python结构

Ⅰ python的程序结构有哪几种

①顺序结构：即语句从上到下按顺序执行

②分支结构：一条大路，会有很多分支路口。在python常用if..elif..else判断语句

③循环结构：例如像放歌一样，歌单循环播放。在python常用while循环或是for循环

Ⅱ python常用序列结构

序列是python的基本数据结构，序列中的每个元素被分配一个序号即索引，索引从0开始。

序列的两种常用类型：列表和元组。

列表与元组的区别：列表可修改，元组不能修改。

通用序列操作

1、索引：索引0指向第一个元素，索引-1指向最后一个元素。

2、程序：输入年，月(1-12)，日(1-31)，然后打印出相应的日期的月份名称。

代码详解：months=[]：定义一个months序列。

endings=['st','nd','rd']+17*['th']\

+['st','nd','rd']+7*['th']\

+['st']：定义一个endings序列，用来表示1-31的英文缩写，1st，2nd，3rd，4-20th，21st，22nd，23rd，24-30th，31st。

代码运行输出结果：

3、分片：提取序列中的某个范围内的元素。

分片tag[9:30]：第一个索引号9是包含在分片内的，第二个索引号30则不包含在分片内。

4、如果要去序列中最后一个最后一个元素怎么办？

可以通过置空，最后一个一个索引来获取最后的元素。可以通过置空最前的索引来获取第一个元素。可以两边都置空来获取整个元素。

5、步长：

正数步长：从序列的头部开始向右提取元素，直到最后一个元素。

负数步长：从序列的尾部开始向左提取元素，直到第一个元素。

6、序列运算

序列相加：对序列进行连接操作，列表与字符串是无法连接在一起的。

序列相乘：数字x乘以一个序列会生成新的序列，即原来的序列被重复x次。

None，空列表和初始化：初始化一个长度为10的列表。

代码分析：在屏幕上打印一个由字符组成的盒子，这个盒子在屏幕上居中，而且根据用户输入的句子自动调整大小。

成员资格：in运算符，输入布尔运算符，当条件为真时返回true，为假则返回false。

以上代码在UNIX系统中，可以检查文件可写和可执行权限的脚本。

以上代码可以检查输入的用户名是否存在于用户列表中。

以上代码可以作为过滤垃圾邮件的一部分。

代码分析：查看用户输入的用户名，密码是否存在于数据库中，如果存在则打印'Access granted'

程序运行结果：

内建函数：len：返回序列中包含元素的数量，min：返回序列中最小的元素，max：返回序列中最大的元素。

Ⅲ 简述一个典型Python文件应当具有怎样的结构

建议用Pylint这样的工具来检查你的python代码的合规性。

Ⅳ python 如何表示数据结构

Python中最基本的数据结构。序列中的每个元素都分配一个数字 - 它的位置，或索引，第一个索引是0，第二个索引是1，依此类推
列表
1、定义列表，取出列表中的值

1

1 names = [] #定义空列表 2 names = ['a','b','c'] #定义一个非空列表 3 4 # 取出列表中的值 5 6 >>> names = ['a','b','c'] 7 >>> names[0] 8 'a' 9 >>> names[1]10 'b'11 >>> names[2]12 'c'13 >>> names[-1]#倒着取最后一个值14 'c'

2、切片

1

1 >>> names = ['a','b','c','d'] # 列表的下标值是从0开始取值的 2 >>> names[1:3] #取1到3之间的元素，包括1，不包括3 3 ['b', 'c'] 4 >>> names[1:-1] #取1到-1之间的元素，包括1，不包括-1 5 ['b', 'c'] 6 >>> names[0:3] 7 ['a', 'b', 'c'] 8 >>> names[:3] #从头开始取，0可以省略，效果等同于names[0:3] 9 ['a', 'b', 'c']10 >>> names[3:] #想取到最后一个值，必须不能写-1，只能这么写11 ['d']12 >>> names[0::2] #后面的2表示：每隔一个元素就取一个13 ['a', 'c']14 >>> names[::2] #从头开始0可以省略，效果跟上一句一样15 ['a', 'c']

