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5.1 深入链表
5.1.1 把链表当作堆栈使用
5.1.2 把链表当作队列使用
5.1.3 函数化编程工具
5.1.4 链表推导式
5.2 del 语句
5.3 拓扑（Tuples） 和 序列（Sequences）
5.4 字典（Dictionaries）
5.5 循环技巧
5.6 深入条件控制
5.7 比较序列（Sequences）和其它类型
本章节深入讲述一些你已经学习过的东西，并且还加入了新的内容。
链表类型有很多方法，这里是链表类型的所有方法：
append(
x)
把一个元素添加到链表的结尾，相当于 a[len(a):] = [x]。extend(
L)
通过添加指定链表的所有元素来扩充链表，相当于 a[len(a):] = L 。insert(
i, x)
在指定位置插入一个元素。第一个参数是准备插入到其前面的那个元素的索引，例如 a.insert(0, x) 会插入到整个链表之前，而 a.insert(len(a), x) 相当于 a.append(x)。remove(
x)
删除链表中值为x的第一个元素。如果没有这样的元素，就会返回一个错误。pop(
[i])
从链表的指定位置删除元素，并将其返回。如果没有指定索引，a.pop() 返回最后一个元素。元素随即从链表中被删除。（方法中i两边的方括号表示这个参数是可选的，而不是要求你输入一对方括号，你会经常在Python 库参考手册中遇到这样的标记。）index(
x)
返回链表中第一个值为x的元素的索引。如果没有匹配的元素就会返回一个错误。count(
x)
返回x在链表中出现的次数。sort(
)
对链表中的元素进行适当的排序。reverse(
)
倒排链表中的元素。下面这个示例演示了链表的大部分方法：
>>> a = [66.6, 333, 333, 1, 1234.5]
>>> print a.count(333), a.count(66.6), a.count('x')
2 1 0
>>> a.insert(2, -1)
>>> a.append(333)
>>> a
[66.6, 333, -1, 333, 1, 1234.5, 333]
>>> a.index(333)
1
>>> a.remove(333)
>>> a
[66.6, -1, 333, 1, 1234.5, 333]
>>> a.reverse()
>>> a
[333, 1234.5, 1, 333, -1, 66.6]
>>> a.sort()
>>> a
[-1, 1, 66.6, 333, 333, 1234.5]
5.1.1 把链表当作堆栈使用
链表方法使得链表可以很方便的做为一个堆栈来使用，堆栈是这样的数据结构，最先进入的元素最后一个被释放（后进先出）。用 append() 方法可以把一个元素添加到堆栈顶。用不指定索引的 pop() 方法可以把一个元素从堆栈顶释放出来。例如：
>>> stack = [3, 4, 5]
>>> stack.append(6)
>>> stack.append(7)
>>> stack
[3, 4, 5, 6, 7]
>>> stack.pop()
7
>>> stack
[3, 4, 5, 6]
>>> stack.pop()
6
>>> stack.pop()
5
>>> stack
[3, 4]
5.1.2 把链表当作队列使用
你也可以把链表当做队列使用，队列是这样的数据结构，最先进入的元素最先释放（先进先出）。使用 append()方法可以把元素添加到队列最后，以0为参数调用 pop() 方法可以把最先进入的元素释放出来。例如：
>>> queue = ["Eric", "John", "Michael"]
>>> queue.append("Terry") # Terry arrives
>>> queue.append("Graham") # Graham arrives
>>> queue.pop(0)
'Eric'
>>> queue.pop(0)
'John'
>>> queue
['Michael', 'Terry', 'Graham']
5.1.3 函数化编程工具
对于链表来讲，有三个内置函数非常有用：filter()， map()， 和 reduce()。
“filter(function, sequence)” 返回一个序列（sequence），包括了给定序列中所有调用function(item)后返回值为true的元素。（如果可能的话，会返回相同的类型）。例如，以下程序可以计算部分素数：
>>> def f(x): return x % 2 != 0 and x % 3 != 0 ... >>> filter(f, range(2, 25)) [5, 7, 11, 13, 17, 19, 23]
“map(function, sequence)” 为每一个元素依次调用 function(item) 并将返回值组成一个链表返回。例如，以下程序计算立方：
>>> def cube(x): return x*x*x ... >>> map(cube, range(1, 11)) [1, 8, 27, 64, 125, 216, 343, 512, 729, 1000]
可以传入多个序列，函数也必须要有对应数量的参数，执行时会依次用各序列上对应的元素来调用函数（如果某些序列比其它的短，就用None来代替）。如果把None做为一个函数传入，则直接返回参数做为替代。
