元组

转自 https://www.cnblogs.com/pychina/p/10219772.html Python中的内置数据结构（Built-in Data Structure）: 列表list、元组tuple、字典dict、集合set ，涵盖的仅有部分重点。 目录： 一、列表list 二、元组tuple 三、字典dict 四、集合set 一、列表list list的显著特征： 列表中的每个元素都可变的，意味着可以对每个元素进行修改和删除； 列表是有序的，每个元素的位置是确定的，可以用索引去访问每个元素； 列表中的元素可以是Python中的任何对象； 可以为任意对象就意味着元素可以是字符串、整数、元组、也可以是list等Python中的对象。 ----数据操作： 1、直接创建列表 mylist = ['Google', 'Yahoo', 'Baidu'] 2、对列表中的指定位置变更数据 mylist = ['Google', 'Yahoo', 'Baidu'] #变更索引位置1Yahoo的内容为Microsoft mylist[1] = 'Microsoft' #运行结果： ['Google', 'Microsoft', 'Baidu'] 3、在列表后面追加元素 mylist.append('Alibaba') #运行结果： ['Google', 'Microsoft',

python之成像库pillow python提供了python image library图像库，处理图像功能，该库提供了广泛的文件格式支持，如JPEG、PNG、GIF、等，它提供了图像档案、图像显示、图像处理等功能 PIL中所涉及到的基本概念包括，（bands)通道，（mode)模式，（coordinate system)坐标系统，（palette）调色板，（filters）过滤器 每张图像都是由一个或者多个数据通道构成，PIL可以在单张图片中合成相同维数和深度的多个通道，如RGB有三个通道，而灰度图像则只有一个通道 图像实际上是像素数据的矩形图，图像的模式定义了图像中像素的类型和深度，它在图像中定义mode模式的概念，如： 1:1位像素，表示黑和白，占8bit，在图像表示中称为位图 L：表示黑白之间的灰度，占8bit像素 p：8位像素，使用调色版映射 RGB：为真彩色，占用3x8位像素，其中R为red红色，G为green绿色，B为blue蓝色，三原色叠加形成的色彩变化，如三通道都为0则代表黑色，都为255则代表白色 RGBA：为带透明蒙版的真彩色，其中的A为alpha透明度，占用4x8位像素 其他的还有打印分色CMYK不是很常用不多做介绍 PIL使用笛卡尔像素坐标系统，图像的坐标从左上角开始（0,0），坐标值表示像素的角，它实际上位于（0.5,0.5）

类似于其他语言，Python也将需要表示和操作的数据划分成不同的数据类型。python中的每个数据值都被称为一个对象（object），并且这个对象有三个属性值（唯一标识、数据类型、值），分别对应计算机内存地址、数据类别、数据值。 python数据类型分类如下： 数字类型与其他编程语言类似，这里不再具体讲解。作为Python中最重要的基础知识，下面主要梳理下字符串、列表、元组、字典、集合的核心知识点。 首先明确几个概念 序列： 有固定顺序排列的数据。 不可变类型： 如果变量名引用的内存空间的值不能够修改，数字、字符串、布尔值、元组属于不可变类型。 可变类型： 变量名引用的内存空间的值能够修改，可以向容器中增删对象，将容器中的某个元素的索引赋给一个新的对象。列表（List）、字典（Dictionary）、集合属于可变类型。 索引 索引可以理解为元素的下标，我们可以通过索引（index）来获取序列中的元素。序列中每个元素都有一个位置，按照顺序进行标记，索引是从0开始的整数，第一个位置索引为0，第二个位置索引为1，以此类推。 索引的用法：使用 序列名[索引值] 切片 切片操作（slice）可以从一个字符串中获取子字符串（字符串的一部分）。我们使用一对方括号、起始偏移量start、终止偏移量end 以及可选的步长step 来定义一个分片。切片使用 索引值 来限定范围，从一个大的序列

1、定义 　　tuple（元组）与列表类似，不同之处在于 元组的元素不能修改 。 　　　　元组表示多个元素组成的序列。 　　　　元组在python开发中有特定的应用场景：保存不同类型的数据。 　　用于存储一串信息，数据之间用逗号 ， 分隔 　　元组用 () 定义 　　元组的索引从0开始 　　　　索引就是元素在元组中的位置编号 2、使用 　　创建空元组： tuple_name = () 　　元组中只包含一个元素时，需要在元素后面添加逗号 , 　　　　tuple_name = (1,) 　　如果没有逗号 , 那么第一个元素是什么类型，这个变量就是什么类型。 3、操作方法2种，类似于列表 　　count（） 　　index（） 　　len（ tuple_name ） 4、循环遍历 　　在python中可以循环遍历所有非数字型类型的变量。列表、元组、字典以及字符串。 　　实际开发中，一般不会循环遍历元组，除非明确元组中的数据类型。 5、应用场景 　　 1、函数的 参数和返回值 ，一个函数可以接收任意多个参数，或者一次返回多个数据（见后面某处？） 　　2、格式字符串，格式化字符串 %后面的（） 本质上就是一个元组 print（“我叫%s，我今年%d岁了” % tuple_name ） 　　3、让列表不可以被修改，以 保护数据安全 　　　　列表和元组之间的转换： 　　　　list（元组）—

