python序列数据类型之序列数据的基本操作-创新互联

  1. 序列的长度、大值、最小值、求和

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  通过内置函数len()、max() .minO可以获取序列的长度、序列中元索的大值、序列中元素的最小值。通过内置函数sum()可以获取列表或元组中的各元素之和:如果有非数值元索,则导致TyeEror对于字符串(str)和字节数据(bytes).也将导致TypeError.

  序列数据的求和示例。

  t1=(1,2,3,4)

  sum(t1)

  2. 序列的索引访问操作

  序列表示可以通过索引下标访问的可迭代对象。用户可以通过整数下标访问序列s的元素。

  s[i]

  访问序列s在索引i处的元素

  索引下标从0开始,第1个元素为s[0],第2个元素为s[1],依此类推,最后一个元素为s[Ien(s)-1].

  如果索引下标越界,则导致IndexError; 如果索引下标不是整数,则导致TypeError.

  例如:

  s= 'abc'

  s[0] #输出:'a'

  s[3] # IndexError: string index out of range

  s['a'] # Typerror: string indices must be integers

  3. 序列的切片操作

  通过切片(slice)操作可以截取序列s的部分。 切片操作的基本形式如下 。

  s[i:j]

  或者

  s[i:j:k]

  其中,i为序列开始下标(包含s[i]); j为序列结束下标(不包含s[j]); k为步长。如果省略则从下标0开始:如果省略j,则直到序列结束为止;如果省略k,则步长为1。

  注意: 下标也可以为负数。如果截取范围内没有数据,则返回空元组;如果超过下标范围,则不报错。

  4. 序列的连接和重复操作

  通过连接操作符+可以连接两个序列(s1和s2),形成一个新的序列对象;通过重复操作符。可以重复一个序列n次(n 为正整数)。序列连接和重复操作的基本形式如下。

  s1+s2 或者 s×n 或者 n×s

  连接操作符+和重复操作符×。也支持复合赋值运算,即+=和×=,

  序列的连接和重复操作示例。

  s1 ='abc'

  s2 ='def'

  s1+s2 #输出:“abcdef”

  s1 * 3 #输出:“abcabcabc”

  s1 += s2 #输出:“abcdef”

  s2 *= 2 #输出:“defdef”

  5. 序列的成员关系操作

  用户可以通过下列方式之一判断元素 x是否存在于序列s中:

  方式  判断

  xins  如果为True,则表示存在

  xnotins  如果为True,则表示不存在

  s.count(x)  返回x在s(指定范围[start, end))中出现的次数

  s. index( x [ , i [ , j ] ])  返回x在s(指定范围[1,j))中第一次出现的下标

  其中指定范围 [ i, j ) 表示从下标 i (包括,默认为 0 )开始到下标j结束(不包括 , 默认为 len(s)).

  对于s. index( value, [start, [stop ] ] ) 方法,如果找不到,则导致ValueError.例如:

  'Tobeor not tobe, this is a question'. index('123')

  ValueError: substr ing not found

  序列中元 素存在性的判断示例。

  s= 'Good , better , best! '

  'o' in s # True

  'g' not in s #True

  s. count('e') # 3

  s. index('e', 10) # 10

  6. 序列的比较运算操作

  两个序列支持比较运算符(<.<=.==、!=、>=、>),字符串比较运算按顺序逐个元索进行比较。

  序列的比较运算示例。

  >>> s1 = 'abc'

  >>> s2= 'abe'

  >>> s3= 'abcd'

  >>> s4= 'cba'

  >>> s1 > s4

  False

  >>> s2<= s3

  True

  >>>s1 == s2

  True

  >>>s1 != s3

  True

  >>>'a ' > 'A'

  True

  >>> 'a' >= ' '

  True

  7. 序列的排序操作

  通过内置函数sorted()可以返回序列的排序列表。通过类reversed构造函数可以返回序列的反序迭代器。内置函数sorted()的形式如下。

  sorted(iterable, key= None, reverse= False)

  #返回序列的排序列表

  其中,key是用于计算比较键值的函数(带一个参数),例如key= str. lower.如果reverse= True,则反向排序。

  序列的排序操作示例。

  >>> s1 = 'axd'

