pythonlist

⑴ python语句list执行结果

Python语句list(range(1,10,3))执行结果为[1,4,7]。

语法是:range(start,stop[,step])

参数说明：

（1）start:计数从start开始，默认是从0开始。例如range(5)等价于range(0,5);

（2）stop:计数到stop结束，但不包括stop。例如：range(0,5)是[0,1,2,3,4]没有5;

（3）step：步长，默认为1。例如：range(0,5)等价于range(0,5,1)。

因此，range(1,10,3)的意思是1到10之间的tuple，间隔为3，所以结果是(1,4,7)。

列表(List)是最常用的Python数据类型，它可以作为一个方括号内的逗号分隔值出现。

所以，list(range(1,10,3))执行结果为[1,4,7]。

(1)pythonlist扩展阅读

Python列表函数&方法

Python包含以下函数：

1、乱运cmp(list1, list2)：比较两个列表的元素；

2、len(list)：列表元素个数；

3、max(list)：返回列表元素最大值；

4、min(list)：返回列表元素最小值；

5、list(seq)：将元组转换为列表。

Python包含以下方法：

1、list.append(obj)：在列表末尾添加新的对象；

2、list.count(obj)：统计某个元芹陪闹素在列表中出现的次数；

3、list.extend(seq)：在列表末尾一次性追加另嫌罩一个序列中的多个值（用新列表扩展原来的列表）；

4、list.index(obj)：从列表中找出某个值第一个匹配项的索引位置；

5、list.insert(index, obj)：将对象插入列表；

6、list.pop([index=-1])：移除列表中的一个元素（默认最后一个元素），并且返回该元素的值；

7、list.remove(obj)：移除列表中某个值的第一个匹配项；

8、list.reverse()：反向列表中元素；

9、list.sort(cmp=None, key=None, reverse=False)：对原列表进行排序。

⑵ python中list表示什么

list是python语言中的基本数据类型列表，使用[]表示；列表中元素的类型可以不相同，它支持数字，字符串甚至可以包含列表，如下：
ak = [1, '67',true,[23,45,67]]

⑶ Python中内置数据类型list，tuple，dict，set的区别和用法

这篇文章主要给大家介绍了Python中内置数据类型list,tuple,dict,set的区别和用法，都是非常基础的知识，十分的细致全面，有需要的小伙伴可以参考下。

Python语言简洁明了，可以用较少的代码实现同样的功能。这其中Python的四个内置数据类型功不可没，他们即是list, tuple, dict, set。这里对他们进行一个简明的总结。
List
字面意思就是一个集合，在Python中List中罩桥哗的元素用中括号[]来表示，可以这样定义一个List:
L = [12, 'China', 19.998]

可以看到并不要求元素的类型都是一样的。当然也可以定义一个空的List:
L = []

Python中的List是有序的，所以要访问List的话显然要通过序号来访问，就像是数组的下标一样，一样是下标从0开始：
>>> print L[0]
12

千万不要越界，否则会报错
>>> print L[3]
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <mole>
IndexError: list index out of range

List也可以倒序访问，通过“倒数第x个”这样的下标来表物行示序号，比如-1这个下标就表示倒数第一个元素：
>>> L = [12, 'China', 19.998]
>>> print L[-1]
19.998

-4的话显然就越界了
>>> print L[-4]

Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#2>", line 1, in <mole>
print L[-4]
IndexError: list index out of range
>>>

List通过内置的append()方法来添加到尾部，通过insert()方法添加到指定位置（下标从0开始）：
>>> L = [12, 'China', 19.998]
>>> L.append('Jack')
>>> print L
[12, 'China', 19.998, 'Jack']
>>> L.insert(1, 3.14)
>>> print L
[12, 3.14, 'China', 19.998, 'Jack']
>>>

通过pop()删除最后尾部元素，也可以指定一参数删除指定位置：
>>> L.pop()
'Jack'
>>> print L
[12, 3.14, 'China', 19.998]
>>> L.pop(0)
12
>>> print L
[3.14, 'China', 19.998]

也可以通过下标进行复制替换
>>> L[1] = 'America'
>>> print L
[3.14, 'America', 19.998]

Tuple
Tuple可以看做是一种“不变”的List，访问也是通过下标，用小括号（）表示：
>>> t = (3.14, 'China', 'Jason')
>>> print t
(3.14, 'China', 'Jason')

