Python学习笔记（五）
文章目录
- 一、字典
-
- 1. 可变类型与不可变类型
- 2. 字典的定义
- 3. 创建和访问字典
- 4. 字典的内置方法
- 练习
- 二、集合
-
- 1. 集合的创建
- 2. 访问集合中的值
- 3. 集合的内置方法
- 4. 集合的转换
- 5. 不可变集合
- 练习
- 三、序列
-
- 针对序列的内置函数
- 练习
一、字典
1. 可变类型与不可变类型
- 序列是以连续的整数为索引，与此不同的是，字典以"关键字"为索引，关键字可以是任意不可变类型，通常用字符串或数值。
- 字典是 Python 唯一的一个映射类型，字符串、元组、列表属于序列类型。
那么如何快速判断一个数据类型 X 是不是可变类型的呢？两种方法：
- 麻烦方法：用
id(X)函数，对 X 进行某种操作，比较操作前后的id，如果不一样，则X不可变，如果一样，则X可变。 - 便捷方法：用
hash(X)，只要不报错，证明X可被哈希，即不可变，反过来不可被哈希，即可变。
i = 1
print(id(i)) # 140732167000896
i = i + 2
print(id(i)) # 140732167000960
l = [1, 2]
print(id(l)) # 4300825160
l.append('Python')
print(id(l)) # 4300825160
- 整数
i在加 1 之后的id和之前不一样，因此加完之后的这个i(虽然名字没变)，但不是加之前的那个i了，因此整数是不可变类型。 - 列表
l在附加'Python'之后的id和之前一样，因此列表是可变类型。
print(hash('Name')) # -9215951442099718823
print(hash((1, 2, 'Python'))) # 823362308207799471
print(hash([1, 2, 'Python']))
# TypeError: unhashable type: 'list'
print(hash({
1, 2, 3}))
# TypeError: unhashable type: 'set'
- 数值、字符和元组 都能被哈希，因此它们是不可变类型。
- 列表、集合、字典不能被哈希，因此它是可变类型。
2. 字典的定义
字典是无序的键:值（key:value）对集合，键必须是互不相同的（在同一个字典之内）。
dict内部存放的顺序和key放入的顺序是没有关系的。dict查找和插入的速度极快，不会随着key的增加而增加，但是需要占用大量的内存。
字典 定义语法为 {元素1, 元素2, ..., 元素n}
- 其中每一个元素是一个「键值对」-- 键:值 (
key:value) - 关键点是大括号
{},逗号,和冒号: - 大括号 – 把所有元素绑在一起
- 逗号 – 将每个键值对分开
- 冒号 – 将键和值分开
3. 创建和访问字典
brand = ['李宁', '耐克', '阿迪达斯']
slogan = ['一切皆有可能', 'Just do it', 'Impossible is nothing']
print('耐克的口号是:', slogan[brand.index('耐克')])
# 耐克的口号是: Just do it
dic = {
'李宁': '一切皆有可能', '耐克': 'Just do it', '阿迪达斯': 'Impossible is nothing'}
print('耐克的口号是:', dic['耐克'])
# 耐克的口号是: Just do it
通过字符串或数值作为key来创建字典。
注意：如果我们取的键在字典中不存在，会直接报错KeyError。
dic1 = {
1: 'one', 2: 'two', 3: 'three'}
print(dic1) # {1: 'one', 2: 'two', 3: 'three'}
print(dic1[1]) # one
print(dic1[4]) # KeyError: 4
dic2 = {
'rice': 35, 'wheat': 101, 'corn': 67}
print(dic2) # {'wheat': 101, 'corn': 67, 'rice': 35}
print(dic2['rice']) # 35
通过元组作为key来创建字典，但一般不这样使用。
dic = {
(1, 2, 3): "Tom", "Age": 12, 3: [3, 5, 7]}
print(dic) # {(1, 2, 3): 'Tom', 'Age': 12, 3: [3, 5, 7]}
print(type(dic)) # 通过构造函数dict来创建字典。
dict()-> 创建一个空的字典。
通过key直接把数据放入字典中，但一个key只能对应一个value，多次对一个key放入 value，后面的值会把前面的值冲掉。
dic = dict()
dic['a'] = 1
dic['b'] = 2
dic['c'] = 3
print(dic)
# {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}
dic['a'] = 11
print(dic)
# {'a': 11, 'b': 2, 'c': 3}
dic['d'] = 4
