翻译：《实用的 Python 编程》02_02_Containers
2.2 容器
本节讨论列表（ list ），字典（ dict ）和集合（ set ）。
概述
通常，程序必须处理许多对象。
- 股票的投资组合
- 股票价格表
这里有三种主要的选择（译注：数据结构）可以使用：
- 列表。有序的数据。
- 字典。无序的数据。
- 集合。互异且无序的数据。
把列表当作容器
当数据顺序很重要时，请使用列表。记住，列表可以存储任何类型的对象。例如，包含元组的列表：
portfolio = [ ('GOOG', 100, 490.1), ('IBM', 50, 91.3), ('CAT', 150, 83.44) ] portfolio[0] # ('GOOG', 100, 490.1) portfolio[2] # ('CAT', 150, 83.44) 列表构建
从零开始构建列表。
records = [] # Initial empty list # Use .append() to add more items records.append(('GOOG', 100, 490.10)) records.append(('IBM', 50, 91.3)) ... 从文件读取记录的示例：
records = [] # Initial empty list with open('Data/portfolio.csv', 'rt') as f: next(f) # Skip header for line in f: row = line.split(',') records.append((row[0], int(row[1]), float(row[2]))) 把字典当作容器
如果要快速随机查找（通过键名），那么字典很有用。例如，股票价格字典：
prices = { 'GOOG': 513.25, 'CAT': 87.22, 'IBM': 93.37, 'MSFT': 44.12 } 以下是一些简单的查找：
>>> prices['IBM'] 93.37 >>> prices['GOOG'] 513.25 >>> 字典构建
从零开始构建字典的示例：
prices = {} # Initial empty dict # Insert new items prices['GOOG'] = 513.25 prices['CAT'] = 87.22 prices['IBM'] = 93.37 从文件内容填充字典的示例：
prices = {} # Initial empty dict with open('Data/prices.csv', 'rt') as f: for line in f: row = line.split(',') prices[row[0]] = float(row[1]) 注意：如果是在 Data/prices.csv 文件上尝试此操作，会发现几乎可以正常工作——但是，在末尾有一个空行导致程序崩溃了。需要找出一些方法来修改代码以解决此问题（参见练习 2.6 ）。
字典查找
测试键是否存在：
if key in d: # YES else: # NO 可以查找可能不存在的值，并在值不存在的情况下提供默认值。
name = d.get(key, default) 示例：
>>> prices.get('IBM', 0.0) 93.37 >>> prices.get('SCOX', 0.0) 0.0 >>> 组合键
在 Ｐ ython 中，几乎任何类型的值都可以用作字典的键。字典的键必须是不可变类型。例如，元组：
holidays = { (1, 1) : 'New Years', (3, 14) : 'Pi day', (9, 13) : "Programmer's day", } 然后访问：
>>> holidays[3, 14] 'Pi day' >>> 列表，集合或者其它字典都不能用作字典的键，因为列表和字典（译注：集合也是使用哈希技术实现的）是可变的。
集合
集合是互异且无序的数据。
tech_stocks = { 'IBM','AAPL','MSFT' } # Alternative syntax tech_stocks = set(['IBM', 'AAPL', 'MSFT']) 集合对于成员关系测试很有用。
>>> tech_stocks set(['AAPL', 'IBM', 'MSFT']) >>> 'IBM' in tech_stocks True >>> 'FB' in tech_stocks False >>> 集合对于消除重复也很有用。
names = ['IBM', 'AAPL', 'GOOG', 'IBM', 'GOOG', 'YHOO'] unique = set(names) # unique = set(['IBM', 'AAPL','GOOG','YHOO']) 其它集合操作：
names.add('CAT') # Add an item names.remove('YHOO') # Remove an item s1 | s2 # Set union s1 & s2 # Set intersection s1 - s2 # Set difference 练习
在这些练习中，你开始构建的程序是本课程剩余部分使用的主要程序之一。请在 Work/report.py 文件中工作。
练习 2.4：包含元组的列表
Data/portfolio.csv 文件包含投资组合中的股票列表。在 练习 1.30 中，你编写了一个读取该文件并执行简单计算的 portfolio_cost(filename) 函数。
代码看起来应该像下面这样：
# pcost.py import csv def portfolio_cost(filename): '''Computes the total cost (shares*price) of a portfolio file''' total_cost = 0.0 with open(filename, 'rt') as f: rows = csv.reader(f) headers = next(rows) for row in rows: nshares = int(row[1]) price = float(row[2]) total_cost += nshares * price return total_cost 请使用这些代码作为指导，创建一个新文件 report.py 。在 report.py 文件中，定义 read_portfolio(filename) 函数，该函数打开 Data/portfolio.csv 文件并将其读入到包含元组的列表中。为此，你需要对上面的代码做一些小修改。
首先，创建一个最初设为空列表的变量，而不是定义 total_cost = 0。例如：
portfolio = [] 接着，把每一行准确地存储到元组中（就像在上次的练习中做的那样），然后把元组追加到列表中，而不是合计总的费用。
for row in rows: holding = (row[0], int(row[1]), float(row[2])) portfolio.append(holding) 最后，返回得到的portfolio 列表。
请交互式地试验函数（提醒，要执行此操作，首先需要在解释器运行 report.py 程序）。
