基本概念
列表
序列是python中一个基本的数据结构，每个元素都有一个索引index
操作
# 创建列表
list = []
# 修改列表
list[2] = 2001
# 删除列表
del list[2]
字典
字典是另一种可变容器模型，且可存储任意类型对象
# 定义字典
d = {key1 : value1, key2 : value2 }
# 访问字典的值
d['key1']
# 修改字典的值
d['key1'] = a
字典的特点
- 不允许同一个键出现两次
键必须不可变，所以可以用数字，字符串或元组充当，而用列表就不行
集合
集合（set）是一个无序的不重复元素序列
最大的特点无序的 没有重复元素
# 创建集合
parame = {value01,value02,...}
或者
set(value)
# 添加元素
s.add( x )
# 移除元素
s.remove( x )
如何在列表、字典、集合中根据条件筛选数据
基本做法
迭代
1 data = [3, 9, -1, 10, 20, -2]
2 res = []
3 for x in data:
4 if x >= 0:
5 res.append(x)
高级用法
- 列表： filter函数和列表解析
字典：字典解析
集合：集合解析
案例实战
列表相关
要求筛选出列表中大于0的元素，返回新的列表
# 利用filter函数
from random import randint
data = [randint(-10, 10) for i in range(10)]
list(filter(lambda x: x >= 0, data))
->输出 [8, 7, 2, 9, 7]
# 利用列表解析
[x for x in data if x>-0]
->输出 [8, 7, 2, 9, 7]
两种方式相比，列表解析的时间复杂度更好，运行速度快
字典相关
构造一个班级20人，字典的key和value分别是学号和成绩，根据不同条件筛选
# 构造字典
from random import randint
d = {x: randint(60, 100) for x in range(1, 21) }
# 字典解析
# 筛选出成绩大于90的学生
{k: v for k, v in d.items() if v>90}
集合相关
from random import randint
data = [randint(-10, 10) for i in range(10)]
s = set(data)
{x for x in s if x % 3 = 0}
ps:filter函数在python2和python3中的不同
# python2
filter(lambda x: x >= 0, data)
输出：[8, 7, 2, 9, 7]
# python3
filter(lambda x: x >= 0, data)
输出： <filter at 0x105f955c0>返回一个过滤器对象
在python3中要返回列表，需要用list()做强制转换
list(filter(lambda x: x >= 0, data))