2.1 数据类型和数据结构

本节以元组和字典为代表介绍数据结构。

原始数据类型

Python 有一些原始数据类型：

• 整数
• 浮点数
• 字符串（文本）

空类型

email_address = None 

None 常用作可选值或缺失值的占位符。它在条件语句中计算为 False。

if email_address:     send_email(email_address, msg) 

数据结构

实际的程序具有更复杂的数据。例如，关于股票的持有信息：

100 shares of GOOG at $490.10 

这是一个包含三个部分的“对象”：

• 股票的名称或符号（”GOOG”，字符串）
• 股份数目（ 100，整数）
• 价格（ 490.10 ，浮点数）

元组

元组是分组在一起的值的集合。

示例：

s = ('GOOG', 100, 490.1) 

有时候会在语法上省略 () 。

s = 'GOOG', 100, 490.1 

特殊情况（ 0 元组，1 元组）。

t = ()            # An empty tuple w = ('GOOG', )    # A 1-item tuple 

元组一般用来表示简单的记录或结构。

通常，它是由多个部分组成的单个对象。这有一个很好的类比：元组就像数据库表中的一行。

元组的内容是有序的（类似于数组）。

s = ('GOOG', 100, 490.1) name = s[0]                 # 'GOOG' shares = s[1]               # 100 price = s[2]                # 490.1 

但是，元组的内容无法修改。

>>> s[1] = 75 TypeError: object does not support item assignment 

你可以基于当前元组创建一个新元组。

s = (s[0], 75, s[2]) 

元组打包

元组更多的是把相关的项打包到一个实体（ entity ）中。

s = ('GOOG', 100, 490.1) 

然后，该元组很容易作为单个对象传递给程序的其它部分。

元组拆包

要在其它地方使用元组，可以把元组的各部分拆包为变量。

name, shares, price = s print('Cost', shares * price) 

左侧变量的数目必须与元组的结构匹配。

name, shares = s     # ERROR Traceback (most recent call last): ... ValueError: too many values to unpack 

元组与列表

元组看起来像只读列表。但是，元组最常用于由多个部分组成的单项。列表通常是类型相同的项的集合，

record = ('GOOG', 100, 490.1)       # A tuple representing a record in a portfolio  symbols = [ 'GOOG', 'AAPL', 'IBM' ]  # A List representing three stock symbols 

字典

字典是键到值的映射。有时，字典也称为哈希表（ hash table ）或关联数组（ associative array ）。键用作访问值的索引。

s = {     'name': 'GOOG',     'shares': 100,     'price': 490.1 } 

常见操作

要从字典中获取值，请使用键名。

>>> print(s['name'], s['shares']) GOOG 100 >>> s['price'] 490.10 >>> 

要添加或修改值，请使用键名进行分配。

>>> s['shares'] = 75 >>> s['date'] = '6/6/2007' >>> 

要删除值，请使用 del 语句。

>>> del s['date'] >>> 

为什么使用字典？

当存在很多不同的值并且可能会修改或操作这些值时，字典很有用。字典使代码更具可读性。

s['price'] # vs s[2] 

练习

在上次的几个练习中，编写了一个取数据文件 Data/portfolio.csv 的程序 。使用 csv 模块，可以轻松地逐行读取文件。

>>> import csv >>> f = open('Data/portfolio.csv') >>> rows = csv.reader(f) >>> next(rows) ['name', 'shares', 'price'] >>> row = next(rows) >>> row ['AA', '100', '32.20'] >>> 

尽管读取文件很容易，但是与读取数据相比，通常使用数据做更多的事情。例如，也许想存储它并对其执行一些计算。不幸的是，原始的数据“行”并不能这样做。例如，即使是简单的数学计算也不行。

>>> row = ['AA', '100', '32.20'] >>> cost = row[1] * row[2] Traceback (most recent call last):     File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: can't multiply sequence by non-int of type 'str' >>> 

要执行更多的操作，通常需要以某种方式解释原始数据，并将其转换为更有用的对象类型，以便以后处理。有两种简单的方式可以选择：元组或者字典。

练习 2.1：元组

在交互式提示符下，创建以下代表上一行的元组，但数字列要转换为恰当的数字。

>>> t = (row[0], int(row[1]), float(row[2])) >>> t ('AA', 100, 32.2) >>> 

使用这种方式，现在可以使用股份数目乘以价格来计算总价，

>>> cost = t[1] * t[2] >>> cost 3220.0000000000005 >>> 

在 Python 中，数学没用了吗？结果为什么是 3220.0000000000005 ？

这是计算机上浮点硬件的产物，只能在二进制（而不是十进制）中准确表示小数。即使是涉及十进制小数的简单计算，也会引入小的误差。这很正常，如果你之前没有见过，可能会有点惊讶。

