Python数据类型—字典和集合

字典

字典用于存多个值,使用key-value存取,取值速度快。key必须是不可变类型(也称作可hash类型),value可以是任意类型,字典中key是无序的。不可变类型的数据可以当作字典的key(数字,字符串,元组)
字典存值:

>>> dir={'a':1,'b':2,'c':3}
>>> dir['D']=4
>>> dir
{'b': 2, 'c': 3, 'D': 4, 'a': 1}

pop()删除字典的值:

>>> dir={'a':1,'b':2,'c':3}
>>> dir.pop('a')
1
>>> dir
{'b': 2, 'c': 3}
>>> dir={'a':1,'b':2,'c':3}
>>> dir.pop('aaa',None)
>>> dir.pop('aaa','not this value')  # 参数指定在没有值时返回信息,避免报错
'not this value'

get() 取值,当值不存在时,可以指定返回值:

>>> dir={'a':1,'b':2,'c':3}
>>> dir.get('a')
1
>>> dir.get('ddd','None')
'None'
>>> dir.get('ddd')
>>> 

popitem()删除值,随机删除:

>>> dir={'a':1,'b':2,'c':3}
>>> dir.popitem()
('b', 2)

取出所有的key和value:

>>> dir={'a':1,'b':2,'c':3}
>>> dir.keys()
dict_keys(['b', 'c', 'a'])
>>> dir.values()
dict_values([2, 3, 1])
>>> dir.items()
dict_items([('b', 2), ('c', 3), ('a', 1)])
>>> for key,value in dir.items():
...     print(key,value)
... 
b 2
c 3
a 1

clear()清空字典:

>>> dir={'a':1,'b':2,'c':3}
>>> dir.clear()
>>> dir
{}

copy()复制字典:

>>> dir={'a':1,'b':2,'c':3}
>>> L=dir.copy()
>>> L
{'b': 2, 'c': 3, 'a': 1}

fromkeys() 创建字符串:

>>> dic=dict.fromkeys(['a','b','c'],123123)
>>> dic
{'b': 123123, 'c': 123123, 'a': 123123}

update() 更新字典:

>>> dir={'a':1,'b':2,'c':3}
>>> a={'name':'xxx','age':23,'a':8888}
>>> dir.update(a)
>>> dir
{'b': 2, 'c': 3, 'age': 23, 'a': 8888, 'name': 'xxx'}

setdefault() 字典中加入列表:

>>> a={'b':1,'c':2}
>>> a.setdefault('D',[]).append('xx1')
>>> a.setdefault('D',[]).append('xx2')
>>> a.setdefault('D',[]).append('xx3')
>>> a
{'D': ['xx1', 'xx2', 'xx3'], 'b': 1, 'c': 2}

集合

集合主要用于关系运算和去重操作。集合是一组无序排列的可hash值,可以作为字典的key,其目的是使用不同的集合用来做关系运算,无需纠结于集合中的单个值。
集合的定义:

>>> a={1,2,1,1,'a','b'}
>>> a
{1, 2, 'a', 'b'}
>>> type(a)
<class 'set'>

成员运算:

>>> a={1, 2, 'a', 'b'}
>>> 'a' in a
>>> 'a' not in a
False

关系运算:

>>> a={1, 2,3,5,7}
>>> b={9,8,2,3,0}
>>> a & b        # 求并集
{2, 3}
>>> a.intersection(b)
{2, 3}

>>> a | b          # 求交集
{0, 1, 2, 3, 5, 7, 8, 9}
>>> a.union(b)
{0, 1, 2, 3, 5, 7, 8, 9}

>>> a - b          # 求差集
{1, 5, 7}
>>> a.difference(b)
{1, 5, 7}

>>> b - a          # 求差集
{8, 9, 0}

>>> a ^ b         # 对称差集
{0, 1, 5, 7, 8, 9}
>>> a.symmetric_difference(b)
{0, 1, 5, 7, 8, 9}

父集与子集:

>>> s1={1,2,3,4,5}
>>> s2={1,2}
>>> s1 >= s2
True
>>> s2 <= s1
True
>>> s1 <= s2
False

集合添加元素:

>>> s2={1,2}
>>> s2.add('a')
>>> s2
{1, 2, 'a'}

集合是不可不变类型(可hash),只能向集合中添加不可变类型元素,如数字,字符串,和元组.
删除元素:

>>> a={1,2,3,5,7}
>>> a.pop()
1
>>> a
{2, 3, 5, 7}

删除指定元素:

>>> a={1,2,3,5,7}
>>> a.remove(7)
>>> a
{1, 2, 3, 5}

删除不存在的元素,不报错:

>>> a
{1, 2, 3, 5}
>>> a.discard(7)
>>> a
{1, 2, 3, 5}
>>> a.remove(7)
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
KeyError: 7

数据类型小结

按存值个数区分:

  • 标量/原子类型: 数字,字符串
  • 容器类型:列表, 元组, 字典

按可变不可变区分:

  • 可变: 列表,字典
  • 不可变: 数字,字符串,元组

按访问方式区分:

  • 直接访问: 数字
  • 按照索引访问(序列类型): 字符串,列表,元组
  • key 访问(映射类型): 字典
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 203,271评论 5 476
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 85,275评论 2 380
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 150,151评论 0 336
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,550评论 1 273
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,553评论 5 365
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,559评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 37,924评论 3 395
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,580评论 0 257
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 40,826评论 1 297
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,578评论 2 320
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,661评论 1 329
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,363评论 4 318
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 38,940评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,926评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,156评论 1 259
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 42,872评论 2 349
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,391评论 2 342

推荐阅读更多精彩内容