深度实践OpenStack:基于Python的OpenStack组件开发—3.3.3　字符串和列表

3.3.3　字符串和列表

字符串和列表本来是不同的两种数据类型，但是它们之间有很多共性，因此这里放在一起讲。

1.字符串和列表的共性

在Python中，字符串有3种表现形式：'abc'，"abc"和"""abc"""。这3种字符串都是合法的字符串，只是使用的场合不同。单引号形式的字符串和双引号的字符串基本相同，只是，在处理特殊字符的时候，双引号字符串更加方便，建议大家在平常的开发中使用双引号形式；三引号形式的字符串通常用于文档字符串和SQL语句中。

Python中没有数组的概念，与之对应的是列表。这是一种新的数据形式，一个合法的列表如下：

List_1 = [1,1.2,"abc",[1,2,3]]

可以看到，列表里面的元素可以是任意类型的数据，一个列表并不受限于元素的类型。

从本质上来说，字符串是一类特殊的列表，因此，列表的大部分操作同样适用于字符串。下面用一些示例来说明字符串（String）和列表的共同点。

取下标操作：

Str_awcloud = "awcloud"

List_awcloud = ["a","w","c","l","o","u","d"] 

print Str_awcloud[0] -> a

print List_awcloud [0] -> a

截取第1个到第4个元素之间的元素：

print Str_awcloud[1:4] -> wcl

print List_awcloud [1:4] -> ['w', 'c', 'l']

截取第1个到第4个元素之间的元素，每隔2个元素取一次：

print Str_awcloud[1:4:2] -> wl

print List_awcloud [1:4:2] -> ['w', 'l']

取得某个元素的下标：

print Str_awcloud.index("a") -> 0 

print List_awcloud.index("a") -> 0

逆序取得某个元素：

print Str_awcloud[-1] -> d 

print List_awcloud [-1] -> ['d']

追加元素：

print Str_awcloud + "678"-> awcloud678  #1

print List_awcloud + [6,7,8]-> ['a', 'w', 'c', 'l', 'o', 'u', 'd', '123', 6, 7, 8] #2

计算长度：

print len(Str_awcloud) -> 8 

print len(List_awcloud) -> 8

多次复制：

print Str_awcloud * 2 -> awcloudawcloud

print List_awcloud * 2 -> ['a', 'w', 'c', 'l', 'o', 'u', 'd', 'a', 'w', 'c', 'l', 'o', 'u', 'd]

复制：

Str_target = Str_awcloud[:] 

List_target = List_awcloud[:] 

print Str_target -> awcloud

print List_target ->-> ['a', 'w', 'c', 'l', 'o', 'u', 'd']

请注意以上加粗部分，加粗代码表示该操作将返回一个结果，该结果由另外的变量接收，并不改变当前变量。另外，请注意追加元素示例代码的#1和#2，列表没有“类型”，但是列表在进行运算时是有类型的，也就是说列表的“+”操作，必须在列表和列表之间进行。同样地，字符串的“+”操作也必须在字符串和字符串之间操作，并不支持不同类型之间的操作，这点和Java不同。

2.字符串是特殊的列表

特殊性1：字符串的值是常量，是不可变动的，而列表是可更改的。例如，

Str_awcloud = "awcloud"

List_awcloud = ["a","w","c","l","o","u","d"]

可以使用如下代码：

List_awcloud [0] = "b" -> List_awcloud 

将列表变更为[“b”，”w”，”c”，”l”，”o”，”u”，”d”]。但若使用下面的代码：

Str_awcloud[0] = "b" ->

系统会直接报错，由于此特性没有对字符串的插入、追加等操作，这些操作也不被允许，而列表则可以进行这些操作。

列表的追加：

List_awcloud.append(89) -> List_awcloud = ["b","w","c","l","o","u","d",89]

在列表的第1位插入数据：

List_awcloud[1:1] = [0,9,8] -> List_awcloud = ["b",0,9,8,"w","c","l","o","u","d",89]

特殊性2：字符串只是特殊的列表，字符串也是一种数据类型，拥有自己的特殊函数和方法。

将字符串进行大小写转换：

Str_awcloud.upper() Str_awcloud.lower() 

字符串的追加：

"".join([Str_awcloud,"123"])

