# 3.2. List 介绍
* 3.2.1\. List 的定义
* 3.2.2\. 向 list 中增加元素
* 3.2.3\. 在 list 中搜索
* 3.2.4\. 从 list 中删除元素
* 3.2.5\. 使用 list 的运算符
List 是 Python 中使用最频繁的数据类型。如果您对 list 仅有的经验就是在 Visual Basic 中的数组或 Powerbuilder 中的数据存储,那么就打起精神学习 Python 的 list 吧。
> 注意
> Python 的 list 如同 Perl 中的数组。在 Perl 中,用来保存数组的变量总是以 `@` 字符开始;在 Python 中,变量可以任意取名,并且 Python 在内部会记录下其数据类型。
> 注意
> Python 中的 list 更像 Java 中的数组 (您可以简单地这样理解,但 Python 中的 list 远比 Java 中的数组强大)。一个更好的类比是 `ArrayList` 类,它可以保存任意对象,并且可以在增加新元素时动态扩展。
## 3.2.1. List 的定义
## 例 3.6. 定义 List
```
>>> li = ["a", "b", "mpilgrim", "z", "example"]
>>> li
['a', 'b', 'mpilgrim', 'z', 'example']
>>> li[0]
'a'
>>> li[4]
'example'
```
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| \[1\] | 首先我们定义了一个有 5 个元素的 list。注意它们保持着初始的顺序。这不是偶然。List 是一个用方括号包括起来的有序元素的集合。 |
| \[2\] | List 可以作为以 0 下标开始的数组。任何一个非空 list 的第一个元素总是 `li[0]`。 |
| \[3\] | 这个包含 5 个元素 list 的最后一个元素是 `li[4]`,因为列表总是从 0 开始。 |
## 例 3.7. 负的 list 索引
```
>>> li
['a', 'b', 'mpilgrim', 'z', 'example']
>>> li[-1]
'example'
>>> li[-3]
'mpilgrim'
```
| | |
| --- | --- |
| \[1\] | 负数索引从 list 的尾部开始向前计数来存取元素。任何一个非空的 list 最后一个元素总是 `li[-1]`。 |
| \[2\] | 如果负数索引使您感到糊涂,可以这样理解:`li[-n] == li[len(li) - n]`。所以在这个 list 里,`li[-3] == li[5 - 3] == li[2]`。 |
## 例 3.8. list 的分片 (slice)
```
>>> li
['a', 'b', 'mpilgrim', 'z', 'example']
>>> li[1:3]
['b', 'mpilgrim']
>>> li[1:-1]
['b', 'mpilgrim', 'z']
>>> li[0:3]
['a', 'b', 'mpilgrim']
```
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| --- | --- |
| \[1\] | 您可以通过指定 2 个索引得到 list 的子集,叫做一个 “slice” 。返回值是一个新的 list,它包含了 list 中按顺序从第一个 slice 索引 (这里为 `li[1]`) 开始,直到但是不包括第二个 slice 索引 (这里为 `li[3]`) 的所有元素。 |
| \[2\] | 如果一个或两个 slice 索引是负数,slice 也可以工作。如果对您有帮助,您可以这样理解:从左向右阅读 list,第一个 slice 索引指定了您想要的第一个元素,第二个 slice 索引指定了第一个您不想要的元素。返回的值为在其间的每个元素。 |
| \[3\] | List 从 0 开始,所以 `li[0:3]` 返回 list 的前 3 个元素,从 `li[0]` 开始,直到但不包括 `li[3]`。 |
## 例 3.9. Slice 简写
```
>>> li
['a', 'b', 'mpilgrim', 'z', 'example']
>>> li[:3]
['a', 'b', 'mpilgrim']
>>> li[3:]
['z', 'example']
>>> li[:]
['a', 'b', 'mpilgrim', 'z', 'example']
```
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| --- | --- |
| \[1\] | 如果左侧分片索引为 0,您可以将其省略,默认为 0。所以 `li[:3]` 同 [例 3.8 “list 的分片 (slice)”](lists.html#odbchelper.list.slice "例 3.8. list 的分片 (slice)") 的 `li[0:3]` 是一样的。 |
