Python中的元组(Tuple)操作实例详解
引言
在Python中,通过数据结构来保存项目中重要的数据信息。Python语言内置了多种数据结构,例如列表,元组,字典和集合等。本堂课我们来讲一讲Python中举足轻重的一大数据结构——元组。
在Python中,我们可以将元组看作一种特殊的列表。它与列表唯一的不同在于:元组内的数据元素不能发生改变【这个不变——不但不能改变其中的数据项,而且也不能添加和删除数据项!】。当我们需要创建一组不可改变的数据时,通常是将这些数据放进元组中~
1.元组的 创建 && 访问
(1)元组的创建:
在Python中,创建元组的基本形式是以小括号“()”将数据元素括起来,各个元素之间用逗号“,”隔开。
如下:
tuple1 = ('xiaoming', 'xiaohong', 18, 21) tuple2 = (1, 2, 3, 4, 5) # 而且——是可以创建空元组哦! tuple3 = () # 小注意——如果你创建的元组只包含一个元素时,也不要忘记在元素后面加上逗号。让其识别为一个元组: tuple4 = (22, )
(2)访问:
元组和字符串以及列表类似,索引都是从0开始,并且可以进行截取和组合等操作。
如下:
tuple1 = ('xiaoming', 'xiaohong', 18, 21) tuple2 = (1, 2, 3, 4, 5) # 显示元组中索引为1的元素的值 print("tuple1[1]:", tuple1[0]) # 显示元组中索引从1到3的元素的值 print("tuple2[1:3]:", tuple2[1:3])
2.元组的 修改 && 删除
(1)元组的修改:
虽然在开头就说元组不可变,但是它还是有个被支持的骚操作——元组之间进行连接组合:
tuple1 = ('xiaoming', 'xiaohong', 18, 21) tuple2 = (1, 2, 3, 4, 5) tuple_new = tuple1 + tuple2 print(tuple_new)
(2)元组的删除:
虽然元组不可变,但是却可以通过del语句删除整个元组。
如下:
tuple1 = ('xiaoming', 'xiaohong', 18, 21) print(tuple1) # 正常打印tuple1 del tuple1 print(tuple1) # 因为上面删除了tuple1,所以再打印会报错哦!
3.元组的内置方法
元组是不可变,但是我们可以通过使用内置方法来操作元组。常用的内置方法如下:
- len(tuple):计算元组元素个数;
- max(tuple):返回元组中元素的最大值;
- min(tuple):返回元组中元素的最小值;
- tuple(seq):将列表转换为元组。
其实更多时候,我们是将元组先转换为列表,操作之后再转换为元组(因为列表具有很多方法~)。
4.将序列分解为单独的变量
(1)
Python允许将一个包含N个元素的元组或序列分别为N个单独的变量。这是因为Python语法允许任何序列/可迭代对象通过简单的赋值操作分解为单独的变量,唯一的要求是变量的总数和结构要与序列相吻合。
如下:
tuple1 = (18, 22) x, y = tuple1 print(x) print(y) tuple2 = ['xiaoming', 33, 19.8, (2012, 1, 11)] name, age, level, date = tuple2 print(name) print(date)
如果要分解未知或任意长度的可迭代对象,上述分解操作岂不直接很nice!通常在这类可迭代对象中会有一些已知的组件或模式(例如:元素1之后的所有内容都是电话号码),利用“*”星号表达式分解可迭代对象后,使得开发者能轻松利用这些模式,而无须在可迭代对象中做复杂操作就能得到相关的元素。
在Python中,星号表达式在迭代一个变长的元组序列时十分有用。如下演示分解一个待标记元组序列的过程。
records = [ ('AAA', 1, 2), ('BBB', 'hello'), ('CCC', 5, 3) ] def do_foo(x, y): print('AAA', x, y) def do_bar(s): print('BBB', s) for tag, *args in records: if tag == 'AAA': do_foo(*args) elif tag == 'BBB': do_bar(*args) line = 'guan:ijing234://wef:678d:guan' uname, *fields, homedir, sh = line.split(':') print(uname) print(*fields) print(homedir) print(sh)
(2)
在Python中迭代处理列表或元组等序列时,有时需要统计最后几项记录以实现历史记录统计功能。
使用内置的deque实现:
from _collections import deque q = deque(maxlen=3) q.append(1) q.append(2) q.append(3) print(q) q.append(4) print(q)
如下——演示了将序列中的最后几项作为历史记录的过程。
from _collections import deque def search(lines, pattern, history=5): previous_lines = deque(maxlen=history) for line in lines: if pattern in line: yield line, previous_lines previous_lines.append(line) # Example use on a file if __name__ == '__main__': with open('123.txt') as f: for line, prevlines in search(f, 'python', 5): for pline in prevlines: # 包含python的行 print(pline) # print (pline, end='') # 打印最后检查过的N行文本 print(line) # print (pline, end='')
123.txt:
pythonpythonpythonpythonpythonpythonpython
python
python
在上述代码中,对一系列文本行实现了简单的文本匹配操作,当发现有合适的匹配时,就输出当前的匹配行以及最后检查过的N行文本。使用deque(maxlen=N)创建了一个固定长度的队列。当有新记录加入而使得队列变成已满状态时,会自动移除最老的那条记录。当编写搜索某项记录的代码时,通常会用到含有yield关键字的生成器函数,它能够将处理搜索过程的代码和使用搜索结果的代码成功解耦开来。
5.实现优先级队列
使用内置模块heapq可以实现一个简单的优先级队列。
如下——演示了实现一个简单的优先级队列的过程。
import heapq class PriorityQueue: def __init__(self): self._queue = [] self._index = 0 def push(self, item, priority): heapq.heappush(self._queue, (-priority, self._index, item)) self._index += 1 def pop(self): return heapq.heappop(self._queue)[-1] class Item: def __init__(self, name): self.name = name def __repr__(self): return 'Item({!r})'.format(self.name) q = PriorityQueue() q.push(Item('AAA'), 1) q.push(Item('BBB'), 4) q.push(Item('CCC'), 5) q.push(Item('DDD'), 1) print(q.pop()) print(q.pop()) print(q.pop())
在上述代码中,利用heapq模块实现了一个简单的优先级队列,第一次执行pop()操作时返回的元素具有最高的优先级。
