方法	要点	描述
list.append(x)	增加元素	将元素x增加到列表list尾部
list.extend(aList)	增加元素	将列表alist所有元素加到列表list尾部
list.insert(index,x)	增加元素	在列表list指定位置index处插入元素x
list.remove(x)	删除元素	在列表list中删除首次出现的指定元素x
list.pop([index])	删除元素	删除并返回列表list指定为止index处的元素，默认是最后一个元素
list.clear()	删除所有元素	删除列表所有元素，并不是删除列表对象
list.index(x)	访问元素	返回第一个x的索引位置，若不存在x元素抛出异常
list.count(x)	计数	返回指定元素x在列表list中出现的次数
len(list)	列表长度	返回列表中包含元素的个数
list.reverse()	翻转列表	所有元素原地翻转
list.sort()	排序	所有元素原地排序
list.copy()	浅拷贝	返回列表对象的浅拷贝

2. 列表的创建

（1）基本语法创建

a = [10,20,'pigpig','handsome']
b = [] #创建一个空的列表对象
print(a)

（2）list()创建

使用list()可以将任何可迭代的数据转化成列表。

a = list() #创建一个空的列表对象
b = list(range(10)) #结果：[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]
c = list("pig, me") #结果：['p','i','g','m','e']

（3）range()创建整数列表

range([start,] end [,step])

start参数：可选，表示起始数字。默认是0

end参数： 必选，表示结尾数字。

step参数：可选，表示步长，默认为1

python3中range()返回的是一个range对象，而不是列表。我们需要通过list()方法将其转换成列表对象。

a = list(range(3,15,2)) #结果：[3, 5, 7, 9, 11, 13]
b = list(range(15,9,-1)) #结果：[15, 14, 13, 12, 11, 10]
c = list(range(3,-4,-1)) #结果：[3, 2, 1, 0, -1, -2, -3]
print(a,b,c)

（4）推导式生成列表

#循环创建多个元素 [0, 2, 4, 6, 8]
a = [x*2  for  x  in range(5)]

#通过if过滤元素[0, 18, 36, 54, 72, 90, 108, 126, 144, 162, 180, 198]
b = [x*2 for x in range(100) if x%9==0]

print(a,b)

3. 列表元素的增加

不生成新列表：append() expend() insert() 生成新列表：+尾部添加乘法扩展

（1）append()方法

原地修改列表对象，是真正的列表尾部添加新的元素，速度最快，推荐使用。

a = [20,40]
a.append(80)
print(a)       #结果：[20, 40, 80]

（2）extend()方法

将目标列表的所有元素添加到本列表的尾部，属于原地操作，不创建新的列表对象。（）

a = [20,40]
print(id(a))
b = [50,60]
a.extend(b)     #原对象修改
print(id(a))
a = a+b         #产生新对象
print(id(a))

（3）insert()插入元素

使用insert()方法可以将指定的元素插入到列表对象的任意制定位置。这样会让插入位置后面所有的元素进行移动，会影响处理速度。涉及大量元素时，尽量避免使用。

类似发生这种移动的函数还有：remove()、pop()、del()，它们在删除非尾部元素时也会发生操作位置后面元素的移动。

a = [10,20,30]
a.insert(2,100)
print(a)    #结果：[10, 20, 100, 30]

（4）+运算符操作

并不是真正的尾部添加元素，而是创建新的列表对象；将原列表的元素和新列表的元素依次复制到新的列表对象中。这样，会涉及大量的复制操作，对于操作大量元素不建议使用。

a = [20,40]
print(id(a))
a = a+[50]
print(id(a))  #两次地址不一样，创建了新的对象

（5）乘法扩展

使用乘法扩展列表，生成一个新列表，新列表元素是原列表元素的多次重复。

a = ['sxt',100]
b = a*3
print(a) #结果：['sxt', 100]
print(b) #结果：['sxt', 100, 'sxt', 100, 'sxt', 100]

适用于乘法操作的，还有：字符串、元组。

4. 列表元素的删除

删除元素的本质是：元素的拷贝

（1）del 删除

删除列表指定位置的元素。

a = [100,200,888,300,400]
del a[2]
print(a)    #结果：[100,200,300,400]