1. 元组 　　映射是K/V对偶的集合，对偶是元组的最简单的形式，元组可以装着多个不同类型的值 1.1 特点 　　元组相当于一个特殊的数组，其长度和内容都可变，并且数组中可以装任何类型的数据，其主要用处就是存一些类型不同的数据，如定义一个方法，其要返回多个类型不同的值，如果在java中就需要定义一个bean去set这些值并返回，而scala就方便了，直接将不同类型的数据放入元组返回。 1.2 创建元组 　　定义元组时用小括号将多个元素包起来，元素之间用逗号分隔，元素的类型可以不一样，元素的个数可以任意多个，如 object TupleDemo { def main(args: Array[String]): Unit = { val tuple: (Int, Double, String) = m(1, 2.5) } def m(x: Int, y: Double) = { val x1 = x*10 val y1 = y*100 val w1 = "hello" (x1, y1, w1) } } 此处涉及的快捷键：当定义元组时（ m(1, 2.5) ），这个时候在后面写上 .var， 回车即可得到变量，此时会出如下选择框（看是否给元组加类型），如下： alt+t 即可选中Specify type(给元组加上类型)，变量等定义也是一样的，当元组已经定义完了，并且没有加上数据类型

collections --- 容器数据类型 这个模块实现了特定目标的容器，以提供Python标准内建容器 dict , list , set , 和 tuple 的替代选择。 namedtuple() 创建命名元组子类的工厂函数 deque 类似列表(list)的容器，实现了在两端快速添加(append)和弹出(pop) ChainMap 类似字典(dict)的容器类，将多个映射集合到一个视图里面 Counter 字典的子类，提供了可哈希对象的计数功能 OrderedDict 字典的子类，保存了他们被添加的顺序 defaultdict 字典的子类，提供了一个工厂函数，为字典查询提供一个默认值 UserDict 封装了字典对象，简化了字典子类化 UserList 封装了列表对象，简化了列表子类化 UserString 封装了列表对象，简化了字符串子类化 namedtuple() 命名元组的工厂函数 命名元组赋予每个位置一个含义，提供可读性和自文档性。它们可以用于任何普通元组，并添加了通过名字获取值的能力，通过索引值也是可以的。 collections. namedtuple ( typename , field_names , * , rename=False , defaults=None , module=None ) 返回一个新的元组子类，名为 typename

元组内置函数 Python元组包含了以下内置函数 序号 方法及描述 实例 1 len(tuple) 计算元组元素个数。 >>> tuple1 = ('Google', 'Runoob', 'Taobao') >>> len(tuple1) 3 >>> 2 max(tuple) 返回元组中元素最大值。 >>> tuple2 = ('5', '4', '8') >>> max(tuple2) '8' >>> 3 min(tuple) 返回元组中元素最小值。 >>> tuple2 = ('5', '4', '8') >>> min(tuple2) '4' >>> 4 tuple(seq) 将列表转换为元组。 >>> list1= ['Google', 'Taobao', 'Runoob', 'Baidu'] >>> tuple1=tuple(list1) >>> tuple1 ('Google', 'Taobao', 'Runoob', 'Baidu') 来源： https://www.cnblogs.com/lapt/p/11897693.html

描述 zip() 函数用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。 如果各个迭代器的元素个数不一致，则返回列表长度与最短的对象相同，利用 * 号操作符，可以将元组解压为列表。 语法 zip([iterable,...]) 参数说明： iterable-一个或多个迭代器 返回值 返回元组列表 实例 >>>a = [1,2,3] >>>b = [4,5,6] >>>c = [4,5,6,7,8] >>>zipped = zip(a, b) #打包为元组的列表 [(1,4), (2,5), (3,6)] >>zip(a, c) #元素个数以最短的列表一致 [(1, 4), (2, 5), (3, 6)] >>>zip(*zipped) #*zipped相当于解压，返回二维矩阵形式 [(1,2,3), (4,5,6)] 来源： https://www.cnblogs.com/patrolli/p/11893414.html

引用 python默认的八大数据类型 collections模块 一、什么是collecting模块 二、 collections的用法 2.1 具名元组 2.1.1 具名元组的应用场景 2.2 有序字典 TOC 引用 python默认的八大数据类型 整型 浮点型 字符串 字典 元组 列表 集合 布尔值 collections模块 一、什么是collecting模块 提供一些python八大数据类型“以外的数据类型” 二、 collections的用法 2.1 具名元组 namedtuple 大多数翻译作 具名元组 或 命名元组 具名元组可以理解为元组的增强版本，它适用于任何普通元组的应用范围。 具名元组为元组中的每个元素都赋予了含义，从而增强代码可读性。 # 导入相关模块 from collections import namedtuple # amedtuple() 工厂函数返回一个具名元组类，该函数位于 collections 模块下，具体定义形式如下： namedtuple(typename, field_names, *, rename=False, defaults=None, module=None) 2.1.1 具名元组的应用场景 坐标 扑克牌 坐标： from collections import namedtuple # 传入可迭代对象是有序的 # 应用:坐标

python模块分类：1，标准库2，开源模块3，自定义模块 python 常用内置模块使用 1,time与datetime获取时间戳： time.time() 时间元组： time.localtime()获取格式化字符串： time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")时间格式转换：时间戳-> 时间元组： time.localtime(时间戳），time.gmtime(时间戳）时间戳-> 字符串格式： time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",时间戳) , time.ctime(时间戳）字符串->元组： time.strptime("2014-06-02 11:57:02","%Y-%m-%d %H:%M:%S")字符串->时间戳： 元组-> 时间戳： time.mktime(元组)元组->字符串： time.asctime(元组)datetime是time的封装获取当前时间： datetime.datetime.now()获取5天后时间： datetime.datetime.now() +datetime.timedelta(5)获取5天前时间： datetime.datetime.now() +datetime.timedelta(-5)当前时间加3小时： datetime.datetime.now() +datetime