5. 資料結構¶
這個章節將會更深入的介紹一些你已經學過的東西的細節上，並且加入一些你還沒有接觸過的部分。
5.1. 進一步了解 List（串列）¶
List（串列）這個資料型態，具有更多操作的方法。下面條列了所有關於 list 的物件方法：
-
list.append(x) 將一個新的項目加到 list 的尾端。等同於
a[len(a):] = [x]。
-
list.extend(iterable) 將 iterable（可列舉物件）接到 list 的尾端。等同於
a[len(a):] = iterable。
-
list.insert(i, x) 將一個項目插入至 list 中給定的位置。第一個引數為插入處前元素的索引值，所以
a.insert(0, x)會插入為 list 首位，而a.insert(len(a), x)則相當於a.append(x)。
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list.remove(x) Remove the first item from the list whose value is equal to x. It raises a
ValueErrorif there is no such item.
-
list.pop([i]) 移除 list 中給定位置的項目，並回傳它。如果沒有指定位置，
a.pop()將會移除 list 中最後的項目並回傳它。（在 i 周圍的方括號代表這個參數是選用的，並不代表你應該在該位置輸入方括號。你將會常常在 Python 函式庫參考指南中看見這個表示法）
-
list.clear() 刪除 list 中所有項目。這等同於
del a[:]。
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list.index(x[, start[, end]]) 回傳 list 中第一個值等於 x 的項目之索引值（從零開始的索引）。若 list 中無此項目，則丟出
ValueError錯誤。引數 start 和 end 的定義跟在 slice 表示法中相同，搜尋的動作被這兩個引數限定在 list 中特定的子序列。但要注意的是，回傳的索引值是從 list 的開頭開始算，而不是從 start 開始算。
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list.count(x) 回傳數值為 x 在 list 中所出現的次數。
-
list.sort(key=None, reverse=False) 將 list 中的項目排序。（有參數可以使用來進行客製化的排序，請參考
sorted()部分的解釋）
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list.reverse() 將 list 中的項目前後順序反過來。
-
list.copy() 回傳一個淺複製 (shallow copy) 的 list 。等同於
a[:]。
以下是一個使用到許多 list 物件方法的例子：
>>> fruits = ['orange', 'apple', 'pear', 'banana', 'kiwi', 'apple', 'banana']
>>> fruits.count('apple')
2
>>> fruits.count('tangerine')
0
>>> fruits.index('banana')
3
>>> fruits.index('banana', 4) # Find next banana starting a position 4
6
>>> fruits.reverse()
>>> fruits
['banana', 'apple', 'kiwi', 'banana', 'pear', 'apple', 'orange']
>>> fruits.append('grape')
>>> fruits
['banana', 'apple', 'kiwi', 'banana', 'pear', 'apple', 'orange', 'grape']
>>> fruits.sort()
>>> fruits
['apple', 'apple', 'banana', 'banana', 'grape', 'kiwi', 'orange', 'pear']
>>> fruits.pop()
'pear'
你可能會注意到一些方法，像是 insert 、 remove 或者是 sort ，並不會印出回傳的值，事實上，他們回傳預設值 None [1]。這是一個用於 Python 中所有可變資料結構的設計法則。
5.1.1. 將 List 作為 Stack（堆疊）使用¶
List 的操作方法使得它非常簡單可以用來實作 stack（堆疊）。Stack 為一個遵守最後加入元素最先被取回（後進先出，」last-in, first-out」）規則的資料結構。你可以使用方法 append() 將一個項目放到堆疊的頂層。而使用方法 pop() 且不給定索引值去取得堆疊最上面的項目。舉例而言：
>>> stack = [3, 4, 5]
>>> stack.append(6)
>>> stack.append(7)
>>> stack
[3, 4, 5, 6, 7]
>>> stack.pop()
7
>>> stack
[3, 4, 5, 6]
>>> stack.pop()
6
>>> stack.pop()
5
>>> stack
[3, 4]
5.1.2. 將 List 作為 Queue（佇列）使用¶
我們也可以將 list 當作 queue（佇列）使用，即最先加入元素最先被取回（先進先出，」first-in, first-out」）的資料結構。然而，list 在這種使用方式下效率較差。使用 append 和 pop 來加入和取出尾端的元素較快，而使用 insert 和 pop 來插入和取出頭端的元素較慢（因為其他元素都需要挪動一格）。
如果要實作 queue，請使用 collections.deque ，其被設計成能快速的從頭尾兩端加入和取出。例如：
>>> from collections import deque
>>> queue = deque(["Eric", "John", "Michael"])
>>> queue.append("Terry") # Terry arrives
>>> queue.append("Graham") # Graham arrives
>>> queue.popleft() # The first to arrive now leaves
'Eric'
>>> queue.popleft() # The second to arrive now leaves
'John'
>>> queue # Remaining queue in order of arrival
deque(['Michael', 'Terry', 'Graham'])
5.1.3. List Comprehensions（串列綜合運算）¶
List Comprehension（串列綜合運算）讓你可以用簡潔的方法創建 list。常見的應用是基於一個 list 或 iterable（可列舉物件），將每一個元素經過某個運算的結果串接起來成為一個新的 list 。或是創建一個 list 的子序列，其每一個元素皆滿足一個特定的條件。
舉例來說，假設我們要創建一個「平方的 list」：
>>> squares = []
>>> for x in range(10):
... squares.append(x**2)
...
