Python 学习的第 2 天:核心数据结构(列表、元组、字典、集合)

大家好，我是大华！

最近在系统地学习 Python。一方面是因为 AI 发展得太快了，Python 几乎成了绕不开的一门语言；另一方面，也想借这个机会，把自己的学习过程完整记录下来。

今天主要记录的是 python 的核心数据结构

一、列表（List）

列表可以理解为加强版的动态数组，和数组不同的是，同一个列表可以存储不同的数据类型。

1.1 创建列表

# 创建空列表empty_list = []empty_list2 = list()# 创建有元素的列表fruits = ['apple', 'banana', 'orange', 'grape']numbers = [1, 2, 3, 4, 5]mixed = [1, 'hello', 3.14, True]print(f"水果列表: {fruits}")print(f"数字列表: {numbers}")print(f"混合列表：{mixed}")

输出结果：

水果列表: ['apple', 'banana', 'orange', 'grape']数字列表: [1, 2, 3, 4, 5]混合了吧：[1, 'hello', 3.14, True]

1.2 列表基本操作

# 访问元素（索引从0开始）fruits = ['apple', 'banana', 'orange', 'grape']print(fruits[0])     # 'apple'print(fruits[-1])    # 'grape'（最后一个元素）# 修改元素fruits[1] = 'mango'print(fruits)  # ['apple', 'mango', 'orange', 'grape']# 添加元素fruits.append('peach')          # 末尾添加fruits.insert(2, 'watermelon')  # 指定位置插入print(fruits)

输出结果：

applegrape['apple', 'mango', 'orange', 'grape']['apple', 'mango', 'watermelon', 'orange', 'grape', 'peach']

1.3 列表切片

numbers = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]# 基本切片print(numbers[2:5])     # [2, 3, 4]print(numbers[:4])      # [0, 1, 2, 3]print(numbers[6:])      # [6, 7, 8, 9]print(numbers[::2])     # [0, 2, 4, 6, 8]（步长为2）# 复制列表numbers_copy = numbers[:]

1.4 列表常用方法

fruits = ['apple', 'banana', 'orange','grape','banana', 'grape']# 删除元素fruits.remove('banana')  # 删除第一个匹配项print(f"删除后的水果列表: {fruits}")popped = fruits.pop(3)   # 删除并返回指定位置元素print(f"弹出的元素: {popped}")# 查找元素index = fruits.index('orange')  # 查找索引count = fruits.count('grape')  # 统计出现次数print(f"索引: {index}")print(f"出现次数: {count}")# 排序numbers = [3, 1, 4, 1, 5, 9, 2]numbers.sort()  # 升序排序print(f"排序后的列表: {numbers}")numbers.sort(reverse=True)  # 降序排序print(f"降序排序后的列表: {numbers}")

输出结果：

删除后的水果列表: ['apple', 'orange', 'grape', 'banana', 'grape']弹出的元素: banana索引: 1出现次数: 2排序后的列表: [1, 1, 2, 3, 4, 5, 9]降序排序后的列表: [9, 5, 4, 3, 2, 1, 1]平方列表: [1, 4, 9, 16, 25]偶数列表: [0, 2, 4, 6, 8]

二、元组（Tuple）

元组是一个不可变的列表。

2.1 创建元组

# 创建元组（使用圆括号）empty_tuple = ()single_tuple = ('hello',)  # 单个元素需要加逗号coordinates = (10, 20)colors = ('red', 'green', 'blue')print(f"空元组: {empty_tuple}")print(f"单元素元组: {single_tuple}")print(f"坐标元组: {coordinates}")print(f"颜色元组: {colors}")# 也可以省略括号point = 10, 20print(f"点的坐标: {point}")# 元组是不可变的# colors[0] = 'yellow'  # 这会报错！

输出结果：

空元组: ()单元素元组: ('hello',)坐标元组: (10, 20)颜色元组: ('red', 'green', 'blue')点的坐标: (10, 20)

2.2 元组操作

# 解包元组dimensions = (1920, 1080)width, height = dimensionsprint(f"宽度: {width}, 高度: {height}")# 交换两个变量的值（Python技巧）a, b = 5, 10a, b = b, aprint(f"a={a}, b={b}")  # a=10, b=5# 元组方法colors = ('red', 'green', 'blue', 'green')print(colors.index('blue'))  # 2print(colors.count('green')) # 2

输出结果：

宽度: 1920, 高度: 1080a=10, b=522

三、元组和列表的区别？

列表是可变的，而元组不可以。

# 元组：配置信息 - 不应该被修改DATABASE_CONFIG = ("localhost", 3306, "my_database")API_KEYS = ("key123", "secret456")# 尝试修改会报错！# DATABASE_CONFIG[0] = "127.0.0.1"  # TypeError!# 列表：用列表就可能被意外修改bad_config = ["localhost", 3306]  # 可能被误改bad_config[0] = "hacker.com"  # 不会报错，但有风险

3.1 元组和列表区别对比

3.2 什么时候用元组？

1. 函数返回多个值（后面的文章再写函数）

def get_user_info():    return ("张三", 25, "北京")  # 姓名, 年龄, 地址name, age, address = get_user_info()  # 直接解包

