python基础②-数据结构

1.Dictionary字典

1.1 概念及常用函数

字典，也可以用dict表示，它是是 Python 中的内置数据结构，以键 - 值对（key - value pairs）的形式存储数据 ，具备高效的查找特性。但这里需要明白它的规则要求，

key 必须是可哈希的数据类型，像字符串、数字、元组等；

而 value 则灵活得多，可容纳任意数据类型，如列表、字典、函数等。

那接下来我们从以下几个函数进行介绍。

1.1.1 get函数

用于获取指定 key 对应的 value 。当 key 存在时，返回对应的 value；若 key 不存在，返回默认值（默认值未指定时返回 None ）。

例如说：

student = {'name': '小明', 'age': 20}
# key 存在，返回对应 value
print(student.get('name'))  # key 不存在，返回默认值 None
print(student.get('gender'))  # 指定默认值，key 不存在时返回该默认值
print(student.get('gender', '未知'))  

相较于直接通过 dict[key] 取值，get 函数在 key 不存在时不会抛出 KeyError 异常。

1.1.2 setdefault函数

若 key 存在于字典中，返回对应的 value；若 key 不存在，会将该 key 插入字典，并将 value 设为指定的默认值。

例如说：

student = {'name': '小明', 'age': 20}
# key 存在，返回对应 value
print(student.setdefault('name', '小红'))  # key 不存在，插入 key - value 对
student.setdefault('gender', '男')  print(student)  

主要应用在处理字典动态添加键值对的场景中极为便捷，比如统计列表中元素出现次数时，可用于初始化计数 。

字典的查找操作：

dict1 = {"school":"GPNU", "age":"18"}
print(dict1["school"])

此时会输出：

GPNU

字典的增加操作：（同理这也是字典的修改操作，一样的）

dict1["name"] = "LKR"
print(dict1["name"])

此时会输出：

LKR

字典的删除操作：

dict1.pop("school")

1.2 字典循环（解构）

对于常规循环，就是直接遍历字典，默认拿到的是 key ，通过 key 可进一步获取对应的 value 。

student = {'name': '小明', 'age': 20}
for key in student:print(key, student[key])

这边介绍一种解构循环，更好用，它是同时遍历 key 和 value，一次就能读出来。

student = {'name': '小明', 'age': 20}
for key, value in student.items():print(key, value)

结果一样，解构循环让代码更简洁直观，在需要同时操作键和值时，无需额外通过 key 去字典中取值 。

还可以采用item函数，一次性全输出出来，如：

dict1 = {"school":"GPNU", "age":"18"}
dict1["name"] = "LKR"
for i,j in dict1.items():print(i, j)

结果输出如下：

school GPNU
age 18
name LKR

1.3 字典的嵌套

字典的value也可以是字典类型，从而形成嵌套结构，用于表示更复杂的数据关系 。

例如：

# 嵌套字典表示学生信息，包含基本信息和课程成绩
student = {'basic_info': {'name': '小明', 'age': 20},'courses': {'math': 90, 'english': 85}
}
# 访问嵌套字典中的值
print(student['basic_info']['name'])  
print(student['courses']['math'])  

这个跟列表的嵌套核心的分析方法是一样的。

1.4 字典的循环删除

在 Python 中，直接在循环中删除字典元素（如 for key in dict: del dict[key] ）会引发错误，因为删除元素会改变字典的大小，导致迭代出错 。

这里的解决方法也还是一样，就是创建临时字典来存储数据，然后再进行删除。

例如：

student = {'name': '小明', 'age': 20, 'gender': '男'}
keys_to_delete = ['age', 'gender']
for key in keys_to_delete:del student[key]
print(student)

这里就成功删除了。

1.5 字符集与编码知识

在Python数据分析中，编码本质规定字符转二进制数据的规则，处理文本数据时需知晓编码规则，否则字典存储含中文等文本数据读写传输易出错；

多语言兼容需求下，Unicode等编码可统一字符表示、动态调整字节，影响字典key比较、序列化等操作；

编码知识贯穿数据采集、清洗、分析全流程，与字典嵌套结构关联紧密，构建完整编码体系才能保障高效数据分析实践，

这个还是比较重要的，毕竟后面从采集读不同编码文件、清洗转编码格式到分析分词统计词频，编码错则分词乱、词频错，懂编码才能让字典统计、嵌套解析不会出现错误，让分析结果更加精确。

