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数据结构 ​

前面用的变量一次只存一个值。真要处理"一批待办""一组联系人""一篇文章的多个标签",就得用列表、字典、元组、集合这些数据结构。选对结构,后面的循环、查找、统计都会顺;选错了,代码绕来绕去还容易出错。

打个比方:变量是一个格子,列表是一排格子(有顺序),字典是带标签的格子(按名字取),集合是一堆不重复的东西,元组是封死的格子(不能改)。这四种各有各的用处。

一、列表 ​

列表是有顺序的集合,用方括号 []。适合保存一组同类的东西——一批待办、一组名字、几个文件路径:

python
todos = ["写周报", "回邮件", "开会"]

# 增删改查
todos.append("写文档")        # 末尾追加
todos.insert(0, "紧急任务")   # 在指定位置插入
todos.remove("回邮件")        # 按值删除（只删第一个匹配的）

print(todos[0])               # 取第一个：紧急任务
print(todos[-1])              # 取最后一个：写文档
todos[1] = "改完周报"          # 修改指定位置

负数下标是 Python 的好用之处:-1 是最后一个,-2 是倒数第二个,不用先算长度。

切片——取出一段连续的元素:

python
todos = ["a", "b", "c", "d", "e"]

print(todos[0:3])    # ['a', 'b', 'c']  第 0 到第 2 个（不含第 3）
print(todos[2:])     # ['c', 'd', 'e']   从第 2 个到末尾
print(todos[:2])     # ['a', 'b']        从开头到第 1 个

切片的规则是"左闭右开":todos[0:3] 包含 0、1、2,不包含 3。一开始容易记混,多写几次就习惯了。

判断元素在不在列表里,用 in:

python
if "开会" in todos:
    print("还有会要开")

但要注意:在列表里查"有没有某个元素"是逐个比对,列表越长越慢。如果要频繁判断大量元素是否存在,集合在这种场景比列表快得多。

二、字典 ​

字典是 key-value 结构,用花括号 {}。适合保存"每个对象都有一组属性"的场景——一个联系人有名字/电话/邮箱,一篇文章有标题/作者/字数:

python
contact = {
    "name": "张三",
    "phone": "13800000001",
    "email": "zhangsan@example.com",
}

print(contact["name"])                    # 按 key 取值：张三
contact["phone"] = "13900000001"          # 修改值
contact["note"] = "重要客户"               # 新增一个 key

直接用 contact["xxx"] 取值,key 不存在会报 KeyError 直接崩。更安全的写法是 get:

python
print(contact.get("fax"))               # key 不存在，返回 None（不报错）
print(contact.get("fax", "未填写"))      # key 不存在，返回默认值"未填写"

get 在处理"不确定有没有的字段"时特别有用,比如解析外部数据,有些字段可能缺失。

遍历字典:

python
for key, value in contact.items():
    print(f"{key}: {value}")

只想要 key,写 for key in contact:;想要 key 和 value,写 for key, value in contact.items():。items() 别忘了加,这是新手常漏的。

嵌套字典很常见——一组联系人,每个又是一个字典:

python
contacts = {
    "张三": {"phone": "13800000001", "city": "北京"},
    "李四": {"phone": "13800000002", "city": "上海"},
}

for name, info in contacts.items():
    print(f"{name} 在 {info['city']}，电话 {info['phone']}")

访问嵌套字段时要小心:contacts["张三"]["phone"],如果"张三"不存在,或者里面的结构少了一层,就会报错。处理外部数据时,稳妥的写法是一层一层用 get。

三、元组 ​

元组是不可变的列表,用圆括号 ()。创建之后不能改——不能增删改元素:

python
point = (3, 5)           # 一个坐标
rgb = (255, 128, 0)      # 一个颜色

既然不能改,为什么还要它?有两个常见用途:

第一,表示"固定的一组值"。坐标的两个数、RGB 的三个数,语义上就是绑定的,不该单独改其中一个。用元组能防止误改。

第二,函数返回多个值。Python 函数可以一次返回多个值,本质就是返回一个元组:

python
def get_dimensions():
    width = 100
    height = 60
    return width, height    # 返回的是元组 (100, 60)

w, h = get_dimensions()     # 拆开接收
print(w, h)                 # 100 60

这种"一次返回多个值,接收时拆开"的写法在 Python 里特别常见,比用一个列表或字典包起来简洁。

四、集合 ​

集合是不重复元素的集合,用 set() 或花括号 {}(里面放值)。最大的特点是:自动去重,而且查"在不在"特别快:

python
tags = ["工作", "工作", "重要", "本周", "重要"]
unique_tags = set(tags)

print(unique_tags)             # {'工作', '重要', '本周'} 自动去重
print("工作" in unique_tags)   # True，判断很快

集合没有顺序(遍历的顺序不固定),需要排序时再排:

python
for tag in sorted(unique_tags):
    print(tag)

集合还能做集合运算——交集、并集、差集:

python
todo_tags = {"工作", "重要", "本周"}
done_tags = {"工作", "本周"}

print(todo_tags & done_tags)   # 交集：两个都有的 {'工作', '本周'}
print(todo_tags - done_tags)   # 差集：todo 有 done 没有的 {'重要'}
print(todo_tags | done_tags)   # 并集：合起来去重 {'工作', '重要', '本周'}

集合运算在"找出两批数据的差异"时很好用——比如"这周该做的标签里,哪些还没做完",就是差集。

五、四种结构怎么选 ​

结构特点典型场景
列表 []有顺序、可改、可重复一批同类项:待办列表、文件路径
字典 {}key-value、按 key 取值对象属性、配置、映射关系
元组 ()不可变固定一组值、函数多返回值
集合 set不重复、查得快、集合运算去重、成员判断、找差异

最常见的误用:该用字典的地方用了两个列表(一个存 key、一个存 value,然后靠下标对应)。这种写法一旦两边长度对不上就出错,直接用字典干净得多。