python序列数据类型之序列数据的基本操作-创新互联

　　1. 序列的长度、大值、最小值、求和

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　　通过内置函数len()、max() .minO可以获取序列的长度、序列中元索的大值、序列中元素的最小值。通过内置函数sum()可以获取列表或元组中的各元素之和:如果有非数值元索，则导致TyeEror对于字符串(str)和字节数据(bytes).也将导致TypeError.

　　序列数据的求和示例。

　　t1=(1,2,3,4)

　　sum(t1)

　　2. 序列的索引访问操作

　　序列表示可以通过索引下标访问的可迭代对象。用户可以通过整数下标访问序列s的元素。

　　s[i]

　　访问序列s在索引i处的元素

　　索引下标从0开始，第1个元素为s[0]，第2个元素为s[1],依此类推，最后一个元素为s[Ien(s)-1].

　　如果索引下标越界，则导致IndexError; 如果索引下标不是整数，则导致TypeError.

　　例如:

　　s= 'abc'

　　s[0] #输出:'a'

　　s[3] # IndexError: string index out of range

　　s['a'] # Typerror: string indices must be integers

　　3. 序列的切片操作

　　通过切片(slice)操作可以截取序列s的部分。 切片操作的基本形式如下 。

　　s[i:j]

　　或者

　　s[i:j:k]

　　其中,i为序列开始下标(包含s[i]); j为序列结束下标(不包含s[j]); k为步长。如果省略则从下标0开始:如果省略j,则直到序列结束为止;如果省略k,则步长为1。

　　注意: 下标也可以为负数。如果截取范围内没有数据，则返回空元组;如果超过下标范围，则不报错。

　　4. 序列的连接和重复操作

　　通过连接操作符+可以连接两个序列(s1和s2),形成一个新的序列对象;通过重复操作符。可以重复一个序列n次(n 为正整数)。序列连接和重复操作的基本形式如下。

　　s1+s2 或者 s×n 或者 n×s

　　连接操作符+和重复操作符×。也支持复合赋值运算，即+=和×=，

　　序列的连接和重复操作示例。

　　s1 ='abc'

　　s2 ='def'

　　s1+s2 #输出：“abcdef”

　　s1 * 3 #输出：“abcabcabc”

　　s1 += s2 #输出：“abcdef”

　　s2 *= 2 #输出：“defdef”

　　5. 序列的成员关系操作

　　用户可以通过下列方式之一判断元素 x是否存在于序列s中:

　　方式　　判断

　　xins　　如果为True,则表示存在

　　xnotins　　如果为True,则表示不存在

　　s.count(x)　　返回x在s(指定范围[start, end))中出现的次数

　　s. index( x [ , i [ , j ] ])　　返回x在s(指定范围[1，j))中第一次出现的下标

　　其中指定范围 [ i, j ) 表示从下标 i (包括，默认为 0 )开始到下标j结束(不包括 , 默认为 len(s)).

　　对于s. index( value, [start, [stop ] ] ) 方法，如果找不到，则导致ValueError.例如:

　　'Tobeor not tobe, this is a question'. index('123')

　　ValueError: substr ing not found

　　序列中元 素存在性的判断示例。

　　s= 'Good , better , best! '

　　'o' in s # True

　　'g' not in s #True

　　s. count('e') # 3

　　s. index('e', 10) # 10

　　6. 序列的比较运算操作

　　两个序列支持比较运算符(<.<=.==、!=、>=、>),字符串比较运算按顺序逐个元索进行比较。

　　序列的比较运算示例。

　　>>> s1 = 'abc'

　　>>> s2= 'abe'

　　>>> s3= 'abcd'

　　>>> s4= 'cba'

　　>>> s1 > s4

　　False

　　>>> s2<= s3

　　True

　　>>>s1 == s2

　　True

　　>>>s1 != s3

　　True

　　>>>'a ' > 'A'

　　True

　　>>> 'a' >= ' '

　　True

　　7. 序列的排序操作

　　通过内置函数sorted()可以返回序列的排序列表。通过类reversed构造函数可以返回序列的反序迭代器。内置函数sorted()的形式如下。

　　sorted(iterable, key= None, reverse= False)

　　#返回序列的排序列表

　　其中,key是用于计算比较键值的函数(带一个参数),例如key= str. lower.如果reverse= True,则反向排序。

　　序列的排序操作示例。

　　>>> s1 = 'axd'

