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2.4 序列
序列数据类型
Python 有三种序列数据类型。
所有的序列都是有序的，由整数进行索引，并且具有长度。
a = 'Hello' # Stringb = [1, 4, 5] # Listc = ('GOOG', 100, 490.1) # Tuple
# Indexed ordera[0] # 'H'b[-1] # 5c[1] # 100
# Length of sequencelen(a) # 5len(b) # 3len(c) # 3
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序列可以通过重复操作符 * 进行重复：s * n 。
>>> a = 'Hello'>>> a * 3'HelloHelloHello'>>> b = [1, 2, 3]>>> b * 2[1, 2, 3, 1, 2, 3]>>>
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相同类型的序列可以通过加号 + 进行拼接：s + t。
>>> a = (1, 2, 3)>>> b = (4, 5)>>> a + b(1, 2, 3, 4, 5)>>>>>> c = [1, 5]>>> a + cTraceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module>TypeError: can only concatenate tuple (not "list") to tuple
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切片
切片是指着从序列中提取子序列。切片的语法为 s[start:end] 。 start 和 end 是想要的子序列的索引。
a = [0,1,2,3,4,5,6,7,8]
a[2:5] # [2,3,4]a[-5:] # [4,5,6,7,8]a[:3] # [0,1,2]
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索引 start 和 end 必须是整数。
切片不包括结尾值。这就像数学上的半开区间。
如果省略索引，则它们默认为序列的开头或结尾。
切片与重新赋值
在列表上，切片可以被重新赋值和删除。
# Reassignmenta = [0,1,2,3,4,5,6,7,8]a[2:4] = [10,11,12] # [0,1,10,11,12,4,5,6,7,8]
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注意：重新赋值的切片不需要具有相同的长度。
# Deletiona = [0,1,2,3,4,5,6,7,8]del a[2:4] # [0,1,4,5,6,7,8]
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序列的缩减
有一常见的函数用于把序列缩减为单个值。
>>> s = [1, 2, 3, 4]>>> sum(s)10>>> min(s)1>>> max(s)4>>> t = ['Hello', 'World']>>> max(t)'World'>>>
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迭代序列
可以使用 for 循环对序列中的元素进行迭代。
>>> s = [1, 4, 9, 16]>>> for i in s:... print(i)...14916>>>
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在循环的每次迭代中，会获取一个新的项来处理。这个新的值会被放到迭代变量中。在此示例中，迭代变量为 x：
for x in s: # `x` is an iteration variable ...statements
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在每次迭代中，迭代变量的先前值会被覆盖（如果有）。循环结束后，迭代变量保留最后一个值。
break 语句
可以使用 break 语句提前跳出循环。
for name in namelist: if name == 'Jake': break ... ...statements
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当 break 语句执行时，它退出循环并且进入下一个语句。break 语句仅应用于最内部的循环。如果此循环在另一个循环的内部，那么 break 不会中断外部循环。
continue 语句
要跳过一个元素并且进入到下一个，请使用 continue 语句。
for line in lines: if line == '\n': # Skip blank lines continue # More statements ...
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如果当前项不重要或者是在处理时需要忽略，那么使用 continue 语句很有用。
遍历整数
如果需要计数，请使用 range() 函数。
for i in range(100): # i = 0,1,...,99
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range() 函数的语法是range([start,] end [,step])。
for i in range(100): # i = 0,1,...,99for j in range(10,20): # j = 10,11,..., 19for k in range(10,50,2): # k = 10,12,...,48 # Notice how it counts in steps of 2, not 1.
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enumerate() 函数
enumerate 函数为迭代添加一个额外的计数值。
names = ['Elwood', 'Jake', 'Curtis']for i, name in enumerate(names): # Loops with i = 0, name = 'Elwood' # i = 1, name = 'Jake' # i = 2, name = 'Curtis'
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一般格式为enumerate(sequence [, start = 0])，start是可选的，一个很好的使用示例：读取文件时跟踪行数。
with open(filename) as f: for lineno, line in enumerate(f, start=1): ...