提示：当在终端执行文件的时候，请使用 -i 参数。
>>> portfolio = read_portfolio('Data/portfolio.csv') >>> portfolio [('AA', 100, 32.2), ('IBM', 50, 91.1), ('CAT', 150, 83.44), ('MSFT', 200, 51.23), ('GE', 95, 40.37), ('MSFT', 50, 65.1), ('IBM', 100, 70.44)] >>> >>> portfolio[0] ('AA', 100, 32.2) >>> portfolio[1] ('IBM', 50, 91.1) >>> portfolio[1][1] 50 >>> total = 0.0 >>> for s in portfolio: total += s[1] * s[2] >>> print(total) 44671.15 >>> 创建的包含元组的列表非常类似于二维（ 2-Ｄ）数组。例如，使用诸如 portfolio[row][column] （ row 和column 是整数）的查找来访问特定的列和行。
也就是说，可以使用像下面这样的语句重写最后的 for 循环：
>>> total = 0.0 >>> for name, shares, price in portfolio: total += shares*price >>> print(total) 44671.15 >>> 练习 2.5：包含字典的列表
使用字典（而不是元组）修改在练习 2.4 中编写的函数来表示投资组合中的股票。在字典中，使用字段名 “name”, “shares” 和 “price” 来表示输入文件中的不同列。
以与练习 2.4 中相同的方式试验这个新的函数。
>>> portfolio = read_portfolio('Data/portfolio.csv') >>> portfolio [{'name': 'AA', 'shares': 100, 'price': 32.2}, {'name': 'IBM', 'shares': 50, 'price': 91.1}, {'name': 'CAT', 'shares': 150, 'price': 83.44}, {'name': 'MSFT', 'shares': 200, 'price': 51.23}, {'name': 'GE', 'shares': 95, 'price': 40.37}, {'name': 'MSFT', 'shares': 50, 'price': 65.1}, {'name': 'IBM', 'shares': 100, 'price': 70.44}] >>> portfolio[0] {'name': 'AA', 'shares': 100, 'price': 32.2} >>> portfolio[1] {'name': 'IBM', 'shares': 50, 'price': 91.1} >>> portfolio[1]['shares'] 50 >>> total = 0.0 >>> for s in portfolio: total += s['shares']*s['price'] >>> print(total) 44671.15 >>> 在这里可以看到，每个条目的不同字段是通过键名来访问的，而不是数字类型的列号。这通常是首选方式，因为这样得到的代码在以后易于阅读。
查看大型的字典或者列表可能会很混乱。要使调试的输出变得整洁，可以考虑使用 pprint() 函数。
>>> from pprint import pprint >>> pprint(portfolio) [{'name': 'AA', 'price': 32.2, 'shares': 100}, {'name': 'IBM', 'price': 91.1, 'shares': 50}, {'name': 'CAT', 'price': 83.44, 'shares': 150}, {'name': 'MSFT', 'price': 51.23, 'shares': 200}, {'name': 'GE', 'price': 40.37, 'shares': 95}, {'name': 'MSFT', 'price': 65.1, 'shares': 50}, {'name': 'IBM', 'price': 70.44, 'shares': 100}] >>> 练习 2.6：把字典当作容器
在使用索引而不是数字查找某元素的地方，字典是一种用来跟踪元素的很有用的方式。在 Python shell 中，尝试使用字典：
>>> prices = { } >>> prices['IBM'] = 92.45 >>> prices['MSFT'] = 45.12 >>> prices ... look at the result ... >>> prices['IBM'] 92.45 >>> prices['AAPL'] ... look at the result ... >>> 'AAPL' in prices False >>> 该 Data/prices.csv 文件包含一系列带有股票价格的行，看起来像下面这样：
"AA",9.22 "AXP",24.85 "BA",44.85 "BAC",11.27 "C",3.72 ... 编写 read_prices(filename)函数将诸如此类的价格集合读取到字典中，字典的键代表股票的名字，字典的值代表股票的价格。
为此，从空字典开始，并且像上面做的那样开始插入值。但是，现在正在从从文件中读取值。
我们将使用该数据结构快速查找给定名称的股票的价格。
这部分需要一些小技巧。首先，确保像之前做的那样使用 csv 模块——无需在这里重复发明轮子。
>>> import csv >>> f = open('Data/prices.csv', 'r') >>> rows = csv.reader(f) >>> for row in rows: print(row) ['AA', '9.22'] ['AXP', '24.85'] ... [] >>> 另外一个小麻烦是 Data/prices.csv 文件可能有一些空行在里面。注意上面数据的最后一行是一个空列表——意味在那一行没有数据。
这有可能导致你的程序因为异常而终止。酌情使用 try 和 except 语句捕获这些异常。思考：使用 if 语句来防范错误的数据是否会更好？
编写完 read_prices() 函数，请交互式地测试它并确保其正常工作：
>>> prices = read_prices('Data/prices.csv') >>> prices['IBM'] 106.28 >>> prices['MSFT'] 20.89 >>> 练习 2.7：看看你是否可以退休
通过添加一些计算盈亏的语句到 report.py 程序，将所有的工作联系到一起。这些语句应该采用在练习 2.5 中存储股票名称的列表，以及在练习 2.6 中存储股票价格的字典，并计算投资组合的当前值以及盈亏。
注：完整翻译见 https://github.com/codists/practical-python-zh