本章讨论Python的内置功能，这些功能本书会用到很多。虽然拓展库，比如Pandas和Numpy使处理大数据集很方便，但它们需要和Python的内置数据处理工具一同使用。
我们从Python最基础的数据结构开始学习：元祖、列表、字典和集合；然后再学习创建我们自己的、可重复使用的Python函数；最后学习Python的文件对象，以及如何与本地硬盘交互。
3.1 数据结构和序列
Python的数据结构简单而强大。熟练使用才能成为熟练的Python程序员。
（1）元祖
元祖是一个固定长度，不可改变的Python序列对象。创建元祖的最简单方式，是用逗号分隔一列值：
In [1]: tup = 4, 5, 6
In [2]: tup
Out[2]: (4,5,6)
当用复杂的表达式定义元祖，最好将值放到圆括号内，如下所示：
In [3]: nested_tup = (4, 5, 6), (7, 8)
In [4]: nested_tup
Out[4]: ((4, 5, 6), (7, 8))
用tuple可以将任意序列或迭代器转换成元祖：
In [5]: tup([4, 0, 2])
Out[5]: (4, 0, 2)
In [6]: tup = tuple('string')
In [7]: tup
Out[7]: ('s', 't', 'r', 'i', 'n', 'g')
可以用方括号访问元祖中的元素。和C、C++、Java等语言一样，序列是从0开始的：
In [8]: tup[0]
Out[8]: 's'
元祖中存储的对象可能是可变对象。一旦创建了元祖，元祖中的对象就不能修改了：
In [9]: tup = tuple(['foo', [1, 2], True])
In [10]: tup[2] = False
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
in ()
----> 1 tup[2] = False
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
如果元祖中的某个对象是可变的，比如列表，可以在原位进行修改：
In [11]: tup[1].append(3)
In [12]: tup
Out[12]: ('foo', [1, 2, 3], True)
可以用加号运算符将元祖串联起来：
In [13]: (4, None, 'foo') + (6, 0) + ('bar', )
Out[13]: (4, None, 'foo', 6, 0, 'bar')
元祖乘以一个整数，像列表一样，会将几个元祖复制串联起来：
In [14]: ('foo', 'bar') * 4
Out[14]: ('foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar')
对象本身没有被复制，只是引用了它。
拆分元祖
如果你想将元祖赋值给类似元祖的变量，Python会试图拆分等号右边的值：
In [15]: tup = (4, 5, 6)
In [16]: a, b, c = tup
In [17]: b
Out[17]: 5
即使含有元祖的元祖也会被拆分：
In [18]: tup = 4, 5, (6, 7)
In [19]: a, b, (c, d) = tup
In [20]: d
Out[20]: 7
使用这个功能，我们可以很容易地替换变量的值，其它语言可能是这样：
tmp = a
a = b
b = tmp
但是在Python中，替换可以这样实现：
In [21]: a, b = 1, 2
In [22]: a
Out[22]: 1
In [23]: b
Out[23]: 2
In [24]: b, a = a, b
In [25]: a
Out[25]: 2
In [26]: b
Out[26]: 1
变量拆分常用来迭代元祖或列表序列：
In [27]: seq = [(1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 9)]
In [28]: for a, b, c in seq:
....: print('a={0}, b={1}, c={2}'.format(a, b, c))
a=1, b=2, c=3
a=4, b=5, c=6
a=7, b=8, c=9
另一个常见用法是从函数返回多个值。后面再详细介绍。
Python最近新增了更多高级的元祖拆分功能，与匈奴从元祖的开头“摘取”几个元素。它使用了特殊的语法*rest，这也用在函数签名中以抓取任意长度列表的位置参数：
In [29]: values = 1, 2, 3, 4, 5
In [30]: a, b, *rest = values
In [31]: a, b
Out[31]:(1, 2)
In [32]: rest
Out[32]:[3, 4, 5]
rest的部分是想要舍弃的部分，rest的名字不重要。作为惯用手法，许多Python程序员会将不需要的变量使用下划线：
In [33]: a, b, *_ = values
tuple方法
因为元祖的大小和内容都不能修改，它的实例方法都很轻量。其中一个很有用的方法就是count（也适用于列表），它可以统计某个值出现的频率：
In [34]: a = (1, 2, 2, 2, 3, 4, 2)
In [35]: a.count(2)
Out[35]:4
（2）列表
与元祖对比，列表的长度可变、内容可以被修改。我们可以用方括号定义，或用list函数：
