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2.2 容器
本节讨论列表（list），字典（dict）和集合（set）。
概述
通常，程序必须处理许多对象。
这里有三种主要的选择（译注：数据结构）可以使用：
- 列表。有序的数据。
- 字典。无序的数据。
- 集合。互异且无序的数据。
把列表当作容器
当数据顺序很重要时，请使用列表。记住，列表可以存储任何类型的对象。例如，包含元组的列表：
portfolio = [
('GOOG',100,490.1),('IBM',50,91.3),('CAT',150,83.44)
]
portfolio[0] # ('GOOG',490.1)
portfolio[2] # ('CAT',83.44)
列表构建
从零开始构建列表。
records = [] # Initial empty list
# Use .append() to add more items
records.append(('GOOG',490.10))
records.append(('IBM',91.3))
...
从文件读取记录的示例：
records = [] # Initial empty list
with open('Data/portfolio.csv','rt') as f:
next(f) # Skip header
for line in f:
row = line.split(',')
records.append((row[0],int(row[1]),float(row[2])))
把字典当作容器
如果要快速随机查找（通过键名），那么字典很有用。例如，股票价格字典：
prices = {
'GOOG': 513.25,'CAT': 87.22,'IBM': 93.37,'MSFT': 44.12
}
以下是一些简单的查找：
>>> prices['IBM']
93.37
>>> prices['GOOG']
513.25
>>>
字典构建
从零开始构建字典的示例：
prices = {} # Initial empty dict
# Insert new items
prices['GOOG'] = 513.25
prices['CAT'] = 87.22
prices['IBM'] = 93.37
从文件内容填充字典的示例：
prices = {} # Initial empty dict
with open('Data/prices.csv','rt') as f:
for line in f:
row = line.split(',')
prices[row[0]] = float(row[1])
注意：如果是在 Data/prices.csv 文件上尝试此操作，会发现几乎可以正常工作——但是，在末尾有一个空行导致程序崩溃了。需要找出一些方法来修改代码以解决此问题（参见练习 2.6）。
字典查找
测试键是否存在：
if key in d:
# YES
else:
# NO
可以查找可能不存在的值，并在值不存在的情况下提供默认值。
name = d.get(key,default)
示例：
>>> prices.get('IBM',0.0)
93.37
>>> prices.get('SCOX',0.0)
0.0
>>>
组合键
在 Ｐython 中，几乎任何类型的值都可以用作字典的键。字典的键必须是不可变类型。例如，元组：
holidays = {
(1,1) : 'New Years',(3,14) : 'Pi day',(9,13) : "Programmer's day",}
然后访问：
>>> holidays[3,14]
'Pi day'
>>>
列表，集合或者其它字典都不能用作字典的键，因为列表和字典（译注：集合也是使用哈希技术实现的）是可变的。
集合
集合是互异且无序的数据。
tech_stocks = { 'IBM','AAPL','MSFT' }
# Alternative Syntax
tech_stocks = set(['IBM','MSFT'])
集合对于成员关系测试很有用。
>>> tech_stocks
set(['AAPL','IBM','MSFT'])
>>> 'IBM' in tech_stocks
True
>>> 'FB' in tech_stocks
False
>>>
集合对于消除重复也很有用。
names = ['IBM','GOOG','YHOO']
unique = set(names)
# unique = set(['IBM','YHOO'])
其它集合操作：
names.add('CAT') # Add an item
names.remove('YHOO') # Remove an item
s1 | s2 # Set union
s1 & s2 # Set intersection
s1 - s2 # Set difference
练习
在这些练习中，你开始构建的程序是本课程剩余部分使用的主要程序之一。请在 Work/report.py 文件中工作。
练习 2.4：包含元组的列表
Data/portfolio.csv 文件包含投资组合中的股票列表。在 练习 1.30 中，你编写了一个读取该文件并执行简单计算的 portfolio_cost(filename) 函数。
代码看起来应该像下面这样：
# pcost.py
import csv
def portfolio_cost(filename):
'''Computes the total cost (shares*price) of a portfolio file'''
total_cost = 0.0
with open(filename,'rt') as f:
rows = csv.reader(f)
headers = next(rows)
for row in rows:
nshares = int(row[1])
price = float(row[2])
total_cost += nshares * price
return total_cost
请使用这些代码作为指导，创建一个新文件 report.py 。在 report.py 文件中，定义 read_portfolio(filename) 函数，该函数打开 Data/portfolio.csv 文件并将其读入到包含元组的列表中。为此，你需要对上面的代码做一些小修改。
首先，创建一个最初设为空列表的变量，而不是定义 total_cost = 0。例如：
portfolio = []
接着，把每一行准确地存储到元组中（就像在上次的练习中做的那样），然后把元组追加到列表中，而不是合计总的费用。
for row in rows:
holding = (row[0],float(row[2]))
portfolio.append(holding)
最后，返回得到的portfolio 列表。
