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在 Python 中#xff0c;有多种类型和数据结构可用于存储和组织数据。以下是一些常见的类型和… 文章目录 python 中有哪些类型或数据结构什么是有序和无序什么是可变和不可变字典中什么类型可以当做key去使用闭包是什么装饰器是什么 python 中有哪些类型或数据结构
在 Python 中有多种类型和数据结构可用于存储和组织数据。以下是一些常见的类型和数据结构
数值型Numeric Types用于表示数字的类型包括整数int、浮点数float和复数complex等。字符串String用于表示文本数据的类型由一系列字符组成使用单引号或双引号括起来。列表List可变的有序序列可以包含不同类型的元素。使用方括号括起元素之间使用逗号分隔。元组Tuple不可变的有序序列与列表类似但元素不可修改。使用圆括号括起元素之间使用逗号分隔。集合Set无序的数据集合没有重复元素支持基本的集合操作如并集、交集、差集等。字典Dictionary无序的键值对集合每个元素由一个唯一键和对应的值组成用大括号括起键和值之间使用冒号分隔。布尔型Boolean表示真或假的值只有两个取值True 和 False。零值None表示空和缺失的特殊对象常用于表示一个没有值的变量。
除了上述基本类型和数据结构Python 还提供了许多其他类型和数据结构如字节串bytes、字节数组bytearray、范围range、枚举enum等。此外还可以使用模块和库来引入自定义的数据结构和类型以满足特定的编程需求。
这些类型和数据结构在 Python 中非常常用开发者可以根据具体的需求选择合适的类型来存储和操作数据。
什么是有序和无序
有序Ordered和无序Unordered是描述数据的排列方式或组织形式的概念。
有序指的是数据的元素按照一定的顺序进行排列并且这个顺序是可以预测和可靠的。在有序数据中元素之间存在一种明确的关系或结构。通过索引或位置我们可以访问和获取特定位置的元素。常见的有序数据结构包括列表List、元组Tuple、字符串String等。
例如一个列表 [1, 2, 3, 4] 是有序的其中元素按照从左到右的顺序排列。我们可以使用索引来访问特定位置的元素如 my_list[0] 表示获取列表中的第一个元素。
相反无序指的是数据的元素没有明确的顺序或排列方式。元素在容器中不存在特定的位置或索引因此不能准确地预测或确定元素的顺序。常见的无序数据结构包括集合Set、字典Dictionary等。
例如一个集合 {1, 2, 3, 4} 是无序的其中元素之间没有特定的顺序。我们不能使用索引来获取某个元素只能通过成员关系判断一个元素是否存在于集合中。
需要注意的是有序和无序仅描述了数据的排列方式并不代表数据的值或内容的有序或无序。在有序数据结构中元素的值仍然可以是无序的而在无序数据结构中元素的值也可以按一定的方式进行组织和排序。
什么是可变和不可变
可变Mutable和不可变Immutable是描述数据对象是否可以被修改的概念。
可变指的是数据对象的值可以被修改或改变。这意味着在对可变对象进行操作时可以更改其内部的状态或内容而对象的身份或标识不会改变。可变对象可以添加、删除或更新其元素。常见的可变对象包括列表List、字典Dictionary、集合Set等。
例如对于一个列表 [1, 2, 3]我们可以执行操作来添加一个新元素如 my_list.append(4)此时该列表就会改变并包含新的元素。
相反不可变指的是数据对象的值不能被修改或改变。当尝试修改不可变对象时实际上是创建了一个新的对象而原始对象保持不变。不可变对象的值在创建后就无法更改。常见的不可变对象包括整数int、浮点数float、字符串string、元组tuple等。
例如对于一个字符串 Hello我们不能直接在原始字符串上进行修改但可以通过创建新的字符串来进行操作如 new_string my_string World此时会生成一个新的字符串对象。
不可变对象的优点包括更安全和可靠。由于不可变对象不可更改因此在多个引用之间共享时不会出现意外的副作用或不一致的结果。
需要注意的是对一个变量重新赋值并不改变原始对象的可变性。例如对一个可变对象重新赋值后该变量引用了一个新的对象但原始对象仍然存在于内存中因此它的内部状态可以被修改。而对一个不可变对象重新赋值时会创建一个新的对象原始对象也不会改变。
a [1, 2, 3, 4]