| \[2\] | 同样的,如果右侧分片索引是 list 的长度,可以将其省略。所以 `li[3:]` 同 `li[3:5]` 是一样的,因为这个 list 有 5 个元素。 |
| \[3\] | 请注意这里的对称性。在这个包含 5 个元素的 list 中,`li[:3]` 返回前 3 个元素,而 `li[3:]` 返回后 2 个元素。实际上,`li[:n]` 总是返回前 `n` 个元素,而 `li[n:]` 将返回剩下的元素,不管 list 有多长。 |
| \[4\] | 如果将两个分片索引全部省略,这将包括 list 的所有元素。但是与原始的名为 `li` 的 list 不同,它是一个新 list,恰好拥有与 `li` 一样的全部元素。`li[:]` 是生成一个 list 完全拷贝的一个简写。 |
## 3.2.2. 向 list 中增加元素
## 例 3.10. 向 list 中增加元素
```
>>> li
['a', 'b', 'mpilgrim', 'z', 'example']
>>> li.append("new")
>>> li
['a', 'b', 'mpilgrim', 'z', 'example', 'new']
>>> li.insert(2, "new")
>>> li
['a', 'b', 'new', 'mpilgrim', 'z', 'example', 'new']
>>> li.extend(["two", "elements"])
>>> li
['a', 'b', 'new', 'mpilgrim', 'z', 'example', 'new', 'two', 'elements']
```
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| \[1\] | `append` 向 list 的末尾追加单个元素。 |
| \[2\] | `insert` 将单个元素插入到 list 中。数值参数是插入点的索引。请注意,list 中的元素不必唯一,现在有两个独立的元素具有 `'new'` 这个值,`li[2]` 和 `li[6]`。 |
| \[3\] | `extend` 用来连接 list。请注意不要使用多个参数来调用 `extend`,要使用一个 list 参数进行调用。在本例中,这个 list 有两个元素。 |
## 例 3.11. `extend` (扩展) 与 `append` (追加) 的差别
```
>>> li = ['a', 'b', 'c']
>>> li.extend(['d', 'e', 'f'])
>>> li
['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']
>>> len(li)
6
>>> li[-1]
'f'
>>> li = ['a', 'b', 'c']
>>> li.append(['d', 'e', 'f'])
>>> li
['a', 'b', 'c', ['d', 'e', 'f']]
>>> len(li)
4
>>> li[-1]
['d', 'e', 'f']
```
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| --- | --- |
| \[1\] | Lists 的两个方法 `extend` 和 `append` 看起来类似,但实际上完全不同。`extend` 接受一个参数,这个参数总是一个 list,并且把这个 list 中的每个元素添加到原 list 中。 |
| \[2\] | 在这里 list 中有 3 个元素 (`'a'`、`'b'` 和 `'c'`),并且使用另一个有 3 个元素 (`'d'`、`'e'` 和 `'f'`) 的 list 扩展之,因此新的 list 中有 6 个元素。 |
| \[3\] | 另一方面,`append` 接受一个参数,这个参数可以是任何数据类型,并且简单地追加到 list 的尾部。在这里使用一个含有 3 个元素的 list 参数调用 `append` 方法。 |
| \[4\] | 原来包含 3 个元素的 list 现在包含 4 个元素。为什么是 4 个元素呢?因为刚刚追加的最后一个元素_本身是个 list_。List 可以包含任何类型的数据,也包括其他的 list。这或许是您所要的结果,或许不是。如果您的意图是 `extend`,请不要使用 `append`。 |
## 3.2.3. 在 list 中搜索
## 例 3.12. 搜索 list
```
>>> li
['a', 'b', 'new', 'mpilgrim', 'z', 'example', 'new', 'two', 'elements']
>>> li.index("example")
5
>>> li.index("new")
2
>>> li.index("c")
Traceback (innermost last):
File "<interactive input>", line 1, in ?