  >>>sorted(s1)

  ['a', 'd', 'x']

  >>> s2=(1,4,2)

  >>> sorted(s2)

  [1,2,4]

  >>>sorted(s2,reverse = true)

  [4,2,1]

  8. 内置函数all()和any()

  python any()和all()用法

  any(x)判断x对象是否为空对象,如果都为空、0、false,则返回false,如果不都为空、0、false,则返回true

  all(x)如果all(x)参数x对象的所有元素不为0、’’、False或者x为空对象,则返回True,否则返回False

  >>> any('123')

  True

  >>> any([0,1])

  True

  >>> any([0,'0',''])

  True

  >>> any([0,''])

  False

  >>> any([0,'','false'])

  True

  >>> any([0,'',bool('false')])

  True

  >>> any([0,'',False])

  False

  >>> any(('a','b','c'))

  True

  >>> any(('a','b',''))

  True

  >>> any((0,False,''))

  False

  >>> any([])

  False

  >>> any(())

  False

  >>> all(['a', 'b', 'c', 'd']) #列表list,

  True

  >>> all(['a', 'b', 'c', 'd']) #列表list,元素都不为空或0

  True

  >>> all(['a', 'b', '', 'd']) #列表list,存在一个为空的元素

  False

  >>> all([0, 1,2, 3]) #列表list,存在一个为0的元素

  False

  >>> all(('a', 'b', 'c', 'd')) #元组tuple,元素都不为空或0

  True

  >>> all(('a', 'b', '', 'd')) #元组tuple,存在一个为空的元素

  False

  >>> all((0, 1,2, 3)) #元组tuple,存在一个为0的元素

  False

  >>> all([]) # 空列表

  True

  >>> all(()) # 空元组

  True

  >>> #注意:空元组、空列表返回值为True,这里要特别注意

  >>> all(('', '', '', '')) #元组tuple,全部为空的元素

  False

  >>> all('')

  True 无锡人流手术多少钱 http://www.chnk120.com/

  >>> #如果all(x)参数x对象的所有元素不为0、''、False或者x为空对象,则返回True,否则返回False

  >>>

  9. 序列的拆分

  变量个数和序列长度相等

  使用赋值语句可以将序列值拆分、然后赋值给多个变量.形式如下,

  变量1,变量.,变量n .序列或可迭代对象

  若变量个数和序列的元素个数不一致,将导致ValueError.例如:

  >>>a,b= (1, 2)

  >>> a, b

  (1, 2)

  >>>a, b,c. (1, 2)

  valueError: not enough values to umpack (expected3, got.2)

  >>>data = (1001, '张三,(80,79, 92))

  >>> sid, name, scores = data

  >>> scores

  (80, 79, 92)

  >>> sid, name, (chinese, nath, english) = data

  >>> nath

  79

  变量个数和序列长度不等

  如果序列长度未知,可以使用 * 元组变量,将多个值作为元组赋值给元组变量。在一个赋值语句中, * 元组变量只允许出现一次,否则将导致SyntaxError.例如:

  >>> first, * middles, last = range(10)

  >>> middles

  [1, 2, 3, 4,5, 6, 7, 8]

  >>> first, second, third, * lasts = range(10)

  >>> lasts

  [3, 4, 5,6, 7,8, 9]

  >>> * firsts, last3, last2, last1 = range(10)

  >>> firsts

  [0, 1, 2, 3, 4,5, 6]

  >>> first, * middles, last = sorted([70, 85, 89, 88, 86, 95, 89]) #去掉最高分和最低分

  >>> sum(niddles) / len(middles) #计算去掉最高分和最低分后的平均值

  87.4

  使用临时变量 _

  如果只需要部分数据序列的其他位置可以使用临时变量 _ 。例如:

  >>> _, b, _ =(1,2,3)

  >>>b

  2

  >>> record = ( 'Zhangsan', 'szhang@abc. com', 021 - 62232333', 13912349876')

  >>> name, _ , * phones = record

  >>> phones

  [ 021 - 62232333','13912349876']


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