拥有相同优先级的两个元素(foo和grok)返回的顺序,同插入到队列时的顺序相同。
函数heapq.heappush()和heapq.heappop()分别实现了列表_queue中元素的插入和移除操作,并且保证列表中的第一个元素的优先级最低。
函数heappop()总是返回“最小”的元素,并且因为push和pop操作的复杂度都是O(log2N),其中N代表堆中元素的数量,因此就算N的值很大,这些操作的效率也非常高。
上述代码中的队列以元组 (-priority, index, item)的形式组成,priority取负值是为了让队列能够按元素的优先级从高到底排列。这和正常的堆排列顺序相反,一般情况下,堆是按从小到大的顺序进行排序的。变量index的作用是将具有相同优先级的元素以适当的顺序排列,通过维护一个不断递增的索引,元素将以它们加入队列时的顺序排列。但是当index在对具有相同优先级的元素间进行比较操作,同样扮演一个重要的角色。
在Python中,如果以元组(priority, item)的形式存储元素,只要它们的优先级不同,它们就可以进行比较。但是如果两个元组的优先级相同,在进行比较操作时会失败。这时可以考虑引入一个额外的索引值,以(priority, index, item)的方式建立元组,因为没有哪两个元组会有相同的index值,所以这样就可以完全避免上述问题。一旦比较操作的结果可以确定,Python就不会再去比较剩下的元组元素了。
如下——演示了实现一个简单的优先级队列的过程:
import heapq class PriorityQueue: def __init__(self): self._queue = [] self._index = 0 def push(self, item, priority): heapq.heappush(self._queue, (-priority, self._index, item)) self._index += 1 def pop(self): return heapq.heappop(self._queue)[-1] class Item: def __init__(self, name): self.name = name def __repr__(self): return 'Item({!r})'.format(self.name) # ① a = Item('AAA') b = Item('BBB') #a < b 错误 a = (1, Item('AAA')) b = (5, Item('BBB')) print(a < b) c = (1, Item('CCC')) #② a < c 错误 # ③ a = (1, 0, Item('AAA')) b = (5, 1, Item('BBB')) c = (1, 2, Item('CCC')) print(a < b) # ④ print(a < c)
在上述代码中,因为在①~②中没有添加所以,所以当两个元组的优先级相同时会出错;而在③~④中添加了索引,这样就不会出错了!
总结
到此这篇关于Python中元组(Tuple)操作的文章就介绍到这了,更多相关Python 元组(Tuple)操作内容请搜索猪先飞以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持猪先飞!
原文出处:https://blog.csdn.net/qq_44907926/article/details/118766018
相关文章
- 这篇文章主要介绍了python-opencv-画外接矩形框的实例代码,代码简单易懂,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下...2021-09-04
Python astype(np.float)函数使用方法解析
这篇文章主要介绍了Python astype(np.float)函数使用方法解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下...2020-06-08- 2022虎年新年即将来临,小编为大家带来了一个利用Python编写的虎年烟花特效,堪称全网最绚烂,文中的示例代码简洁易懂,感兴趣的同学可以动手试一试...2022-02-14
- 在本篇文章里小编给大家分享的是一篇关于python中numpy.empty()函数实例讲解内容,对此有兴趣的朋友们可以学习下。...2021-02-06
python-for x in range的用法(注意要点、细节)
这篇文章主要介绍了python-for x in range的用法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2021-05-10- 这篇文章主要介绍了Python 图片转数组,二进制互转操作,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2021-03-09
- 这篇文章主要介绍了Python中的imread()函数用法说明,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2021-03-16
- 这篇文章主要介绍了python如何实现b站直播自动发送弹幕,帮助大家更好的理解和学习使用python,感兴趣的朋友可以了解下...2021-02-20
python Matplotlib基础--如何添加文本和标注
这篇文章主要介绍了python Matplotlib基础--如何添加文本和标注,帮助大家更好的利用Matplotlib绘制图表,感兴趣的朋友可以了解下...2021-01-26- 这篇文章主要介绍了解决python 使用openpyxl读写大文件的坑,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2021-03-13
- 今天小编就为大家分享一篇python 计算方位角实例(根据两点的坐标计算),具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-04-27
- 这篇文章主要为大家详细介绍了python实现双色球随机选号,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下...2020-05-02
- 在本篇文章里小编给大家整理的是一篇关于python中使用np.delete()的实例方法,对此有兴趣的朋友们可以学习参考下。...2021-02-01
- 这篇文章主要介绍了使用Python的pencolor函数实现渐变色功能,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下...2021-03-09
- 这篇文章主要介绍了python自动化办公操作PPT的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧...2021-02-05
Python getsizeof()和getsize()区分详解
这篇文章主要介绍了Python getsizeof()和getsize()区分详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧...2020-11-20- 这篇文章主要介绍了解决python 两个时间戳相减出现结果错误的问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2021-03-12
- 这篇文章主要为大家详细介绍了python实现学生通讯录管理系统,文中示例代码介绍的非常详细,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下...2021-02-25
- 这篇文章主要介绍了PyTorch一小时掌握之迁移学习篇,本文给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下...2021-09-08
- 这篇文章主要介绍了Python绘制的爱心树与表白代码,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下...2021-04-06