ValueError: list.index(x): x not in list
>>> "c" in li
False
```
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| --- | --- |
| \[1\] | `index` 在 list 中查找一个值的首次出现并返回索引值。 |
| \[2\] | `index` 在 list 中查找一个值的_首次_ 出现。这里 `'new'` 在 list 中出现了两次,在 `li[2]` 和 `li[6]`,但 `index` 只返回第一个索引,`2`。 |
| \[3\] | 如果在 list 中没有找到值,Python 会引发一个异常。这一点与大部分的语言截然不同,大部分语言会返回某个无效索引。尽管这种处理可能令人讨厌,但它仍然是件好事,因为它说明您的程序会由于源代码的问题而崩溃,好于在后面当您使用无效索引而引起崩溃。 |
| \[4\] | 要测试一个值是否在 list 内,使用 `in`。如果值存在,它返回 `True`,否则返为 `False` 。 |
> 注意
> 在 2.2.1 版本之前,Python 没有单独的布尔数据类型。为了弥补这个缺陷,Python 在布尔环境 (如 `if` 语句) 中几乎接受所有东西,遵循下面的规则:
>
> * `0` 为 false; 其它所有数值皆为 true。
> * 空串 (`""`) 为 false; 其它所有字符串皆为 true。
> * 空 list (`[]`) 为 false; 其它所有 list 皆为 true。
> * 空 tuple (`()`) 为 false; 其它所有 tuple 皆为 true。
> * 空 dictionary (`{}`) 为 false; 其它所有 dictionary 皆为 true。
>
> 这些规则仍然适用于 Python 2.2.1 及其后续版本,但现在您也可以使用真正的布尔值,它的值或者为 `True` 或者为 `False`。请注意第一个字母是大写的;这些值如同在 Python 中的其它东西一样都是大小写敏感的。
## 3.2.4. 从 list 中删除元素
## 例 3.13. 从 list 中删除元素
```
>>> li
['a', 'b', 'new', 'mpilgrim', 'z', 'example', 'new', 'two', 'elements']
>>> li.remove("z")
>>> li
['a', 'b', 'new', 'mpilgrim', 'example', 'new', 'two', 'elements']
>>> li.remove("new")
>>> li
['a', 'b', 'mpilgrim', 'example', 'new', 'two', 'elements']
>>> li.remove("c")
Traceback (innermost last):
File "<interactive input>", line 1, in ?
ValueError: list.remove(x): x not in list
>>> li.pop()
'elements'
>>> li
['a', 'b', 'mpilgrim', 'example', 'new', 'two']
```
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| --- | --- |
| \[1\] | `remove` 从 list 中删除一个值的首次出现。 |
| \[2\] | `remove` _仅仅_ 删除一个值的首次出现。在这里,`'new'` 在 list 中出现了两次,但 `li.remove("new")` 只删除了 `'new'` 的首次出现。 |
| \[3\] | 如果在 list 中没有找到值,Python 会引发一个异常来响应 `index` 方法。 |
| \[4\] | `pop` 是一个有趣的东西。它会做两件事:删除 list 的最后一个元素,然后返回删除元素的值。请注意,这与 `li[-1]` 不同,后者返回一个值但不改变 list 本身。也不同于 `li.remove(_value_)`,后者改变 list 但并不返回值。 |
## 3.2.5. 使用 list 的运算符
## 例 3.14. List 运算符
```
>>> li = ['a', 'b', 'mpilgrim']
>>> li = li + ['example', 'new']
>>> li
['a', 'b', 'mpilgrim', 'example', 'new']
>>> li += ['two']
>>> li
['a', 'b', 'mpilgrim', 'example', 'new', 'two']
>>> li = [1, 2] * 3
>>> li
[1, 2, 1, 2, 1, 2]
```
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| --- | --- |
| \[1\] | Lists 也可以用 `+` 运算符连接起来。`_list_ = _list_ + _otherlist_` 相当于 `_list_.extend(_otherlist_)`。但 `+` 运算符把一个新 (连接后) 的 list 作为值返回,而 `extend` 只修改存在的 list。也就是说,对于大型 list 来说,`extend` 的执行速度要快一些。 |
| \[2\] | Python 支持 `+=` 运算符。`li += ['two']` 等同于 `li.extend(['two'])`。`+=` 运算符可用于 list、字符串和整数,并且它也可以被重载用于用户自定义的类中 (更多关于类的内容参见 [第 5 章](../object_oriented_framework/index.html))。 |
| \[3\] | `*` 运算符可以作为一个重复器作用于 list。`li = [1, 2] * 3` 等同于 `li = [1, 2] + [1, 2] + [1, 2]`,即将三个 list 连接成一个。 |
## 进一步阅读
* _How to Think Like a Computer Scientist_ 讲述了list,并且重点讲述了如何[把 list 作为函数参数传递](http://www.ibiblio.org/obp/thinkCSpy/chap08.htm)。
* _Python Tutorial_ 展示了如何[把 list 作为堆栈和队列使用](http://www.python.org/doc/current/tut/node7.html#SECTION007110000000000000000)。
* Python Knowledge Base 回答了[有关 list 的常见问题](http://www.faqts.com/knowledge-base/index.phtml/fid/534)并且有许多[使用 list 的示例代码](http://www.faqts.com/knowledge-base/index.phtml/fid/540)。
* _Python Library Reference_ 总结了[所有的 list 方法](http://www.python.org/doc/current/lib/typesseq-mutable.html)。
- 版权信息
- 第 1 章 安装 Python
- 1.1. 哪一种 Python 适合您?
