序列是一种数据存储方式，序列中存储的是整数对象的地址而不是整数对象的值。Python中常用序列结构有：字符串，列表，元组，字典，集合。

列表

用于存储关于任意数目，任意类型的数据集合。是内置可变序列，包含多个元素的有序连续的内存空间。

字符串和列表都是序列类型，字符串是字符序列，列表是任何元素的序列。字符串的许多方法，在列表中也有类似的用法，几乎一模一样。

创建列表

1. 基本语法[]创建

a = [1,'a',23,'sherry']

2. list()创建
   将任何可迭代数据转化为列表。

   a = list() #创建空列表a = list('sherry') #将序列对象转换为列表对象a = list(range(10)) #将整数序列创建为列表

3. range()创建
   创建整数列表。
   range([start,] end [,step])
4. 推导式生成

a = [x*2 for x in range(5)]  #循环创建多个元素
a = [x*2 for x in range(100) if x%9 == 0] #通过if过滤元素

列表元素的增加和删除

我们一般在列表的尾部添加或删除元素，以大大提高列表的操作效率。

1. 元素增加
   append()方法：在列表尾部添加对象。
   +运算符操作：创建新的列表对象，将原列表的元素和新列表的元素复制到新的列表对象中。
   extend()方法：将目标列表的所有元素添加到本列表的尾部，原地操作，不创建新对象 【推荐使用】。
   insert()方法：将指定元素插入到列表任意位置，会导致插入位置后的列表的元素移动，会影响处理速度。 涉及大量运算时应避免使用。
   乘法扩展：生成一个新列表，新列表元素是原列表元素的多次重复。

a = list()
a = list('abc') # a = ['a','b','c']
a.append(10)	#在列表尾部添加对象10
a = a + ['b','c'] #创建新对象，赋值a和['b','c']元素
a.extend([50,60]) #尾部插入列表[50,60]，推荐使用
a.insert(2,'sherry') #在位置2添加元素'sherry'  
b = a*3 #将a的内容赋值3次

2. 元素删除
   del 删除：删除位置元素全部前移
   
   pop()方法：删除并返回指定位置元素，如果未包含指定位置则默认操作列表最后一个元素(从尾部弹出)。
   remove()方法：删除首次出现的指定元素，若不存在该元素则抛出异常。

a = range(5) # a = [0,1,2,3,4]
del a[0] # a = [1,2,3,4]
b = a.pop(1) # a = [1,3,4] b = 2
a = [10,20,30,10,20,30]
a.remove(20) # a = [10,30,10,20,30]
a.remove('sherry') #抛出异常

列表元素的访问和计数

1. 通过索引直接访问元素
   列表索引范围是[0,len-1]，超出这个范围则会抛出异常。
2. index()获得指定元素在列表中首次出现的索引
   index(value,[start,[end]])

a = [10,20,30,10,20,30]
a.index(20) 		#返回1
a.index(20,3,len(a) #返回4

3. count()获得指定元素在列表中出现的次数

a = [10,20,30,10,20,30]
a.count(20) 		#返回2

4. len()返回列表的长度

a = [10,20,30,10,20,30]
b = len(a) 			# b=6 

5. 成员资格的判断
   判断列表中是否存在指定的元素，一般使用in关键词。

a = [10,20,30,10,20,30]
b = 10 in a 		# b= True
c = 'sherry' in a 	# c = False

列表的切片slice操作

切片slice操作可以让我们快速提取子列表或者修改。标准格式：
列表[起始偏移量 start：终止偏移量 end [：步长 step]]

切片操作，起始偏移量和终止偏移量不在[0,len-1]范围也不会报错。
起始偏移量和终止偏移量要么同为正数，要么同为负数。

列表排序

修改原列表，不建新列表的排序
· sort()：默认升序排列
· sort(reverse=True)：降序排列

import random
a = list(range(10))[::-1] # a = [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]
a.sort() # 升序排序 a = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
a.sort(reverse=True) #降序排列 a = [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]
random.shuffle(a) #打乱列表顺序

建新列表的排序
内置函数sorted()生成新的列表对象

a = list(range(10))[::-1] # a = [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]
b = sorted(a) # 升序排序 b = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], a无变化
c = sorted(b,reverse=True) #降序排列 c = [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0], b无变化

reversed()返回迭代器
内置函数reversed()也支持进行逆序排列，不对原列表做任何修改，只是返回一个逆序排列的迭代器对象。

max()和min()函数返回列表中的最大值和最小值，sum()对数值型列表所有元素求和，对非数值型列表报错。

a = list(range(10)) # a = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
b = max(a) # b = 9
c = min(a) # c = 0
d = sum(a) # d = 45

多维列表

二维列表

一维列表可以帮助我们存储一维、线性的数据。
二维列表可以帮助我们存储二维、表格的数据。例如：

a = [["高小一",18,30000,"北京"], ["高小二",19,20000,"上海"], ["高小一",20,10000,"深圳"],]
b = a[0] 	# b = ["高小一",18,30000,"北京"]
b = a[0]2] 	# b = 30000

