列表 --list 

列表是Python中最基本的数据结构之一，本文来源于Python官方文档

1.1 列表定义

列表是Python中最基本的数据结构，用中括号[]定义一个列表，元素之间采用逗号','分开。

元素的类型不必一致，既可以放整型，浮点型，字符串，自定义的class类型，设置嵌套列表，

这些统统都可以一股脑子的放进一个列表里面，对于Python来说，都看作object。列表为

每个元素都分配一个索引 - 它的位置，第一个索引是0，第二个索引是1，依此类推。

1.2 列表的常用方法：

list.append(x)

在列表的末尾添加一个元素。相当于 a[len(a):] = [x] 。

list.extend(iterable)

使用可迭代对象中的所有元素来扩展列表。相当于 a[len(a):] = iterable 。

list.insert(i, x)

在给定的位置插入一个元素。第一个参数是要插入的元素的索引，所以 a.insert(0, x)

插入列表头部， a.insert(len(a), x) 等同于 a.append(x) 。

list.remove(x)

移除列表中第一个值为 x 的元素。如果没有这样的元素，则抛出 ValueError 异常。

list.pop([i])

删除列表中给定位置的元素并返回它。如果没有给定位置，a.pop() 将会删除并返回列表中

的最后一个元素。（ 方法签名中 i 两边的方括号表示这个参数是可选的，而不是要你输入

方括号。你会在 Python 参考库中经常看到这种表示方法)。

list.clear()

移除列表中的所有元素。等价于``del a[:]``

list.index(x[, start[, end]])

返回列表中第一个值为 x 的元素的从零开始的索引。如果没有这样的元素将会抛出

ValueError 异常。

可选参数 start 和 end 是切片符号，用于将搜索限制为列表的特定子序列。返回的

索引是相对于整个序列的开始计算的，而不是 start 参数。

list.count(x)

返回元素 x 在列表中出现的次数。

list.sort(key=None, reverse=False)

对列表中的元素进行排序（参数可用于自定义排序，解释请参见 sorted()）。

list.reverse()

翻转列表中的元素。

list.copy()

返回列表的一个浅拷贝，等价于 a[:]。

常用方法举例：

>>> fruits = ['orange', 'apple', 'pear', 'banana', 'kiwi', 'apple', 'banana']

>>> fruits.count('apple')

2

>>> fruits.count('tangerine')

0

>>> fruits.index('banana')

3

>>> fruits.index('banana', 4) # Find next banana starting a position 4

6

>>> fruits.reverse()

>>> fruits

['banana', 'apple', 'kiwi', 'banana', 'pear', 'apple', 'orange']

>>> fruits.append('grape')

>>> fruits

['banana', 'apple', 'kiwi', 'banana', 'pear', 'apple', 'orange', 'grape']

>>> fruits.sort()

>>> fruits

['apple', 'apple', 'banana', 'banana', 'grape', 'kiwi', 'orange', 'pear']

>>> fruits.pop()

'pear'

PS 你可能已经注意到，像 insert ，remove 或者 sort 方法，只修改列表，没有打印

出返回值——它们返回默认值 None 。1 这是Python中所有可变数据结构的设计原则。

1.3 列表作为栈使用

列表方法使得列表作为堆栈非常容易，最后一个插入，最先取出（“后进先出”）。

要添加一个元素到堆栈的顶端，使用 append() 。要从堆栈顶部取出一个元素，

使用 pop() ，不用指定索引。例如

>>> stack = [3, 4, 5]

>>> stack.append(6)

>>> stack.append(7)

>>> stack

[3, 4, 5, 6, 7]

>>> stack.pop()

7

>>> stack

[3, 4, 5, 6]

>>> stack.pop()

6

>>> stack.pop()

5

>>> stack

[3, 4]

1.4 列表作为队列使用

列表也可以用作队列，其中先添加的元素被最先取出 (“先进先出”)；然而列表用作

这个目的相当低效。因为在列表的末尾添加和弹出元素非常快，但是在列表的开头插入

或弹出元素却很慢 (因为所有的其他元素都必须移动一位)。

若要实现一个队列，可使用 collections.deque，它被设计成可以快速地从两端添加

或弹出元素。例如

>>> from collections import deque

>>> queue = deque(["Eric", "John", "Michael"])

>>> queue.append("Terry") # Terry arrives

>>> queue.append("Graham") # Graham arrives

>>> queue.popleft() # The first to arrive now leaves

'Eric'

>>> queue.popleft() # The second to arrive now leaves

'John'

>>> queue # Remaining queue in order of arrival

deque(['Michael', 'Terry', 'Graham'])

1.5 列表推导式

列表推导式提供了一个更简单的创建列表的方法。常见的用法是把某种操作应用于序列

或可迭代对象的每个元素上，然后使用其结果来创建列表，或者通过满足某些特定条件

元素来创建子序列。

例如，假设我们想创建一个平方列表，像这样

>>> squares = []

>>> for x in range(10):

... squares.append(x**2)

...

