https://docs.python.org/3/tutorial/index.html 摘抄 + 翻译 §5 主要涉及数据结构。
5. Data Structures
这一节回顾一些学过的，同时补充一点新知识。
5.1. More on Lists
List 数据类型还有更多方法。
list.append(x)在末尾添加一个元素，相当于a[len(a):]=[x]注意这里写成a[len(a)]=[x]或a[len(a):]=x都是不对的，小心。list.extend(iterable)使用可迭代对象中的所有元素来扩展列表，相当于a[len(a):] = iterablelist.insert(i, x)在给定的位置插入一个元素。第一个参数是要插入的元素的索引，所以a.insert(0, x)插入列表头部，a.insert(len(a), x)等同于a.append(x)。list.remove(x)移除列表中第一个值为 x 的元素。如果没有这样的元素，则抛出 (raise) ValueError 异常。list.pop([i])删除列表中给定位置的元素并返回它。如果没有给定位置参数，pop()将会删除并返回列表中的最后一个元素。 （方法签名中i两边的方括号表示这个参数是可选的，而不是要你输入方括号。在 Python 参考库中会经常看到这种表示方法）。list.clear()删除列表中所有的元素，相当于del a[:]。list.index(x[, start[, end]])返回列表中第一个值为 x 的元素的从零开始的索引，如果找不到将会抛出 ValueError 异常。 可选参数 start 和 end 用于将搜索限制为列表的特定子序列。返回的索引是相对于整个序列的开始计算的，而不是 start 参数。list.count(x)返回元素 x 在列表中出现的次数。list.sort(*, key=None, reverse=False)对列表中的元素进行排序。 两个可选参数（只能是关键字参数，这里用*表示这一规定，可以参考 ## 4.7.3）：key 指定一个带有一个参数的函数，用于从 iterable 中的每个元素中提取比较键（例如，key=str.lower（大写转成小写）)，默认值是 None（直接比较元素）；reverse 是一个布尔值，表示倒序排列。 从 python2.2 开始，排序被保证为稳定的。意思是说多个元素如果有相同的 key，则排序前后他们的先后顺序不变。这有助于多次排序（例如，按部门排序，然后按工资级别排序）。 在 Py3.0 之前，其实用的是一个 cmp 参数，用于定义元素之间的比较方法（例如只关注某个值、顺序倒序），旧代码可以使用functools.cmp_to_key()方法转换过来。 参考：https://docs.python.org/3/howto/sorting.html#the-old-way-using-the-cmp-parameterlist.reverse()反转列表中的元素。list.copy()返回列表的一个浅拷贝，相当于 a[:] 。 多废话几句：所谓浅拷贝就是对引用的拷贝，所谓深拷贝就是对对象的资源的拷贝。深拷贝只有一种方式：copy 模块中的 deepcopy 函数。
注意到很多只改变 list 的方法没有返回值，这是 Python 中所有可变数据结构的设计原则。
另一件事是并非所有数据都可以排序或比较。例如，[None, ‘hello’, 10] 就不可排序，因为整数不能与字符串比较，而 None 不能与其他类型比较。并且还存在一些没有定义大小关系的类型。例如，3+4j < 5+7j 就不是一个合法的比较。
5.1.1. Using Lists as Stacks
List 方法可以当做堆栈用，“last-in，first-out”，用append在最顶端加元素，用pop方法取出最顶端的元素。
5.1.2. Using Lists as Queues
List 方法也可以当做队列用，“first-in，last-out”，然而 List 方法不太高效，在 list 尾部加减很快，头部操作就很慢。
实现队列最好用 collections.deque。
5.1.3. List Comprehensions
列表推导式，创建新列表的时候用。
例如，创建一个平方数列表可以这么写：
>>> squares = []
>>> for x in range(10):
... squares.append(x**2)
...
