Hướng dẫn python dict viewkeys - các phím xem dict trong python
|
Chương này mô tả một số điều mà bạn đã học được về chi tiết hơn và thêm một số điều mới. Show
5.1. Thêm về Danh sáchMore on Lists¶Kiểu dữ liệu danh sách có một số phương pháp khác. Dưới đây là tất cả các phương thức của các đối tượng danh sách: list.append(x)append(x)Thêm một mục vào cuối danh sách. Tương đương với >>> squares = [] >>> for x in range(10): ... squares.append(x**2) ... >>> squares [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]3. list.extend(iterable)extend(iterable) Mở rộng danh sách bằng cách nối thêm tất cả các mục từ Itable. Tương đương với >>> squares = [] >>> for x in range(10): ... squares.append(x**2) ... >>> squares [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]4. list.insert (i, x)insert(i, x) Chèn một mục tại một vị trí nhất định. Đối số đầu tiên là chỉ số của phần tử trước đó để chèn, do đó >>> squares = [] >>> for x in range(10): ... squares.append(x**2) ... >>> squares [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]5 chèn ở phía trước danh sách và >>> squares = [] >>> for x in range(10): ... squares.append(x**2) ... >>> squares [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]6 tương đương với >>> squares = [] >>> for x in range(10): ... squares.append(x**2) ... >>> squares [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]7. list.remove(x)remove(x) Xóa mục đầu tiên khỏi danh sách có giá trị bằng x. Nó tăng >>> squares = [] >>> for x in range(10): ... squares.append(x**2) ... >>> squares [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]8 nếu không có mặt hàng như vậy. list.pop([i])pop([i]) Loại bỏ mục tại vị trí đã cho trong danh sách và trả về nó. Nếu không có chỉ mục được chỉ định, >>> squares = [] >>> for x in range(10): ... squares.append(x**2) ... >>> squares [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]9 sẽ xóa và trả về mục cuối cùng trong danh sách. . list.clear()clear() Xóa tất cả các mục khỏi danh sách. Tương đương với squares = list(map(lambda x: x**2, range(10)))0. list.index (x [, start [, end]]))index(x[, start[, end]]) Trả về chỉ mục dựa trên 0 trong danh sách mục đầu tiên có giá trị bằng x. Tăng >>> squares = [] >>> for x in range(10): ... squares.append(x**2) ... >>> squares [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]8 nếu không có mặt hàng như vậy. Các đối số tùy chọn bắt đầu và kết thúc được giải thích là trong ký hiệu lát cắt và được sử dụng để giới hạn tìm kiếm ở một phần trăm cụ thể của danh sách. Chỉ số được trả về được tính toán liên quan đến đầu của chuỗi đầy đủ thay vì đối số bắt đầu. list.count(x)count(x)Trả về số lần x xuất hiện trong danh sách. list.sort (*, key = none, lùi = sai)sort(*, key=None, reverse=False)Sắp xếp các mục của danh sách tại chỗ (các đối số có thể được sử dụng để sắp xếp sắp xếp, xem squares = list(map(lambda x: x**2, range(10)))2 để giải thích của họ). list.reverse()reverse() Đảo ngược các yếu tố của danh sách tại chỗ. list.copy()copy()Trả lại một bản sao nông của danh sách. Tương đương với squares = list(map(lambda x: x**2, range(10)))3. Một ví dụ sử dụng hầu hết các phương thức danh sách: >>> fruits = ['orange', 'apple', 'pear', 'banana', 'kiwi', 'apple', 'banana'] >>> fruits.count('apple') 2 >>> fruits.count('tangerine') 0 >>> fruits.index('banana') 3 >>> fruits.index('banana', 4) # Find next banana starting at position 4 6 >>> fruits.reverse() >>> fruits ['banana', 'apple', 'kiwi', 'banana', 'pear', 'apple', 'orange'] >>> fruits.append('grape') >>> fruits ['banana', 'apple', 'kiwi', 'banana', 'pear', 'apple', 'orange', 'grape'] >>> fruits.sort() >>> fruits ['apple', 'apple', 'banana', 'banana', 'grape', 'kiwi', 'orange', 'pear'] >>> fruits.pop() 'pear' Bạn có thể nhận thấy rằng các phương thức như squares = list(map(lambda x: x**2, range(10)))4, squares = list(map(lambda x: x**2, range(10)))5 hoặc squares = list(map(lambda x: x**2, range(10)))6 chỉ sửa đổi danh sách không có giá trị trả về được in - chúng trả lại squares = list(map(lambda x: x**2, range(10)))7 mặc định. 1 Đây là một nguyên tắc thiết kế cho tất cả các cấu trúc dữ liệu có thể thay đổi trong Python. Một điều khác bạn có thể nhận thấy là không phải tất cả dữ liệu có thể được sắp xếp hoặc so sánh. Chẳng hạn, squares = list(map(lambda x: x**2, range(10)))8 không sắp xếp vì các số nguyên có thể được so sánh với các chuỗi và không ai có thể so sánh với các loại khác. Ngoài ra, có một số loại don don có mối quan hệ đặt hàng xác định. Ví dụ, squares = list(map(lambda x: x**2, range(10)))9 là một so sánh hợp lệ. 5.1.1. Sử dụng danh sách như Stacks¶Using Lists as Stacks¶Các phương thức danh sách giúp việc sử dụng danh sách như một ngăn