>>> squares

[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

注意这里创建（或被重写）的名为 x 的变量在for循环后仍然存在。我们可以计算平方列表

的值而不会产生任何副作用

squares = list(map(lambda x: x**2, range(10)))

或者，等价于

squares = [x**2 for x in range(10)]

上面这种写法更加简洁易读。

列表推导式的结构是由一对方括号所包含的以下内容：一个表达式，后面跟一个 for 子句，

然后是零个或多个 for 或 if 子句。 其结果将是一个新列表，由对表达式依据后面的 for

和 if 子句的内容进行求值计算而得出。 举例来说，以下列表推导式会将两个列表中

不相等的元素组合起来

>>> [(x, y) for x in [1,2,3] for y in [3,1,4] if x != y]

[(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]

而它等价于

>>> combs = []

>>> for x in [1,2,3]:

... for y in [3,1,4]:

... if x != y:

... combs.append((x, y))

...

>>> combs

[(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]

注意在上面两个代码片段中， for 和 if 的顺序是相同的。

如果表达式是一个元组（例如上面的 (x, y)），那么就必须加上括号

>>> vec = [-4, -2, 0, 2, 4]

>>> # create a new list with the values doubled

>>> [x*2 for x in vec]

[-8, -4, 0, 4, 8]

>>> # filter the list to exclude negative numbers

>>> [x for x in vec if x >= 0]

[0, 2, 4]

>>> # apply a function to all the elements

>>> [abs(x) for x in vec]

[4, 2, 0, 2, 4]

>>> # call a method on each element

>>> freshfruit = [' banana', ' loganberry ', 'passion fruit ']

>>> [weapon.strip() for weapon in freshfruit]

['banana', 'loganberry', 'passion fruit']

>>> # create a list of 2-tuples like (number, square)

>>> [(x, x**2) for x in range(6)]

[(0, 0), (1, 1), (2, 4), (3, 9), (4, 16), (5, 25)]

>>> # the tuple must be parenthesized, otherwise an error is raised

>>> [x, x**2 for x in range(6)]

File "<stdin>", line 1, in <module>

[x, x**2 for x in range(6)]

^

SyntaxError: invalid syntax

>>> # flatten a list using a listcomp with two 'for'

>>> vec = [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]

>>> [num for elem in vec for num in elem]

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

列表推导式可以使用复杂的表达式和嵌套函数

>>> from math import pi

>>> [str(round(pi, i)) for i in range(1, 6)]

['3.1', '3.14', '3.142', '3.1416', '3.14159']

1.6 嵌套的列表推导式

列表推导式中的初始表达式可以是任何表达式，包括另一个列表推导式。

考虑下面这个 3x4的矩阵，它由3个长度为4的列表组成

>>> matrix = [

... [1, 2, 3, 4],

... [5, 6, 7, 8],

... [9, 10, 11, 12],

... ]

下面的列表推导式将交换其行和列

>>> [[row[i] for row in matrix] for i in range(4)]

[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]

如上节所示，嵌套的列表推导式是基于跟随其后的 for 进行求值的，所以这个例子等价于:

>>> transposed = []

>>> for i in range(4):

... transposed.append([row[i] for row in matrix])

...

>>> transposed

[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]

反过来说，也等价于

>>> transposed = []

>>> for i in range(4):

... # the following 3 lines implement the nested listcomp

... transposed_row = []

... for row in matrix:

... transposed_row.append(row[i])

... transposed.append(transposed_row)

...

>>> transposed

[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]

实际应用中，你应该会更喜欢使用内置函数去组成复杂的流程语句。 zip() 函数将会很好地

处理这种情况

>>> list(zip(*matrix))

[(1, 5, 9), (2, 6, 10), (3, 7, 11), (4, 8, 12)]