组合这两种情况，我们会发现“map(None, list1, list2)”是把一对序列变成元素对序列的便捷方式。例如：
>>> seq = range(8) >>> def square(x): return x*x ... >>> map(None, seq, map(square, seq)) [(0, 0), (1, 1), (2, 4), (3, 9), (4, 16), (5, 25), (6, 36), (7, 49)]
"reduce(func, sequence)" 返回一个单值，它是这样构造的：首先以序列的前两个元素调用函数，再以返回值和第三个参数调用，依次执行下去。例如，以下程序计算1到10的整数之和：
>>> def add(x,y): return x+y ... >>> reduce(add, range(1, 11)) 55
如果序列中只有一个元素，就返回它，如果序列是空的，就抛出一个异常。
可以传入第三个参数做为初始值。如果序列是空的，就返回初始值，否则函数会先接收初始值和序列的第一个元素，然后是返回值和下一个元素，依此类推。例如：
>>> def sum(seq): ... def add(x,y): return x+y ... return reduce(add, seq, 0) ... >>> sum(range(1, 11)) 55 >>> sum([]) 0
不要像示例中这样定义 sum()：因为合计数值是一个通用的需求，在新的2.3版中，提供了内置的 sum(sequence) 函数。
5.1.4 链表推导式链表推导式提供了一个创建链表的简单途径，无需使用 map()， filter() 以及 lambda。返回链表的定义通常要比创建这些链表更清晰。每一个链表推导式包括在一个for语句之后的表达式，零或多个for或if语句。返回值是由for或if子句之后的表达式得到的元素组成的链表。如果想要得到一个拓扑，必须要加上括号。
>>> freshfruit = [' banana', ' loganberry ', 'passion fruit '] >>> [weapon.strip() for weapon in freshfruit] ['banana', 'loganberry', 'passion fruit'] >>> vec = [2, 4, 6] >>> [3*x for x in vec] [6, 12, 18] >>> [3*x for x in vec if x > 3] [12, 18] >>> [3*x for x in vec if x < 2] [] >>> [[x,x**2] for x in vec] [[2, 4], [4, 16], [6, 36]] >>> [x, x**2 for x in vec] # error - parens required for tuples File "<stdin>", line 1, in ? [x, x**2 for x in vec] ^ SyntaxError: invalid syntax >>> [(x, x**2) for x in vec] [(2, 4), (4, 16), (6, 36)] >>> vec1 = [2, 4, 6] >>> vec2 = [4, 3, -9] >>> [x*y for x in vec1 for y in vec2] [8, 6, -18, 16, 12, -36, 24, 18, -54] >>> [x+y for x in vec1 for y in vec2] [6, 5, -7, 8, 7, -5, 10, 9, -3] >>> [vec1[i]*vec2[i] for i in range(len(vec1))] [8, 12, -54]
为使链表推导式匹配for循环的行为，可以在推导之外保留循环变量：
>>> x = 100 # this gets overwritten
>>> [x**3 for x in range(5)]
[0, 1, 8, 27, 64]
>>> x # the final value for range(5)
4
5.2 del 语句
有一个方法可从链表中删除指定索引的元素：del语句。这个方法也可以从链表中删除切片（之前我们是把一个空链表赋给切片）。例如：
>>> a = [-1, 1, 66.6, 333, 333, 1234.5] >>> del a[0] >>> a [1, 66.6, 333, 333, 1234.5] >>> del a[2:4] >>> a [1, 66.6, 1234.5]
del 也可以用于删除整个变量：
>>> del a
此后再引用这个名字会发生错误（至少要到给它赋另一个值为止）。后面我们还会发现del的其它用法。
我们知道链表和字符串有很多通用的属性，例如索引和切片操作。它们是序列类型中的两种。因为Python是一个在不停进化的语言，也可以加入其它的序列类型，这里有另一种标准序列类型：拓扑。
一个拓扑由数个逗号分隔的值组成，例如：
>>> t = 12345, 54321, 'hello!' >>> t[0] 12345 >>> t (12345, 54321, 'hello!') >>> # Tuples may be nested: ... u = t, (1, 2, 3, 4, 5) >>> u ((12345, 54321, 'hello!'), (1, 2, 3, 4, 5))
