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【Python_01】列表、元组、切片、数及运算、优先级

列表

添加元素

  • append() 只能添加一个元素

    Python
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    >>> a.append([1,2])
    >>> a
    [[1, 2]]

    一次添加多个元素会报错

    Python
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    >>> a.append([1,2],[3,4])
    Traceback (most recent call last):
    File "", line 1, in
    a.append([1,2],[3,4])
    TypeError: append() takes exactly one argument (2 given)
  • extend() :可以添加多个元素,元素可以是列表、字典字符串等,不能添加

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    >>> a.extend(1)
    Traceback (most recent call last):
    File "", line 1, in
    a.extend(1)
    TypeError: 'int' object is not iterable
    >>> a.extend([1])
    >>> a
    [1]
    >>> a.extend({1})
    >>> a
    [1, 1]
  • 插入元素 insert(下标位置,插入的内容)

    python
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    >>> a
    [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
    >>> a.insert(0,"insert插入")
    >>> a
    ['insert插入', 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]

迭代

打开列表的帮助文档,我们可以看到这么一个

迭代器

迭代器:重复反馈过程的活动

删除元素

  • remove(元素),注意:这里不是下标,而是元素内容
python
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>>> a
['insert插入', 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
>>> a.remove("insert插入")
>>> a
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]

当然你也可以这样删除

python
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>>> a
[0, 'insert', 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
>>> a.remove(a[1])
>>> a
[0, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
  • del member[下标],这里的member 是列表的名字
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>>> a
[1, 2, 3, 4, 5]
>>> del a[0]
>>> a
[2, 3, 4, 5]
>>>
  • member.pop() 不加参数的话就是删除后面的元素,加上角标后就是删除角标元素
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>>> a = [0,1,2,3,4]
# 没填参数,删除末尾的4
>>> a.pop()
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>>> a
[0, 1, 2, 3]

#填了角标参数,删除角标元素a[0]
>>> a.pop(0)
0
>>> a
[1, 2, 3]

列表运算

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# 加法
>>> list1 = [1,2]
>>> list2 = [3,4]
>>> list3 = ["nihao"]
>>> list1 + list2
[1, 2, 3, 4]
>>> list1 + list3
[1, 2, 'nihao']

# 乘法
>>> list1 = [0,1,2,3,4]
>>> list1 * 3
[0, 1, 2, 3, 4, 0, 1, 2, 3, 4, 0, 1, 2, 3, 4]

列表的其他用法

  • list.count(要找的元素) 返回要找的元素在list中出现的次数

  • list.index(123,范围起点,范围结束) 返回123元素所在的位置,默认第一个

  • list.reverse() 原地翻转列表

  • list.sort(func,key,reverse = False) 排序,默认归并排序,从小到大,会改变原来的list

  • 复制一个列表list = list[:]
    list = list1(这个是地址拷贝),就是多了一个指向它的标签
    如果是深拷贝的话就是 list = list[:]

  • zip 打包

    Python
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    >>> a
    [1, 2, 3, 4, 5]
    >>> b = [6,7,8,9,10]
    >>> list(zip(a,b))
    [(1, 6), (2, 7), (3, 8), (4, 9), (5, 10)]
  • sum(list) 求和

元组

类似带上了枷锁的列表,元组跟列表是近亲关系,所以用法相似

  • 区别:元组不能改变

就算加上了小括号他也不一定是元组

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>>> temp = (1)
>>> temp
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>>> type(temp)
<class 'int'>

>>> temp = (1,2)
>>> temp
(1, 2)
>>> type(temp)
<class 'tuple'>
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>>> temp2 = 1,2,3
>>> temp2
(1, 2, 3)
>>> type(temp2)
<class 'tuple'>

所以逗号是元组的关键,小括号并不是关键

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>>> temp = ()		#空元组
>>> temp = 1, #默认创建元组
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# 可以试试这个就知道了
>>> 8 * (8
>>> 8 * (8,)

