目录

5.1 序列类型的分类

容器序列

扁平序列

可变序列

不可变序列

5.2 序列的abc继承关系

5.3 序列的+、+=和extend的区别

+操作符

+=操作符

extend方法

5.4 实现可切片的对象

5.5 bisect管理可排序序列

深入解释

5.6 什么时候我们不该用列表

深入解释

5.7 列表推导式、生成器表达式、字典推导式

列表推导式

生成器表达式

字典推导式

5.8 本章小结

---

在Python编程中，序列类型是最常用的数据结构之一。理解和掌握各种序列类型及其操作对于编写高效、可读性强的代码至关重要。本章将深入探讨Python中序列类型的分类、使用及实现自定义序列类的方法。

5.1 序列类型的分类

Python中的序列类型主要分为以下几类：

1. 容器序列（list、tuple、collections.deque）
2. 扁平序列（str、bytes、bytearray、array.array）
3. 可变序列（list、deque、bytearray、array）
4. 不可变序列（str、tuple、bytes）

容器序列

容器序列包含对不同类型对象的引用，可以存储任意类型的对象。常见的容器序列包括list、tuple和collections.deque。

示例代码：

from collections import dequelist_container = [1, 'a', 3.14]
tuple_container = (1, 'a', 3.14)
deque_container = deque([1, 'a', 3.14])print(list_container)
print(tuple_container)
print(deque_container)

扁平序列

扁平序列存储值本身，而不是对对象的引用。常见的扁平序列包括str、bytes、bytearray和array.array。

示例代码：

import arraystr_flat = 'hello'
bytes_flat = b'hello'
bytearray_flat = bytearray(b'hello')
array_flat = array.array('i', [1, 2, 3, 4])print(str_flat)
print(bytes_flat)
print(bytearray_flat)
print(array_flat)

可变序列

可变序列是可以在原地修改的序列类型，包括list、deque、bytearray和array。

示例代码：

list_mutable = [1, 2, 3]
list_mutable[0] = 4deque_mutable = deque([1, 2, 3])
deque_mutable.append(4)bytearray_mutable = bytearray(b'hello')
bytearray_mutable[0] = ord('H')print(list_mutable)
print(deque_mutable)
print(bytearray_mutable)

不可变序列

不可变序列不能在原地修改，一旦创建就不能改变。常见的不可变序列包括str、tuple和bytes。

示例代码：

str_immutable = 'hello'
tuple_immutable = (1, 2, 3)
bytes_immutable = b'hello'print(str_immutable)
print(tuple_immutable)
print(bytes_immutable)

5.2 序列的abc继承关系

Python的collections.abc模块提供了许多抽象基类，这些基类定义了序列的基本接口，允许我们自定义符合这些接口的序列类型。

通过继承collections.abc模块中的抽象基类，可以确保自定义的序列类型实现了必要的方法和行为。例如，可以继承collections.abc.Sequence来创建一个自定义的不可变序列。

高级示例代码：

from collections.abc import Sequenceclass MySequence(Sequence):def __init__(self, data):self._data = datadef __getitem__(self, index):return self._data[index]def __len__(self):return len(self._data)my_seq = MySequence([1, 2, 3])
print(len(my_seq))  # 输出 3
print(my_seq[1])    # 输出 2

5.3 序列的+、+=和extend的区别

在Python中，序列操作符+、+=和方法extend虽然都可以用来合并序列，但它们在实现和性能上有所不同。

+操作符

+操作符用于生成一个新的序列对象，将两个序列合并。适用于不可变序列和可变序列。

示例代码：

list1 = [1, 2, 3]
list2 = [4, 5, 6]
list3 = list1 + list2  # 新建了一个列表print(list3)  # 输出 [1, 2, 3, 4, 5, 6]

