轻松理解 Python 数据结构：列表、元组、集合和字典
Source: Dev.to
如果你已经花了一点时间编写 Python 代码，你已经在使用数据结构——即使没有意识到。那串数字列表、保存用户信息的字典，或者用来去除重复项的集合？这些都是 Python 编程的基石。
对于 dev.to 的开发者来说，学习 Python 数据结构不仅仅是为了通过面试或完成教程。它关系到编写更简洁的代码、做出更明智的决策，以及理解为什么 Python 相比许多其他语言显得如此高效。
在本文中，我们将逐一介绍四种 必备的 Python 数据结构：
- 列表
- 元组
- 集合
- 字典
我们会以对话式、实用且贴近真实的方式展开——不做过于复杂的理论。阅读完本文后，你将知道何时使用每种结构，以及如何像 Python 开发者一样思考。
为什么数据结构在 Python 中如此重要
在我们深入语法之前，先来谈谈思维方式。
数据结构可以帮助你：
- 逻辑地组织数据
- 提升性能
- 让代码更易读、易维护
- 避免不必要的复杂性
Python 为你提供了强大的内置数据结构，这样你就不必重新发明轮子。真正的技巧在于在恰当的时机选择合适的结构。
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Python 列表：首选数据结构
Python 中的列表是什么？
列表是一个 有序、可变的集合。简而言之：
- 顺序重要
- 可以修改数据
- 可以一起存储多种数据类型
tasks = ["write code", "test feature", "deploy"]
scores = [95, 88, 76]列表极其灵活，这也是它们常常成为初学者学习的第一个数据结构的原因。
何时使用列表？
当满足以下情况时，列表是完美选择：
- 数据经常变化
- 顺序重要
- 需要遍历元素
实际案例
- API 响应
- 用户输入
- 搜索结果
- 时间序列数据
常见列表操作
| 操作 | 示例 |
|---|---|
| 追加元素 | prices.append(200) |
| 移除元素 | prices.remove(99) |
| 弹出（移除并返回） | last = prices.pop() |
| 排序列表 | prices.sort() |
| 获取长度 | len(prices) |
prices = [120, 99, 150]
prices.append(200) # → [120, 99, 150, 200]
prices.sort() # → [99, 120, 150, 200]实际洞察
如果你的数据看起来像一个 不断增大或缩小的集合，列表通常是正确的选择。它灵活、易读且对初学者友好。
元组：固定、可预测且安全
什么是元组？
元组类似于列表，但它是 不可变 的——创建后就不能更改。
dimensions = (1920, 1080)
status_codes = (200, 404, 500)为什么使用元组而不是列表？
不可变性看似限制，但实际上是 特性，而非缺陷。
元组的优势
- 防止数据被意外修改
- 比列表略快
- 清晰传达意图（“此集合应保持不变”）
元组的常见使用场景
元组在以下情况下非常适用：
- 数据不应改变
- 值在逻辑上是成组的
- 从函数返回多个值
def get_user_info():
return ("Alex", 29, "Developer")实际案例洞察
把元组视为 只读容器。如果你不希望后续代码（或团队成员）修改数据，元组能够明确表达这种意图。
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Python 集合：唯一且高效
什么是集合？
集合是一个 无序且唯一元素的集合。重复的值会自动被移除。
languages = {"Python", "JavaScript", "Python"} # → {"Python", "JavaScript"}为什么集合如此有用
集合针对以下操作进行了优化：
- 快速成员检查 (
x in my_set) - 去除重复项
- 数学运算（并集、交集、差集）
常见集合操作
| 操作 | 语法 | 示例 |
|---|---|---|
| 并集 | set1 | set2 | all_langs = backend | frontend |
| 交集 | set1 & set2 | common = backend & frontend |
| 差集 | set1 - set2 | unique_backend = backend - frontend |
| 添加元素 | my_set.add(item) | my_set.add("Go") |
