Question

我正在学习一些关于Python的教程，并且我正在尝试决定在某种情况下使用什么数据类型/结构。

我不清楚数组，列表，字典和元组之间的区别。

你如何决定哪一个是合适的 - 我目前的理解是不让我区分它们 - 它们似乎是一样的。

每个人有哪些好处/典型用例？

Answer 1

您如何决定使用哪种数据类型？易：

你看哪些可用，并选择一个你想要的。如果没有，你就做一个。

在这种情况下，dict是一个非常明显的解决方案。

Answer 2

计算此类元素的最佳类型通常为defaultdict

from collections import defaultdict

s = 'asdhbaklfbdkabhvsdybvailybvdaklybdfklabhdvhba'
d = defaultdict(int)

for c in s:
   d[c] += 1

print d['a']   # prints 7

Answer 3

首先是元组。这些是类似列表的东西，无法修改。因为元组的内容不能更改，所以可以使用元组作为字典中的键。在我看来，这对他们来说是最有用的地方。例如，如果您有一个像item = ["Ford pickup", 1993, 9995]这样的列表，并且您希望使用价格制作一些内存数据库，那么您可能会尝试以下内容：

ikey = tuple(item[0], item[1])
idata = item[2]
db[ikey] = idata

列表，似乎与其他编程语言中的数组或向量类似，通常用于Python中的相同类型的事物。但是，它们更灵活，因为您可以将不同类型的内容放入同一列表中。通常，它们是最灵活的数据结构，因为您可以将整个列表放入另一个列表的单个列表元素中，但对于真正的数据运算，它们可能不够高效。

a = [1,"fred",7.3]
b = []
b.append(1)
b[0] = "fred"
b.append(a) # now the second element of b is the whole list a

字典经常被用作列表，但现在你可以使用任何不可变的东西作为字典的索引。但是，与列表不同，词典没有自然顺序，无法对其进行排序。当然，您可以创建自己的类，其中包含排序列表和字典，以使dict的行为类似于有序字典。 Python Cookbook网站上有一些例子。

c = {}
d = ("ford pickup",1993)
c[d] = 9995

当您进行重型数据处理并且不想要列表或词典的多余部分时，阵列越来越接近位级别。它们通常不在科学应用之外使用。留下这些，直到你确定你需要它们为止。

Lists和Dicts是Python数据存储的真正主力。

Answer 4

你真的需要速度/效率吗？然后选择一个纯粹而简单的词典。

Answer 5

个人：我正在使用列表和词典。这似乎满足了大多数情况。

<强>有时：元组可能会有所帮助 - 如果你想配对/匹配元素。除此之外，我并没有真正使用它。

<强>然而我编写的高级脚本不需要深入到核心“效率”，每个字节和每个内存/纳秒都很重要。我不相信大多数人需要深入钻探。

我如何知道在Python中使用哪种数据类型？

5 个答案: