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python内置数据类型使用方法和继承关系

时间:2022-08-03 12:21:51 | 栏目:Python代码 | 点击:

前言:

python之父Guido van Rossum曾经参与过ABC语言的开发(不是参加了A语言、B语言和C语言的开发,ABC是一门单独的编程语言),后来他认为这门语言存在很多缺点,就创立了python语言。因此,python很多风格和ABC语言是有相似之处的。

今天笔记内容是流畅的python书籍的第二章,主要记录python内置序列类型的相关知识

本文重点就是分析数据类型的“继承关系”,也就是本文的标题上方的图片。

1、python包含的内置序列

初学python时有这样的疑惑:为什么书中一开始就讲解list、tuple、str的使用,而大一上C语言和C++课程时,都是先讲解链表的基本知识,讲地址和指针。

使用python的list动态添加和替换元素,甚至都不需要知道链表是如何遍历的,我觉得这就是python的哲学,在python中“import this”,可以看到开发者们提供了这样的一段话:

Beautiful is better than ugly.
Explicit is better than implicit.
Simple is better than complex.
........

基于这样的想法,python提供了非常好用的数据结构:listtuplestr(列表,元组、字符串)等等。

2、使用内置的数据类型

2.1 创建

在python中创建某种数据结构也是非常简单的:创建string使用单引号或者双引号;创建tuple使用园括号;创建list使用方括号:

string_ = "there are"
tuple_ = (1, 2, 3)
list_ = [4, 5, 6]

由于listtuple、string都是用来盛放数据的,所以我下文中统一称为“容器”。此外,也可以使用构造函数来创建它们:

string_ = str("there are")
list_ = list([1, 2, 3])
tuple_ = tuple((4, 5, 6))

2.2 索引

想要获取容器中的某个值,可以采用索引的方式,比如想要获取某个list的最后一个元素:

list_ = [4, 5, 6]
print(list_[2])

输出:6

python中“-1”表示最后容器的最后一个元素:

list_ = [4, 5, 6]
print(list_[-1])

输出:6

tuplestring的索引方式和list是相同的,不同之处在于元素是否可变,将会在下节指出。

2.3 使用for遍历

实现了迭代器协议__iter__()的容器都可以使用for...in...的形式来遍历其中的每一个元素:

tuple_ = (1, 2, 3)
for tu in tuple_:
    print(tu)
# 输出:1 2 3 

liststring同理。

3、可变与不可变

我们知道,list创建以后,可以动态的改变它的某个元素的值:

list_ = [4, 5, 6]
list_[0] = 100
print(list_)
# 输出:[100, 5, 6]

但是,tuple和string一旦被创建以后,就不能改变它元素的值,强制修改会报错:

tuple_ = (1, 2, 3)
tuple_[0] = 2

输出错误:

TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

重点来了,python的数据类型不仅仅前面介绍的3种,各种类型之间的相同和差异有哪些呢?

答:python将序列类型(容器)分为可变序列和不可变序列,我们可以通过“继承”关系区分二者功能上的相同点和差异,具体分类如下:

下面的图形象的体现了二者的关系(根据书中画的):

可变序列是继承自不可变数据类型的,所以二者的共同点就是不可变类型包含的函数(比如index),区别就是可变序列新增的或者重载的函数(比如pop是可变序列独有的)。

4、小练习题

题目:实现一个函数,用于删除字符串最后的一个字母,可以返回新的字符串。比如给一个单词“here”,函数需要删除“e”,返回“her”。

实现如下:

def delete_last(word):
    new_word = word[0:-1]
    return new_word

测试一下:

word = "here"
new_word = delete_last(word=word)
print(new_word)

输出:her

也可以将str转为list,使用list.pop()删除最后一个字母,最后再转回str类型,但是比较麻烦。

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