print(dic)
# {'a': 11, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}
dict(mapping)-> 从一个mapping 对象的(key, value)对初始化新字典。
dic1 = dict([('apple', 4139), ('peach', 4127), ('cherry', 4098)])
print(dic1) # {'cherry': 4098, 'apple': 4139, 'peach': 4127}
dic2 = dict((('apple', 4139), ('peach', 4127), ('cherry', 4098)))
print(dic2) # {'peach': 4127, 'cherry': 4098, 'apple': 4139}
dict(**kwargs)-> 用在关键字参数列表中的name=value对初始化新字典
这种情况下，键只能为字符串类型，并且创建的时候字符串不能加引号，加上就会直接报语法错误。
dic = dict(name='Tom', age=10)
print(dic) # {'name': 'Tom', 'age': 10}
print(type(dic)) # 4. 字典的内置方法
dict.fromkeys(seq[, value])用于创建一个新字典，以序列seq中元素做字典的键，value为字典所有键对应的初始值。
seq = ('name', 'age', 'sex')
dic1 = dict.fromkeys(seq)
print("新的字典为 : %s" % str(dic1))
# 新的字典为 : {'name': None, 'age': None, 'sex': None}
dic2 = dict.fromkeys(seq, 10)
print("新的字典为 : %s" % str(dic2))
# 新的字典为 : {'name': 10, 'age': 10, 'sex': 10}
dic3 = dict.fromkeys(seq, ('Zara', '8', '男'))
print("新的字典为 : %s" % str(dic3))
# 新的字典为 : {'name': ('Zara', '8', '男'), 'age': ('Zara', '8', '男'), 'sex': ('Zara', '8', '男')}
dict.keys()返回一个可迭代对象，可以使用list()来转换为列表，列表为字典中的所有键。
dic = {
'Name': 'Zara', 'Age': 7}
print(dic.keys()) # dict_keys(['Name', 'Age'])
lst = list(dic.keys()) # 转换为列表
print(lst) # ['Name', 'Age']
dict.values()返回一个迭代器，可以使用list()来转换为列表，列表为字典中的所有值。
dic = {
'Sex': 'female', 'Age': 7, 'Name': 'Zara'}
print("字典所有值为 : ", list(dic.values()))
# 字典所有值为 : [7, 'female', 'Zara']
dict.items()以列表返回可遍历的 (键, 值) 元组数组。
dic = {
'Name': 'Zara', 'Age': 7}
print("Value : %s" % dic.items())
# Value : dict_items([('Name', 'Zara'), ('Age', 7)])
print(tuple(dic.items()))
# (('Name', 'Zara'), ('Age', 7))
dict.get(key, default=None)返回指定键的值，如果值不在字典中返回默认值。
dic = {
'Name': 'Zara', 'Age': 27}
print("Age 值为 : %s" % dic.get('Age')) # Age 值为 : 27
print("Sex 值为 : %s" % dic.get('Sex', "NA")) # Sex 值为 : NA
dict.setdefault(key, default=None)和get()方法 类似, 如果键不存在于字典中，将会添加键并将值设为默认值。
dic = {
'Name': 'Zara', 'Age': 7}
print("Age 键的值为 : %s" % dic.setdefault('Age', None)) # Age 键的值为 : 7
print("Sex 键的值为 : %s" % dic.setdefault('Sex', None)) # Sex 键的值为 : None
print("新字典为：", dic)
# 新字典为： {'Age': 7, 'Name': 'Zara', 'Sex': None}
key in dictin操作符用于判断键是否存在于字典中，如果键在字典 dict 里返回true，否则返回false。而not in操作符刚好相反，如果键在字典 dict 里返回false，否则返回true。
dic = {
'Name': 'Zara', 'Age': 7}