>>> squares
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
注意這是創建（或複寫）一個變數叫 x 其在迴圈結束後仍然存在。我們可以這樣產生平方串列而不造成任何 side effects（副作用）：
squares = list(map(lambda x: x**2, range(10)))
或與此相等的：
squares = [x**2 for x in range(10)]
這樣更簡潔和易讀。
一個 list comprehension 的組成，是包含著一個 expression（運算式）和一個 for 語句，再接著零個或多個 for 或 if 語句的一對方括號。結果會是一個新的串列，內容是在接著的 for 和 if 語句的環境下，執行前面 expression 的結果。例如，這個 list comprehension 是由兩個串列中互相不同的元素組合所組成：
>>> [(x, y) for x in [1,2,3] for y in [3,1,4] if x != y]
[(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]
而這和下者相同：
>>> combs = []
>>> for x in [1,2,3]:
... for y in [3,1,4]:
... if x != y:
... combs.append((x, y))
...
>>> combs
[(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]
如果 expression 是一個 tuple（例如上面例子中的 (x, y)），它必須加上小括弧：
>>> vec = [-4, -2, 0, 2, 4]
>>> # create a new list with the values doubled
>>> [x*2 for x in vec]
[-8, -4, 0, 4, 8]
>>> # filter the list to exclude negative numbers
>>> [x for x in vec if x >= 0]
[0, 2, 4]
>>> # apply a function to all the elements
>>> [abs(x) for x in vec]
[4, 2, 0, 2, 4]
>>> # call a method on each element
>>> freshfruit = [' banana', ' loganberry ', 'passion fruit ']
>>> [weapon.strip() for weapon in freshfruit]
['banana', 'loganberry', 'passion fruit']
>>> # create a list of 2-tuples like (number, square)
>>> [(x, x**2) for x in range(6)]
[(0, 0), (1, 1), (2, 4), (3, 9), (4, 16), (5, 25)]
>>> # the tuple must be parenthesized, otherwise an error is raised
>>> [x, x**2 for x in range(6)]
File "<stdin>", line 1, in <module>
[x, x**2 for x in range(6)]
^
SyntaxError: invalid syntax
>>> # flatten a list using a listcomp with two 'for'
>>> vec = [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]
>>> [num for elem in vec for num in elem]
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
List comprehensions 可以含有複雜的 expression 和巢狀的函式呼叫：
>>> from math import pi
>>> [str(round(pi, i)) for i in range(1, 6)]
['3.1', '3.14', '3.142', '3.1416', '3.14159']
5.1.4. 巢狀的 List Comprehensions¶
最初放在 list comprehesion 中的 expression 可以是任何形式的 expression，包括再寫一個 list comprehension。
考慮以下表示 3x4 矩陣的範例，使用 list 包含 3 個長度為 4 的 list ：
>>> matrix = [
... [1, 2, 3, 4],
... [5, 6, 7, 8],
... [9, 10, 11, 12],
... ]
以下的 list comprehesion 會將矩陣的行與列作轉置：
>>> [[row[i] for row in matrix] for i in range(4)]
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]
如同我們在上一節看到的，此巢狀的 list comprehension 為一個 list comprehension在 for 之前先被計算，接著再作一次 list comprehension，所以，這個例子和下者相同：
>>> transposed = []
>>> for i in range(4):
... transposed.append([row[i] for row in matrix])
...
>>> transposed
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]
因此，也和下者相同：
>>> transposed = []
>>> for i in range(4):
... # the following 3 lines implement the nested listcomp
... transposed_row = []
... for row in matrix:
... transposed_row.append(row[i])
... transposed.append(transposed_row)
...
>>> transposed
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]
在實際運用上，我們傾向於使用內建函式 (built-in functions) 而不是複雜的流程控制陳述式。在這個例子中，使用 zip() 函式會非常有效率：
>>> list(zip(*matrix))
[(1, 5, 9), (2, 6, 10), (3, 7, 11), (4, 8, 12)]
關於星號的更多細節，請參考 Unpacking Argument Lists 。