以下代码演示了 GBK 编码与 UTF-8 编码的转换过程，核心逻辑是解码 → 重新编码。

结合字符集知识，理解其作用需要从编码转换的必要性和实际场景出发，

# GBK 编码的字节串（假设原始数据是 GBK 编码）
bs = b'\xb8\xd5\xbd\xa8\xbc\xbc\xb9\xa4\xd7\xf7'  # 1. 解码：将 GBK 字节串转换为 Unicode 字符串
#    GBK 是解码时的“钥匙”，必须与原始编码一致，否则乱码
s = bs.decode("gbk")  # 2. 重新编码：将 Unicode 字符串转换为 UTF-8 字节串
#    UTF-8 是常用的通用编码，适合跨平台传输/存储
bs2 = s.encode("utf-8")  print(bs2)

这个程序的关键在于：

解码（decode）：把计算机存储的二进制字节（bs）还原为人类可读的 Unicode 字符串（s），需要指定原始编码（如 gbk）。

编码（encode）：把 Unicode 字符串（s）重新转换为二进制字节（bs2），指定目标编码（如 utf-8），让数据能在不同系统/平台通用。

再比如需要分析一个 GBK 编码的文本文件：

import jieba# 1. 读取 GBK 编码的文件（模拟老系统数据）
with open("old_gbk_file.txt", "rb") as f:gbk_bytes = f.read()  # 读取 GBK 字节串# 2. 解码为 Unicode 字符串
unicode_str = gbk_bytes.decode("gbk")  # 3. 用字典统计词频（依赖正确的字符串）
word_count = {}
for word in jieba.lcut(unicode_str):if len(word) >= 2:word_count[word] = word_count.get(word, 0) + 1# 4. 编码为 UTF-8 写入新文件（跨平台通用）
with open("new_utf8_file.txt", "w", encoding="utf-8") as f:for word, count in word_count.items():f.write(f"{word}:{count}\n")

这里若是跳过编码转换，直接用 utf-8 读 GBK 文件，会触发 UnicodeDecodeError 或导致分词/统计完全错误。

总的来说，在 Python 数据分析中，编码转换对处理文本数据是很重要的，

不仅可以修复 GBK 等历史编码的乱码问题，还原真实文本含义。

此外，统一编码，也能确保字典、文件、网络传输的兼容性。

2.String字符串

字符串（String）是 Python 中最基本的数据类型之一，用于表示文本数据，掌握字符串的各种操作和函数对于编写高效的 Python 程序至关重要。

要学习字符串，首先要理解什么是字符，比方说“H”、"A"这种就是一个字符，而字符串就是由若干个这样的字符串到一起的，那就叫字符串，如“happy”这样子就算是一个字符串。

同理，字符串也有它的查找、切片，最大小值、求长度（len）等操作，跟前面介绍到的都是一样的，这里不过多赘述。

下面着重讲下它的String里特有的函数，下面一一进行介绍。

count函数：计算字符串中特定字符的数目

s = "Hello World"
print(s.count("o"))   #结果是2，因为字符串里有两个“o”

isupper函数：计算字符串中是否都是大写字母，只返回True或False

print(s.isupper())   #结果是False，因为字符串混着大小写字母   

islower函数：计算字符串中是否都是小写字母，只返回True或False

print(s.islower())   #结果是False，因为字符串混着大小写字母 

lower函数：把字符串里的所有字符改成小写的形式

upper函数：把字符串里的所有字符改成大写的形式

strip函数：删除字符串首尾两端的指定字符（默认是空白字符，包括空格、换行 \n、制表符 \t 等 ），不影响中间的字符。

lstrip函数：把字符串最左边的所有空格删除

rstrip函数：把字符串最右边的所有空格删除

swapcase函数：把字符串的大小写形式互换

s = "  Hello World  "
print(s.lower())
print(s.upper())
print(s.strip())
print(s.lstrip())
print(s.rstrip())
print(s.swapcase())

此时输出为：

  hello world  HELLO WORLD  
Hello World
Hello World  Hello WorldhELLO wORLD  

replace函数：把字符串的若干字符换成用户要更改成的字符

s = "  Hello World  "
print(s.replace('l','q'))  #输出为  Heqqo Worqd  

split函数：字符分割操作

s = "  Hello World  "
print(s.split("Hel"))   #输出为['  ', 'lo World  ']