# in 检测键 Age 是否存在
if 'Age' in dic:
print("键 Age 存在")
else:
print("键 Age 不存在")
# 检测键 Sex 是否存在
if 'Sex' in dic:
print("键 Sex 存在")
else:
print("键 Sex 不存在")
# not in 检测键 Age 是否存在
if 'Age' not in dic:
print("键 Age 不存在")
else:
print("键 Age 存在")
# 键 Age 存在
# 键 Sex 不存在
# 键 Age 存在
dict.pop(key[,default])删除字典给定键key所对应的值，返回值为被删除的值。key值必须给出。若key不存在，则返回default值。del dict[key]删除字典给定键key所对应的值。
dic1 = {
1: "a", 2: [1, 2]}
print(dic1.pop(1), dic1) # a {2: [1, 2]}
# 设置默认值，必须添加，否则报错
print(dic1.pop(3, "nokey"), dic1) # nokey {2: [1, 2]}
del dic1[2]
print(dic1) # {}
dict.popitem()随机返回并删除字典中的一对键和值，如果字典已经为空，却调用了此方法，就报出KeyError异常。
dic1 = {
1: "a", 2: [1, 2]}
print(dic1.popitem()) # (1, 'a')
print(dic1) # {2: [1, 2]}
dict.clear()用于删除字典内所有元素。
dic = {
'Name': 'Zara', 'Age': 7}
print("字典长度 : %d" % len(dic)) # 字典长度 : 2
dict.clear()
print("字典删除后长度 : %d" % len(dic)) # 字典删除后长度 : 0
dict.copy()返回一个字典的浅复制。
dic1 = {
'Name': 'Zara', 'Age': 7, 'Class': 'First'}
dic2 = dic1.copy()
print("新复制的字典为 : ", dic2)
# 新复制的字典为 : {'Age': 7, 'Name': 'Zara', 'Class': 'First'}
直接赋值和 copy 的区别
dic1 = {
'user': 'Zara', 'num': [1, 2, 3]}
# 引用对象
dic2 = dic1
# 深拷贝父对象（一级目录），子对象（二级目录）不拷贝，还是引用
dic3 = dic1.copy()
print(id(dic1)) # 148635574728
print(id(dic2)) # 148635574728
print(id(dic3)) # 148635574344
# 修改 data 数据
dic1['user'] = 'root'
dic1['num'].remove(1)
# 输出结果
print(dic1) # {'user': 'root', 'num': [2, 3]}
print(dic2) # {'user': 'root', 'num': [2, 3]}
print(dic3) # {'user': 'runoob', 'num': [2, 3]}
dict.update(dict2)把字典参数dict2的key:value对 更新到字典dict里。
dic = {
'Name': 'Zara', 'Age': 7}
dic2 = {
'Sex': 'female', 'Age': 8}
dic.update(dic2)
print("更新字典 dict : ", dic)
# 更新字典 dict : {'Sex': 'female', 'Age': 8, 'Name': 'Zara'}
练习
1、字典基本操作
字典内容如下:
dic = {
'python': 95,
'java': 99,
'c': 100
}
用程序解答下面的题目
- 字典的长度是多少
- 请修改’java’ 这个key对应的value值为98
- 删除 c 这个key
- 增加一个key-value对，key值为 php, value是90
- 获取所有的key值，存储在列表里
- 获取所有的value值，存储在列表里
- 判断 javascript 是否在字典中
- 获得字典里所有value 的和
- 获取字典里最大的value
- 获取字典里最小的value
- 字典 dic1 = {‘php’: 97}， 将dic1的数据更新到dic中
len(dic)
dic['java'] = 98
del dic['c']
dic['php'] = 90
lstKey = list(dic.keys())
lstValue = list(dic.values())
'javascript' in dic
sum(dic.values())
max(dic.values())
min(dic.values())
dic.update(dic1)
2、字典中的value
有一个字典，保存的是学生各个编程语言的成绩，内容如下
data = {