print(id(a)) # 1534040865600a.append(5)
print(id(a)) # 1534040865600c a
print(id(c)) # 2394275183424b a.copy()
print(id(b)) # 2989132595456print(a b) # Trueprint(a is b) # False当你修改列表的时候他的id不会改变。这就是可变a cxk
print(id(a)) # 2874637880752
a d
print(a, id(a)) # 2874637880560当你修改元组就压根不能修改
字符串可以修改但是改后id会变这就是不可变字典中什么类型可以当做key去使用
在字典中只有不可变的数据类型可以作为键key使用。这是因为字典的键需要具备哈希hash的特性而哈希值是通过键的内容计算得到的。
以下是一些常见的可作为字典键的数据类型
整数int整数是不可变的可以作为字典的键。浮点数float浮点数也是不可变的可以作为字典的键。字符串str字符串是不可变的常用作字典的键。元组tuple元组是不可变的因此可以作为字典的键。但要注意元组只有当其内部的元素也都是不可变类型时才能作为字典的键。
以下是一些不能作为字典键的数据类型
列表list列表是可变的因此不能作为字典的键。字典dictionary字典本身是可变的所以不能作为字典的键。集合set集合是可变的不能作为字典的键。
需要注意的是虽然字符串和整数是可哈希的并且可以作为字典的键但相同内容的字符串对象或整数对象在内存中只有一个实例并且具有相同的哈希值。这意味着当使用相同内容的字符串或整数作为键时它们会被视为相同的键并且只能在字典中出现一次。如果尝试使用列表、字典或集合作为键则会引发 TypeError 异常。
闭包是什么
闭包Closure是指在一个函数内部定义的函数并且该内部函数可以访问外部函数的变量、参数以及定义的其他函数。闭包可以捕获外部函数的状态包括局部变量、参数等并将其保存起来使得外部函数的状态在内部函数被调用时仍然保持有效。
在Python中当一个内部函数引用了外部函数的变量时就会形成一个闭包。闭包函数可以像普通函数一样被调用并且可以访问外部函数的变量即使外部函数已经执行结束。
下面是一个简单的示例
pythonCopy Codedef outer_function(x):def inner_function(y):return x yreturn inner_functionclosure outer_function(10)
print(closure(5)) # 输出 15上述代码中outer_function 是一个外部函数它接受一个参数 x并在内部定义了 inner_function。inner_function 可以访问外部函数的参数 x并返回 x y 的结果。
通过调用 outer_function(10)我们得到一个闭包 closure它绑定了 x 的值为 10。然后我们再次调用 closure(5)实际上是调用了内部函数 inner_function并传入参数 y 值为 5。最终的结果是 10 5即 15。
闭包在编程中有一些应用场景其中一个常见的是延迟计算。通过使用闭包我们可以将一些状态或变量的绑定延迟到函数被调用的时候从而实现一些特定的功能例如惰性求值、缓存等。
需要注意的是在使用闭包时要注意处理外部函数变量的生命周期避免出现意外的问题如变量泄漏等。
装饰器是什么
装饰器利用了闭包中内部函数可以访问外部函数参数的特征 和 函数可以当做参数传递的特征实现。
def logger(func):def wrapper(*args, **kwargs):print(Function {}() is called with arguments: {}, {}.format(func.__name__, args, kwargs))result func(*args, **kwargs)print(Function {}() returns: {}.format(func.__name__, result))return resultreturn wrapperlogger
def add(a, b):return a badd(2, 3) # 输出: Function add() is called with arguments: (2, 3), {}# Function add() returns: 5