（2）pop()方法

pop()删除并返回指定位置元素，如果未指定位置则默认操作列表最后一个元素。

a = [10,20,30,40,50]
b1 = a.pop()    #结果：b1=50
print(a,b1)  #结果：[10, 20, 30, 40]  50
b2 = a.pop(1)
print(a,b2)  #结果：[10, 30, 40],20

（3）remove()方法

删除首次出现的指定元素，若不存在该元素抛出异常。

a = [10,20,30,40,50,20,30,20,30]
a.remove(20)   #[10, 30, 40, 50, 20, 30, 20, 30]
a.remove(100)  #报错：ValueError:list.remove(x): x not in list

5. 列表元素访问和计数

（1）通过索引直接访问元素

我们可以通过索引直接访问元素。索引的区间在[0, 列表长度-1]这个范围。超过这个范围则会抛出异常。

a = [10,20,30,40,50,20,30,20,30]
print(a[2])  #结果：30
print(a[10]) #报错：IndexError: list index out of range

（2）index()获得指定元素在列表中首次出现的索引

index()可以获取指定元素首次出现的索引位置。语法是：index(value,[start,[end]])。其中，start和end指定了搜索的范围。

>>> a = [10,20,30,40,50,20,30,20,30]
>>> a.index(20)   #结果：1
>>> a.index(20,3)  #结果：5    从索引位置3开始往后搜索的第一个20
>>> a.index(30,5,7)  #结果：6  从索引位置5到7这个区间，第一次出现30元素的位置

（3）count()获得指定元素在列表中出现的次数

count()可以返回指定元素在列表中出现的次数。

>>> a = [10,20,30,40,50,20,30,20,30]
>>> a.count(20)
3

（4）len()返回列表长度

len()返回列表长度，即列表中包含元素的个数。

>>> a = [10,20,30]
>>> len(a)
3

（5）成员资格判断

判断列表中是否存在指定的元素，我们可以使用count()方法，返回0则表示不存在，返回大于0则表示存在。但是，一般我们会使用更加简洁的in关键字来判断，直接返回True或False

 >>> a = [10,20,30,40,50,20,30,20,30]
 >>> 20 in a
 True
 >>> 100 not in a
 True
 >>> 30 not in a
 False

6. 切片操作

类似字符串的切片操作，对于列表的切片操作和字符串类似。

切片是Python序列及其重要的操作，适用于列表、元组、字符串等等。

切片slice操作可以让我们快速提取子列表或修改。标准格式为：

[起始偏移量start:终止偏移量end[:步长step]]

典型操作(三个量为正数的情况)如下：

操作和说明	示例	结果
`[:]` 提取整个列表	`[10,20,30][:]`	`[10,20,30]`
`[start:]`从start索引开始到结尾	`[10,20,30][1:]`	`[20,30]`
`[:end]`从头开始知道end-1	`[10,20,30][:2]`	`[10,20]`
`[start:end]`从start到end-1	`[10,20,30,40][1:3]`	`[20,30]`
`[start:end:step]`从start提取到end-1，步长是step	`[10,20,30,40,50,60,70][1:6:2]`	`[20, 40, 60]`

其他操作（三个量为负数）的情况：

示例	说明	结果
`[10,20,30,40,50,60,70][-3:]`	倒数三个	`[50,60,70]`
`[10,20,30,40,50,60,70][-5:-3]`	倒数第五个到倒数第三个(包头不包尾)	`[30,40]`
`[10,20,30,40,50,60,70][::-1]`	步长为负，从右到左反向提取	`[70, 60, 50, 40, 30, 20, 10]`

切片操作时，起始偏移量和终止偏移量不在[0,字符串长度-1]这个范围，也不会报错。起始偏移量小于0则会当做0，终止偏移量大于“长度-1”会被当成”长度-1”。例如：

[10,20,30,40][1:30] 结果：[20, 30, 40]

7. 列表的遍历

a = [10,20,30,40]
for obj in a:       #obj是临时变量名称，随意起
    print(obj)

