PYTHON基础技能 – Python中10个巧妙运用append()函数+列表的实例

今天我们要来一场Python列表的小探险，特别是围绕咱们的好朋友——

函数。别看它简单，用对了地方，它可是能让你的代码效率飙升，还充满乐趣呢！

1. 基础中的基础：添加单个元素

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my_list&nbsp;=&nbsp;&#091;1,&nbsp;2,&nbsp;3]<br>my_list.append(4)<br>print(my_list)&nbsp;&nbsp;<em>#&nbsp;输出:&nbsp;&#091;1,&nbsp;2,&nbsp;3,&nbsp;4]</em>

简单粗暴，就像给队伍后面拉进来一个新队员一样，

让4顺利加入了列表。

2. 逐步构建列表

让我们一步一步来构建列表，就像积木一样，每次加一块。

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my_list&nbsp;=&nbsp;&#091;]<br>for&nbsp;i&nbsp;in&nbsp;range(5):<br>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;my_list.append(i)<br>print(my_list)&nbsp;&nbsp;<em>#&nbsp;输出:&nbsp;&#091;0,&nbsp;1,&nbsp;2,&nbsp;3,&nbsp;4]</em>

这不就是从小到大排列的数字嘛，

在这儿就像计数器的加一按钮。

3. 动态列表的魔法

想知道怎么把用户输入的东西直接加到列表里吗？

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my_list&nbsp;=&nbsp;&#091;]<br>while&nbsp;True:<br>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;user_input&nbsp;=&nbsp;input("输入点什么（输入'end'结束）：")<br>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;if&nbsp;user_input&nbsp;==&nbsp;'end':<br>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;break<br>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;my_list.append(user_input)<br>print(my_list)

用户说啥咱就加啥，直到他们说“end”，这互动感，绝了！

4. 从函数返回值直接添加

函数里计算好的东西，也能直接塞进列表哦。

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def&nbsp;calculate():<br>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;return&nbsp;999<br><br>my_list&nbsp;=&nbsp;&#091;]<br>my_list.append(calculate())<br>print(my_list)&nbsp;&nbsp;<em>#&nbsp;输出:&nbsp;&#091;999]</em><br>计算完的宝藏，一键入库，高效！<br><br><em>##&nbsp;5.&nbsp;列表+列表，一步到位</em><br><br>你知道吗？可以append整个列表进去！<br><br>```python<br>list1&nbsp;=&nbsp;&#091;1,&nbsp;2,&nbsp;3]<br>list2&nbsp;=&nbsp;&#091;4,&nbsp;5,&nbsp;6]<br>list1.append(list2)<br>print(list1)&nbsp;&nbsp;<em>#&nbsp;输出:&nbsp;&#091;1,&nbsp;2,&nbsp;3,&nbsp;&#091;4,&nbsp;5,&nbsp;6]]</em>

看，不是合并，是把list2作为一个整体放了进去。想要扁平化？那又是另一套技巧了。

6. 穿越循环的迷宫

在循环里append，就像是在迷宫里留下你的足迹。

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numbers&nbsp;=&nbsp;&#091;10,&nbsp;20]<br>for&nbsp;i&nbsp;in&nbsp;range(5):<br>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;numbers.append(numbers&#091;-1]&nbsp;+&nbsp;numbers&#091;-2])<br>print(numbers)&nbsp;&nbsp;<em>#&nbsp;输出:&nbsp;&#091;10,&nbsp;20,&nbsp;30,&nbsp;50,&nbsp;80,&nbsp;130]</em>

斐波那契序列，循环加append，是不是觉得数学也变得好玩了？

7. 动态数组的魅力

处理动态数据时，append是常客。

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data_inputs&nbsp;=&nbsp;&#091;]<br>while&nbsp;True:<br>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;try:<br>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;num&nbsp;=&nbsp;int(input("请输入数字（输入非数字结束）："))<br>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;data_inputs.append(num)<br>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;except&nbsp;ValueError:<br>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;break<br>print(data_inputs)

只吃数字，其他的一律拒收，这样的列表，实用又有趣！

8. 优雅地处理API响应

假设你正在写个程序，从API获取数据，然后想把这些数据存起来？

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import&nbsp;requests<br><br>response&nbsp;=&nbsp;requests.get('https://api.example.com/data')<br>data_list&nbsp;=&nbsp;&#091;]<br>for&nbsp;item&nbsp;in&nbsp;response.json():<br>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;data_list.append(item)<br>print(data_list)

网络请求的宝贝，通过append温柔拥抱，数据处理就这么简单。

9. 实现简单的队列操作

列表还能假装成队列，先进先出（FIFO），

在这里扮演“入队”角色。

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queue&nbsp;=&nbsp;&#091;]<br>queue.append('任务1')<br>queue.append('任务2')<br>print(queue.pop(0))&nbsp;&nbsp;<em>#&nbsp;处理第一个任务</em><br>print(queue)&nbsp;&nbsp;<em>#&nbsp;剩下的任务</em>

