Python 中的 List、Array、Tuple 和 Set

List 列表

在 Python 中列表是一个有序的集合，可以包含任何数据类型，比如数字 字符串 甚至其他列表。列表是可变的，可以直接添加 删除 修改列表中的元素。实际开发中列表常用于存储动态变化的数据集。

创建列表

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
names = ["Alice", "Bob", "Charlie"]
mixed_list = [1, "Alice", 3.5, [1, 2, 3]]
empty_list = []

列表操作

通过索引访问元素

print(names[0])  # 输出 "Alice"

直接修改列表元素

names[1] = "Ben"
print(names)  # 输出 ["Alice", "Ben", "Charlie"]

在末尾添加元素

names.append("David")
print(names)  # 输出 ["Alice", "Ben", "Charlie", "David"]

在指定位置插入元素

names.insert(1, "Eve")
print(names)  # 输出 ["Alice", "Eve", "Ben", "Charlie", "David"]

删除元素

del names[1]
print(names)  # 输出 ["Alice", "Ben", "Charlie", "David"]

removed_name = names.pop(1)
print(removed_name)  # 输出 "Ben"
print(names)          # 输出 ["Alice", "Charlie", "David"]

列表的常用方法有 sort reverse count index remove 等

numbers = [5, 2, 4, 1, 3]
numbers.sort()
print(numbers)  # 输出 [1, 2, 3, 4, 5]

numbers.reverse()
print(numbers)  # 输出 [5, 4, 3, 2, 1]

遍历列表

for name in names:
    print(name)

获取列表长度

print(len(names))  # 输出 3

切片语法 [start:stop:step]

my_list = [1, 2, 3, 4, 5, "a", "b", "c"]
print(my_list[0:5:2])  # 输出 [1, 3, 5]

在实际使用中列表适合构建动态数据结构 比如存放用户输入的数据 临时计算结果等
若对性能有较高要求 可在数据处理前尽量减少不必要的列表拷贝操作 并保证列表元素类型尽可能一致

Python 中的 List 和 Array 区别

列表实例

my_list = [1, "Hello", 3.5, [2, 3, 4]]
my_list.append("World")
my_list[1] = "Hi"
print(my_list)  # 输出 [1, 'Hi', 3.5, [2, 3, 4], 'World']

数组实例

import array

my_array = array.array('i', [1, 2, 3, 4, 5])
my_array.append(6)
my_array[0] = 7
print(my_array)  # 输出 array('i', [7, 2, 3, 4, 5, 6])

将非整数类型数据添加到整数数组会报错

灵活性
List 可存放不同类型数据 Array 通常要求相同类型数据

用途
List 用于通用场景数据处理和灵活操作 Array 在需要存储大量同类型数据时更高效

效率和存储
Array 在处理大量数值数据时更紧凑
在需要数值高效运算时可考虑借助 NumPy 数组进一步提升性能和功能

Tuple 元组

Tuple 与列表类似 但元组是不可变的 无法修改元素 适用于表示固定长度不可变的数据集合 例如坐标点或配置信息

定义元组

t = (1, 2, 3, 4, 5)

元组不可变

# t[0] = 10 这会引发错误

可通过索引访问元素

print(t[1])  # 输出 2

元组切片

print(t[1:4])  # 输出 (2, 3, 4)

元组中可包含多种数据类型

mixed_tuple = (1, "Hello", (2, 3, 4))

单元素元组需要逗号

single_element_tuple = (5,)

使用元组的典型场景是作为不变的数据集合 可以在函数返回多个值时使用元组轻松打包返回结果

Set 集合

Set 是一个无序无重复元素的集合 可用于快速判断某元素是否存在

定义集合

s1 = {1, 2, 3, 4}
s2 = set([1, 2, 3, 4])

重复元素会自动去重

s = {1, 2, 2, 3, 4}
print(s)  # 输出 {1, 2, 3, 4}

集合无序 不能使用索引

添加元素

s.add(5)

移除元素

s.remove(5)     # 若不存在会报错
s.discard(5)    # 若不存在不会报错

长度和成员测试

print(len(s))
print(1 in s)

集合运算

并集

s1 = {1, 2, 3}
s2 = {3, 4, 5}
print(s1 | s2)  # 输出 {1, 2, 3, 4, 5}

交集

print(s1 & s2)  # 输出 {3}

差集

print(s1 - s2)  # 输出 {1, 2}

对称差集

print(s1 ^ s2)  # 输出 {1, 2, 4, 5}

在实际开发中可用集合快速判断元素存在性
在处理需要去重的数据时可将列表转为集合再处理

数据结构区别

特性/数据结构	Tuple（元组）	Set（集合）	Array（数组）	List（列表）
定义	()	或 set()	array.array()	[]
有序性	有序	无序	有序	有序
可变性	不可变	可变	可变	可变
重复元素	允许	不允许	允许	允许
索引访问	允许	不允许	允许	允许
数据类型	任意	任意	必须一致	任意
优点	不可变 安全性高	去重 快速成员检查	存储紧凑 数值运算高效	通用灵活 使用简单
缺点	不可变 操作受限	无序 无法索引	数据类型受限	存储效率低于数组
使用场景	固定数据集 函数多返回值	去重 集合运算 集合判断	数值运算 批量处理同类型数据	通用数据处理与存储