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enumerate可以看成以下语句的简写：
i = 0for x in s: statements i += 1
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使用 enumerate 函数可以减少输入，运行速度也稍快一些。
For 与元组
可以迭代多个变量：
points = [ (1, 4),(10, 40),(23, 14),(5, 6),(7, 8)]for x, y in points: # Loops with x = 1, y = 4 # x = 10, y = 40 # x = 23, y = 14 # ...
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当使用多个变量时，每个元组被拆包为一组迭代变量。变量的数目必须与每个元组中的项数匹配。
zip() 函数
zip 函数采用多个序列，并且生成将它们组合在一起的迭代器。
columns = ['name', 'shares', 'price']values = ['GOOG', 100, 490.1 ]pairs = zip(columns, values)# ('name','GOOG'), ('shares',100), ('price',490.1)
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要获得结果，必须进行迭代。可以如先前所示的那样使用多个变量对元组进行拆包。
for column, value in pairs: ...
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zip 函数的常见用法是创建用于构造字典的键值对。
d = dict(zip(columns, values))
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练习
练习 2.13：计数
尝试一些基本的计数示例：
>>> for n in range(10): # Count 0 ... 9 print(n, end=' ')
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9>>> for n in range(10,0,-1): # Count 10 ... 1 print(n, end=' ')
10 9 8 7 6 5 4 3 2 1>>> for n in range(0,10,2): # Count 0, 2, ... 8 print(n, end=' ')
0 2 4 6 8>>>
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练习 2.14：更多序列操作
交互地试验一些序列缩减操作。
>>> data = [4, 9, 1, 25, 16, 100, 49]>>> min(data)1>>> max(data)100>>> sum(data)204>>>
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尝试遍历数据。
>>> for x in data: print(x)
49...>>> for n, x in enumerate(data): print(n, x)
0 41 92 1...>>>
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有时候，for 语句，len() 和 range() 函数被初学者用于一些可怕的代码片段中，这些代码看起来像来自于古老的 C 程序。
>>> for n in range(len(data)): print(data[n])
491...>>>
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不要那样做。阅读这些代码不仅辣眼睛，而且内存效率低，运行慢。如果想要迭代数据，使用普通的for 循环即可。如果碰巧因为某些原因需要使用索引，请使用 enumerate()函数。
练习 2.15：enumerate() 函数使用示例
回想一下，Data/missing.csv 文件包含一个股票投资组合的数据，但是有一些行缺少值。请使用 enumerate() 函数修改 pcost.py 程序，以便在遇到错误的输入时，打印带有警告信息的行号。
>>> cost = portfolio_cost('Data/missing.csv')Row 4: Couldn't convert: ['MSFT', '', '51.23']Row 7: Couldn't convert: ['IBM', '', '70.44']>>>
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为此，需要修改部分代码。
...for rowno, row in enumerate(rows, start=1): try: ... except ValueError: print(f'Row {rowno}: Bad row: {row}')
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练习 2.16：使用 zip() 函数
在 Data/portfolio.csv 文件中，第一行包含列标题。在之前所有代码中，我们把它丢弃了。
>>> f = open('Data/portfolio.csv')>>> rows = csv.reader(f)>>> headers = next(rows)>>> headers['name', 'shares', 'price']>>>
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但是，如果标题要用于其它有用的事情呢？这就涉及到 zip() 函数了。首先，尝试把文件标题和数据行配对。
>>> row = next(rows)>>> row['AA', '100', '32.20']>>> list(zip(headers, row))[ ('name', 'AA'), ('shares', '100'), ('price', '32.20') ]>>>
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请注意 zip() 函数是如何把列标题与列值配对。在这里，我们使用 list() 函数把结果转换为列表，以便查看。通常，zip() 函数创建一个必须由 for 循环使用的迭代器。
这种配对是构建字典的中间步骤。现在尝试：
>>> record = dict(zip(headers, row))>>> record{'price': '32.20', 'name': 'AA', 'shares': '100'}>>>
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在处理大量数据文件时，这种转换是最有用的技巧之一。例如，假设需要使 pcost.py 程序处理各种输入文件，但是不考虑名称，份额，价格所在列的编号。
修改 pcost.py 程序中的 portfolio_cost()，使其看起来像这样：
# pcost.py
def portfolio_cost(filename): ... for rowno, row in enumerate(rows, start=1): record = dict(zip(headers, row)) try: nshares = int(record['shares']) price = float(record['price']) total_cost += nshares * price # This catches errors in int() and float() conversions above except ValueError: print(f'Row {rowno}: Bad row: {row}') ...
