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【提升Python技能】Pythonic 数据结构 列表和数组优化
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数据结构——是我们构建程序的基础。每个数据结构都提供了一种独特的数据组织方法,因此可以在某些上下文中以有效的方式访问它。 Python 的优势在于它是一个强大的标准库,具有一系列本地和自定义数据结构。您可能已经注意到,与其他广泛使用的语言(如 Java)相比,Java 坚持更传统和明确的命名数据结构的方式,Python 在命名实践中采用了更简单和人性化的方法。在 Java 中,“List”不仅仅是一个 List,它可以是 LinkedList 或 ArrayList,这清楚地说明了事物是如何在内部实现的,以及复杂性如何随使用而变化。在 Python 中,我们坚持简单而人性化的约定,值得称道。事实上,这就是让 Python 编程变得有趣的原因。 列表是其他面向对象语言中的数组的 Python 等价物。现在,列表成为最强大的 Python 工具的原因在于,与数组不同,它在存储的数据类型方面不需要是同质的。列表的显着特点如下: - 列表是像数组一样的可变数据结构。 - 列表在 Python 中排序并具有确定的大小。 - 列表像数组一样是 0 索引的,并且可以容纳重复的元素。 - 列表可以有效地保留数据序列以供将来迭代。 本次的分享包括以下内容: 使用列表推导有什么特别之处? 使用列表推导而不是 map() 和 filter() 使用负索引进行快速反向访问 确定可迭代性的all和any的使用 运算符操作剩余序列 使用 array.array 获取基本类型数组 带 str 的不可变 unicode 字符数组 带有 bytearray 的单字节可变序列 使用字节作为不可变的单字节序列
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