Python数据结构深度解析 | 从特性到实战,一篇搞定!

# ✅ 有序数据结构（保持插入顺序）string = "abc"                    # 永远是'a'在前，'b'在中，'c'在后lst = [1, 2, 3]                    # 保持[1, 2, 3]顺序tup = (1, 2, 3)                    # 保持(1, 2, 3)顺序# ❌ 无序数据结构（顺序不确定）set_example = {3, 1, 2}            # 可能输出{1, 2, 3}或{2, 1, 3}，每次运行可能不同# 📝 字典的特殊性dict_example = {"a": 1, "b": 2}    # Python 3.7+保持{"a": 1, "b": 2}顺序                                   # 之前版本无序# 重要提醒：不要依赖集合的顺序！my_set = {5, 3, 1, 4, 2}print(my_set)  # 不同Python版本或不同运行环境可能结果不同

# 保持顺序的去重data = [3, 1, 2, 3, 2, 1]ordered_unique = list(dict.fromkeys(data))  # [3, 1, 2]

# ✅ 可变容器（创建后可以增删改）lst = [1, 2, 3]lst[0] = 99        # ✅ 列表可变，可以修改print(lst)         # [99, 2, 3]set_ex = {1, 2, 3}set_ex.add(4)      # ✅ 集合可变dict_ex = {"a": 1}dict_ex["a"] = 2   # ✅ 字典可变# ❌ 不可变容器（一旦创建，内容就不能修改）tup = (1, 2, 3)# tup[0] = 99     # ❌ 元组不可变，会报错text = "Python"# text[0] = 'p'   # ❌ 字符串不可变，会报错

# 1. 线程安全 - 多环境下无需加锁# 2. 可哈希 - 可作为字典的键# 3. 更省内存 - Python可以进行优化# 元组作为字典键（因为不可变）locations = {    (40.7128, -74.0060): "纽约",  # ✅ 元组可以作为键    (51.5074, -0.1278): "伦敦"}

# ✅ 允许重复duplicate_list = [1, 1, 2, 2, 3]   # ✅ 列表允许重复print(duplicate_list)               # [1, 1, 2, 2, 3]duplicate_str = "hello"             # ✅ 字符串允许重复（两个'l'）duplicate_tup = (1, 1, 2, 2)        # ✅ 元组允许重复# ❌ 不允许重复duplicate_set = {1, 1, 2, 2, 3}     # ✅ 集合自动去重print(duplicate_set)                 # {1, 2, 3}duplicate_dict = {"a": 1, "a": 2}   # ✅ 键不允许重复，后面的覆盖前面的print(duplicate_dict)                # {'a': 2}

# 不同访问方式text = "Python"print(text[0])            # 'P' - 字符串索引访问student = {"name": "张三", "age": 20}print(student["name"])    # '张三' - 字典键访问numbers = {1, 2, 3}# print(numbers[0])      # ❌ 集合不支持索引访问

# 字符串应用：文本处理、格式化name = "王小明"greeting = f"你好，{name}！欢迎学习Python。"print(greeting)  # 你好，王小明！欢迎学习Python。# 字符串方法丰富text = "  Python编程  "print(text.strip())                 # 去空格 -> "Python编程"print(text.upper())                 # 转大写 -> "  PYTHON编程  "print(text.replace("编程", "开发"))   # 替换 -> "  Python开发  "

# 列表应用：动态数据集合shopping_cart = ["苹果", "香蕉", "牛奶"]shopping_cart.append("鸡蛋")          # 添加商品shopping_cart.remove("香蕉")          # 移除商品shopping_cart[0] = "红富士苹果"       # 修改商品# 列表推导式squares = [x**2 for x in range(10)]   # 平方数列表print(squares)  # [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]# 多维列表matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]print(matrix[1][2])  # 6 - 访问第二行第三列

# 元组应用：固定配置、坐标config = ("localhost", 8080, "UTF-8")   # 服务器配置point = (10, 20)                        # 坐标点colors = ("red", "green", "blue")       # 固定颜色表# 函数返回多个值def get_user_info():    return "张三", 25, "程序员"name, age, job = get_user_info()        # 元组解包print(f"姓名：{name}，年龄：{age}，职业：{job}")# 作为字典键（因为不可变）locations = {    (40.7128, -74.0060): "纽约",    (51.5074, -0.1278): "伦敦"}

