太过瘾了，最全的Python数据结构总结，太干货了！

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带你一起学Python！

周围越来越多的人开始学习Python，Python确实入门容易，但是精通很难。因为Python 非常灵活，对于同一件事情Python有很多种解法，技巧性非常强。

今天小编整理了一篇收罗Python里面关于数据结构的各种奇淫技巧大全，就连玩Python的老鸟都值得一读，我们一起来看一下！

1.Dict型数据结构

字典(Dict)，映射(Map)和哈希表(Hash Table)是Python里面的核心数据结构，类似的这样的数据结构几乎在所有的主流的编程语言比如Java ，C++里面也有它的身影，都是非常重要的知识点。

1).普通字典

2).顺序字典

上面的只是字典的最最最基本的用法，真正在生成环境的时候，我们很多时候需要保持需要插入的顺序，这个时候就要用到OrderedDict。

3).缺省字典

如果你在存储数据的时候，希望有默认的值在里面，那么你就应该用defaultdict，它在很多场景下面非常巧妙的用处，可以节省很多代码。

4).链式映射

当我们遇到复杂的数据结构的时候，比如需要把多个字典进行合并成一个单一的字典，进行查找搜寻就需要用ChainMap。

2.数组型数据结构

array数组几乎所有的语言都有，记得大学的时候学C语言，数组是最开始接触的数据结构，数组都有一个下标，然后都是连续分配内存的。

因为数组将信息存储在相邻的内存块中，所以被认为是连续的数据结构，很多静态语言里面，都是要强制初始化数组的类型以及长度，如果数组越界会出现寻址到乱的数据，那么Python的数组是怎么表示的呢？

1).list可变动态数组

2). 不可变数组

跟list一样，但是tuple对象是不可变的，不能修改，删除

3).类似C语言的array

Python里面有一个 array模块，可以创建跟C语言很类似的数组，array.array用法跟list很像，唯一的区别在于它只能存储同样地数据类型的数据。它所占的存储空间的大小就是数据的大小。

4).字符数组

Python 3.x使用str对象将文本数据存储为Unicode字符的不可变序列。这意味着 str型字符串数组是不可变的字符数组。

3.自定的类数据结构

当你的数据结构更复杂的时候，你就会构造类来封装你的数据结构，Python中用类来封装有很多方法，我们下面一一给大家讲解。

1).基本的类封装

Car这个汽车类来封装汽车的数据，比如颜色，行驶的公里数，是否自动挡，然后我们就可以对这个Car类进行初始化它的对象car1，car2，通过__init__函数来初始化对象。

2).数据类

数据类是在Python 3.7才开始有的。是一个新的模块转为数据存储的类，使用起来非常方便，可以让你的对象实例将立即获得一些有用的功能，从而节省了一些键入和手动实现的工作：

定义实例变量的语法较短，无需实现该.__init__()方法。
数据类的实例通过自动生成的.__repr__()方法自动获得漂亮的字符串表示形式。
实例变量接受类型注释，从而使数据类在一定程度上能够自我记录。

3).命名元组

nametuple是Python 里面短小精悍的类，它是collection模块里面的一个库函数，对于封装短小的类非常有用。让我们可以像访问属性一样去访问类的内容。使用的效率更高更接近底层的数组的效率，而且代码易读。

4).序列化的C结构

看到struct这么英文单词，大家应该并不陌生，因为c/c++中就有struct，在那里struct叫做结构体。在Python中也使用struct，Python正是使用struct模块执行Python值和C结构体之间的转换，从而形成Python字节对象。

4.集合

Python也有实现可变且不可变的集合和多集合数据结构。

1).set集合

用来处理去掉重复元素非常有效，多个集合可以进行运算处理，比如取两个集合的交集，联合等等。

2).frozenset不可变集合

frozenset类实现的不可变set.frozenset对象是静态的，并且仅允许对其元素进行查询操作，而不能进行插入或删除操作。

3).多集

Python标准库中的collection里面的Counter类实现了一种多集或袋类型，这个类型允许集合中的元素出现多次，是不是很神奇，一起来看一下。

5.堆栈

栈是一个非常重要的数据结构，支持快速后进/先出（LIFO）语义插入和删除。与列表或数组不同，堆栈通常不允许随机访问它们包含的对象。插入和删除操作通常也称为push和pop，Python的栈使用起来要比C,C++简单很多。

2).双向队列

Python的deque对象以双向链接列表的形式实现,它的操作很像list 同时 ,相比于list实现的队列，deque实现拥有更低的时间和空间复杂度。list实现在出队（pop）和插入（insert）时的空间复杂度大约为O(n)，deque在出队（pop）和入队（append）时的时间复杂度是O(1)。

双向队列其实有很多种妙用，尤其是在访问队列里面的头尾的数据效率非常高，而且还支持很多队列的黑科技，比如逆时针旋转。

3).并发里面的队列

当我们处理大量的数据请求的时候，比如我们需要爬大量的网站的网址，有的时候我们会将待处理的请求扔到队列queue里面，用多进程或者多线程进行并发处理。比如典型的生产者消费者的模式中就经常用到queue.

限于篇幅，还有一小部分的数据结构没有展开，基本上Python主要的数据结构都在上面了。

罗列的很多数据结构，老司机都没有怎么用到。其实好的程序员在做项目的时候都会考虑到数据结构，用那种数据结构更节省内存，更加提高效率。

这是一门硬功夫，需要不断的在实战项目中推敲思考，好了希望本篇总结对大家有帮助。

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