>>> squares
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
但临时变量x不会消失，所以也可以这么写：
squares = list(map(lambda x: x**2, range(10)))
另一种等价写法更清晰：
squares = [x**2 for x in range(10)]
列表推导式的方括号内包含以下内容：一个表达式，后面跟一个 for 子句，然后，是零个或多个 for 或 if 子句。一些例子：
>>> 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]
>>> # 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]
5.1.4. Nested List Comprehensions
nested 嵌套的
下面表示了一个转置方法：
>>> matrix = [
... [1, 2, 3, 4],
... [5, 6, 7, 8],
... [9, 10, 11, 12],
... ]
>>>
>>> [[row[i] for row in matrix] for i in range(4)]
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]
实际应用中，最好用内置函数替代复杂的流程语句。此时，zip() 函数更好用：
>>> list(zip(*matrix))
[(1, 5, 9), (2, 6, 10), (3, 7, 11), (4, 8, 12)]
关于这里的星号，参考 4.7.5. Unpacking Argument Lists
5.2. The del statement
del 语句按索引从列表中移除元素。pop() 方法与之不同，会有返回值。del 语句也可以从列表中移除切片，或清空整个列表（之前的方法是将空列表赋值给切片）。例如：
>>> a = [-1, 1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
>>> del a[0]
>>> a
[1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
>>> del a[2:4]
>>> a
[1, 66.25, 1234.5]
>>> del a[:]
>>> a
[]
del 也可以用来删除整个变量：
>>> del a
此后，再引用 a 就会报错
5.3. Tuples and Sequences
列表 list 和字符串 string 有很多共同特性，例如索引和切片。他们都属于序列 sequence 数据类型，下文介绍的元组 tuple 也是其中一种。
元组由多个被逗号隔开的值组成，immutable，但可以包含 mutable 的数据类型如列表。
元组输出时有括号，这样可以方便地解释嵌套，但输入时可有可无。
元组 tuple 和列表 list 很像，但使用场景不同：元组一般可包含异质 heterogeneous 元素序列，通过解包 unpack 和索引 index 访问；列表一般包含同质 homogeneous 元素，可迭代 iterate 访问。
构造 0 个或 1 个元素的元组比较特殊：为了适应 accommodate 这种情况，对句法 syntax 有一些额外的改变。用一对空圆括号 parentheses 就可以创建空元组；只有一个元素的元组可以通过在这个元素后添加逗号来构建（enclose a single value in parentheses 的话不够明确）。Ugly, but effective. 例如：
>>> empty = ()
>>> singleton = 'hello', # <-- note trailing comma
>>> len(empty)
0
>>> len(singleton)
1
>>> singleton
('hello',)
语句 t = 12345, 54321, 'hello!' 是 元组打包 的例子：值 12345, 54321 和 'hello!' 一起被打包进元组。逆操作也可以：x, y, z = t.
称之为序列解包 sequence unpacking。序列解包时，左侧变量与右侧序列元素的数量应相等。注意，多重赋值其实只是元组打包和序列解包的组合。
5.4. Sets
Python 还支持集合 set 数据类型。集合是由不重复元素组成的无序容器 unordered collection with no duplicate elements。
基本用法包括成员检测、消除重复元素。集合对象支持合集 union、交集 intersection、差集 difference、对称差分 symmetric difference 等数学运算。
创建集合用花括号或 set() 函数。注意，创建空集合只能用 set()，不能用 {}，后者创建的是空字典，下一小节会介绍字典这种数据结构。
示例：
>>> basket = {'apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana'}
>>> print(basket) # show that duplicates have been removed
{'orange', 'banana', 'pear', 'apple'}
>>> 'orange' in basket # fast membership testing
True
>>> 'crabgrass' in basket
False
>>> # Demonstrate set operations on unique letters from two words
...
>>> a = set('abracadabra')
>>> b = set('alacazam')
>>> a # unique letters in a
{'a', 'r', 'b', 'c', 'd'}
>>> a - b # letters in a but not in b
{'r', 'd', 'b'}
>>> a | b # letters in a or b or both
{'a', 'c', 'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}
>>> a & b # letters in both a and b
{'a', 'c'}
>>> a ^ b # letters in a or b but not both
{'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}
>>> # set comprehensions 推导式
>>> a = {x for x in 'abracadabra' if x not in 'abc'}
>>> a
{'r', 'd'}
5.5. Dictionaries
与以连续整数为索引的序列不同，字典以关键字为索引。一个键对应一个值，key-value。
>>> tel = {'jack': 4098, 'sape': 4139}
>>> tel['guido'] = 4127 # 通过键存储值
>>> tel
{'jack': 4098, 'sape': 4139, 'guido': 4127}
>>> tel['jack'] # 通过键重新赋值
4098
>>> del tel['sape'] # 通过键删除值
>>> tel['irv'] = 4127
>>> tel
{'jack': 4098, 'guido': 4127, 'irv': 4127}
>>> list(tel) # 按插入次序排列键
['jack', 'guido', 'irv']
>>> sorted(tel) # 键排序
['guido', 'irv', 'jack']
>>> 'guido' in tel
True
>>> 'jack' not in tel
False
创建方法：
>>> dict([('sape', 4139), ('guido', 4127), ('jack', 4098)]) # 用键值对序列创建
{'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098}
>>> dict(sape=4139, guido=4127, jack=4098) # 简单字符串为键
{'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098}
>>> {x: x**2 for x in (2, 4, 6)} # 推导式
{2: 4, 4: 16, 6: 36}