'python': {'上学期': '90', '下学期': '95'},
'c++': ['95', '96', '97'],
'java': [{'月考':'90', '期中考试': '94', '期末考试': '98'}]
}
各门课程的考试成绩存储方式并不相同，有的用字典，有的用列表，但是分数都是字符串类型，请实现函数transfer_score(score_dict)，将分数修改成int类型
def transfer_score(data):
if isinstance(data, list):
for i in range(len(data)):
if isinstance(data[i], str):
data[i] = int(data[i])
else:
data[i] = transfer_score(data[i])
return data
elif isinstance(data, dict):
for item in data.keys():
if isinstance(data[item], str):
data[item] = int(data[item])
else:
data[item] = transfer_score(data[item])
return data
二、集合
python 中set与dict类似，也是一组key的集合，但不存储value。由于key不能重复，所以，在set中，没有重复的key。
注意，key为不可变类型，即可哈希的值。
num = {
}
print(type(num)) # 1. 集合的创建
- 先创建对象再加入元素。
- 在创建空集合的时候只能使用
s = set()，因为s = {}创建的是空字典。
basket = set()
basket.add('apple')
basket.add('banana')
print(basket) # {'banana', 'apple'}
- 直接把一堆元素用花括号括起来
{元素1, 元素2, ..., 元素n}。 - 重复元素在
set中会被自动被过滤。
basket = {
'apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana'}
print(basket) # {'banana', 'apple', 'pear', 'orange'}
- 使用
set(value)工厂函数，把列表或元组转换成集合。
a = set('abracadabra')
print(a)
# {'r', 'b', 'd', 'c', 'a'}
b = set(("Google", "Alibaba", "Huawei", "Huawei"))
print(b)
# {'Huawei', 'Alibaba', 'Google'}
c = set(["Google", "Alibaba", "Huawei", "Google"])
print(c)
# {'Huawei', 'Alibaba', 'Google'}
- 去掉列表中重复的元素
lst = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 5, 3, 1]
temp = []
for item in lst:
if item not in temp:
temp.append(item)
print(temp) # [0, 1, 2, 3, 4, 5]
a = set(lst)
print(list(a)) # [0, 1, 2, 3, 4, 5]
从结果发现集合的两个特点：无序 (unordered) 和唯一 (unique)。
由于 set 存储的是无序集合，所以我们不可以为集合创建索引或执行切片(slice)操作，也没有键(keys)可用来获取集合中元素的值，但是可以判断一个元素是否在集合中。
2. 访问集合中的值
- 可以使用
len()內建函数得到集合的大小。
thisset = set(['Google', 'Baidu', 'Taobao'])
print(len(thisset)) # 3
- 可以使用
for把集合中的数据一个个读取出来。
thisset = set(['Google', 'Baidu', 'Taobao'])
for item in thisset:
print(item)
# Baidu
# Google
# Taobao
- 可以通过
in或not in判断一个元素是否在集合中已经存在
thisset = set(['Google', 'Baidu', 'Taobao'])
print('Taobao' in thisset) # True
print('Facebook' not in thisset) # True
3. 集合的内置方法
set.add(elmnt)用于给集合添加元素，如果添加的元素在集合中已存在，则不执行任何操作。
fruits = {
"apple", "banana", "cherry"}
fruits.add("orange")
print(fruits)
# {'orange', 'cherry', 'banana', 'apple'}
fruits.add("apple")
print(fruits)