但是不能重新赋值替换：
>>> t[1] = 'America'

Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#21>", line 1, in <mole>
t[1] = 'America'
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment

也没有pop和insert、append方法。
可以创建空元素的tuple:
t = ()
或者单元素tuple (比如加一个逗号防止和声明一个整形歧义):
t = (3.14,)
那么tuple这个类型到底有什么用处呢？要知道如果你希望一个函数返回多个返回值，其实只要返回一个tuple就可以了，因为tuple里面的含有多个值，而消盯且是不可变的（就像是java里面的final）。当然，tuple也是可变的，比如:
>>> t = (3.14, 'China', 'Jason', ['A', 'B'])
>>> print t
(3.14, 'China', 'Jason', ['A', 'B'])
>>> L = t[3]
>>> L[0] = 122
>>> L[1] = 233
>>> print t
(3.14, 'China', 'Jason', [122, 233])

这是因为Tuple所谓的不可变指的是指向的位置不可变，因为本例子中第四个元素并不是基本类型，而是一个List类型，所以t指向的该List的位置是不变的，但是List本身的内容是可以变化的，因为List本身在内存中的分配并不是连续的。
Dict
Dict是Python中非常重要的数据类型，就像它的字面意思一样，它是个活字典，其实就是Key-Value键值对，类似于HashMap，可以用花括号{}通过类似于定义一个C语言的结构体那样去定义它：
>>> d = {
'Adam': 95,
'Lisa': 85,
'Bart': 59,
'Paul': 75
}
>>> print d
{'Lisa': 85, 'Paul': 75, 'Adam': 95, 'Bart': 59}

可以看到打印出来的结果都是Key:Value的格式，可以通过len函数计算它的长度（List，tuple也可以）：
>>> len(d)
4
可以直接通过键值对方式添加dict中的元素：
>>> print d
{'Lisa': 85, 'Paul': 75, 'Adam': 95, 'Bart': 59}
>>> d['Jone'] = 99
>>> print d
{'Lisa': 85, 'Paul': 75, 'Adam': 95, 'Jone': 99, 'Bart': 59}

List和Tuple用下标来访问内容，而Dict用Key来访问： (字符串、整型、浮点型和元组tuple都可以作为dict的key)
>>> print d['Adam']
95

如果Key不存在，会报错：
>>> print d['Jack']

Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#40>", line 1, in <mole>
print d['Jack']
KeyError: 'Jack'

所以访问之前最好先查询下key是否存在：
>>> if 'Adam' in d : print 'exist key'

exist key

或者直接用保险的get方法：
>>> print d.get('Adam')
95
>>> print d.get('Jason')
None

至于遍历一个dict，实际上是在遍历它的所有的Key的集合，然后用这个Key来获得对应的Value:
>>> for key in d : print key, ':', d.get(key)

Lisa : 85
Paul : 75
Adam : 95
Bart : 59

Dict具有一些特点：
查找速度快。无论是10个还是10万个，速度都是一样的，但是代价是耗费的内存大。List相反，占用内存小，但是查找速度慢。这就好比是数组和链表的区别，数组并不知道要开辟多少空间，所以往往开始就会开辟一个大空间，但是直接通过下标查找速度快；而链表占用的空间小，但是查找的时候必须顺序的遍历导致速度很慢
没有顺序。Dict是无顺序的，而List是有序的集合，所以不能用Dict来存储有序集合
Key不可变，Value可变。一旦一个键值对加入dict后，它对应的key就不能再变了，但是Value是可以变化的。所以List不可以当做Dict的Key，但是可以作为Value:

>>> print d
{'Lisa': 85, 'Paul': 75, 'Adam': 95, 'Jone': 99, 'Bart': 59}
>>> d['NewList'] = [12, 23, 'Jack']
>>> print d
{'Bart': 59, 'NewList': [12, 23, 'Jack'], 'Adam': 95, 'Jone': 99, 'Lisa': 85, 'Paul': 75}

Key不可重复。（下面例子中添加了一个'Jone':0，但是实际上原来已经有'Jone'这个Key了，所以仅仅是改了原来的value）

>>> print d
{'Bart': 59, 'NewList': [12, 23, 'Jack'], 'Adam': 95, 'Jone': 99, 'Lisa': 85, 'Paul': 75}
>>> d['Jone'] = 0
>>> print d
{'Bart': 59, 'NewList': [12, 23, 'Jack'], 'Adam': 95, 'Jone': 0, 'Lisa': 85, 'Paul': 75}

