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Python教程

类型：后端开发

Python 是一门易于学习、功能强大的编程语言，它提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python优雅的语法和动态类型以及解释型语言的本质，成为多数平台上写脚本和快速开发应用的理想语言。Python教程是站长百科推出的一种系统化的Python教程资源，Python教程通常包括基础概念、语法规则、常用库的介绍以及实际项目的实践，在这里可以零基础学Python从入门到精通，旨在帮助初学者逐步掌握Python编程语言。

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Python内置列表类型在许多情况下可以满足我们对于数据结构的需求。但是，在一些特定的场景下，可能需要使用其他数据结构来获得更好的效费比。

一、array模块

array 模块提供了一种 array() 对象，它类似于列表，但只能存储类型一致的数据且存储密度更高。下面演示了一个用双字节无符号整数数组来储存整数的例子（类型码为 "H"），而通常的用 Python 的 int 对象来储存整数的列表，每个表项通常要使用 16 个字节：

>>>from array import array
>>>a = array('H', [4000, 10, 700, 22222])
>>>sum(a)
26932
>>>a[1:3]
array('H', [10, 700])

二、collections模块

collections模块提供了一种 deque() 对象，它类似于列表，但从左端添加和弹出的速度较快，而在中间查找的速度较慢。 此种对象适用于实现队列和广度优先树搜索:

>>>from collections import deque
>>>d = deque(["task1", "task2", "task3"])
>>>d.append("task4")
>>>print("Handling", d.popleft())
Handling task1

unsearched = deque([starting_node])
def breadth_first_search(unsearched):
node = unsearched.popleft()
for m in gen_moves(node):
if is_goal(m):
return m
unsearched.append(m)

在替代的列表实现以外，标准库也提供了其他工具，例如 bisect 模块具有用于操作有序列表的函数:

>>>import bisect
>>>scores = [(100, 'perl'), (200, 'tcl'), (400, 'lua'), (500, 'python')]
>>>bisect.insort(scores, (300, 'ruby'))
>>>scores
>>>[(100, 'perl'), (200, 'tcl'), (300, 'ruby'), (400, 'lua'), (500, 'python')]

三、heapq模块

heapq模块提供了基于常规列表来实现堆的函数。 最小值的条目总是保持在位置零。 这对于需要重复访问最小元素而不希望运行完整列表排序的应用来说非常有用:

>>>from heapq import heapify, heappop, heappush
>>>data = [1, 3, 5, 7, 9, 2, 4, 6, 8, 0]
>>>heapify(data) # rearrange the list into heap order
>>>heappush(data, -5) # add a new entry
>>>[heappop(data) for i in range(3)] # fetch the three smallest entries
[-5, 0, 1]

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