# {'orange', 'cherry', 'banana', 'apple'}
set.update(set)用于修改当前集合，可以添加新的元素或集合到当前集合中，如果添加的元素在集合中已存在，则该元素只会出现一次，重复的会忽略。
x = {
"apple", "banana", "cherry"}
y = {
"google", "baidu", "apple"}
x.update(y)
print(x)
# {'cherry', 'banana', 'apple', 'google', 'baidu'}
set.remove(item)用于移除集合中的指定元素。如果元素不存在，则会发生错误。
fruits = {
"apple", "banana", "cherry"}
fruits.remove("banana")
print(fruits) # {'apple', 'cherry'}
set.discard(value)用于移除指定的集合元素。remove()方法在移除一个不存在的元素时会发生错误，而discard()方法不会。
fruits = {
"apple", "banana", "cherry"}
fruits.discard("banana")
print(fruits) # {'apple', 'cherry'}
set.pop()用于随机移除一个元素。
fruits = {
"apple", "banana", "cherry"}
x = fruits.pop()
print(fruits) # {'cherry', 'apple'}
print(x) # banana
由于 set 是无序和无重复元素的集合，所以两个或多个 set 可以做数学意义上的集合操作。
set.intersection(set1, set2 ...)返回两个集合的交集。set1 & set2返回两个集合的交集。set.intersection_update(set1, set2 ...)交集，在原始的集合上移除不重叠的元素。
a = set('abracadabra')
b = set('alacazam')
print(a) # {'r', 'a', 'c', 'b', 'd'}
print(b) # {'c', 'a', 'l', 'm', 'z'}
c = a.intersection(b)
print(c) # {'a', 'c'}
print(a & b) # {'c', 'a'}
print(a) # {'a', 'r', 'c', 'b', 'd'}
a.intersection_update(b)
print(a) # {'a', 'c'}
set.union(set1, set2...)返回两个集合的并集。set1 | set2返回两个集合的并集。
a = set('abracadabra')
b = set('alacazam')
print(a) # {'r', 'a', 'c', 'b', 'd'}
print(b) # {'c', 'a', 'l', 'm', 'z'}
print(a | b) # {'l', 'd', 'm', 'b', 'a', 'r', 'z', 'c'}
c = a.union(b)
print(c) # {'c', 'a', 'd', 'm', 'r', 'b', 'z', 'l'}
set.difference(set)返回集合的差集。set1 - set2返回集合的差集。set.difference_update(set)集合的差集，直接在原来的集合中移除元素，没有返回值。
a = set('abracadabra')
b = set('alacazam')
print(a) # {'r', 'a', 'c', 'b', 'd'}
print(b) # {'c', 'a', 'l', 'm', 'z'}
c = a.difference(b)
print(c) # {'b', 'd', 'r'}
print(a - b) # {'d', 'b', 'r'}
print(a) # {'r', 'd', 'c', 'a', 'b'}
a.difference_update(b)
print(a) # {'d', 'r', 'b'}
set.symmetric_difference(set)返回集合的异或。set1 ^ set2返回集合的异或。set.symmetric_difference_update(set)移除当前集合中在另外一个指定集合相同的元素，并将另外一个指定集合中不同的元素插入到当前集合中。
a = set('abracadabra')
b = set('alacazam')
print(a) # {'r', 'a', 'c', 'b', 'd'}
print(b) # {'c', 'a', 'l', 'm', 'z'}
c = a.symmetric_difference(b)
print(c) # {'m', 'r', 'l', 'b', 'z', 'd'}
print(a ^ b) # {'m', 'r', 'l', 'b', 'z', 'd'}
print(a) # {'r', 'd', 'c', 'a', 'b'}
a.symmetric_difference_update(b)
print(a) # {'r', 'b', 'm', 'l', 'z', 'd'}