+=操作符

+=操作符用于就地修改可变序列，效率较高。对于不可变序列，+=等同于+操作符。

示例代码：

list1 = [1, 2, 3]
list1 += [4, 5, 6]  # 就地修改print(list1)  # 输出 [1, 2, 3, 4, 5, 6]

extend方法

extend方法是特有的可变序列方法，效率最高，可以就地修改序列。

示例代码：

list2 = [1, 2, 3]
list2.extend([4, 5, 6])  # 就地修改print(list2)  # 输出 [1, 2, 3, 4, 5, 6]

5.4 实现可切片的对象

要实现支持切片操作的自定义序列类，需要实现__getitem__方法，并处理切片对象。Python的切片操作通过slice对象实现。自定义序列类需要检查传递给__getitem__的参数是否为slice对象，并相应地处理切片逻辑。

高级示例代码：

class MySequence(Sequence):def __init__(self, data):self._data = datadef __getitem__(self, index):if isinstance(index, slice):return self._data[index.start:index.stop:index.step]return self._data[index]def __len__(self):return len(self._data)my_seq = MySequence([1, 2, 3, 4, 5])
print(my_seq[1:4])  # 输出 [2, 3, 4]

5.5 bisect管理可排序序列

bisect模块用于管理有序序列，可以高效地插入和查找元素。常用函数包括bisect_left、bisect_right和insort。

深入解释

bisect模块提供了二分查找算法，适用于有序序列。insort函数可以在保持序列有序的情况下插入新元素。

高级示例代码：

import bisectsorted_list = [1, 3, 4, 7]
bisect.insort(sorted_list, 5)  # 在保持有序的情况下插入print(sorted_list)  # 输出 [1, 3, 4, 5, 7]index = bisect.bisect_left(sorted_list, 5)
print(index)  # 输出 3

5.6 什么时候我们不该用列表

列表虽然灵活且易用，但在某些情况下并不是最佳选择。例如，需要频繁插入或删除元素时，collections.deque可能是更好的选择。

深入解释

列表的随机访问速度快，但在头部插入或删除元素时效率较低。对于这些场景，可以考虑使用deque或者其他适合的数据结构。

高级示例代码：

from collections import deque# 使用 deque 进行高效的头部操作
dq = deque([1, 2, 3])
dq.appendleft(0)  # 在头部插入print(dq)  # 输出 deque([0, 1, 2, 3])dq.popleft()  # 从头部删除print(dq)  # 输出 deque([1, 2, 3])

5.7 列表推导式、生成器表达式、字典推导式

Python提供了列表推导式、生成器表达式和字典推导式，使得创建和处理序列更加简洁和高效。

列表推导式

列表推导式是创建列表的简洁方式，语法为[expression for item in iterable if condition]。

示例代码：

squares = [x ** 2 for x in range(10)]
print(squares)  # 输出 [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

生成器表达式

生成器表达式类似于列表推导式，但返回的是一个生成器对象，节省内存。

示例代码：

squares_gen = (x ** 2 for x in range(10))
for square in squares_gen:print(square)  # 逐个输出 0, 1, 4, 9, ...

字典推导式

字典推导式用于创建字典，语法为{key: value for item in iterable if condition}。

示例代码：

squares_dict = {x: x ** 2 for x in range(10)}
print(squares_dict)  # 输出 {0: 0, 1: 1, 2: 4, 3: 9, 4: 16, 5: 25, 6: 36, 7: 49, 8: 64, 9: 81}

5.8 本章小结

在本章中，我们详细探讨了Python中序列类型的分类和实现，包括容器序列、扁平序列、可变序列和不可变序列。通过具体示例，我们展示了如何使用collections.abc模块创建自定义序列类，如何高效地管理排序序列，及何时避免使用列表。此外，我们还讨论了列表推导式、生成器表达式和字典推导式的用法。

通过这些内容，读者可以更深入地理解Python中的序列操作和实现，进而编写出更高效、可维护的代码。希望这篇博客能够帮助您在Python编程中更好地掌握和应用序列相关的知识。如果您有任何进一步的问题或需要更详细的解释，请随时告诉我！