元组的插入

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#插入
>>> temp = (0,1)
>>> temp = temp[:1] + ("2",) + temp[1:]
>>> temp # 更新完之后原来的(0,1)仍然在,只不过没有标签指向它了,所以py会过会把他回收掉
(0, '2', 1)

删除

python
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>>> del temp
#删除整个元素

字符串

字符串的格式化

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#位置参数
>>> "{0} love {1}".format("i","you")
'i love you'
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#关键字参数
>>> "{a} love {b}".format(a = "i",b ="you")
'i love you'

如果想要混用,位置参数必须在关键字参数之前

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>>> "{{0}}".format("0")
'{0}'

>>> "{0:.1f}{1}".format(32.666,"GB")
'32.7GB'

转义

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>>> '%c' % 97
'a'
>>> '%c %c %c' % (97,98,99)
'a b c'

切片

切片顾名思义,就是切下来一片东西,比方说我要把[0,1,2,3,4]切成[1,2],就是这样
切片的原则是 左闭右开,举几个栗子就好理解了
切片的写法是:要切的对象[左下标:右下标]
切片不会影响原来的对象的

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>>> a = [0,1,2,3,4]
>>> a[1:3]
[1, 2]
# 好好理解左闭右开

# 左下标不写的话默认0
>>> a[:1]
[0]
# 右下标默认不写的话就是取到元素末尾
>>> a[2:]
[2, 3, 4]
>>>

数及运算

Python 中的数分 整数浮点数,和复数

整数

整数取整是直接截断小数部分,这样效率更高,而不是四舍五入

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>>> a = 5.99
>>> print(int(a))
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浮点数

浮点数符合 IEEE754的标准

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>>> 0.1 + 0.2
0.30000000000000004

为了精准计算,引入 import decimal 模块

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>>> import decimal
>>> a = decimal.Decimal("0.1")
>>> b = decimal.Decimal("0.2")
>>> print(a + b)
0.3

复数

获取复数的实部和虚部

Python
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>>> x = 1 + 2j
>>> x.real
1.0
>>> x.imag
2.0

地板除 //

地板除的原则是,向比结果小的整数

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>>> 5 //2
2
# 结果是2.5 向比结果小的整数取,就是2
>>> -5 // 2
-3
# 结果是-2.5,比结果小的是 -3

一个数学公式

Python
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x = (x // y) * y + (x % y)

#举例
5 = (5 // 2) * 2 + (5 % 2)

获得类型

  • type() 返回变量类型
  • isinstance(变量,变量种类) 返回布尔值
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>>> a = 5.99
>>> type(a)
<class 'float'>

>>> isinstance(a,float)
True

运算符的优先级

优先级(值越大,优先级越高) 运算符 描述
1 lambda Lambda表达式
2 if - else 条件表达式
3 or 布尔 “或”
4 and 布尔“与”
5 not 布尔“非”
6 in,not in,is,is not,<,<=,>,>=,!=,== 成员测试,同一性测试,比较
7 | 按位或
8 ^ 按位异或
9 & 按位与
10 <<,>> 移位
11 +,- 加减法
12 * ,@,/,//,% 乘法,矩阵乘法,除法,地板除。取余数
13 +x,-x,~x 正负号,按位翻转
14 ** 指数
15 await x Await 表达式
16 x[index],x[index,index],x(arguments…),x.attribute 下标,切片,函数调用,属性引用
17 (expressions…),[expressions…],{key:value…},{expressions..} 绑定或元组显示,列表显示,字典显示,集合显示
Python
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>>> ((not 1) or ( 0 and 1) or (3 and 4) or (5 and 6) or (7 and 8 and 9)) == 4
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>>> not 1 or 0 and 1 or 3 and 4 or 5 and 6 or 7 and 8 and 9
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# 优先级是 not > and > or,所以会优先计算not 1 ,为0
# 0 or (0 and 1) or (3 and 4) or (5 and 6) or (7 and 8 and 9)
# 跟上一道题一样了
文章作者: Lovely Ruby
文章链接: https://wangzhongqing.xyz/p/24975.html
版权声明: 本博客所有文章除特别声明外,均采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议。转载请注明来自 Ruby の いえ
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