好的，我已经了解了您的问题。请问您需要我提供哪方面的答案呢？
Python提供多种数据类型来存放数据项集合，主要包括序列（列表list和元组tuple），映射（如字典dict），集合（set），下面对这几种一一介绍：
列表可以存储 多个 有序 可重复 的字符串。列表中的每个字符串称为元素(element)，一个列表最多可以存储2 ^ 32 - 1个元素。在Redis中，可以对列表两端插入(push)和弹出(pop)，还可以获取指定范围的元素列表、获取指定索引下标的元素等。列表是一种比较灵活的数据结构，它可以充当栈和队列的角色，在实际开发上有很多应用场景。
列表 列表是 Python 的主力数据类型。当提到 “ 列表 ” 时，您脑海中可 能会闪现“ 必须进一步声明大小的数组，只能包含同一类对象 “ 等想法。千万别这么想。列表比那要酷得多。 ☞ Python 中的列表类似 Perl 5 中的数组。在 Perl 5 中，存储数组的变量总是以字符 @ 开头；在 Python 中，变量可随意命名，Python 仅在内部对数据类型 进行跟踪。 ☞ Python 中的列表更像 Java 中的数组（尽管可以
数学上，序列是被排成一列的对象(或事件)这样每个元素不是在其他元素之前，就是在其他元素之后。这里，元素之间的顺序非常重要。序列是Python中最基本的数据结构。序列中的每个元素都分配一个数字,也就是它的位置，或索引，第一个索引是0，第二个索引是1，依此类推。
Excel的LOOKUP公式可能是最常用的公式之一，因此这里将在Python中实现Excel中查找系列公式的功能。事实上，我们可以使用相同的技术在Python中实现VLOOKUP、HLOOKUP、XLOOKUP或INDEX/MATCH等函数的功能。
序列：在python当中 序列就是一组按照顺序排列的值【数据集合】 在python中 存在三种内置的序列类型：
线性查找算法是最简单的查找算法之一。线性查找算法的输入是一个数组或列表和项，该算法查找数组中是否存在该项。如果找到该项，则返回其索引；否则，可以返回null或你认为在数组中不存在的任何其他值。
数据结构是以某种方式组合起来的数据元素的集合。在Python中基本的数据结构就是序列
本文介绍了Python中列表和元组的基本操作，包括列表的创建、删除、查找和修改，以及元组的创建、修改和删除。同时，还介绍了Python中列表和元组的一些其他方法，包括列表和元组的长度、拼接、重复、排序和反转等。
Python包含6中内建的序列，即列表、元组、字符串、Unicode字符串、buffer对象和 xrange 对象。最常见的是列表和元组。
我们的计算机实验室有 30 台计算机与一台打印机联网。当学生想要打印时，他们的打印任务与正在等待的所有其他打印任务“一致”。第一个进入的任务是先完成。如果你是最后一个，你必须等待你前面的所有其他任务打印。
当数据项存储在诸如列表的集合中时，我们说它们具有线性或顺序关系。每个数据项都存储在相对与其他数据项的位置。在Python列表中，这些相对位置是单个项的索引值。由于这些索引值是有序的，我们可以按顺序访问它们。这个过产生了顺序查找。
本篇要学的 列表 是不同数据类型的集合，它们是有序和可修改的(可变的)。列表可以为空，也可以有不同的数据类型项。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/56
简而言之，数据结构是一个以特定形式存储数据的容器。这种“形式”允许数据结构在某些操作中更加高效。
序列 指的是一块可存放多个值的连续内存空间，这些值按一定顺序排列，可通过每个值所在位置的编号（称为索引）访问它们。
1，列表是由一系列元素组成，元素与元素之间可能没有任何的关联关系，但他们之间有先后顺序关系。
b.insert(1,'one') #两个参数，第一个为索引，第二个为需要插入的参数值
序列是Python中最基本的数据结构。序列中的每个元素都分配一个数字 - 它的位置，或索引，第一个索引是0，第二个索引是1，依此类推。Python有6个序列的内置类型，但最常见的是列表和元组。序列都可以进行的操作包括索引，切片，加，乘，检查成员。
目录：又称为文件夹，是包含所有的文件 路径：是反映目录和文件的位置 文件位置：windows：盘符：\文件夹\文件的avi linux：/home/主文件夹/0520/day01/a
在 Python 中，列表（List）是一种有序、可变的数据类型，用于存储一组元素。列表可以包含不同类型的元素，包括数字、字符串、甚至其他列表。列表是 Python 中最灵活且常用的数据结构之一，它融合了众多重要的编程概念。
Python 是一种易于学习又功能强大的编程语言。它提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python 优雅的语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的理想语言。
列表是 Python 中最基本也是最常用的数据结构之一。 列表中的每个元素都被分配一个数字作为索引，用来表示该元素在列表内所在的位置。 第一个元素的索引是 0，第二个索引是 1，依此类推。 Python 的列表是一个有序可重复的元素集合，可嵌套、迭代、修改、分片、追加、删 除等。 从数据结构角度看，Python 的列表是一个可变长度的顺序存储结构，每一个位置存放 的都是对象的指针。 比如，对于这个列表 alist = [1, “a”, [11,22], {“k1”:”v1”}]，其在内存内的存储方式是这 样的：