xếp rất dễ dàng, trong đó phần tử cuối cùng được thêm vào là phần tử đầu tiên được truy xuất (lần cuối cùng, lần đầu tiên, ra mắt). Để thêm một mục vào đầu ngăn xếp, hãy sử dụng squares = [x**2 for x in range(10)]0. Để lấy một mục từ đầu ngăn xếp, hãy sử dụng squares = [x**2 for x in range(10)]1 mà không có chỉ mục rõ ràng. Ví dụ: >>> stack = [3, 4, 5] >>> stack.append(6) >>> stack.append(7) >>> stack [3, 4, 5, 6, 7] >>> stack.pop() 7 >>> stack [3, 4, 5, 6] >>> stack.pop() 6 >>> stack.pop() 5 >>> stack [3, 4] 5.1.2. Sử dụng danh sách như hàng đợiUsing Lists as Queues¶Cũng có thể sử dụng một danh sách như một hàng đợi, trong đó phần tử đầu tiên được thêm vào là phần tử đầu tiên được truy xuất (từ đầu tiên, lần đầu tiên); Tuy nhiên, danh sách không hiệu quả cho mục đích này. Mặc dù các lần nối và bật từ cuối danh sách rất nhanh, nhưng việc chèn hoặc bật từ đầu danh sách là chậm (vì tất cả các yếu tố khác phải được thay đổi bởi một). Để thực hiện hàng đợi, hãy sử dụng squares = [x**2 for x in range(10)]2 được thiết kế để có sự thay đổi nhanh chóng và bật từ cả hai đầu. Ví dụ: >>> from collections import deque >>> queue = deque(["Eric", "John", "Michael"]) >>> queue.append("Terry") # Terry arrives >>> queue.append("Graham") # Graham arrives >>> queue.popleft() # The first to arrive now leaves 'Eric' >>> queue.popleft() # The second to arrive now leaves 'John' >>> queue # Remaining queue in order of arrival deque(['Michael', 'Terry', 'Graham']) 5.1.3. Danh sách toàn diệnList Comprehensions¶Danh sách toàn diện cung cấp một cách ngắn gọn để tạo danh sách. Các ứng dụng phổ biến là tạo ra các danh sách mới trong đó mỗi yếu tố là kết quả của một số hoạt động được áp dụng cho từng thành viên của một chuỗi khác hoặc có thể lặp lại hoặc tạo ra một phần trăm của các yếu tố đáp ứng một điều kiện nhất định. Ví dụ: giả sử chúng tôi muốn tạo một danh sách các ô vuông, như: >>> squares = [] >>> for x in range(10): ... squares.append(x**2) ... >>> squares [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81] Lưu ý rằng điều này tạo ra (hoặc ghi đè) một biến có tên squares = [x**2 for x in range(10)]3 vẫn tồn tại sau khi vòng lặp hoàn thành. Chúng ta có thể tính toán danh sách các ô vuông mà không cần bất kỳ tác dụng phụ nào bằng cách sử dụng: squares = list(map(lambda x: x**2, range(10))) Hoặc, tương đương: squares = [x**2 for x in range(10)] đó là ngắn gọn và dễ đọc hơn. Một danh sách hiểu bao gồm các dấu ngoặc chứa một biểu thức theo sau là mệnh đề squares = [x**2 for x in range(10)]4, sau đó không hoặc nhiều hơn squares = [x**2 for x in range(10)]4 hoặc squares = [x**2 for x in range(10)]6. Kết quả sẽ là một danh sách mới do đánh giá biểu thức trong bối cảnh của các điều khoản squares = [x**2 for x in range(10)]4 và squares = [x**2 for x in range(10)]6 theo nó. Ví dụ, ListComp này kết hợp các yếu tố của hai danh sách nếu chúng không bằng nhau: >>> [(x, y) for x in [1,2,3] for y in [3,1,4] if x != y] [(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)] Và nó tương đương với: >>> combs = [] >>> for x in [1,2,3]: ... for y in [3,1,4]: ... if x != y: ... combs.append((x, y)) ... >>> combs [(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)] Lưu ý cách thứ tự của các câu lệnh squares = [x**2 for x in range(10)]4 và squares = [x**2 for x in range(10)]6 giống nhau trong cả hai đoạn này. Nếu biểu thức là một tuple (ví dụ: >>> [(x, y) for x in [1,2,3] for y in [3,1,4] if x != y] [(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]1 trong ví dụ trước), nó phải được đặt dấu ngoặc đơn. >>> 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] >>> # call a method on each element >>> freshfruit = [' banana', ' loganberry ', 'passion fruit '] >>> [weapon.strip() for weapon in freshfruit] ['banana', 'loganberry', 'passion fruit'] >>> # 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 " Danh sách các hệ thống có thể chứa các biểu thức phức tạp và các hàm lồng nhau: >>> from math import pi >>> [str(round(pi, i)) for i in range(1, 6)] ['3.1', '3.14', '3.142', '3.1416', '3.14159'] 5.1.4. Danh sách lồng nhau toàn diệnNested List Comprehensions¶Biểu thức ban đầu trong khả năng hiểu danh sách có thể là bất kỳ biểu thức tùy ý nào, bao gồm cả sự hiểu biết danh sách khác. Hãy xem xét ví dụ sau đây của ma trận 3x4 được triển khai dưới dạng danh sách 3 danh sách độ dài 4: >>> stack = [3, 4, 5] >>> stack.append(6) >>> stack.append(7) >>> stack [3, 4, 5, 6, 7] >>> stack.pop() 7 >>> stack [3, 4, 5, 6] >>> stack.pop() 6 >>> stack.pop() 5 >>> stack [3, 4]0 Danh sách hiểu biết sau đây sẽ chuyển đổi các hàng và cột: >>> stack = [3, 4, 5] >>> stack.append(6) >>> stack.append(7) >>> stack [3, 4, 5, 6, 7] >>> stack.pop() 7 >>> stack [3, 4, 5, 6] >>> stack.pop() 6 >>> stack.pop() 5 >>> stack [3, 4]1 Như chúng ta đã thấy trong phần trước, sự hiểu biết trong danh sách bên trong được đánh giá trong bối cảnh của squares = [x**2 for x in range(10)]4 theo sau, vì vậy ví dụ này tương đương với: >>> stack = [3, 4, 5] >>> stack.append(6) >>> stack.append(7) >>> stack [3, 4, 5, 6, 7] >>> stack.pop() 7 >>> stack [3, 4, 5, 6] >>> stack.pop() 6 >>> stack.pop() 5 >>> stack [3, 4]2 Điều này, đến lượt nó, giống như: >>> stack = [3, 4, 5] >>> stack.append(6) >>> stack.append(7) >>> stack [3, 4, 5, 6, 7] >>> stack.pop() 7 >>> stack [3, 4, 5, 6] >>> stack.pop() 6 >>> stack.pop() 5 >>> stack [3, 4]3 Trong thế giới thực, bạn nên thích các chức năng tích hợp hơn cho các câu lệnh dòng chảy phức tạp. Hàm >>> [(x, y) for x in [1,2,3] for y in [3,1,4] if x != y] [(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]3 sẽ làm rất tốt cho trường hợp sử dụng này: >>> stack = [3, 4, 5] >>> stack.append(6) >>> stack.append(7) >>> stack [3, 4, 5, 6, 7] >>> stack.pop() 7 >>> stack [3, 4, 5, 6] >>> stack.pop() 6 >>> stack.pop() 5 >>> stack [3, 4]4 Xem danh sách đối số giải nén để biết chi tiết về dấu hoa thị trong dòng này.Unpacking Argument Lists for details on the asterisk in this line. 5.2. Tuyên bố >>> [(x, y) for x in [1,2,3] for y in [3,1,4] if x != y] [(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)] 4The >>> [(x, y) for x in [1,2,3] for y in [3,1,4] if x != y] [(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)] 4 statement¶Có một cách để xóa một mục khỏi danh sách được đưa ra chỉ mục của nó thay vì giá trị của nó: câu lệnh >>> [(x, y) for x in [1,2,3] for y in [3,1,4] if x != y] [(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]4. Điều này khác với phương thức squares = [x**2 for x in range(10)]1 trả về giá trị. Tuyên bố >>> [(x, y) for x in [1,2,3] for y in [3,1,4] if x != y] [(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]4 cũng có thể được sử dụng để xóa các lát khỏi danh sách hoặc xóa toàn bộ danh sách (mà chúng tôi đã làm trước đó bằng cách gán một danh sách trống cho lát cắt). Ví dụ: >>> stack = [3, 4, 5] >>> stack.append(6) >>> stack.append(7) >>> stack [3, 4, 5, 6, 7] >>> stack.pop() 7 >>> stack [3, 4, 5, 6] >>> stack.pop() 6 >>> stack.pop() 5 >>> stack [3, 4]5 >>> [(x, y) for x in [1,2,3] for y in [3,1,4] if x != y] [(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]4 cũng có thể được sử dụng để xóa toàn bộ biến: Tham khảo tên >>> [(x, y) for x in [1,2,3] for y in [3,1,4] if x != y] [(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]9 sau đây là một lỗi (ít nhất là cho đến khi một giá trị khác được gán cho nó). Chúng tôi sẽ tìm thấy các công dụng khác cho >>> [(x, y) for x in [1,2,3] for y in [3,1,4] if x != y] [(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]4 sau. 5.3. Tuples and Streak¶Tuples and Sequences¶Chúng tôi đã thấy rằng các danh sách và chuỗi có nhiều thuộc tính chung, chẳng hạn như các hoạt động lập chỉ mục và cắt lát. Chúng là hai ví dụ về các loại dữ liệu chuỗi (xem các loại trình tự - danh sách, tuple, phạm vi). Vì Python là một ngôn ngữ phát triển, các loại dữ liệu trình tự khác có thể được thêm vào. Ngoài ra còn có một loại dữ liệu trình tự tiêu chuẩn khác: Tuple.Sequence Types — list, tuple, range). Since Python is an evolving language, other sequence data types may be added. There is also another standard sequence data type: the tuple. Một tuple bao gồm một số giá trị được phân tách bằng dấu phẩy, ví dụ: >>> stack = [3, 4, 5] >>> stack.append(6) >>> stack.append(7) >>> stack [3, 4, 5, 6, 7] >>> stack.pop() 7 >>> stack [3, 4, 5, 6] >>> stack.pop() 6 >>> stack.pop() 5 >>> stack [3, 4]6 Như bạn thấy, trên các bộ dữ liệu đầu ra luôn được đặt trong ngoặc đơn, do đó các bộ dữ liệu lồng nhau được giải thích chính xác; Chúng có thể là đầu vào có hoặc không có dấu ngoặc đơn xung quanh, mặc dù dù sao cũng thường là dấu ngoặc đơn (nếu tuple là một phần của biểu thức lớn hơn). Không thể gán cho các mục riêng lẻ của một tuple, tuy nhiên có thể tạo các bộ dữ liệu có chứa các đối tượng có thể thay đổi, chẳng hạn như danh sách. Mặc dù các bộ dữ liệu có vẻ giống với danh sách, nhưng chúng thường được sử dụng trong các tình huống khác nhau và cho các mục đích khác nhau. Các bộ dữ liệu là bất biến và thường chứa một chuỗi các yếu tố không đồng nhất được truy cập thông qua việc giải nén (xem sau trong phần này) hoặc lập chỉ mục (hoặc thậm chí bởi thuộc tính trong trường hợp >>> combs = [] >>> for x in [1,2,3]: ... for y in [3,1,4]: ... if x != y: ... combs.append((x, y)) ... >>> combs [(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]1). Danh sách có thể thay đổi, và các yếu tố của chúng