8. 复制列表所有的元素到新列表对象

list1 = [30,40,50]
list2 = list1
只是将list2也指向了列表对象，也就是说list2和list2持有地址值是相同的，列表对象本身的元素并没有复制。

我们可以通过如下简单方式，实现列表元素内容的复制：

list1 = [30,40,50]
list2 = [] + list1  #生成了新列表对象

注：我们后面也会学习copy模块，使用浅复制或深复制实现我们的复制操作。

9. 列表排序

（1）修改原列表，不建新列表的排序

>>> a = [20,10,30,40]
>>> id(a)
46017416
>>> a.sort()         #默认是升序排列
>>> a
[10, 20, 30, 40]
>>> a = [10,20,30,40]
>>> a.sort(reverse=True)    #降序排列
>>> a
[40, 30, 20, 10]
>>> import random
>>> random.shuffle(a)    #打乱顺序
>>> a
[20, 40, 30, 10]

（2）建新列表的排序

我们也可以通过内置函数sorted()进行排序，这个方法返回新列表，不对原列表做修改。

>>> a = [20,10,30,40]
>>> id(a)
46016008
>>> b = sorted(a)          #默认升序
>>> b
[10, 20, 30, 40]
>>> id(b)
45907848
>>> c = sorted(a,reverse=True)    #降序
>>> c
[40, 30, 20, 10]

通过上面操作，我们可以看出，生成的列表对象b和c都是完全新的列表对象。

（3）reversed()返回迭代器

内置函数reversed()也支持进行逆序排列，与列表对象reverse()方法不同的是，内置函数reversed()不对原列表做任何修改，只是返回一个逆序排列的迭代器对象。

>>> a = [20,10,30,40]
>>> c = reversed(a)
>>> c
<list_reverseiterator object at 0x0000000002BCCEB8>
>>> list(c)
[40, 30, 10, 20]
>>> list(c)
[]

我们打印输出c发现提示是：list_reverseiterator。也就是一个迭代对象。同时，我们使用list(c)进行输出，发现只能使用一次。第一次输出了元素，第二次为空。那是因为迭代对象在第一次时已经遍历结束了，第二次不能再使用。

10. 列表相关的其他内置函数汇总

（1） max和min

用于返回列表中最大和最小值。

>>> a = [3,10,20,15,9]
>>> max(a)
20
>>> min(a)
3

（2）sum

对数值型列表的所有元素进行求和操作，对非数值型列表运算则会报错。

>>> a = [3,10,20,15,9]
>>> sum(a)
57

11. 多维列表——二维列表

一维列表可以帮助我们存储一维、线性的数据。

二维列表可以帮助我们存储二维、表格的数据。例如下表的数据：

姓名	年龄	薪资	城市
高小一	18	30000	北京
高小二	19	20000	上海
高小五	20	10000	深圳

a = [
        ["高小一",18,30000,"北京"],
        ["高小二",19,20000,"上海"],
        ["高小五",20,10000,"深圳"],
    ]

>>> print(a[1][0],a[1][1],a[1][2])
高小二 19 20000

a = [
        ["高小一",18,30000,"北京"],
        ["高小二",19,20000,"上海"],
        ["高小一",20,10000,"深圳"],
    ]
for m in range(3):
    for n in range(4):
        print(a[m][n],end="\t")
    print() #打印完一行，换行

二、元组tuple

列表属于可变序列，可以任意修改列表中的元素。
元组属于不可变序列，不能修改元组中的元素。
因此，元组没有增加元素、修改元素、删除元素相关的方法

1. 元组的创建

（1）通过()创建元组。

小括号可以省略。 a = (10,20,30) 或者 a = 10,20,30

如果元组只有一个元素，则必须后面加逗号。这是因为解释器会把(1)解释为整数1，(1,)解释为元组。a = 10,
>>> a = (1)
>>> type(a)
<class 'int'>
>>> a = (1,)     #或者  a = 1, 
>>> type(a)
<class 'tuple'>

