【列表是什么意思】一点一点学Python——Python 3 数据结构之列表

python 3数据结构列表

列表是按顺序排列的数据集合。

创建列表

在 Python 中，列表用方括号 [] 、list()函数以及列表推导的方式来定义。

方括号的方式是最简单、最常用的方式。

上面我们使用方括号定义了三个列表。可以看出，列表既可以存储同一类型的数据，也可以存储不同类型的数据。事实上，列表中的元素可以是任何合法的 Python 对象，包括列表自身，就是说，可以创建包含列表的列表。

有时我们可能不想从头创建一个列表，而是利用已有的数据产生一个列表，这时候 list() 函数就配上用场了，其可以将其它数据结构转换为列表。

如果需要创建的是数值型列表，且有一定的规律，比如等差数列，可以用先用 range() 函数产生一个序列，然后用 list() 函数将其转换为列表。

还有一种更加灵活的列表创建方式，即通过解析或者推导的方式产生列表。

在上面的例子中，我们在方括号 [] 里定义了给一个表达式，用于生成列表项的值。其含义很直观，就是用 1...5 的值当做半径计算圆的面积，实际上这个表达式是 for 表达式的变种，后面不加冒号且，计算值的表达式 round r r,2) 在 for 之前。 im 是引入了 math 模块，以便使用圆周率常数。

访问元素

列表是按照顺序排列的，我们可以用元素在列表中的位置来访问。和绝大部分编程语言一样，Python 的位置（下标、索引）是从 0 开始的，就是说，第一个元素的下标是 0 而不是 1。因此最大的下标数是元素个数减1。若超出最大下标范围， Python 会抛出IndexError。

修改、添加、移除元素

修改元素非常简单和直观，直接通过下标赋值即可。当然，同上面一样，列表的下标必须在范围内，否则会抛出 IndexError。

若想在列表的尾部追加元素，可以使用列表的 append() 方法。

append() 方法不够灵活，只能在尾部添加元素。若想在指定位置添加元素，可以使用 insert() 方法。

从列表中移除元素有两种方式，一种是直接移除，不返回被移除的元素，用 Python 语句 del 实现。一种是从给列表中移除元素并返回被移除的值，用列表的方法 pop() 实现。

查询、索引元素

可以通过 index() 方法获取指定元素在列表中第一次出现的位置，若列表中不存在该元素，则抛出 ValueError。

在上面的例子中，我们若用index() 查询列表中不存在的值。这种情况，有两种办法可以应对，一是异常处理，这是一种事后的补救，二是首先判断列表中有没有这个值，然后再获取索引，这是一种更加积极的事前预防策略。

判断一个值是否在列表中最简单的方法有两种。一是 in 语句，是一种典型的 Python 风格语句。二是列表的 count() 函数，若 count 函数返回的值为0，则没有该值，这是典型的面向对象的方法，我个人更喜欢第二种。

前面我们介绍过从列表中移除元素的方法，只介绍了 del 语句 和 pop() 方法。实际上，还可以直接从列表中移除具有指定值的元素。之所以前面没介绍，是因为效果是先找到该元素的索引，再用 del 或者 pop() 移除。

过滤、选取、复制列表

从一大堆数据中选取符合条件的数据，是非常常用的功能需求。在 Python 中，可以用下标表达式来选取列表中的元素，其格式为 起始元素: 结束元素，若省略起始元素，则默认为从 0 开始;若省略结束元素，则默认为直到列表尾部。反悔的结果中不包含结束元素本身，即选取范围为 其实元素到结束元素的前一个元素。

看到这儿，有很多同学可能要问了，[:]有啥意义呢，我直接使用原列表不就行了吗。其实这个事是这样的,使用下标从列表中选取数据，每次实际上是返回了一个新的列表，那么 [:] 相当于复制了整个列表。

可见 names1 和 names 已经不是同一个列表。因此，我们可以简单的用 [:] 复制列表，获取一个当前列表的备份。实际上，复制列表的方法还有两种，如下所示：

可以看出，至少有三种方法来复制列表，都可以达到效果。但笔者只推荐 copy() 方法。因为编程一个良好的实践就是简单、减少副作用。事实上，[:] 最主要的作用就是选取元素,list() 函数最主要的作用就是将其它数据结构转换为列表，负值列表只是其副作用。只有 copy() 完全是为复制元素定制的，因此用 copy() 方法语义会更加清晰、简单，可阅读性更强。

遍历列表

经常会需要遍历访问列表，对列表中的所有元素进行一定的操作。在 Python 中，可以使用 for 语句遍历访问列表。

这里需要提醒的是， Python 完全靠缩进来判断代码之间的关系。而绝大部分编程语言用花括号 {} 来组织，因此若从其它语言转过来学 Python的，可能有些不适应。