Dict的合并，如何将两个Dict合并为一个，可以用dict函数：
>>> d1 = {'mike':12, 'jack':19}
>>> d2 = {'jone':22, 'ivy':17}
>>> dMerge = dict(d1.items() + d2.items())
>>> print dMerge
{'mike': 12, 'jack': 19, 'jone': 22, 'ivy': 17}

或者
>>> dMerge2 = dict(d1, **d2)
>>> print dMerge2
{'mike': 12, 'jack': 19, 'jone': 22, 'ivy': 17}

方法2比方法1速度快很多，方法2等同于：
>>> dMerge3 = dict(d1)
>>> dMerge3.update(d2)
>>> print dMerge
{'mike': 12, 'jack': 19, 'jone': 22, 'ivy': 17}

set
set就像是把Dict中的key抽出来了一样，类似于一个List，但是内容又不能重复，通过调用set()方法创建：
>>> s = set(['A', 'B', 'C'])
就像dict是无序的一样，set也是无序的，也不能包含重复的元素。
对于访问一个set的意义就仅仅在于查看某个元素是否在这个集合里面：
>>> print 'A' in s
True
>>> print 'D' in s
False

大小写是敏感的。
也通过for来遍历：
s = set([('Adam', 95), ('Lisa', 85), ('Bart', 59)])
#tuple
for x in s:
print x[0],':',x[1]

>>>
Lisa : 85
Adam : 95
Bart : 59

通过add和remove来添加、删除元素（保持不重复），添加元素时，用set的add()方法：
>>> s = set([1, 2, 3])
>>> s.add(4)
>>> print s
set([1, 2, 3, 4])

如果添加的元素已经存在于set中，add()不会报错，但是不会加进去了：
>>> s = set([1, 2, 3])
>>> s.add(3)
>>> print s
set([1, 2, 3])

删除set中的元素时，用set的remove()方法：
>>> s = set([1, 2, 3, 4])
>>> s.remove(4)
>>> print s
set([1, 2, 3])

如果删除的元素不存在set中，remove()会报错：
>>> s = set([1, 2, 3])
>>> s.remove(4)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <mole>
KeyError: 4

所以如果我们要判断一个元素是否在一些不同的条件内符合，用set是最好的选择，下面例子：
months = set(['Jan','Feb','Mar','Apr','May','Jun','Jul','Aug','Sep','Oct','Nov','Dec',])
x1 = 'Feb'
x2 = 'Sun'

if x1 in months:
print 'x1: ok'
else:
print 'x1: error'

if x2 in months:
print 'x2: ok'
else:
print 'x2: error'

>>>
x1: ok
x2: error

⑷ python list[3::-1]是什么意思

“python list[3::-1]”的意思是：从位置3反向截取list中的数组。

list参数分别是截取位置、截取方式。3代表从list第三个位置开始截取，-1代表反向截取。

在编程语言中，List是双向串行连接，用于管理线性列中的对象集合。 list的功能是在集合中的任何位置添加或删除元素都是快速的，但不支持随机访问。

list是类库提供的众多容器（container）之一，除此之外还有vector、set、map、…等等。List被实现为模板（即泛型），并且可以处理任何类型的变量，包括用户定义的数据类型。

(4)pythonlist扩展阅读：

list是一个双向循环链表，每个元素都知道前一个元素和下一个元素。

在STL中，list（如vector）是常用容器，与vector不同，list不支持对元素的任意访问。 list中提供的成员函数类似于vector，但是list提供了对表的第一个元素push_front和pop_front的操作，这些操作在vector中不可用。

与vector不同，list迭代器不会失败。 与vector不同，vector保留了备份空间，当超过容量限制时，将重新分配所有内存，从而导致迭代器失败。 List没有备份空间的概念，请求元素进行空间的进出，因此其迭代器不会失败。

⑸ python中的list和array的不同之处

在Python中，list和array都可以根据索引来取其中的元素，但是list可以用append或者+来新增元素或者添加数组，而array不行。具体区别如下：
1、作用不同
list是处理一组有序项目的数据结构;
array数组存储单一数据类型的多维数组;
2、内置数据类型
list是Python的内置数据类型;
array数组需要导入标准库才行，不属于内慎卖腔置类型;
3、数据类型宽衫是否相同
list中的数据类不必相同的，即每个元素可以是不同的数据类型;
array则是由Numpy封装，存放的元素都是相同的数据类型;
4、运算
列表list不可以进行数学四则运算;
数组array可以进行配烂数学四则运算;