set.issubset(set)判断集合是不是被其他集合包含，如果是则返回 True，否则返回 False。set1 <= set2判断集合是不是被其他集合包含，如果是则返回 True，否则返回 False。
x = {
"a", "b", "c"}
y = {
"f", "e", "d", "c", "b", "a"}
z = x.issubset(y)
print(z) # True
print(x <= y) # True
x = {
"a", "b", "c"}
y = {
"f", "e", "d", "c", "b"}
z = x.issubset(y)
print(z) # False
print(x <= y) # False
set.issuperset(set)用于判断集合是不是包含其他集合，如果是则返回 True，否则返回 False。set1 >= set2判断集合是不是包含其他集合，如果是则返回 True，否则返回 False。
x = {
"f", "e", "d", "c", "b", "a"}
y = {
"a", "b", "c"}
z = x.issuperset(y)
print(z) # True
print(x >= y) # True
x = {
"f", "e", "d", "c", "b"}
y = {
"a", "b", "c"}
z = x.issuperset(y)
print(z) # False
print(x >= y) # False
set.isdisjoint(set)用于判断两个集合是不是不相交，如果是返回 True，否则返回 False。
x = {
"f", "e", "d", "c", "b"}
y = {
"a", "b", "c"}
z = x.isdisjoint(y)
print(z) # False
x = {
"f", "e", "d", "m", "g"}
y = {
"a", "b", "c"}
z = x.isdisjoint(y)
print(z) # True
4. 集合的转换
se = set(range(4))
li = list(se)
tu = tuple(se)
print(se, type(se)) # {0, 1, 2, 3} 5. 不可变集合
Python 提供了不能改变元素的集合的实现版本，即不能增加或删除元素，类型名叫frozenset。需要注意的是frozenset仍然可以进行集合操作，只是不能用带有update的方法。
frozenset([iterable])返回一个冻结的集合，冻结后集合不能再添加或删除任何元素。
a = frozenset(range(10)) # 生成一个新的不可变集合
print(a)
# frozenset({0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9})
练习
- 怎么表示只包含⼀个数字1的元组。
- 创建一个空集合，增加 {‘x’,‘y’,‘z’} 三个元素。
- 列表[‘A’, ‘B’, ‘A’, ‘B’]去重。
- 求两个集合{6, 7, 8}，{7, 8, 9}中不重复的元素（差集指的是两个集合交集外的部分）。
- 求{‘A’, ‘B’, ‘C’}中元素在 {‘B’, ‘C’, ‘D’}中出现的次数。
(1,)
s = set()
s.update({
'x','y','z'})
lst = ['A', 'B', 'A', 'B']
lst = list(set(lst))
a = {
6, 7, 8}
b = {
7, 8, 9}
c = a|b - a&b
a = {
'A', 'B', 'C'}
b = {
'B', 'C', 'D'}
print(len(a&b))
三、序列
针对序列的内置函数
list(sub)把一个可迭代对象转换为列表。
a = list()
print(a) # []
b = 'I Love Python'
b = list(b)
print(b)
# ['I', ' ', 'L', 'o', 'v', 'e', ' ', 'P', 'y', 't', 'h', 'o', 'n']
c = (1, 1, 2, 3, 5, 8)
c = list(c)
print(c) # [1, 1, 2, 3, 5, 8]
tuple(sub)把一个可迭代对象转换为元组。
a = tuple()
print(a) # ()
b = 'I Love Python'
b = tuple(b)
print(b)
# ('I', ' ', 'L', 'o', 'v', 'e', ' ', 'P', 'y', 't', 'h', 'o', 'n')
c = [1, 1, 2, 3, 5, 8]
c = tuple(c)
print(c) # (1, 1, 2, 3, 5, 8)
str(obj)把obj对象转换为字符串
a = 123
a = str(a)
print(a) # 123
len(s)返回对象（字符、列表、元组等）长度或元素个数。s– 对象。
a = list()
print(len(a)) # 0
b = ('I', ' ', 'L', 'o', 'v', 'e', ' ', 'P', 'y', 't', 'h', 'o', 'n')