thường đồng nhất và được truy cập bằng cách lặp lại trong danh sách.immutable, and usually contain a heterogeneous sequence of elements that are accessed via unpacking (see later in this section) or indexing (or even by attribute in the case of >>> combs = [] >>> for x in [1,2,3]: ... for y in [3,1,4]: ... if x != y: ... combs.append((x, y)) ... >>> combs [(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]1). Lists are mutable, and their elements are usually homogeneous and are accessed by iterating over the list. Một vấn đề đặc biệt là việc xây dựng các bộ dữ liệu chứa 0 hoặc 1 mục: cú pháp có thêm một số quirks để phù hợp với những thứ này. Các bộ dữ liệu trống được xây dựng bởi một cặp dấu ngoặc đơn trống; Một tuple với một mục được xây dựng bằng cách làm theo giá trị bằng dấu phẩy (không đủ để gửi một giá trị duy nhất trong ngoặc đơn). Xấu xí, nhưng hiệu quả. Ví dụ: >>> stack = [3, 4, 5] >>> stack.append(6) >>> stack.append(7) >>> stack [3, 4, 5, 6, 7] >>> stack.pop() 7 >>> stack [3, 4, 5, 6] >>> stack.pop() 6 >>> stack.pop() 5 >>> stack [3, 4]7 Tuyên bố >>> combs = [] >>> for x in [1,2,3]: ... for y in [3,1,4]: ... if x != y: ... combs.append((x, y)) ... >>> combs [(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]2 là một ví dụ về đóng gói tple: các giá trị >>> combs = [] >>> for x in [1,2,3]: ... for y in [3,1,4]: ... if x != y: ... combs.append((x, y)) ... >>> combs [(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]3, >>> combs = [] >>> for x in [1,2,3]: ... for y in [3,1,4]: ... if x != y: ... combs.append((x, y)) ... >>> combs [(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]4 và >>> combs = [] >>> for x in [1,2,3]: ... for y in [3,1,4]: ... if x != y: ... combs.append((x, y)) ... >>> combs [(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]5 được đóng gói với nhau trong một tuple. Hoạt động ngược cũng có thể: Điều này được gọi, đủ thích hợp, giải nén trình tự và hoạt động cho bất kỳ chuỗi nào ở phía bên phải. Trình tự giải nén yêu cầu có nhiều biến ở phía bên trái của dấu bằng như có các phần tử trong chuỗi. Lưu ý rằng nhiều bài tập thực sự chỉ là sự kết hợp của việc đóng gói và giải nén trình tự. 5.4. ĐặtSets¶Python cũng bao gồm một loại dữ liệu cho các bộ. Một bộ là một bộ sưu tập không có thứ tự không có yếu tố trùng lặp. Sử dụng cơ bản bao gồm kiểm tra thành viên và loại bỏ các mục trùng lặp. Đặt các đối tượng cũng hỗ trợ các hoạt động toán học như liên minh, giao lộ, sự khác biệt và sự khác biệt đối xứng. Niềng răng xoăn hoặc hàm >>> combs = [] >>> for x in [1,2,3]: ... for y in [3,1,4]: ... if x != y: ... combs.append((x, y)) ... >>> combs [(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]6 có thể được sử dụng để tạo các bộ. Lưu ý: Để tạo một bộ trống, bạn phải sử dụng >>> combs = [] >>> for x in [1,2,3]: ... for y in [3,1,4]: ... if x != y: ... combs.append((x, y)) ... >>> combs [(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]6, không phải >>> combs = [] >>> for x in [1,2,3]: ... for y in [3,1,4]: ... if x != y: ... combs.append((x, y)) ... >>> combs [(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]8; Cái sau tạo ra một từ điển trống, một cấu trúc dữ liệu mà chúng ta thảo luận trong phần tiếp theo. Đây là một cuộc biểu tình ngắn gọn: >>> stack = [3, 4, 5] >>> stack.append(6) >>> stack.append(7) >>> stack [3, 4, 5, 6, 7] >>> stack.pop() 7 >>> stack [3, 4, 5, 6] >>> stack.pop() 6 >>> stack.pop() 5 >>> stack [3, 4]8 Tương tự như danh sách toàn diện, bộ toàn diện cũng được hỗ trợ:list comprehensions, set comprehensions are also supported: >>> stack = [3, 4, 5] >>> stack.append(6) >>> stack.append(7) >>> stack [3, 4, 5, 6, 7] >>> stack.pop() 7 >>> stack [3, 4, 5, 6] >>> stack.pop() 6 >>> stack.pop() 5 >>> stack [3, 4]9 5.5. Từ điển bàiDictionaries¶Một loại dữ liệu hữu ích khác được tích hợp vào Python là từ điển (xem các loại ánh xạ - dict). Từ điển đôi khi được tìm thấy trong các ngôn ngữ khác như là ký ức liên kết của người Hồi giáo hoặc các mảng liên kết của người Hồi giáo. Không giống như các chuỗi, được lập chỉ mục bởi một loạt các số, từ điển được lập chỉ mục bởi các khóa, có thể là bất kỳ loại bất biến; Chuỗi và số luôn có thể là chìa khóa. Bộ dữ liệu có thể được sử dụng làm khóa nếu chúng chỉ chứa chuỗi, số hoặc bộ dữ liệu; Nếu một tuple chứa bất kỳ đối tượng có thể thay đổi trực tiếp hoặc gián tiếp, nó không thể được sử dụng làm khóa. Bạn có thể sử dụng danh sách làm khóa làm khóa, vì danh sách có thể được sửa đổi tại chỗ bằng cách sử dụng các bài tập chỉ mục, bài tập lát cắt hoặc các phương thức như squares = [x**2 for x in range(10)]0 và >>> 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] >>> # call a method on each