# 集合应用：去重、关系运算student_ids = {1001, 1002, 1003, 1001, 1002}  # 自动去重print(student_ids)  # {1001, 1002, 1003}# 集合运算class_a = {"张三", "李四", "王五"}class_b = {"李四", "王五", "赵六"}both = class_a & class_b        # 交集：两个班都有的人all_students = class_a | class_b  # 并集：所有学生only_a = class_a - class_b      # 差集：只在A班的人only_b = class_b - class_a      # 差集：只在B班的人unique = class_a ^ class_b      # 对称差集：只在一个班的人print(f"两班共有: {both}")print(f"所有学生: {all_students}")

# 字典应用：配置信息、映射关系student = {    "id": "2023001",    "name": "李华",    "scores": {"数学": 95, "英语": 88, "语文": 92},    "is_active": True}# 访问和修改print(f"学生姓名：{student['name']}")          # 学生姓名：李华student["age"] = 18                           # 添加新信息student["scores"]["数学"] = 98                # 修改嵌套值student.setdefault("city", "北京")             # 如果不存在则设置默认值# 遍历字典for key, value in student.items():    if isinstance(value, dict):               # 处理嵌套字典        print(f"{key}:")        for sub_key, sub_value in value.items():            print(f"  {sub_key}: {sub_value}")    else:        print(f"{key}: {value}")# 字典推导式word_count = {word: len(word) for word in ["apple", "banana", "cherry"]}print(word_count)  # {'apple': 5, 'banana': 6, 'cherry': 6}

开始↓需要存储键值对吗？├─ 是 → 选择【字典】↓ 否需要保证元素唯一吗？├─ 是 → 选择【集合】↓ 否数据需要修改吗？├─ 是 → 选择【列表】↓ 否处理的是文本吗？├─ 是 → 选择【字符串】↓ 否选择【元组】

# 字符串转列表text = "Python"char_list = list(text)                # ['P', 'y', 't', 'h', 'o', 'n']char_tuple = tuple(text)               # ('P', 'y', 't', 'h', 'o', 'n')# 列表转集合（去重）numbers = [1, 2, 2, 3, 3, 3]unique_numbers = set(numbers)          # {1, 2, 3}back_to_list = list(unique_numbers)    # [1, 2, 3]# 两个列表转字典keys = ["name", "age", "city"]values = ["张三", 25, "北京"]person = dict(zip(keys, values))       # {'name': '张三', 'age': 25, 'city': '北京'}# 字典键/值转列表student = {"name": "李华", "age": 20}names = list(student.keys())           # ['name', 'age']ages = list(student.values())          # ['李华', 20]# 嵌套转换matrix = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]flat_list = [num for row in matrix for num in row]  # [1, 2, 3, 4, 5, 6]

# 使用字典和列表组织数据students = [    {"name": "张三", "scores": {"数学": 85, "语文": 92, "英语": 78}},    {"name": "李四", "scores": {"数学": 91, "语文": 88, "英语": 95}}]# 计算平均分for student in students:    scores = student["scores"].values()    average = sum(scores) / len(scores)    print(f"{student['name']}的平均分: {average:.2f}")# 查找最高分科目for student in students:    max_subject = max(student["scores"], key=student["scores"].get)    max_score = student["scores"][max_subject]    print(f"{student['name']}的最高分科目: {max_subject} ({max_score}分)")

# 商品信息管理products = {    "BH60018": {"name": "苹果", "price": 8.5, "stock": 50, "category": "水果"},    "BH60019": {"name": "香蕉", "price": 6.0, "stock": 30, "category": "水果"},    "BH70012": {"name": "牛奶", "price": 15.0, "stock": 20, "category": "饮品"}}# 更新库存def update_stock(product_id, quantity):    if product_id in products:        products[product_id]["stock"] += quantity        stock = products[product_id]["stock"]        name = products[product_id]["name"]        print(f"更新成功！{name}库存: {stock}")        return True    else:        print("商品不存在！")        return False# 按类别筛选商品def filter_by_category(category):    return {pid: info for pid, info in products.items()             if info["category"] == category}# 使用函数update_stock("BH60018", -10)  # 售出10个苹果fruit_products = filter_by_category("水果")print("水果类商品:", fruit_products)

data = [1, 2, 3, 2, 1]unique_set = set(data)unique_list = list(dict.fromkeys(data))print(unique_set)print(unique_list)