内存结构图：

元组

列表属于可变序列，可以修改列表中的元素。元组属于有序不可变序列，不能修改元组中的元素，因此没有修改、删除元组元素的相关方法。 列表和元组都可以包含任意对象。
因此只需学习元组的创建，和删除，以及元素中元素的访问和计数等。
元组支持如 下操作：
1.索引访问
2. 切片操作
3. 连接操作
4. 成员关系操作
5. 比较运算操作
6. 计数：元组长度 len()、最大值 max()、最小值 min()、求和 sum()等。

元组的创建

1. 通过()创建元组
   如果元组只有一个元素，则后面必须加逗号，因为解释会把例如(3)解释成整数3，把(‘abc’)解释成字符串’abc’。

a = (1,2,3,4)
a = (1,)
a = ('a',)

2. 通过tuple()创建元组

b = tuple()
b = tuple('abc') 		# b = ('a','b','c')
b = tuple(range(5)) 	# b= (0,1,2,3,4)
b = tuple(['abc',2,3]) 	# b = ('abc',2,3)

3. 生成器推导式创建元组
   从形式上看，生成器推导式与列表推导式类似，只是中括号换成了小括号。并且列表推导式直接生成列表对象，而生成器推导式生成的既不是列表也不是元组，而是一个生成器对象。
   我们可以通过生成器对象，转化为列表或者元组，也可以使用生成器对象的__next__()方法进行遍历，或者直接作为迭代器对象来使用。不管什么方式使用，元素访问结束后，如果需要重新访问其中的元素，必须重新创建该生成器对象。

s = (x*2 for x in range(5)) #s为生成器对象
b = tuple(s) # b = (0,2,4,6,8)
c = list(s)  # c = [] 已经迭代完了，需要重新创建该生成器对象
s = (x*2 for x in range(5)) #s为生成器对象
s.__next__() # 0
s.__next__() # 2
s.__next__() # 4
s.__next__() # 6
s.__next__() # 8
s.__next__() # 报错

总结：
tuple()可以接收列表、字符串、其他序列类型、迭代器等生成元组。
list()可以接收元组、字符串、其他序列类型、迭代器等生成列表。

元组元素的访问和计数

a = (1,2,3,4)
a[0] = 10 # 报错
b = a[0:3] # b = (1,2,3)

列表关于排序的方法 list.sort()是修改原列表对象，元组没有该方法。如果要对元组排序，只能使用内置函数 sorted(tupleObj)，并生成新的列表对象。

a = (1,2,3,4)
b = sorted(a, reverse=True) # b = (4,3,2,1)

zip(列表 1，列表 2，…)将多个列表对应位置的元素组合成为元组，并返回这个 zip 对象。

a = [1,2,3]
b = [4,5,6]
c = [7,8,9]
d = zip(a,b,c)  #zip对象
e = list(d) 	# e=[(1,2,3),(4,5,6),(7,8,9)]  原列表转换成了元组

元组总结
1.元组的核心特点是：不可变序列。
2.元组的访问和处理速度比列表快。
3. 与整数和字符串一样，元组可以作为字典的键，列表则永远不能作为字典的键使用。

字典

字典是“键值对”的无序可变序列。“键”是任意的不可变数据，比如：整数、浮点数、字符串、元组。但是：列表、 字典、集合这些可变对象，不能作为“键”。并且“键”不可重复。 “值”可以是任意的数据，并且可重复。

字典的创建

1. 通过{}、dict()创建字典

a = {'name':'sherry','age':24,1:2}
b = dict(name='sherry', age=24)
c = dict([('name':'sherry'),('age',24),(1,2)])

2. 通过zip()创建字典对象

k = ['name','age']
v = ['sherry',24]
d = dict(zip(k,v))

3. 通过fromkeys创建简直为空的字典

a = dict.fromkeys(['name','age',1]) # a = {'name': None, 'age': None, 1: None}
b = dict.fromkeys([1,2,3]) 			# b = {1: None, 2: None, 3: None}

字典元素的访问

1. 通过 [键] 获得“值”。若键不存在，则抛出异常。

a = {'name':'sherry','age':24,1:2}
name = a['name'] #name = 'sherry'

2. 通过 get()方法获得“值”。推荐使用。指定键不存在，返回 None。也可以设 定指定键不存在时默认返回的对象。

a = {'name':'sherry','age':24,1:2}
age = a.get('age')  # age = 24
value = a.get('sex','not found') # value = 'not found'

3. 列出所有的键值对

a = {'name':'sherry','age':24,1:2}
items = a.items() # items = dict_items([('name', 'sherry'), ('age', 24), (1, 2)])

4. 列出所有的键，列出所有的值

a = {'name':'sherry','age':24,1:2}
keys = a.keys()		# keys = dict_keys(['name', 'age', 1])
values = a.values() # values = dict_values(['sherry', 24, 2])