虽然Python有deque，但用列表简单模拟也很有趣，对吧？

10. 简易日志系统

想要记录程序运行过程中的事件？append是你的得力助手。

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log&nbsp;=&nbsp;&#091;]<br>log.append("程序启动")<br>try:<br>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;<em>#&nbsp;这里执行可能出错的代码</em><br>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;pass<br>except&nbsp;Exception&nbsp;as&nbsp;e:<br>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;log.append(f"发生错误：{e}")<br>finally:<br>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;for&nbsp;entry&nbsp;in&nbsp;log:<br>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;print(entry)

记录每一步，调试的时候你会感谢现在的自己。

进阶及高级技巧

11. 列表内推导与append的结合

列表内推导是Python的一大特色，虽然它本身不直接使用

，但与之搭配，可以完成更复杂的逻辑。

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numbers&nbsp;=&nbsp;&#091;1,&nbsp;2,&nbsp;3,&nbsp;4,&nbsp;5]<br>squares&nbsp;=&nbsp;&#091;]<br>&#091;squares.append(n**2)&nbsp;for&nbsp;n&nbsp;in&nbsp;numbers&nbsp;if&nbsp;n&nbsp;%&nbsp;2&nbsp;==&nbsp;0]&nbsp;&nbsp;<em>#&nbsp;只平方偶数</em><br>print(squares)&nbsp;&nbsp;<em>#&nbsp;输出:&nbsp;&#091;4,&nbsp;16]</em>

这里，虽然看起来是列表内推导，实际上利用了

来构建一个包含偶数平方的新列表，是不是很巧妙？

12. 元组到列表的转换

有时候，你可能会遇到需要将元组的每个元素添加到列表中的情况。虽然可以直接解包，但用

也能展示一种思路。

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tuple_data&nbsp;=&nbsp;(10,&nbsp;20,&nbsp;30)<br>my_list&nbsp;=&nbsp;&#091;]<br>for&nbsp;item&nbsp;in&nbsp;tuple_data:<br>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;my_list.append(item)<br><em>#&nbsp;或者更简洁的列表推导</em><br>my_list&nbsp;=&nbsp;&#091;item&nbsp;for&nbsp;item&nbsp;in&nbsp;tuple_data]<br>print(my_list)&nbsp;&nbsp;<em>#&nbsp;输出:&nbsp;&#091;10,&nbsp;20,&nbsp;30]</em>

虽然直接转换可能更直观，但了解这种通过循环使用

的方法也是有益的。

13. 动态列表作为函数参数

当你需要在多个函数间传递并修改同一个列表时，

就显得尤为方便。

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def&nbsp;add_to_list(value,&nbsp;target_list):<br>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;target_list.append(value)<br><br>my_list&nbsp;=&nbsp;&#091;]<br>add_to_list(42,&nbsp;my_list)<br>add_to_list("Hello",&nbsp;my_list)<br>print(my_list)&nbsp;&nbsp;<em>#&nbsp;输出:&nbsp;&#091;42,&nbsp;'Hello']</em>

通过这种方式，函数可以“无副作用”地修改外部列表，增加了代码的灵活性。

14. 避免常见的陷阱：浅复制与append

当你尝试append一个列表的浅复制时，要注意行为差异。

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original_list&nbsp;=&nbsp;&#091;1,&nbsp;2,&nbsp;3]<br>copied_list&nbsp;=&nbsp;original_list.copy()&nbsp;&nbsp;<em>#&nbsp;浅复制</em><br>copied_list.append(4)<br>print(original_list)&nbsp;&nbsp;<em>#&nbsp;输出:&nbsp;&#091;1,&nbsp;2,&nbsp;3]</em><br>print(copied_list)&nbsp;&nbsp;<em>#&nbsp;输出:&nbsp;&#091;1,&nbsp;2,&nbsp;3,&nbsp;4]</em>

这里没有陷阱，只是展示了复制后操作不会影响原列表，但请记住，对于嵌套列表，浅复制可能引起意料之外的共享问题。

15. 性能考虑：append VS 其他方法

在处理大量数据时，频繁的

可能导致列表重新分配内存，影响性能。虽然对于小规模列表这不是问题，但在极端情况下，考虑使用

合并列表或

进行高效的追加操作是更优的选择。

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large_list&nbsp;=&nbsp;&#091;i&nbsp;for&nbsp;i&nbsp;in&nbsp;range(1000000)]<br>another_large_list&nbsp;=&nbsp;&#091;i&nbsp;for&nbsp;i&nbsp;in&nbsp;range(1000000,&nbsp;2000000)]<br><br><em>#&nbsp;使用extend合并，通常比多次append快</em><br>large_list.extend(another_large_list)

至此，我们不仅探索了

的多种用法，还涉及了一些高级话题和性能优化的思考