以下是为每个函数补充的说明和示例，可对应填入图中每个函数下方的空白处：

title函数：将字符串中每个单词的首字母转为大写，常用来规范文本格式。

s = "hello world"
result = s.title()
print(result)  # 输出: Hello World

find函数：查找子字符串在原字符串中第一次出现的索引，找不到则返回 -1，用于定位文本位置。

s = "apple banana apple orange"
index = s.find("apple")
print(index)  # 输出: 0（第一个apple的起始索引）
not_found = s.find("grape")
print(not_found)  # 输出: -1（未找到）

index函数：与 find 类似，查找子字符串第一次出现的索引，但找不到时会报错（ValueError），适合确认子串必须存在的场景。

s = "apple banana apple orange"
index = s.index("banana")
print(index)  # 输出: 6（banana的起始索引）
# 下方代码会报错，因为grape不存在
# s.index("grape")  

startswith函数：判断字符串是否以指定子串开头，返回布尔值（True/False），用于筛选文本前缀。

s = "https://www.example.com"
is_web = s.startswith("https://")
print(is_web)  # 输出: Truefile_name = "data.txt"
is_txt = file_name.startswith("text")
print(is_txt)  # 输出: False

isdigit函数：判断字符串是否仅由数字组成（0 - 9），返回布尔值，常用于校验输入是否为纯数字。

num_str = "12345"
print(num_str.isdigit())  # 输出: Truemixed_str = "12a34"
print(mixed_str.isdigit())  # 输出: False

join函数：将可迭代对象（列表、元组等）中的元素，用指定字符串连接成一个新字符串，常用于拼接文本。

words = ["hello", "world", "python"]
joined = "-".join(words)
print(joined)  # 输出: hello-world-pythonnums = ("1", "2", "3")
joined_nums = "|".join(nums)
print(joined_nums)  # 输出: 1|2|3

f变量函数：在字符串前加 f，用 {} 嵌入变量/表达式，快速拼接动态内容，比传统格式化更简洁。

name = "Alice"
age = 25
info = f"姓名: {name}, 年龄: {age}"
print(info)  # 输出: 姓名: Alice, 年龄: 25# 也支持表达式
price = 10
count = 3
total = f"总价: {price * count}"
print(total)  # 输出: 总价: 30

3.Array数组

数组（Array） 是一种存储相同类型元素的有序集合。数组元素必须是相同类型（如整数、浮点数），比列表（list）更节省内存，适合处理大量同类型数据。

Array数组的常用使用：

import array# 创建整数数组（'i'表示整数类型、‘f’表示单精度浮点数、‘d’表示双精度浮点数，‘U’表示Unicode字符）
arr = array.array('i', [1, 2, 3, 4])# 访问元素
print(arr[0])  # 输出: 1# 修改元素
arr[1] = 10
print(arr)  # 输出: array('i', [1, 10, 3, 4])# 添加元素
arr.append(5)
print(arr)  # 输出: array('i', [1, 10, 3, 4, 5])

4.Linkedlist链表

4.1 存储结构（数组与链表）

维度	数组（Array）	链表（Linked List）
内存布局	连续内存空间	非连续，通过指针连接各个节点
存储方式	元素按顺序存储在连续地址中	每个节点包含数据和指向下一节点的指针（单链表）
图示	[A, B, C, D]（连续存储）	A → B → C → D（节点通过指针连接）

4.2 优缺点对比（数组与链表）

数组的优势

随机访问高效：适合需要频繁通过索引访问元素的场景（如遍历、二分查找）。

内存利用率高：连续存储无需额外指针，空间开销小。

缓存友好：连续内存可充分利用 CPU 缓存，提高访问速度。

数组的劣势

插入或删除效率低：尤其在数组中间操作时，需移动大量元素。

固定容量：多数语言中数组长度需预先定义，动态扩容代价高（如 Python 列表扩容时需重新分配内存）。

链表的优势

动态扩容：无需预先分配空间，可按需添加节点。

高效插入或删除：适合频繁插入删除的场景（如队列、栈）。

链表的劣势

随机访问低效：不支持直接通过索引访问，需从头遍历。

内存开销大：每个节点需额外存储指针，空间利用率低。

缓存不友好：非连续内存导致缓存命中率低。

4.3 程序解读

#定义一个名为“Node”的类，代表链表中的一个节点
class Node:def __init__(self, data):self.data = data  #存储节点的数据self.next = None  #指向下一个节点的指针，初始为None

