这篇“Python中的Tuple操作实例分析”文章的知识点大部分人都不太理解,所以小编给大家总结了以下内容,内容详细,步骤清晰,具有一定的借鉴价值,希望大家阅读完这篇文章能有所收获,下面我们一起来看看这篇“Python中的Tuple操作实例分析”文章吧。在Python中,通过数据结构来保存项目中重要的数据信息。Python语言内置了多种数据结构,例如列表,元组,字典和集合等。本堂课我们来讲一讲Python中举足轻重的一大数据结构——元组。在Python中,我们可以将元组看作一种特殊的列表。它与列表唯一的不同在于:元组内的数据元素不能发生改变【这个不变——不但不能改变其中的数据项,而且也不能添加和删除数据项!】。当我们需要创建一组不可改变的数据时,通常是将这些数据放进元组中~在Python中,创建元组的基本形式是以小括号“()”将数据元素括起来,各个元素之间用逗号“,”隔开。如下:元组和字符串以及列表类似,索引都是从0开始,并且可以进行截取和组合等操作。如下:虽然在开头就说元组不可变,但是它还是有个被支持的骚操作——元组之间进行连接组合:虽然元组不可变,但是却可以通过del语句删除整个元组。如下:元组是不可变,但是我们可以通过使用内置方法来操作元组。常用的内置方法如下:len(tuple)免费云主机域名:计算元组元素个数;max(tuple):返回元组中元素的最大值;min(tuple):返回元组中元素的最小值;tuple(seq):将列表转换为元组。其实更多时候,我们是将元组先转换为列表,操作之后再转换为元组(因为列表具有很多方法~)。(1)Python允许将一个包含N个元素的元组或序列分别为N个单独的变量。这是因为Python语法允许任何序列/可迭代对象通过简单的赋值操作分解为单独的变量,唯一的要求是变量的总数和结构要与序列相吻合。如下:如果要分解未知或任意长度的可迭代对象,上述分解操作岂不直接很nice!通常在这类可迭代对象中会有一些已知的组件或模式(例如:元素1之后的所有内容都是电话号码),利用“*”星号表达式分解可迭代对象后,使得开发者能轻松利用这些模式,而无须在可迭代对象中做复杂操作就能得到相关的元素。在Python中,星号表达式在迭代一个变长的元组序列时十分有用。如下演示分解一个待标记元组序列的过程。(2)在Python中迭代处理列表或元组等序列时,有时需要统计最后几项记录以实现历史记录统计功能。使用内置的deque实现:如下——演示了将序列中的最后几项作为历史记录的过程。123.txt:pythonpythonpythonpythonpythonpythonpythonpython
python在上述代码中,对一系列文本行实现了简单的文本匹配操作,当发现有合适的匹配时,就输出当前的匹配行以及最后检查过的N行文本。使用deque(maxlen=N)创建了一个固定长度的队列。当有新记录加入而使得队列变成已满状态时,会自动移除最老的那条记录。当编写搜索某项记录的代码时,通常会用到含有yield关键字的生成器函数,它能够将处理搜索过程的代码和使用搜索结果的代码成功解耦开来。使用内置模块heapq可以实现一个简单的优先级队列。如下——演示了实现一个简单的优先级队列的过程。在上述代码中,利用heapq模块实现了一个简单的优先级队列,第一次执行pop()操作时返回的元素具有最高的优先级。拥有相同优先级的两个元素(foo和grok)返回的顺序,同插入到队列时的顺序相同。函数heapq.heappush()和heapq.heappop()分别实现了列表_queue中元素的插入和移除操作,并且保证列表中的第一个元素的优先级最低。函数heappop()总是返回“最小”的元素,并且因为push和pop操作的复杂度都是O(log2N),其中N代表堆中元素的数量,因此就算N的值很大,这些操作的效率也非常高。上述代码中的队列以元组 (-priority, index, item)的形式组成,priority取负值是为了让队列能够按元素的优先级从高到底排列。这和正常的堆排列顺序相反,一般情况下,堆是按从小到大的顺序进行排序的。变量index的作用是将具有相同优先级的元素以适当的顺序排列,通过维护一个不断递增的索引,元素将以它们加入队列时的顺序排列。但是当index在对具有相同优先级的元素间进行比较操作,同样扮演一个重要的角色。在Python中,如果以元组(priority, item)的形式存储元素,只要它们的优先级不同,它们就可以进行比较。但是如果两个元组的优先级相同,在进行比较操作时会失败。这时可以考虑引入一个额外的索引值,以(priority, index, item)的方式建立元组,因为没有哪两个元组会有相同的index值,所以这样就可以完全避免上述问题。一旦比较操作的结果可以确定,Python就不会再去比较剩下的元组元素了。如下——演示了实现一个简单的优先级队列的过程:以上就是关于“Python中的Tuple操作实例分析”这篇文章的内容,相信大家都有了一定的了解,希望小编分享的内容对大家有帮助,若想了解更多相关的知识内容,请关注百云主机行业资讯频道。
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