5. len() 键值对的个数

a = {'name':'sherry','age':24,1:2}
num = len(a) # num = 3

7. 检测一个“键”是否在字典中
   关键字 in

a = {'name':'sherry','age':24,1:2}
b = 'sex' in a # b = False

字典元素添加、修改、删除

1. 给字典添加“键值对”
   如果“键”已经存在，则覆盖旧的键值对；如果“键”不存在， 则新增“键值对”。

a = {'name':'sherry','age':24,1:2}
a['sex'] = 'female'  # a = {'name': 'sherry', 'age': 24, 1: 2, 'sex': 'female'}

2. 使用 update()将新字典中所有键值对全部添加到旧字典对象上。如果 key 有重复，则直 接覆盖。

a = {'name':'sherry','age':24,1:2}
b = {'sex':'female', 'age':25}
a.update(b) # a = {'name': 'sherry', 'age': 25, 1: 2, 'sex': 'female'}

3. 字典中元素的删除，可以使用 del()方法；或者 clear()删除所有键值对；pop()删除指定 键值对，并返回对应的“值对象”；（和列表操作一致）

a = {'name': 'sherry', 'age': 25, 1: 2, 'sex': 'female'}
del a[1] # a = {'name': 'sherry', 'age': 25,  'sex': 'female'}
b= a.pop('sex') # a = {'name': 'sherry', 'age': 25} b = 'female'
a.clear() # a = []

4. popitem()随机删除和返回该键值对.
   字典是“无序可变序列”，因此没有第一个元 素、最后一个元素的概念；popitem 弹出随机的项，因为字典并没有"最后的元素"或者其 他有关顺序的概念。若想一个接一个地移除并处理项，这个方法就非常有效（因为不用首先获取键的列表）。

序列解包

序列解包可以用于元组、列表、字典。序列解包可以方便地对多个变量赋值。

x,y,z = (1,2,3) # x = 1, y = 2, z = 3
(x,y,z)= (1,2,3) # x = 1, y = 2, z = 3
[x,y,z] = [1,2,3] # x = 1, y = 2, z = 3
a = {'name':'sherry','age':24}
name,age = a # 默认对键进行解包 name = 'name' age='age'
name,age = a.items() # 对键值对进行解包 name = ('name','sherry') age=('age',24
name,age = a.values() # 对值进行操作 name='sherry' age = 24

字典核心底层原理(重要)

字典对象的字典对象的核心是散列表。散列表是一个稀疏数组（总是有空白元素的数组），数组的 每个单元叫做 bucket。每个 bucket 有两部分：一个是键对象的引用，一个是值对象的引 用。由于，所有 bucket 结构和大小一致，我们可以通过偏移量来读取指定 bucket。

将一个键值对放进字典的底层过程

1. 键值的hash值来确定字典的键值对存储的位置
   

根据键查找“键值对”的底层过程

和存储的底层流程算法一致，也是依次取散列值的不同位置的数字。 假设数组长度为 8，我们可以拿计算出的散列值的最右边 3 位数字作为偏移量，即“101”，十进制是数字 5。我们查看偏移量 5，对应的 bucket 是否为空。如果为空，则返回 None。如果不为空， 则将这个 bucket 的键对象计算对应散列值，和我们的散列值进行比较，如果相等。则将对 应“值对象”返回。如果不相等，则再依次取其他几位数字，重新计算偏移量。依次取完后， 仍然没有找到。则返回 None。流程图如下：

总结：

1. 键必须可散列
   (1) 数字、字符串、元组，都是可散列的。
   (2) 自定义对象需要支持下面三点：
   @支持 hash()函数
   @支持通过__eq__()方法检测相等性。
   @若 a==b 为真，则 hash(a)==hash(b)也为真。
2. 字典在内存中开销巨大，典型的空间换时间。
3. 键查询速度很快
4. 往字典里面添加新建可能导致扩容，导致散列表中键的次序变化。因此，不要在遍历字 典的同时进行字典的修改。

集合

集合是无序可变，元素不能重复。实际上，集合底层是字典实现，集合的所有元素都是字典 中的“键对象”，因此是不能重复的且唯一的。

集合的创建和删除

1. 使用{}创建集合对象，并适应add方法添加元素

a = {1,2,3}
a.add(10) # a = {10,1,2,3}
a.add('a') # a = {1, 2, 3, 10, 'a'}

2. 使用 set()，将列表、元组等可迭代对象转成集合。如果原来数据存在重复数据，则只保 留一个。

a = [1,2,3]
b = set(a)  # b = {10,1,2,3}

3. remove()删除指定元素；clear()清空整个集合（没有del）

a = {1,2,3}
del a[1] 		#报错
a.remove(1) 	# a = {2,3}
a.clear() 		# a = {}

集合相关操作

交集(& intersection)，差集(- difference)，并集(| union)。

a = {1,2,3}
b = {3,4,5}
r = a&b 			# 求交集 r = {3}
r = a | b 			# 求并集 r = {1,2,3,4,5}
r = a-b 			#求差集 a中有，b中没有 r = {1,2}
r = a.intersection(b)  # 求交集 r = {3}
r = a.union(b) 		# 求并集 r = {1,2,3,4,5}
r = a.difference(b) #求差集 a中有，b中没有 r = {1,2}