如创建单个节点：

node = Node(10)  # 创建一个节点，数据为 10
print(node.data)  # 输出: 10
print(node.next)  # 输出: None

如果要连接多个节点成为链表：

#定义一个名为“Node”的类，代表链表中的一个节点
class Node:def __init__(self, data):self.data = data  #存储节点的数据self.next = None  #指向下一个节点的指针，初始为none# 创建三个节点
node1 = Node(1)
node2 = Node(2)
node3 = Node(3)
node5 = Node(5)# 连接节点形成链表：1 → 2 → 3 → 5
node1.next = node2  # node1 的下一个节点是 node2
node2.next = node3  # node2 的下一个节点是 node3
node3.next = node5  # node3 的下一个节点是 node5# 遍历链表（从 node1 开始）
current = node1
while current is not None:print(current.data)  # 依次输出 1, 2, 3, 5current = current.next

通过以上程序，对于链表有个初步的理解认识，常用的场景主要是用于实现队列，栈等数据结构，或者是操作系统中的内存管理，理解链表的关键是掌握“节点通过指针连接”这一思想。

5.Queue队列

5.1 特点

FIFO（先进先出）：先进入队列的元素先出队，类似排队。

应用场景：任务调度、消息传递、广度优先搜索（BFS）等。

5.2 Python 实现

标准库 queue.Queue（线程安全，适合多线程）：

from queue import Queueq = Queue()
q.put(1)  # 入队
q.put(2)
print(q.get())  # 出队，输出: 1

collections.deque（双端队列，高效且常用）：

from collections import dequeq = deque()
q.append(1)  # 入队
q.append(2)
print(q.popleft())  # 出队，输出: 1

6.Stack栈

6.1 特点

LIFO（后进先出）：最后进入栈的元素先出栈，类似叠盘子。

应用场景：函数调用栈、表达式求值、深度优先搜索（DFS）等。

6.2 Python 实现

使用列表（List）：

stack = []
stack.append(1)  # 入栈
stack.append(2)
print(stack.pop())  # 出栈，输出: 2

collections.deque（推荐）：

from collections import dequestack = deque()
stack.append(1)  # 入栈
stack.append(2)
print(stack.pop())  # 出栈，输出: 2

7.Heap堆

7.1 特点

完全二叉树：每个节点的值都大于等于（最大堆）或小于等于（最小堆）其子节点的值。

高效操作：插入和删除元素的时间复杂度为 O(log n)，获取最大值/最小值为 O(1)。

应用场景：优先队列、堆排序、求Top-K问题等。

7.2 Python 实现（最小堆）

使用 heapq 模块（基于列表实现）：

import heapqheap = []
heapq.heappush(heap, 3)  # 插入元素
heapq.heappush(heap, 1)
heapq.heappush(heap, 2)
print(heapq.heappop(heap))  # 弹出最小元素，输出: 1

最大堆技巧：插入元素时取负，取出时再取负：

import heapqmax_heap = []
heapq.heappush(max_heap, -3)  # 插入 3 的负数
heapq.heappush(max_heap, -1)
print(-heapq.heappop(max_heap))  # 弹出最大元素，输出: 3

Heap还有大堆，大堆就是你按顺序取出的是从大到小，跟小堆刚好反过来。

但是由于python好像还没有一个函数是可以直接体现大堆的，所以我们在使用的时候还是要以小堆的那个heapify函数来，把各个元素添个负号就可以了。

7.3 对比总结

数据结构	特点	Python 实现	典型场景
队列	FIFO（先进先出）	queue.Queue 或 deque	任务调度、BFS
栈	LIFO（后进先出）	list 或 deque	函数调用、DFS
堆	完全二叉树，高效取极值	heapq（最小堆）	优先队列、堆排序

8.小结

本文系统地介绍了Python中多种重要数据结构，是python数据结构第一篇文章的补充。从字典的各类操作与嵌套，到字符串的丰富函数，再到数组、链表的特点与应用，以及队列、栈、堆的数据特性，希望对Python初学者理解和掌握数据结构有一定帮助。