In [36]: a_list = [2, 3, 7, None]
In [37]: tup = ('foo', 'bar', 'baz')
In [38]: b_list = list(tup)
In [39]: b_list
Out[39]:['foo', 'bar', 'baz']
In [40]: b_list[1] = 'peekaboo'
In [41]: b_list
Out[41]:['foo', 'peekaboo', 'baz']
列表和元祖的语义接近，在许多函数中可以交叉适用。
list函数常用来在数据处理中实体化迭代器或生成器：
In [42]: gen = range(10)
In [43]: gen
Out[43]:range(0, 10)
In [44]: list(gen)
Out[44]:[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
添加和删除元素
可以用append在列表末尾添加元素：
In [45]: b_list.append('dwarf')
In [46]: b_list
Out[46]:['foo', 'peekaboo', 'baz', 'dwarf']
insert可以在特定的位置插入元素：
In [47]: b_list.insert(1, 'red')
In [48]: b_list
Out[48]: ['foo', 'red', 'peekaboo', 'baz', 'dwarf']
插入的序号必须在0和列表长度中间。
警告：与
append相比，insert耗费的计算量大，因为对后续元素的引用必须在内部迁移，以便为新元素提供空间。如果要在序列的头部和尾部插入元素，你可能需要使用collections.deque，一个双尾部队列。
insert的逆运算是pop，它移除并返回指定位置的元素：
In [49]: b_list.pop(2)
Out[49]: 'peekaboo'
In [50]: b_list
Out[50]: ['foo', 'red', 'baz', 'dwarf']
可以用remove去除某个值，remove会先寻找第一个值并除去：
In [51]: b_list.append('foo')
In [52]: b_list
Out[52]: ['foo', 'red', 'baz', 'dwarf', 'foo']
In [53]: b_list.remove('foo')
In [54]: b_list
Out[54]: ['red', 'baz', 'dwarf', 'foo']
如果不考虑性能，使用append和remove，可以把Python列表当作完美的“多重集”数据结构。
用in可以检查列表是否包含某个值：
In [55]: 'dwarf' in b_list
Out[55]: True
否定in可以再加一个not：
In [56]: 'dwarf' not in b_list
Out[56]: False
在列表中检查是否存在某个值远远比字典和集合速度慢，因为Python是线性搜索列表中的值，但在字典和集合中，在同样的时间内还可以检查其他项（基于哈希表）。
串联和组合列表
与元祖类似，可以用加号将两个列表串联起来：
In [57]: [4, None, 'foo'] + [7, 8, (2, 3)]
Out[57]: [4, None, 'foo', 7, 8, (2, 3)]
如果已经定义了一个列表，用extend方法可以追加多个元素：
In [58]: x = [4, None, 'foo']
In [59]: x.extend([7, 8, (2, 3)])
In [60]: x
Out[60]: [4, None, 'foo', 7, 8, (2, 3)]
通过加法将列表串联的计算量较大，因为要新建一个列表，并且要复制对象。用extend追加元素，尤其是加到一个大列表中，更为可取。因此：
everything = []
for chunk in list_of_lists:
everything.extend(chunk)
要比串联方法快：
everything = []
for chunk in list_of_lists:
everything = everything + chunk
排序
我们可以用sort函数将一个列表进行排序（不创建新的对象）：
In [61]: a = [7, 2, 5, 1, 3]
In [62]: a.sort()
In [63]: a
Out[63]: [1, 2, 3, 5, 7]
sort有一些选项，有时会很好用。其中之一是二级排序key，可以用这个key进行排序。例如，我们可以按长度对字符串进行排序：
In [64]: b = ['saw', 'small', 'He', 'foxes', 'six']
In [65]: b.sort(key=len)
In [66]: b
Out[66]: ['He', 'saw', 'six', 'small', 'foxes']
稍后，我们会学习sorted函数，它可以产生一个排好序的序列副本。
二分搜索和维护已排序的列表
注意：二分搜索必须基于已排序的列表
bisect模块支持二分查找和向已排序的列表插入值。bisect.bisect可以找到插入值后仍保证排序的位置，bisect.insort是向这个位置插入值：
In [67]: import bisect
