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10. 数据类型 - 元组详解

作者：茶桁
  • 2023-08-07
    上海

  • 本文字数：4021 字

    阅读完需：约 13 分钟

10. 数据类型 - 元组详解

Hi，大家好。我是茶桁。


之前两节分别介绍了字符串和列表，今天，我们来讲讲另外一个常用到的数据类型：元组。


元组和列表很像，两者都是一组有序的数据的组合。但是也有很多不同点，比如元组内的元素一旦定义了就不可以再修改，因此元组称为不可变数据类型。

元组定义

元组的定义方式包括以下要点：


  • 定义元组变量 = (), 或者变量 = tuple()

  • 可以使用变量 = (*iterable)定义含有数据的元组

  • ⚠️ 需要注意：如果元组中只有一个元素时，这唯一的元素后面也必须加逗号，这是为了区分其他元素标识这是一个元组: (1,)

  • 特例： 变量 = 1,2,3， 这种方式也可以定义为一个元组。

元组的相关操作

由于元组是一个不可变的数据类型，因此其在创建之后只能使用索引进行访问，无法进行其他操作。访问方式其实和列表一样，同样可以使用切片方式获取元素。


元组可以进行切片操作，在访问数据这件事情上和列表几乎一样，没有什么区别，所以完全可以借鉴上一节我讲的内容来看，这里就不详细介绍了，仅仅给大家写出一些案例：


# 常见的元组切片索引查询操作tup = 1, 2, 3, 4, 5, 5, 4, 3, 2, 1print('[:]:\t',tup[:]) # 获取全部print('[::]:\t', tup[::]) # 获取全部print('[1:]:\t', tup[1:]) # 从索引1开始获取到最后print('[1:3]:\t', tup[1:3]) # 从索引1开始索引到3之前print('[:3]:\t', tup[:3]) # 从0开始索引到3之前print('[1:5:2]:\t', tup[1:5:2]) # 从1开始索引到5之前，步进值为2print('[::2]:\t', tup[::2]) #从0开始索引到最后，步进值为2print('[5:1:-1]:\t', tup[5:1:-1]) # 从5开始往前索引到1， 步进值为-1。
---[:]:   (1, 2, 3, 4, 5, 5, 4, 3, 2, 1)[::]:   (1, 2, 3, 4, 5, 5, 4, 3, 2, 1)[1:]:   (2, 3, 4, 5, 5, 4, 3, 2, 1)[1:3]:   (2, 3)[:3]:   (1, 2, 3)[1:5:2]:   (2, 4)[::2]:   (1, 3, 5, 4, 2)[5:1:-1]:   (5, 5, 4, 3)
复制代码


除了常用的切片操作之外，和列表一样，元组也能使用一些基本函数来完成查询操作


# 获取元组的长度print(len(tup))
# 统计一个元素在元组中出现的次数print(tup.count(5))
# 获取一个元素在元组内的下标（索引值）print(tup.index(5, 1, 9))
---1024
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除此之外，元组还可以引用基础的数学运算符+和*来进行加和乘的运算。


# 加和乘操作print((1, 2, 3) + ('a', 'b'))print((1, 2, 3) * 5)
---(1, 2, 3, 'a', 'b')(1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3)
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有一个同学曾经问过我：既然元组是不可修改的，那为什么还能用加和乘的运算呢？


不知道在座的小伙伴有没有这种想法？


这样吧，我重新写一段代码，小伙伴们应该就明白了:


# 元组是这样的tup = (1, 2, 3, 4)print(id(tup))tup2 = (3, 4, 5, 6)tup = tup + tup2print(id(tup))
---4446580864445062912044506479844459297216
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不知道大家看明白没有。解释一下，其实就是说，在进行加法和乘法运算的时候，即便我们的变量名是一样的，实际上也是生成了一个新的元组，而不是之前那一个了。所以这个并非是修改和更新，而是创建。


为了对比，我再写一段更新的代码给大家看：


# 尝试更新元组tup = (1, 2, 3, 4, 5, 6)print(tup[2])del tup[2]print(tup)
---TypeError: 'tuple' object doesn't support item deletion
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可以看到，报错提示了，tuple对象不支持删除项目


作为对比，我们看看列表的：


# 看看列表更新（只看id）items = [1, 2, 3, 4, 5, 6]print(id(items))del items[2]print(id(items), '\t',items)
---44504159364450415936    [1, 2, 4, 5, 6]
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可以看到，不仅是内部元素被删除了，并且id完全没有变化。也就是说，我们是在这个列表本身做了删除动作，并未生成新的列表。关于这部分，我们上一节中的深拷贝和浅拷贝讲的很清楚，大家可以回去好好看看理解一下。

元组推导式 生成器

在起初，我们先来看看元组是否和列表一样支持使用推导式。


tup = (i for i in range(10))print(tup)
---<generator object <genexpr> at 0x109cfa570>
复制代码


这段并非是报错，而是打印出了tup的类型：生成器对象。


我们之前学过，使用列表推导式生成的结果是一个列表，但是元组似乎和列表并不一样，生成的结果是一个生成器对象。


列表推导式 ==> [变量运算 for i in 容器]  ==> 结果 是一个 列表元组推导式 ==> (变量运算 for i in 容器)  ==> 结果 是一个 生成器
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那这里就有个疑问了，什么是生成器？


