学习Python列表的基础知识汇总
千里之行，始于足下。要练成一双洞悉一切的眼睛，还是得先把基本功扎扎实实地学好。今天，本喵带大家仔细温习一下Python的列表。温故而知新，不亦说乎。
当然，温习的同时也要发散思考，因为有些看似无关紧要的、约定俗成的语言习惯，例如数组索引为何从0开始，其背后可能大有来历。知其然，亦需知其所以然啊喵喵喵~~~
最后，在基础知识之上，更要探索进阶，例如学习生成器表达式，这样既能更扎实地掌握基础，又能融会贯通，获得更全面的认知升级。
Python的列表是怎样滴？
列表（list）是一种有序的集合，可以随时添加、查找和删除元素。
列表支持加入不同数据类型的元素：数字、字符串、列表、元组等。
列表通过有序的索引可遍历所有的元素，从前往后数，索引是[0,n-1]，从后往前数，索引是[-1, -n]，其中n是列表的长度。
列表可以是不含元素的空列表，也可以包含超级多的元素（在内存大小支持的情况下）。
list_a = [] # 空列表，即len(list_a) == 0 list_b = [2018, 10, '2018-10-1', ['hi', 1, 2], (33, 44)] # list_b 长度为5，包含2个数字元素、1个字符串元素、1个列表元素和1个元组元素 len(list_b) == 5 list_b[0] == list_b[-5] == 2018 lits_b[3] == list_b[-2] == ['hi', 1, 2] lits_b[4] == list_b[-1] == (33, 44)
Python中怎么操作列表？
1）创建列表：
用中括号[]包裹元素，元素使用逗号分隔。
用list()方法，转化生成列表。
列表生成式/列表解析式/列表推导式，生成列表。
list_a = [1, 2, 3]
list_b = list("abc") # list_b == ['a', 'b', 'c']
list_c = list((4, 5, 6)) # list_c == [4, 5, 6]
list_d = [i for i in list_a] # list_d == [1, 2, 3]
list_e = [i*j for i in list_a for j in list_c] # list_e == [4,5,6,10,12,12,15,18]
list_f = [i*j for i,j in zip(list_a,list_c)] # list_f == [4, 10, 18]
list_g = [i for i in list_a if i%2 == 0] # list_g == [2]
# 结合range()函数，range(start, stop[, step])
list_h = list(range(3)) # list_h == [0, 1, 2]
list_i = list(range(3,7)) # list_i == [3, 4, 5, 6]
list_j = list(range(3,9,2)) # list_j == [3, 5, 7]
# 找出100以内的能够被3整除的正整数
list_k = list(range(3,100,3)) # list_k == [3, 6, 9, ..., 96, 99]
2）扩充列表：
用append()方法，在列表尾部添加单个新元素。
用insert()方法，在列表中指定位置添加元素。
用 “+” 运算符，将两个列表拼接出一个新列表。
用extend()方法，在一个列表后面拼接进另一个列表。
# 以下分别添加2个元素
list_a = []
list_a.append('happy') # list_a == ['happy']
list_a.insert(0, 'very') # list_a == ['very', 'happy']
# 以下两种扩充列表方式
list_1 = ['I', 'am']
list_2 = ['very', 'happy']
list_3 = list_1 + list_2 # 新列表 list_3 == ['I', 'am', 'very', 'happy']
list_1.extend(list_2) # 原列表1扩充，list_1 == ['I', 'am', 'very', 'happy']
3）删减列表与销毁列表：
用del list[m] 语句，删除指定索引m处的元素。
用remove()方法，删除指定值的元素（第一个匹配项）。
用pop()方法，取出并删除列表末尾的单个元素。
用pop(m)方法，取出并删除索引值为m的元素。
用clear()方法，清空列表的元素。（杯子还在，水倒空了）
用del list 语句，销毁整个列表。（杯子和水都没有了）
# 以下4种删除列表元素方式
list_1 = list_2 = list_3 = list_4 = ['I', 'am', 'very', 'happy']
del list_1[0] # list_1 == ['am', 'very', 'happy']
list_2.remove('I') # list_2 == ['am', 'very', 'happy']
list_3.pop() # list_3 == ['I', 'am', 'very']
list_4.pop(0) # list_4 == ['am', 'very', 'happy']
# 清空与销毁
list_a = [1, 2, 3]
list_b = [1, 2, 3]
list_b.clear() # list_b == []
del list_a # 没有list_a了，再使用则会报错
4）列表切片：
基本含义：从第i位索引起，向右取到后n位元素为止，按m间隔过滤
基本格式：[i : i+n : m] ；i 是切片的起始索引值，为列表首位时可省略；i+n 是切片的结束位置，为列表末位时可省略；m 可以不提供，默认值是1，不允许为0，当m为负数时，列表翻转。注意：这些值都可以大于列表长度，不会报越界。
