Python进阶 - day1:深入理解数据结构
以下是“Python进阶 - Day 1：深入理解数据结构”的详细学习内容，包含带注释的代码示例，帮助你掌握列表、字典、集合、元组的高级用法，并完成指定练习任务。
学习内容
- 列表（List）高级用法
- 列表推导式（List Comprehension）：快速生成列表。
- 深拷贝与浅拷贝：理解对象引用和复制的区别。
- 字典（Dict）高级用法
- 字典推导式（Dict Comprehension）：高效构建字典。
- 默认字典（collections.defaultdict）：处理缺失键。
- 集合（Set）高级用法
- 集合推导式（Set Comprehension）：去重与集合操作。
- 集合运算：交集、并集、差集。
- 元组（Tuple）高级用法
- 不可变性与内存效率。
- 命名元组（collections.namedtuple）：增强可读性。
- 深拷贝与浅拷贝
- 浅拷贝（copy.copy）：复制对象但不复制嵌套对象。
- 深拷贝（copy.deepcopy）：完全复制，包括嵌套对象。
任务
- 练习：实现一个函数 compare_lists，比较两个列表的差异，返回新增、删除和相同的元素。
代码示例（带注释）
1. 列表、字典、集合、元组的高级用法
python
# 导入所需模块
import copy
from collections import defaultdict, namedtuple
# 列表推导式：生成平方数列表
squares = [x**2 for x in range(5)]
print("列表推导式:", squares) # 输出: [0, 1, 4, 9, 16]
# 字典推导式：创建键值对
dict_squares = {x: x**2 for x in range(5)}
print("字典推导式:", dict_squares) # 输出: {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16}
# 默认字典：自动为缺失键提供默认值
dd = defaultdict(int) # 默认值为0
dd['a'] += 1
print("默认字典:", dd) # 输出: defaultdict(<class 'int'>, {'a': 1})
# 集合推导式：生成偶数集合
evens = {x for x in range(10) if x % 2 == 0}
print("集合推导式:", evens) # 输出: {0, 2, 4, 6, 8}
# 集合运算
set_a = {1, 2, 3}
set_b = {2, 3, 4}
print("交集:", set_a & set_b) # 输出: {2, 3}
print("并集:", set_a | set_b) # 输出: {1, 2, 3, 4}
print("差集:", set_a - set_b) # 输出: {1}
# 命名元组：增强元组的可读性
Point = namedtuple('Point', ['x', 'y'])
p = Point(1, 2)
print("命名元组:", p.x, p.y) # 输出: 1 2
# 深拷贝与浅拷贝
original = [[1, 2], [3, 4]]
shallow_copy = copy.copy(original) # 浅拷贝，只复制外层
deep_copy = copy.deepcopy(original) # 深拷贝，复制所有层
original[0][0] = 99
print("原始列表:", original) # 输出: [[99, 2], [3, 4]]
print("浅拷贝:", shallow_copy) # 输出: [[99, 2], [3, 4]]
print("深拷贝:", deep_copy) # 输出: [[1, 2], [3, 4]]2. 练习：比较两个列表的差异
python
def compare_lists(list1, list2):
"""
比较两个列表的差异，返回新增、删除和相同的元素。
参数:
list1 (list): 第一个列表
list2 (list): 第二个列表
返回:
dict: 包含 'added'（新增）、'removed'（删除）、'common'（相同）的结果
"""
# 转换为集合以便高效比较
set1 = set(list1)
set2 = set(list2)
# 计算差异
added = list(set2 - set1) # list2 中有而 list1 中没有的元素
removed = list(set1 - set2) # list1 中有而 list2 中没有的元素
common = list(set1 & set2) # list1 和 list2 共有的元素
# 返回结果字典
return {
'added': added,
'removed': removed,
'common': common
}
# 测试函数
list1 = [1, 2, 3, 4]
list2 = [2, 3, 5, 6]
result = compare_lists(list1, list2)
print("比较结果:", result)
# 输出: {'added': [5, 6], 'removed': [1, 4], 'common': [2, 3]}输出示例
运行上述代码后，输出如下：
列表推导式: [0, 1, 4, 9, 16]
字典推导式: {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16}
默认字典: defaultdict(<class 'int'>, {'a': 1})
集合推导式: {0, 2, 4, 6, 8}
交集: {2, 3}
并集: {1, 2, 3, 4}
差集: {1}
命名元组: 1 2
原始列表: [[99, 2], [3, 4]]
浅拷贝: [[99, 2], [3, 4]]
深拷贝: [[1, 2], [3, 4]]
比较结果: {'added': [5, 6], 'removed': [1, 4], 'common': [2, 3]}学习要点
- 推导式：列表、字典、集合推导式是Python高效生成数据结构的工具，减少代码量。
- 集合运算：利用集合的数学特性（如&、|、-）快速处理数据差异。
- 深浅拷贝：浅拷贝只复制引用，深拷贝创建独立副本，嵌套对象处理需谨慎。
- 命名元组：为元组字段命名，提升代码可读性，适合轻量数据结构。
后续建议
- 尝试修改compare_lists函数，支持重复元素的计数（提示：使用collections.Counter）。
- 实验深拷贝与浅拷贝在复杂嵌套对象（如字典中套列表）中的表现。
完成Day 1后，你已掌握Python数据结构的高级用法，并通过练习巩固了知识。如果需要进一步解释或扩展代码，随时告诉我！明天可以进入函数进阶或面向对象编程，加油！