　　>>>sorted(s1)

　　['a', 'd', 'x']

　　>>> s2=(1,4,2)

　　>>> sorted(s2)

　　[1,2,4]

　　>>>sorted(s2,reverse = true)

　　[4,2,1]

　　8. 内置函数all()和any()

　　python any()和all()用法

　　any(x)判断x对象是否为空对象，如果都为空、0、false，则返回false，如果不都为空、0、false，则返回true

　　all(x)如果all(x)参数x对象的所有元素不为0、’’、False或者x为空对象，则返回True，否则返回False

　　>>> any('123')

　　True

　　>>> any([0,1])

　　True

　　>>> any([0,'0',''])

　　True

　　>>> any([0,''])

　　False

　　>>> any([0,'','false'])

　　True

　　>>> any([0,'',bool('false')])

　　True

　　>>> any([0,'',False])

　　False

　　>>> any(('a','b','c'))

　　True

　　>>> any(('a','b',''))

　　True

　　>>> any((0,False,''))

　　False

　　>>> any([])

　　False

　　>>> any(())

　　False

　　>>> all(['a', 'b', 'c', 'd']) #列表list，

　　True

　　>>> all(['a', 'b', 'c', 'd']) #列表list，元素都不为空或0

　　True

　　>>> all(['a', 'b', '', 'd']) #列表list，存在一个为空的元素

　　False

　　>>> all([0, 1,2, 3]) #列表list，存在一个为0的元素

　　False

　　>>> all(('a', 'b', 'c', 'd')) #元组tuple，元素都不为空或0

　　True

　　>>> all(('a', 'b', '', 'd')) #元组tuple，存在一个为空的元素

　　False

　　>>> all((0, 1,2, 3)) #元组tuple，存在一个为0的元素

　　False

　　>>> all([]) # 空列表

　　True

　　>>> all(()) # 空元组

　　True

　　>>> #注意：空元组、空列表返回值为True，这里要特别注意

　　>>> all(('', '', '', '')) #元组tuple，全部为空的元素

　　False

　　>>> all('')

　　True 无锡人流手术多少钱 http://www.chnk120.com/

　　>>> #如果all(x)参数x对象的所有元素不为0、''、False或者x为空对象，则返回True，否则返回False

　　>>>

　　9. 序列的拆分

　　变量个数和序列长度相等

　　使用赋值语句可以将序列值拆分、然后赋值给多个变量.形式如下，

　　变量1,变量.,变量n .序列或可迭代对象

　　若变量个数和序列的元素个数不一致，将导致ValueError.例如:

　　>>>a,b= (1, 2)

　　>>> a, b

　　(1, 2)

　　>>>a, b,c. (1, 2)

　　valueError: not enough values to umpack (expected3, got.2)

　　>>>data = (1001， '张三，(80，79, 92))

　　>>> sid, name, scores = data

　　>>> scores

　　(80, 79, 92)

　　>>> sid, name, (chinese, nath, english) = data

　　>>> nath

　　79

　　变量个数和序列长度不等

　　如果序列长度未知，可以使用 * 元组变量，将多个值作为元组赋值给元组变量。在一个赋值语句中， * 元组变量只允许出现一次，否则将导致SyntaxError.例如:

　　>>> first, * middles, last = range(10)

　　>>> middles

　　[1, 2, 3, 4,5, 6, 7, 8]

　　>>> first, second, third, * lasts = range(10)

　　>>> lasts

　　[3, 4, 5,6, 7,8, 9]

　　>>> * firsts, last3, last2, last1 = range(10)

　　>>> firsts

　　[0, 1, 2, 3, 4,5, 6]

　　>>> first, * middles, last = sorted([70, 85, 89, 88, 86, 95, 89]) #去掉最高分和最低分

　　>>> sum(niddles) / len(middles) #计算去掉最高分和最低分后的平均值

　　87.4

　　使用临时变量 _

　　如果只需要部分数据序列的其他位置可以使用临时变量 _ 。例如:

　　>>> _, b, _ =(1,2,3)

　　>>>b

　　2

　　>>> record = ( 'Zhangsan', 'szhang@abc. com', 021 - 62232333', 13912349876')

　　>>> name, _ , * phones = record

　　>>> phones

　　[ 021 - 62232333'，'13912349876']

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