- 1.2. Windows 上的 Python
- 1.3. Mac OS X 上的 Python
- 1.4. Mac OS 9 上的 Python
- 1.5. RedHat Linux 上的 Python
- 1.6. Debian GNU/Linux 上的 Python
- 1.7. 从源代码安装 Python
- 1.8. 使用 Python 的交互 Shell
- 1.9. 小结
- 第 2 章 第一个 Python 程序
- 2.1. 概览
- 2.2. 函数声明
- 2.3. 文档化函数
- 2.4. 万物皆对象
- 2.5. 代码缩进
- 2.6. 测试模块
- 第 3 章 内置数据类型
- 3.1. Dictionary 介绍
- 3.2. List 介绍
- 3.3. Tuple 介绍
- 3.4. 变量声明
- 3.5. 格式化字符串
- 3.6. 映射 list
- 3.7. 连接 list 与分割字符串
- 3.8. 小结
- 第 4 章 自省的威力
- 4.1. 概览
- 4.2. 使用可选参数和命名参数
- 4.3. 使用 type、str、dir 和其它内置函数
- 4.4. 通过 getattr 获取对象引用
- 4.5. 过滤列表
- 4.6. and 和 or 的特殊性质
- 4.7. 使用 lambda 函数
- 4.8. 全部放在一起
- 4.9. 小结
- 第 5 章 对象和面向对象
- 5.1. 概览
- 5.2. 使用 from _module_ import 导入模块
- 5.3. 类的定义
- 5.4. 类的实例化
- 5.5. 探索 UserDict:一个封装类
- 5.6. 专用类方法
- 5.7. 高级专用类方法
- 5.8. 类属性介绍
- 5.9. 私有函数
- 5.10. 小结
- 第 6 章 异常和文件处理
- 6.1. 异常处理
- 6.2. 与文件对象共事
- 6.3. for 循环
- 6.4. 使用 `sys.modules`
- 6.5. 与目录共事
- 6.6. 全部放在一起
- 6.7. 小结
- 第 7 章 正则表达式
- 7.1. 概览
- 7.2. 个案研究:街道地址
- 7.3. 个案研究:罗马字母
- 7.4. 使用 {n,m} 语法
- 7.5. 松散正则表达式
- 7.6. 个案研究:解析电话号码
- 7.7. 小结
- 第 8 章 HTML 处理
- 8.1. 概览
- 8.2. sgmllib.py 介绍
- 8.3. 从 HTML 文档中提取数据
- 8.4. BaseHTMLProcessor.py 介绍
- 8.5. locals 和 globals
- 8.6. 基于 dictionary 的字符串格式化
- 8.7. 给属性值加引号
- 8.8. dialect.py 介绍
- 8.9. 全部放在一起
- 8.10. 小结
- 第 9 章 XML 处理
- 9.1. 概览
- 9.2. 包
- 9.3. XML 解析
- 9.4. Unicode
- 9.5. 搜索元素
- 9.6. 访问元素属性
- 9.7. Segue [9]
- 第 10 章 脚本和流
- 10.1. 抽象输入源
- 10.2. 标准输入、输出和错误
- 10.3. 查询缓冲节点
- 10.4. 查找节点的直接子节点
- 10.5. 根据节点类型创建不同的处理器
- 10.6. 处理命令行参数
- 10.7. 全部放在一起
- 10.8. 小结
- 第 11 章 HTTP Web 服务
- 11.1. 概览
- 11.2. 避免通过 HTTP 重复地获取数据
- 11.3. HTTP 的特性
- 11.4. 调试 HTTP web 服务
- 11.5. 设置 User-Agent
- 11.6. 处理 Last-Modified 和 ETag
- 11.7. 处理重定向
- 11.8. 处理压缩数据
- 11.9. 全部放在一起
- 11.10. 小结
- 第 12 章 SOAP Web 服务
- 12.1. 概览
- 12.2. 安装 SOAP 库
- 12.3. 步入 SOAP
