引言

在Python中，通過數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來保存項(xiàng)目中重要的數(shù)據(jù)信息。Python語言內(nèi)置了多種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，例如列表，元組，字典和集合等。本堂課我們來講一講Python中舉足輕重的一大數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)——元組。

在Python中，我們可以將元組看作一種特殊的列表。它與列表唯一的不同在于：元組內(nèi)的數(shù)據(jù)元素不能發(fā)生改變【這個不變——不但不能改變其中的數(shù)據(jù)項(xiàng)，而且也不能添加和刪除數(shù)據(jù)項(xiàng)！】。當(dāng)我們需要創(chuàng)建一組不可改變的數(shù)據(jù)時，通常是將這些數(shù)據(jù)放進(jìn)元組中~

1.元組的 創(chuàng)建 && 訪問

（1）元組的創(chuàng)建：

在Python中，創(chuàng)建元組的基本形式是以小括號“()”將數(shù)據(jù)元素括起來，各個元素之間用逗號“，”隔開。

如下：

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

# 而且——是可以創(chuàng)建空元組哦！
tuple3 = ()

# 小注意——如果你創(chuàng)建的元組只包含一個元素時，也不要忘記在元素后面加上逗號。讓其識別為一個元組：
tuple4 = (22, )

（2）訪問：

元組和字符串以及列表類似，索引都是從0開始，并且可以進(jìn)行截取和組合等操作。

如下：

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

# 顯示元組中索引為1的元素的值
print("tuple1[1]:", tuple1[0])

# 顯示元組中索引從1到3的元素的值
print("tuple2[1:3]:", tuple2[1:3])

2.元組的 修改 && 刪除

（1）元組的修改：

雖然在開頭就說元組不可變，但是它還是有個被支持的騷操作——元組之間進(jìn)行連接組合：

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

tuple_new = tuple1 + tuple2
print(tuple_new)

（2）元組的刪除：

雖然元組不可變，但是卻可以通過del語句刪除整個元組。

如下：

tuple1 = ('xiaoming', 'xiaohong', 18, 21)

print(tuple1)		# 正常打印tuple1

del tuple1

print(tuple1)		# 因?yàn)樯厦鎰h除了tuple1，所以再打印會報錯哦！

3.元組的內(nèi)置方法

元組是不可變，但是我們可以通過使用內(nèi)置方法來操作元組。常用的內(nèi)置方法如下：

• len(tuple)：計算元組元素個數(shù)；
• max(tuple)：返回元組中元素的最大值；
• min(tuple)：返回元組中元素的最小值；
• tuple(seq)：將列表轉(zhuǎn)換為元組。

其實(shí)更多時候，我們是將元組先轉(zhuǎn)換為列表，操作之后再轉(zhuǎn)換為元組（因?yàn)榱斜砭哂泻芏喾椒▇）。

4.將序列分解為單獨(dú)的變量

（1）

Python允許將一個包含N個元素的元組或序列分別為N個單獨(dú)的變量。這是因?yàn)镻ython語法允許任何序列/可迭代對象通過簡單的賦值操作分解為單獨(dú)的變量，唯一的要求是變量的總數(shù)和結(jié)構(gòu)要與序列相吻合。

如下：

tuple1 = (18, 22)
x, y = tuple1
print(x)
print(y)

tuple2 = ['xiaoming', 33, 19.8, (2012, 1, 11)]
name, age, level, date = tuple2
print(name)
print(date)

如果要分解未知或任意長度的可迭代對象，上述分解操作豈不直接很nice！通常在這類可迭代對象中會有一些已知的組件或模式（例如：元素1之后的所有內(nèi)容都是電話號碼），利用“*”星號表達(dá)式分解可迭代對象后，使得開發(fā)者能輕松利用這些模式，而無須在可迭代對象中做復(fù)雜操作就能得到相關(guān)的元素。

在Python中，星號表達(dá)式在迭代一個變長的元組序列時十分有用。如下演示分解一個待標(biāo)記元組序列的過程。

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中迭代處理列表或元組等序列時，有時需要統(tǒng)計最后幾項(xiàng)記錄以實(shí)現(xiàn)歷史記錄統(tǒng)計功能。

使用內(nèi)置的deque實(shí)現(xiàn)：

from _collections import deque

q = deque(maxlen=3)
q.append(1)
q.append(2)
q.append(3)
print(q)
q.append(4)
print(q)

