【Python基础】4300 字Python列表使用总结，用心！
今天列表專題的目錄如下：
列表基礎
1 創建列表
2 訪問元素
3 添加元素
4 刪除元素
5 list 與 in
6 list 與數字
7 列表生成式
列表進階
8 其他常用API
9 列表實現棧
10 列表包含自身
11 插入元素性能分析
12 深淺拷貝
13 列表可變性
列表基礎
1 創建列表
列表是一個容器，使用一對中括號[]創建一個列表。
創建一個空列表：
a?=?[]?#?空列表創建一個含有 5 個整型元素的列表a：
a?=?[3,7,4,2,6]列表與我們熟知的數組很相似，但又有很大區別。
一般數組內的元素要求同一類型，但是列表內可含有各種不同類型，包括再嵌套列表。
如下，列表a包含三種類型：整形，字符串，浮點型：
如下列表a嵌套兩個列表：
2 訪問元素
列表訪問主要包括兩種：索引和切片。
如下，訪問列表a可通過我們所熟知的正向索引，注意從0開始；
也可通過Python特有的負向索引，
即從列表最后一個元素往前訪問，此時索引依次被標記為-1,-2,...,-5 ，注意從-1開始。
除了以上通過索引訪問單個元素方式外，
還有非常像matlab的切片訪問方式，這是一次訪問多個元素的方法。
切片訪問的最基本結構：中間添加一個冒號。
如下切片，能一次實現訪問索引為1到4，不包括4的序列：
In?[1]:?a=[3,7,4,2,6]In?[2]:?a[1:4] Out[2]:?[7,?4,?2]Python支持負索引，能帶來很多便利。比如能很方便的獲取最后三個元素：
In?[1]:?a=[3,7,4,2,6]In?[3]:?a[-3:] Out[3]:?[4,?2,?6]除了使用一個冒號得到連續切片外，
使用兩個冒號獲取帶間隔的序列元素，兩個冒號后的數字就是間隔長度：
In?[1]:?a=[3,7,4,2,6]In?[7]:?a[::2]?#?得到切片間隔為2 Out[7]:?[3,?4,?6]其實最全的切片結構：start:stop:interval，如下所示，獲得切片為：索引從1到5間隔為2:
In?[6]:?a=[3,7,4,2,6]In?[7]:?a[1:5:2] Out[7]:?[7,?2]3 添加元素
列表與數組的另一個很大不同，使用數組前，需要知道數組長度，便于從系統中申請內存。
但是，列表卻不需要預先設置元素長度。
它支持任意的動態添加元素，完全不用操心列表長短。
它會隨著數組增加或刪除而動態的調整列表大小。
這與數據結構中的線性表或向量很相似。
添加元素通常有兩類場景。
append一次添加1個元素，insert在指定位置添加元素：
In?[8]:?a=[3,7,4,2,6] In?[9]:?a.append(1)?#?append默認在列表尾部添加元素 In?[10]:?a Out[10]:?[3,?7,?4,?2,?6,?1]In?[11]:?a.insert(2,5)?#?insert?在索引2處添加元素5 In?[12]:?a Out[12]:?[3,?7,?5,?4,?2,?6,?1]extend或直接使用+實現一次添加多個元素：
In?[13]:?a.extend([0,10])#?一次就地添加0,10兩個元素 In?[14]:?a Out[14]:?[3,?7,?5,?4,?2,?6,?1,?0,?10]In?[15]:?b?=?a+[11,21]?#?+?不是就地添加，而是重新創建一個新的列表 In?[16]:?b Out[16]:?[3,?7,?5,?4,?2,?6,?1,?0,?10,?11,?21]這里面有一個重要細節，不知大家平時注意到嗎。
extend 方法實現批量添加元素時未創建一個新的列表，而是直接添加在原列表中，這被稱為in-place，就地。而b=a+list對象實際是創建一個新的列表對象，所以不是就地批量添加元素。
但是，a+=一個列表對象，+=操作符則就會自動調用extend方法進行合并運算。大家注意這些微妙的區別，不同場景選用不同的API，以此高效節省內存。
4 刪除元素
刪除元素的方法有三種：remove,pop,del.