| 移除元素 | my_set.discard(item) | my_set.discard("Java") |
backend = {"Python", "Java"}
frontend = {"JavaScript", "Python"}
common = backend & frontend # → {"Python"}何时使用集合？
当满足以下条件时，集合是理想选择：
- 需要唯一性
- 顺序不重要
- 需要 快速查找
实际案例
- 唯一用户 ID
- 标签或分类
- 对大数据集去重
实际洞见
如果你曾经手动编写代码从列表中去除重复项，请停下来思考：这是否应该使用集合？ 大多数情况下，答案是 是。
字典：智能映射数据
Python 中的字典是什么？
字典将数据存储为 键-值 对，使得可以使用有意义的键轻松检索值。
user = {
"username": "dev_guy",
"followers": 1200,
"active": True
}为什么字典在 Python 中无处不在
字典提供：
- 通过键快速访问 值
- 清晰、自解释 的数据结构
- 对真实世界数据的自然映射（例如 JSON）
常见字典操作
| 操作 | 示例 |
|---|---|
| 访问值 | user["followers"] |
| 添加/更新条目 | user["followers"] += 1 |
| 删除条目 | del user["active"] |
| 遍历条目 | for k, v in user.items(): |
| 获取所有键 | user.keys() |
| 获取所有值 | user.values() |
user["followers"] += 1 # Increment follower count何时应该使用字典？
字典在以下情况下最为理想：
- 数据有 标签（键）
- 需要 结构化信息
- 可读性很重要
示例
- 配置设置
- 来自 API 的 JSON 数据
- 用户档案
- API 响应
实际案例洞察
如果你的数据要回答类似 “X 的值是多少？” 的问题，那么几乎可以确定你需要使用字典。
比较 Python 数据结构
| Structure | Order | Mutability | Uniqueness | Typical Use |
|---|---|---|---|---|
| List | ✅ 有序 | ✅ 可变 | ❌ 允许重复 | 顺序数据，迭代 |
| Tuple | ✅ 有序 | ❌ 不可变 | ❌ 允许重复 | 固定集合，返回值 |
| Set | ❌ 无序 | ✅ 可变 | ✅ 强制唯一 | 成员测试，去重 |
| Dictionary | ❌ 无序（键） | ✅ 可变 | ✅ 键唯一 | 映射 / 关联数组 |
每一种结构都解决特定的问题。使用错误的结构会使代码更难理解，并且运行速度可能不必要地慢。
选择合适的数据结构
在决定之前，先问自己以下问题：
- 顺序重要吗？ → 列表或元组
- 数据会改变吗？ → 可变（列表、集合、字典） vs. 不可变（元组）
- 值需要唯一吗？ → 集合（或字典键）
- 我需要标签（键）吗？ → 字典
你的答案通常会直接指向正确的数据结构。
性能与 Pythonic 最佳实践
实用指南
- 使用列表进行迭代和有序数据。
- 使用元组存放常量和固定集合。
- 使用集合实现快速查找和唯一性。
- 使用字典处理结构化的键‑值数据。
编写 Pythonic 代码更多的是关于清晰和意图，而不是巧妙的技巧。
常见初学者错误需避免
- 在需要 唯一性 时使用 lists（应优先使用 sets）。
- 试图 modify tuples（如果需要可变性请改用 list）。
- 忽视 large list operations 的成本（例如
list.remove()的时间复杂度是 O(n)）。 - 过度使用 dictionaries 来处理简单的有序数据（使用 lists 或 tuples 更清晰）。
祝编码愉快！ 🎉
使用字典处理简单序列
为短期便利而忽视可读性
提前避免这些错误将为您节省数小时的调试时间。
最终思考：掌握基础，更快升级
Python 的威力并非来自复杂性——而是来自精心设计的基础。
列表、元组、集合、以及字典是几乎所有 Python 项目都会用到的工具，无论你是在编写脚本、API 还是数据管道。
当你了解每种数据结构存在的原因时，你的代码将会：
- 更简洁
- 更高效
- 更易维护
- 更专业
如果你认真想成为一名 Python 开发者，掌握这些核心数据结构是你能做的最佳投资之一。
写更少的代码。选择更好的结构。让 Python 为你服务。