element >>> freshfruit = [' banana', ' loganberry ', 'passion fruit '] >>> [weapon.strip() for weapon in freshfruit] ['banana', 'loganberry', 'passion fruit'] >>> # 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 "0.Mapping Types — dict). Dictionaries are sometimes found in other languages as “associative memories” or “associative arrays”. Unlike sequences, which are indexed by a range of numbers, dictionaries are indexed by keys, which can be any immutable type; strings and numbers can always be keys. Tuples can be used as keys if they contain only strings, numbers, or tuples; if a tuple contains any mutable object either directly or indirectly, it cannot be used as a key. You can’t use lists as keys, since lists can be modified in place using index assignments, slice assignments, or methods like squares = [x**2 for x in range(10)]0 and >>> 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] >>> # call a method on each element >>> freshfruit = [' banana', ' loganberry ', 'passion fruit '] >>> [weapon.strip() for weapon in freshfruit] ['banana', 'loganberry', 'passion fruit'] >>> # 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 "0. It is best to think of a dictionary as a set of key: value pairs, with the requirement that the keys are unique (within one dictionary). A pair of braces creates an empty dictionary: >>> combs = [] >>> for x in [1,2,3]: ... for y in [3,1,4]: ... if x != y: ... combs.append((x, y)) ... >>> combs [(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]8. Placing a comma-separated list of key:value pairs within the braces adds initial key:value pairs to the dictionary; this is also the way dictionaries are written on output. The main operations on a dictionary are storing a value with some key and extracting the value given the key. It is also possible to delete a key:value pair with >>> [(x, y) for x in [1,2,3] for y in [3,1,4] if x != y] [(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]4. If you store using a key that is already in use, the old value associated with that key is forgotten. It is an error to extract a value using a non-existent key. Performing >>> 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] >>> # call a method on each element >>> freshfruit = [' banana', ' loganberry ', 'passion fruit '] >>> [weapon.strip() for weapon in freshfruit] ['banana', 'loganberry', 'passion fruit'] >>> # 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 "3 on a dictionary returns a list of all the keys used in the dictionary, in insertion order (if you want it sorted, just use >>> 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] >>> # call a method on each element >>> freshfruit = [' banana', ' loganberry ', 'passion fruit '] >>> [weapon.strip() for weapon in freshfruit] ['banana', 'loganberry', 'passion fruit'] >>> # 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 "4 instead). To check whether a single key is in the dictionary, use the >>> 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] >>> # call a method on each element >>> freshfruit = [' banana', ' loganberry ', 'passion fruit '] >>> [weapon.strip() for weapon in freshfruit] ['banana', 'loganberry', 'passion fruit'] >>> # 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 "5 keyword. Here is a small example using a dictionary: >>> from collections import deque >>> queue = deque(["Eric", "John", "Michael"]) >>> queue.append("Terry") # Terry arrives >>> queue.append("Graham") # Graham arrives >>> queue.popleft() # The first to arrive now leaves 'Eric' >>> queue.popleft() # The second to arrive now leaves 'John' >>> queue # Remaining queue in order of arrival deque(['Michael', 'Terry', 'Graham'])0 The >>> 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] >>> # call a method on each element >>> freshfruit = [' banana', ' loganberry ', 'passion fruit '] >>> [weapon.strip() for weapon in freshfruit] ['banana', 'loganberry', 'passion fruit'] >>> # 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 "6 constructor builds dictionaries directly from sequences of key-value pairs: >>> from collections import deque >>> queue = deque(["Eric", "John", "Michael"]) >>> queue.append("Terry") # Terry arrives >>> queue.append("Graham") # Graham arrives >>> queue.popleft() # The first to arrive now leaves 'Eric' >>> queue.popleft() # The second to arrive now leaves 'John' >>> queue # Remaining queue in order of arrival deque(['Michael', 'Terry', 'Graham'])1 In addition, dict comprehensions can be used to create dictionaries from arbitrary key and value expressions: >>> from collections import deque >>> queue = deque(["Eric", "John", "Michael"]) >>> queue.append("Terry") # Terry arrives >>> queue.append("Graham") # Graham arrives >>> queue.popleft() # The first to arrive now leaves 'Eric' >>> queue.popleft() # The second to arrive now leaves 'John' >>> queue # Remaining queue in order of arrival deque(['Michael', 'Terry', 'Graham'])2 When the keys are simple strings, it is sometimes easier to specify pairs using keyword arguments: >>> from collections import deque >>> queue = deque(["Eric", "John", "Michael"]) >>> queue.append("Terry") # Terry arrives >>> queue.append("Graham") # Graham arrives >>> queue.popleft() # The first to arrive now leaves 'Eric' >>> queue.popleft() # The second to arrive now leaves 'John' >>> queue # Remaining queue in order of arrival deque(['Michael', 'Terry', 'Graham'])3 5.6. Looping Techniques¶When looping through dictionaries, the key and corresponding value can be retrieved at the same time using the >>> 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] >>> # call a method on each element >>> freshfruit = [' banana', ' loganberry ', 'passion fruit '] >>> [weapon.strip() for weapon in freshfruit] ['banana', 'loganberry', 'passion fruit'] >>> # 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 "7 method. >>> from collections import deque >>> queue = deque(["Eric", "John", "Michael"]) >>> queue.append("Terry") # Terry arrives >>> queue.append("Graham") # Graham arrives >>> queue.popleft() # The first to arrive now leaves 'Eric' >>> queue.popleft() # The second to arrive now leaves 'John' >>> queue # Remaining queue in order of arrival deque(['Michael', 'Terry', 'Graham'])4 When looping through a sequence, the position index and corresponding value can be retrieved at the same time using the >>> 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] >>> # call a method on each element >>> freshfruit = [' banana', ' loganberry ', 'passion fruit '] >>> [weapon.strip() for weapon in freshfruit] ['banana', 'loganberry', 'passion fruit'] >>> # 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 "8 function. >>> from collections import deque >>> queue = deque(["Eric", "John", "Michael"]) >>> queue.append("Terry") # Terry arrives >>> queue.append("Graham") # Graham arrives >>> queue.popleft() # The first to arrive now leaves 'Eric' >>> queue.popleft() # The second to arrive now leaves 'John' >>> queue # Remaining queue in order of arrival deque(['Michael', 'Terry', 'Graham'])5 To loop over two or more sequences at the same time, the entries can be paired with the >>> [(x, y) for x in [1,2,3] for y in [3,1,4] if x != y] [(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]3 function. >>> from collections import deque >>> queue = deque(["Eric", "John", "Michael"]) >>> queue.append("Terry") # Terry arrives >>> queue.append("Graham") # Graham arrives >>> queue.popleft() # The first to arrive now leaves 'Eric' >>> queue.popleft() # The second to arrive now leaves 'John' >>> queue # Remaining queue in order of arrival deque(['Michael', 'Terry', 'Graham'])6 To loop over a sequence in reverse, first specify the sequence in a forward direction and then call the >>> from math import pi >>> [str(round(pi, i)) for i in range(1, 6)] ['3.1', '3.14', '3.142', '3.1416', '3.14159']0 function. >>> from collections import deque >>> queue = deque(["Eric", "John", "Michael"]) >>> queue.append("Terry") # Terry arrives >>> queue.append("Graham") # Graham arrives >>> queue.popleft() # The first to arrive now leaves 'Eric' >>> queue.popleft() # The second to arrive now leaves 'John' >>> queue # Remaining queue in order of arrival deque(['Michael', 'Terry', 'Graham'])7 To loop over a sequence in sorted order, use the squares = list(map(lambda x: x**2, range(10)))2 function which returns a new sorted list while leaving the source unaltered. >>> from collections import deque >>> queue = deque(["Eric", "John", "Michael"]) >>> queue.append("Terry") # Terry arrives >>> queue.append("Graham") # Graham arrives >>> queue.popleft() # The first to arrive now leaves 'Eric' >>> queue.popleft() # The second to arrive now leaves 'John' >>> queue # Remaining queue in order of arrival deque(['Michael', 'Terry', 'Graham'])8 Using >>> combs = [] >>> for x in [1,2,3]: ... for y in [3,1,4]: ... if x != y: ... combs.append((x, y)) ... >>> combs [(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]6 on a sequence eliminates duplicate elements. The use of squares = list(map(lambda x: x**2, range(10)))2 in combination with >>> combs = [] >>> for x in [1,2,3]: ... for y in [3,1,4]: ... if x != y: ... combs.append((x, y)) ... >>> combs [(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]6 over a sequence is an idiomatic way to loop over unique elements of the sequence in sorted order. >>> from