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
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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