remove直接刪除元素，若被刪除元素在列表內重復出現多次，則只刪除第一次：
In?[17]:?a=[1,2,3,2,4,2] In?[18]:?a.remove(2) In?[19]:?a Out[19]:?[1,?3,?2,?4,?2]pop方法若不帶參數默認刪除列表最后一個元素；若帶參數則刪除此參數代表的索引處的元素：
In[19]:?a?=?[1,?3,?2,?4,?2] In?[20]:?a.pop()?#?刪除最后一個元素 Out[20]:?2 In?[21]:?a Out[21]:?[1,?3,?2,?4]In?[22]:?a.pop(1)?#?刪除索引等于1的元素 Out[22]:?3 In?[23]:?a Out[23]:?[1,?2,?4]del與pop相似，刪除指定索引處的元素：
In?[24]:?a?=?[1,?2,?4] In?[25]:?del?a[1:]?#?刪除索引1到最后的切片序列 In?[26]:?a Out[26]:?[1]5 list 與 in
列表是可迭代的，除了使用類似c語言的索引遍歷外，還支持for item in alist這種直接遍歷元素的方法：
In?[28]:?a?=?[3,7,4,2,6] In?[29]:?for?item?in?a:...:?????print(item) 3 7 4 2 6in 與可迭代容器的結合，還用于判斷某個元素是否屬于此列表：
In?[28]:?a?=?[3,7,4,2,6] In?[30]:?4?in?a Out[30]:?TrueIn?[31]:?5?in?a Out[31]:?False6 list 與數字
內置的list與數字結合，實現元素的復制，如下所示：
In?[32]:?['Hi!']?*?4 Out[32]:?['Hi!',?'Hi!',?'Hi!',?'Hi!']表面上這種操作太方便，實際確實也很方便，比如我想快速打印20個-，只需下面一行代碼：
In?[33]:?'-'*20 Out[33]:?'--------------------'使用列表與數字相乘構建二維列表，然后第一個元素賦值為[1,2]，第二個元素賦值為[3,4]，第三個元素為[5] ：
In?[34]:?a?=?[[]]?*?3 In?[35]:?a[0]=[1,2] In?[36]:?a[1]=[3,4] In?[37]:?a[2]=[5] In?[38]:?a Out[38]:?[[1,?2],?[3,?4],?[5]]7 列表生成式
列表生成式是創建列表的一個方法，它與使用append等API創建列表相比，書寫更加簡潔。
使用列表生成式創建1到50的所有奇數列表：
a=[i?for?i?in?range(50)?if?i&1]列表進階
8 其他常用API
除了上面提到的方法外，列表封裝的其他方法還包括如下：
clear,index,count,sort,reverse,copy
clear 用于清空列表內的所有元素index 用于查找里面某個元素的索引:
In?[4]:?a=[1,3,7]In?[5]:?a.index(7) Out[5]:?2count 用于統計某元素的出現次數：
In?[6]:?a=[1,2,3,2,2,5]In?[7]:?a.count(2)?#?元素2出現3次 Out[7]:?3sort 用于元素排序，其中參數key定制排序規則。如下列表，其元素為元祖，根據元祖的第二個值由小到大排序：
In?[8]:?a=[(3,1),(4,1),(1,3),(5,4),(9,-10)]In?[9]:?a.sort(key=lambda?x:x[1])In?[10]:?a Out[10]:?[(9,?-10),?(3,?1),?(4,?1),?(1,?3),?(5,?4)]reverse 完成列表反轉：
In?[15]:?a=[1,3,-2]In?[16]:?a.reverse()In?[17]:?a Out[17]:?[-2,?3,?1]copy 方法在下面講深淺拷貝時會詳細展開。
9 列表實現棧
列表封裝的這些方法，實現棧這個常用的數據結構比較容易。棧是一種只能在列表一端進出的特殊列表，pop方法正好完美實現：
In?[23]:?stack=[1,3,5]In?[24]:?stack.append(0)?#?push元素0到尾端，不需要指定索引In?[25]:?stack Out[25]:?[1,?3,?5,?0]In?[26]:?stack.pop()?#?pop元素，不需指定索引，此時移出尾端元素 Out[26]:?0In?[27]:?stack Out[27]:?[1,?3,?5]由此可見Python的列表當做棧用，完全沒有問題，push 和 pop 操作的時間復雜度都為 O(1)
但是使用列表模擬隊列就不那么高效了，需要借助Python的collections模塊中的雙端隊列deque實現。
10 列表包含自身
列表的賦值操作，有一個非常有意思的問題，大家不妨耐心看一下。
