资源，而是直接使用用缓存中之前的内存空间，这样大大加快了程序的运行速度。所以一般有时候数据量不大，我经常使用元组替代列表。到目前为止我们可以简单的总结出场景可以如下所示：

1. 如果数据不可变，我们就可以考虑使用元组，比如说性别类型，返回出去的城市信息等等

2. 如果数据可变，我们就考虑使用列表，比如说用户当天访问的网页等等

拓展知识

创建空的列表，是使用list()效率好还是[]？

(djangoDemo) MonitorCenter % python -m timeit 'x=list()'                10000000 loops, best of 3: 0.087 usec per loop(djangoDemo) MonitorCenter % python -m timeit 'x=[]'    100000000 loops, best of 3: 0.0177 usec per loop

通过上面的测试可以知道是[]快。list()函数调用，python中函数调用会创建stack并且会进行参数检查，[]是一个内置C函数，可以直接调用，因此效率更高。

执行相乘操作时候，是 *= 效率好， 还是*？

(djangoDemo) MonitorCenter % python -m timeit 'x = [1,2,3]' 'x*=3'10000000 loops, best of 3: 0.0903 usec per loop(djangoDemo) MonitorCenter % python -m timeit 'x = [1,2,3]' 'x = x * 3'10000000 loops, best of 3: 0.104 usec per loop

从结果可以看出是*效率会低点。*= 中会预分配，不足的时候扩容，但是* 会按照每次的量进行分配大小

为什么输出是这样的？

list_1 = [1, 2, 3, 4]list_2 = [1, 2, 3, 4]list_3 = [1, 2, 3, 4]list_4 = [1, 2, 3, 4]for idx, item in enumerate(list_1):    del itemfor idx, item in enumerate(list_2):    list_2.remove(item)for idx, item in enumerate(list_3[:]):    list_3.remove(item)for idx, item in enumerate(list_4):    list_4.pop(idx)print("list_1", list_1)print("list_2", list_2)print("list_3", list_3)print("list_4", list_4)

结果

list_1 [1, 2, 3, 4]list_2 [2, 4]list_3 []list_4 [2, 4]

list_2为什么输出是[2,4]? 因为在第一次删除后，list_2变成了 [2,3,4], 然后在删除轮循到到第二个数据也就是3（大部分都以为是2，但是2从原来的下表2变为1），可以参看下面的

give next element: 00 ---> 11      22      33      4give next element: 10      21 ---> 32      4give next element: 20      21      4

list_3 为什么是[], 还记得之前我们说copy时候，copy等于[:]（浅拷贝），所以轮询的和删除的不是同一内存的数据。

list_4可以结合list_2思考，因为第一次删除，第二次删除是下标2，但是数据变了，下标2的数据不是原来的2，而是3

感谢各位的阅读，以上就是“python列表和元组使用实例分析”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对python列表和元组使用实例分析这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是编程网，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！