- 前言
- 目标读者
- 非目标读者
- 本书的结构
- 以实践为基础
- 硬件
- 杂谈:个人的一点看法
- Python 术语表
- Python 版本表
- 排版约定
- 使用代码示例
- 第一部分 序幕
- 第 1 章 Python 数据模型
- 第二部分 数据结构
- 第 2 章 序列构成的数组
- 第 3 章 字典和集合
- 第 4 章 文本和字节序列
- 第三部分 把函数视作对象
- 第 5 章 一等函数
- 第 6 章 使用一等函数实现设计模式
- 第 7 章 函数装饰器和闭包
- 第四部分 面向对象惯用法
- 第 8 章 对象引用、可变性和垃圾回收
- 第 9 章 符合 Python 风格的对象
- 第 10 章 序列的修改、散列和切片
- 第 11 章 接口:从协议到抽象基类
- 第 12 章 继承的优缺点
- 第 13 章 正确重载运算符
- 第五部分 控制流程
- 第 14 章 可迭代的对象、迭代器和生成器
- 14.1 Sentence 类第1版:单词序列
- 14.2 可迭代的对象与迭代器的对比
- 14.3 Sentence 类第2版:典型的迭代器
- 14.4 Sentence 类第3版:生成器函数
- 14.5 Sentence 类第4版:惰性实现
- 14.6 Sentence 类第5版:生成器表达式
- 14.7 何时使用生成器表达式
- 14.8 另一个示例:等差数列生成器
- 14.9 标准库中的生成器函数
- 14.10 Python 3.3 中新出现的句法:yield from
- 14.11 可迭代的归约函数
- 14.12 深入分析 iter 函数
- 14.13 案例分析:在数据库转换工具中使用生成器
- 14.14 把生成器当成协程
- 14.15 本章小结
- 14.16 延伸阅读
- 第 15 章 上下文管理器和 else 块
- 第 16 章 协程
- 第 17 章 使用期物处理并发
- 第 18 章 使用 asyncio 包处理并发
- 第六部分 元编程
- 第 19 章 动态属性和特性
- 第 20 章 属性描述符
- 第 21 章 类元编程
- 结语
- 延伸阅读
- 附录 A 辅助脚本
- Python 术语表
- 作者简介
- 关于封面
2.1 内置序列类型概览
Python 标准库用 C 实现了丰富的序列类型,列举如下。
容器序列
list、tuple 和 collections.deque 这些序列能存放不同类型的数据。
扁平序列
str、bytes、bytearray、memoryview 和 array.array,这类序列只能容纳一种类型。
容器序列存放的是它们所包含的任意类型的对象的引用,而扁平序列里存放的是值而不是引用。换句话说,扁平序列其实是一段连续的内存空间。由此可见扁平序列其实更加紧凑,但是它里面只能存放诸如字符、字节和数值这种基础类型。
序列类型还能按照能否被修改来分类。
可变序列
list、bytearray、array.array、collections.deque 和 memoryview。
不可变序列
tuple、str 和 bytes。
图 2-1 显示了可变序列(MutableSequence)和不可变序列(Sequence)的差异,同时也能看出前者从后者那里继承了一些方法。虽然内置的序列类型并不是直接从 Sequence 和 MutableSequence 这两个抽象基类(Abstract Base Class,ABC)继承而来的,但是了解这些基类可以帮助我们总结出那些完整的序列类型包含了哪些功能。
图 2-1:这个 UML 类图列举了 collections.abc 中的几个类(超类在左边,箭头从子类指向超类,斜体名称代表抽象类和抽象方法)
通过记住这些类的共有特性,把可变与不可变序列或是容器与扁平序列的概念融会贯通,在探索并学习新的序列类型时,你会更加得心应手。
最重要也最基础的序列类型应该就是列表(list)了。list 是一个可变序列,并且能同时存放不同类型的元素。作为这本书的读者,我想你应该对它很了解了,因此让我们直接开始讨论列表推导(list comprehension)吧。列表推导是一种构建列表的方法,它异常强大,然而由于相关的句法比较晦涩,人们往往不愿意去用它。掌握列表推导还可以为我们打开生成器表达式(generator expression)的大门,后者具有生成各种类型的元素并用它们来填充序列的功能。下一节就来看看这两个概念。
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