1. 列表(List)
列表是 Python 中最灵活的数据结构之一,像个能装万物的大箱子。你可以把任何类型的对象放进来,甚至可以把列表放进列表里,真是个魔法箱!
功能特性:
- 可变:你可以随时增加、删除、修改列表中的元素。
- 有序:元素按插入顺序排列
创建和基本操作:
# 创建一个空列表
my_list = []
# 创建一个包含几个元素的列表
fruits = ['苹果', '香蕉', '橙子']
print("我的水果列表:", fruits)
# 添加元素
fruits.append('草莓') # 向列表末尾添加草莓
print("添加草莓后的列表:", fruits)
# 索引访问
print("第一个水果是:", fruits[0]) # 列表索引从0开始
# 修改元素
fruits[1] = '蓝莓' # 把香蕉改成蓝莓
print("修改后的列表:", fruits)
# 删除元素
fruits.remove('橙子') # 删除橙子
print("删除橙子后的列表:", fruits)
2. 元组(Tuple)
元组是一个“听话”的数据结构,一旦你给它定义好,它就不允许你再修改。就像是一个刚刚请客的朋友,谁都不能要求他再多加一份。
功能特性:
- 不可变:元组一旦创建就不能更改。
- 有序:元素按插入顺序排列。
基本使用
# 创建元组
my_tuple = ('猫', '狗', '鱼')
print("我的宠物元组:", my_tuple)
# 索引访问
print("我的第一个宠物是:", my_tuple[0])
# 尝试修改会报错
# my_tuple[1] = '鸟' # Uncomment this line and watch the error!
3. 字典(Dict)
字典就像一本神奇的字典书,里面的每一个条目都有“词条”和“定义”。通过“词条”你可以快速找到对应的“定义”。
功能特性:
- 存储键值对:每个元素都有唯一的键(key)和对应的值(value)。
- 无序:字典是无序的,插入顺序可能不会保持。
基本使用:
# 创建字典
my_dict = {
'姓名': '小明',
'年龄': 18,
'爱好': ['打篮球', '看电影']
}
print("我的字典:", my_dict)
# 访问值
print("我的姓名是:", my_dict['姓名'])
# 修改值
my_dict['年龄'] = 19
print("修改后的字典:", my_dict)
# 添加新键值对
my_dict['城市'] = '北京'
print("添加城市后的字典:", my_dict)
# 删除键值对
del my_dict['爱好']
print("删除爱好后的字典:", my_dict)
4. 集合(Set)
集合就像是一个特别的派对,谁都不能带重复的朋友来。它自动帮你过滤掉重复的元素,简直是个完美的聚会组织者!
功能特性:
- 无序:集合中的元素没有固定的顺序。
- 唯一:集合不允许重复的元素。
基本使用
# 创建集合
my_set = {1, 2, 3, 4, 4} # 注意4只会出现一次
print("我的集合:", my_set)
# 添加元素
my_set.add(5)
print("添加5后的集合:", my_set)
# 删除元素
my_set.remove(2)
print("删除2后的集合:", my_set)
# 集合运算
another_set = {3, 4, 5, 6}
union_set = my_set.union(another_set) # 并集
print("并集:", union_set)
总结
这些数据结构就像工具箱中的工具,各有各的用途。在实际编程中,根据需求灵活选择,能让你的代码既简洁又高效。希望这些解释和代码示例能让你轻松上手,乐在其中!掌握这些数据结构可以帮助你更高效地解决问题。在 Python 编程中,合理选择数据结构能提升代码的可读性和性能。每种数据结构都有其独特的魅力和应用场景,理解这些特点,你将能在编程的旅途中游刃有余。
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