如下——演示了將序列中的最后幾項(xiàng)作為歷史記錄的過程。

from _collections import deque

def 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 file
if __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='')
            # 打印最后檢查過的N行文本
            print(line)  # print (pline, end='')

123.txt：

pythonpythonpythonpythonpythonpythonpython

python

python

在上述代碼中，對一系列文本行實(shí)現(xiàn)了簡單的文本匹配操作，當(dāng)發(fā)現(xiàn)有合適的匹配時，就輸出當(dāng)前的匹配行以及最后檢查過的N行文本。使用deque(maxlen=N)創(chuàng)建了一個固定長度的隊(duì)列。當(dāng)有新記錄加入而使得隊(duì)列變成已滿狀態(tài)時，會自動移除最老的那條記錄。當(dāng)編寫搜索某項(xiàng)記錄的代碼時，通常會用到含有yield關(guān)鍵字的生成器函數(shù)，它能夠?qū)⑻幚硭阉鬟^程的代碼和使用搜索結(jié)果的代碼成功解耦開來。

5.實(shí)現(xiàn)優(yōu)先級隊(duì)列

使用內(nèi)置模塊heapq可以實(shí)現(xiàn)一個簡單的優(yōu)先級隊(duì)列。

如下——演示了實(shí)現(xiàn)一個簡單的優(yōu)先級隊(duì)列的過程。

import heapq
class 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())

在上述代碼中，利用heapq模塊實(shí)現(xiàn)了一個簡單的優(yōu)先級隊(duì)列，第一次執(zhí)行pop()操作時返回的元素具有最高的優(yōu)先級。

擁有相同優(yōu)先級的兩個元素（foo和grok）返回的順序，同插入到隊(duì)列時的順序相同。

函數(shù)heapq.heappush()和heapq.heappop()分別實(shí)現(xiàn)了列表_queue中元素的插入和移除操作，并且保證列表中的第一個元素的優(yōu)先級最低。

函數(shù)heappop()總是返回“最小”的元素，并且因?yàn)閜ush和pop操作的復(fù)雜度都是O(log2N)，其中N代表堆中元素的數(shù)量，因此就算N的值很大，這些操作的效率也非常高。

上述代碼中的隊(duì)列以元組 (-priority, index, item)的形式組成，priority取負(fù)值是為了讓隊(duì)列能夠按元素的優(yōu)先級從高到底排列。這和正常的堆排列順序相反，一般情況下，堆是按從小到大的順序進(jìn)行排序的。變量index的作用是將具有相同優(yōu)先級的元素以適當(dāng)?shù)捻樞蚺帕?，通過維護(hù)一個不斷遞增的索引，元素將以它們加入隊(duì)列時的順序排列。但是當(dāng)index在對具有相同優(yōu)先級的元素間進(jìn)行比較操作，同樣扮演一個重要的角色。

在Python中，如果以元組(priority, item)的形式存儲元素，只要它們的優(yōu)先級不同，它們就可以進(jìn)行比較。但是如果兩個元組的優(yōu)先級相同，在進(jìn)行比較操作時會失敗。這時可以考慮引入一個額外的索引值，以(priority, index, item)的方式建立元組，因?yàn)闆]有哪兩個元組會有相同的index值，所以這樣就可以完全避免上述問題。一旦比較操作的結(jié)果可以確定，Python就不會再去比較剩下的元組元素了。

如下——演示了實(shí)現(xiàn)一個簡單的優(yōu)先級隊(duì)列的過程：

import heapq
class 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)

# ①
a = Item('AAA')     
b = Item('BBB')
#a < b  錯誤
a = (1, Item('AAA'))
b = (5, Item('BBB'))
print(a < b)
c = (1, Item('CCC'))
#② a < c 錯誤
# ③
a = (1, 0, Item('AAA'))
b = (5, 1, Item('BBB'))
c = (1, 2, Item('CCC'))
print(a < b)
# ④
print(a < c)

在上述代碼中，因?yàn)樵冖賬②中沒有添加所以，所以當(dāng)兩個元組的優(yōu)先級相同時會出錯；而在③~④中添加了索引，這樣就不會出錯了！

總結(jié)

到此這篇關(guān)于Python中元組(Tuple)操作的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python 元組(Tuple)操作內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！