内蔵のpythonは、配列の最も一般的なタイプであるリスト、タプルや文字列。（SEQパイソンは、データを整理、データ構造は、コンピュータストアで、最も基本的なデータ構造です。）
また、提供辞書とのセットデータ構造を、彼らはに属しているデータ収集の無いシーケンス、データは元の位置などの指標によってアクセスすることができません。各要素のPythonのシーケンス番号は、この番号が呼び出され、（要素の特定位置）を有するインデックスので、インデックス0からインデックスを、......
この記事では、パイソンの配列およびその実用化に焦点を当てた文法のpythonの基礎を統合します。
まず、シーケンスの概念
データ構造は：何とかデータ要素のセットを組み合わせました。
配列：IDと一緒にデータ要素のセットの組み合わせ。
第二に、一般的な特性や動作シーケンス
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インデックス：[N]によりn番目の要素の値を取得します。N> 0（左から右へのインデックス方向ゼロ）、 N- <0インデックス付きの右から左に（時-1）。シーケンスを直接インデックスを作成することができたときに関数呼び出しが返されます。
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セクション：[A：B：C]アクセス〔、B）の要素の範囲内です。A、B、Cは、正または負の空気であってもよいです。A：スタートビット、B：ストップビット、C：ステップ。
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追加：スプライスシーケンスの唯一の同じタイプを。
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乗法：x回繰り返します。
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チェック：オペレータでの使用は、シーケンス内のメンバーが存在するか否かを判定する。戻り値ブール値（TRUE | FALSE）
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一般的には、組み込み関数：LENリターンはシーケンス内の要素の数、minとmaxは最大と最小の復帰シーケンスの要素です
三、パイソン建てシーケンス1 - リスト
定義のリスト
フォーム：[A、B、C、D]は、シーケンスデータは別の要素であってもよく、要素を変更することができます。
リストの建物
リストは（）他の配列のリストに変換することができます。
基本的な操作のリスト
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要素を変更：選択された直接割り当て LS [1] = 'E'
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削除する要素：デルの文 デルLS [1]
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バルク要素編集：ミクロトーム割り当てに追加または削除を元のデータ要素LS [1：1] =「 ello」
一般的に使用されるメソッドのリスト
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追記：のリストの最後に追加のターゲット（リストを指定できます）
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クリア：だけ削除しない、空のリストを
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コピー：LS1に影響を与えずに改変= LS2異なるとLS1、LS2 = ls1.copy（リア）LS2
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カウント：コンピューティングの要素の数が表示されます
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拡張：のリストの最後に複数の値を
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インデックス：リストの要素を見つける初めてインデックス値を
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インサート：オブジェクトls.insertのリストを追加する位置（2「」）
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ポップ：要素と戻り、その要素を削除し、デフォルトでは最後の要素を削除することです
LIFO： ls.append（ls.pop（））
FIFO： ls.append（ls.pop（0））| ls.insert（0、ls.pop（））
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削除：最初に出現したのリストで指定された要素を削除します
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リバース：代わりにソート逆。
逆（LS）関数は、リストに変換することができるイテレータ、リスト（反転（LS））を返します
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ソート：ソートソート（キー、逆）キー：逆転、ソートするための機能：真（降順）|（昇順で）偽。（逆LS、キー、）、ソートされたリストが返されるソート
四、パイソン建てシーケンス2 - タプル
タプル定義されました
フォーム：（A、B、C、 D）、 要素を変更することはできません。
タプルの構築
シングル値：1、|（1）
多値：1,2,3 |（1,2,3）
タプル（）が他の配列に変換され、タプル
タプルの役割
Pythonは、多くの組み込み関数およびメソッドの戻りタプルを、それがマップのキーとして使用することができます。
五、Pythonの文字列は、シーケンスを建て3--
文字列の定義
フォーム：「ABCD」は、要素が変更することはできません。
文字列ビルダー
join（）メソッドは、マージされた配列の文字列、sep.join（配列）することができる：配列用のSEP相の各要素の間に、1つの文字列に
文字列の一般的な方法
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カウント：統計
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見つける：文字列が存在するかどうかを検索し、ノーリターンがない-1