如你所见，拓扑在输出时总是有括号的，以便于正确表达嵌套结构。在输入时可能有或没有括号都可以，不过经常括号都是必须的（如果拓扑是一个更大的表达式的一部分）。
拓扑有很多用途。例如（x, y）坐标点，数据库中的员工记录等等。拓扑就像字符串，不可改变：不能给拓扑的一个独立的元素赋值（尽管你可以通过联接和切片来模仿）。也可以通过包含可变对象来创建拓扑，例如链表。
一个特殊的问题是构造包含零个或一个元素的拓扑：为了适应这种情况，语法上有一些额外的改变。一对空的括号可以创建空拓扑；要创建一个单元素拓扑可以在值后面跟一个逗号（在括号中放入一个单值是不够的）。丑陋，但是有效。例如：
>>> empty = () >>> singleton = 'hello', # <-- note trailing comma >>> len(empty) 0 >>> len(singleton) 1 >>> singleton ('hello',)
语句 t = 12345, 54321, 'hello!' 是拓扑封装（sequence packing）的一个例子：值 12345， 54321 和 'hello!' 被封装进拓扑。其逆操作可能是这样：
>>> x, y, z = t
这个调用被称为序列拆封非常合适。序列拆封要求左侧的变量数目与序列的元素个数相同。要注意的是可变参数（multiple assignment
）其实只是拓扑封装和序列拆封的一个结合！
这里有一点不对称：封装多重参数通常会创建一个拓扑，而拆封操作可以作用于任何序列。
另一个非常有用的Python内建数据类型是字典（Dictionaries）。字典在某些语言中可能称为“联合内存”（``associative memories''）或“联合数组”（``associative arrays''）。序列是以连续的整数为索引，与此不同的是，字典以关键字为索引，关键字可以是任意不可变类型，通常用字符串或数值。如果拓扑中只包含字符串和数字，它可以做为关键字，如果它直接或间接的包含了可变对象，就不能当做关键字。不能用链表做关键字，因为链表可以用它们的 append() 和 extend() 方法，或者用切片、或者通过检索变量来即时改变。
理解字典的最佳方式是把它看做无序的关键字：值对（ key:value pairs ）集合，关键字必须是互不相同的（在同一个字典之内）。一对大括号创建一个空的字典：{}。初始化链表时，在大括号内放置一组逗号分隔的关键字：值对，这也是字典输出的方式。
字典的主要操作是依据关键字来存储和析取值。也可以用del来删除关键字：值对。如果你用一个已经存在的关键字存储值，以前为该关键字分配的值就会被遗忘。试图析取从一个不存在的关键字中读取值会导致错误。
字典的keys() 方法返回由所有关键字组成的链表，该链表的顺序不定（如果你需要它有序，只能调用关键字链表的sort()方法）。使用字典的 has_key() 方法可以检查字典中是否存在某一关键字。
这是一个关于字典应用的小示例：
>>> tel = {'jack': 4098, 'sape': 4139} >>> tel['guido'] = 4127 >>> tel {'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098} >>> tel['jack'] 4098 >>> del tel['sape'] >>> tel['irv'] = 4127 >>> tel {'guido': 4127, 'irv': 4127, 'jack': 4098} >>> tel.keys() ['guido', 'irv', 'jack'] >>> tel.has_key('guido') True
链表中存储关键字-值对拓扑的话，字典可以从中直接构造。关键字-值对来自一个模式时，可以用链表推导式简单的表达关键字-值链表。
>>> dict([('sape', 4139), ('guido', 4127), ('jack', 4098)])
{'sape': 4139, 'jack': 4098, 'guido': 4127}
>>> dict([(x, x**2) for x in vec]) # use a list comprehension
{2: 4, 4: 16, 6: 36}
5.5 循环技巧
在字典中循环时，关键字和对应的值可以使用 items() 方法同时解读出来。
>>> knights = {'gallahad': 'the pure', 'robin': 'the brave'} >>> for k, v in knights.items(): ... print k, v ... gallahad the pure robin the brave
在序列中循环时，索引位置和对应值可以使用 enumerate() 函数同时得到。
>>> for i, v in enumerate(['tic', 'tac', 'toe']): ... print i, v ... 0 tic 1 tac 2 toe
同时循环两个或更多的序列，可以使用 zip() 整体解读。
>>> questions = ['name', 'quest', 'favorite color']
>>> answers = ['lancelot', 'the holy grail', 'blue']
>>> for q, a in zip(questions, answers):
... print 'What is your %s? It is %s.' % (q, a)
...