说明 字符串的值是常量，是不可改变的，因此，对字符串进行追加。插入甚至修改，操作的都只是字符串的副本，并不是字符串本身。

字符串有“+”操作，也有join操作，这两个操作的执行结果是一样的，但是，从执行效率来说，join操作要比“+”快，因此，以后在对字符串进行操作时，如果遇到字符串的拼接操作，建议首选join操作，而不是“+”。

这里提出一个优化原则：编写Python代码，首要目标是可读性好，其次要求执行效率高。关于如何提高Python的执行效率，会在后面陆续介绍。

特殊性3：列表也拥有自己的特殊方法。修改一下字符串和列表之间的关系定义——字符串和列表是不同的数据类型，但是，二者之间有很多交集，很多方法可以通用，但是，并不是说字符串就是列表，字符串和列表之间没有子集关系。

关于字符串的具体操作和特性可以查看Python的帮助手册，这里不再介绍。

3.列表

首先，看一下如何构造一个列表：

List_0 = list("awcloud") 

List_1 = [1,2,3,"awcloud"]

List_2 = [x for x in range(10)] 

List_3 = [x for x in xrange(10)]

List_4 = map(lambda x: x,[1,2,3,4,5])

以上五句代码，功能是一样的，都是创建一个列表。具体分析如下。

第一句，List_0 = list（“awcloud”），实际上是调用Python的内置方法list来构造一个列表。前面已经学了数字、字符串和列表，其实，这三大类数据类型都有自己的内置构造方法，例如，int类型的构造方法是int()，字符串类型的构造方法是str()，而列表的构造方法是list()。如果需要生成或者转换成对应的数据类型，只需要调用对应的构造方法即可。

第二句，直接进行初始化。

第三句和第四句类似，里面涉及for关键字和其他的一些内置函数。

第五句直接使用其他内置函数来构造一个列表。

在以上五句代码中，引入了一些关键字，如for、in、lambda，也引入了一些内置函数，如range、xrange以及map。为了更好地理解以上代码的功能，下面将详细讲解这几个重要的关键字和函数。

关键字in：表示某个元素存在于另一个元素中。例如：

"a" in "awcloud" -> True

"a" in [1,2,3,4,5] -> False

在这个输出结果中，看到了两个新的关键字：True和False。这两个关键字用于表示真和假，与C、Java语言中的用法一样。

关键字for：用于进行迭代或者循环的关键字，与C、Java语言中的用法一样，唯一不同的是，在Python中，for关键字需要配合in关键字使用。

例如：

for x in [1,2,3] print x

关键字lambda：构造一个匿名函数，实现简易的功能。

例如：

result = lambda x:x + 1

等同于

def result(x):return x + 1

函数range：根据指定的参数返回一个列表。例如：

range(10)-> [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

range(10,20) -> [10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]

range(10,20,2) -> [10, 12, 14, 16, 18]

函数xrange：xrange的功能和range的功能类似，不同的是，range一旦执行，那么生成的列表将立即存放到内存当中，而xrange采用了一种类似懒加载的方式，当xrange被执行时并没有真正生成所需要的列表，或者说生成的列表并没有立即被放到内存当中，只有当生成的列表被调用时，该列表才会被依次展开。

因此，这里提出Python性能优化的第二条原则：在生成列表时，如果数据量比较小 （<5），建议使用range；其他情况，推荐使用xrange。

函数map：先来看一下map函数的定义。

map(function, sequence[, sequence, ...]) -> list 

可见，map接收两个参数，第一个参数为一个函数，第二个参数为一个序列或者可迭代对象，它的返回值为一个列表。

下面来看一下前面提到的列表构造的问题。

List_2 = [x for x in range(10)]

效果等同于

List_2= range(10)

但有不同于：

List_3 = [x for x in xrange(10)]

List_4 = map(lambda x: x,[1,2,3,4,5])

List_2表示使用range（10）中所产生的元素来构造一个列表。List_3同第一句，只是在内存处理方面不一样。List_4则是使用map函数产生一个列，请注意加粗部分，它们的效果是等同的，但是也存在不同之处。

List_2 = [x for x in range(10)]这种语法形式叫作列表推导，它和数学中的集合类似，例如，该句可以用如下的数学表达式表示：{x ∈[0,10)}。而List_2 = range（10）则是单纯的赋值操作，两者的性质不一样。在Python的实现中，列表推导要比直接赋值来得快。

因此，在这里提出Python性能优化的第三条原则：构造列表时，推荐使用列表推导。