print(len(b)) # 13
c = 'I Love Python'
print(len(c)) # 13
max(sub)返回序列或者参数集合中的最大值
print(max(1, 2, 3, 4, 5)) # 5
print(max([-8, 99, 3, 7, 83])) # 99
print(max('IlovePython')) # y
min(sub)返回序列或参数集合中的最小值
print(min(1, 2, 3, 4, 5)) # 1
print(min([-8, 99, 3, 7, 83])) # -8
print(min('IlovePython')) # h
sum(iterable[, start=0])返回序列iterable与可选参数start的总和。
print(sum([1, 3, 5, 7, 9])) # 25
print(sum([1, 3, 5, 7, 9], 10)) # 35
print(sum((1, 3, 5, 7, 9))) # 25
print(sum((1, 3, 5, 7, 9), 20)) # 45
sorted(iterable, key=None, reverse=False)对所有可迭代的对象进行排序操作。iterable– 可迭代对象。key– 主要是用来进行比较的元素，只有一个参数，具体的函数的参数就是取自于可迭代对象中，指定可迭代对象中的一个元素来进行排序。reverse– 排序规则，reverse = True降序 ，reverse = False升序（默认）。- 返回重新排序的列表。
x = [-8, 99, 3, 7, 83]
print(sorted(x)) # [-8, 3, 7, 83, 99]
print(sorted(x, reverse=True)) # [99, 83, 7, 3, -8]
t = ({
"age": 20, "name": "a"}, {
"age": 25, "name": "b"}, {
"age": 10, "name": "c"})
x = sorted(t, key=lambda a: a["age"])
print(x)
# [{'age': 10, 'name': 'c'}, {'age': 20, 'name': 'a'}, {'age': 25, 'name': 'b'}]
reversed(seq)函数返回一个反转的迭代器。seq– 要转换的序列，可以是 tuple, string, list 或 range。
s = 'Python'
x = reversed(s)
print(type(x)) # enumerate(sequence, [start=0])
用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在 for 循环当中。
seasons = ['Spring', 'Summer', 'Fall', 'Winter']
a = list(enumerate(seasons))
print(a)
# [(0, 'Spring'), (1, 'Summer'), (2, 'Fall'), (3, 'Winter')]
b = list(enumerate(seasons, 1))
print(b)
# [(1, 'Spring'), (2, 'Summer'), (3, 'Fall'), (4, 'Winter')]
for i, element in a:
print('{0},{1}'.format(i, element))
zip(iter1 [,iter2 [...]])- 用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的对象，这样做的好处是节约了不少的内存。
- 我们可以使用
list()转换来输出列表。 - 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，利用
*号操作符，可以将元组解压为列表。
a = [1, 2, 3]
b = [4, 5, 6]
c = [4, 5, 6, 7, 8]
zipped = zip(a, b)
print(zipped) # 练习
- 怎么找出序列中的最⼤、小值？
答：max()函数和min()函数 - sort() 和 sorted() 区别
答：(1)sort 是应用在 list 上的方法，属于列表的成员方法，sorted 可以对所有可迭代的对象进行排序操作。(2)list 的 sort 方法返回的是对已经存在的列表进行操作，而内建函数 sorted 方法返回的是一个新的 list，而不是在原来的基础上进行的操作。(3)sort使用方法为ls.sort()，而sorted使用方法为sorted(ls) - 怎么快速求 1 到 100 所有整数相加之和？
s = sum(range(1,101))
- 求列表 [2,3,4,5] 中每个元素的立方根。
lst = [i **3 for i in lst]
- 将[‘x’,‘y’,‘z’] 和 [1,2,3] 转成 [(‘x’,1),(‘y’,2),(‘z’,3)] 的形式。
l1=['x', 'y', 'z']
l2=[1,2,3]
l3=zip(l1,l2)
lst = list(l3)