（2）通过tuple()创建元组

tuple(可迭代的对象)

a = tuple()     #创建一个空元组对象
b = tuple("abc")
c = tuple(range(3))
d = tuple([2,3,4])

总结：

tuple()可以接收列表、字符串、其他序列类型、迭代器等生成元组。

list()可以接收元组、字符串、其他序列类型、迭代器等生成列表。

2. 元组的元素访问和计数

元组的元素不能修改

>>> a = (20,10,30,9,8)
>>> a[3]=33
Traceback (most recent call last):
  File "", line 1, in <module>
    a[3]=33
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

元组的元素访问、index()、count()、切片等操作，和列表一样。

>>> a = (20,10,30,9,8)
>>> a[1]
10
>>> a[1:3]
(10, 30)
>>> a[:4]
(20, 10, 30, 9)

列表关于排序的方法list.sorted()是修改原列表对象，元组没有该方法。如果要对元组排序，只能使用内置函数sorted(tupleObj)，并生成新的列表对象。
```
a = (20,10,30,9,8)
b = sorted(a)   #b是新对象，内容是：[8, 9, 10, 20, 30]
```

3. zip

zip(列表1，列表2，...)将多个列表对应位置的元素组合成为元组，并返回这个zip对象。

如果各个迭代器的元素个数不一致，则返回列表长度与最短的对象相同

a = [10,20,30]
b = [40,50,60]
c = [70,80,90,100]
d = zip(a,b,c)
print(d)   #zip object
e = list(d) #列表：[(10, 40, 70), (20, 50, 80), (30, 60, 90)]
print(e)

4. 生成器推导式创建元组

从形式上看，生成器推导式与列表推导式类似，只是生成器推导式使用小括号。
列表推导式直接生成列表对象，生成器推导式生成的不是列表也不是元组，而是一个生成器对象。
我们可以通过生成器对象，转化成列表或者元组。也可以使用生成器对象的__next__()方法进行遍历，或者直接作为迭代器对象来使用。不管什么方式使用，元素访问结束后，如果需要重新访问其中的元素，必须重新创建该生成器对象。

#列表推导式： [0, 2, 4, 6, 8]
#a = [x*2  for  x  in range(5)]
#print(a)

s = (x*2 for x in range(5))
print(s)   # at 0x0000021C80BE2880>
b = tuple(s)
print(b)    #(0, 2, 4, 6, 8)
c = tuple(s)
print(c)    #()

s2 = (x for x in range(3))
print(s2.__next__())        #0
print(s2.__next__())        #1
print(s2.__next__())        #2
print(s2.__next__())        #报错：StopIteration

元组总结：

元组的核心特点是：不可变序列。

元组的访问和处理速度比列表快。

与整数和字符串一样，元组可以作为字典的键，列表则永远不能作为字典的键使用。

三、字典

字典是“键值对”的无序可变序列，字典中的每个元素都是一个“键值对”，包含：“键对象”和“值对象”。可以通过“键对象”实现快速获取、删除、更新对应的“值对象”。

“键”是任意的不可变数据，比如：整数、浮点数、字符串、元组。
但是：列表、字典、集合这些可变对象，不能作为“键”。
并且“键”不可重复。
“值”可以是任意的数据，并且可重复。

1. 字典的创建

（1）通过{}、dict()来创建字典对象。

a = {'name':'pig','age':18,'job':'programmer'}
b = dict(name='pig',age=18,job='programmer')
a = dict([("name","pig"),("age",18)])
c = {}  #空的字典对象
d = dict()  #空的字典对象

（2）通过zip()创建字典对象

k = ['name','age','job']
v = ['pig',18,'teacher']
d = dict(zip(k,v))
print(d) #{'name': 'pig', 'age': 18, 'job': 'techer'}

（3）通过fromkeys创建值为空的字典

f = dict.fromkeys(['name','age','job'])
print(f)  #结果：{'name': None, 'age': None, 'job': None}

2. 字典元素的访问

我们这里设定一个字典对象：a = {'name':'dog','age':18,'job':'programmer'}

（1）通过 [键] 获得“值”。若键不存在，则抛出异常。

a = {'name':'dog','age':18,'job':'programmer'}
b = a['name']
print(b)

