文章目录
- Python列表全面解析:从入门到精通
- 一、列表基础
-
- 二、列表的基本操作(基础)
-
- 三、列表的常用方法(基础)
- 1. 添加元素的方法
- 2. 删除元素的方法
- 3. 查找和统计方法
- 4. 排序和反转
- 四、列表的高级操作
-
- 五、列表与其他数据结构的转换
- 六、性能考虑
- 七、总结图表
- Python列表方法速查表
- 补充说明表格
- 记忆技巧图示
Python列表全面解析:从入门到精通
列表(List)是Python中最常用的数据结构之一,它像一个可以装各种东西的"魔法盒子",有序且可变。下面我将用通俗易懂的方式,结合代码示例和图示,全面讲解列表的属性和方法。
一、列表基础
1. 什么是列表?
列表是一个有序的可变序列,用方括号[]
表示,元素之间用逗号分隔。如果你学过javascript的话就相当于里面的数组。
fruits = ['苹果', '香蕉', '橙子']
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
mixed = [1, 'hello', 3.14, True]
2. 列表特性总结表
特性 | 说明 | 示例 |
---|
有序性 | 元素按插入顺序排列 | [1,2] != [2,1] |
可变性 | 可以修改内容 | lst[0] = 10 |
可重复 | 允许相同元素 | [1,1,2] 有效 |
可嵌套 | 元素可以是列表 | [[1,2], [3,4]] |
动态大小 | 可随时增减元素 | append() , pop() |
二、列表的基本操作(基础)
1. 访问元素
colors = ['红', '绿', '蓝', '黄']
print(colors[0])
print(colors[-1])
print(colors[1:3])
print(colors[::2])
print(colors[::-1])
图示索引关系:
正向索引: 0 1 2 3↓ ↓ ↓ ↓
列表: ['红','绿','蓝','黄']↑ ↑ ↑ ↑
负向索引: -4 -3 -2 -1
2. 修改列表
colors = ['红', '绿', '蓝']
colors[1] = '紫'
print(colors)
colors[0:2] = ['黑', '白']
print(colors)
三、列表的常用方法(基础)
1. 添加元素的方法
方法 | 描述 | 示例 | 结果 |
---|
append(x) | 在末尾添加一个元素 | [1,2].append(3) | [1,2,3] |
extend(iterable) | 扩展多个元素 | [1,2].extend([3,4]) | [1,2,3,4] |
insert(i, x) | 在指定位置插入 | [1,3].insert(1,2) | [1,2,3] |
nums = [1, 2, 3]nums.append(4)
nums.extend([5, 6])
nums.insert(0, 0)
2. 删除元素的方法
方法 | 描述 | 示例 | 结果 |
---|
remove(x) | 删除第一个匹配项 | [1,2,2].remove(2) | [1,2] |
pop([i]) | 删除并返回指定位置元素 | [1,2,3].pop(1) | 返回2,列表变[1,3] |
clear() | 清空列表 | [1,2].clear() | [] |
items = ['苹果', '香蕉', '橙子', '香蕉']items.remove('香蕉')
popped = items.pop()
items.clear()
3. 查找和统计方法
方法 | 描述 | 示例 | 结果 |
---|
index(x) | 返回第一个匹配项的索引 | ['a','b'].index('b') | 1 |
count(x) | 统计元素出现次数 | [1,1,2].count(1) | 2 |
in 操作符 | 检查元素是否存在 | 'a' in ['a','b'] | True |
letters = ['a', 'b', 'c', 'a', 'b']print(letters.index('b'))
print(letters.count('a'))
print('c' in letters)
4. 排序和反转
方法 | 描述 | 示例 | 结果 |
---|
sort() | 原地排序(默认升序) | [3,1,2].sort() | [1,2,3] |
reverse() | 原地反转列表 | [1,2,3].reverse() | [3,2,1] |
sorted() | 返回新排序列表 | sorted([3,1,2]) | [1,2,3] |
nums = [3, 1, 4, 2]nums.sort()
