Python中字典和集合的详细介绍

本文通过实例给大家介绍了python中字典和集合的知识小结，非常不错，具有参考借鉴价值，需要的的朋友参考下吧

映射类型：

    表示一个任意对象的集合，且可以通过另一个几乎是任意键值的集合进行索引

    与序列不同，映射是无序的，通过键进行索引

        任何不可变对象都可用作字典的键，如字符串、数字、元组等

        包含可变对象的列表、字典和元组不能用作键

        引用不存在的键会引发KeyError异常

1)字典       

 dict  { }  空字典
      { key1:value1,key2:value2,... }
    字典在其它编程语言中又称作关联数组或散列表；
  通过键实现元素存取；无序集合；可变类型容器，长度可变，异构，嵌套
  支持的操作：
    len(D)           返回D中的项目数            
    D[k]            返回D中键k的值
    D[k] = x          将D[k]的值设为x          
          >>> d1 = {'x':1,'y':2,'z':3}
          >>> d1['x']
          1
          >>> d1['z']         通过键索引
          3  
    del D[k]          从D中删除D[k]
          >>> del d1['x']
          >>> d1
          {'y': 2, 'z': 3}
    k in D           如果k是D中的值，则返回True
   支持的方法：
    D.clear()          清除所有元素
    D.copy()          复制一个副本
          >>> d1 = {'x':1,'y':2,'z':3}
          >>> id(d1)
          45320640
          >>> d2 = d1.copy()        深复制
          >>> id(d2)
          45997776      
          >>> d3 = d1            浅复制
          >>> id(d3)
          45320640              d1、d3指向同一对象，d2指向另一对象
    D.get(k[,d])        取得对应键的值，若不存在则返回d(默认为空)
          >>> d1.get('y')
          2
    D.has_key(k)        是否存在键值，返回True或False.(仅在pyhton2中使用)
    D.items()          转换为(key,value)元组组成的列表
          >>> d1.items()
          [('y', 2), ('x', 1), ('z', 3)]
          >>> t1,t2,t3 = d1.items()
          >>> t1
          ('y', 2)
          >>> t2
          ('x', 1)
          >>> t3
          ('z', 3)
          >>> m1,m2 = {'x':1,'y':2}
          >>> print m1
          'y'
          >>> print m2
          'x'                 保存的是键，而不是值!!!
    D.values()         值列表
          >>> d1.values()
          [2, 1, 3]
    D.keys()          键列表
          >>> d1.keys()
          ['y', 'x', 'z']
    D.pop(k[,d])        弹出指定键值，若不指定则会触发异常
          >>> d1.pop()
          TypeError: pop expected at least 1 arguments, got 0
          >>> d1.pop('x')
          1
          >>> d1
          {'y': 2, 'z': 3}
    D.popitem()         随机弹出  
          >>> d1.popitem()
          ('y', 2)
          >>> d1.popitem()
          ('z', 3)
          >>> d1.popitem()        
          KeyError: 'popitem(): dictionary is empty'        为空时异常
          >>> d1
          { }
    D.update(m)          合并字典
          >>> d1 = { 'x':1,'y':2,'z':3 }
          >>> d2={'c':'hello','y':66}
          >>> d1.update(d2)
          >>> d1
          {'y': 66, 'x': 1, 'c': 'hello', 'z': 3}       若键存在则会覆盖，不存在就添加  
    D.iteritems()          返回一个迭代器对象
          >>> d1 = { 'x':1,'y':2,'z':3 }
          >>> i1 = d1.iteritems()
          >>> i1.next()          使用next方式遍历每一个元素
          ('y', 2)
          >>> i1.next()
          ('x':1)
          >>> i1.next()
          ('z':3)
          >>> i1.next()
          StopIteration          遍历结束后不会重新开始
    D.iterkeys()    ->   an iterator over the keys of D
          >>> i2 = d1.iterkey()
          >>> i2.next()
          'y'
    D.itervalues()   ->   an iterator over the values of D
          >>> i3 = d1.iterkey()
          >>> i3.next()
          2
    D.viewvalues()               返回类似集合方式的字典(值组成)
          >>> d1.viewvalues()
          dict_values([2, 1, 3])
    D.viewitems()    ->   a set-like object providing a view on D's items(键值对)
          >>> d1.viewitems()
          dict_items([('y', 2), ('x', 1), ('z', 3)])
    D.viewkeys()    ->   a set-like object providing a view on D's keys
          >>> d1.viewkeys()
          dict_keys(['y', 'x', 'z'])
          >>> d2 = dict(x=1,y=2,z=3)       定义字典另一种方式
          >>> d2
          {'y': 2, 'x': 1, 'z': 3}
  补充：zip  返回元组组成的列表
      >>> zip('xyz','123')
      [('x', '1'), ('y', '2'), ('z', '3')]      一一对应生成列表
      >>> zip('xyzm','123')
      [('x', '1'), ('y', '2'), ('z', '3')]      多余项被舍弃
      >>> zip('xyz','123','qer')
      [('x', '1', 'q'), ('y', '2', 'e'), ('z', '3', 'r')]        
      >>> dict(zip('xyz','123'))           构造字典
      {'y': '2', 'x': '1', 'z': '3'}

2)集合

无序排列、可哈希；
 支持集合关系测试
    成员关系测试：
      in
      not in
      迭代
 不支持：索引、元素获取、切片
 集合的类型： set()  frozenset()
        可变    不可变
 没有特定语法格式，只能通过工厂函数创建  
   例：
      >>> s1=set(1,2,3)                    
      TypeError: set expected at most 1 arguments, got 3       错误方式
      >>> s1 = set([1,2,3])                      正确方式
      >>> s1
      set([1, 2, 3])
      >>> type(s1)
      set

支持的方法和操作：

3)小结

 如何获取使用帮助：
    获取对象支持使用的属性和方法：dir()
    某方法的具体使用帮助：help(list.pop)
    获取可调用对象的文档字串：print obj.doc
  容器、类型、对象：
    1、列表、元组、字典字面量可在无换行符下分布在多行内，最后一个字符后可跟逗号(若空则不可使用)  
    2、所有对象都有引用计数(sys模块中getrefcount方法);
        >>> import sys
        >>> s1
        set([1, 2, 3])
        >>> sys.getrefcount(s1)         查看s1的引用计数
        3
    3、列表和字典都支持两种类型的复制操作：浅复制和深复制；深复制可使用copy模块中的deepcopy()实现。
    4、Python中的所有对象都是“第一类的”，这意味着使用标识符命名的所有对象都具有相同状态，于是，能够命名所有对象都可以直接当数据进行处理；
    5、所有序列都支持迭代；(非负整数的有序集合)
    6、所有序列都支持的操作和方法：
      s[i]      索引        s[i:j]   切片      
      s[i:j:stride]  扩展切片      len(s)
      min(s)     max(s)       sum(s)
      all(s)     所有为true     any(s)   任意为true
      s1 + s2: 连接            s1 * N: 重复
      成员关系判断：
        obj in s1
        obj not in s1
    7、可变序列的操作：
      s[index] = value    元素赋值
      s[i:j] = t       切片赋值
      s[i:j:stride] = t    扩展切片赋值
      del s[index]      元素删除
      del s[i:j]       切片删除
      del s[i:j:stride]    扩展切片删除
    引用计数和垃圾回收：
      所有对象都有引用计数
        给对象分配一个新名称或将其放入一个容器内，其引用计数都会增加
        用del语句或为变量重新赋值时，其引用计数会减少
        sys.getrefcount()可以获得对象的当前引用计数
      一个对象的引用计数器归零时，它将被垃圾收集机制回收

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