2. 字典键或集合元素（本文的下面有写字典的内容）

# 坐标作为字典键locations = {    (40.7128, -74.0060): "纽约",    (51.5074, -0.1278): "伦敦"}# 元组放入集合去重unique_pairs = {("a", 1), ("b", 2), ("a", 1)}

3. 配置信息、常量

DATABASE = ("localhost", 3306, "my_db")COLORS = ("红", "绿", "蓝", "黄")API_KEYS = ("key123", "secret456")

4. 坐标、尺寸等固定结构

point = (10, 20)          # 二维点size = (1920, 1080)       # 屏幕分辨率  rgb = (255, 0, 0)         # 颜色值date = (2024, 1, 20)      # 年月日

5. 保证数据不被误改

# 重要数据用元组保护STUDENT_TEMPLATE = ("姓名", "学号", "成绩")  # 不会被修改

6. 性能敏感场景

# 大量只读数据用元组更快CONSTANTS = (1.618, 3.14159, 2.71828)  # 黄金分割, π, e# 测试性能import timeitlist_time = timeit.timeit('x = [1, 2, 3, 4, 5]', number=1000000)tuple_time = timeit.timeit('x = (1, 2, 3, 4, 5)', number=1000000)print(f"列表: {list_time:.3f}s, 元组: {tuple_time:.3f}s")  # 元组更快

测试结果：

列表: 0.027s, 元组: 0.008s

7. 多线程共享数据

import threading# 元组线程安全SHARED_CONFIG = ("server", 8080)  # 多个线程可安全读取# 列表需要锁保护shared_list = []  # 需要 threading.Lock()

3.3 什么时候用列表？

1. 需要频繁增删数据

# 购物车cart = ["苹果", "牛奶", "面包"]cart.append("鸡蛋")    # 添加cart.remove("牛奶")    # 删除cart[0] = "香蕉"       # 修改

2. 需要排序、反转、搜索

scores = [85, 92, 78, 95, 88]scores.sort()                    # 排序scores.reverse()                 # 反转idx = scores.index(92)           # 查找索引scores.count(85)                 # 计数

3. 栈或队列结构

# 栈（后进先出）stack = []stack.append("任务1")  # 入栈stack.append("任务2")task = stack.pop()     # 出栈# 队列（先进先出）queue = []queue.append("任务1")  # 入队queue.append("任务2")task = queue.pop(0)    # 出队（慢，建议用deque）

4. 需要切片修改

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]data[2:5] = [30, 40, 50]  # 替换切片data[::2] = [0] * 5       # 替换步长为2的位置del data[3:6]             # 删除切片

6. 数据需要清空、复制、扩展

items = ["a", "b", "c"]items_copy = items.copy()     # 浅拷贝items.clear()                 # 清空items.extend(["d", "e", "f"]) # 扩展

7. 需要复杂的数据结构

# 二维矩阵matrix = [    [1, 2, 3],    [4, 5, 6],    [7, 8, 9]]matrix[0][1] = 20           # 修改元素matrix.append([10, 11, 12]) # 添加新行

四、字典（Dictionary）- 键值对存储

4.1 创建字典

# 创建字典student = {}student2 = dict()# 带初始值的字典student = {    'name': '张三',    'age': 20,    'major': '计算机科学',    'grades': {'math': 90, 'english': 85}}# 访问值print(student['name'])  # 直接访问print(student.get('age'))  # 使用get方法print(student.get('phone', '未提供'))  # 提供默认值

输出结果：

张三20未提供

4.2 字典操作

# 添加/修改键值对student['email'] = 'zhangsan@email.com'student['age'] = 21# 删除键值对del student['major']removed_value = student.pop('age')# 遍历字典（后面文章再做循环的介绍）for key, value in student.items():    print(f"{key}: {value}")# 获取所有键/值keys = student.keys()values = student.values()

五、集合（Set）- 无序不重复元素

5.1 创建集合

# 创建集合（使用花括号）empty_set = set()  # 注意：{}创建的是空字典！numbers = {1, 2, 3, 4, 5}fruits = {'apple', 'banana', 'orange'}# 从列表去重numbers_list = [1, 2, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4]unique_numbers = set(numbers_list)  # {1, 2, 3, 4}

5.2 集合操作

A = {1, 2, 3, 4, 5}B = {4, 5, 6, 7, 8}# 基本操作A.add(6)      # 添加元素A.remove(3)   # 删除元素（不存在会报错）A.discard(10) # 删除元素（不存在不会报错）# 集合运算print(A | B)   # 并集: {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}print(A & B)   # 交集: {4, 5}print(A - B)   # 差集: {1, 2, 3}print(A ^ B)   # 对称差集: {1, 2, 3, 6, 7, 8}

5.3 集合常用方法

# 判断子集/超集set1 = {1, 2, 3}set2 = {1, 2, 3, 4, 5}print(set1.issubset(set2))    # Trueprint(set2.issuperset(set1))  # True

六、四种数据结构对比

今天的内容先记录到这里。如果有不对或者需要补充的地方，欢迎指正。

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后面的内容我会继续边学边记，慢慢把 Python 的基础走一遍。