Python元组实例分析

本篇内容主要讲解"Python元组实例分析"，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习"Python元组实例分析"吧!

引言--在Python中，通过数据结构来保存项目中重要的数据信息。Python语言内置了多种数据结构，例如列表，元组，字典和集合等。本堂课我们来讲一讲Python中举足轻重的一大数据结构--元组。

在Python中，我们可以将元组看作一种特殊的列表。它与列表唯一的不同在于：元组内的数据元素不能发生改变【这个不变--不但不能改变其中的数据项，而且也不能添加和删除数据项！】。当我们需要创建一组不可改变的数据时，通常是将这些数据放进元组中~

1.元组的 创建 && 访问

（1）元组的创建：

在Python中，创建元组的基本形式是以小括号"()"将数据元素括起来，各个元素之间用逗号"，"隔开。
如下：

tuple1 = ('xiaoming', 'xiaohong', 18, 21)tuple2 = (1, 2, 3, 4, 5)# 而且--是可以创建空元组哦！tuple3 = ()# 小注意--如果你创建的元组只包含一个元素时，也不要忘记在元素后面加上逗号。让其识别为一个元组：tuple4 = (22, )

（2）访问：

元组和字符串以及列表类似，索引都是从0开始，并且可以进行截取和组合等操作。
如下：

tuple1 = ('xiaoming', 'xiaohong', 18, 21)tuple2 = (1, 2, 3, 4, 5)# 显示元组中索引为1的元素的值print("tuple1[1]:", tuple1[0])# 显示元组中索引从1到3的元素的值print("tuple2[1:3]:", tuple2[1:3])

2.元组的 修改 && 删除

（1）元组的修改：

虽然在开头就说元组不可变，但是它还是有个被支持的骚操作--元组之间进行连接组合：

tuple1 = ('xiaoming', 'xiaohong', 18, 21)tuple2 = (1, 2, 3, 4, 5)tuple_new = tuple1 + tuple2print(tuple_new)

（1）元组的删除：

虽然元组不可变，但是却可以通过del语句删除整个元组。
如下：

tuple1 = ('xiaoming', 'xiaohong', 18, 21)print(tuple1)           # 正常打印tuple1del tuple1print(tuple1)           # 因为上面删除了tuple1，所以再打印会报错哦！

3.元组的内置方法

元组是不可变，但是我们可以通过使用内置方法来操作元组。常用的内置方法如下：

1. len(tuple)：计算元组元素个数；

2. max(tuple)：返回元组中元素的最大值；

3. min(tuple)：返回元组中元素的最小值；

4. tuple(seq)：将列表转换为元组。

其实更多时候，我们是将元组先转换为列表，操作之后再转换为元组（因为列表具有很多方法~）。

4.将序列分解为单独的变量

（1）

Python允许将一个包含N个元素的元组或序列分别为N个单独的变量。这是因为Python语法允许任何序列/可迭代对象通过简单的赋值操作分解为单独的变量，唯一的要求是变量的总数和结构要与序列相吻合。
如下：

tuple1 = (18, 22)x, y = tuple1print(x)print(y)tuple2 = ['xiaoming', 33, 19.8, (2012, 1, 11)]name, age, level, date = tuple2print(name)print(date)

如果要分解未知或任意长度的可迭代对象，上述分解操作岂不直接很nice！通常在这类可迭代对象中会有一些已知的组件或模式（例如：元素1之后的所有内容都是电话号码），利用"*"星号表达式分解可迭代对象后，使得开发者能轻松利用这些模式，而无须在可迭代对象中做复杂操作就能得到相关的元素。

在Python中，星号表达式在迭代一个变长的元组序列时十分有用。如下演示分解一个待标记元组序列的过程。

records = [    ('AAA', 1, 2),    ('BBB', 'hello'),    ('CCC', 5, 3)]def do_foo(x, y):    print('AAA', x, y)def do_bar(s):    print('BBB', s)for tag, *args in records:    if tag == 'AAA':        do_foo(*args)    elif tag == 'BBB':        do_bar(*args)line = 'guan:ijing234://wef:678d:guan'uname, *fields, homedir, sh = line.split(':')print(uname)print(*fields)print(homedir)print(sh)

（2）

在Python中迭代处理列表或元组等序列时，有时需要统计最后几项记录以实现历史记录统计功能。

使用内置的deque实现：

from _collections import dequeq = deque(maxlen=3)q.append(1)q.append(2)q.append(3)print(q)q.append(4)print(q)