What is your name? It is lancelot.
What is your quest? It is the holy grail.
What is your favorite color? It is blue.
5.6 深入条件控制
用于while和if语句的条件包括了比较之外的操作符。
in和not比较操作符审核值是否在一个区间之内。操作符is和is not比较两个对象是否相同；这只和诸如链表这样的可变对象有关。所有的比较操作符具有相同的优先级，低于所有的数值操作。
比较操作可以传递。例如 a < b == c 审核是否a小于b并b等于c。
比较操作可以通过逻辑操作符and和or组合，比较的结果可以用not来取反义。这些操作符的优先级又低于比较操作符，在它们之中，not具有最高的优先级，or的优先组最低，所以A and not B or C 等于 (A and (not B)) or C。当然，表达式可以用期望的方式表示。
逻辑操作符and 和or 也称作短路操作符：它们的参数从左向右解析，一旦结果可以确定就停止。例如，如果A和C为真而B为假，A and B and C 不会解析C。作用于一个普通的非逻辑值时，短路操作符的返回值通常是最后一个变量。
可以把比较或其它逻辑表达式的返回值赋给一个变量，例如：
>>> string1, string2, string3 = '', 'Trondheim', 'Hammer Dance' >>> non_null = string1 or string2 or string3 >>> non_null 'Trondheim'
需要注意的是Python与C不同，内部表达式不能分配值。C 程序员经常对此抱怨，不过它避免了一类在C程序中司空见惯的错误：想要在解析式中使==时误用了＝操作符。
序列对象可以与相同类型的其它对象比较。比较操作按字典序进行：首先比较前两个元素，如果不同，就决定了比较的结果；如果相同，就比较后两个元素，依此类推，直到所有序列都完成比较。如果两个元素本身就是同样类型的序列，就递归字典序比较。如果两个序列的所有子项都相等，就认为序列相等。如果一个序列是另一个序列的初始子序列，较短的一个序列就小于另一个。字符串的字典序按照单字符的ASCII顺序。下面是同类型序列之间比较的一些例子：
(1, 2, 3) < (1, 2, 4) [1, 2, 3] < [1, 2, 4] 'ABC' < 'C' < 'Pascal' < 'Python' (1, 2, 3, 4) < (1, 2, 4) (1, 2) < (1, 2, -1) (1, 2, 3) == (1.0, 2.0, 3.0) (1, 2, ('aa', 'ab')) < (1, 2, ('abc', 'a'), 4)
需要注意的是不同类型的对象比较是合法的。输出结果是确定而非任意的：类型按它们的名字排序。因而，一个链表（list）总是小于一个字符串（string），一个字符串（string）总是小于一个拓扑（tuple）等等。数值类型比较时会统一它们的数据类型，所以0等于0.0，等等。5.1
注释 ... etc.5.1 不同类型对象的比较规则不依赖于此，它们有可能会在Python语言的后继版本中改变。
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