本系列文章，代码运行展示，将使用PyCharn进行运行。有一些代码有注释，记得看代码哟。
版权声明：署名，允许他人基于本文进行创作，且必须基于与原先许可协议相同的许可协议分发本文 （Creative Commons）
Python 定义了一些标准数据类型，用于存储各种类型的数据。Python有五个标准的数据类型，分别是：
在现实生活中，查英语字典的时候，我们通常根据单词来查找意思。而python中的字典也是类似的，根据特定的 “键”（单词）来查找 “值”（意思）。
你可以对列表的数据项进行修改或者是更新，你也可以使用append()方法来添加列表项
NumPy是Python的最重要的扩展程序库之一，也是入门机器学习编程的必备工具。然而对初学者来说，NumPy的大量运算方法非常难记。
Python提供了5中内置的序列类型：bytearray、bytes、list、str与tuple，序列类型支持成员关系操作符（in）、大小计算函数（len()）、分片（[]），并且是可可迭代的。
#字典的添加、删除、修改操作 dict = {"a" : "apple", "b" : "banana", "g" : "grape", "o" : "orange"} dict["w"] = "watermelon" del(dict["a"]) dict["g"] = "grapefruit" print dict.pop("b") print dict dict.clear() print dict #字典的遍历 dict = {"a" : "apple", "b" : "banana", "g" : "grape", "o" : "orange"} for k in dict: print "dict[%s] =" % k,dict[k] #字典items()的使用 dict = {"a" : "apple", "b" : "banana", "c" : "grape", "d" : "orange"} #每个元素是一个key和value组成的元组，以列表的方式输出 print dict.items() #调用items()实现字典的遍历 dict = {"a" : "apple", "b" : "banana", "g" : "grape", "o" : "orange"} for (k, v) in dict.items(): print "dict[%s] =" % k, v #调用iteritems()实现字典的遍历 dict = {"a" : "apple", "b" : "banana", "c" : "grape", "d" : "orange"} print dict.iteritems() for k, v in dict.iteritems(): print "dict[%s] =" % k, v for (k, v) in zip(dict.iterkeys(), dict.itervalues()): print "dict[%s] =" % k, v #使用列表、字典作为字典的值 dict = {"a" : ("apple",), "bo" : {"b" : "banana", "o" : "orange"}, "g" : ["grape","grapefruit"]} print dict["a"] print dict["a"][0] print dict["bo"] print dict["bo"]["o"] print dict["g"] print dict["g"][1] dict = {"a" : "apple", "b" : "banana", "c" : "grape", "d" : "orange"} #输出key的列表 print dict.keys() #输出value的列表 print dict.values() #每个元素是一个key和value组成的元组，以列表的方式输出 print dict.items() dict = {"a" : "apple", "b" : "banana", "c" : "grape", "d" : "orange"} it = dict.iteritems() print it #字典中元素的获取方法 dict = {"a" : "apple", "b" : "banana", "c" : "grape", "d" : "orange"} print dict print dict.get("c", "apple") print dict.get("e", "apple") #get()的等价语句 D = {"key1" : "value1", "key2" : "value2"} if "key1" in D: print D["key1"] else: print "None" #字典的更新 dict = {"a" : "apple", "b" : "banana"} print dict dict2 = {"c" : "grape", "d" : "orange"} dict.update(dict2) print dict #udpate()的等价语句 D = {"key1" : "value1", "key2" : "value2"} E = {"key3" : "value3", "key4" : "value4"} for k in E: D[k] = E[k] print D #字典E中含有字典D中的key D = {"key1" : "value1", "key2" : "value2"} E = {"key2" : "value3", "key4" : "value4"} for k in E: D[k] = E[k]
