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一、列表（List）

✅ 定义与特点：

a = [1, "str", True]

• 有序、可变

• 支持增删改查（append, remove, insert, pop 等）

• 元素类型不限制

• 底层为动态数组

🧠 实际开发例子：

1. 批量存储用户输入

   user_inputs = [] for _ in range(3): user_inputs.append(input("Enter a value: "))

2. 处理 CSV 数据行

   import csv with open("data.csv") as f: reader = csv.reader(f) rows = [row for row in reader]

👍 优点：

• 灵活，能存储任意类型

• 操作丰富，语法简洁

👎 缺点：

• 查找慢（O(n)）

• 占内存比 array 大

• 不适合大规模数值计算（推荐用 numpy）

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二、元组（Tuple）

✅ 定义与特点：

b = (1, "data", 3.14)

• 有序、不可变

• 支持索引访问

• 可作为 dict 的键

🧠 实际开发例子：

1. 函数多返回值

   def get_stats(): return (200, "OK") status_code, message = get_stats()

2. 缓存系统中的复合键

   cache = {} user_id, item_id = 42, 100 cache[(user_id, item_id)] = "cached_result"

👍 优点：

• 数据安全，不易被修改

• 可用于 dict key、set 元素

👎 缺点：

• 无法修改，需整体替换

• 可读性差于命名元组（建议用 namedtuple）

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三、字典（Dict / 哈希表）

✅ 定义与特点：

c = {"name": "Alice", "age": 30}

• 无序（Python 3.7+ 实际有序）

• 键必须可哈希（如 str、int、tuple）

• 查找速度快，O(1)

🧠 实际开发例子：

1. JSON 数据处理

   import json user_data = json.loads('{"id": 1, "name": "Tom"}')

2. 配置文件解析

   config = {"host": "localhost", "port": 8080}

3. 计数器功能

   counts = {} for item in ['a', 'b', 'a']: counts[item] = counts.get(item, 0) + 1

👍 优点：

• 快速键值映射

• 语义清晰（键名表达含义）

👎 缺点：

• 键要求不可变对象

• 内存占用较大

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四、数组（array.array）

✅ 定义与特点：

import array d = array.array('i', [1, 2, 3])

• 元素类型统一（如整数 'i'）

• 占用内存少，操作快

• 不支持混合类型

🧠 实际开发例子：

1. 从传感器读取大量整数数据

   import array sensor_data = array.array('h') # short 类型 sensor_data.frombytes(serial_input.read(64))

2. 高效存储图片像素值

   grayscale_pixels = array.array('B', [0, 128, 255])

👍 优点：

• 节省内存（比 list 更轻）

• 性能高于 list（但低于 NumPy）

👎 缺点：

• 类型固定

• 使用不如 list 灵活

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五、哈希表（由 Dict 实现）

✅ 定义与特点：

• 哈希表并非 Python 原语，但 dict 是其直接实现

• 基于哈希函数进行快速键值定位

🧠 实际开发例子：

1. URL 缓存系统

   cache = {} def get_page(url): if url in cache: return cache[url] response = fetch_url(url) cache[url] = response return response

2. 计数和分组操作

   from collections import defaultdict groups = defaultdict(list) for name, dept in employees: groups[dept].append(name)

👍 优点：

• 极快的查找和插入（O(1)）

• 基础结构强大，支持多种映射用途

👎 缺点：

• 哈希冲突需处理

• 键必须是可哈希对象

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六、对比总结表格：

特性	list	tuple	dict	array	hash table
可变性	✅	❌	✅	✅（但元素类型固定）	✅（底层实现）
有序性	✅	✅	✅(3.7+)	✅	❌
元素类型	任意	任意	键值任意	限定（如整数）	限定键需可哈希
查找性能	O(n)	O(n)	O(1)	O(n)	O(1)
内存效率	一般	高	较高	高	较高
适用场景	一般集合	固定数据	映射存储	数值密集型	快速检索

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🔚 建议使用场景小结：

任务类型	推荐结构	原因
有序集合，需要频繁修改	list	灵活易用
多值返回，不可修改	tuple	安全性高，支持解构
需要键值存储，频繁查找	dict	查找快，结构清晰
数值密集型，如图像、传感器数据	array / numpy	节省内存，性能好
快速索引，缓存优化	dict (哈希表)	支持 O(1) 访问，广泛用于缓存等高性能应用