深浅拷贝

 import copy

 husband=['xiaoxin',123,[200000,100000]]

 wife=husband.copy()   #浅拷贝
wife[0]='xiaohong'
wife[1]='' xiaosan=copy.deepcopy(husband) #深拷贝
xiaosan[0]='xiaoyu'
xiaosan[1]='' wife[2][1] -=2000
xiaosan[2][1] -=1999 print(husband,wife,xiaosan)

结果:

['xiaoxin', 123, [200000, 98000]] ['xiaohong', '456', [200000, 98000]] ['xiaoyu', '666', [200000, 98001]]

  浅拷贝,只会拷贝第一层

当其中有列表等第二次时,拷贝后进行修改,元数据也会进行修改

修改数据前:

修改数据后:

 集合

集合是一个无序的,不重复的数据组合,它的主要作用如下:

  • 去重,把一个列表变成集合,就自动去重了
  • 关系测试,测试两组数据之前的交集、差集、并集等关系

集合(set):把不同的元素组成一起形成集合,是python基本的数据类型。

集合元素(set elements):组成集合的成员(不可重复)

s=set('Nicknick')
s1=['nick','xiaoli','xiaozhang','nick']
print(s) #{'c', 'i', 'N', 'k'}
s1=set(s1)
print(s1) #{'xiaoli', 'nick', 'xiaozhang'}
s = set([3,5,9,10])      #创建一个数值集合  

t = set("Hello")         #创建一个唯一字符的集合  

a = t | s          # t 和 s的并集  

b = t & s          # t 和 s的交集  

c = t – s          # 求差集(项在t中,但不在s中)  

d = t ^ s          # 对称差集(项在t或s中,但不会同时出现在二者中)  

基本操作:  

t.add('x')            # 添加一项  

s.update([10,37,42])  # 在s中添加多项  

使用remove()可以删除一项:  

t.remove('H')  

len(s)
set 的长度 x in s
测试 x 是否是 s 的成员 x not in s
测试 x 是否不是 s 的成员 s.issubset(t)
s <= t
测试是否 s 中的每一个元素都在 t 中 s.issuperset(t)
s >= t
测试是否 t 中的每一个元素都在 s 中 s.union(t)
s | t
返回一个新的 set 包含 s 和 t 中的每一个元素 s.intersection(t)
s & t
返回一个新的 set 包含 s 和 t 中的公共元素 s.difference(t)
s - t
返回一个新的 set 包含 s 中有但是 t 中没有的元素 s.symmetric_difference(t)
s ^ t
返回一个新的 set 包含 s 和 t 中不重复的元素 s.copy()
返回 set “s”的一个浅复制
a=set([1,2,3,4,5])
b=set([4,5,6,7,8]) #交集
print(a.intersection(b)) #{4, 5}
print(a&b) #并集
print(a.union(b)) #{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8}
print(a|b) #差集
print(a.difference(b)) #{1, 2, 3}
print(a-b)
print(b.difference(a)) #{8, 6, 7}
print(b-a) #对称差集 反向交集
print(a.symmetric_difference(b)) #{1, 2, 3, 6, 7, 8}
print(a^b) #父集 超级
print(a.issuperset(b))
print(a>b) #False #子集
print(a.issubset(b))
print(a<b) #False

Python学习(006)-深浅拷贝及集合的更多相关文章

  1. 12 python 初学(深浅拷贝、集合)

    深浅拷贝:参考:http://www.cnblogs.com/yuanchenqi/articles/5782764.html s = [[1, 2], 'lily', 'hello'] s2 = s ...

  2. python学习之深浅拷贝

    4.2 深浅拷贝 4.2.1 认识 首先应该知道python中变量在内存中是怎么存放的! 在python中,变量与变量的值占用不同的内存.变量占用的内存,并非直接存储数值,而存储的是值在内存中的地址. ...

  3. Python学习 :深浅拷贝

    深浅拷贝 一.浅拷贝 只拷贝第一层数据(不可变的数据类型),并创建新的内存空间进行储蓄,例如:字符串.整型.布尔 除了字符串以及整型,复杂的数据类型都使用一个共享的内存空间,例如:列表 列表使用的是同 ...

  4. Python学习-列表深浅拷贝

    一.先看一个简单的赋值语句 lst1 = ['France', 'Belgium', 'England'] lst2 = lst1 # lst1.append('Uruguay') lst2.appe ...

