目录 | [上一节 (2.1 数据类型)] | [下一节 (2.3 格式化)]
2.2 容器
本节讨论列表（list），字典（dict）和集合（set）。
概述
通常，程序必须处理许多对象。
这里有三种主要的选择（译注：数据结构）可以使用：
列表。有序的数据。
字典。无序的数据。
集合。互异且无序的数据。
把列表当作容器
当数据顺序很重要时，请使用列表。记住，列表可以存储任何类型的对象。例如，包含元组的列表：
portfolio = [ ('GOOG', 100, 490.1), ('IBM', 50, 91.3), ('CAT', 150, 83.44)]
portfolio[0] # ('GOOG', 100, 490.1)portfolio[2] # ('CAT', 150, 83.44)
复制代码
列表构建
从零开始构建列表。
records = [] # Initial empty list
# Use .append() to add more itemsrecords.append(('GOOG', 100, 490.10))records.append(('IBM', 50, 91.3))...
复制代码
从文件读取记录的示例：
records = [] # Initial empty list
with open('Data/portfolio.csv', 'rt') as f: next(f) # Skip header for line in f: row = line.split(',') records.append((row[0], int(row[1]), float(row[2])))
复制代码
把字典当作容器
如果要快速随机查找（通过键名），那么字典很有用。例如，股票价格字典：
prices = { 'GOOG': 513.25, 'CAT': 87.22, 'IBM': 93.37, 'MSFT': 44.12}
复制代码
以下是一些简单的查找：
>>> prices['IBM']93.37>>> prices['GOOG']513.25>>>
复制代码
字典构建
从零开始构建字典的示例：
prices = {} # Initial empty dict
# Insert new itemsprices['GOOG'] = 513.25prices['CAT'] = 87.22prices['IBM'] = 93.37
复制代码
从文件内容填充字典的示例：
prices = {} # Initial empty dict
with open('Data/prices.csv', 'rt') as f: for line in f: row = line.split(',') prices[row[0]] = float(row[1])
复制代码
注意：如果是在 Data/prices.csv 文件上尝试此操作，会发现几乎可以正常工作——但是，在末尾有一个空行导致程序崩溃了。需要找出一些方法来修改代码以解决此问题（参见练习 2.6）。
字典查找
测试键是否存在：
if key in d: # YESelse: # NO
复制代码
可以查找可能不存在的值，并在值不存在的情况下提供默认值。
name = d.get(key, default)
复制代码
示例：
>>> prices.get('IBM', 0.0)93.37>>> prices.get('SCOX', 0.0)0.0>>>
复制代码
组合键
在 Ｐython 中，几乎任何类型的值都可以用作字典的键。字典的键必须是不可变类型。例如，元组：
holidays = { (1, 1) : 'New Years', (3, 14) : 'Pi day', (9, 13) : "Programmer's day",}
复制代码
然后访问：
>>> holidays[3, 14]'Pi day'>>>
复制代码
列表，集合或者其它字典都不能用作字典的键，因为列表和字典（译注：集合也是使用哈希技术实现的）是可变的。
集合
集合是互异且无序的数据。
tech_stocks = { 'IBM','AAPL','MSFT' }# Alternative syntaxtech_stocks = set(['IBM', 'AAPL', 'MSFT'])
复制代码
集合对于成员关系测试很有用。
>>> tech_stocksset(['AAPL', 'IBM', 'MSFT'])>>> 'IBM' in tech_stocksTrue>>> 'FB' in tech_stocksFalse>>>
复制代码
集合对于消除重复也很有用。
names = ['IBM', 'AAPL', 'GOOG', 'IBM', 'GOOG', 'YHOO']
unique = set(names)# unique = set(['IBM', 'AAPL','GOOG','YHOO'])
复制代码
其它集合操作：
names.add('CAT') # Add an itemnames.remove('YHOO') # Remove an item
s1 | s2 # Set unions1 & s2 # Set intersections1 - s2 # Set difference
复制代码
练习
在这些练习中，你开始构建的程序是本课程剩余部分使用的主要程序之一。请在 Work/report.py 文件中工作。
练习 2.4：包含元组的列表
Data/portfolio.csv 文件包含投资组合中的股票列表。在 练习 1.30 中，你编写了一个读取该文件并执行简单计算的 portfolio_cost(filename) 函数。
代码看起来应该像下面这样：
# pcost.py
import csv
def portfolio_cost(filename): '''Computes the total cost (shares*price) of a portfolio file''' total_cost = 0.0
with open(filename, 'rt') as f: rows = csv.reader(f) headers = next(rows) for row in rows: nshares = int(row[1]) price = float(row[2]) total_cost += nshares * price return total_cost
复制代码
请使用这些代码作为指导，创建一个新文件 report.py 。在 report.py 文件中，定义 read_portfolio(filename) 函数，该函数打开 Data/portfolio.csv 文件并将其读入到包含元组的列表中。为此，你需要对上面的代码做一些小修改。
首先，创建一个最初设为空列表的变量，而不是定义 total_cost = 0。例如：
接着，把每一行准确地存储到元组中（就像在上次的练习中做的那样），然后把元组追加到列表中，而不是合计总的费用。
for row in rows: holding = (row[0], int(row[1]), float(row[2])) portfolio.append(holding)
复制代码
最后，返回得到的portfolio 列表。
请交互式地试验函数（提醒，要执行此操作，首先需要在解释器运行 report.py 程序）。