In?[1]:?a=[1,3,5]In?[2]:?a[1]=a??#?列表內元素指向自身這樣相當于創建了一個引用自身的結構。
打印結果顯示是這樣的：
In?[3]:?a Out[3]:?[1,?[...],?5]中間省略號表示無限循環，這種賦值操作導致無限循環，這是為什么？下面分析下原因。
執行 a = [1,3,5] 的時候，Python 做的事情是首先創建一個列表對象 [1, 3, 5]，然后給它貼上名為a的標簽。
執行 a[1] = a 的時候，Python 做的事情則是把列表對象的第二個元素指向a所引用的列表對象本身。
執行完畢后，a標簽還是指向原來的那個對象，只不過那個對象的結構發生了變化。
從之前的列表 [1,3,5] 變成了 [1,[...], 5]，而這個[...]則是指向原來對象本身的一個引用。
如下圖所示：
可以看到形成一個環路：a[1]--->中間元素--->a[1]，所以導致無限循環。
11 插入元素性能分析
與常規數組需要預先指定長度不同，Python 中list不需要指定容器長度，允許我們隨意的添加刪除元素。
但是這種便捷性也會帶來一定副作用，就是插入元素的時間復雜度為O(n)，而不是O(1)，因為insert會導致依次移動插入位置后的所有元素。
為了加深對插入元素的理解，特意把cpython實現insert元素的操作源碼拿出來。
可以清楚看到insert元素時，插入位置處的元素都會后移一個位置，因此插入元素的時間復雜為O(n)，所以凡是涉及頻繁插入刪除元素的操作，都不太適合用list.
static?int ins1(PyListObject?*self,?Py_ssize_t?where,?PyObject?*v) {assert((size_t)n?+?1?<?PY_SSIZE_T_MAX);if?(list_resize(self,?n+1)?<?0)return?-1;if?(where?<?0)?{where?+=?n;if?(where?<?0)where?=?0;}if?(where?>?n)where?=?n;items?=?self->ob_item;//依次移動插入位置后的所有元素//?O(n)?時間復雜度for?(i?=?n;?--i?>=?where;?)?items[i+1]?=?items[i];Py_INCREF(v);items[where]?=?v;return?0; }12 深淺拷貝
list 封裝的copy 方法實現對列表的淺拷貝，淺拷貝只拷貝一層，具體拿例子說：
In?[38]:?c?=[1,3,5]In?[39]:?cc?=?c.copy()c和cc分別指向一片不同內存，示意圖如下：
這樣修改cc的第一個元素，原來c不受影響：
In?[40]:?cc[0]=10?#?修改cc第一個元素In?[41]:?cc Out[41]:?[10,?3,?5]In?[42]:?c?#?原來?c?不受影響 Out[42]:?[1,?3,?5]但是，如果內嵌一層列表，再使用copy時只拷貝一層：
In?[32]:?a=[[1,3],[4,2]]In?[33]:?ac?=?a.copy()In?[34]:?ac Out[34]:?[[1,?3],?[4,?2]]上面的示意圖清晰的反映出這一點，內嵌的列表并沒有實現拷貝。因此再修改內嵌的元素時，原來的列表也會受到影響。
In?[35]:?ac[0][0]=10In?[36]:?ac Out[36]:?[[10,?3],?[4,?2]]In?[37]:?a Out[37]:?[[10,?3],?[4,?2]]要想實現深度拷貝，需要使用Python模塊copy中的deepcopy方法。
13 列表可變性
列表是可變的，可變的對象是不可哈希的，不可哈希的對象不能被映射，因此不能被用作字典的鍵。
In?[51]:?a=[1,3] In?[52]:?d={a:'不能被哈希'}?#會拋出如下異常#?TypeError:?unhashable?type:?'list'但是，有時我們確實需要列表對象作為鍵，這怎么辦？
可以將列表轉化為元祖，元祖是可哈希的，所以能作為字典的鍵。
總結
以上就是列表專題的所有13個方面總結，目錄如下：
列表基礎
1 創建列表
2 訪問元素
3 添加元素
4 刪除元素
5 list 與 in
6 list 與數字
7 列表生成式
列表進階
8 其他常用API
9 列表實現棧
10 列表包含自身
11 插入元素性能分析
12 深淺拷貝
13 列表可變性
總結
這篇文章完成花費我好幾天時間，全文4200多字，多幅圖，全部是個人一字一字寫出來的。原創不易，歡迎三連支持，讓我更有動力堅持寫好下一個專題，完成整個施工。
總結
以上是生活随笔為你收集整理的【Python基础】4300 字Python列表使用总结，用心！的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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