1.数据容器：

一种==可以容纳多份数据==的数据类型，容纳的==每一份数据称之为一个元素==，每一个元素可以是==任意类型数据==

数据容器有五类： 区分要素： - 是否支持重复元素 - 是否可以修改 - 是否有序 分类： 1. 列表 [] 2. 元组 () 3. 字符串 "" 4. 集合 {} 5. 字典 {}

2.序列

1.序列定义

定义：内容连续，有序，可以使用下标索引的一类数据容器 如：元组，列表，字符串

2.切片

切片允许您获取序列的子序列。它使用[start:end:step]语法，其中start是包含的第一个索引(从头开始可以省略)，但end是不包含的最后一个索引(从尾开始可以省略)，step是步长，默认为1。

text = "Python"
substring = text[1:、]]]]】】、4]  # 获取索引1到3的子串，结果为 'yth'

3.数据容器通用操作

1.for循环遍历

2.len,max,min

len() max() min()

3.类型转换

语法(其他四种数据无法转成字典)

转换前容器(转换后容器)

4.通用排序功能

排序的结果是列表list

sorted(容器)
sorted(容器, reverse=True)       # 翻转

5.lamada函数

Lambda 函数在 Python 中是一种小型的匿名函数。这种函数可以有任意数量的参数，但只能有一个表达式。Lambda 函数通常用于需要一个函数的地方，但又不希望编写完整的函数定义，特别是在一些简单的操作或短期使用的场景中。

Lambda 函数的基本语法如下：

lambda arguments: expression

这里，lambda 是关键字，arguments 是传入函数的参数，而 expression 是关于这些参数的表达式，它的计算结果就是函数的返回值。

一些 Lambda 函数的例子：

1. 无参数的 Lambda 函数：

f = lambda: True
print(f())  # 输出: True

2. 一个参数的 Lambda 函数：

f = lambda x: x + 10
print(f(5))  # 输出: 15

3. 多个参数的 Lambda 函数：

f = lambda x, y: x * y
print(f(2, 10))  # 输出: 20

4. Lambda 函数用于排序：

points = [(1, 2), (3, 1), (5, 0)]
points.sort(key=lambda x: x[1])
print(points)  # 输出: [(5, 0), (3, 1), (1, 2)]

1. 在这个例子中，列表 points 根据每个元组的第二个元素进行排序。

Lambda 函数因其简洁性在 Python 编程中非常流行，尤其是在函数式编程风格中。但需要注意的是，由于它们的简洁性，过度使用 Lambda 函数可能会降低代码的可读性。