（2）通过get()方法获得“值”。

推荐使用。

优点是：指定键不存在，返回None；也可以设定指定键不存在时默认返回的对象。

推荐使用get()获取“值对象”

a = {'name':'dog','age':18,'job':'programmer'}
b = a.get('name')
c = a.get('gender','不存在')
print(b)
print(c)

（3）列出所有的键值对

a = {'name':'dog','age':18,'job':'programmer'}
b = a.items()
print(b)  #dict_items([('name', 'dog'), ('age', 18), ('job', 'programmer')])

（4）列出所有的键，列出所有的值

a = {'name':'dog','age':18,'job':'programmer'}
k = a.keys()
v = a.values()
print(k)  #dict_keys(['name', 'age', 'job'])
print(v)  #dict_values(['dog', 18, 'programmer'])

（5）len() 键值对的个数

a = {'name':'dog','age':18,'job':'programmer'}
num = len(a)
print(num)  #3

（6）检测一个“键”是否在字典中

a = {'name':'dog','age':18,'job':'programmer'}
print("name" in a)  #True

3. 字典元素添加、修改、删除

（1）给字典新增“键值对”。

如果“键”已经存在，则覆盖旧的键值对；如果“键”不存在，则新增“键值对”

a = {'name':'me','age':18,'job':'programmer'}
a['address']='China'
a['age']=16
print(a) 
#{'name': 'me', 'age': 16, 'job': 'programmer', 'address': 'China'}

（2）使用`update()`将新字典中所有键值对全部添加到旧字典对象上。

如果key有重复，则直接覆盖

a = {'name':'me','age':18,'job':'programmer'}
b = {'name':'you','money':1000,'gender':'men'}
a.update(b)
print(a)
#{'name': 'you', 'age': 18, 'job': 'programmer', 'money': 1000, 'gender': 'men'}

（3）字典中元素的删除。

可以使用del()方法；或者clear()删除所有键值对；pop()删除指定键值对，并返回对应的“值对象”

a = {'name':'me','age':18,'job':'programmer'}
del(a['name'])
print(a)       #{'age': 18, 'job': 'programmer'}
age = a.pop('age')
print(age)     #18

（4）`popitem()` ：随机删除和返回该键值对。

字典是“无序可变序列”，因此没有第一个元素、最后一个元素的概念；`popitem`弹出随机的项，因为字典并没有"最后的元素"或者其他有关顺序的概念。若想一个接一个地移除并处理项，这个方法就非常有效（因为不用首先获取键的列表）

a = {'name':'me','age':18,'job':'programmer'}
r1 = a.popitem()
r2 = a.popitem()
r3 = a.popitem()
print(a)    #{}

4. 序列解包

序列解包可以用于元组、列表、字典。序列解包可以让我们方便的对多个变量赋值。

x,y,z=(20,30,10)
(a,b,c)=(9,8,10)
[m,n,p]=[10,20,30]

序列解包用于字典时，默认是对“键”进行操作； 如果需要对键值对操作，则需要使用items()；如果需要对“值”进行操作，则需要使用values()；

s = {'name':'me','age':18,'job':'teacher'}
a,b,c=s          #默认对键进行操作
print(a)    #name
name,age,job=s.items()      #对键值对进行操作
print(b)    #('name', 'me')
name,age,job=s.values()     #对值进行操作
print(c)    #me

5. 表格数据使用字典和列表存储和访问

姓名	年龄	薪资	城市
高小一	18	30000	北京
高小二	19	20000	上海
高小五	20	10000	深圳

r1 = {"name":"高小一","age":18,"salary":30000,"city":"北京"}
r2 = {"name":"高小二","age":19,"salary":20000,"city":"上海"}
r3 = {"name":"高小五","age":20,"salary":10000,"city":"深圳"}

tb = [r1,r2,r3]

#获得第二行的人的薪资
print(tb[1].get("salary"))

#打印表中所有的的薪资
for i in range(len(tb)):   # i -->0,1,2
    print(tb[i].get("salary"))