字典是将键(key)映射到值(value)的无序数据结构。值可以是任何值（列表，函数，字符串，任何东西）。键(key)必须是不可变的，例如，数字，字符串或元组。
1.树（Tree）是n(n>=0)个结点的有限集。n=0时称为空树。在任意一颗非空树中：(1)有且仅有一个特定的称为根(Root)的结点；(2)当n>1时，其余节点可分为m(m>0)个互不相交的有限集T1、T2……Tm，其中每一个集合本身又是一颗树，并且称为根的子树(SubTree)
单引号和双引号基本没区别，同样的作用；双引号可以内嵌单引号。三引号作为大段文字的注释。
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。
注意：当索引超出范围时，Python会报一个IndexError错误，所以，要确保索引不要越界，记得最后一个元素的索引是len(list1) - 1。
Python中是有查找功能的，五种方式：in、not in、count、index，find 前两种方法是保留字，后两种方式是列表的方法。
参考链接： Python字符串方法| 2(len，count，center，ljust，rjust，isalpha，isalnum，isspace和join)
最近在很多地方都可以看到Python的身影，尤其在人工智能等科学领域，其丰富的科学计算等方面类库无比强大。很多身边的哥们也提到Python非常的简洁方便，比如用Django搭建一个见得网站只需要半天时间即可，因此也吸引了我不小的兴趣。之前相亲认识过一个姑娘是做绿色环保建筑设计行业的，提过她们的建筑物的建模也是使用Python，虽然被女神给拒绝了，但学习还是势在必行的，加油。 这部分只涉及python比较基础的知识，如复杂的面向对象、多线程、通信等知识会放在之后的深入学习中介绍，因此整个学习过程也将非常的快
在之前的博客也有提到，数值型数据结构在这里就不过多介绍了。在这里提及一些需要知道的知识点。
Josh Devlin 2017年2月21日 Pandas可以说是数据科学最重要的Python包。 它不仅提供了很多方法和函数，使得处理数据更容易；而且它已经优化了运行速度，与使用Python的内置函数进行数值数据处理相比，这是一个显著的优势。 刚开始学习pandas时要记住所有常用的函数和方法显然是有困难的，所以在Dataquest（https://www.dataquest.io/）我们主张查找pandas参考资料（http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stab
大家好，在我们学习了python的模块以后，我们几乎可以编写完整的Python应用程序，甚至面对一些相对复杂的应用需求，我们还能通过包和模块来搭建一个漂亮的系统架构。
Python中内置了很多非常有用的对象，本文将会介绍Python中的内置函数，内置常量，内置类型和内置异常。
本篇讲讲数据结构里面常用的几个查找算法，数据结构理论篇系列差不多接近尾声了，接下来会分享一些比较特殊的概念，比如KMP、郝夫曼树等等，讲完概念以后会进入刷题阶段。刷题会用Python来，请持续关注。
千里之行，始于足下。要练成一双洞悉一切的眼睛，还是得先把基本功扎扎实实地学好。今天，本喵带大家仔细温习一下Python的列表。温故而知新，不亦说乎。
序列就是一堆数据元素的集合，并对每个元素进行编号。在Python中，字符串、列表、元组都属于序列，他们都具有一些特定的操作，如索引、切片、相加、相乘、in、长度、最大值和最小值。
高级变量类型 目标 列表 元组 字典 字符串 公共方法 变量高级 知识点回顾 Python 中数据类型可以分为 数字型 和 非数字型 数字型 整型 (int) 浮点型（float） 布尔型（bool） 真 True 非 0 数 —— 非零即真 假 False 0 复数型 (complex) 主要用于科学计算，例如：平面场问题、波动问题、电感电容等问题 非数字型 字符串 列表 元组 字典 在 Python 中，所有 非数字型变量 都支持以下特点： 都是一个 序列 sequence，
线性搜索是一种简单的搜索算法，逐个检查列表中的每个元素，直到找到目标元素或遍历完整个列表。
高级变量类型 目标 列表 元组 字典 字符串 公共方法 变量高级 知识点回顾 Python 中数据类型可以分为 数字型 和 非数字型 数字型 整型 (int) 浮点型（float） 布尔型（bool） 真 True 非 0 数 —— 非零即真 假 False 0 复数型 (complex) 主要用于科学计算，例如：平面场问题、波动问题、电感电容等问题 非数字型 字符串 列表 元组 字典 在 Python 中，所有 非数字型变量 都支持以下特点： 都是一个 序列 sequence，也可以理解为 容器
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