如下--演示了将序列中的最后几项作为历史记录的过程。

from _collections import dequedef search(lines, pattern, history=5):    previous_lines = deque(maxlen=history)    for line in lines:        if pattern in line:            yield line, previous_lines        previous_lines.append(line)# Example use on a fileif __name__ == '__main__':    with open('123.txt') as f:        for line, prevlines in search(f, 'python', 5):            for pline in prevlines:  # 包含python的行                print(pline)  # print (pline, end='')            # 打印最后检查过的N行文本            print(line)  # print (pline, end='')

123.txt：

pythonpythonpythonpythonpythonpythonpythonpythonpython

在上述代码中，对一系列文本行实现了简单的文本匹配操作，当发现有合适的匹配时，就输出当前的匹配行以及最后检查过的N行文本。使用deque(maxlen=N)创建了一个固定长度的队列。当有新记录加入而使得队列变成已满状态时，会自动移除最老的那条记录。当编写搜索某项记录的代码时，通常会用到含有yield关键字的生成器函数，它能够将处理搜索过程的代码和使用搜索结果的代码成功解耦开来。

5.实现优先级队列

使用内置模块heapq可以实现一个简单的优先级队列。
如下--演示了实现一个简单的优先级队列的过程。

import heapqclass PriorityQueue:    def __init__(self):        self._queue = []        self._index = 0    def push(self, item, priority):        heapq.heappush(self._queue, (-priority, self._index, item))        self._index += 1    def pop(self):        return heapq.heappop(self._queue)[-1]class Item:    def __init__(self, name):        self.name = name    def __repr__(self):        return 'Item({!r})'.format(self.name)q = PriorityQueue()q.push(Item('AAA'), 1)q.push(Item('BBB'), 4)q.push(Item('CCC'), 5)q.push(Item('DDD'), 1)print(q.pop())print(q.pop())print(q.pop())

在上述代码中，利用heapq模块实现了一个简单的优先级队列，第一次执行pop()操作时返回的元素具有最高的优先级。
拥有相同优先级的两个元素（foo和grok）返回的顺序，同插入到队列时的顺序相同。

函数heapq.heappush()和heapq.heappop()分别实现了列表_queue中元素的插入和移除操作，并且保证列表中的第一个元素的优先级最低。

函数heappop()总是返回"最小"的元素，并且因为push和pop操作的复杂度都是O(log2N)，其中N代表堆中元素的数量，因此就算N的值很大，这些操作的效率也非常高。

上述代码中的队列以元组 (-priority, index, item)的形式组成，priority取负值是为了让队列能够按元素的优先级从高到底排列。这和正常的堆排列顺序相反，一般情况下，堆是按从小到大的顺序进行排序的。变量index的作用是将具有相同优先级的元素以适当的顺序排列，通过维护一个不断递增的索引，元素将以它们加入队列时的顺序排列。但是当index在对具有相同优先级的元素间进行比较操作，同样扮演一个重要的角色。

在Python中，如果以元组(priority, item)的形式存储元素，只要它们的优先级不同，它们就可以进行比较。但是如果两个元组的优先级相同，在进行比较操作时会失败。这时可以考虑引入一个额外的索引值，以(priority, index, item)的方式建立元组，因为没有哪两个元组会有相同的index值，所以这样就可以完全避免上述问题。一旦比较操作的结果可以确定，Python就不会再去比较剩下的元组元素了。

如下--演示了实现一个简单的优先级队列的过程：

import heapqclass PriorityQueue:    def __init__(self):        self._queue = []        self._index = 0    def push(self, item, priority):        heapq.heappush(self._queue, (-priority, self._index, item))        self._index += 1    def pop(self):        return heapq.heappop(self._queue)[-1]class Item:    def __init__(self, name):        self.name = name    def __repr__(self):        return 'Item({!r})'.format(self.name)# ①a = Item('AAA')     b = Item('BBB')#a < b  错误a = (1, Item('AAA'))b = (5, Item('BBB'))print(a < b)c = (1, Item('CCC'))#② a < c 错误# ③a = (1, 0, Item('AAA'))b = (5, 1, Item('BBB'))c = (1, 2, Item('CCC'))print(a < b)# ④print(a < c)

在上述代码中，因为在1-2中没有添加所以，所以当两个元组的优先级相同时会出错；而在3-4中添加了索引，这样就不会出错了！

到此，相信大家对"Python元组实例分析"有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！