12.15　双重列表：数据表

考虑数据如何存储在程序中时，可以用图直观地表示，这很有用。

变量有一个值。

列表就像是把一行值串在一起。

有时还需要一个包含行和列的表。

如何保存数据表呢？我们已经知道，列表中包含多个元素，可以把每个学生的成绩放在一个列表中，像这样：

>>> joeMarks = [55, 63, 77, 81]
>>> tomMarks = [65, 61, 67, 72]
>>> bethMarks = [97, 95, 92, 88]

或者对应每个课程使用一个列表，如下：

>>> mathMarks = [55, 65, 97]
>>> scienceMarks = [63, 61, 95]
>>> readingMarks = [77, 67, 92]
>>> spellingMarks = [81, 72, 88]

不过我们可能希望把所有数据都收集到一个数据结构中。

术语箱

数据结构（data structure）是一种在程序中收集、存储或表示数据的方法。数据结构包括变量、列表和其他一些我们还没有讨论到的内容。实际上，数据结构这个词就表示程序中数据的组织方式。

要为我们的成绩建立一个数据结构，可以这样做：

>>> classMarks = [joeMarks, tomMarks, bethMarks]
>>> print classMarks
[[55, 63, 77, 81], [65, 61, 67, 72], [97, 95, 92, 88]]

这会得到一个元素列表，其中每个元素本身又是一个列表。我们创建了一个“列表的列表”（list of list），也就是双重列表。classMarks 列表中的每个元素本身又都是一个列表。

还可以直接创建 classMarks，而不需要先创建 joeMarks、tomMarks 和 bethMarks，如下：

>>> classMarks = [ [55,63,77,81], [65,61,67,72], [97,95,92,88] ]
>>> print classMarks
[[55, 63, 77, 81], [65, 61, 67, 72], [97, 95, 92, 88]]

现在来显示我们的数据结构：classMarks 有 3 个元素，每个元素分别对应一个学生。所以可以使用 in 来循环处理：

>>> for studentMarks in classMarks:
print studentMarks

[55, 63, 77, 81]
[65, 61, 67, 72]
[97, 95, 92, 88]

这里我们对名为 classMarks 的列表完成循环处理。循环变量是 studentMarks。每次循环时，会打印列表中的一个元素。这里的每一个元素分别是一个学生的成绩，它本身也是一个列表。（前面创建过这些学生列表。）

可以注意到，这看上去与前一页的表很类似，所以我们提出的这种数据结构可以把所有数据都保存在一个地方。

从表获取一个值

怎么得到这个表（也就是双重列表）中的值呢？我们已经知道，第一个学生的成绩（joeMarks）在一个列表中，而这个列表本身是 classMarks 中的第一个元素。

下面来检查一下：

>>> print classMarks[0]
[55, 63, 77, 81]

classMarks[0] 是 Joe 的 4 门课程成绩的一个列表。现在我们想从 classMarks[0] 得到一个值。怎么做呢？可以使用第二个索引。

如果希望得到他的第三个成绩（阅读课成绩），也就是索引 2，可以这样做：

>>> print classMarks[0][2]
77

这会给出 classMarks 中的第一个元素（索引 0），也就是 Joe 的成绩列表，以及这个列表中的第三个元素（索引 2），这正是他的阅读课成绩。看到一个名字后面带着两组中括号时，比如说 classMarks[0][2]，这往往表示一个双重列表。

classMarks 列表并不知道 Joe、Tom 和 Beth 这些名字，也不知道数学（Math）、科学（Science）、阅读（Reading）和拼写（Spelling）这些课程。这里之所以这样标，是因为我们知道想要在这个列表中储存什么信息。不过，对于 Python 来说，它们只是列表中一些已经编号的位置而已。这就像邮局里编号的邮箱。邮箱上没有名字，只有编号。邮递员只负责明确哪封信归哪个邮箱，而你知道哪个邮箱是你的。

要对 classMarks 表加标签，一种更准确的方法应该是这样：

现在可以更容易地看出成绩 77 存储在 classMarks[0][2] 中。

如果编写一个程序使用 classMarks 存储我们的数据，就必须知道哪些数据存储在哪一行哪一列。就像邮递员一样，我们的任务是明确哪个位置属于哪个数据。