生成器是一个特殊的迭代器，生成器可以自定义，也可以使用元组推导式去定义。


生成器是按照某种算法去推算下一个数据或结果，只需要往内存中存储一个生成器，节约内存消耗，提升性能。


语法


  1. 里面是推导式，外面是一个()的结果就是一个生成器

  2. 自定义生成器，含有 yield 关键字的函数就是生成器


那么，我们到底应该怎样操作生成器呢？


既然生成器是迭代器的一种，那我们是否可以使用迭代器的操作方法来操作生成器呢？


说干就干，让我们直接操作做实验：


tup = (i for i in range(10))print(next(tup))print(next(tup))print(next(tup))print(list(tup))
---012[3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
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没毛病，确实支持next()函数，并且内部元素在使用后也被移除了。


# 让我们将其转为元组print(tuple(tup))
---()
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哎，为什么里面是空的？那是因为，我们上一段代码中的最后一句，已经讲所有迭代器内的元素转为了列表，素衣目前迭代器tup内是没有任何元素了，所以我们转过来必须是空的。


再来生成一个，我们来试试用for对它进行循环：


tup = (i for i in range(10))for i in tup:    print(i, end=" ")    ---0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
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可以看到结果没有问题。可以推断出，生成器和迭代器没有任何区别，我们在平时使用的时候，就直接将它作为迭代器使用就可以了。

yield 关键字

在之前，我们提到了，含有yield关键字的函数就是生成器。


它返回的结果是一个迭代器。我们可以理解为，生成器函数就是一个返回迭代器的函数。


那么yield有哪些需要注意的点呢？我们先在下面列一下，之后再带着大家一起过：


yield和函数中的return有点像


  • 共同点： 执行到这个关键字后会把结果返回来

  • 不同点：

  • return会把结果返回，并结束当前函数的调用

  • yield会返回结果，并记住当前代码执行的位置，下一次调用时会从上一次离开的位置继续向下执行。


上实验：


# 定义一个普通函数def func():    print('Hello yield')    return 'yield'    print('Hello again')
func()func()
---Hello yieldHello yield
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在这个自定义函数内，return执行的时候，就会结束当前函数的调用，而在之前，第一个print()函数正确执行了，但是第二个print()函数因为在return之后，所以并未运行。即便我们一共执行了两次函数，可是也仅仅是讲第一个print()函数执行了两次。


# 尝试使用yield定义一个生成器函数def func():    print('Hello yield')    yield 'yield'    print('Hello again')    yield 'again'
# 调用生成器函数， 返回一个迭代器res = func()next(res)next(res)
---Hello yieldHello again
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可以看到，当我们使用next()函数的时候，迭代器起作用了，每执行一次，分别调用第一个yield之前和之后的print()，也就是说继续执行了。


那如何验证yield的返回呢？我们将这段代码改造一下：


# 尝试使用yield定义一个生成器函数def func():    print('Hello yield')    yield 'return yield'    print('Hello again')    yield 'return again'
# 调用生成器函数， 返回一个迭代器res = func()str = next(res)print(str)str = next(res)print(str)
---Hello yieldreturn yieldHello againreturn again
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没问题，依次打印出了返回值return yield和return again。


还记得我们之前教过，使用list函数去调用，可以讲迭代器的返回结果，作为容器的元素，让我们再来改造一下这段代码：


# 尝试使用yield定义一个生成器函数def func():    print('Hello yield')    yield 'return yield'    print('Hello again')    yield 'return again'
# 调用生成器函数， 返回一个迭代器res = func()
items = list(res)print(items)
---Hello yieldHello again['return yield', 'return again']
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我们看见，确实，返回结果被依次放入了一个list容器中。


当然，除了list函数之外，还可以使用for来获取迭代器内容：


# 尝试使用yield定义一个生成器函数def func():    print('Hello yield')    yield 'return yield'    print('Hello again')    yield 'return again'
# 调用生成器函数， 返回一个迭代器res = func()
items = []for i in res:    items.append(i)
print(items)
---Hello yieldHello again['return yield', 'return again']
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我们来分析一下在以上这几段代码中，生成器函数调用时到底是什么过程。


首先，调用生成器函数，返回一个迭代器：


  1. 第一次去调用迭代器，走到当前的生成器函数中，遇到第一个yield, 把return yield返回，并且记住当前的执行状态（位置），暂停了执行，等待下一次的调用

  2. 第二次去调用迭代器，从上一次遇到的yield位置开始执行，遇到了第二个yield，把return again返回，并重新记录状态，暂停执行，等待下一次调用。

  3. 如果最后又调用了迭代器，那么会从上一次的yield位置开始，可是后面没有了，就会超出范围，抛出异常：StopIteration: 。


那么这种一次一次调用执行的方式什么时候适用呢？比如说，我们在处理一个非常大的数据，电脑可能吃不住，这个时候我们就可以拆开来一次一次的执行获取结果。

小练习

  1. 为了能达到练习的目的，从这一节开始，所有练习可以不在课程中展示了。大家先做一下，然后可以在我下一节课中的源码中去找答案，然后来看看和自己做的是否一样。

  2. 以下所有练习必须使用列表推导式来实现

  3. 有些练习不止一个方法，大家尝试用多种方法来实现一下。

  4. 做完的小伙伴可以在课程后面留言讨论。

  5. 上一节的练习已经放到本次教程的源码内，可以在此获取：https://github.com/hivandu/AI_Cheats/tree/main/Python


今天就一个练习：使用生成器改写斐波那契数列函数
复制代码


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版权声明: 本文为 InfoQ 作者【茶桁】的原创文章。

原文链接:【http://xie.infoq.cn/article/0f642fd2836e5457165da345a】。文章转载请联系作者。

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