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Python模糊基础点--集合中的交集、并集与差集特性、数据序列中的公共方法、列表集合字典推导式

Python 更新时间: 发布时间: 计算机考试归档 最新发布

Python模糊基础点--集合中的交集、并集与差集特性、数据序列中的公共方法、列表集合字典推导式

目录
  • 集合中的交集、并集与差集特性
  • 数据序列中的公共方法
    • 第一部分
    • 第二部分
    • 序列类型之间的相互转换
      • list():把某个序列类型的数据转化为列表
      • tuple():把某个序列类型的数据转化为元组
      • set():将某个序列转换成集合(集合可以快速完成列表去重并且不支持下标)
  • 列表集合字典推导式
    • 列表推导式
    • 字典推导式
    • 集合推导式

集合中的交集、并集与差集特性
s1 = {1, 2, 3}
s2 = {1, 4, 5}
print(s1 & s2)
print(s1 | s2)
print(s1 - s2)
print(s2 - s1)

数据序列中的公共方法

所谓的公共方法就是支持大部分数据序列。

第一部分
运算符描述支持的容器类型
+合并字符串、列表、元组
*复制字符串、列表、元组
in元素是否存在字符串、列表、元组、字典
not in元素是否不存在字符串、列表、元组、字典

演示:

l1 = [1, 2, 3]
l2 = [4, 5, 3]
print(l1 + l2)

s1 = "123"
s2 = "456"
print(s1 + s2)

t1 = (1, 2, 3)
t2 = (4, 5, 6)
print(t1 + t2)

print('-' * 10)
print([1] * 10)
print((10, ) * 10)

第二部分
编号函数描述
1len()计算容器中元素个数
2del或del()根据索引下标删除指定元素
3max()返回容器中元素最大值
4min()返回容器中元素最小值
5range(start, end, step)生成从start到end(不包含)的数字,步长为 step,供for循环使用
6enumerate()函数用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列,同时列出数据和数据下标,一般用在 for 循环当中。

演示:

d1 = {"1": 1, "2": 2, "3": 3}
del d1["1"]
print(d1)

l1 = [1, 2, 3]
del l1[1]
print(l1)

序列类型之间的相互转换 list():把某个序列类型的数据转化为列表
t = (1, 2, 3)
print(list(t))

s = {1, 2, 3}
print(list(s))

d = {"3": 1, "2": 2, "1": 3}
print(list(d))

tuple():把某个序列类型的数据转化为元组
l = [1, 2, 3]
print(tuple(l))

s = {1, 2, 3}
print(tuple(s))

set():将某个序列转换成集合(集合可以快速完成列表去重并且不支持下标)
l = [1, 2, 3, 3]
print(set(l))

t = (1, 2, 3, 3)
print(set(t))

列表集合字典推导式

推导式comprehensions(又称解析式),是Python的一种独有特性。推导式是可以从一个数据序列构建另一个新的数据序列(一个有规律的列表或控制一个有规律列表)的结构体。 共有三种推导:列表推导式、集合推导式、字典推导式。

列表推导式
变量名 = [表达式 for 变量 in 列表 for 变量 in 列表]
变量名 = [表达式 for 变量 in 列表 if 条件]
l1 = [f"{i}--{j}" for i in range(1, 3) for j in range(4, 6)]
print(l1)
l1_ = []
for i in range(1, 3):
    for j in range(4, 6):
        l1_.append(f"{i}--{j}")
print(l1_)

l2 = [i for i in range(1, 10) if i % 2 == 0]
print(l2)
l2_ = []
for i in range(1, 10):
    if i % 2 == 0:
        l2_.append(i)
print(l2_)

字典推导式

案例1:创建一个字典:字典key是1-5数字,value是这个数字的2次方。

dict1 = {i:i**2 for i in range(1,6)}
print(dict1)

案例2:把两个列表合并为一个字典

list1 = ['name', 'age', 'gender']
list2 = ['Tom', 20, 'male']

person = {list1[i]:list2[i] for i in range(len(list1))}
print(person)

案例3:提取字典中目标数据

counts = {'MBP': 268, 'HP': 125, 'DELL': 201, 'Lenovo': 199, 'ACER': 99}

# 需求:提取上述电脑数量大于等于200的字典数据
counts = {key:value for key, value in counts.items() if value >= 200}
print(counts)

集合推导式

因为列表推导式的原因,可能大家觉得集合推导式很没有必要。

其实不然。集合推导式的最大的优点就是去重。

l1 = [1, 1, 2]
l = [i ** 2 for i in l1]
print(l)
s = {i ** 2 for i in l1}
print(s)

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