*提示：当在终端执行文件的时候，请使用 -i 参数。*
>>> portfolio = read_portfolio('Data/portfolio.csv')>>> portfolio[('AA', 100, 32.2), ('IBM', 50, 91.1), ('CAT', 150, 83.44), ('MSFT', 200, 51.23), ('GE', 95, 40.37), ('MSFT', 50, 65.1), ('IBM', 100, 70.44)]>>>>>> portfolio[0]('AA', 100, 32.2)>>> portfolio[1]('IBM', 50, 91.1)>>> portfolio[1][1]50>>> total = 0.0>>> for s in portfolio: total += s[1] * s[2]
>>> print(total)44671.15>>>
复制代码
创建的包含元组的列表非常类似于二维（2-Ｄ）数组。例如，使用诸如 portfolio[row][column] （ row 和column 是整数）的查找来访问特定的列和行。
也就是说，可以使用像下面这样的语句重写最后的 for 循环：
>>> total = 0.0>>> for name, shares, price in portfolio: total += shares*price
>>> print(total)44671.15>>>
复制代码
练习 2.5：包含字典的列表
使用字典（而不是元组）修改在练习 2.4 中编写的函数来表示投资组合中的股票。在字典中，使用字段名 "name", "shares" 和 "price" 来表示输入文件中的不同列。
以与练习 2.4 中相同的方式试验这个新的函数。
>>> portfolio = read_portfolio('Data/portfolio.csv')>>> portfolio[{'name': 'AA', 'shares': 100, 'price': 32.2}, {'name': 'IBM', 'shares': 50, 'price': 91.1}, {'name': 'CAT', 'shares': 150, 'price': 83.44}, {'name': 'MSFT', 'shares': 200, 'price': 51.23}, {'name': 'GE', 'shares': 95, 'price': 40.37}, {'name': 'MSFT', 'shares': 50, 'price': 65.1}, {'name': 'IBM', 'shares': 100, 'price': 70.44}]>>> portfolio[0]{'name': 'AA', 'shares': 100, 'price': 32.2}>>> portfolio[1]{'name': 'IBM', 'shares': 50, 'price': 91.1}>>> portfolio[1]['shares']50>>> total = 0.0>>> for s in portfolio: total += s['shares']*s['price']
>>> print(total)44671.15>>>
复制代码
在这里可以看到，每个条目的不同字段是通过键名来访问的，而不是数字类型的列号。这通常是首选方式，因为这样得到的代码在以后易于阅读。
查看大型的字典或者列表可能会很混乱。要使调试的输出变得整洁，可以考虑使用 pprint() 函数。
>>> from pprint import pprint>>> pprint(portfolio)[{'name': 'AA', 'price': 32.2, 'shares': 100}, {'name': 'IBM', 'price': 91.1, 'shares': 50}, {'name': 'CAT', 'price': 83.44, 'shares': 150}, {'name': 'MSFT', 'price': 51.23, 'shares': 200}, {'name': 'GE', 'price': 40.37, 'shares': 95}, {'name': 'MSFT', 'price': 65.1, 'shares': 50}, {'name': 'IBM', 'price': 70.44, 'shares': 100}]>>>
复制代码
练习 2.6：把字典当作容器
在使用索引而不是数字查找某元素的地方，字典是一种用来跟踪元素的很有用的方式。在 Python shell 中，尝试使用字典：
>>> prices = { }>>> prices['IBM'] = 92.45>>> prices['MSFT'] = 45.12>>> prices... look at the result ...>>> prices['IBM']92.45>>> prices['AAPL']... look at the result ...>>> 'AAPL' in pricesFalse>>>
复制代码
该 Data/prices.csv 文件包含一系列带有股票价格的行，看起来像下面这样：
"AA",9.22"AXP",24.85"BA",44.85"BAC",11.27"C",3.72...
复制代码
编写 read_prices(filename)函数将诸如此类的价格集合读取到字典中，字典的键代表股票的名字，字典的值代表股票的价格。
为此，从空字典开始，并且像上面做的那样开始插入值。但是，现在正在从从文件中读取值。
我们将使用该数据结构快速查找给定名称的股票的价格。
这部分需要一些小技巧。首先，确保像之前做的那样使用 csv 模块——无需在这里重复发明轮子。
>>> import csv>>> f = open('Data/prices.csv', 'r')>>> rows = csv.reader(f)>>> for row in rows: print(row)
['AA', '9.22']['AXP', '24.85']...[]>>>
复制代码
另外一个小麻烦是 Data/prices.csv 文件可能有一些空行在里面。注意上面数据的最后一行是一个空列表——意味在那一行没有数据。
这有可能导致你的程序因为异常而终止。酌情使用 try 和 except 语句捕获这些异常。思考：使用 if 语句来防范错误的数据是否会更好？
编写完 read_prices() 函数，请交互式地测试它并确保其正常工作：
>>> prices = read_prices('Data/prices.csv')>>> prices['IBM']106.28>>> prices['MSFT']20.89>>>
复制代码
练习 2.7：看看你是否可以退休
通过添加一些计算盈亏的语句到 report.py 程序，将所有的工作联系到一起。这些语句应该采用在练习 2.5 中存储股票名称的列表，以及在练习 2.6 中存储股票价格的字典，并计算投资组合的当前值以及盈亏。
目录 | [上一节 (2.1 数据类型)] | [下一节 (2.3 格式化)]
注：完整翻译见 https://github.com/codists/practical-python-zh
评论