#打印表的所有数据
for i in range(len(tb)):
    print(tb[i].get("name"),tb[i].get("age"),tb[i].get("salary"),tb[i].get("city"))

6. 字典核心底层原理

字典对象的核心是散列表。散列表是一个稀疏数组（总是有空白元素的数组），数组的每个单元叫做bucket。每个bucket有两部分：一个是键对象的引用，一个是值对象的引用。

由于，所有bucket结构和大小一致，我们可以通过偏移量来读取指定bucket。

将一个键值对放进字典的底层过程

a = {}
a["name"]="me"

假设字典a对象创建完后，数组长度为8：

我们要把”name”=”me”这个键值对放到字典对象a中，首先第一步需要计算键”name”的散列值。

Python中可以通过hash()来计算。

>>> bin(hash("name"))
'-0b1010111101001110110101100100101'

由于数组长度为8，我们可以拿计算出的散列值的最右边3位数字作为偏移量，即“101”，十进制是数字5。我们查看偏移量5，对应的bucket是否为空。如果为空，则将键值对放进去。如果不为空，则依次取右边3位作为偏移量，即“100”，十进制是数字4。再查看偏移量为4的bucket是否为空。直到找到为空的bucket将键值对放进去。流程图如下：

扩容

python会根据散列表的拥挤程度扩容。“扩容”指的是:创造更大的数组，将原有内容拷贝到新数组中。
接近2/3时，数组就会扩容。

7. 根据键查找“键值对”的底层过程

>>> a.get("name")
'me'

当调用a.get(“name”)，就是根据键“name”查找到“键值对”，从而找到值对象“me”。

我们仍然要首先计算“name”对象的散列值：

>>> bin(hash("name"))
'-0b1010111101001110110101100100101'

和存储的底层流程算法一致，也是依次取散列值的不同位置的数字。 假设数组长度为8，我们可以拿计算出的散列值的最右边3位数字作为偏移量，即101，十进制是数字5。我们查看偏移量5，对应的bucket是否为空。如果为空，则返回None。如果不为空，和我们的散列值进行比较，如果相等。则将对应“值对象”返回。如果不相等，则再依次取其他几位数字，重新计算偏移量。依次取完后，仍然没有找到。则返回None。流程图如下：

用法总结：

字典在内存中开销巨大，典型的空间换时间。

键查询速度很快

往字典里面添加新键值对可能导致扩容，导致散列表中键的次序变化。
因此，不要在遍历字典的同时进行字典的修改

键必须可散列

数字、字符串、元组，都是可散列的

自定义对象需要支持下面三点:(面向对象章节中再展开说)

支持hash()函数

支持通过__eq__()方法检测相等性

若a==b为真，则hash(a)==hash(b)也为真

四、集合

集合是无序可变，元素不能重复。实际上，集合底层是字典实现，集合的所有元素都是字典中的“键对象”，因此是不能重复的且唯一的。

1. 集合创建和删除

（1）使用{}创建集合对象，并使用add()方法添加元素

a = {3,5,7}
a.add(9)    #{9, 3, 5, 7}

（2）使用set()，将列表、元组等可迭代对象转成集合。如果原来数据存在重复数据，则只保留一个

a = ['a','b','c','b']
b = set(a)  #{'b', 'a', 'c'}

（3）remove()删除指定元素；clear()清空整个集合

a = {10,20,30,40,50}
a.remove(20)   #{10, 50, 40,30}

2. 集合相关操作

>>> a = {1,3,'sxt'}
>>> b = {'he','it','sxt'}
>>> a|b                 #并集
{1, 3, 'sxt', 'he', 'it'}
>>> a&b                 #交集
{'sxt'}
>>> a-b                 #差集
{1, 3}
>>> a.union(b)              #并集
{1, 3, 'sxt', 'he', 'it'}
>>> a.intersection(b)       #交集
{'sxt'}
>>> a.difference(b)         #差集
{1, 3}

[Python-2]Python序列

序列的本质和内存结构：序列是一种数据存储方式，用来存储一系列的数据。在内存中，序列就是一块用来存放多个值的连续的内存空间。

一、列表

1. 列表简介