In [68]: c = [1, 2, 2, 2, 3, 4, 7]
In [69]: bisect.bisect(c, 2)
Out[69]: 4
In [69]: bisect.bisect(c, 5)
Out[70]: 6
In [71]: bisect.insort(c, 6)
In [72]: c
Out[72]:[1, 2, 2, 2, 3, 4, 6, 7]
注意：
bisect模块不会检查列表是否已经排好序，进行检查的话会耗费大量计算。因此，对未排序的列表使用bisect不会产生错误，但结果不一定正确。
切片
用切片可以选取大多数序列类型的一部分，切片的基本形式是在方括号中使用start:stop：
In [73]: seq = [7, 2, 3, 7, 5, 6, 0, 1]
In [74]: seq[1:5]
Out[74]: [2, 3, 7, 5]
切片也可以被序列赋值：
In [75]: seq[3:4] = [6, 3]
In [76]: seq
Out[76]: [7, 2, 3, 6, 3, 5, 6, 0, 1]
切片包括起始元素，不包括结束元素。所以结果中包含的元素个数是stop - start。
start或stop都可以被省略，省略之后，分别默认序列的开头和结尾：
In [77]: seq[:5]
Out[77]: [7, 2, 3, 6, 3]
In [78]: seq[3:]
Out[78]: [6, 3, 5, 6, 0, 1]
负数表示从后向前切片：
In [79]: seq[-4:]
Out[79]: [5, 6, 0, 1]
In [80]: seq[-6:-2]
Out[80]:[6, 3, 5, 6]
初学者可能需要一段时间来熟悉使用切片，尤其是当你之前学的是R或者MATLAB，图3-1展示了正整数和负整数的切片。在图中，指数标示在边缘以表明切片是从哪里开始到哪里结束的。
在第二个冒号后面使用step，可以隔一个取一个元素：
In [81]: seq[::2]
Out[81]: [7, 3, 3, 6, 1]
一个聪明的方法是使用-1，它可以将列表或元祖颠倒过来：
In [82]: seq[::-1]
Out[82]:[1, 0, 6, 5, 3, 6, 3, 2, 7]
序列函数
Python有一些有用的序列函数。
enumerate函数
迭代一个序列时，你可能想跟踪当前项的序号。手动的方法可能是下面这样：
i = 0
for value in collection:
# do something with value
i += 1
因为这么做很常见，Python内建了一个enumerate函数，可以返回(i, value)元祖序列：
for i, value in enumerate(collection):
# do something with value
当你索引数据时，使用enumerate的一个好方法是计算序列（唯一的）dict映射到位置的值：
In [83]: some_list = ['foo', 'bar', 'baz']
In [84]: mapping = {}
In [85]: for i, v in enumerate(some_list):
....: mapping[v] = i
In [86]: mapping
Out[86]: {'foo': 0, 'bar': 1, 'baz': 2}
sorted函数
sorted函数可以从任意序列的元素返回一个新的排好序的列表：
In [87]: sorted([7, 1, 2, 6, 0, 3, 2])
Out[87]: [0, 1, 2, 2, 3, 6, 7]
In [88]: sorted('horse race')
Out[88]: [' ', 'a', 'c', 'e', 'e', 'h', 'o', 'r', 'r', 's']
sorted函数可以接受和sort相同的参数。
zip函数
zip函数可以将多个列表、元祖或其它序列成对组合成一个元祖列表：
In [89]: seq1 = ['foo', 'bar', 'baz']
In [90]: seq2 = ['one', 'two', 'three']
In [91]: zipped = zip(seq1, seq2)
In [92]: list(zipped)
Out[92]: [('foo', 'one'), ('bar', 'two'), ('baz', 'three')]
zip可以处理任意多的序列，元素的个数取决于最短的序列：
In [93]: seq3 = [False, True]
In [94]: list(zip(seq1, seq2, seq3))
Out[94]: [('foo', 'one', False), ('bar', 'two', True)]
zip的常见用法之一是同时迭代多个序列，可以结合enumerate使用：
In [95]: for i, (a, b) in enumerate(zip(seq1, seq2)):
....: print('{0}: {1}, {2}'.format(i, a, b))
....:
0: foo, one
1: bar, two
2: baz, three
给出一个“被压缩”的序列，zip可以被用来解压序列。也可以当作把行的列表转换成列的列表。这个方法看起来有点神奇：
In [96]: pitchers = [('Nolan', 'Ryan'), ('Roger', 'Clemens'),