collections import deque >>> queue = deque(["Eric", "John", "Michael"]) >>> queue.append("Terry") # Terry arrives >>> queue.append("Graham") # Graham arrives >>> queue.popleft() # The first to arrive now leaves 'Eric' >>> queue.popleft() # The second to arrive now leaves 'John' >>> queue # Remaining queue in order of arrival deque(['Michael', 'Terry', 'Graham'])9 It is sometimes tempting to change a list while you are looping over it; however, it is often simpler and safer to create a new list instead. >>> squares = [] >>> for x in range(10): ... squares.append(x**2) ... >>> squares [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]0 5.7. More on Conditions¶The conditions used in >>> from math import pi >>> [str(round(pi, i)) for i in range(1, 6)] ['3.1', '3.14', '3.142', '3.1416', '3.14159']5 and squares = [x**2 for x in range(10)]6 statements can contain any operators, not just comparisons. The comparison operators >>> 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] >>> # call a method on each element >>> freshfruit = [' banana', ' loganberry ', 'passion fruit '] >>> [weapon.strip() for weapon in freshfruit] ['banana', 'loganberry', 'passion fruit'] >>> # 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 "5 and >>> from math import pi >>> [str(round(pi, i)) for i in range(1, 6)] ['3.1', '3.14', '3.142', '3.1416', '3.14159']8 are membership tests that determine whether a value is in (or not in) a container. The operators >>> from math import pi >>> [str(round(pi, i)) for i in range(1, 6)] ['3.1', '3.14', '3.142', '3.1416', '3.14159']9 and >>> stack = [3, 4, 5] >>> stack.append(6) >>> stack.append(7) >>> stack [3, 4, 5, 6, 7] >>> stack.pop() 7 >>> stack [3, 4, 5, 6] >>> stack.pop() 6 >>> stack.pop() 5 >>> stack [3, 4]00 compare whether two objects are really the same object. All comparison operators have the same priority, which is lower than that of all numerical operators. Comparisons can be chained. For example, >>> stack = [3, 4, 5] >>> stack.append(6) >>> stack.append(7) >>> stack [3, 4, 5, 6, 7] >>> stack.pop() 7 >>> stack [3, 4, 5, 6] >>> stack.pop() 6 >>> stack.pop() 5 >>> stack [3, 4]01 tests whether >>> [(x, y) for x in [1,2,3] for y in [3,1,4] if x != y] [(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]9 is less than >>> stack = [3, 4, 5] >>> stack.append(6) >>> stack.append(7) >>> stack [3, 4, 5, 6, 7] >>> stack.pop() 7 >>> stack [3, 4, 5, 6] >>> stack.pop() 6 >>> stack.pop() 5 >>> stack [3, 4]03 and moreover >>> stack = [3, 4, 5] >>> stack.append(6) >>> stack.append(7) >>> stack [3, 4, 5, 6, 7] >>> stack.pop() 7 >>> stack [3, 4, 5, 6] >>> stack.pop() 6 >>> stack.pop() 5 >>> stack [3, 4]03 equals >>> stack = [3, 4, 5] >>> stack.append(6) >>> stack.append(7) >>> stack [3, 4, 5, 6, 7] >>> stack.pop() 7 >>> stack [3, 4, 5, 6] >>> stack.pop() 6 >>> stack.pop() 5 >>> stack [3, 4]05. Comparisons may be combined using the Boolean operators >>> stack = [3, 4, 5] >>> stack.append(6) >>> stack.append(7) >>> stack [3, 4, 5, 6, 7] >>> stack.pop() 7 >>> stack [3, 4, 5, 6] >>> stack.pop() 6 >>> stack.pop() 5 >>> stack [3, 4]06 and >>> stack = [3, 4, 5] >>> stack.append(6) >>> stack.append(7) >>> stack [3, 4, 5, 6, 7] >>> stack.pop() 7 >>> stack [3, 4, 5, 6] >>> stack.pop() 6 >>> stack.pop() 5 >>> stack [3, 4]07, and the outcome of a comparison (or of any other Boolean expression) may be negated with >>> stack = [3, 4, 5] >>> stack.append(6) >>> stack.append(7) >>> stack [3, 4, 5, 6, 7] >>> stack.pop() 7 >>> stack [3, 4, 5, 6] >>> stack.pop() 6 >>> stack.pop() 5 >>> stack [3, 4]08. These have lower priorities than comparison operators; between them, >>> stack = [3, 4, 5] >>> stack.append(6) >>> stack.append(7) >>> stack [3, 4, 5, 6, 7] >>> stack.pop() 7 >>> stack [3, 4, 5, 6] >>> stack.pop() 6 >>> stack.pop() 5 >>> stack [3, 4]08 has the highest priority and >>> stack = [3, 4, 5] >>> stack.append(6) >>> stack.append(7) >>> stack [3, 4, 5, 6, 7] >>> stack.pop() 7 >>> stack [3, 4, 5, 6] >>> stack.pop() 6 >>> stack.pop() 5 >>> stack [3, 4]07 the lowest, so that >>> stack = [3, 4, 5] >>> stack.append(6) >>> stack.append(7) >>> stack [3, 4, 5, 6, 7] >>> stack.pop() 7 >>> stack [3, 4, 5, 6] >>> stack.pop() 6 >>> stack.pop() 5 >>> stack [3, 4]11 is equivalent to >>> stack = [3, 4, 5] >>> stack.append(6) >>> stack.append(7) >>> stack [3, 4, 5, 6, 7] >>> stack.pop() 7 >>> stack [3, 4, 5, 6] >>> stack.pop() 6 >>> stack.pop() 5 >>> stack [3, 4]12. As always, parentheses can be used to express the desired composition. The Boolean operators >>> stack = [3, 4, 5] >>> stack.append(6) >>> stack.append(7) >>> stack [3, 4, 5, 6, 7] >>> stack.pop() 7 >>> stack [3, 4, 5, 6] >>> stack.pop() 6 >>> stack.pop() 5 >>> stack [3, 4]06 and >>> stack = [3, 4, 5] >>> stack.append(6) >>> stack.append(7) >>> stack [3, 4, 5, 6, 7] >>> stack.pop() 7 >>> stack [3, 4, 5, 6] >>> stack.pop() 6 >>> stack.pop() 5 >>> stack [3, 4]07 are so-called short-circuit operators: their arguments are evaluated from left to right, and evaluation stops as soon as the outcome is determined. For example, if >>> stack = [3, 4, 5] >>> stack.append(6) >>> stack.append(7) >>> stack [3, 4, 5, 6, 7] >>> stack.pop() 7 >>> stack [3, 4, 5, 6] >>> stack.pop() 6 >>> stack.pop() 5 >>> stack [3, 4]15 and >>> stack = [3, 4, 5] >>> stack.append(6) >>> stack.append(7) >>> stack [3, 4, 5, 6, 7] >>> stack.pop() 7 >>> stack [3, 4, 5, 6] >>> stack.pop() 6 >>> stack.pop() 5 >>> stack [3, 4]16 are true but >>> stack = [3, 4, 5] >>> stack.append(6) >>> stack.append(7) >>> stack [3, 4, 5, 6, 7] >>> stack.pop() 7 >>> stack [3, 4, 5, 6] >>> stack.pop() 6 >>> stack.pop() 5 >>> stack [3, 4]17 is false, >>> stack = [3, 4, 5] >>> stack.append(6) >>> stack.append(7) >>> stack [3, 4, 5, 6, 7] >>> stack.pop() 7 >>> stack [3, 4, 5, 6] >>> stack.pop() 6 >>> stack.pop() 5 >>> stack [3, 4]18 does not evaluate the expression >>> stack = [3, 4, 5] >>> stack.append(6) >>> stack.append(7) >>> stack [3, 4, 5, 6, 7] >>> stack.pop() 7 >>> stack [3, 4, 5, 6] >>> stack.pop() 6 >>> stack.pop() 5 >>> stack [3, 4]16. When used as a general value and not as a Boolean, the return value of a short-circuit operator is the last evaluated argument. It is possible to assign the result of a comparison or other Boolean expression to a variable. For example, >>> squares = [] >>> for x in range(10): ... squares.append(x**2) ... >>> squares [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]1 Note that in Python, unlike C, assignment inside expressions must be done explicitly with the walrus operator >>> stack = [3, 4, 5] >>> stack.append(6) >>> stack.append(7) >>> stack [3, 4, 5, 6, 7] >>> stack.pop() 7 >>> stack [3, 4, 5, 6] >>> stack.pop() 6 >>> stack.pop() 5 >>> stack [3, 4]20. This avoids a common class of problems encountered in C programs: typing >>> stack = [3, 4, 5] >>> stack.append(6) >>> stack.append(7) >>> stack [3, 4, 5, 6, 7] >>> stack.pop() 7 >>> stack [3, 4, 5, 6] >>> stack.pop() 6 >>> stack.pop() 5 >>> stack [3, 4]21 in an expression when >>> stack = [3, 4, 5] >>> stack.append(6) >>> stack.append(7) >>> stack [3, 4, 5, 6, 7] >>> stack.pop() 7 >>> stack [3, 4, 5, 6] >>> stack.pop() 6 >>> stack.pop() 5 >>> stack [3, 4]22 was intended. 5.8. Comparing Sequences and Other Types¶Sequence objects typically may be compared to other objects with the same sequence type. The comparison uses lexicographical ordering: first the first two items are compared, and if they differ this determines the outcome of the comparison; if they are equal, the next two items are compared, and so on, until either sequence is exhausted. If two items to be compared are themselves sequences of the same type, the lexicographical comparison is carried out recursively. If all items of two sequences compare equal, the sequences are considered equal. If one sequence is an initial sub-sequence of the other, the shorter sequence is the smaller (lesser) one. Lexicographical ordering for strings uses the Unicode code point number to order individual characters. Some examples of comparisons between sequences of the same type: >>> squares = [] >>> for x in range(10): ... squares.append(x**2) ... >>> squares [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]2 Lưu ý rằng việc so sánh các đối tượng thuộc các loại khác nhau với >>> stack = [3, 4, 5] >>> stack.append(6) >>> stack.append(7) >>> stack [3, 4, 5, 6, 7] >>> stack.pop() 7 >>> stack [3, 4, 5, 6] >>> stack.pop() 6 >>> stack.pop() 5 >>> stack [3, 4]23 hoặc >>> stack = [3, 4, 5] >>> stack.append(6) >>> stack.append(7) >>> stack [3, 4, 5, 6, 7] >>> stack.pop() 7 >>> stack [3, 4, 5, 6] >>> stack.pop() 6 >>> stack.pop() 5 >>> stack [3, 4]24 là hợp pháp với điều kiện là các đối tượng có các phương pháp so sánh phù hợp.Ví dụ, các loại số hỗn hợp được so sánh theo giá trị số của chúng, do đó 0 bằng 0,0, v.v. Nếu không, thay vì cung cấp một thứ tự tùy ý, trình thông dịch sẽ tăng ngoại lệ >>> stack = [3, 4, 5] >>> stack.append(6) >>> stack.append(7) >>> stack [3, 4, 5, 6, 7] >>> stack.pop() 7 >>> stack [3, 4, 5, 6] >>> stack.pop() 6 >>> stack.pop() 5 >>> stack [3, 4]25. Chú thích 1Các ngôn ngữ khác có thể trả về đối tượng đột biến, cho phép chuỗi phương thức, chẳng hạn như >>> stack = [3, 4, 5] >>> stack.append(6) >>> stack.append(7) >>> stack [3, 4, 5, 6, 7] >>> stack.pop() 7 >>> stack [3, 4, 5, 6] >>> stack.pop() 6 >>> stack.pop() 5 >>> stack [3, 4]26. |