请交互式地试验函数（提醒，要执行此操作，首先需要在解释器运行 report.py 程序）。
提示：当在终端执行文件的时候，请使用 -i 参数。
>>> portfolio = read_portfolio('Data/portfolio.csv')
>>> portfolio
[('AA',32.2),91.1),83.44),('MSFT',200,51.23),('GE',95,40.37),65.1),70.44)]
>>>
>>> portfolio[0]
('AA',32.2)
>>> portfolio[1]
('IBM',91.1)
>>> portfolio[1][1]
50
>>> total = 0.0
>>> for s in portfolio:
total += s[1] * s[2]
>>> print(total)
44671.15
>>>
创建的包含元组的列表非常类似于二维（2-Ｄ）数组。例如，使用诸如 portfolio[row][column] （ row 和column 是整数）的查找来访问特定的列和行。
也就是说，可以使用像下面这样的语句重写最后的 for 循环：
>>> total = 0.0
>>> for name,shares,price in portfolio:
total += shares*price
>>> print(total)
44671.15
>>>
练习 2.5：包含字典的列表
使用字典（而不是元组）修改在练习 2.4 中编写的函数来表示投资组合中的股票。在字典中，使用字段名 "name","shares" 和 "price" 来表示输入文件中的不同列。
以与练习 2.4 中相同的方式试验这个新的函数。
>>> portfolio = read_portfolio('Data/portfolio.csv')
>>> portfolio
[{'name': 'AA','shares': 100,'price': 32.2},{'name': 'IBM','shares': 50,'price': 91.1},{'name': 'CAT','shares': 150,'price': 83.44},{'name': 'MSFT','shares': 200,'price': 51.23},{'name': 'GE','shares': 95,'price': 40.37},'price': 65.1},'price': 70.44}]
>>> portfolio[0]
{'name': 'AA','price': 32.2}
>>> portfolio[1]
{'name': 'IBM','price': 91.1}
>>> portfolio[1]['shares']
50
>>> total = 0.0
>>> for s in portfolio:
total += s['shares']*s['price']
>>> print(total)
44671.15
>>>
在这里可以看到，每个条目的不同字段是通过键名来访问的，而不是数字类型的列号。这通常是首选方式，因为这样得到的代码在以后易于阅读。
查看大型的字典或者列表可能会很混乱。要使调试的输出变得整洁，可以考虑使用 pprint() 函数。
>>> from pprint import pprint
>>> pprint(portfolio)
[{'name': 'AA','price': 32.2,'shares': 100},'price': 91.1,'shares': 50},'price': 83.44,'shares': 150},'price': 51.23,'shares': 200},'price': 40.37,'shares': 95},'price': 65.1,'price': 70.44,'shares': 100}]
>>>
练习 2.6：把字典当作容器
在使用索引而不是数字查找某元素的地方，字典是一种用来跟踪元素的很有用的方式。在 Python shell 中，尝试使用字典：
>>> prices = { }
>>> prices['IBM'] = 92.45
>>> prices['MSFT'] = 45.12
>>> prices
... look at the result ...
>>> prices['IBM']
92.45
>>> prices['AAPL']
... look at the result ...
>>> 'AAPL' in prices
False
>>>
该 Data/prices.csv 文件包含一系列带有股票价格的行，看起来像下面这样：
"AA",9.22
"AXP",24.85
"BA",44.85
"BAC",11.27
"C",3.72
...
编写 read_prices(filename)函数将诸如此类的价格集合读取到字典中，字典的键代表股票的名字，字典的值代表股票的价格。
为此，从空字典开始，并且像上面做的那样开始插入值。但是，现在正在从从文件中读取值。
我们将使用该数据结构快速查找给定名称的股票的价格。
这部分需要一些小技巧。首先，确保像之前做的那样使用 csv 模块——无需在这里重复发明轮子。
>>> import csv
>>> f = open('Data/prices.csv','r')
>>> rows = csv.reader(f)
>>> for row in rows:
print(row)
['AA','9.22']
['AXP','24.85']
...
[]
>>>
另外一个小麻烦是 Data/prices.csv 文件可能有一些空行在里面。注意上面数据的最后一行是一个空列表——意味在那一行没有数据。
这有可能导致你的程序因为异常而终止。酌情使用 try 和 except 语句捕获这些异常。思考：使用 if 语句来防范错误的数据是否会更好？
编写完 read_prices() 函数，请交互式地测试它并确保其正常工作：
>>> prices = read_prices('Data/prices.csv')
>>> prices['IBM']
106.28
>>> prices['MSFT']
20.89
>>>
练习 2.7：看看你是否可以退休
通过添加一些计算盈亏的语句到 report.py 程序，将所有的工作联系到一起。这些语句应该采用在练习 2.5 中存储股票名称的列表，以及在练习 2.6 中存储股票价格的字典，并计算投资组合的当前值以及盈亏。
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@H_367_301@注：完整翻译见 https://github.com/codists/practical-python-zh （编辑：北几岛）
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