....: ('Schilling', 'Curt')]
In [97]: first_names, last_names = zip(*pitchers)
In [98]: first_names
Out[98]: ('Nolan', 'Roger', 'Schilling')
In [99]: last_names
Out[99]: ('Ryan', 'Clemens', 'Curt')
reversed函数
reversed可以从后向前迭代一个序列：
In [100]: list(reversed(range(10)))
Out[100]: [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]
要记住reversed是一个生成器（后面详细介绍），只有实体化（即列表或for循环）之后才能创建翻转的序列。
（3）字典
字典可能是Python最为重要的数据结构。它更为常见的名字是哈希映射或关联数组。它是键值对的大小可变集合，键和值都是Python对象。创建字典的方法之一是使用花括号，用冒号分隔键和值：
In [101]: empty_dict = {}
In [102]: d1 = {'a' : 'some value', 'b' : [1, 2, 3, 4]}
In [103]: d1
Out[103]: {'a': 'some value', 'b': [1, 2, 3, 4]}
我们可以像访问列表或元祖中的元素一样，访问、插入或修改字典中的元素：
In [104]: d1[7] = 'an integer'
In [105]: d1
out[105]: {'a': 'some value', 'b': [1, 2, 3, 4], 7: 'an integer'}
In [106]: d1['b']
Out[106]: [1, 2, 3, 4]
你可以用检查列表和元祖是否包含某个值的方法，检查字典中是否包含某个键：
In [107]: 'b' in d1
Out[107]: True
可以用del关键字或pop方法（返回值的同时删除键）删除值：
In [108]: d1[5] = 'some value'
In [109]: d1
Out[109]:
{'a': 'some value',
'b': [1, 2, 3, 4],
7: 'an integer',
5: 'some value'}
In [110]: d1['dummy'] = 'another value'
In [111]: d1
Out[111]:
{'a': 'some value',
'b': [1, 2, 3, 4],
7: 'an integer',
5: 'some value',
'dummy': 'another value'}
In [112]: del d1[5]
In [113]: d1
Out[113]:
{'a': 'some value',
'b': [1, 2, 3, 4],
7: 'an integer',
'dummy': 'another value'}
In [114]: ret = d1.pop('dummy')
In [115]: ret
Out[115]: 'another value'
In [116]: d1
Out[116]: {'a': 'some value', 'b': [1, 2, 3, 4], 7: 'an integer'}
keys和values是字典的键和值的迭代器方法。虽然键值对没有顺序，这两个方法可以用相同的顺序输出键和值：
In [117]: list(d1.keys())
Out[117]: ['a', 'b', 7]
In [118]: list(d1.values())
Out[118]: ['some value', [1, 2, 3, 4], 'an integer']
用update方法可以将一个字典与另一个融合：
In [119]: d1.update({'b' : 'foo', 'c' : 12})
In [120]: d1
Out[120]: {'a': 'some value', 'b': 'foo', 7: 'an integer', 'c': 12}
update方法是原地改变字典，因此任何传递给update的键的旧值都会被舍弃。
用序列创建字典
我们可能需要将两个序列配对组合成字典，下面是一种写法：
mapping = {}
for key, value in zip(key_list, value_list):
mapping[key] = value
因为字典本质上是二元元祖的集合，dict可以接受二元元祖的列表：
In [121]: mapping = dict(zip(range(5), reversed(range(5))))
In [122]: mapping
Out[122]: {0: 4, 1: 3, 2: 2, 3: 1, 4: 0}
后面会谈到dict comprehensions，另一种构建字典的方式。
默认值
下面的逻辑很常见：
if key in some_dict:
value = some_dict[key]
else:
value = default_value
因此，dict的方法get和pop可以取默认值进行返回，上面的if-else语句可以简写成下面：
value = some_dict.get(key, default_value)
get默认会返回None，如果不存在键，pop会抛出一个例外。关于设定值，常见的情况是在字典的值是属于其它集合，如列表。例如，可以通过首字母将一个列表中的单词分类：