nums.reverse() new_nums = sorted(nums)
四、列表的高级操作
1. 列表复制
original = [1, 2, 3]
copy1 = original.copy()
copy2 = list(original)
copy3 = original[:]
import copy
deep_copy = copy.deepcopy(original)
2. 列表生成式
squares = [x**2 for x in range(1, 11)]
even_squares = [x**2 for x in range(1, 11) if x % 2 == 0]
3. 列表解包
first, *middle, last = [1, 2, 3, 4, 5]
print(first)
print(middle)
print(last)
五、列表与其他数据结构的转换
words = ['Hello', 'World']
sentence = ' '.join(words)
new_list = sentence.split()
my_tuple = tuple([1, 2, 3])
my_list = list((1, 2, 3))
my_set = set([1, 2, 2, 3])
my_list = list({1, 2, 3})
六、性能考虑
操作 | 时间复杂度 | 说明 |
---|
索引/赋值 | O(1) | 非常快速 |
append/pop | O(1) | 在末尾操作很快 |
insert/remove | O(n) | 需要移动元素 |
查找(in) | O(n) | 需要遍历列表 |
sort | O(n log n) | 较复杂的排序算法 |
使用建议:
- 频繁增删:考虑使用
collections.deque
- 频繁查找:考虑使用
set
或dict
七、总结图表
列表方法速查表:
Python列表方法速查表
类别 | 方法/操作 | 示例 | 结果/返回值 | 说明 |
---|
添加元素 | append(x) | [1,2].append(3) | [1,2,3] | 在末尾添加单个元素 |
| extend(iter) | [1,2].extend([3,4]) | [1,2,3,4] | 扩展多个元素(合并列表) |
| insert(i,x) | [1,3].insert(1,2) | [1,2,3] | 在指定位置插入元素 |
删除元素 | remove(x) | [1,2,2].remove(2) | [1,2] | 删除第一个匹配项 |
| pop([i]) | [1,2,3].pop(1) | 返回2 ,列表变[1,3] | 删除并返回指定位置元素 |
| clear() | [1,2].clear() | [] | 清空列表 |
查找统计 | index(x) | ['a','b'].index('b') | 1 | 返回第一个匹配项的索引 |
| count(x) | [1,1,2].count(1) | 2 | 统计元素出现次数 |
| in 操作符 | 'a' in ['a','b'] | True | 检查元素是否存在 |
排序操作 | sort() | [3,1,2].sort() | 原列表变[1,2,3] | 原地排序(默认升序) |
| reverse() | [1,2,3].reverse() | 原列表变[3,2,1] | 原地反转列表 |
| sorted() | sorted([3,1,2]) | 返回新列表[1,2,3] | 返回排序后的新列表(原列表不变) |
补充说明表格
符号 | 说明 | 示例 |
---|
x | 表示任意类型的元素 | 'a' , 1 , True 等 |
iter | 表示可迭代对象(如列表、元组) | [3,4] , (5,6) 等 |
i | 表示索引位置(从0开始) | 0 表示第一个元素 |
[i] | 表示可选参数(方括号内) | pop() 默认i=-1 |
记忆技巧图示
添加元素三兄弟:append() → 尾巴加一个🍎 → [🍏,🍌].append(🍎) → [🍏,🍌,🍎]extend() → 尾巴接一串🍇 → [🍏,🍌].extend([🍇,🍓]) → [🍏,🍌,🍇,🍓]insert() → 插队到指定位置 → [🍏,🍌].insert(1,🍊) → [🍏,🍊,🍌]删除元素三剑客:remove() → 干掉第一个坏人 → [👮,😈,😈].remove(😈) → [👮,😈]pop() → 抓走指定位置的人 → [👨,👩,👴].pop(1) → 返回👩,剩下[👨,👴]clear() → 清场大扫除 → [🗑️,📦].clear() → []
通过这篇指南,你应该对Python列表有了全面的了解。列表是Python编程中最基础也最重要的数据结构之一,熟练掌握它会让你的编程工作更加得心应手!