python 基本数据结构,python中的数据结构有哪些

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　　周围越来越多的人在学习Python。Python确实很容易上手，但是很难掌握。因为Python很灵活，同一件事有多种解决方案，而且很有技巧。

　　今天，边肖汇编了一个Python里面关于数据结构的各种奇淫技巧大全的集合。连chdyz玩Python都值得一读。让我们来看看！

　　1.Dict型数据结构字典、Map、哈希表是Python中最核心的数据结构，类似的数据结构也存在于Java、C等几乎所有主流编程语言中，是非常重要的知识点。

　　1).普通词典

　　2).上面提到的顺序字典只是字典最基本的用法。当环境真正生成的时候，我们往往需要保持需要插入的顺序。这时，我们需要使用OrderedDict。

　　3).默认字典如果你想在存储数据的时候有一个默认值为幸福的方盒子，那么你应该使用defaultdict，这个方法在很多场景下非常巧妙，可以节省很多代码。

　　4).链式映射当我们遇到复杂的数据结构时，比如需要将多个字典合并成一个字典，就需要使用链式映射进行搜索。

　　2.数组型数据结构阵列几乎所有语言都有。大学记得学C语言。数组是最先接触到的数据结构。数组都有一个下标，然后都连续分配内存。

　　因为数组将信息存储在相邻的内存块中，所以它被视为一个连续的数据结构。在许多静态语言中，需要强制初始化数组的类型和长度。如果数组越界，将有随机数据被寻址。Python的数组是如何表示的？

　　1).列表变量动态数组

　　2)不可变数组和列表一样，但是元组对象是不可变的，不能修改和删除。

　　3).array Python，类似C语言，有一个数组模块，可以创建类似C语言的数组。数组。数组的用法类似于list，唯一的区别是它只能存储相同数据类型的数据。它占用的存储空间大小就是数据的大小。

　　4).字符数组Python 3.x使用str对象将文本数据存储为Unicode字符的不可变序列。这意味着str字符串数组是一个不可变的字符数组。

　　3.自定的类数据结构cxdmn的数据结构比较复杂的时候，你会构造类来封装你的数据结构。用Python中的类封装有很多种方法。让我们逐一解释。

　　1).基本类封装

　　这个Car类封装了汽车的数据，比如颜色，行驶的公里数，是否自动。然后我们可以初始化它的对象car1，car2，并通过__init__函数初始化这些对象。

　　2).数据类数据类仅在Python 3.7中启动。这是一个新的模块，它被转换成一个数据存储类。使用起来非常方便，你的对象实例会立刻得到一些有用的功能，从而省去一些打字和手工实现的工作：

　　不需要实现。__init__()方法，因为定义实例变量的语法很短。

　　数据类的实例通过自动生成的自动获得一个漂亮的字符串表示。__repr__()方法。

　　实例接受类型注释，因此数据类可以在一定程度上记录自己。

　　3).nametuple是Python中一个短小精悍的类。它是集合模块中的库函数，对于封装短类非常有用。让我们像访问属性一样访问类的内容。使用起来效率更高，更接近底层数组的效率，代码也容易阅读。

　　4).序列化C结构。你应该熟悉英文单词struct，因为c/c里面有struct，这里struct叫结构。Python中也使用了Strut。Python只是使用Strut模块进行Python值和C结构之间的转换，从而形成Python字节对象。

　　4.集合Python还有实现可变性和不变性的集合和多集合数据结构。

　　1).集合集合对于去除重复元素非常有效，可以操作多个集合，比如取两个集合的交集，合并集合等等。

　　2).不变的集合。由冻结集类实现的frozenset对象是静态的，只能查询其元素，不能插入或删除。

　　3).多集Python标准库中集合中的计数器类实现了多集或包类型，这允许集合中的元素出现多次。是不是很神奇？让我们看一看。

　　5.堆栈栈是非常重要的数据结构，支持快速后进/先出(LIFO)语义插入和删除。与列表或数组不同，堆栈通常不允许随机访问它们包含的对象。插入和删除操作通常也称为push和pop。Python的栈使用起来比C和C简单多了。

　　2).双向队列Python的deque对象实现为双向链表，其操作与list非常相似。同时，与List实现的队列相比，deque实现具有更低的时间和空间复杂度。pop和insert中list的空间复杂度约为O(n)，pop和append中deque的时间复杂度为O(1)。

　　其实双向队列有很多神奇的作用，尤其是访问队列头尾的数据效率非常高，还支持很多队列的黑科技，比如逆时针旋转。

　　3)并发排队当我们处理大量数据请求时，比如我们需要抓取大量网站的URL。有时候，我们会把挂起的请求扔到队列中，使用多进程或多线程进行并发处理。例如，队列经常在典型的生产者-消费者模型中使用。

　　由于空间的限制，仍然有少量的数据结构没有被扩展。基本上Python的主要数据结构都在上面了。

　　许多列出的数据结构没有被老的驱动程序使用。其实好的程序员在做项目的时候总是会考虑数据结构的。使用该数据结构可以节省内存并提高效率。

　　这是一项艰苦的工作，需要在实战项目中不断的推敲和思考。好了，希望这个总结对大家有帮助。

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