In [123]: words = ['apple', 'bat', 'bar', 'atom', 'book']
In [124]: by_letter = {}
In [125]: for word in words:
.....: letter = word[0]
.....: if letter not in by_letter:
.....: by_letter[letter] = [word]
.....: else:
.....: by_letter[letter].append(word)
.....:
In [126]: by_letter
Out[126]: {'a': ['apple', 'atom'], 'b': ['bat', 'bar', 'book']}
setdefault方法可以实现上面的for循环：
for word in words:
letter = word[0]
by_letter.setdefault(letter, []).append(word)
collections模块有一个很有用的类，defaultdict，它可以进一步简化上面。传递类型或函数以生成每个位置的默认值：
from collections import defaultdict
by_letter = defaultdict(list)
for word in words:
by_letter[word[0]].append(word)
有效的键类型
字典的值可以使任意Python对象，而键通常是不可变的标量类型（整数、浮点型、字符串）或元祖（元祖中的对象必须是不可变的）。这被称为“可哈希性”。可以用hash函数检测一个对象是否是可哈希的（可被用作字典的键）：
In [127]: hash('string')
Out[127]: 5023931463650008331
In [128]: hash((1, 2, (2, 3)))
Out[128]: 1097636502276347782
In [129]: hash((1, 2, [2, 3])) # fails because lists are mutable
---------------------------------------------------------------------------
File "", line 1, in
hash((1, 2, [2, 3]))
TypeError: unhashable type: 'list'
要用列表当作键，一种方法是将列表转化为元祖，只要内部元素可以被哈希，它也就可以被哈希：
In [130]: d = {}
In [131]: d[tuple([1, 2, 3])] = 5
In [132]: d
Out[132]: {(1, 2, 3): 5}
集合
集合是无序的不可重复的元素的集合。你可以把它当做字典，但是只有键没有值。可以用两种方式创建集合：通过set函数或使用花括号set语句：
In [133]: set([2, 2, 2, 1, 3, 3])
Out[133]: {1, 2, 3}
In [134]: {2, 2, 2, 1, 3, 3}
Out[134]: {1, 2, 3}
集合支持合并、交集、差分和对称差等数学集合运算。看以下两个示例集合：
In [135]: a = {1, 2, 3, 4, 5}
In [136]: b = {3, 4, 5, 6, 7, 8}
合并是取两个集合中不重复的元素。可以用union方法，或者|运算符：
In [137]: a.union(b)
Out[137]: {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}
In [138]: a | b
Out[138]: {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}
交集的元素包含在两个集合中。可以用intersection或&运算符：
In [139]: a.intersection(b)
Out[139]: {3, 4, 5}
In [140]: a & b
Out[140]: {3, 4, 5}
表3-1列出了常用的集合方法。
所有逻辑集合操作都有另外的原地实现方法，可以直接用结果替代集合的内容。对于大的集合，这么做效率更高：
In [141]: c = a.copy()
In [142]: c |= b
In [143]: c
Out[143]: {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}
In [144]: d = a.copy()
In [145]: d &= b
In [146]: d
Out[146]: {3, 4, 5}
与字典类似，集合元素通常都是不可变的。要获得类似列表的元素，必须转换成元祖：
In [147]: my_data = [1, 2, 3, 4]
In [148]: my_set = {tuple(my_data)}
In [149]: my_set
Out[149]: {(1, 2, 3, 4)}
你还可以检测一个集合是否是另一个集合的子集或父集：
In [150]: a_set = {1, 2, 3, 4, 5}
In [151]: {1, 2, 3}.issubset(a_set)
Out[151]: True