切片小结：
①序列始终都是从左向右切片的，不能是从右向左
①列表切片时，起始位的元素是包括的，结束位的元素是不包括（又叫顾头不顾尾），最后一个位置表示步长（names[开始位:结束位:步长]）
②如果从0位置取值，0可以省略
③想取最后一个值时，结束位不能是-1，因为结束位的元素不包括，所以只能留空

Ⅳ python的数据结构

{
u'603993.XSHG': {
'high': array([ 7.05, 6.73]),
'close': array([ 6.89, 6.2 ]),
'low': array([ 6.7, 6.2])
}
}
最外层是一个dict，然后嵌套了一个dict，最后里面dict的key是字符串，value是一个数组。

Ⅵ python里面可以定义结构体吗

Python中没有专门定义结构体的方法，但可以使用class标记定义类来代替结构体，
其成员可以在构造函数__init__中定义，具体方法如下。
复制代码代码如下:

class item:
def __init__(self):
self.name = '' # 名称
self.size = 10 # 尺寸
self.list = [] # 列表
a = item() # 定义结构对象
a.name = 'cup'
a.size = 8
a.list.append('water')

Ⅶ Python程序结构有哪些

你是指循环结构、判断结构么？
循环可以使用for循环，判断可以使用if-else循环
希望我的回答对你有帮助

Ⅷ python中的数据结构分析

1.Python数据结构篇

数据结构篇主要是阅读[Problem Solving with Python](Welcome to Problem Solving with Algorithms and Data Structures) [该网址链接可能会比较慢]时写下的阅读记录，当然，也结合了部分[算法导论](Introction to Algorithms)
中的内容，此外还有不少wikipedia上的内容，所以内容比较多，可能有点杂乱。这部分主要是介绍了如何使用Python实现常用的一些数据结构，例
如堆栈、队列、二叉树等等，也有Python内置的数据结构性能的分析，同时还包括了搜索和排序(在算法设计篇中会有更加详细的介绍)的简单总结。每篇文
章都有实现代码，内容比较多，简单算法一般是大致介绍下思想及算法流程，复杂的算法会给出各种图示和代码实现详细介绍。

**这一部分是下
面算法设计篇的前篇，如果数据结构还不错的可以直接看算法设计篇，遇到问题可以回来看数据结构篇中的某个具体内容充电一下，我个人认为直接读算法设计篇比
较好，因为大家时间也都比较宝贵，如果你会来读这些文章说明你肯定有一定基础了，后面的算法设计篇中更多的是思想，这里更多的是代码而已，嘿嘿。**

(1)[搜索](Python Data Structures)

简述顺序查找和二分查找，详述Hash查找(hash函数的设计以及如何避免冲突)

(2)[排序](Python Data Structures)

简述各种排序算法的思想以及它的图示和实现

(3)[数据结构](Python Data Structures)

简述Python内置数据结构的性能分析和实现常用的数据结构：栈、队列和二叉堆

(4)[树总结](Python Data Structures)

简述二叉树，详述二叉搜索树和AVL树的思想和实现

2.Python算法设计篇

算法设计篇主要是阅读[Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language](Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language)[**点击链接可进入Springer免费下载原书电子版**]之后写下的读书总结，原书大部分内容结合了经典书籍[算法导论](Introction to Algorithms)，
内容更加细致深入，主要是介绍了各种常用的算法设计思想，以及如何使用Python高效巧妙地实现这些算法，这里有别于前面的数据结构篇，部分算法例如排
序就不会详细介绍它的实现细节，而是侧重于它内在的算法思想。这部分使用了一些与数据结构有关的第三方模块，因为这篇的重点是算法的思想以及实现，所以并
没有去重新实现每个数据结构，但是在介绍算法的同时会分析Python内置数据结构以及第三方数据结构模块的优缺点，也就意味着该篇比前面都要难不少，但
是我想我的介绍应该还算简单明了，因为我用的都是比较朴实的语言，并没有像算法导论一样列出一堆性质和定理，主要是对着某个问题一步步思考然后算法就出来
了，嘿嘿，除此之外，里面还有很多关于python开发的内容，精彩真的不容错过！

这里每篇文章都有实现代码，但是代码我一般都不会分
析，更多地是分析算法思想，所以内容都比较多，即便如此也没有包括原书对应章节的所有内容，因为内容实在太丰富了，所以我只是选择经典的算法实例来介绍算
法核心思想，除此之外，还有不少内容是原书没有的，部分是来自算法导论，部分是来自我自己的感悟，嘻嘻。该篇对于大神们来说是小菜，请一笑而过，对于菜鸟
们来说可能有点难啃，所以最适合的是和我水平差不多的，对各个算法都有所了解但是理解还不算深刻的半桶水的程序猿，嘿嘿。

本篇的顺序按照原书[Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language](Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language)的章节来安排的(章节标题部分相同部分不同哟)，为了节省时间以及保持原着的原滋原味，部分内容(一般是比较难以翻译和理解的内容)直接摘自原着英文内容。

**1.
你也许觉得很多内容你都知道嘛，没有看的必要，其实如果是我的话我也会这么想，但是如果只是归纳一个算法有哪些步骤，那这个总结也就没有意义了，我觉得这
个总结的亮点在于想办法说清楚一个算法是怎么想出来的，有哪些需要注意的，如何进行优化的等等，采用问答式的方式让读者和我一起来想出某个问题的解，每篇
文章之后都还有一两道小题练手哟**

**2.你也许还会说算法导论不是既权威又全面么，基本上每个算法都还有详细的证明呢，读算法导论岂
不更好些，当然，你如果想读算法导论的话我不拦着你，读完了感觉自己整个人都不好了别怪小弟没有提醒你哟，嘻嘻嘻，左一个性质右一个定理实在不适合算法科
普的啦，没有多少人能够坚持读完的。但是码农与蛇的故事内容不多哟，呵呵呵**

**3.如果你细读本系列的话我保证你会有不少收获的，需要看算法导论哪个部分的地方我会给出提示的，嘿嘿。温馨提示，前面三节内容都是介绍基础知识，所以精彩内容从第4节开始哟，么么哒 O(∩_∩)O~**

(1)[Python Algorithms - C1 Introction](Python Algorithms)

本节主要是对原书中的内容做些简单介绍，说明算法的重要性以及各章节的内容概要。

(2)[Python Algorithms - C2 The basics](Python Algorithms)

**本节主要介绍了三个内容：算法渐近运行时间的表示方法、六条算法性能评估的经验以及Python中树和图的实现方式。**

(3)[Python Algorithms - C3 Counting 101](Python Algorithms)

原书主要介绍了一些基础数学，例如排列组合以及递归循环等，但是本节只重点介绍计算算法的运行时间的三种方法

(4)[Python Algorithms - C4 Inction and Recursion and Rection](Python Algorithms)

**本节主要介绍算法设计的三个核心知识：Inction(推导)、Recursion(递归)和Rection(规约)，这是原书的重点和难点部分**

(5)[Python Algorithms - C5 Traversal](Python Algorithms)

**本节主要介绍图的遍历算法BFS和DFS，以及对拓扑排序的另一种解法和寻找图的(强)连通分量的算法**

(6)[Python Algorithms - C6 Divide and Combine and Conquer](Python Algorithms)

**本节主要介绍分治法策略，提到了树形问题的平衡性以及基于分治策略的排序算法**

(7)[Python Algorithms - C7 Greedy](Python Algorithms)

**本节主要通过几个例子来介绍贪心策略，主要包括背包问题、哈夫曼编码和最小生成树等等**

(8)[Python Algorithms - C8 Dynamic Programming](Python Algorithms)

**本节主要结合一些经典的动规问题介绍动态规划的备忘录法和迭代法这两种实现方式，并对这两种方式进行对比**

(9)[Python Algorithms - C9 Graphs](Python Algorithms)

**本节主要介绍图算法中的各种最短路径算法，从不同的角度揭示它们的内核以及它们的异同**

Ⅸ Python中内置的数据结构都有什么

python中常见的结构有对象（object）、数组、元组、series以及普通变量。衍生包常见对象有numpy中的narray、pandas中的dataframe等。python中没有区分字符串、整形数字、字符、浮点型的变量，统一都可以直接赋值。比如a="skkk",a=1,a=1.2222等；数组为a=[1,2,3,4]；元组也称字典类型为a={1:2,2:3}。