li = [1, 4, 5, 6, 7, 9, 11, 14, 16] # 以下写法都可以表示整个列表，其中 X >= len(li) li[0:X] == li[0:] == li[:X] == li[:] == li[::] == li[-X:X] == li[-X:] li[1:5] == [4,5,6,7] # 从1起，取5-1位元素 li[1:5:2] == [4,6] # 从1起，取5-1位元素，按2间隔过滤 li[-1:] == [16] # 取倒数第一个元素 li[-4:-2] == [9, 11] # 从倒数第四起，取-2-(-4)=2位元素 li[:-2] == li[-len(li):-2] == [1,4,5,6,7,9,11] # 从头开始，取-2-(-len(li))=7位元素 # 注意列表先翻转，再截取 li[::-1] == [16,14,11,9,7,6,5,4,1] # 翻转整个列表 li[::-2] == [16,11,7,5,1] # 翻转整个列表，再按2间隔过滤 li[:-5:-1] == [16,14,11,9] # 翻转整个列表，取-5-(-len(li))=4位元素 li[:-5:-3] == [16,9] # 翻转整个列表，取-5-(-len(li))=4位元素，再按3间隔过滤 li[::0] # 报错（ValueError: slice step cannot be zero）
5) 其它操作：
用len()方法，统计全部元素的个数。
用count()方法，统计指定值的元素的个数。
用max()方法，统计元素中的最大值（要求元素类型相同；数字类型直接比较，其它类型比较id）
用min()方法，统计元素中的最小值（要求元素类型相同；数字类型直接比较，其它类型比较id）
用index()方法，查找指定值的元素的索引位置（第一个匹配项）。
用reverse()方法，翻转列表中的元素。
用copy()方法，浅拷贝并生成新的列表。
用deepcopy()方法，深拷贝并生成新的列表。
用sort()方法，在原列表基础上进行排序。
用sorted()方法，将新列表基础上对原列表的元素进行排序。
list_1 = [2018, 10, '2018-10-1', ['hi', 1, 2], (33, 44)]
len(list_1) == 5
list_1.count(10) == 1 # 元素10的数量为1
list_1.index(10) == 1 # 元素10的索引为1
list_1.reverse() # list_1 == [(33, 44), ['hi', 1, 2], '2018-10-1', 10, 2018]
# 比较浅拷贝与深拷贝
import copy
list_a = [2018, 10, '2018-10-1', ['hi', 1, 2], (33, 44)]
list_b = ['hi', 1, 2]
list_c = list_a.copy() # list_c == [2018, 10, '2018-10-1', ['hi', 1, 2], (33, 44)]
list_d = copy.deepcopy(list_a) # list_d == [2018, 10, '2018-10-1', ['hi', 1, 2], (33, 44)]
# 改变原列表中的可变对象元素
list_a[3].append('new') # list_a == [2018, 10, '2018-10-1', ['hi', 1, 2, 'new'], (33, 44)]
# 浅拷贝中的可变对象会随原列表变化而变化
list_c == [2018, 10, '2018-10-1', ['hi', 1, 2, 'new'], (33, 44)]
# 深拷贝中的可变对象不会随原列表变化而变化
list_d == [2018, 10, '2018-10-1', ['hi', 1, 2], (33, 44)]
# 比较sort() 与 sorted()
list_1 = list_2 = [2,1,4,6,5,3]
list_1.sort() # 原列表变化：list_1 == [1,2,3,4,5,6]
list_3 = sorted(list_2) # 原列表不变：list_2 == [2,1,4,6,5,3]; list_3 == [1,2,3,4,5,6]
Python列表索引为何从0始？
权威解释来自Guido van Rossum（Python之父）的博文：《Why Python uses 0-based indexing》
一句话总结：索引从0开始，切片用法很优雅。
翻译精华如下：
我决定在Python中使用0-based索引方式的一个原因，就是切片语法(slice notation)。
让我们来先看看切片的用法。可能最常见的用法，就是“取前n位元素”或“从第i位索引起，取后n位元素”(前一种用法，实际上是i==起始位的特殊用法)。如果这两种用法实现时可以不在表达式中出现难看的+1或-1，那将会非常的优雅。
使用0-based的索引方式、半开区间切片和缺省匹配区间的话（Python最终采用这样的方式），上面两种情形的切片语法就变得非常漂亮：a[:n]和a[i:i+n]，前者是a[0:n]的缩略写法。
如果使用1-based的索引方式，那么，想让a[:n]表达“取前n个元素”的意思，你要么使用闭合区间切片语法，要么在切片语法中使用切片起始位和切片长度作为切片参数。半开区间切片语法如果和1-based的索引方式结合起来，则会变得不优雅。而使用闭合区间切片语法的话，为了从第i位索引开始取后n个元素，你就得把表达式写成a[i:i+n-1]。
……
特别是当两个切片操作位置邻接时，第一个切片操作的终点索引值是第二个切片的起点索引值时，太漂亮了，无法舍弃。例如，你想将一个字符串以i，j两个位置切成三部分，这三部分的表达式将会是a[:i]，a[i:j]和a[j:]。
其它编程语言的索引？
索引从0开始的编程语言：C、C++、Python、Java、PHP、Ruby、Javascript...