In [152]: a_set.issuperset({1, 2, 3})
Out[152]: True
集合的内容相同，集合才对等：
In [153]: {1, 2, 3} == {3, 2, 1}
Out[153]: True
列表、集合和字典推导式
列表推导式是Python最受喜爱的特性之一。它允许用户方便的从一个集合过滤元素，形成列表，在传递参数的过程中还可以修改元素。形式如下：
[expr for val in collection if condition]
等同于下面的for循环，
result = []
for val in collection:
if condition:
result.append(expr)
filter条件可以被忽略，只留下表达式就行。例如，给定一个字符串列表，我们可以过滤出长度在2及以下的字符串，并将其转换成大写：
In [154]: strings = ['a', 'as', 'bat', 'car', 'dove', 'python']
In [155]: [x.upper() for x in strings if len(x) > 2]
Out[155]: ['BAT', 'CAR', 'DOVE', 'PYTHON']
用相似的方法，还可以推导集合和字典。字典的推导式如下所示：
dict_comp = {key-expr : value-expr for value in collection if condition}
集合的推导式与列表很像，只不过用的是尖括号：
set_comp = {expr for value in collection if condition}
与列表推导式类似，集合与字典的推导也很方便，而且使代码的读写都很容易。来看前面的字符串列表。假如我们只想要字符串的长度，用集合推导式的方法非常方便：
In [156]: unique_lengths = {len(x) for x in strings}
In [157]: unique_lengths
Out[157]: {1, 2, 3, 4, 6}
map函数可以进一步简化：
In [158]: set(map(len, strings))
Out[158]: {1, 2, 3, 4, 6}
作为一个字典推导式的例子，我们可以创建一个字符串的查找映射表以确定它在列表中的位置：
In [159]: loc_mapping = {val : index for index, val in enumerate(strings)}
In [160]: loc_mapping
Out[160]: {'a': 0, 'as': 1, 'bat': 2, 'car': 3, 'dove': 4, 'python': 5}
嵌套列表推导式
假设我们有一个包含列表的列表，包含了一些英文名和西班牙名：
In [161]: all_data = [['John', 'Emily', 'Michael', 'Mary', 'Steven'],
.....: ['Maria', 'Juan', 'Javier', 'Natalia', 'Pilar']]
你可能是从一些文件得到的这些名字，然后想按照语言进行分类。现在假设我们想用一个列表包含所有的名字，这些名字中包含两个或更多的e。可以用for循环来做：
names_of_interest = []
for names in all_data:
enough_es = [name for name in names if name.count('e') >= 2]
names_of_interest.extend(enough_es)
可以用嵌套列表推导式的方法，将这些写在一起，如下所示：
In [162]: result = [name for names in all_data for name in names
.....: if name.count('e') >= 2]
In [163]: result
Out[163]: ['Steven']
嵌套列表推导式看起来有些复杂。列表推导式的for部分是根据嵌套的顺序，过滤条件还是放在最后。下面是另一个例子，我们将一个整数元祖的列表扁平化成了一个整数列表：
In [164]: some_tuples = [(1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 9)]
In [165]: flattened = [x for tup in some_tuples for x in tup]
In [166]: flattened
Out[166]: [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
记住，for表达式的顺序与嵌套for循环的顺序一样（而不是列表推导式的顺序）：
flattened = []
for tup in some_tuples:
for x in tup:
flattened.append(x)
你可以有任意多级的嵌套，但是如果你有两三个以上的嵌套，你就应该考虑下代码可读性的问题了，分辨列表推导式的列表推导式中的语法也是很重要的：
In [167]: [[x for x in tup] for tup in some_tuples]
Out[167]: [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
这段代码产生了一个列表的列表，而不是扁平化的只包含元素的列表。