虽然在所有使用浮点小数的编程语言中都会发生这种情况，但是打印的时候可以把它隐藏，例如：

>>> print(f'{cost:0.2f}') 3220.00 >>> 

元组是只读的。可以通过尝试把股份数目改为 75 来验证这点。

>>> t[1] = 75 Traceback (most recent call last):     File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: 'tuple' object does not support item assignment >>> 

尽管无法更改元组的内容，但是始终可以创建一个全新的元组来替换旧的元组。

>>> t = (t[0], 75, t[2]) >>> t ('AA', 75, 32.2) >>> 

每当像这样重新分配现有变量名时，旧值就会被丢弃。虽然上面的赋值可能看起来像在修改元组，但实际上是在创建一个新的元组，并且将旧的元组丢弃。

元组通常用于将值打包或拆包到变量中。请尝试以下操作：

>>> name, shares, price = t >>> name 'AA' >>> shares 75 >>> price 32.2 >>> 

取上面的变量并将其打包回元组中：

>>> t = (name, 2*shares, price) >>> t ('AA', 150, 32.2) >>> 

练习 2.2：把字典当作数据结构

可以创建字典来替代元组。

>>> d = {         'name' : row[0],         'shares' : int(row[1]),         'price'  : float(row[2])     } >>> d {'name': 'AA', 'shares': 100, 'price': 32.2 } >>> 

计算持有的总价：

>>> cost = d['shares'] * d['price'] >>> cost 3220.0000000000005 >>> 

将此示例与上面涉及元组的相同的计算进行比较，将股份数目修改为 75 。

>>> d['shares'] = 75 >>> d {'name': 'AA', 'shares': 75, 'price': 32.2 } >>> 

与元组不同，字典可以自由修改。添加一些属性：

>>> d['date'] = (6, 11, 2007) >>> d['account'] = 12345 >>> d {'name': 'AA', 'shares': 75, 'price':32.2, 'date': (6, 11, 2007), 'account': 12345} >>> 

练习 2.3: 字典的其它操作

如果将一个字典转换为列表，则将获得其所有的键：

>>> list(d) ['name', 'shares', 'price', 'date', 'account'] >>> 

类似地，如果使用 for 语句对字典进行迭代，则将获得其所有的键。

>>> for k in d:         print('k =', k)  k = name k = shares k = price k = date k = account >>> 

尝试使用这个同时执行查找的变体：

>>> for k in d:         print(k, '=', d[k])  name = AA shares = 75 price = 32.2 date = (6, 11, 2007) account = 12345 >>> 

也可以使用 keys() 方法获得所有的键：

>>> keys = d.keys() >>> keys dict_keys(['name', 'shares', 'price', 'date', 'account']) >>> 

在这里，keys() 稍微有点不同，它返回的是一个 dict_keys 对象。

这是对原始字典的覆盖，它始终提供当前字典的键——即使字典改变了。例如，试试一下操作：

>>> del d['account'] >>> keys dict_keys(['name', 'shares', 'price', 'date']) >>> 

请注意，尽管没有再次调用 d.keys() ，但键'account' 消失了。

一个更优雅地一起使用键和值的方式是使用 items() 方法。这可以获得键值组成的元组 (key, value)。

>>> items = d.items() >>> items dict_items([('name', 'AA'), ('shares', 75), ('price', 32.2), ('date', (6, 11, 2007))]) >>> for k, v in d.items():         print(k, '=', v)  name = AA shares = 75 price = 32.2 date = (6, 11, 2007) >>> 

如果有类似于 items 的元组，那么可以使用 dict() 函数创建一个字典。请尝试以下操作：

>>> items dict_items([('name', 'AA'), ('shares', 75), ('price', 32.2), ('date', (6, 11, 2007))]) >>> d = dict(items) >>> d {'name': 'AA', 'shares': 75, 'price':32.2, 'date': (6, 11, 2007)} >>> 

注：完整翻译见 https://github.com/codists/practical-python-zh