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现在，在一个完全不同的数据文件 Data/portfoliodate.csv（如下所示）上尝试 portfolio_cost() 函数。
name,date,time,shares,price"AA","6/11/2007","9:50am",100,32.20"IBM","5/13/2007","4:20pm",50,91.10"CAT","9/23/2006","1:30pm",150,83.44"MSFT","5/17/2007","10:30am",200,51.23"GE","2/1/2006","10:45am",95,40.37"MSFT","10/31/2006","12:05pm",50,65.10"IBM","7/9/2006","3:15pm",100,70.44
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>>> portfolio_cost('Data/portfoliodate.csv')44671.15>>>
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如果操作正确，会发现程序仍然能够正常运行，即使数据文件的列格式与之前的完全不同，这很酷！
此处所做的更改是微妙的，但是却意义重大。新版的 portfolio_cost()可以读取任何 CSV 文件，并从中选择需要的值，而不是硬编码去读取单个固定文件格式。只要文件有必要的列，代码就能正常运行。
修改在 2.3 节编写的 report.py 程序，以便能够使用相同的技术挑选出列标题。
尝试以 Data/portfoliodate.csv 文件作为输入，运行 report.py 程序，并观察是否生成和之前一样的答案。
练习 2.17：翻转字典
字典将键映射到值。例如，股票价格字典。
>>> prices = { 'GOOG' : 490.1, 'AA' : 23.45, 'IBM' : 91.1, 'MSFT' : 34.23 }>>>
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如果使用字典的 items() 方法，那么可以获取到键值对 (key,value)：
>>> prices.items()dict_items([('GOOG', 490.1), ('AA', 23.45), ('IBM', 91.1), ('MSFT', 34.23)])>>>
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但是，如果想要获取 (value, key) 键值对列表呢？
*提示：使用 zip()函数。*
>>> pricelist = list(zip(prices.values(),prices.keys()))>>> pricelist[(490.1, 'GOOG'), (23.45, 'AA'), (91.1, 'IBM'), (34.23, 'MSFT')]>>>
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为什么这样操作？首先，这允许对字典数据执行确切类型的数据处理。
>>> min(pricelist)(23.45, 'AA')>>> max(pricelist)(490.1, 'GOOG')>>> sorted(pricelist)[(23.45, 'AA'), (34.23, 'MSFT'), (91.1, 'IBM'), (490.1, 'GOOG')]>>>
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其次，这也说明了元组的一个重要特征，当在比较中使用元组时，从第一项开始，逐元素进行比较，类似于字符串中字符与字符逐个比较。
zip() 函数经常应用于需要从不同的地方把数据进行配对。例如，为了使用已命名的值构建字典，将列名和列值进行配对。
请注意，zip() 函数不限于一对。例如，可以使用任意数量的列表作为输入。
>>> a = [1, 2, 3, 4]>>> b = ['w', 'x', 'y', 'z']>>> c = [0.2, 0.4, 0.6, 0.8]>>> list(zip(a, b, c))[(1, 'w', 0.2), (2, 'x', 0.4), (3, 'y', 0.6), (4, 'z', 0.8))]>>>
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另外，请注意，一旦最短的输入序列耗尽，zip() 函数将会停止。
>>> a = [1, 2, 3, 4, 5, 6]>>> b = ['x', 'y', 'z']>>> list(zip(a,b))[(1, 'x'), (2, 'y'), (3, 'z')]>>>
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注：完整翻译见 https://github.com/codists/practical-python-zh
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