  5. python学习day7 深浅拷贝&文件操作

    4-4 day07 深浅拷贝&文件操作 .get()用法 返回指定键的值,如果值不在字典中返回默认值. info={'k1':'v1,'K2':'v2'}mes = info.get('k1' ...

  6. python基础知识四 小数据池,深浅拷贝,集合+菜中菜

    四.小数据池,深浅拷贝,集合+菜中菜 1小数据池 --缓存机制(驻留机制) ​ '==' 判断两边内容是否相等 ​ 'is' 基于内存地址进行判断是否相同 a = 10 b = 10 print(a ...

  7. 第五篇python进阶之深浅拷贝

    目录 第五篇python进阶之深浅拷贝 一.引言 1.1可变 和不可变 二.拷贝(只针对可变数据类型) 三.浅拷贝 四.深拷贝 第五篇python进阶之深浅拷贝 一.引言 1.1可变 和不可变 id不 ...

  8. 天啦噜!仅仅5张图,彻底搞懂Python中的深浅拷贝

    Python中的深浅拷贝 在讲深浅拷贝之前,我们先重温一下 is 和==的区别. 在判断对象是否相等比较的时候我们可以用is 和 == is:比较两个对象的引用是否相同,即 它们的id 是否一样 == ...

  9. Python 中的深浅拷贝

    Python 中的深浅拷贝 参考文献:https://blog.csdn.net/lnotime/article/details/81194633 参考文献:https://blog.csdn.net ...

随机推荐

  1. 51nod 1412 AVL树的种类(经典dp)

    http://www.51nod.com/onlineJudge/questionCode.html#!problemId=1412 题意: 思路: 经典dp!!!可惜我想不到!! $dp[i][k] ...

  2. 《F4+2团队项目需求改进与系统设计》

    任务一 a.分析<动态的太阳系模型项目需求规格说明书>初稿的不足. 任务概述描述的有些不具体,功能的规定不详细,在此次作业进行了修改. b.参考<构建之法>8.5节功能的定位和 ...

  3. 《剑指offer》第四题(二维数组中的查找)

    // 二维数组中的查找 // 题目:在一个二维数组中,每一行都按照从左到右递增的顺序排序,每一列都按 // 照从上到下递增的顺序排序.请完成一个函数,输入这样的一个二维数组和一个 // 整数,判断数组 ...

  4. Java 8 Lambda实现原理分析

    PDF文档已上传Github  Github:https://github.com/zwjlpeng/Angrily_Learn_Java_8 为了支持函数式编程,Java 8引入了Lambda表达式 ...

  5. Python requests介绍之接口介绍

    Python requests介绍 引用官网介绍 Requests 唯一的一个非转基因的 Python HTTP 库,人类可以安全享用. Requests 允许你发送纯天然,植物饲养的 HTTP/1. ...

  6. 云服务器ECS挖矿木马病毒处理和解决方案

    云服务器ECS挖矿木马病毒处理和解决方案 最近由于网络环境安全意识低的原因,导致一些云服务器ECS中了挖矿病毒的坑. 总结了一些解决挖矿病毒的一些思路.由于病毒更新速度快仅供参考. 1.查看cpu爆满 ...

  7. 20170622xlVBA多部门分类汇总同类合并单元格

    Public Sub Basic_CodeFrame() AppSettings On Error GoTo ErrHandler Dim StartTime, UsedTime As Variant ...

  8. js获取表格视图所选行号的ids

    实例化数组 遍历所选行push到数组中 将数组join转换为以,分割的字符串 /*获取指定id的datagrid的表格视图的选择的ids*/ function getDataGridSelectRow ...

  9. CF1082G Petya and Graph

    题意 定义图权 = 图中边权总和 - 图中点权总和(空图的图权=0),求 n 个点 m 条边的无向图最大权子图. 把边看成点,这个点与两个原图中的点连边.直接最小割求最大闭合子图即可.

  10. 『Nltk』常用方法

    引言 在nltk的介绍文章中,前面几篇主要介绍了nltk自带的数据(书籍和语料),感觉系统学习意义不大,用到哪里看到那里就行(笑),所以这里会从一些常用功能开始,适当略过对于数据本体的介绍. 文本处理 ...