- 12.4. SOAP 网络服务查错
- 12.5. WSDL 介绍
- 12.6. 以 WSDL 进行 SOAP 内省
- 12.7. 搜索 Google
- 12.8. SOAP 网络服务故障排除
- 12.9. 小结
- 第 13 章 单元测试
- 13.1. 罗马数字程序介绍 II
- 13.2. 深入
- 13.3. romantest.py 介绍
- 13.4. 正面测试 (Testing for success)
- 13.5. 负面测试 (Testing for failure)
- 13.6. 完备性检测 (Testing for sanity)
- 第 14 章 测试优先编程
- 14.1. roman.py, 第 1 阶段
- 14.2. roman.py, 第 2 阶段
- 14.3. roman.py, 第 3 阶段
- 14.4. roman.py, 第 4 阶段
- 14.5. roman.py, 第 5 阶段
- 第 15 章 重构
- 15.1. 处理 bugs
- 15.2. 应对需求变化
- 15.3. 重构
- 15.4. 后记
- 15.5. 小结
- 第 16 章 函数编程
- 16.1. 概览
- 16.2. 找到路径
- 16.3. 重识列表过滤
- 16.4. 重识列表映射
- 16.5. 数据中心思想编程
- 16.6. 动态导入模块
- 16.7. 全部放在一起
- 16.8. 小结
- 第 17 章 动态函数
- 17.1. 概览
- 17.2. plural.py, 第 1 阶段
- 17.3. plural.py, 第 2 阶段
- 17.4. plural.py, 第 3 阶段
- 17.5. plural.py, 第 4 阶段
- 17.6. plural.py, 第 5 阶段
- 17.7. plural.py, 第 6 阶段
- 17.8. 小结
- 第 18 章 性能优化
- 18.1. 概览
- 18.2. 使用 timeit 模块
- 18.3. 优化正则表达式
- 18.4. 优化字典查找
- 18.5. 优化列表操作
- 18.6. 优化字符串操作
- 18.7. 小结
- 附录 A. 进一步阅读
- 附录 B. 五分钟回顾
- 附录 C. 技巧和窍门
- 附录 D. 示例清单
- 附录 E. 修订历史
- 附录 F. 关于本书
- 附录 G. GNU Free Documentation License
- G.0. Preamble
- G.1. Applicability and definitions
- G.2. Verbatim copying
- G.3. Copying in quantity
- G.4. Modifications
- G.5. Combining documents
- G.6. Collections of documents
- G.7. Aggregation with independent works
- G.8. Translation
- G.9. Termination
- G.10. Future revisions of this license
- G.11. How to use this License for your documents
- 附录 H. GNU 自由文档协议
- H.0. 序
- H.1. 适用范围和定义
- H.2. 原样复制
- H.3. 大量复制
- H.4. 修改
- H.5. 合并文档
- H.6. 文档合集
- H.7. 独立著作聚集
- H.8. 翻译
- H.9. 终止协议
- H.10. 协议将来的修订
- H.11. 如何为你的文档使用本协议
- 附录 I. Python license
- I.A. History of the software
- I.B. Terms and conditions for accessing or otherwise using Python
- 附录 J. Python 协议
- J.0. 关于译文的声明
- J.A. 软件的历史
- J.B. 使用 Python 的条款和条件