⑹ python内置数据类型列表list和字典dict的性能

    我们来讨论下python的两种最重要的内置数据类型列表list和字典dict上，各种操作的复杂度。

list列表数据类型常用操作性能：

1、按索引取值和赋值（v=a[i]，a[i]=v）

由于列表的随机访问特性，这两个操作执行时间与列表大小无关，均为O（1）

2、列表的曾长，可以选择append()和_add_() "+"

list.append(v)的执行时间O(1)

list = list + [v]，执行时间是O(n+k)，因为新增了一个新的列表，其中k是被加的列表长度

举例：4种生成前n个整数列表的方法

如图：

我们可以计算一下这四个函数的耗时，如下

执行结果：

我们可以看到，4种方法运行时间差别很大，test1使用列表连接最慢，而test4使用list range最快，速度相差近200倍。

    如下图，我们总结下list基本操作的性能如何：

上图可知pop()从列表末尾移除元素O(1),但是pop(i)从列表中间移除元素要O(n)，为什么呢？

因为从中部移除元素，要把移除元素后面的元素全部向前挪一位，才保证了列表按索引取值和赋值很快，达到O(1)。

dict数据类型：

    字典和列表不同，dict根据key找到value，而list根据index。

    字典最常用的取值get和赋值set，其性能为O(1),而contain(in)操作判断字典是否存在某个key，其性能也是O(1)

list和dict的in操作对比：

    设计一个性能试验，验证list中检索一个值，对比dict中检索一个值的耗时对比。如下程序：

如果如下：

可见list的in操作复杂度为O(n)

PS：大家可以去python官方的算法复杂度网站看看：

https://wiki.python.org/moin/TimeComplexity

⑺ Python中list的实现

原文链接
这篇文章介绍了Python中list是如何实现的。
在Python中list特别有用。让我们来看下list的内部是如何实现的。
来看下面简单的程序，在list中添加一些整数并将他们打印出来。

正如你所看到的，list是可以迭代的。

Python中list是用下边的C语言的结构来表示的。 ob_item 是用来保存元素的指针数组，allocated是 ob_item 预先分配的内存总容量

让我们来看下当初始化一个空list的时候发生了什么 L = []

非常重要的是知道list申请内存空间的大小（后文用allocated代替）的大小和list实际存储元素所占空间的大小( ob_size )之间的关系， ob_size 的大小和 len(L) 是一样的，而allocated的大小是在内存中已经申请空间大小。通常你会看到allocated的值要比 ob_size 的值要大。这是为了避免每次有新元素加入list时都要调用realloc进行内存分配。接下来我们会看到更多关于这些的内容。

我们在list中追加一个整数:L.append(1)。发生了什么？调用了内部的C函数app1()

来让我们看下 list_resize() , list_resize() 会申请多余的空间以避免调用多次 list_resize() 函数，list增长的模型是:0, 4, 8, 16, 25, 35, 46, 58, 72, 88, …

开辟了四个内存空间来存放list中的元素，存放的第一个元素是1。你可以从下图中看到L[0]指向了我们刚刚加进去的元素。虚线的框代表了申请了但是还没有使用(存储元素)的内存空间

现在我们在列表的第一个位置插入一个整数5:L.insert(1, 5),看看内部发生了什么。调用了ins1()

当你弹出list的最后一个元素：L.pop()。调用listpop()， list_resize 在函数listpop()内部被调用，如果这时 ob_size （译者注：弹出元素后）小于allocated（译者注：已经申请的内存空间）的一半。这时申请的内存空间将会缩小。

Pop的时间复杂度是O(1)

Python list对象有一个方法可以移除一个指定的元素。调用listremove()。

切开list和删除元素，调用了 list_ass_slice() （译者注：在上文slice list between element's slot and element's slot + 1被调用），来看下 list_ass_slice() 是如何工作的。在这里，低位为1 高位为2（译者注：传入的参数），我们移除在1号内存空间存储的数据5

Remove的时间复杂度为O(n)

文中list的sort部分没有进行翻译
核心部分