索引从1开始的编程语言：ABC、Matlab、VB、易语言、大部分shell语言...
索引从其它值开始的编程语言：Pascal、Lua...
还有像表示星期、月份等序列结构的数据，各种编程语言也划分成了不同阵营。
它们出于何种考虑？
C语言：索引从0开始，可以大大提升内存寻址计算的效率，详细分析参考《[C语言数组元素下标为何从0开始](https://blog.csdn.net/bufanq/article/details/51330197)》
大部分shell语言：大多数是从1开始，来源参考[stackexchange这篇问答](https://unix.stackexchange.com/questions/252368/is-there-a-reason-why-the-first-element-of-a-zsh-array-is-indexed-by-1-instead-o)
Pascal、Lua：默认从1开始，但支持改变起始索引值，原因据说是对非专业的开发者更友好，来源参考[这篇知乎问答](https://www.zhihu.com/question/19675689/answer/19174752)
以上列举的原因是最审慎的、体面的解释，话题应该到此终结，因为“索引应该从几开始最好”这个问题的破坏性不亚于“哪种编程语言是最好的”......
优雅漂亮的结尾：生成器表达式
列表生成式是一种漂亮优雅的东西，然而它有一个致命的缺点：它一次性把所有元素加载到内存中，当列表过长的时候，便会占据过多的内存资源，而且，我们通常仅需要使用少数的元素，这样未使用的元素所占据的绝大部分的内存，就成了不必要的支出。
生成器是一种更高级更优雅的东西，它使用“懒加载”的原理，并不生成完整的列表，而是迭代地、即时地、按需地生成元素，这样不仅能极大地节省内存空间，而且，在理论上，它可以生成一个无穷大的列表！
大多数生成器是以函数来实现的，然而，它并不返回（return）一个值，而是生成（yield）一个值，并挂起程序。然后，通过next()方法生成并马上返回一个元素，或者通过for循环，逐一生成和返回全部元素。
next()效率太低，且调用次数越界时会抛出StopIteration的异常，而for循环会自动捕捉这个异常，并停止调用，所以使用更佳。
# 计算斐波那契数列的生成器 def fibon(n): a = b = 1 for i in range(n): yield a # 使用yield a, b = b, a + b # 计算前1000000个数，通过next()函数，按顺序每次生成一个数 g = fibon(1000000) next(g) # 1 next(g) # 1 next(g) # 2 next(g) # 3 next(g) # 5 # 以此类推，但若调用超过1000000次，就会报异常StopIteration # 计算前1000000个数，通过for循环逐一打印生成数 for x in fibon(1000000): print(x) 生成器表达式与列表生成式极其形似，只是把[]改成了()，但背后的原理大不相同。 l = [x*2 for x in range(5)] # 列表生成式，4以内整数的2倍数 g = (x*2 for x in range(5)) # 生成器表达式 type(l) # 结果：<type 'list'> type(g) # 结果：<type 'generator'> print(l) # 结果：[0,2,4,6,8] print(g) # 结果：<generator object at 0x000002173F0EBC50> next(g) # 0 next(g) # 2 next(g) # 4 next(g) # 6 next(g) # 8 next(g) # Traceback (most recent call last): ....StopIteration for x in g: print(x, end=' ') # 结果：0 2 4 6 8
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