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置き換え：パラメータ:(キャラクター、コンテンツの交換、回数の交換を交換してください）
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ストリップ：空白、lstrip / rstripボックスについての削除を左に/右のスペースに
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スプリット：スプリット（文字、数字は）リストを返します。パーティション（）最初に出現する位置の、唯一の分割は、また、タプルコンテンツ自体を分割することは、単一の要素であるタプルを返します
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ケース：大文字各単語の（）最初の文字を大文字、タイトル（）文字列を大文字、下の（）/上位（）全体の大文字小文字のすべて/
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裁判官：startwith / ENDWITH：最初と最後の文字を決定します。isalphaは/ isalnum / isdigit / isspace：文字/文字+デジタルフル/空の数字/フルの文字列全体を分析
シーケンス例の概要を使用：
＃学生のシーケンスを定義
>>> stuinfo = [ 'liuwang'、 'xuezhang'、 'zuishuai'、18,20]
追加するリスト：
＃学生の名前や学生の年齢を定義して、二つのリストに参加する、独自のデータベースを定義
>>> stuname=['liuwang','xuezhang','zuishuai']
>>> stuage=[18,20,16]
>>> database=[stuname,stuage]
>>> database
[['liuwang','xuezhang','zuishuai'], [18, 20, 16]]インデックスを使用して操作の一般的な手順：
すべての要素は、シーケンス番号を有し、これらの数はゼロであり、昇順に、これらの要素は、アクセスに添字を介してアクセスされ、これは、例えば、インデックス番号です。
>>> database
[['liuwang','xuezhang','zuishuai'], [18, 20, 16]]
>>> database[0]
['liuwang', '学长', 'zuishuai']
>>> database[1]
[18, 20, 16]
文字列のシーケンスインデックス＃
>>> str='hello'
>>> str[0]
'h'
>>> str[1]
'e'
私達はちょうど正のゼロベースのインデックスを使用し、：どちらのインデックスの方法ことに注意してください
次のように負のインデックスは、Pythonは、右から左にすべてを行い-1、開始からシーケンスの最後の要素である場合には：
#从最后一个元素开始
>>> str[-1]
'o'
#从倒数第二个元素开始
>>> str[-2]
'l'
2.スライス
同じインデックスなどが、スライス要素は、例えば、結腸の動作範囲を介してアクセスされます。
# 构建一个序列tag，里面包含一个元素
>>> tag=['https://www.wakemeupnow.cn']
# 拿到这个元素后通过分片取出一个范围的值(示例域名是我的博客嘿嘿)
>>> tag[0][8:]
'www.wakemeupnow.cn'境界、左右開閉部としてスライスに2つの指標を提供することを目的と達成するために、上から知ら。
上述した実施形態に加えて、操作はディスプレイモードによって実行することができます。
2.1スライスのショートカット
>>> num[0:3]
# 取到前面3个数据
[1, 2, 3]2.2スライシング操作手順
スライス工程は、例えば、最初に取得した適切なステップサイズと終了要素を指定するために、構成要素に提供することができます。
# 按照步长为2返回第1个和第6个之间的元素
>>> num[0:6:2]
[1, 3, 5]
また、ステップは、尾部要素に正面から全配列負トラバースされることに注意してください、負のスライスの開始インデックスは終了インデックスよりも大きくなければなりません
>>> num[7:-1]
[8, 9]
開始インデックスと終了インデックスが負の場合には、インデックスの終わりの始まりよりも小さくなければなりません。
>>> num[-9:-1]
[2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
正のステップのために、Pythonは右の要素、最後の要素への直接アクセスの先頭から抽出されたシーケンスを開始し、負のステップのために、最初のものへの直接抽出の配列の左端から要素を抽出し始めています例えば：
# 提取前6个元素，步长为2
>>> num[:6:2]
[1, 3, 5]
# 提取从后往前的8个元素，步长为2
>>> num[:2:-2]
[10, 8, 6, 4]3つの配列が付加されます
プラス記号「+」を合計するシーケンスを動作シーケンスとシーケンスの間に接続されています。
>>> 'hello'+' 学长!'
'hello 学长!'
>>> [1,2,3]+['liuwang','学长']
[1, 2, 3, 'liuwang', '学长']
注：シーケンスの唯一の同じタイプの操作を接続することができます。
4.シーケンスが乗算されます
数xは、元の配列の新しいシーケンスがx倍にリセットされるシーケンスを乗算することにより生成されます
>>> ['hello'+' world !']*3
['hello world !', 'hello world !', 'hello world !']5.会員
オペレーターのシーケンス内の要素をチェックするかどうかをチェックし、条件チェック演算子はブール値を返すには、trueを返し、それが本当であるならば、それ以外の場合は、例えば、偽を返します。
>>> str='hello'
>>> 'h' in str
True
>>> 'x' in str
False6.配列長、最大値と最小値
配列の長さ、内蔵lenを、MAX、MIN検出要素の数が配列に含まれるLEN戻り、最大と最小を使用して最大および最小関数は最大値と最小リターン配列要素であります
>>> len([11,34,23])
3
>>> max(11,34,23)
34
>>> min(11,34,23)
11概要
このセクションでは、サポートエンジニアは、Pythonを使っ提供し、Pythonのデータ構造の配列の使用を導入するために、プロジェクトの実用化で対応する要素を削除することができ、今日の知識が行うのは難しいものではなく、しっかりと連結する必要があります。
