Python中字典和集合
Python中字典和集合
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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